淮安汽车自动驾驶项目申请报告(模板).docx
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1、泓域咨询/淮安汽车自动驾驶项目申请报告报告说明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23731.00万元,其中:建设投资17995.82万元,占项目总投资的75.83%;建设期利息176.45万元,占项目总投资的0.74%;流动资金5558.73万元,占项目总投资的23.42%。项目正常运营每年
2、营业收入46900.00万元,综合总成本费用37153.94万元,净利润7126.15万元,财务内部收益率22.10%,财务净现值12053.03万元,全部投资回收期5.57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。项目产品应用领域广泛,市场发展空间大。本项目的建立投资合理,回收快,市场销售好,无环境污染,经济效益和社会效益良好,这也奠定了公司可持续发展的基础。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。目录第一章 行业发展分析9一、 激光雷达高等级自动驾驶必备传感器9二、 单车搭配摄像头
3、数量呈增加趋势13三、 车灯:“功能”走向“智能”14第二章 项目概述19一、 项目概述19二、 项目提出的理由21三、 项目总投资及资金构成25四、 资金筹措方案25五、 项目预期经济效益规划目标26六、 项目建设进度规划26七、 环境影响26八、 报告编制依据和原则27九、 研究范围28十、 研究结论28十一、 主要经济指标一览表29主要经济指标一览表29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35六、 经营宗旨36七、 公司发展规划37第四章
4、背景、必要性分析42一、 车载CIS智能驾驶下的千亿赛道42二、 HUD多信息时代人车交互窗口44三、 突出特色产业链建设,构建完善现代产业体系48四、 彰显绿色生态优势,加快建设美丽淮安50第五章 产品方案与建设规划53一、 建设规模及主要建设内容53二、 产品规划方案及生产纲领53产品规划方案一览表53第六章 建筑工程技术方案55一、 项目工程设计总体要求55二、 建设方案57三、 建筑工程建设指标58建筑工程投资一览表58第七章 运营管理模式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第八章 SWOT分析68一、 优势分析(S)
5、68二、 劣势分析(W)70三、 机会分析(O)70四、 威胁分析(T)72第九章 发展规划77一、 公司发展规划77二、 保障措施81第十章 节能可行性分析84一、 项目节能概述84二、 能源消费种类和数量分析85能耗分析一览表86三、 项目节能措施86四、 节能综合评价89第十一章 原材料及成品管理90一、 项目建设期原辅材料供应情况90二、 项目运营期原辅材料供应及质量管理90第十二章 环境保护分析92一、 编制依据92二、 环境影响合理性分析92三、 建设期大气环境影响分析93四、 建设期水环境影响分析94五、 建设期固体废弃物环境影响分析95六、 建设期声环境影响分析95七、 环境管
6、理分析96八、 结论及建议98第十三章 劳动安全生产分析100一、 编制依据100二、 防范措施103三、 预期效果评价105第十四章 组织机构及人力资源106一、 人力资源配置106劳动定员一览表106二、 员工技能培训106第十五章 项目实施进度计划108一、 项目进度安排108项目实施进度计划一览表108二、 项目实施保障措施109第十六章 投资计划110一、 投资估算的依据和说明110二、 建设投资估算111建设投资估算表113三、 建设期利息113建设期利息估算表113四、 流动资金115流动资金估算表115五、 总投资116总投资及构成一览表116六、 资金筹措与投资计划117项目
7、投资计划与资金筹措一览表118第十七章 经济效益评价119一、 经济评价财务测算119营业收入、税金及附加和增值税估算表119综合总成本费用估算表120固定资产折旧费估算表121无形资产和其他资产摊销估算表122利润及利润分配表124二、 项目盈利能力分析124项目投资现金流量表126三、 偿债能力分析127借款还本付息计划表128第十八章 项目风险评估130一、 项目风险分析130二、 项目风险对策132第十九章 项目招标方案134一、 项目招标依据134二、 项目招标范围134三、 招标要求135四、 招标组织方式135五、 招标信息发布135第二十章 项目总结分析136第二十一章 附表附
8、录138主要经济指标一览表138建设投资估算表139建设期利息估算表140固定资产投资估算表141流动资金估算表142总投资及构成一览表143项目投资计划与资金筹措一览表144营业收入、税金及附加和增值税估算表145综合总成本费用估算表145固定资产折旧费估算表146无形资产和其他资产摊销估算表147利润及利润分配表148项目投资现金流量表149借款还本付息计划表150建筑工程投资一览表151项目实施进度计划一览表152主要设备购置一览表153能耗分析一览表153第一章 行业发展分析一、 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
9、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
10、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
11、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
12、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(
13、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
14、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
15、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、 单车搭配
16、摄像头数量呈增加趋势预计未来L4+单车配备摄像头数量有望达到11-16目。车载摄像头按照安装位置可分为前视、环视、后视、侧视和内视,自动驾驶技术升级需要更高、更全面的感知力,车辆对于摄像头的需求量将随自动驾驶系统功能区域丰富,等级升高而不断增加。到L4/L5自动驾驶级别,前视依高低端程度需要1-3目,侧视需要2-4目,后视倒车需求1目,环视及自动泊车辅助系统将需要4目,舱内驾驶员监测需要1-2目,未来乘客监测也将增加1目需求,另外汽车行车记录仪或者事件记录仪也会产生1目刚需,基于上述分析,预测未来L4及以上自动驾驶摄像头需求或将达到单车11-16目。预计到2025年单车搭载摄像头数量达到7-9
17、目。目前特斯拉Modle3车型自动驾驶等级为L2,搭载的车载摄像头数量是8目,在自动驾驶等级以及搭载镜头数量上属于中等水平。根据汽车主机厂以及RolandBerger的研究数据我们发现,到2025年全球范围内L2+等级自动驾驶车辆将占新能源汽车较大比例,我们预计L4及以上自动驾驶等级的车辆将搭载11-16目摄像头,L2及以上等级的车辆将至少搭载6目以上的摄像头,则2025年全球新能源单车搭载摄像头的数量预计在7-9目。此外智能手机的多摄迭代也可给车载镜头的发展一定的参考:自从华为、苹果于2016年发布了自身首款双摄手机后的两年,双摄手机成为了智能手机的标准,在随后的4-5年时间,手机后摄数量也
18、由两颗增加到近四颗,根据Counterpoint统计,2020年全球智能手机平均后摄数量为3.7颗,其中4颗及以上的智能手机市占率达29%。特斯拉是全球智能汽车行业的引领者,自2016年发布旗下Modle3型号车后,使得新能源汽车彻底走向大众市场,Modle3车型在经历硬件升级后,目前搭载8个车载摄像头(前置3个,侧方前视2个,侧方后视2个,后视镜头1个),则根据特斯拉在新能源汽车行业中的地位以及引导能力,我们判断行业的趋势在近几年中会向其不断靠近,甚至会有三成以上的厂商超越这个标准,即搭载更多数量的车载镜头(传感器)来时间高等级自动驾驶。三、 车灯:“功能”走向“智能”随着新能源车的销量持续
19、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、体积小、响应速度快等优点
20、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:将车灯内部的多个LED灯光按照
21、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,从而实现了多区域的光线精
22、细调节。而精细地调节所带来的便是车灯投影成为现实,车灯也作为一个信息的传递窗口,在智能化中走上更高台阶。通过分析汽车之家2021年1-11月累计销量前25的车型,通过对比可以发现目前LED车灯在10万以上的车型中已经十分普遍,并有向下继续渗透的趋势。在20万元以上给的车型中,可搭载智能车灯的车型开始增加,其中以AFS和ADB为主的技术方案较为流行,但是目前很多车型虽然具有搭载智能车灯的能力,却只在顶配车型中出现或需要消费者额外付费选装,导致最终的综合渗透率依旧较低。根据前瞻产业研究院的数据,我国在2019年AFS大灯渗透率为18%,而ADB的仅为1.8%。我们认为未来新车型搭载智能车灯的占比将
23、会进一步提升,同时随着汽车智能化的加速普及和LED车灯成本的进一步下降,智能车灯在我国的渗透率将会在近几年飞速提升。激光大灯尚未普及,目前应用于高端车型中。相对于LED大灯,激光大灯的优势是明显的,传统LED大灯发光强度通常为100流明,而激光大灯可以做到170流明,并且照射范围可达前方600米,几乎两倍于传统LED大灯,使得驾驶人员即使在人烟稀少的地区,依旧可以在很大程度上避免由于照明带来的安全隐患。但是目前激光大灯成本依旧较高,虽然今年来搭载激光大灯的车辆逐年增加,但是仍然只存在于高端车型中,向下渗透仍需很长时间。目前全球车灯行业集中度较高,根据Varroc统计数据,全球2020年前五大厂
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