汽车自动驾驶项目投资价值分析报告【模板范本】.docx
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1、泓域咨询/汽车自动驾驶项目投资价值分析报告汽车自动驾驶项目投资价值分析报告xx集团有限公司报告说明车载CIS智能驾驶下的千亿赛道。图像传感器作为摄像头核心深度受益行业浪潮,根据TSR,车用CIS市场未来将超越消费类应用成为仅次于手机应用的CIS第二大应用市场,单车摄像头的需求量将随自动驾驶技术等级升高而不断增加,我们推算全球汽车CIS未来或冲击百亿美元市场空间。根据谨慎财务估算,项目总投资9781.39万元,其中:建设投资7749.38万元,占项目总投资的79.23%;建设期利息111.43万元,占项目总投资的1.14%;流动资金1920.58万元,占项目总投资的19.64%。项目正常运营每年
2、营业收入20100.00万元,综合总成本费用15925.36万元,净利润3056.75万元,财务内部收益率25.06%,财务净现值7099.19万元,全部投资回收期5.19年。本期项目具有较强的财务盈利能力,其财务净现值良好,投资回收期合理。本项目生产线设备技术先进,即提高了产品质量,又增加了产品附加值,具有良好的社会效益和经济效益。本项目生产所需原料立足于本地资源优势,主要原材料从本地市场采购,保证了项目实施后的正常生产经营。综上所述,项目的实施将对实现节能降耗、环境保护具有重要意义,本期项目的建设,是十分必要和可行的。本报告为模板参考范文,不作为投资建议,仅供参考。报告产业背景、市场分析、
3、技术方案、风险评估等内容基于公开信息;项目建设方案、投资估算、经济效益分析等内容基于行业研究模型。本报告可用于学习交流或模板参考应用。目录第一章 项目背景分析9一、 激光雷达高等级自动驾驶必备传感器9二、 HUD多信息时代人车交互窗口13三、 车灯:“功能”走向“智能”17四、 加快建设国际科技创新中心21五、 项目实施的必要性22第二章 行业发展分析24一、 ADAS渗透率加速,带动车载摄像头高速发展24二、 单车搭配摄像头数量呈增加趋势26三、 车载CIS智能驾驶下的千亿赛道28第三章 公司基本情况31一、 公司基本信息31二、 公司简介31三、 公司竞争优势32四、 公司主要财务数据34
4、公司合并资产负债表主要数据34公司合并利润表主要数据34五、 核心人员介绍34六、 经营宗旨36七、 公司发展规划36第四章 总论38一、 项目名称及建设性质38二、 项目承办单位38三、 项目定位及建设理由40四、 报告编制说明42五、 项目建设选址43六、 项目生产规模44七、 建筑物建设规模44八、 环境影响44九、 项目总投资及资金构成44十、 资金筹措方案45十一、 项目预期经济效益规划目标45十二、 项目建设进度规划45主要经济指标一览表46第五章 产品方案分析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产品规划方案一览表48第六章 选址可行性分析50一、
5、项目选址原则50二、 建设区基本情况50三、 加快发展现代产业体系53四、 项目选址综合评价54第七章 发展规划56一、 公司发展规划56二、 保障措施57第八章 运营管理60一、 公司经营宗旨60二、 公司的目标、主要职责60三、 各部门职责及权限61四、 财务会计制度64第九章 原辅材料分析68一、 项目建设期原辅材料供应情况68二、 项目运营期原辅材料供应及质量管理68第十章 人力资源配置分析69一、 人力资源配置69劳动定员一览表69二、 员工技能培训69第十一章 节能方案说明72一、 项目节能概述72二、 能源消费种类和数量分析73能耗分析一览表74三、 项目节能措施74四、 节能综
6、合评价75第十二章 进度规划方案76一、 项目进度安排76项目实施进度计划一览表76二、 项目实施保障措施77第十三章 投资计划78一、 投资估算的依据和说明78二、 建设投资估算79建设投资估算表83三、 建设期利息83建设期利息估算表83固定资产投资估算表85四、 流动资金85流动资金估算表86五、 项目总投资87总投资及构成一览表87六、 资金筹措与投资计划88项目投资计划与资金筹措一览表88第十四章 经济效益90一、 基本假设及基础参数选取90二、 经济评价财务测算90营业收入、税金及附加和增值税估算表90综合总成本费用估算表92利润及利润分配表94三、 项目盈利能力分析94项目投资现
7、金流量表96四、 财务生存能力分析97五、 偿债能力分析98借款还本付息计划表99六、 经济评价结论99第十五章 项目招标、投标分析101一、 项目招标依据101二、 项目招标范围101三、 招标要求102四、 招标组织方式102五、 招标信息发布104第十六章 总结分析105第十七章 附表附录106主要经济指标一览表106建设投资估算表107建设期利息估算表108固定资产投资估算表109流动资金估算表110总投资及构成一览表111项目投资计划与资金筹措一览表112营业收入、税金及附加和增值税估算表113综合总成本费用估算表113利润及利润分配表114项目投资现金流量表115借款还本付息计划表
8、117第一章 项目背景分析一、 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
9、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
10、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
11、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,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
12、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
13、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
14、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%。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
15、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、 HUD多信息时代人车交互窗口抬头显示系统HUD首次适用于枪械瞄具中,后来演变至战斗机座舱罩或透明板上,用于反应飞机速度、高度、雷达等信息。后来随着汽车的兴起和普及该技术逐渐应用于车辆中,该技术在汽车中的应用使得驾驶员不必在道路和仪表板中来回切换,增加了行车的安全性,目前随着新能源汽车的兴起以及自动驾驶的普及,需要驾驶员观察的仪表信息由之前的速度、车辆情况演变为导航信息、附近车辆情况、限速情况、智能驾驶情况等,驾驶员很难在驾驶车辆途中频繁转移视线至中控台或仪表板,这些
16、转变使得HUD技术的应用范围加大,同时其重要程度也有大幅提升。HUD主要分为三种类型,分别为组合型抬头显示系统C-HUD、风挡型抬头显示W-HUD和增强现实型抬头显示系统AR-HUD。其中C-HUD主要用于汽车改装市场,通常在汽车仪表上方或顶部加装一块半透明树脂板,随后将其作为投影介质呈现出虚像,目前由于C-HUD成像区域较小、内容受限、成像高度低、汽车碰撞时容易造成驾驶员二次伤害等因素,已经被基本淘汰。W-HUD为目前的主流方案。主要利用曲面反射放大成像技术,将前挡风玻璃作为反射介质进行成像,可以支持较大额呈现区域和更远的投射距离,但由于其需要根据前挡风玻璃的尺寸和曲率搭配高精度反射镜来使其
17、成像清晰,导致其成本较高。AR-HUD:融合AR,达到与现实融合效果。AR-HUD同W-HUD一样,也通过前挡风玻璃作为介质进行成像,但是其融合了AR技术,可以达到最终的成像效果与真实世界融合的目的,同时AR-HUD整合了车辆的各种传感器和ADAS信息,将W-HUD无法显示的内容以3D的形式进行展现,相对于W-HUD,AR-HUD在VID、FOV、画面尺寸等关键参数上都有较大幅度的升级。目前根据成像原理和影像源,AR-HUD成像方式可分为四种:TFT、DLP、LCOS、LBS-MEMS。TFT:目前是HUD行业最成熟、常见的解决方案。利用LED发射光经过液晶单元后将屏幕的信息映射到目标区域,在
18、行业内相对成熟,参与厂家较多且都具有自身的特色方案,成本目前控制在较低水平。DLP:采用德州仪器专利产品DMD芯片,并利用其自身独立微型镜片控制相关角度,来时间光学字节输出,相较于TFT技术,DLP容易获得更高的亮度,同时由于其自身结构的特点,DLP技术相较于TFT能够很好地应对太阳光倒灌问题。但是DLP的缺点也较为明显:成本较高且为德州仪器额专利技术。LCOS:属于新型Micro-LCD放射式投影技术,有机结合了LCD和CMOS集成电路,具备大屏幕、高亮度、高分辨率等特点。LBS-MEMS:是一种将三基色激光模组与MEMS结合的显示技术,利用MEMS微镜扫描,结合RGB激光束的光来成像。由于
19、采用激光光源,其具有色域更广,无需聚焦等优点,同时自身体积也较小,并且可以根据图像信息调节光源的亮度。目前全球HUD产业上游可归纳为HUD相关原材料及核心部件,例如LED光源、投影芯片、PCB板、玻璃、光学镜片等,相关部件及关键材料的技术水平要求较高,且海外公司优势较为显著,例如DLP技术路径中,德州仪器公司便垄断了先关的上游芯片技术,上游也是HUD产业链中的核心。中游属于HUD的制造商,例如国内的水晶光电目前HUD产品进入爬坡量产阶段,并已经在红旗E-HS9中投入使用。下游为大型整车厂,其销量的多少将直接影响到中游的盈利能力,未来随着AR-HUD的放量以及成本进一步优化,将进一步下沉至中低端
20、产品中。智能汽车带动,HUD装机数量激增。虽然HUD技术在多年前便在世界范围的各大车厂的中高端汽车中使用,但是受限于当时的通信技术、显示技术、人机交互体验等多方面原因,搭载HUD的汽车数量一直呈现缓慢递增态势,近两年随着新能源汽车销量的快速增长以及显示技术的升级带来的HUD成本下移,以及解决了早期分辨率低、重影难以消除等问题,HUD的配套量快速增长。根据盖世汽车研究院的整理,我国乘用车HUD配套量在2020年达到76.5万套,同比增长超100%。在多信息化的今天,驾驶员除了需要关注当前的路况信息,还需要留意导航、未来路况、车辆情况等多重信息,在安全驾驶的前提下可以说HUD在如今成为了智能汽车中
21、驾驶员与信息之间重要的交互平台伴随着HUD的搭载量提升,HUD升级也在悄然进行,ARHUD渗透率未来将会提升。目前市场主流HUD仍然是W-HUD,但是由于其自身技术的限制,W-HUD未来将无法满足智能驾驶所需的多信息交互需求,我们认为AR-HUD在未来将成为HUD的主流方案。根据盖世汽车网预测,到2025年我国AR-HUD渗透率将由2021年的1%提升至15%,配套量将达到340万套。目前全球HUD市场基本被海外垄断,国产替代空间巨大。世界范围内主要公司有:日本精机、大陆、日本电装、伟世通、博世等,中国目前主要的供应商为华阳集团、水晶光电、泽景电子等。根据高工汽车研究院数据显示,2021H1在
22、W-HUD市场中,全球前五的企业占据了市场超95%的市场,前三名分别是日本精机、日本电装、华阳集团,其中国内额供应商华阳集团凭借自身在长城、长安、广汽等客户的项目订单增加使其市占率跻身世界前列。三、 车灯:“功能”走向“智能”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。
23、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
24、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
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