汽车自动驾驶专题研究:百度自动驾驶行业领军_商业化进程加速.docx
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1、汽车自动驾驶专题研究:百度自动驾驶行业领军_商业化进程加速自动驾驶:智能网联核心指标,多巨头均有所布局汽车行业价值重构,自动驾驶水平将成评判智能网联水平核心维度。当下汽车行业价值逐步由先前的研发、生产、销售等向后端服务领域迁移,而其中车辆 自动驾驶水平未来将成为评判汽车智能网联水平核心维度。汽车自动驾驶技术是 依靠计算机与人工智能技术在没有人为操控的情况下,完成完整、安全、有效的驾驶的前沿科技。自动驾驶融合了环境感知定位、决策规划、执行控制等技术,可 收集云端和车载传感器的车联网数据、地理数据、环境感知数据等信息,识别车 辆驾驶区域的环境特征,进行驾驶任务设定和控制规划。SAE 更新驾驶自动化
2、标准,明确权责关系与分级差异。美国汽车工程师学会 (SAE International)标准通过分级方式对车辆自动驾驶水平进行评判,被业界广 泛采用。2021 年 4 月 30 日,SAE 对SAE 驾驶自动化分级做出重要更新, 将 L0-L2级系统命名为“驾驶员辅助系统”,L3-L5 级称为“自动驾驶系统”,同时 进一步明确 SAE L3 级和 SAE L4 级之间的区别,包括:后备用户的角色,SAE L3 级自动 fallback 的可能性,及在 SAE L4 级对车内用户发出警报的可能性, 将责任主体与各等级功能进行明确区分。主要整车制造商、互联网巨头等均在自动驾驶领域有所布局。各主机厂
3、与科 技公司等通过独立发展、投资、收购等手段发展自动驾驶。目前实现自动驾驶主 要有两条技术路线,一条是以谷歌、百度等互联网企业为主要代表,通过开发软 件算法,搭建自动驾驶平台,以开源或其他方式向合作整车厂提供完整技术链, 目标直指 L4 及以上的技术路线;另一条是以特斯拉为主要代表,将成熟产品推向 市场,从 L1、L2 逐步向上攀升,慢慢迭代至无人驾驶的技术路线。2. 自动驾驶技术发展演绎,中国现居于全球领先阵营传统主机厂技术落地受制法规与成本,科技公司助力自动驾驶进程推进。多 数传统制造商相继规划提出了 L2 级、L2.5 级及各种趋近于 L3 级自动驾驶功能的 汽车量产计划,但 L3 级落
4、地一方面受限于自动驾驶汽车上路法律法规限制,另一 方面受到成本的制约,故目前还难以进入实质量产阶段。而科技公司多数于 L4级直接布局,以技术为导向前提下暂时受成本约束较少,因此我们对于技术发展多 基于主要科技公司进行复盘。依据各时间自动驾驶技术发展情况,我们认为自动 驾驶进程至今可主要分为 4 个阶段:2009 年以前的早期拓荒阶段、2009-2012 年 的起步探索阶段、2013-2016 年玩家涌入阶段,和 2017-2021 年的黄金发展阶段。2.1. 早期拓荒阶段:初始为军需推动,后续通过美国挑战赛演进最初无人驾驶技术在军事应用需求下不断发展完善。最初自动驾驶发展需求 主要由军需带动,
5、产品多是用于侦查、探测等。2004 年以前,美、德、意、中等国均在此阶段有所布局。此时德国、意大利、中国感知层主要以视觉系为主,美国 率先采用激光雷达作为传感器。整体技术路径上已相对清晰,形成了传感器、计 算系统和执行端三大完整系统。2004 年起美国通过 DARPA 比赛推动自动驾驶技术进展。2004 年、2005 年、 2007年美国国防预先研究计划局(DARPA)陆续举办 3 次无人驾驶挑战赛,比 赛难度层层递增。经过三次比赛,逐步探索出技术路线:由摄像头、激光雷达、毫 米波雷达作为传感器,线控系统、计算单元等构成无人车硬件系统,由传感器融合、目标定位、识别、路径规划和行为规划等算法构成
6、无人车的软件系统,软件和 硬件结合构成自动驾驶系统。同时于比赛历程中导航与感知系统逐步完善,整车 系统趋于稳定,软件整体功能得到提升,证实无人驾驶技术实现可能性的同时也 为后续技术发展指明方向并打下坚实基础。2.2. 起步探索阶段:谷歌率先发力,中国开始通过比赛探索海外:谷歌于 2009 年率先起步,发力自动驾驶。2009 年谷歌启动自动驾驶 汽车项目,将丰田普锐斯改造成第一代无人驾驶汽车,搭载 64 束激光雷达,并进 行了路测。后续通过收购 510 System(谷歌街景地图及高精地图项目前身)和 Anthonys Robots(自动驾驶算法及传感器方案)进一步提升了自身实力,并拓展 了车联
7、网应用。2012 年获美国内华达州无人驾驶汽车上路测试牌照并完成首秀。中国:暂无企业布局,主要通过智能车未来挑战赛进行探索。国家自然科学 基金委员会 2009 年起每年举办一届“智能车未来挑战赛”,研发具有自然环境感 知与智能行为决策能力的无人驾驶汽车,并通过真实道路环境下的自主行驶来检 验研究成果。我国无人驾驶技术与国外研发的无人驾驶汽车的主要不同点在于: 国外无人驾驶汽车主要依赖 GNSS 信息和电子地图,而参加“中国智能车未来挑 战赛”的无人驾驶车辆则更注重展示车辆感知自然环境并自动处理视听觉信息的 能力和效率。谷歌先发优势确立,技术思路更为清晰。我们认为该阶段以谷歌为代表的美 国企业具
8、备先发优势,技术层面搭载激光雷达不断加强环境感知与深度学习能力, 法规层面也已获取无人驾驶汽车上路测试牌照通过改装车进行路测,起步迅速。 而中国在这一阶段尚无企业涉足自动驾驶,主要通过智能车未来挑战赛进行探索, 逐步提升考察车辆能力种类与指标。2.3. 玩家涌入阶段:中国与海外多玩家涌入,推进技术不断发展海外:谷歌持续领先,特斯拉与 Cruise 相继入局。该阶段内谷歌自主开发自 动驾驶汽车的同时也积极推进与主机厂的合作,路测里程不断提升的同时也开始 拓展在极端天气下的测试。电动汽车公司特斯拉宣布进军自动驾驶领域,相继发 布 Autopilot 自动驾驶系统并将硬件迭代至 2.0 版本,并已可
9、基本实现 L2 级自动 驾驶。Cruise 于 2013 年成立并推出了公司第一款高速场景下的自动驾驶产品, 于 2015 年获得加州路测牌照展开路测,后被通用收购。中国:百度华为先行布局,AutoX+小马智行紧随其后。2013 年百度开启无人驾驶项目,陆续于北京、加州进行路测,并在乌镇开放无人驾驶车辆试运营。华为与百度同年起步,与车企进行合作逐步迈入车联网供应商序列。AutoX 于本阶 段尾声入场,2016 年成立后于同年完成开放道路测试。小马智行于 2016 年 12 月 创立,切入自动驾驶赛道。多主要玩家相继入局,推进自动驾驶技术有序发展。该阶段内海外选手特斯 拉、Cruise 等,及中
10、国玩家百度、华为、Auto X、小马智行等相继入局,发力自 动驾驶。该阶段内谷歌技术成熟度不断提升,已可自主研发纯电动无人驾驶汽车 并已可应对多城市道路交通。2013 年于自动驾驶领域起步的特斯拉也相继发布较 为成熟的 Autopilot 软硬件版本。中国企业于此阶段的先行者主要为百度、华为等 科技巨头,百度主要以路测为主并陆续获得相关测试牌照开展测试与运营,华为 则侧重布局车联网领域。我们认为该阶段多个主要选手涌入推进了自动驾驶技术 发展进程,为自动驾驶黄金发展阶段奠定局面。2.4. 黄金发展阶段:自动驾驶推进硕果累累,中国迈入领先阵营海外:开发进程提速,率先实现商业化。此阶段以 Waymo
11、、Tesla、Cruise 为 代表的美国企业自动驾驶开发进程提速,测试里程快速提升的同时自动驾驶相关 产品迭代进程也在加速推进。Waymo 已与麦格纳合作推出 L4 级自动驾驶汽车, Cruise 推出首款自主研发无人驾驶汽车 Origin,特斯拉也于软硬件端同时发力。 Waymo 已可于凤凰城开展无人驾驶商业化运营,Cruise 于加州获载客运营权限, 新入局的 Argo AI 也已可于加州开展自动驾驶测试。中国:巨头发力,独角兽腾飞。此阶段中国自动驾驶实现跨越式发展,百度 发布 Apollo 计划并经 4 年演绎实现 Robotaxi 落地商用探索,同时 L4 级自动驾驶 解决方案也已降
12、维装车量产;华为明确其市场定位,为主机厂提供优质智能汽车 解决方案,以自动驾驶、车联网等核心技术赋能主机厂;自动驾驶独角兽 AutoX 与小马智行技术进程不断推进,陆续推出、完善产品及服务。中国自动驾驶获国际认可,百度已居全球领先位置。中国自动驾驶领域的头部玩家已逐 渐成为国际自动驾驶行业领先选手,榜单前 10 名中有 4 家是中国公司,其中百度 美国路测里程已经达 108,300 英里,脱离次数仅为 6 次,MPI 排名第一;AutoX、 小马智行、滴滴分别排在第 4、第 5 和第 8。同时据 2021 年 4 月全球领先的公共 及商业咨询公司 Guidehouse 发布的最新自动驾驶竞争力
13、榜单显示,百度连续两 年稳居国际自动驾驶“领导者”阵营。我们认为目前中国自动驾驶技术经 2017- 2021 年的迅猛发展已达世界领先水平,其中百度于自动驾驶领域技术成熟度与领 军位置也已获国际认可。2.5. 发展路径明确,商业化进程起步我们认为历经四个阶段发展,自动驾驶技术于测试方式和发展方向均较为明 确,目前高等级自动驾驶研发投入及商业化验证也于智慧园区/示范园区、港口、 码头、停车场等限定区域应用场景,以及商用车物流、自动泊车等细分领域展开, 自动驾驶载人、载物、高速测试等陆续开放。以 Waymo 和百度为代表的科技公司 技术层面具备领先优势且获得商业化运营许可的玩家已陆续开展无人驾驶车
14、辆商 业化运营,同时以 Tesla 为代表的汽车制造商也开始将自动驾驶技术应用于量产 车型。目前自动驾驶技术商业化进程已起步,后续有望凭借技术成熟度的提升, 逐步打通相关法规政策限制,加速商用。3. 百度:中国自动驾驶领军企业,全方位多领域布局百度 Apollo于自动驾驶、智慧交通、车联网三大解决方案领域全方位布局。 自动驾驶解决方案:基于传感器融合设计方案及车端海量数据训练验证,实现汽车智能化升级及无人驾驶的多场景应用。智能交通解决方案:通过道路及基础设施的智能化改造,帮助城市实现智能化升级,打造安全、高效的城市交通出行体 验。车联网解决方案:支持车载设备的数据接入,基于大数据和人工智能技术
15、提供智能网联能力,实现汽车智能化升级。我们认为百度于车端自动驾驶技术不断 突破的同时,智能交通领域 V2X 技术及车联网领域高精地图的发展可提供更多支撑。3.1. 自动驾驶:无人车多应用场景布局,L4级降维赋能乘用车3.1.1. Apollo 平台:历经 9 次迭代,覆盖完整产业链平台历经 9 次迭代,助力无人化自动驾驶。百度 Apollo 平台是百度车路智行 领域布局中核心要素,也是实现百度自动驾驶重要模块。百度于 2017 年 4 月发 布 Apollo 计划,并于 2017 年推出 Apollo 平台 1.0 版本,历经 4 年已迭代 9 次更 新至 6.0 版本,由发布最初的封闭场地道
16、路自动驾驶历经固定车道自动驾驶、简 单城市道路自动驾驶、限定区域视觉高速自动驾驶、园区自动驾驶、城市路况自 动驾驶、赋能量产自动驾驶、点到点城市自动驾驶发展至无人化自动驾驶。百度 Apollo 平台已开放云端服务平台、开源软件平台、硬件开发平台、车辆认证平台, 开源 70 万行代码,聚集全球 5.5 万名开发者,当前 Apollo 6.0 平台架构以较为完善。合作优质企业,覆盖完整产业链。截至 2020 年底,Apollo 平台拥有超 200 家生态合作伙伴,包括多数海内外主流汽车制造商(宝马、戴姆勒、大众、丰田、 福特、现代等;一汽、北汽、长城、吉利、奇瑞等)、Tier1 供应商(博世、大陆
17、、 德尔福、法雷奥、采埃孚等)、芯片公司、传感器公司、交通集成商、出行企业等, 覆盖从硬件到软件的完整产业链。3.1.2. 无人驾驶:Robotaxi 加速投放,数款无人车多场景覆盖自动驾驶车型历经五代,新款车型 Apollo Moon 性能大幅提升。百度自动驾 驶测试车历经 5 代,第五代全新车型 Apollo Moon 是百度与北汽极狐ARCFOX 合作的智能驾驶汽车,于 2021 年 6 月 17 日正式发布。Apollo Moon 搭载百度 Apollo 第五代无人驾驶套件,包含 2 个激光雷达、13 个摄像头和 5 个毫米波雷达 的三环视、多冗余传感器组合,计算平台算力超过 800
18、TOPS。支持 5G 云代驾、 V2X 等功能,据百度表示,Apollo Moon 整体相较上一代车型能力有 10 倍提升, 复杂城市道路送达成功率高达 99.99%。Robotaxi 加速投放,运营同时采集数据反馈系统。Apollo Robotaxi 已于 2020 年长沙、沧州、北京 Robotaxi 正式陆续开放体验,同年全球最大的自动驾驶 MaaS 出行平台落地广州,部署包括自动驾驶出租车、自动驾驶公交、自动驾驶巡检以 及自动驾驶作业车在内的 4 支车队。同时近期百度 Apollo 将在北京(新增通州 区域)、上海、广州、重庆等城市开展共享无人车落地运营。截至 2021 年 6 月 A
19、pollo 实测里程已达 1200 万公里,且正在以每天 4 万公里的速度递增。2021 年 5 月百度 Apollo GO 共享无人车服务在北京首钢园开始提供付费运营服务。目前 百度已加速 Robotaxi 投放,于 2021 年启动了 3 年 30 城 3000辆Robotaxi 的 部署计划。数款产品推出,助力无人驾驶多场景覆盖。2018 年起百度陆续携手新石器、 智行者、金龙客车、江铃客车等企业,推出无人驾驶低速作业车、Minibus、无人 驾驶轻客、Robobus 等产品,布局封闭园区、景区、高速公路、开放道路等多场 景作业,实现物流、配送、零售、载客、清洁消杀等多领域应用,产品体系
20、不断完 善。我们认为未来伴随百度无人驾驶技术的进展,将加速赋能高速公路及低速场 景下载人、物流等服务领域,覆盖更多应用场景。3.1.3. 配套量产:L4 级纯视觉方案 Apollo Lite 降维商用Apollo Lite:轻传感器、轻算量、强感知。Apollo Lite 是百度 L4 级纯视觉自 动驾驶方案,特点在于轻传感器、轻算法、强感知。轻传感器:全车搭载 10 路摄 像头、具备 360环视感知,探测距离达到了 240 米,同时不依赖成本较高的激 光雷达;轻算量:应用了 30 多个深度学习网络,同时可依高精度地图,显著降低 算量需求,采用单卡 GPU,整体算力需求小于 30TOPS。强感
21、知:百度 Apollo 领 先视觉感知能力可面向城市复杂道路,支持 L4 级别自动驾驶。针对泊车痛点,Apollo Lite 降维商用。手动泊车存在一步到位难、停车排队 浪费时间、取车步行距离较远及找不到空位等难题,百度将 L4级视觉系自动驾驶 技术 Apollo Lite 降维应用于 AVP(Apollo Valet Parking),通过软硬一体的自主 泊车解决方案,赋能公共智能泊车与家用智能泊车场景,目前可应用于行业中心、 交通枢纽、景区、公共设施区域、住宅区、办公楼等场景,助力车主实现最后一公里自由。目前搭载该功能的首款汽车威马 W6 已于 2021 年 1 月量产下线。自主研发专用车
22、载计算平台,助力 AVP 配套汽车量产。AVP 专用车载量产计算单元 ACU-Advanced(Apollo Computing Unit-Advanced)是由百度自主设计 研发的量产平台, 元器件全部符合车规要求。该平台基于 Xilinx ZU5(FPGA)设 计,配套超声波探头、摄像头、线束等相关套件,适配百度 PaddlePaddle 深度学 习框架硬件安全岛设计达到功能安全最高等级(ASIL-D),目前 ACU 已于 2020 年 7 月起在伟创力苏州吴中工厂量产,年产能可达 20 万套。由 AVP拓展至 ANP,打造支持城市全场景自动驾驶方案。目前百度基于AVP, 将 Apollo
23、 Lite 视觉感知技术从 L4 应用降维至 L2+级领航辅助驾驶 ANP(Apollo Navigation Pilot),实现了面向城市复杂道路的全场景“泊车域+行车域”自动驾驶解决方案。相比于普遍方案仅支持高速和城市环线,ANP还可在城市道路使用, 且与激光雷达方案相比,降维下的 ANP 还具备低成本、可量产、自学习等特点。携手德州仪器开拓 ANP,预计 2023 年覆盖城市出行全域。2020 年 12 月 Apollo 发布支持高阶智能驾驶 ANP 和自主泊车 AVP 功能的计算平台 ACU“四 喜”,德州仪器(TI)是具备实现 ANP+AVP 功能的 Apollo ACU 车规级芯片
24、主要 供应商。该芯片具备四大特点:1.多级处理,支持深度学习和实时图像处理;2.功 耗及性能效率优秀,仅用 5 到 20W 的功耗和性能效率便可以执行高性能 ADAS 操作,无需主动冷却;3.有针对性的集成,带有通用软件平台的有针对性的集成 SoC 能够降低系统复杂性和开发成本;4.360度感知实现自动泊车,可在单芯片 上接入并处理 4 到 6个三百万像素摄像头的数据,增强车辆感知能力和环视处理功能。同时百度预计将于 2023 年推出 3.0 产品,覆盖城市出行全域。3.2. 智慧交通:ACE 交通引擎于车路智行全方位布局车路智行:多技术融合,向数字化、网联化、自动化演进。车路智行以车路云图为
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