湖南汽车自动驾驶项目可行性研究报告【范文模板】.docx
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1、泓域咨询/湖南汽车自动驾驶项目可行性研究报告湖南汽车自动驾驶项目可行性研究报告xxx有限责任公司目录第一章 背景及必要性9一、 车载CIS智能驾驶下的千亿赛道9二、 车灯:“功能”走向“智能”11三、 激光雷达高等级自动驾驶必备传感器15四、 建设开放型经济新体制19五、 项目实施的必要性19第二章 项目总论21一、 项目名称及项目单位21二、 项目建设地点21三、 可行性研究范围21四、 编制依据和技术原则22五、 建设背景、规模23六、 项目建设进度24七、 环境影响24八、 建设投资估算25九、 项目主要技术经济指标25主要经济指标一览表25十、 主要结论及建议27第三章 行业、市场分析
2、28一、 HUD多信息时代人车交互窗口28二、 单车搭配摄像头数量呈增加趋势32第四章 建设单位基本情况34一、 公司基本信息34二、 公司简介34三、 公司竞争优势35四、 公司主要财务数据37公司合并资产负债表主要数据37公司合并利润表主要数据37五、 核心人员介绍38六、 经营宗旨39七、 公司发展规划39第五章 产品方案分析41一、 建设规模及主要建设内容41二、 产品规划方案及生产纲领41产品规划方案一览表41第六章 选址分析43一、 项目选址原则43二、 建设区基本情况43三、 坚持创新引领,打造具有核心竞争力的科技创新高地46四、 扩大有效投资49五、 项目选址综合评价49第七章
3、 运营管理模式51一、 公司经营宗旨51二、 公司的目标、主要职责51三、 各部门职责及权限52四、 财务会计制度55第八章 发展规划分析61一、 公司发展规划61二、 保障措施62第九章 劳动安全生产64一、 编制依据64二、 防范措施67三、 预期效果评价71第十章 项目节能说明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、 节能综合评价76第十一章 项目规划进度77一、 项目进度安排77项目实施进度计划一览表77二、 项目实施保障措施78第十二章 项目环境保护79一、 编制依据79二、 环境影响合理性分析79三、 建设期大气环境影响
4、分析80四、 建设期水环境影响分析81五、 建设期固体废弃物环境影响分析81六、 建设期声环境影响分析82七、 环境管理分析82八、 结论及建议83第十三章 人力资源配置分析85一、 人力资源配置85劳动定员一览表85二、 员工技能培训85第十四章 投资方案分析87一、 投资估算的编制说明87二、 建设投资估算87建设投资估算表89三、 建设期利息89建设期利息估算表90四、 流动资金91流动资金估算表91五、 项目总投资92总投资及构成一览表92六、 资金筹措与投资计划93项目投资计划与资金筹措一览表94第十五章 项目经济效益评价96一、 基本假设及基础参数选取96二、 经济评价财务测算96
5、营业收入、税金及附加和增值税估算表96综合总成本费用估算表98利润及利润分配表100三、 项目盈利能力分析101项目投资现金流量表102四、 财务生存能力分析104五、 偿债能力分析104借款还本付息计划表105六、 经济评价结论106第十六章 招投标方案107一、 项目招标依据107二、 项目招标范围107三、 招标要求107四、 招标组织方式108五、 招标信息发布111第十七章 项目风险分析112一、 项目风险分析112二、 项目风险对策114第十八章 总结分析116第十九章 附表附录117营业收入、税金及附加和增值税估算表117综合总成本费用估算表117固定资产折旧费估算表118无形资
6、产和其他资产摊销估算表119利润及利润分配表120项目投资现金流量表121借款还本付息计划表122建设投资估算表123建设投资估算表123建设期利息估算表124固定资产投资估算表125流动资金估算表126总投资及构成一览表127项目投资计划与资金筹措一览表128报告说明受益于汽车智能化、信息化,车载光学多品类升级加速。得益于汽车智能化进程的加速,作为汽车之“眼”,以车载CIS、车载摄像头、车载激光雷达为代表车载传感器赛道发展迅速。同时由于汽车智能化所带来的多信息交互需求,使得车载HUD、智能车灯等车载光学细分领域也迎来升级。根据谨慎财务估算,项目总投资45691.66万元,其中:建设投资337
7、70.53万元,占项目总投资的73.91%;建设期利息822.31万元,占项目总投资的1.80%;流动资金11098.82万元,占项目总投资的24.29%。项目正常运营每年营业收入101100.00万元,综合总成本费用86653.07万元,净利润10524.16万元,财务内部收益率14.91%,财务净现值6947.46万元,全部投资回收期6.82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。本项目生产所需的原辅材料来源广泛,产品市场需求旺盛,潜力巨大;本项目产品生产技术先进,产品质量、成本具有较强的竞争力,三废排放少,能够达到国家排放标准;本项目场地及周边环境经考察适合
8、本项目建设;项目产品畅销,经济效益好,抗风险能力强,社会效益显著,符合国家的产业政策。本期项目是基于公开的产业信息、市场分析、技术方案等信息,并依托行业分析模型而进行的模板化设计,其数据参数符合行业基本情况。本报告仅作为投资参考或作为学习参考模板用途。第一章 背景及必要性一、 车载CIS智能驾驶下的千亿赛道特斯拉、蔚来等造车新势力走在技术前沿,引领智能汽车行业发展,作为智能汽车最引人瞩目的技术当属自动驾驶。环境感知是实现自动驾驶最关键的环节之一,环境感知的核心是传感器(sensor),目前主要的传感器分为两种,摄像头和雷达。区别在于摄像头是通过第三方发射波(光)感知信息,而雷达是通过自己发射波
9、来感知信息。雷达根据探测距离、分辨率的不同,分为超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达(LiDAR)。激光雷达具有测距远、分辨率高的优点,但价格昂贵;毫米波雷达体积小,天气适应性较强,成本较激光雷达低很多,主要分为24GHz和77GHz/79GHz,后者测距更远,制造工艺难度更大,其局限性在于对静止物体的分析精度不够;摄像头成本最低,但易受天气影响,且需要复杂的算法支持工作。根据Yole,2025年ADAS摄像头模组市场规模有望达81亿美元。智能汽车迭代升级势不可挡,汽车为未来CMOS图像传感器高增速市场。车载摄像头最初主要应用在倒车系统中,随着5G商用落地以及ADAS(AdvancedDrivin
10、gAssistanceSystem,高级驾驶辅助系统)快速普及,汽车加速智能化步伐,感知技术作为自动驾驶技术发展的一大核心,催化车用图像传感器迎来量价齐升。根据Omdia,预计2020-2030年,汽车摄像头及工业视觉将成为图像传感器增速最快的两大下游领域,其中汽车十年间年均复合增速预计将能达到近20%之高。造车新势力摄像头配备更加激进,有望加速CIS上车进程。造车新势力在推动技术变革上一向表现出更加积极地姿态,与传统车企渐进式提升自动化水平不同,蔚来等造车新势力多采用“一步到位”的技术发展路线,跳过L1、L2级,加速推进L3、L4车型量产上市,自然的,其在自动驾驶传感层的上也领先一步,率先“
11、安排”更多数量摄像头“上车”。从统计情况来看,同为L3级别的奥迪A8和奔驰S配备摄像头分别为5及6个,而“造车新势力”特斯拉、蔚来、理想、小鹏的L2+级别自动驾驶汽车配备摄像头数量大都在8个以上,蔚来最新发布的L4级别豪华车型ET7搭载11颗800万像素摄像头,索尼概念电动车Vision-S更是搭载了18个摄像头。车载CIS呈现出向高分辨率发展的趋势,价值量有望不断提升。L1-L2低水平的智能汽车对CIS的分辨率要求并不高,而随自动驾驶等级提升,汽车所承担的驾驶任务更加复杂,无论从功能还是安全方面考虑,都需要其能够实现更高的物体辨识准确度,这意味着汽车要采用更高分辨率的CIS。根据TSR,目前
12、VGA和200万像素CIS仍为车用CIS出货的主流,但未来200万像素及以上CIS占比将加速提升,预计至2023年200万像素和500万及以上像素CIS出货量将分别达到10.42亿颗和1.54亿颗。长期来看,自动驾驶为汽车行业发展大趋势且应用推广不断加速,车载CIS为潜在百亿美元大市场。目前汽车图像传感器均价约为4-5美元,类比手机市场发展趋势,未来车载摄像头高端化也将能带动CIS价值量逐渐提升。根据我们测算,2020年全球汽车CIS市场规模为12.2亿美金,到2025年有望达到54亿美金,CAGR34.7%。长期来看假设每年全球汽车产量在8000万到1亿辆之间,未来汽车平均搭载13个摄像头的
13、情况下,CIS单车价值量有望超过100美元,推算下来,全球汽车图像传感器市场空间将达到近100亿美元。二、 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。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
14、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
15、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
16、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
17、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
18、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年前五大厂商份额累计约74%,其中日本小系、意大利马瑞利、法国法雷奥份额为全球前三,占比分别为25.3%、13.9%、12.8%。国内华域、星宇股份等厂商发力追高,在2019年的我国车灯份额占比中,华域视觉占比28%,星宇股份占比9%,其中华域视觉前身为上海小系,由于自身具有日本小系的技术以及相关背景,在被华域汽车收购后延续了其技术工艺,在全球范围内设立7个生产基地和8个海外研发中心,客户涵盖大众、别克、丰田、宝马、特斯拉等全球知名客户,产品覆盖前、
19、后、转向灯。星宇股份成立于1993年,自创立初期专注于车灯业务,企业由卤素灯一路进化到目前的智能车灯,旗下产品进入大众、宝马、丰田、宝马等知名厂商。百亿市场空间,智能车灯规模稳步增长。根据太平洋汽车网数据,2019年我国乘用车销量2069.8万辆,我们根据我国2019年的AFS渗透率18%、ADB渗透率1.8%,通过均价可以估算出2019年我国AFS和ADB智能车灯规模约为115.5亿元。假设2021年渗透率达到20%,ADB渗透率达到2.2%,则根据中汽协数据,我国2021年全国乘用车销量2627.5万测算出AFS和ADB车型销量分别为525.5万和57.8万,根据目前市场中AFS2500的
20、均价以及ADB5000元的价格测算,我国在2021年AFS及ADB总市场规模达到160.3亿。同时全球智能车灯市场规模也在稳健增长,根据GMIResearch数据,全球智能车灯的规模将从2019年45.2亿美元上升至2025年64亿美元。三、 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
21、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
22、、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
23、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,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
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