赤峰汽车自动驾驶项目申请报告(范文参考).docx
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1、泓域咨询/赤峰汽车自动驾驶项目申请报告赤峰汽车自动驾驶项目申请报告xxx有限责任公司目录第一章 市场分析10一、 激光雷达高等级自动驾驶必备传感器10二、 ADAS渗透率加速,带动车载摄像头高速发展14三、 车灯:“功能”走向“智能”16第二章 项目绪论21一、 项目名称及建设性质21二、 项目承办单位21三、 项目定位及建设理由22四、 报告编制说明23五、 项目建设选址24六、 项目生产规模24七、 建筑物建设规模24八、 环境影响25九、 项目总投资及资金构成25十、 资金筹措方案26十一、 项目预期经济效益规划目标26十二、 项目建设进度规划26主要经济指标一览表27第三章 项目建设单
2、位说明29一、 公司基本信息29二、 公司简介29三、 公司竞争优势30四、 公司主要财务数据32公司合并资产负债表主要数据32公司合并利润表主要数据32五、 核心人员介绍33六、 经营宗旨34七、 公司发展规划35第四章 项目建设背景及必要性分析37一、 单车搭配摄像头数量呈增加趋势37二、 HUD多信息时代人车交互窗口38三、 激发人才创新活力42四、 推动产业集中发展42第五章 建筑物技术方案44一、 项目工程设计总体要求44二、 建设方案45三、 建筑工程建设指标46建筑工程投资一览表46第六章 建设规模与产品方案48一、 建设规模及主要建设内容48二、 产品规划方案及生产纲领48产品
3、规划方案一览表49第七章 选址方案分析50一、 项目选址原则50二、 建设区基本情况50三、 大力完善园区功能53四、 强化企业创新主体地位54五、 项目选址综合评价54第八章 发展规划56一、 公司发展规划56二、 保障措施57第九章 法人治理结构59一、 股东权利及义务59二、 董事61三、 高级管理人员65四、 监事68第十章 SWOT分析说明70一、 优势分析(S)70二、 劣势分析(W)72三、 机会分析(O)72四、 威胁分析(T)73第十一章 工艺技术及设备选型81一、 企业技术研发分析81二、 项目技术工艺分析83三、 质量管理84四、 设备选型方案85主要设备购置一览表86第
4、十二章 项目环保分析87一、 环境保护综述87二、 建设期大气环境影响分析87三、 建设期水环境影响分析88四、 建设期固体废弃物环境影响分析89五、 建设期声环境影响分析89六、 环境影响综合评价90第十三章 人力资源分析91一、 人力资源配置91劳动定员一览表91二、 员工技能培训91第十四章 建设进度分析93一、 项目进度安排93项目实施进度计划一览表93二、 项目实施保障措施94第十五章 投资计划方案95一、 投资估算的编制说明95二、 建设投资估算95建设投资估算表97三、 建设期利息97建设期利息估算表98四、 流动资金99流动资金估算表99五、 项目总投资100总投资及构成一览表
5、100六、 资金筹措与投资计划101项目投资计划与资金筹措一览表102第十六章 经济效益104一、 基本假设及基础参数选取104二、 经济评价财务测算104营业收入、税金及附加和增值税估算表104综合总成本费用估算表106利润及利润分配表108三、 项目盈利能力分析108项目投资现金流量表110四、 财务生存能力分析111五、 偿债能力分析112借款还本付息计划表113六、 经济评价结论113第十七章 风险防范115一、 项目风险分析115二、 项目风险对策117第十八章 项目招标及投标分析120一、 项目招标依据120二、 项目招标范围120三、 招标要求121四、 招标组织方式123五、
6、招标信息发布125第十九章 项目综合评价说明126第二十章 附表128营业收入、税金及附加和增值税估算表128综合总成本费用估算表128固定资产折旧费估算表129无形资产和其他资产摊销估算表130利润及利润分配表131项目投资现金流量表132借款还本付息计划表133建设投资估算表134建设投资估算表134建设期利息估算表135固定资产投资估算表136流动资金估算表137总投资及构成一览表138项目投资计划与资金筹措一览表139报告说明ADAS将带动车载镜头高速发展。ADAS是自动驾驶的主流应用技术方案,其关键是视觉系统,通过感知道路环境增加驾驶员可见性,并在驾驶员疏忽时对危险情况做出反应,加大
7、对行车安全的保障。根据RolandBerger预测,2025年全球仅有14%车辆不具备ADAS,同时我们预计到2025年单车搭载镜头数量将达到7-9目。根据谨慎财务估算,项目总投资12584.12万元,其中:建设投资10658.37万元,占项目总投资的84.70%;建设期利息105.35万元,占项目总投资的0.84%;流动资金1820.40万元,占项目总投资的14.47%。项目正常运营每年营业收入22700.00万元,综合总成本费用19014.70万元,净利润2691.86万元,财务内部收益率15.83%,财务净现值3350.92万元,全部投资回收期6.15年。本期项目具有较强的财务盈利能力,
8、其财务净现值良好,投资回收期合理。综上所述,本项目能够充分利用现有设施,属于投资合理、见效快、回报高项目;拟建项目交通条件好;供电供水条件好,因而其建设条件有明显优势。项目符合国家产业发展的战略思想,有利于行业结构调整。本报告基于可信的公开资料,参考行业研究模型,旨在对项目进行合理的逻辑分析研究。本报告仅作为投资参考或作为参考范文模板用途。第一章 市场分析一、 激光雷达高等级自动驾驶必备传感器面对复杂环境,激光雷达具有优势。对于自动驾驶,目前市场上存在两个方案:视觉为主的方案:以摄像头为主,能够感知丰富的外部环境并且较为完整地识别物体的整体外形及构造,但是容易受到外部环境光的影响。目前主要车企
9、以特斯拉为主。激光雷达方案:以激光雷达为主,使用激光探测周围环境并构成高分辨率的三维图像,随后与毫米波雷达,摄像头等设备协同完成自动驾驶。优势在于监测距离较视觉方案更长、精度更高并且不受外部环境光的影响。但是当遇到极端雨、雪、雾霾天气时会影响到其发射光束,从而影响内部的三维构图,同时激光雷达后期维修费用较高。无可否认的是,在面对相对复杂的场景时,激光雷达具有绝对的优势,并且难以被替代。在类似于隧道,车库等弱光的环境,通过摄像头的算法实现L3甚至更高等级的自动驾驶在技术原理上存在一定的缺陷,而激光雷达则可以有效解决。同时摄像头+毫米波的组合在应对汽车高速场景时,对于非标准静态的物体也有一定的识别
10、障碍,这也是为什么特斯拉在全球范围内偶尔会出现一些由于自动驾驶带来的事故的原因。激光雷达根据结构,可以分为机械式激光雷达、混合固态激光雷达(MEMS)、固态激光雷达(OPA&FLASH):机械式激光雷达技术目前相对成熟。其发射系统和接受系统通过旋转发射头,实现激光有线到面的转变,并且形成多个竖直方向的多面激光排布,达到动态扫描并动态接受的目的。但由于其成本较高、装配复杂同时存在光路调试等过程,同时由于不停旋转,在行车环境下没有足够的可靠性,导致发展初期难以符合车规要求。混合固态激光雷达将机械部件做的更加小巧从而可以隐藏在外壳中,使得从外观上看不从外观上看不到机械旋转,同时使用MEMS等半导体器
11、件来代替机械扫描的选准装置,兼具固态和机械的特性。同时由于减低了机械的旋转幅度,有效降低了行车过程中出现问题的几率,又大大降低了成本。目前混合固态激光雷达技术已经初步成熟,后续或将有相关项目陆续落地。固态激光雷达包括光学相控阵(OPA)和FLASH两种。相比于混合固态激光雷达,全固态激光雷达在结构中去除了旋转部件,实现了较小的体积的同时保证了高速的数据采集以及高清的分辨率。其中:光学相控阵(OPA)运用了相干的原理,通过多个光源形成矩阵,不同的光束在相互叠加后有的方向会相互抵消而有的则会增强,从而实现在特定方向上额主光束,并且控制主光束往不同方向进行扫描。由于其彻底去除了机械机构,自身不用旋转
12、,OPA具有扫描速度快,精度高,可控性好,体积小巧等特点。Flash固态激光雷达,与MEMS和OPA不同,其可以在短时间内快速发出大面积的激光区域,并通过高灵敏度的接收器进行接受,完成对于周围环境的绘制。其优点在于快速、高效,但与之同时由于其原理造成的探测距离较短在实际应用中很难避免。激光雷达作为新能源汽车未来实现L4甚至L5的必备传感器,随着认证的逐步通过以及相关项目的逐步落地,未来将在新能源汽车产业链中扮演至关重要的角色。目前全球激光雷达市场可以分为:车载应用(ADAS+自动驾驶)、产业与运输、智慧城市三大应用场景,根据TrendForce的数据,在2020年全球三大应用场景的总市场规模为
13、6.82亿美元,预计将在2025年增长至29.32亿美元,年复合增长率约为33.9%;其中车载是全球激光雷达的主要应用场景,在2020和2025年市占率分别为60.0%和83.0%,其市场规模将从2020年的4.09亿美元上升至2025年的24.34亿美元,年复合增长率为42.9%。目前自动驾驶领域,L2及以下的等级不需要依托激光雷达便可实现(例如特斯拉Modle3),所以我们认为激光雷达在L2及以下级别中不是必要的传感器,激光雷达方案在L3中开始使用,并在L4及以上等级开始普及。由于目前L3及以上等级的自动驾驶在全球范围内渗透率依旧较低,目前也仅有少数汽车厂商推出了自身搭载激光雷达的车型,所
14、以目前激光雷达产业仍然还未到产业爆发期。我们预计未来3年激光雷达将伴随未来自动驾驶等级的提高以及世界范围在“高等级自动驾驶离不开激光雷达”这一观点认知的逐步统一中实现产业的飞速发展。目前全球激光雷达领域仍处于竞争格局初期,行业百花齐放。目前根据Yole的统计数据,全球范围内至少有80家主营激光雷达的公司,其中有超过60家业务聚焦于车载激光雷达市场,截止2021Q3已经有14家公司获得相关车载激光雷达订单。目前全球格局仍不明朗,根据Yole的统计,在2021年全球汽车和工业领域激光雷达市场份额第一是法国Valeo,市占率为28%,速腾聚创、大疆、华为、禾赛科技市占率分别为10%、7%、3%、3%
15、。其中Valeo激光雷达Scala是目前唯一实现量产的ADAS车辆激光雷达,已经进入例如奥迪A8、奔驰S级、本田Legend等车型中。全球激光雷达龙头公司Velodyne公司由于机械式激光雷达寿命、难过车规等因素目前在前装市场中尚未有较大进展,但随着公司近期提出的MEMS半固态解决方案,未来有望在汽车市场抢占一定份额。国内公司禾赛科技同时布局机械式和MEMS半固态激光雷达,目前公司产品作为无人驾驶汽车中的主激光雷达,受到包括百度,博世、戴姆勒公司青睐。二、 ADAS渗透率加速,带动车载摄像头高速发展车用摄像头需求增长主要来源于ADAS系统的发展和普及。ADAS是自动驾驶的主流应用技术方案,其关
16、键是视觉系统,通过感知道路环境增加驾驶员可见性,并在驾驶员疏忽时对危险情况做出反应,加大对行车安全的保障。未来5年自动驾驶汽车出货量将保持高速增长,带动车载摄像头放量。根据IDC,预计全球自动驾驶汽车合计出货量将能从2020年的2773.5万辆增至2024年的5424.7万辆,渗透率预计超过5成,2020-2024年CAGR达18.3%,其中L3级别2024年出货量或将达到约69万辆。辅助驾驶成为汽车研发的重点方向,L1至L5级别越高自动化水平越高。汽车自动化驾驶通常分为5个级别,L0即人工驾驶;L2半自动化驾驶较为普及,是大多数车型已经具备的功能;L3几乎能完成全部自动驾驶,目前仅有奥迪A8
17、为已上市L3级别车型;L4只有在特定地段才需人工操纵其余时间告别驾驶员;L5纯自动驾驶目前还只停留在概念阶段,无需人类操作驾驶以及辨别路况将彻底改变人们出行观念。通常L2级别的自动驾驶汽车会配备2颗以上摄像头,级别越高、功能越完善的车型则会配备更多的摄像头,未来L5级别的车型至少将装载11颗摄像头,需求持续提升。相对于传统燃油车,电动车更加适合应用自动驾驶技术,优势在于:1)电机的响应速度更快,安全性更高;2)自动驾驶需要额外增加摄像头、雷达等电气设备,电动车使用这些设备的时候不需要油电转换,能量损耗低;3)传统燃油车的LIN、CAN总线网络在自动驾驶上已经无法应付过来了,需要升级到更快的MO
18、ST及车载以太网总线。燃油车由于平台化、模块化的重复利用,牵连众多,很难在架构上推倒重来。国内外电动车领域的领头羊公司都是通过互联网精神树立品牌形象,在产品塑造上更加注重科技感,电动车电子化程度高,更加敢于应用先进的智能驾驶技术,车载镜头受益于这个电动车发展大浪潮。将智能汽车自动驾驶分为5个阶段,分别为:辅助驾驶阶段(DA)、部分自动驾驶阶段(PA)、有条件自动驾驶阶段(CA)、高度自动驾驶阶段(HA)和完全自动驾驶阶段(FA)。2020年发布的智能网联汽车技术路线图2.0中指出:在2025年,我国PA与CA级智能网联汽车市场份额占比应超50%。(L2+L350%);到2030年PA与CA级份
19、额超70%,HA级网联汽车份额达到20%。(L2+L370%,L420%);到2035年,中国方案智能网联汽车产业体系更加完善,各类网联式高度自动驾驶车辆广泛运行于中国广大地区。(L3以上网联汽车广泛使用)根据Statista数据显示,全球ADAS市场规模预计从2015年的7.64亿美元提升至2023年的31.95亿美元规模,年复合增长率为19.58%。根据HISMarkit的数据显示,中国2021年L2的级的网联汽车渗透率为20%,L3级则为0,如果在未来要实现上述条件:2025年L2与L3合计份额超过50%,2030年超70%,则仍有较大的市场空间。全球ADAS渗透率加速,2025年全球仅
20、有14%车辆不具备ADAS。根据RolandBerger研究预测,预计到2025年全球所有地区40%车辆具有L1级功能,L2及更高的功能车辆占比将达到45%,在全球范围内将仅有14%的车辆没有实现ADAS功能。在具体ADAS功能中,根据RolandBerger数据预测,2025年L1L2级别的功能渗透率将较2020年有较大提升,而L3及以上的ADAS功能将进入大众视野中,其中HWP、远程泊车的渗透率将达到9%,全自动驾驶的渗透率也将达到1%。而全球ADAS渗透率的加速,势必将带动车载摄像头、激光雷达等细分行业上下游的景气程度,祥光产业链中的公司或将从中深度获利。三、 车灯:“功能”走向“智能”
21、随着新能源车的销量持续增长以及汽车互联、自动驾驶的不断升级,车灯升级也在进行中,在LED照明技术的升级下,车灯与车载传感器在算法的加持下,能够实现根据路面的情况进行多样光的他调节,实现例如多道路模式切换、智能转向、无眩光远光、行人警示等照明功能。车灯由之前的保障夜间行车安全、警示车辆的单一功能产品,逐渐向车辆信息数据输出载体的角色演化,实现从“功能”到“智能”的角色升级。LED将维持其主流车灯灯源地位。在汽车前灯目前的演变情况来看,我们认为未来LED灯将维持主流角色,其使用寿命、高效率、高耐用性等特质在车规认证中也将具有较大优势,同时在实现车灯智能化的进程中,LED灯源由于其模块化性能较好、体
22、积小、响应速度快等优点也将更好地实现车灯的智能化。虽然目前激光大灯在某些高端车型中已经应用且性能优于LED灯,但是受限于高成本,短期内无法快速渗透到中低端车型中。随着技术的发展,以及对于复杂环境的应对需求,结合了较高的工艺,提高产品的安全性,智能大灯孕育而生。智能大灯的出现有效扩大了夜间的照明范围,改善了远光炫目的问题,实现了车灯的智能自动调节,成功将车灯向“智能”的角色发展。目前LED在智能车灯中应用较为广泛,但是也有类似于宝马的车厂较为青睐激光大灯,LED车灯又演变为矩阵式LED大灯,并从功能上可以区分为AFS、ADB、DLP等智能方案,不同的车厂有自身的偏好。其中 矩阵式LED:将车灯内
23、部的多个LED灯光按照矩形排列,形成多个照明分区。实现多个分区的精准控制,是实现自动切换远近光、改变照明范围、改变照明角度、调节车灯亮度的基础,目前矩阵式LED车灯已经AFS:自适应前照灯系统俗称转向大灯,由传感器、ECU、车灯控制系统等协同作用,实现车灯在转弯时能够自动控制车灯偏转,从而保证驾驶视野中没有灯光盲区。ADB:自适应远光系统,在AFS的基础上实现了车辆根据路况自适应切换远近光的智能灯光控制系统,其内部的传感器在感知到有车辆或者行人的情况下将控制灯光关闭或调暗部分远光照明区域,从而在避免被照目标眩目的同时保证其余照明的清晰度。DLP:数字光处理,可以理解为将ADB进行更多的分区,从
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