2019 · 2019. 5. 29. · 2018-2019 adas 与自动驾驶产业链报告：汽车视觉篇》，2018年中国乘用车车载摄像头（包含前视、后视、侧视、内视、环视、行

2019 年 ADAS 与自动驾驶市场发展蓝皮书

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目录

前言 ..................................................................................................................................... 3 第一章感知系统篇................................................................................................................... 5

1.1 车载摄像头.................................................................................................................. 6 1.2 2019Q1 前视单目安装量同比增长 71.7% ............................................................. 10 1.3 红外技术及其在夜视和驾驶员状态监测的应用 .................................................. 13 1.4 汽车毫米波雷达市场 ............................................................................................... 18 1.5 价格大跌将加速激光雷达规模出货 ....................................................................... 24 1.6 高精度地图................................................................................................................ 28 1.7 高精度定位................................................................................................................ 33 1.8 车路协同感知 ........................................................................................................... 39

第二章整车与系统集成篇 .................................................................................................. 42 2.1 主机厂 ADAS 和自动驾驶策略 .............................................................................. 43 2.2 低速自动驾驶市场 ................................................................................................... 45 2.3 商用车自动驾驶市场 ............................................................................................... 49 2.4 自动泊车与自主泊车市场 ....................................................................................... 53 2.5 自动驾驶系统集成商：投入巨大，订单增加，人力成本大涨 ........................... 57

第三章基础技术篇 .............................................................................................................. 61 3.1 自动驾驶仿真产业链 ............................................................................................... 62 3.2 汽车域控制器市场 ................................................................................................... 68 3.3 汽车处理器和计算芯片市场，算力和工具链的竞争 ........................................... 74 3.4 汽车 HUD 市场 ......................................................................................................... 78

附录：佐思智能网联汽车产品及服务 .................................................................................. 82


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前言

2019 年，自动驾驶（L3 以上）领域进入深耕细作期，头部企业吸收了更多的投资。由于技术难度远超预期，各大车厂和 Tier1 纷纷推后 L3、L4 的落地时间。而 ADAS 领域，则出现了快速的增长。以下是 ADAS 相关部分细分市场的发展速度。

部分 ADAS 相关产品 2018 市场规模及增速

在 2018 中国乘用车市场规模 2018 增速

车载摄像头安装量 2058.4万 15%

前视单目摄像头 106.4 万 25%

双目摄像头 6.2 万 170% 环视摄像头 678 万 30%

毫米波雷达安装量 358 万 54% HUD 安装量 30.89万 94%

ADAS 各细分市场增长较快，并且还有非常大的成长空间。因为各项 ADAS 功能的装配率还很低。


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佐思汽研推出 ADAS 与自动驾驶领域的 18 份报告（以及对应的季度报告），全面跟踪ADAS 与自动驾驶行业各细分领域的发展现状、产品技术、竞争格局和未来趋势。《 2018-2019 ADAS 与自动驾驶产业链报告：模拟与仿真技术篇》《 2018-2019 ADAS 与自动驾驶产业链报告：分时租赁篇》《 2018-2019 ADAS 与自动驾驶产业链报告：新兴造车企业篇》《 2018-2019 ADAS 与自动驾驶产业链报告：高精地图篇》《 2018-2019 ADAS 与自动驾驶产业链报告：域控制器篇》《 2018-2019 ADAS 与自动驾驶产业链报告：自动泊车与自主代客泊车篇》《 2018-2019 ADAS 与自动驾驶产业链报告：V2X 与 5G 篇》《 2018-2019 ADAS 与自动驾驶产业链报告：定位技术篇》《 2018-2019 ADAS 与自动驾驶产业链报告：汽车处理器与计算芯片篇》《 2018-2019 ADAS 与自动驾驶产业链报告：激光雷达篇》《 2018-2019 ADAS 与自动驾驶产业链报告：毫米波雷达篇》《 2018-2019 ADAS 与自动驾驶产业链报告：汽车视觉篇》《 2018-2019 ADAS 与自动驾驶产业链报告：乘用车企业篇》《 2018-2019 ADAS 与自动驾驶产业链报告：系统集成企业篇》《 2018-2019 ADAS 与自动驾驶产业链报告：商用车自动驾驶篇》《 2018-2019 ADAS 与自动驾驶产业链报告：低速自动驾驶篇》《 2018-2019 ADAS 与自动驾驶产业链报告：L4 自动驾驶方案篇》《 2018-2019 ADAS 与自动驾驶产业链报告：HUD 篇》

《2019年 ADAS与自动驾驶市场发展蓝皮书》以这些报告的研究为基础，向

读者展示 ADAS与自动驾驶市场的概貌。


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第一章感知系统篇


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1.1 车载摄像头

车载摄像头是 ADAS 系统的主要视觉传感器，借由镜头采集图像后，由摄像头内的感光组件电路及控制组件对图像进行处理并转化为电脑能处理的数字信

号，从而实现感知车辆周边的路况情况，实现前向碰撞预警，车道偏移报警和行

人检测等 ADAS 功能。车载摄像头按不同的安装位置又分为前视、后视、环视、

侧视、内视摄像头。

根据佐思汽研发布的《2018-2019 ADAS 与自动驾驶产业链报告：汽车视觉

篇》，2018年中国乘用车车载摄像头（包含前视、后视、侧视、内视、环视、行

车记录仪摄像头等）前装市场的装车量达 2058.4 万颗，同比增长 14.9%。其中

前视摄像头同比增长 28%，环视摄像头同比增长 30.1%，双目摄像头同比增长

170.3%。


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汽车摄像头的近期发展趋势，可以简单概括为：网络集群化、夜视化、内视

化、3D化趋势。

网络集群化

2018年，大陆集团发布了第五代车规级摄像头 MFC500系列，图像分辨率可

达 100 万至 800 万像素，预计将于 2020 年投产。大陆的摄像头将连接到大陆的

eHorizon 和“路面数据库”系统中，就可以把路面信息和路标传送到云端，并

从云端获取这些信息，以便定位车辆和执行具有预测性的驾驶操作。

博世第三代摄像头探测距离可达 150米，2019年量产。同样，博世通过“博

世道路特征”的设计，将博世在各 OEM的汽车摄像头形成一个感知网络。

博世和大陆的做法，和 Mobileye的自动驾驶路线几乎一致。

和别家还在开发阶段不一样， Mobileye 已经开始践行。 Mobileye

Aftermarket公布了一系列与网约车领先企业、城市和政府机构的合作，通过在

数千辆网约车上部署 Mobileye 8 Connect，为伦敦和纽约等全球各地的城市绘

制街道地图。从 2019年开始，配备 Mobileye 8 Connect的车队将收集有关城市


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街道和基础设施的信息，以便通过 Mobileye的 REM来制作众包高精地图。

Mobileye和宝马、日产、大众已经达成合作，2018年有 200万辆车搭载 EyeQ4

芯片，正式开始收集道路数据。在日本，Mobileye 和 Zenrin、日产达成合作，

利用 REM 技术采集日本所有高速公路的道路数据。在中国，Mobileye 和上汽、

长城、蔚来达成合作，共同推进 REM计划。

有理由相信，中国的 IT 巨头们也将跟进。努力推动车路协同的阿里、具备

摄像头先天优势同时又投资毫米波雷达企业森思泰克的海康威视、收购苏州智华

的启迪控股，在打造从车端到路端的（以摄像头为主的）网络集群化感知系统方

面，有一定先发优势。

内视化：半数视觉 ADAS 公司研发 DMS 系统

DMS即驾驶员监测系统，是当前商用车 ADAS的刚需，未来 L3乘用车的必备。

因此，半数视觉 ADAS公司都在研发 DMS，包括 EyeSight、自行科技、径卫视觉、

辉创电子、极目智能、Minieye、中科慧眼、黑芝麻智能等。


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EyeSight也是以色列创业公司，成立于 2005年，提供驾驶员监测、手势识

别和用户感知与分析技术。EyeSight 的汽车传感解决方案是基于软件的，需要

红外线(IR)或飞行时间传感器(TOF)的支持。

黑芝麻智能研发了相应的车内监控系统，提供包括基于人脸识别技术的驾驶

员权限认证、疲劳驾驶监测、不良驾驶行为监测以及舱内乘员监测等功能。

2019 年 2 月，保隆科技发布汽车动态视觉与雷达传感器等系列产品，包括

动态视觉传感器、77G及 24G毫米波雷达、双目前视系统、红外热成像夜视仪、

驾驶员预警系统、车用人脸识别系统等。

夜视化

大陆集团发布的第五代车规级摄像头 MFC500系列具备夜视功能。

2018 年，Denso 开发新一代视觉传感器，采用了专为低光环境设计的特殊

镜头以及固体成像设备，可提升车辆夜间的“视力”。

2018 年，以色列公司 Foresight 对外展示了 QuadSight 四目视觉系统，

QuadSight采用四摄像头技术，结合了两对立体视觉的红外和可见光摄像头，在

任何天气或光线条件下（包括完全昏暗，雨天，霾，雾和眩光），以接近于零的

虚假警报达到接近 100％的障碍物检测。


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3D 化

3D感知（3D sensing）是当前摄像头技术发展的重点方向之一。

AMS 和舜宇在 2017 年 11 月宣布将为移动设备和汽车应用联合开发 3D

sensing的解决方案。

采埃孚正在研发一种三维车内观察系统（3D IOS），该系统能够检测并对汽

车乘客进行分类，确定乘客尺寸大小、地点和位置，以及乘客是在主动操控车辆，

还是在监控自动驾驶系统。

麦格纳与瑞萨电子开展合作，将麦格纳的 eyeris® 3D 环视摄像头系统与瑞

萨电子的片上系统相结合，研发一款更具成本效益的 3D 环视系统，专为入门级

及中档汽车定制。

当然汽车 3D 感知不仅仅依靠摄像头，还有利用毫米波雷达或者 LIDAR 来实

现 3D成像。Vayyar Imaging就是利用毫米波雷达实现 3D成像。

Vayyar Imaging 于 2018 年 5 月宣布推出毫米波 3D 成像系统级芯片。利用

Vayyar的 3D传感器可进行障碍物探测、分类，以及实时地图构建。Vayyar的嵌

入式 3D 传感器能够实时扫描汽车内部环境，并提供实时成像。通过实时监测车

内人员的生命体征，能够对打瞌睡的驾驶员发出警示，或当车内的儿童或宠物离

开车辆时警示监护人。

1.2 2019Q1 前视单目安装量同比增长 71.7%

根据佐思汽研的《2019 第一季度中国乘用车摄像头市场跟踪报告》显示：

中国乘用车市场前视摄像头需求以单目为主，2019 年 1-3 月前视单目摄像头安

装量同比增长 71.7%。其中安波福、博世、电装分列前三位，市场份额分别为

21.3%，16.9%，13.0%。

与毫米波雷达市场由 ABCD四强垄断相比，中国国内厂商在 ADAS摄像头领域


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取得突破，Minieye 和恒润都进入了前视单目摄像头市场的前十，份额分别为

2.5%和 1.5%。

博世视觉 ADAS 产品在中国市场增长很快，其前视单目产品的市场份额从

2018年的不到 10%，增长到 2019Q1的 16.9%。博世支持的 L2级别已量产自主品

牌车型有：吉利博瑞 GE、长安 CS55、长城 VV6、吉利缤瑞、上汽 Marvel X、上

汽通用五菱新宝骏 RS-5 等。博世预计，2019 年会有 40+款搭载其 L2 级自动驾

驶功能的车型上市。

博世 L2.5 到 L3+的感知决策执行配置

项目制动和转向域控制器高精地图和

高精度定位摄像头其他传感器

L2.5：

HWA（高

速公路辅

助）

由 ESP 和 EPS

进行纵向和横

向控制，不需要

冗余执行器。

DASy 基

础版

高精度地图

可选

1 个第三代前视

单目摄像头

驾驶员监控摄像

头可选

车辆前部和四角各配置

博世第五代毫米波雷达

L3 级：TJP

交通拥堵

引导

制动系统采用

ESP+iBooster

互为冗余，转向

系统也有冗余

设计

DASy 增

强版

前视单目摄像头

驾驶员检测摄像

头

双目摄像头

毫米波雷达；

超声波传感器


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L3+：HWP

高速公路

引导

制动系统冗余

转向系统冗余

两个域控

制器互为

冗余

高精地图高

精定位

前视单目摄像头

双目摄像头

驾驶员检测摄像

头

毫米波雷达；

超声波传感器；

激光雷达

2019Q1 中国乘用车市场推出的 572 新车中（注：同一车型不同配置按不同

款计），上汽大众推出最多，达 66 款；比亚迪其次，达 41 款。但是比亚迪的车

载摄像头配置最为全面。

2019年第一季度，比亚迪共发布了 7个车型 41个车款，其中有 8款配备了

单目标清摄像头，有 32 款配了鱼眼标清摄像头，26 款配了鱼眼高清摄像头；8

款带环视功能，24款带侧视功能，28款带倒车影像功能，26款带行车记录仪功

能。以下为部分车型视觉传感器配置情况：


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1.3 红外技术及其在夜视和驾驶员状态监测的应用

红外线是一种不可见光线，又称红外热辐射，波长介乎微波与可见光之间的

电磁波，波长在 0.76 至 1,000 微米之间。所有温度高于绝对零度（-273℃）

的物质都不断地辐射红外线，红外线能量的大小与物体表面的温度和材料特性直

接相关，温度越高，红外线能量就越大。

一般将红外线再分为：近红外波段 1～3 微米，中红外波段 3～5 微米，远

红外波段 5～1000微米。

基于远红外波段，用来探测目标物体的红外辐射，将目标物体的温度分布图

像转换成视频图像的产品叫做红外热像仪。


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红外热像仪中的探测器（如下图所示）是最核心器件，也是技术壁垒最高的

环节。红外探测器的设计、生产及研发涉及到材料、集成电路设计、制冷和封装

等多个学科，技术难度很大，目前全球仅有美国、法国、以色列、中国等少数国

家能够掌握非制冷红外探测器核心技术。

红外热成像仪在电力、建筑、执法、消防、车载等行业有广泛的应用。由于

其探测距离远，能够穿透烟雾沙尘，不受光线影响，白天夜晚均可使用，因此成

为汽车夜视系统的主要技术方案。唯一的缺点是价格较贵。

据 NHTSA 测算，夜间行车只占公路交通量的 1/4，但死亡事故却占了 1/2。

红外夜视系统能拓宽夜间行车可视距离至 300 米以上（夜间依靠车灯的可视距

离仅为 80m），给予司机更充裕的反应时间，显著提升行车安全。因此从 2000

年起，主要豪华车品牌都开始尝试装配夜视系统。那时一套夜视系统一般需要

2500美元，现在下降到约 1000美元。在中国，2014年奥迪夜视系统选装价格为

3万元，2019年标致 508L夜视系统选装价为 8000元。

目前全球已经有 8万多台汽车使用了远红外热成像传感器。


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如同对待激光雷达，各厂家有截然不同的态度一样，各厂家对夜视系统也看

法不一。

Mobileye 副总裁高维斯认为，夜视系统并不是一个真正需要的东西，因为

光学相机在夜间可以很好地工作，并且还有不受光线影响的雷达系统作为备用。

一直有夜视产品的博世认为：随着技术的演进，市场对夜视的需求在慢慢减

弱。因为一方面图像传感技术的提升，普通摄像头在夜间的表现已经非常好了，

另一方面随着车灯技术的发展， LED 车灯的视野已经可以达到 100-200 米了。

因此博世已经不把夜视方案作为一个重点。

而 Seek Thermal副总裁 Tim LeBeau反驳道，现在自动驾驶汽车使用的光学

雷达并不能探测物体热量以确定这些物体是否是活物。价格方面，随着热传感器

的广泛应用，它的成本一年内下降了 20%。

痛恨远光的人们也认为，使用照射距离 200米的远光灯严重干扰其他司机的

视线，近光灯+被动夜视（红外热像）系统才是最佳选择。

夜视系统和自动驾驶的其他传感器一样，既有好处也有弊端。热成像传感技

术还需要克服成本、视野和耐用性的挑战，来满足主动安全的严格标准。

汽车夜视市场的领头羊 Veoneer(原奥托立夫) 仍在不断改进升级夜视系

统。Veoneer第三代夜视系统，具有行人和动物检测功能。同时夜视系统还整合

了随动转向 LED前大灯，在系统探测到前方物体时，可以实现灯光自动转向照亮

前方物体所在方向。

传统夜视系统对于直立行走和站立的行人的识别率很高，当行人不在直立状

态时就很可能识别失败，比如打伞、大幅度弯腰等等。因此夜视系统也需要加入

深度学习能力，以便于处理更多行人和骑车人场景。

新兴公司正在致力于完善传统夜视系统的不足，其中包括来自以色列的

AdaSky。


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AdaSky 的热成像夜视系统叫 Viper，以每秒 60 帧的速度连续工作，并且能

够以 0.05°（热灵敏度）从几百米远的物体收集热信号（行人检测距离在 200

米左右）。Viper 采用基于卷积神经网络的独有算法对障碍进行分类，并在驾驶

舱的显示屏上显示障碍物体，提示驾驶员注意。这种预警方法比使用普通可见光

传感器的预警方法提前几秒，甚至比人眼预警还快。

2018年 11月，Adasky宣布获得 2000万美元融资。

夜视系统更多的进步还包括：在 HUD上高亮显示动物和行人，和 AEB系统对

接实现遇到危险主动刹车或减速，等等。

近红外光广泛应用于人脸识别和 DMS（驾驶员状态监测系统）等领域。

驾驶员监测系统分为被动式 DMS和主动式 DMS。被动式 DMS借助转向、制动、

电容式触碰（触碰方向盘）或前置摄像头 LDW数据来“推断”驾驶员是否疲劳或

分心。


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主动式 DMS采用近红外技术，可实时监测驾驶员头部、面部等表情及动作，

针对驾驶员疲劳和分神状态进行预警，预警状态包括闭眼、低头、打哈欠、左顾

右盼、抽烟、打电话等，此外系统还支持驾驶员身份识别。即便在夜间、逆光等

高挑战性光照环境下也能提供高品质的成像质量。此外，由于红外光可以穿透墨

镜镜片，被遮挡的眼部信息也能够正常成像，很好地解决了驾驶员眼镜反光或佩

戴墨镜的问题。

因此，主动式 DMS代表着未来发展方向。芯片厂商开始推出 DMS专用图像传

感器。

2018年 12月，ST推出了 VG5661和 VG5761两款全新的驾驶员监测系统全局

快门影像传感器。该传感器可以控制摄像机补光灯拍摄场景影像，避免太阳光、

路灯等无法预测的外界因素影响画质，尤其在使用波长 940nm的近红外光源补光

时灵敏度更高，并且可以评估驾驶员注意力、乘客舒适度或儿童行为。

从 2020 年开始，想要获得欧盟五星安全认证的车辆就必须具备驾驶员监测

功能。

中国商用车方面，对 DMS的列装也有一定的法规要求。因此商用车 DMS市场

发展很快。

来源：佐思《2019 红外技术及其在夜视和 DMS 的应用研究报告》


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中国乘用车方面，具备 DMS功能的车型占全部新推车型的比例在 10%左右，

目前仍以被动式 DMS为主，主动式 DMS还有很大发展空间。

DMS领域的代表公司 Seeing Machines还开发了专用的 DMS处理器。该处理

器的技术路线图如下：

1.4 汽车毫米波雷达市场

中国乘用车毫米波雷达市场从 2017 年开始明显加速，全年乘用车毫米波雷

达出货量接近 232 万颗，同比增长 104.6%。2018 年上半年继续保持快速增长，

下半年受汽车销量下滑影响，全年增速明显降低。 2018年乘用车毫米波雷达实

际出货量达 358万颗，同比增长 54%。


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来源：2018-2019 汽车毫米波雷达产业研究报告

根据佐思汽研雷达月报的跟踪研究，77GHz雷达与 24GHz雷达的出货量差距

逐步缩小，最终在 2018年 12月实现了反超。原来预计 77GHz雷达出货量在 2020

年超过 24GHz雷达，实际出货量的超越时间提前到了 2019年，超出了预期。

来源：2018-2019 汽车毫米波雷达产业研究报告

超出预期的，还有国产毫米波雷达芯片厂商的鹊起。中国毫米波雷达芯片厂

商包括厦门意行、清能华波、上海矽杰微、上海加特兰、南京问智微、杭州岸达

等公司。

2017 年加特兰发布了 CMOS 工艺车载毫米波雷达 77GHz 收发芯片 Yosemite

（2T4R）、Yosemite（4T8R）之后，2018 年厦门意行发布了 24GHz 1 发 2 收雷

达芯片 SG24TR12和 1 发 4 收的 SG24TR14。


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清能华波源自清华，成立于 2010年，研发了采用了 CMOS工艺的多通道单片

集成 77GHz 毫米波雷达芯片。上海矽杰微电子前身是上海微技术工业研究院的

RFIC部门，2017年完成了 A轮 8000万人民币融资，2018年完成了 A轮增资。

2019 年 2 月，杭州岸达科技先后发布了 16 发 16 收相控阵架构 77GHz CMOS

毫米波雷达芯片“ADT2001”以及 2发 2收毫米波雷达芯片“ADT1002”。

虽然国产雷达芯片已经起步，但是国产雷达芯片企业主要开发射频收发组

件，而收发单元在整个雷达系统中功能和成本比例并不很高。国产的雷达芯片还

不具备雷达信号处理相关算法的核心功能。

国外领先芯片企业正向集成化、高精度方向迈进。2018 年 6 月，TI 宣布其

高集成度超宽带 AWR1642 毫米波传感器实现批量生产。AWR1642 传感器集成了

MCU和 DSP，技术优势明显，众多初创公司基于 AWR1642研发“4D雷达”（4D=3D

位置+1D速度）。

毫米波雷达新的技术发展方向包括高分辨率成像、79Ghz、CMOS芯片等。

虽然 CMOS工艺的毫米波雷达代表着未来，但 CMOS芯片的生态还未完全建立

起来。虽然国内毫米波雷达创业公司众多，但也面临技术不够成熟、产品未被验

证的问题。对于追求成熟可靠的汽车行业来说，使用多年的硅锗工艺仍然是市场

绝对主力，垄断市场多年的博世、大陆、安波福、电装、Veoneer等仍然占据绝

大多数市场份额。2018 中国乘用车 77G LRR Radar 前装市场，前三名合计市场

份额大约占 80%。

2018 年，国内的毫米波雷达初创企业通过农村包围城市的战略，也获得了

快速的发展。

森思泰克先后获得安防巨头海康威视和北汽广汽关联机构的投资，团队规模

发展到 300多人，2018年出货 10几万台雷达，实现近亿元营收。其主要市场在

安防和交通领域，占比约 70%。

在汽车之外的市场打磨产品，同时在汽车市场稳步推进，已经成为不少初创


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公司的重要发展模式。2018 年，森思泰克的雷达产品已经在两款量产乘用车上

搭载，2019 年将覆盖 10 款车型。森思泰克 2019 年的营收目标为 2 亿元，计划

汽车业务占比会达到 40%。

有了海康威视的支持，森思泰克团队规模发展到了 300多人，计划在未来两

年扩展到 1000人。

2018年，豪米波科技的 24Ghz雷达在汽车前装市场的出货量达到 2000套。

由于已经定点 2 家车厂 5 个车型，2019 年预计在乘用车前装市场上会有 5 万套

24Ghz雷达出货。

2018年 8月，安智杰宣布完成 5000万元 A轮融资。安智杰产品应用于汽车、

无人机、安防、交通领域。

不仅国内毫米波雷达企业需要增强雷达信号处理算法能力，在雷达的高精度

趋势下，老牌毫米波雷达方案企业也需要增强算法能力。ADI在雷达领域有超过

15年的历史。2018年 3月，ADI成功收购了德国 Symeo公司。Symeo的射频和传

感器技术能够实现实时位置检测和距离测量，其信号处理算法将有助于 ADI公司

为客户提供角精度和分辨率均显著改善的 RADAR平台。

视觉与毫米波融合方案

摄像头与毫米波雷达融合，以实现更安全可靠的前向 ADAS 功能，已经成为

趋势。沃尔沃 S90 city safety城市安全系统搭载了安波福提供的 RACam系统，

该系统融合了一个 77GHz毫米波雷达和单目摄像头，安装于车辆挡风玻璃后面，

能够实现 FCW/AEB/ACC等功能。

苏州豪米波正在打造雷达摄像头一体机，会在两个传感器融合中采用前融合

的技术，实现像素级的融合，从而大大提高产品对环境感知、物体识别的鲁棒性。

森思泰克也与海康威视的视觉团队一道，开展毫米波雷达与视觉融合技术研

发，属于像素级融合。


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79GHz 雷达

2017 年，行易道科技就联合意法半导体展出了 79GHz 雷达 SAR 成像。该方

案采用意法半导体的 79GHz 射频前端芯片，实现高分辨率二维以及三维成像。

2019 年行易道就会量产 79Ghz 近程雷达，远距离 4D 雷达和 SAR 雷达会在 2020

年左右量产。

2018 年 11 月，智波科技正式发布了 79GHz 毫米波雷达，预计将于 2019 年

年初实现量产。智波科技 79GHz高分辨率雷达，可以精确探测目标的距离、速度

及角度信息，可对 120°、70米范围内的目标进行探测，测距精度达 0.05m，同

时具备目标识别能力。

苏州豪米波把 77-81GHz毫米波雷达的计划供货时间设在了 2019年，预计价

格会在 200美金以内。

2019 年 1 月中国毫米波雷达市场，维宁尔 SRR 夺冠占 32.4%，博

世 LRR 称雄占 40.1%

佐思汽研对 2019年 1月中国乘用车市场带毫米波雷达的近 90款车型的供应

商进行了调查，这些车型毫米波雷达的总安装量占全部毫米波雷达安装量的 96%

以上。安装量是指已经到达消费者手中的车辆中的毫米波雷达前装数量。

根据供应商调研和毫米波雷达安装量研究结果，2019 年 1 月中国乘用车短

距毫米波雷达（SRR）市场，维宁尔份额排在第一占 32.4%，大陆、海拉、安波

福、法雷奥分列第二到第五位，市场份额分别是 22.2%、20.4%、14.8%、6.6%。


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2019年 1月中国乘用车长距毫米波雷达（LRR）市场，博世份额排在第一占

40.1%，大陆、电装、安波福分列第二到第四位，市场份额分别是 35.0%、14.6%、

6.0%。

2019 年前两个月，中国乘用车产销量为 313.7 万辆和 324.3 万辆，同比下

降 16.8%和 17.5%。但毫米波雷达安装量保持逆势增长。2019年 1-2月，中国乘


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用车毫米波雷达累计安装量同比增长 20.5%。其中，77GHz 雷达增长迅速，同比

增长 64.1%，而 24GHz雷达同比下降了 2.2%。

1.5 价格大跌将加速激光雷达规模出货

凡是中国企业掌握核心技术的市场，产品价格一定会暴跌。2010 年 IPG 一

台 20瓦光纤激光器可以卖到 15万以上，现在深圳锐科同类产品的报价是 8800。

参与光纤激光器降本大战的，还有深圳的创鑫、杰普特。

激光雷达市场，正在重复同样的故事。深圳创鑫的创始人之一胡小波，二次

创业进入激光雷达市场，2019年开启激光雷达的价格战。

不过，车用激光雷达的主动权仍然掌握在行业领先者手中。Velodyne 自开

始生产以来，已经发运了 30000个 Lidar，累计销售额达 5亿美元。Velodyne 将

继续扩大自动驾驶 LIDAR 的生产，也会生产用于 ADAS 的短程 LIDAR，来监控道

路状况，盲区和障碍物。

Velodyne 圣何塞的新工厂目前已经投入使用，最高产能可以达到每年 100

万个。如果能接到 10万台的订单，其 VLS 128线产品价格能够做到 1000美金以

内，VLS 32线产品能到 650美金左右。而 32线的 Velarry固态激光雷达在量产

时则能做到 500美金，8线产品则能做到 150美金。

可见，激光雷达还有 10倍以上的降价空间，降价幅度取决于需求量。


25

不仅初创公司纷纷布局车用激光雷达，博世、大陆、安波福、法雷奥、Veoneer

等领先 Tier1也纷纷投入 LIDAR研发，将在近两年投放市场。

以法雷奥（VALEO）为例，作为最早前装量产多线 LIDAR 的供应商，其一代

二代三代产品路线，代表了激光雷达的发展趋势。

法雷奥计划 2019 年推出第二代激光雷达，垂直视角上扩大三倍。法雷奥将

推出的 SCALA Cocoon系统，将 5个 SCALA Lidar组合在一起，实现汽车周围 360°

环境探测。正在研发的第三代 SCALA 将是固态激光雷达，且采用 MEMS方案。


26

对比过去一年年，国内激光雷达企业在建厂、量产、出货、融资等方面都取

得了巨大的进展。

2018 年，禾赛宣布完成 2.5 亿元 B 轮融资，车载 LIDAR 实现销售额仅次于

Velodyne。

速腾聚创则完成来自菜鸟、上汽、北汽等企业的 3 亿元融资，其 16 线/32

线机械式激光雷达出货量在2018年迎来了爆发，同时收购了一家MEMS微镜企业。

国内激光雷达企业的 2018 总结和未来趋势展望

公司 2018 业绩对未来趋势展望

镭神智

能

通过半导体化和芯片化实现模组级激光雷达

来降低机械式激光雷达成本，同时改进了自

动化校准生产线以提高产量。镭神智能的

1550nm 光纤激光器在已经量产，同时努力

将 128 线激光雷达推向车载应用。

长远来看，更看好 OPA；但当下来看，虽

然 MEMS 激光雷达相对成熟，但不看好

任何一种技术。镭神智能在未来将基于已

经研发成功的 1550nm 光纤激光器，结合

MEMS 优势，做出车规级激光雷达。

光珀智

能

两年前光珀智能就开始展开基于图像传感器

半导体工艺的研究和固态激光雷达的开发。

2018 年也主要专注于半导体方面的工作，在

图像传感器先驱薛博的带领下组建了芯片设

计团队，很快芯片将进入流片阶段。

光珀智能作为 Flash 激光雷达的代表，没

有能力去做其他技术路线的产品，而是从

芯片到系统方面去做好 Flash 激光雷达。

未来，将和其他兄弟企业一起，为 Tier 1

和 OEM 厂商提供优秀的整体解决方案。

禾赛科

技

硅谷无人驾驶公司 Nuro 推出无人驾驶汽车

送货服务，搭载的是禾赛科技的激光雷达，

2019 年将会有更多的国外无人驾驶车队大

规模采用禾赛的激光雷达。2018 年禾赛科技

车载 LIDAR 销售额仅次于 Velodyne

目前，机械式激光雷达是最好用的产品，

是这几年的主流产品。在五年内，因为

MEMS 微振镜在投影领域的应用使得技

术成熟，禾赛更看好 MEMS 激光雷达；

但随着单光子面阵探测技术的快速发展，

Flash 激光雷达实现长距离探测的时代即

将到来，长远来讲（十年内），Flash 激

光雷达的应用前景则更为广阔。

北醒光

子

2018 年，北醒光子 50%的销售额来自于海

外。北醒在 2018 年 11 月推出的 TF03，月

产达到几万台。


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速腾聚

创

速腾聚创在 CES 2018 上发布了基于 905nm

激光源的 MEMS 激光雷达；2018 年 5 月，

速腾聚创与阿里菜鸟联合发布应用固态激光

雷达的无人物流车 G Plus；在 CES 2019 正

式发布一款 MEMS 激光雷达。速腾聚创的

16 线/32 线机械式激光雷达出货量在 2018

年迎来了爆发，在国内出货量位居首位。

考虑到将来自动驾驶对可靠性的要求非

常高，速腾聚创收购了一家 MEMS 微镜

企业，继续打磨符合车规级的 MEMS 激

光雷达

来源：第 25 届微言大义研讨会

虽然汽车行业已经入冬，但是激光雷达行业的融资故事仍在继续。

2018 年 10 月，Innovusion 宣布已获得由蔚来资本、斯道资本和 F-Prime

Capital领投约 3000 万美元的 A 轮融资。

2018 年 10 月，速腾聚创（RoboSense）宣布完成超过 3 亿元的战略融资，

投资方包括菜鸟网络、尚欣资本（上汽旗下投资平台）、北汽集团等物流、汽车

产业巨头。

2018年 10月，Aeva宣布完成了一笔 4500万美元的 A轮融资。

2018年 10月 29日， Quanergy宣布完成数千万美元 C轮融资。

2018 年 11 月，AEye 宣布完成由 Taiwania Capital 领投，Intel Capital

等参投的 4000万美元 B轮融资。

2019年初，北醒完成 B2轮融资，达泰资本、凯思博投资、凯辉汽车基金合

投。北醒称已经交付了数十万台固态激光雷达产品。

2019年 1月，光谱扫描激光雷达公司 Baraja宣布完成 3200万美元的 A轮

融资，投资方包括红杉中国、Blackbird Ventures等。

2019年3月，以色列固态激光雷达厂商Innoviz Technologies宣布获得1.32

亿美元 C轮融资，其投资机构包括招商局资本，深创投和联新资本等。

2019 年 4 月，激光雷达解决方案提供商「一径科技」宣布完成数千万元人

民币的 A 轮融资。该公司的第一代激光雷达产品采用了 MEMS 技术，下一代采用

光学相控阵（OPA）技术。


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1.6 高精度地图

2018 年，当越来越多的自动驾驶厂商从单车智能转向车路协同路线时，高

精度地图的重要性越发凸显。激光雷达是 2017 年自动驾驶各细分领域中最热的

投融资项目，高精地图则成为 2018年的投融资亮点。

传统地图行业经过多年的发展，活跃图商数量不断下降。近两年，自动驾驶

的发展带动高精度地图的潜在巨大需求，因此高精地图相关企业数量不断增加。

以高精度地图为核心，产业链在发展扩大中。

由于高精地图是链接人、车、路等各种交通参与者的纽带，车企、Tier1、

地图厂商、初创公司、互联网企业、芯片厂商等围绕高精地图开展了各种各样的

合作，共同推进高精地图产业的发展。


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高清地图的应用不仅在汽车领域，还包括地理探测、农林牧业、机器人、物

联网等领域。高精地图在自动驾驶的作用至少包括以下五个方面：

车载传感器之外的感知能力定位辅助决策减轻车内计算压力自动驾驶仿真

前三个作用已经广为人知，下面介绍一下第四点和第五点。

地图可帮助传感器缩小检测范围。例如，高精度地图可以告知车辆在特定位

置寻找停车标志，传感器就可以集中在该位置检测停车标志，这被称为感兴趣区

域或 ROI。ROI 可以帮助提高检测精确度和速度，并节约计算资源。

高精地图和仿真关系密切

根据《2018自动驾驶仿真产业链研究报告》，为了提高自动驾驶系统安全性，

为了大幅压缩实际道路测试工作量，自动驾驶仿真变得异常重要。而不少仿真工


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具都支持高精地图的导入，以模拟实际道路测试环境。

以 monoDrive仿真产品工作流程为例：首先基于 Here 高精度地图创建地图

环境，然后是测试车辆设置，生成背景场景和传感器数据，与控制系统交互，最

后基于 AWS生成测试报告。

从百度、腾讯等自动驾驶平台公司的战略布局来看，高精度地图和仿真平台

都是重要布局点和赢利点。

2019 CES上，百度发布 Apollo 企业版，可提供五大智能驾驶商业解决方案，

其中包括高精数据服务平台：即基于多源数据生态、动态更新的高精数据服务，

包含车机地图、ADAS 地图和高精地图。

根据腾讯披露的自动驾驶布局，三大基础能力包括自动驾驶云平台、模拟仿

真平台、高精度地图平台。

获得 8000 万美元融资的 Wayz.ai，确定未来将提供的服务包括高精地图、

高精定位、安全仿真。

高精度地图标准

汽车仿真领域已经形成了仿真工具链，各企业分工明确，有很强的互补关系。

由于高清地图还是比较新的领域，行业标准尚未完全建立，各地图企业之间还缺


31

乏协同。佐思汽研曾经调研一家泊车技术公司，AVP 领域需要建立什么技术标

准？对方回答说，各家地图公司提供的高精度地图格式都不一致，非常需要统一

标准。

高精地图领域的标准组织目前有 ISO TC204/WG3、NDS、ADASIS、CAICV HD MAP

WG、ONE MAP、OpenDrive、SIP-ADUS等。

日本企业在高精度地图工作的协同处于全球领先。以下图为例，从高精度地

图的标准制定到测试验证，分工明确，稳步推进。

国内由清华大学牵头，成立了自动驾驶地图工作组（CAICV HD MAP WG），目

前还没有公布研究成果。


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易图通副总裁羊铖认为：高精地图可以分为车道级路网、定位、动态地图三

个图层，其中，车道级路网以及所包含的元素列表大家做得都比较类似。而目前

业界分歧最大是定位层以及动态地图层。因为在定位这一块，目前有太多不同的

传感器解决方案；而在动态层，大家也还处于探讨研究的阶段。

Deepmotion CEO 蔡锐认为：高精地图与应用场景紧密相关，比如城市路网

与地下停车场所需要的高精地图元素是不一样的。鉴于（不同场景下）自动驾驶

传感器的差异性，蔡锐甚至认为未来生产商可能会根据不同的场景、不同的传感

器方案生成不同的高精地图。

因此，试图完成一个通用的、适配所有自动驾驶场景的高精度地图标准体系，

几乎是不可能的。 HD MAP标准体系需要分场景、分步骤实现。高精地图标准体

系依赖于应用场景，哪个自动驾驶应用场景先成熟，需求先明确，哪个应用场景

的高精地图标准体系会率先建立。

截止目前，共有四维图新、高德、灵图、长地万方、凯立德、易图通、国家

基础地理信息中心、立得空间、腾讯大地通途、江苏省测绘工程院、浙江省第一

测绘院、江苏省基础地理信息中心、武汉光庭、滴图科技、武汉中海庭、贵州宽

凳、北京初速度、江苏晶众、江苏智途等 19 家单位获得我国导航电子地图制作

甲级资质。这些单位大多数都在参与高精度地图制作。

对于高精地图企业而言，公司定位有很多种，譬如：

聚焦在某一场景的高精度地图服务（如高速公路、市区、景区或自主泊车场景等）

提供数据采集服务为图商提供设备、技术和工具支持提供高精度定位技术和服务为 AV仿真提供地图数据支持室内或楼内高精度地图服务为其他行业应用提供高精度地图服务

整个高精度地图产业正在快速发展中，初创公司以各种创新技术和业务形态

切入 HD MAP市场，地图企业和车厂、TIER1、芯片公司等也在探索各种合作模式。


33

1.7 高精度定位

现有的定位技术可分为室外定位技术和室内定位技术。室外定位技术包括传

统的卫星定位、雷达定位、惯导定位（IMU）、蜂窝移动网络定位等。室内定位技

术则包括 WLAN 定位、Zigbee 定位、蓝牙定位、UWB 定位、红外定位、计算机视

觉定位、超声波定位等。

要实现车辆的自动驾驶，要解决在哪里（初始位置）和要去哪里（目标位置）

的问题，因此自动驾驶离不开定位，要实现高级别自动驾驶还需要达到厘米级精

度的定位。高精度定位技术对于 L3以上自动驾驶的实现至关重要。

自动驾驶高精度定位从定位方式上可分为三类：

第一类，基于信号的定位，代表性技术有 GNSS、UWB、5G等；

第二类，航迹推算，依靠 IMU等，根据上一时刻的位置和方位推断现在的位

置和方位；

第三类是环境特征匹配，基于 Lidar、视觉等传感器的定位，用观测到的特

征和数据库里存储的特征进行匹配，得到现在车辆的位置和姿态。

来源：百度 Apollo 公开课

基于信号的定位技术中，GNSS 和 4G/5G 一般用于户外定位， UWB 一般用于

室内定位。


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来源：5GPPP

综合对比各种自动驾驶定位技术，人口稠密地区的 L4/L5自动驾驶的最佳定

位技术方案有两种，一种是 5G 定位方案，另一种是汽车传感器融合定位方案

（radar+camera+lidar+map）。

在人口稀少地区，不适合大规模铺设 5G基站，将主要依靠卫星定位技术。

GNSS的定位精度在米级，离自动驾驶的要求甚远。卫星定位要做到厘米级，

就需要做 GNSS 校正，纠正电离层导致的定位错误，通常采用 RTK（Real Time

Kinematic 载波相位差分）的方式。随着技术的不断发展，RTK技术已由传统的

1+1 或 1+2 发展到了广域差分系统，有些城市建立起 CORS（Continuous

Operational Reference System）系统，这就大大提高了 RTK的测量范围。

通过在地面大量建立固定的参考站(CORS 站)来校正卫星定位测量时的误

差，叫做“地基增强”。基于北斗的千寻位置系统，已在全国建设了超过 2400

个地基增强站，总用户量已突破 1.9亿。

地基增强的精度虽然很高，但覆盖范围却有一定限制。定位目标必须处在通

信信号覆盖的范围之内，但在通信信号难以覆盖的高空、海上、沙漠和山区，则

形成了大范围的定位盲区。为了解决更大范围的高精定位需求，人们把从参考站

获取到的校正参数上传至卫星，再通过卫星向全球播发。这样，用户终端不必再

受到通信能力的限制。这种校正方式叫星基增强。


35

地基增强系统（CORS）有很多技术缺陷，除了通讯受限，还有框架不统一，

并发压力大，维护成本高等问题。所以，从地基增强走向星基增强是必然。

未来想要实现所有场景所有地区的无人驾驶，汽车除了要安装激光雷达等传

感器外，还必须要具备任何地区的厘米级绝对定位能力。星基增强系统将会是

L5 级无人驾驶的不二选择。因为只有星基增强系统才能快速实现极低成本的全

球覆盖，且能够同时支持几十亿用户。（参见佐思公众号文章《为何 L5自动驾驶

必须是星基增强系统定位？》）

星基与地基增强技术的一体化、通信与导航功能的一体化已成为卫星导航和

定位系统建设方向。

众多企业都开始建设星基增强系统。

系统名称用户精度和覆盖

TerraStar

（海克斯康旗下） Leica、Novatel、Septentrio

标称精度：平面 3cm；由 7 颗 GEO

地球同步轨道通讯卫星播发数据

美国天宝

RTX / Omnistar Trimble、Spectraprecision

标称精度：3.8cm；全球大部分地区，

最新服务区域已能覆盖中国西部

VERIPOS

（海克斯康旗下）

McLachlan 、 Allseas、 Shearw

ater 等海洋及农业方案商

标称精度：平面 5cm

覆盖范围：全球

美国 NAVCOM

的 StarFire

StarFire 、 Septentrio 、

Geozone

标称精度：5cm

覆盖范围：全球

合众思壮 Atlas Unistrong 、 Hemisphere、

Stonex、 Calson 标称精度：平面 4cm

拓普康

TopNET global Topcon 标称精度：平面 4~10cm

Oceaneering 的

C-Nav

跟 Starfire 同一个系统，宣称有 15

万用户覆盖范围：全球，目前有 55 个跟踪站

Fugro 的 Starfix 标称精度：3cm@G2+服务，

10cm@G2 服务，分米级@XP2 服务

QZSS 系统 L6 信号

QZSS 在 QZS. L6 频道

@1278.75MHz 上播发校正数据，

用于日本及周边的厘米级定位

实测精度：静态精度在 6cm，动态精

度 12cm

Galieo 商用服务 E6

信号 Galieo 商用服务 E6 信号


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日本 GPAS 由 Hitachi 、日本发展银行、

DENSO 共同投资组建的公司汽车高精度定位服务

中海达 Hi-RTP 2016 年开始建设，在 RTK 产品上

已入实测应用阶段

设计精度：平面 4cm 服务范围：全

球

来源：泰伯网，佐思汽研

由于参与企业较多，就使得用户不得不绑定接收器硬件或某家星基增强系

统，不利于高精度定位技术面向大众市场的推广，Sapcorda由此成立。

Sapcorda

2017 年 8 月 8 日，博世、Geo++、三菱电机和 u-blox 宣布将联合组建合资

公司 Sapcorda Services GmbH，为大众市场应用提供高精度的 GNSS定位服务。

他们认为现有的GNNS定位服务解决方案无法满足新兴的高精度GNSS大众市场的

需求。因此决定携手合作，为系统集成商、原始设备制造商和接收器制造商打造

全球可用的高性价比解决方案。

Sapcorda将通过互联网和卫星广播提供全球适用的 GNSS定位服务，使 GNSS

定位精确度达到厘米级。服务主要面向自动驾驶汽车、工业和消费者市场。实时

校正数据服务将以公共、开放的方式传递数据，不绑定接收器硬件或系统。

Sapcorda希望开创新一代洲际 GNSS校正数据服务，覆盖范围包括欧洲和美

国。Sapcorda将主要利用蜂窝网络在整个欧洲大陆广播, 而不是依靠卫星链接。

用户不会与特定的 GNSS 制造商捆绑在一起。数据将以开放的格式分发, 以便设

备制造商能够准确地创建用户想要的解决方案。


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Sapcorda股东中的博世、三菱电机和 u-blox，都是定位技术圈的大腕。

U-blox 主要开发和销售 GNSS 的芯片和模块，在全球超过 66 个国家拥有

5900多个客户。2007至 2017年 U-blox单位出货量从 450万增加到了 9000万。

奔驰、宝马、法拉利、保时捷、奥迪等品牌的 GPS前装市场，大多都采用 u-blox

芯片。U-blox 最新的 F9 定位技术平台，支持和提供主流的 GNSS 校正服务（包

括千寻位置），同时也提供开放接口，接收传统 GNSS校正服务商提供的服务。

博世在自动驾驶产业链的绝大多数环节都有布局，当然也包括至关重要的高

精度定位。首先，博世本身就提供惯导传感器，2016 年对外发布了六轴惯性运

动传感器 SMI130。一般认为，InvenSens是惯导传感器的行业领袖之一，长期独

家为苹果 iPhone 提供运动传感器组件。2017 年 5 月，Bosch 开始为苹果公司下

一代 iPhone提供部分运动传感器组件，打破了 InvenSens的独家垄断。

同时，博世在汽车摄像头、毫米波雷达、激光雷达都有深厚的技术积累，摄

像头和毫米波雷达的装车量业界领先。博世在高精度定位领域有三套解决方案，

在高速路、城市道路、在没有 GNSS的长隧道里，都能解决高精位定位问题：

基于汽车摄像头和毫米波雷达的定位技术 GPS+修正，提供 VMPS（车辆运动位置传感器）产品；博世道路特征+高精度地图定位

三菱电机开发了一种名为“厘米级增强服务”（CLAS）的定位手段，它基于

日本准天顶卫星系统（QZSS）实现，而三菱电机是这个国家级项目 QZSS 的主要

政府承包商。CLAS 从卫星获取数据，基于地面传感器识别车辆位置，然后再利

用“位置增强”算法进行一些误差纠正。通常卫星精度在 10 米左右，而 CLAS

的算法能够将这个数字进一步优化到厘米级。CLAS 水平精度 12cm，垂直精度

24cm。

三菱电机将其自动驾驶技术取名为“Diamond Safety”，该技术结合了：宽

视角前向毫米波雷达、前向摄像头、后向侧置毫米波雷达、高精度 3D 地图及厘

米级定位增强（CLAS）技术。

除了这三巨头耕耘定位技术，还有布局更加宏大的马斯克星链计划。


38

马斯克的星链计划

马斯克旗下最知名的两家公司，一家是生产电动车并不断改进自动驾驶技术

的特斯拉，一家是发射卫星的 SpaceX。

SpaceX的 Starlink（星链）项目，计划投资 100亿美元，发射 4400多颗卫

星，旨在从近地轨道提供稳定的全球互联网覆盖。每颗卫星尺寸为 4×1.8×1.2

米，重约 390公斤。它们的轨道位于地球表面上方 1,150到 1,325公里之间。

SpaceX 将于 2019 年正式启动发射工作，并于 2020 年提供有限的服务，预

计到 2025年，SpaceX将吸引 4000多万名用户，收入将超过 300亿美元。

2018 年 11 月， SpaceX 调整了技术方案，接下来会在距离地球表面 550 公

里的轨道中部署 1584颗卫星，大约是公司原计划发射卫星总数（4400+）的三分

之一。时延也将从 25毫秒降低到 15毫秒。

2019 年 2 月，SpaceX 向美国联邦通信委员会提交一份申请，请求获得建造

和运营 100万个地面站的许可。地面站的作用是向卫星发射信号，同时接收由终

端用户或其他地面站转发来的信号，以供终端用户联入“星链”。

2019年 5月，SpaceX在美国佛罗里达州一处空军基地发射火箭，将 60颗小

卫星送入近地轨道。

根据中国工程院院士刘经南分析，Starlink 具备高精度、高可用、高可靠

优势，不仅能提供宽带互联网服务，可进行通信，也能用作厘米级定位增强、导

航服务。因此可用于高精度定位，服务于自动驾驶等行业。

中国也有类似 Starlink 的项目——航天科技集团的“鸿雁”系统，有 54

颗核心骨干卫星组成，同时有 270个小卫星进行补网，合计形成 300以上规模的

卫星网络。鸿雁系统也具备卫星定位增强功能，可以为北斗导航系统进一步提高

定位精度。鸿雁系统在 2020 年前发射 6 颗星，实现局域网链路验证，到 2023

年完成发射 54颗骨干卫星。

从 2018 年起，自动驾驶放慢了发展步伐，L2-L3 成为当前发展重点。L4 以

上自动驾驶的大规模应用，需要等通讯网络从 C-V2X 到 5G-V2X 的落地，卫星定

位从大规模地基增强（千寻位置等）到大规模星基增强（星链、鸿雁等）的落地。


39

1.8 车路协同感知

自动驾驶融合了众多行业的新兴技术，并且在不断涌现出新的技术、产品和

方案组合。过去一年，C-V2X和车路协同无疑是发展最快，最受重视的技术之一。

汽车自动驾驶还没有规模化启动，主要是因为芯片算力、网络传输、基础设

施等等都还没有达到汽车智能化网联化的基本要求。

单车智能是一个智商高、情商低的学霸

单车智能的发展表明，单向去预测其他道路使用者的意图，如同一个智商高、

情商低的学霸，在学校里混（简单交通场景）没问题，到社会上（混合交通场景）

则到处碰壁。

如果人在驾驶车辆，经过一个没有交通信号灯的十字路口时，司机可以通过

眼神、手势与行人做交流，大家彼此明白意图，知道谁获得相应的路权。但自动

驾驶车辆虽然有传感器，却没有办法通过传感器来实现意图的交流。

交通的环境本身也是非常复杂多变的，尤其是在中国在混合交通流的时候有

各种各样的场景，目前的自动驾驶车辆还远远不能遍历足够多的场景，在这种情

况下单车智能商业化面临的风险非常之大。

要想情商高，则需要善于与其他交通参与者沟通，与环境互动。车路协同和

V2X因此变得异常重要。

车路协同的优势

车路协同系统 ( cooperative vehicle-infra structure system, CVIS) 是

基于无线通信、传感探测等技术获取车辆和道路信息, 通过车车、车路通信进

行交互和共享, 实现车辆和基础设施之间智能协同与配合, 达到优化利用系统

资源、提高道路交通安全、缓解交通拥堵的目标，是智能交通系统（ITS）的

最新发展方向。


40

、（来源：西南交通大学）

车路协同是一种交互，这种交互能够让交通的参与方的意图得到非常精准的

诠释，不会只是靠猜测这辆车要发生什么样的行为，而是能够准确的知道，因此

可做出准确的判断。

除了交互能力，车路协同还能大大增强自动驾驶车辆的感知能力。视觉、毫

米波、激光雷达等传感器除了装在车上，还可以装在路灯杆上；路灯杆也进化为

多合一信号杆、多合一交通杆、多合一电警杆等。车端路端同时感知，则盲区最

大化减少，视野之外的碰撞提前告知。

路端能够为自动驾驶车辆提供足够的决策依据甚至指令，自动驾驶车辆本身

发展的复杂度也会大大降低，成本也会大大降低。因为它不需要遍历所有的场景，

自动驾驶商业化也可以提前到来。

除了车端和路端的感知和通讯设施，交通部门也在规划对道路本身进行智能

化改造，以适应自动驾驶的需要。

2018 年 2 月，交通运输部发布了《交通运输部办公厅关于加快推进新一代

国家交通控制网和智慧公路试点的通知》，提出重点发展交通控制网和智慧公路。

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41

主要包括：（一）基础设施数字化，（二）路运一体化车路协同，（三）北斗高精

度定位综合应用，（四）基于大数据的路网综合管理，（五）“互联网+”路网综合

服务，（六）新一代国家交通控制网等六个方向主题。该通知决定在北京、河北、

吉林、江苏、浙江、福建、江西、河南、广东九省市加速智慧公路试点。

车路协同刚刚开始，自动驾驶竞争进入下半场

智能交通系统（ITS）发展了很多年，车路协同是 ITS 的高级阶段，涉及到

多方面的技术，如智能车载系统技术、智能路测技术、车路/车车协同信息交互

技术（V2X）。

智能车载系统技术和单车智能技术有很大的交集，但是对路面的感知还需要

与路测单元对路面的感知融合起来。

总之，符合完全无人驾驶需要的“智能汽车+智能化道路+车路协同”才刚刚

开始。WAYMO和特斯拉等公司的单车智能虽然逐步成熟起来，但是离完全无人驾

驶还有相当的距离，自动驾驶竞争正从上半场进入下半场。

自动驾驶的下半场，基础设施将逐步完善，车路协同感知将发挥越来越重要

的作用。

自动驾驶的下半场，是汽车底盘控制、传感系统、芯片、动力电池、通讯系

统、人工智能、智慧化道路、车路协同、大数据云计算等多种技术能力的综合竞

争。


42

第二章整车与系统集成篇


43

2.1 主机厂 ADAS 和自动驾驶策略

以自动驾驶技术为首的汽车新四化浪潮，凶猛的冲击传统汽车产业。

L4级以上自动驾驶技术难度之大，超出所有人的想象。WAYMO研发超过十年，

投入数十亿美元，技术上遥遥领先其他对手，但近期商业化进程也明显放慢，承

认完全自动驾驶尚需时日。2018年底，Waymo CEO John Krafcik 提到：在未来

的几十年内，自动驾驶技术还无法做到无处不在，无人驾驶汽车也将一直存在限

制。

来源：《2018-2019 ADAS 和自动驾驶产业链报告之主机厂篇》

这意味着，自动驾驶投入巨大，并且会面临长期亏损。为了应对自动驾驶技

术领先者——WAYMO的挑战，其他传统厂商纷纷结盟，目前已经形成戴姆勒+宝

马+英特尔(Mobileye) 联盟，通用+本田联盟，大众+福特联盟，等等。


44


国外比较清晰的有百度+威马，阿里+小鹏，腾讯+蔚来，滴滴+车和家等联盟。

国内传统主机厂一般不选边站队，和 BAT、华为四大 IT 巨头都保持开放合作关

系。上汽通过投资众多初创企业，试图打造自己的生态圈。

除了通过结盟实现优势互补、共同分摊研发运营成本，主机厂还纷纷加大资

本投入，迅速扩大软件工程师团队。

企业投入自动驾驶的资金人才投入

丰田 2018财年，丰田在自动驾驶研发投入约34亿美元

大众将在2023年底前投资约440亿欧元发展自动驾驶等

新四化

目前有2万工程师，硬件占90%。到2030年，软件要

占到一半

通用已投入至少30亿美元 Cruise已经有1000人，计划在2019年底前再招聘1000名员工

福特规划在2023年以前在自动驾驶车事业投入40亿美元

本田本田向Cruise项目投资27.5


45

亿美元

宝马为了自动驾驶iNext系列汽车的研发，付出了10亿美元的成本

上汽 2018年，上汽引进了1500

位软件人才

现代未来五年投入22亿美元进行自动驾驶技术开发

长安汽

车

2018年长安汽车投入约16亿元，今后10年累计投入将达到200亿元，

2020年智能化研发团队达到1000人


大众集团 CEO赫伯特·迪斯表示：未来汽车创新中，软件将占到 90%。目前

大众有 2 万名研发人员，其中 90%做硬件开发。到 2030 年，研发成本中软件将

占到一半，也就是软件工程师将达到 1万人左右。

美国科技企业在自动驾驶研发同样投入巨大，苹果自动驾驶团队据称有

5000人，优步自动驾驶团队大约 1500人。

自动驾驶市场已经成为巨头们的竞技场，其他中小参与者将被迫站队。

2.2 低速自动驾驶市场

L4 及以上自动驾驶发展遇到困难，但是低速自动驾驶产业正在稳步快速推

进。


46

自动驾驶小巴的市场开拓者之一 NAVYA的销量数据并不好看，远不如百度阿

波龙的销量。

但是 2019 年无疑是低速自动驾驶车销量起飞的一年。低速无人配送车公司

Nuro.ai获得由软银愿景基金投资的 9.4亿美元，融资后的首要目标就是扩大无

人车队规模。

百度预计 2019 年搭载 Apollo 具备 L4 自动驾驶能力的无人车将达 10000

台，大多数都应是低速车。智行者 2019年规划生产 1200台低速无人车。

根据佐思汽研的的预计，包含低速载人无人车、低速载货无人车、无人作业

车在内，2020年中国低速自动驾驶车销量将达 1.1万台，2023年将达 10.4万台。


47

相比较而言，国外低速自动驾驶公司更多精力放在载人上，国内低速自动驾

驶公司更多投入到低速载货上。

2017年全球食物及包裹配送市场规模高达 4000亿美元，其中“最后一公里”

的配送市场份额约 800亿美元。麦肯锡预测，未来 10年间，80%的包裹交付都将

自动进行配送。

因此，低速无人配送将是低速自动驾驶的最大市场。这个领域汇集了

Nuro.ai、Starship、Auto X、智行者、新石器、苏宁、美团、京东、菜鸟、诗

航智能、小狮科技等公司。


48

无人配送车前景非常好，但是也存在着若干发展障碍。主要包括：

（1）初期研发成本高，后期维护成本高。由于技术和法规限制，目前的无

人车都需要配安全员。有的竟然需要安全员开一辆普通车跟在无人配送车后面。

公众接受度和政策障碍。美国有不少民众抗议小型送货无人车占用人行道，

侵犯了行人的路权，因此拟限制送货无人车上路的数量。中国的无人配送车需要

领配送证，但政策还在研拟讨论阶段，尚不能发证，相关标准应有望在 2019 年

定下来。

（3）技术尚未成熟，产品价格昂贵。大量无人车并不能适应公共道路上开

放的交通环境，现实的开放路况远比社区（园区）内复杂，产品稳定性也有待考

验。

（4）小型无人配送车容易被破坏。和共享单车一样，无人配送车如果处于

无人照看状态，很可能被人破坏，配送的货物也容易被人顺手牵羊。

虽然面临各种障碍，也挡不住无人配送车的快速发展趋势。无人配送车的发

展需要参与企业的技术研发能力、渠道配送体系、既有市场资源等。

相对 To C市场而言，To B市场则没有那么多法规限制和被破坏的困扰。

2018年 10月，酷哇机器人和中联重科共同投资成立合资子公司：酷哇中联。

未来两年投资十亿级别规模的智能驾驶商用车量产及改装产线、运营商业车队


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等。酷哇中联主要聚焦在无人清扫车。

（本图来：踏歌智行）

To B 市场的竞争也没那么激烈。踏歌智行聚焦无人矿车市场，海高汽车与

优尼斯合作推出室内自动洗地车，中联重科与吴恩达旗下的 Landing.AI 合作研

发无人农机，驭势科技推出无人驾驶行李物流车。

2.3 商用车自动驾驶市场

由于多方面原因，商用车自动驾驶会先于乘用车自动驾驶落地。

首先，自动驾驶技术落地的一大制约因素就是硬件成本，动辄几万元的传感

器成本，对于乘用车来说是无法接受的。而商用车天然有盈利的需求，当投入成

本低于节省的成本时，企业对于新技术尤其是能提升盈利空间的技术更有动力去

更新换代。

其次，商用车的运行路况更加单一。商用车大多数时执行的是点对点的路线，

且城市道路占比较少，复杂程度更低。

最后，商用车的外观更易于传感器布置。商用车的体积比乘用车大，能够减

少感知系统的布置问题。商用车车辆一般比较高，使得传感器安装高度也更高，

能够探测到更远的距离，也增加了安全性。

即使具有天然优势，商用车的自动驾驶同样遇到很多需要解决的各种问题。


50

卡车列队跟驰（Platooning）是在解决各种问题，实现 L4 自动驾驶之前的过渡

方案。

商用车自动驾驶的先行者，获得英特尔、电装、UPS、沃尔沃、麦格纳、诺

基亚等大牌企业投资，融资近 8000 万美元的 Peloton 创始人兼 CEO Josh

Switkes，最近发表了卡车列队跟驰的九条安全原则。

一、需基于成熟技术而打造

Switkes称当前的卡车是非常安全的，这是由于主动安全系统成为了卡车的

标配。必须在主动安全系统基础上打造了卡车列队跟驰系统。

Peloton列队跟驰系统的打造还利用了另一个成熟的技术：气压盘式制动器

（ADB）。在首次启动的时候，参与列队跟驰的牵引车必须安装 ADB。此外，列

队跟驰的车队和卡车也必须达到检验标准和维护要求。

二、监督式列队跟驰

Switkes称“当我们在开发列队跟驰系统的时候，如果我们是为所有类型的

道路而开发的话，那将是非常耗时的工程。” 因此，列队跟驰系统应是为某些

特定道路和环境而开发的系统。

凭借云网络和车辆检查，Peloton只授权在受控访问的多车道的高速公路上

实施列队跟驰，而非在恶劣天气或施工区域内实施。在列队跟驰的时候，车速必

须等于或低于限制速度。若出现雨刷运行或稳定控制激活等指示恶劣天气存在的

情况，列队跟驰状态将自动取消。

三、标杆管理

近年来，各个自动驾驶汽车公司都在宣传他们自动驾驶的安全性，但许多人

在拿错误的标杆在进行衡量。即他们是拿具有主动安全系统的卡车的安全性与普

通卡车的安全性进行比较。自动驾驶的安全性是建立在同类比较上，即当你坐在

实施列队跟驰的卡车上时，会比你坐在没有实施列队跟驰的具有主动安全系统的

同一车辆上更安全。

四、实施正确的功能


51

Switkes指出 7个帮助实现安全列队跟驰的功能：

联网制动：基于 DSRC 的直接通信技术可让两台列队跟驰的车辆实现同时

加速和制动。这样使得跟车距离随着感知延迟的减少而减少，同时，也极大地减

少了反应延迟。

列队跟驰临近解除：利用雷达和摄像头传感器监测领头车辆前方的情况。

如有车辆过于近距离地超车领头车辆，系统将解散列队跟驰，并将两辆卡车分开

至安全距离，同时还将跟车减速，以便应对随后需要紧急制动的情况。

列队跟驰解除：该功能需要驾驶员自行解除列队跟驰。当驾驶员决定终止

列队跟驰时，跟车系统会增加跟车距离直至达到人工操作下的安全跟车距离。随

后，跟车驾驶员便可接管车辆驾驶权。

超车探测和反应：在列队跟驰下，驾驶员通常会在系统识别到超车情况之

前发觉这一情况，并终止列队跟驰，为对方超车腾出空间。但若他们不这么做，

系统将在探测到超车情况的同时立即解除列队跟驰，并发出警报通知驾驶员。

领头车辆前方信息显示：Peloton会在跟车上显示领头卡车前置摄像头中

的视频，以便让跟车驾驶员看到领头卡车前方的车辆、物体和道路特征。

语音通信：驾驶员之间可通过由脚踏板启动的免提式无线通信功能互相通

信，如告知车道变换等信息。

网络安全：Peloton使用现代安全防护方式防止黑客侵入和欺骗式干扰信

号。当遇上塞车时，PlatoonPro 会立即解除列队跟驰。另外客户数据也是

PlatoonPro安全防护的重点。

五、正确地实施功能安全

Peloton在采用硬件和软件的时候，参照了功能安全标准 ISO 26262。

六、管理车辆规格和车况

Switkes说：“随机地拿高速公路上的两辆卡车比较，它们的制动能力都可

能大不相同。”这些卡车在制动类型、轴距、载货和维护等方面千差万别。这也

是为什么卡车驾驶员需保持较大的跟车距离，如需要保持六至七秒的车头时距。

但在真实驾驶情况下，驾驶员通常都没有保持上述安全距离。


52

七、让驾驶员处于中心地位

Switkes 称“我们让驾驶员参与到了列队跟驰系统开发的每一过程。”这些

人员包括雇佣的测试驾驶员，使用 Peloton车辆的驾驶员和教练。他们按照各自

的反馈对系统进行了微调。Peloton设计了训练项目以教导驾驶员如何安全地操

作卡车列队跟驰。该项目包括室内课程和路上指导。

此外，Peloton正在研究列队跟驰中驾驶员注意力的问题。这是列队跟驰中

心最关心的课题。列队跟驰执行需要两辆卡车驾驶员的授权。在列队跟驰开始前，

领头车辆驾驶员必须评估路况。如果评估出路况对于列队跟驰是安全的，领头车

辆驾驶员将按下“安全”按钮。随后，跟车驾驶员才能按下“开始”按钮。其中

任意一位驾驶员在行驶过程中可随时解除列队跟驰。

八、与厂商和政府间合作

Peloton与大多数的卡车制造商，制动供应商，Tier1组件供应商直接合作。

这些合作包括安全分析&评估，轨道&道路测试和评估，交互实施等。

在政府合作方面，美国就有 26个州修改了它们的交通法允许列队跟驰上路。

其中 18个州全权授权列队跟驰，另外 8个州允许列队跟驰测试或有限制的部署。

九、测试

通过借鉴行业标准测试方法，Peloton开发出了可充分验证系统的工具和测

试方法。

Peloton的商用车自动驾驶实践表明，并不是所有商用车都适合于实施自动

驾驶。除了加装自动驾驶感知和决策系统，原有的执行系统也需要进行改造。

嬴彻科技由商用车管理平台 G7 联合普洛斯和蔚来资本共同出资创建，目标

是建立覆盖全国的自动驾驶卡车网络，为物流客户服务。围绕该目标，嬴彻自主

研发自动驾驶系统，再与主机厂合作，共同研发自动驾驶卡车。

嬴彻科技同重卡主机厂合作，从合作伙伴的产品里选出成熟的柴油车型，选

出被市场验证是先进和成熟的车型。然后把研发的自动驾驶系统整合进去。遵循

前装的流程，需要将近三年的时间形成量产，具体工作包括：重新标定、道路测


53

试、供应链准备、新部件采购和认证、生产线调整，最后实现达到量产要求的

L3级自动驾驶车辆。

因此，商用车自动驾驶的实现，并非一蹴而就的。从感知、决策、执行系统

都在不断升级优化中。

国内商用车转向机业务的主导者原来是博世公司。威伯科 2017 年收购了美

国驰派达转向系统有限公司，2018 年，克诺尔收购了日本日立转向系统公司，

东科克诺尔将东风零部件集团旗下的转向机业务纳入囊中。

这样，博世、威伯科、克诺尔三家均具备为商用车整车企业提供制动控制系

统、转向控制系统的能力，实现车辆纵向与横向集成化控制的自动驾驶系统解决

方案。

2018年，威伯科宣布推出自动驾驶开放平台 ADOPT，连接和开放威伯科的制

动、转向、传动及悬架控制系统。该开放平台将给予中国的自动驾驶初创公司提

供支持，以方便对采用威伯科系统的商用车型进行对接。ADOPT合作伙伴包括启

迪云控、主线科技、图森未来和百度。

《2018-2019 商用车自动驾驶产业研究报告》详细研究了商用车自动驾驶领

域的技术、市场和产业现状，国内外供应商和车厂的投资、布局、合作、技术路

线、产品和解决方案、商业模式、规划和目标、测试、落地时间等等。

2.4 自动泊车与自主泊车市场

自动泊车系统（ Automated Parking System 或 Automated Parking

Assistant，简称 APS 或 APA）可以通过车辆周身搭载的传感器测量车身与周围

环境之间的距离和角度，收集传感器数据计算出操作流程，同时自动调整方向盘、

刹车和油门实现停车入位。自动泊车系统按技术等级，又可分为半自动泊车（只

有自动转向）、全自动泊车（含自动转向和自动前进后退）、自主代客泊车（AVP）

等。


54

自动泊车系统通常由环境感知系统、中央控制系统（轨迹规划系统）、执行

系统（车辆控制系统）组成。

根据佐思汽研数据中心的统计，中国乘用车市场自动泊车功能装配率在

2018 年达到 5.3%。装配率不高的原因，是技术上还不够成熟。目前自动泊车功

能的不成熟主要表现在：

已经量产 APS 的车型中，实际体验表明自动泊车系统还不完美，还会出现系统识

别错误，容易出现刮蹭等问题

大多数 APS 采用超声波传感器来监测停车位，超声波传感器的物理特性容易受到

表面污损、雨滴、冰雪等影响，使传感器不能完全其功能

停车位识别和自动泊车过程会收到环境因素影响，如当前量产 APS 系统一般不能

识别井盖、凹陷或松散的路肩、泊车位上较小的物体等

当前装配 APS功能且销量较多的车型主要来自奔驰、别克、大众、宝马、路

虎等国外品牌，以及国产高端品牌领克和长城 WEY等。


55

随着汽车智能化技术，特别是传感器技术的快速发展，主机厂开始在自动泊

车系统中应用更多传感器，使得 APS技术逐步成熟起来。自动泊车开始成为新车

的重要卖点。

吉利缤越是 2018中国市场最成功的五大新车之一，2018年 10月 31日上市，

上市首月销量即破万辆。2018年 11月销量 1.01万辆，12月 13222辆，2019年

1月 14627辆。缤越配备全自动泊车系统，可一键实现水平泊入、垂直泊入和水

平泊出功能，整个过程中驾驶员均无需控制方向盘、油门及刹车。

长安汽车主力车型CS75的APA4.0泊车系统，可以实现人站在车外一键泊车。

只需点击自动泊车按钮，车辆即可自动搜索车尾，自动完成前进、后退、转动方

向盘等操作。整个过程无需驾驶员介入。

北汽计划从 2019年下半年开始，将实现大部分车型搭载自动泊车技术。

新兴造车企业中，小鹏汽车主打自动泊车。小鹏 G3配备 20个环境传感器，

包括 12 个超声波传感器，5 个视觉传感器和 3 个毫米波雷达。针对大多数泊车

系统车位识别率低和泊车成功率低的痛点，小鹏汽车利用数量众多的传感器系

统，大幅提升车位识别率和泊车成功率，丰富自动泊车功能。据小鹏汽车介绍：

普通车自动泊车成功率不到 5%，特斯拉是 13%，小鹏汽车超过 70%。


56

本图来源：小鹏汽车

随着自动泊车技术的逐步成熟，和各主机厂加大对 APS系统的投入，自动泊

车装配率将在多年的缓慢爬坡后，将从 2020 年起实现快速增长，预计在 2023

年将超过 20%。

除了传统车厂在 ToC 市场走逐步升级的自动泊车技术路线，Tier1、科技企

业和初创企业等已经在 ToB市场尝试一步到位的 AVP（自主代客泊车）项目试点。


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本图来源：甲子光年

2.5 自动驾驶系统集成商：投入巨大，订单增加，人力成本

大涨

当全面梳理全球主要 Tier1的自动驾驶落地时间表时，可以发现博世、大陆


58

等传统巨头正有条不紊的推进。

传统 Tier1从扩充人才团队（尤其是软件）、研发 ADAS/AD域控制器、收购+

自研传感器技术、不同自动驾驶落地场景的尝试（园区、高速公路、泊车等）、

扩展自动驾驶路测车队规模、共建或自建测试场、建立运营及数据管理中心、与

更多合作伙伴结盟等方面，全面谋篇布局。

博世大陆 VEONEER 安波福

人员规划

将使公司 AI 专家人数翻

两番，在 2021 年达到 4000 人

2020-2023 年，自动驾驶

技术和车联网技术这两个

业务领域，将新增 1.7 万名

工程师。

2019Q1 工程师达到

5200 人，70%从事软

件

L2 落地时间 2018

L3 落地时间 2020 2019 2020

L4 落地时间 2022-2025 2021 2022

2019 推出推出域控制器 1.0 量产第五代毫米波雷达第四代摄像头

2020 推出高速公路辅助 HWA

SOP；高速公路变更车道

（车速 50～80km/h）交通拥堵引导 TJP

(车速小于 60 km/h)

L3 自动驾驶在高速

公路的落地（60 公里/小时）

2021 推出

推出 LIDAR；

AI 专家达 4000 人；

交通拥堵引导 TJP SOP；

高速公路引导 HWP；

高速公路引导

HWP(


59

上表是维宁尔 2019Q1 的财报，运营亏损从 2018Q1 的 0.16 亿美元扩大至

2019Q1的 1.28亿美元，研发投入从 2018Q1 的 1.06亿美元增长到 1.56亿美元。

资本支出从 0.31亿美元增长到 0.59亿美元，主要用于扩充摄像头产能。

国内 Tier1 中，德赛西威是布局 ADAS 和自动驾驶最领先的企业之一，也出

现了利润下滑。2019Q1 业绩报告显示称，德赛西威归属于上市公司股东的净利

润为 4354.04万元，较上年同期下降 72.82%。下滑原因是，一方面 2019Q1中国

汽车市场销量同比下滑严重，另一方面是公司大力投入新技术研发。2018 年德

赛西威营收 54亿元，但获得新项目订单年化销售额超过 70亿元。

公司名称惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 2018年营收 54亿元新订单获得新项目订单年化销售额超过70亿元

订单简介

一汽-大众和上汽大众新的平台化项目订单，吉利汽车在智能驾驶辅助、TFT液晶仪表、车载信息娱乐系统、空调控制器等产品的新项目订单，以及

广汽乘用车、奇瑞汽车、上汽集团、上汽通用、

上汽通用五菱、长城汽车、长安汽车、比亚迪等

新项目订单。

收购与投资

2019年3月，德赛西威成功收购德国先进天线公司ATBB公司100%股权；

2019年4月，德赛西威投资纽劢科技，双方将携手开发自动驾驶前装量产方案。

智能座舱 2018年公司获得车和家、长安汽车和天际汽

车的智能驾驶舱新项目订单，预计将在2019年开始量产。


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德赛西威推出的具备领先光学性能的显示模组及系统，已在多个车厂项目获得量产，并

在2018年获得一汽-大众、上汽大众、吉利汽车等车厂的新项目订单。

智能驾驶

公司自主研发的360度高清环视系统、全自动泊车系统、驾驶员行为监控和身份识别系统

、T-box产品均已实现量产； 24G毫米波雷达已获得项目订单并将于2019年

量产；77G毫米波雷达预计在2019年达到可量产状态；

2018年公司与英伟达和小鹏汽车签订战略合作协议，联合开发L3级别智能驾驶系统并计划于2020年量产；

2018年6月，搭载自动驾驶技术的园区车在湖南湘江新区智能系统测试区亮相；

2018年11月，发布基于高通 9150 C-V2X芯片组的解决方案。

生产线德赛西威已组建显示系统生产线、摄像头生产线

和兼容24G、77G毫米波雷达产品的生产线。

华为在 2019年 4 月上海车展首次以 Tier1 的定位亮相，展出了 MDC、智

能互联、mpower、华为云(Octopus)、三类传感器等解决方案。

华为的进入，让 ADAS与自动驾驶 Tier1的竞争更加激烈。


61

第三章基础技术篇


62

3.1 自动驾驶仿真产业链

仿真技术离普通人生活很远，却正是中国汽车产业，以及中国智能制造需要

重点突破的领域之一，也是值得重点投资的方向。

仿真技术是应用仿真硬件和仿真软件通过仿真实验，借助某些数值计算和问

题求

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2019 · 2019. 5. 29. · 2018-2019 adas 与自动驾驶产业链报告：汽车视觉 篇》，2018年中国乘用车车载摄像头（包含前视、后视、侧视、内视、环视、行

2019 · 2019. 5. 29. · 2018-2019 adas 与自动驾驶产业链报告：汽车视觉篇》，2018年中国乘用车车载摄像头（包含前视、后视、侧视、内视、环视、行