保定汽车自动驾驶项目可行性研究报告范文参考.docx
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1、泓域咨询/保定汽车自动驾驶项目可行性研究报告保定汽车自动驾驶项目可行性研究报告xxx有限公司目录第一章 市场分析8一、 HUD多信息时代人车交互窗口8二、 车载CIS智能驾驶下的千亿赛道12第二章 背景、必要性分析15一、 单车搭配摄像头数量呈增加趋势15二、 ADAS渗透率加速,带动车载摄像头高速发展16三、 车灯:“功能”走向“智能”19四、 深入推进协同发展23第三章 项目基本情况25一、 项目名称及建设性质25二、 项目承办单位25三、 项目定位及建设理由26四、 报告编制说明27五、 项目建设选址28六、 项目生产规模28七、 建筑物建设规模28八、 环境影响28九、 项目总投资及资
2、金构成28十、 资金筹措方案29十一、 项目预期经济效益规划目标29十二、 项目建设进度规划30主要经济指标一览表30第四章 产品方案与建设规划33一、 建设规模及主要建设内容33二、 产品规划方案及生产纲领33产品规划方案一览表33第五章 选址可行性分析35一、 项目选址原则35二、 建设区基本情况35三、 全面推动创新发展,着力提升核心竞争力37四、 实施扩大内需战略,积极融入新发展格局39五、 项目选址综合评价42第六章 SWOT分析说明43一、 优势分析(S)43二、 劣势分析(W)45三、 机会分析(O)45四、 威胁分析(T)46第七章 发展规划分析50一、 公司发展规划50二、
3、保障措施56第八章 运营模式58一、 公司经营宗旨58二、 公司的目标、主要职责58三、 各部门职责及权限59四、 财务会计制度62第九章 进度计划66一、 项目进度安排66项目实施进度计划一览表66二、 项目实施保障措施67第十章 原辅材料供应及成品管理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第十一章 节能方案说明70一、 项目节能概述70二、 能源消费种类和数量分析71能耗分析一览表71三、 项目节能措施72四、 节能综合评价73第十二章 组织机构及人力资源74一、 人力资源配置74劳动定员一览表74二、 员工技能培训74第十三章 投资估算77一、
4、 投资估算的依据和说明77二、 建设投资估算78建设投资估算表82三、 建设期利息82建设期利息估算表82固定资产投资估算表84四、 流动资金84流动资金估算表85五、 项目总投资86总投资及构成一览表86六、 资金筹措与投资计划87项目投资计划与资金筹措一览表87第十四章 经济效益及财务分析89一、 基本假设及基础参数选取89二、 经济评价财务测算89营业收入、税金及附加和增值税估算表89综合总成本费用估算表91利润及利润分配表93三、 项目盈利能力分析93项目投资现金流量表95四、 财务生存能力分析96五、 偿债能力分析97借款还本付息计划表98六、 经济评价结论98第十五章 招标、投标1
5、00一、 项目招标依据100二、 项目招标范围100三、 招标要求101四、 招标组织方式101五、 招标信息发布103第十六章 项目综合评价104第十七章 附表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117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、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
6、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。第一章 市场分析一、 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,这些转变使得HUD技术的应用范围加
7、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成像清晰,导致其成本较高。AR
8、-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,在行业内相对成熟,参与厂家较多且
9、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。由于采用激光光源,其具有色域更广,
10、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产品中。智能汽车带动,HUD装
11、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驾驶员与信息之间重要的交互平台
12、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W-HUD市场中,全球前五的企
13、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。二、 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
14、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(AdvancedDrivingAssistanceSystem,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
15、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“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
16、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20
17、23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。第二章
18、 背景、必要性分析一、 单车搭配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202
19、5年单车搭载摄像头数量达到7-9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
20、后的4-5年时间,手机后摄数量也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。二、 ADAS渗透率加
21、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
22、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
23、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MOST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
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