杭州汽车自动驾驶项目可行性研究报告范文.docx
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1、泓域咨询/杭州汽车自动驾驶项目可行性研究报告报告说明HUD:多信息化时代人车交互的重要窗口。随着新能源汽车的兴起以及自动驾驶的普及,驾驶员需要关注的信息变得多样化,HUD技术显得尤为重要。目前W-HUD为目前的主流方案,与此同时搭载AR-HUD的车型也逐渐进入大众视野,预计到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。根据谨慎财务估算,项目总投资36799.85万元,其中:建设投资29547.90万元,占项目总投资的80.29%;建设期利息408.33万元,占项目总投资的1.11%;流动资金6843.62万元,占项目总投资的18.60%。项目正常运
2、营每年营业收入60000.00万元,综合总成本费用51171.57万元,净利润6423.45万元,财务内部收益率10.94%,财务净现值-2997.09万元,全部投资回收期7.07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。综上所述,该项目属于国家鼓励支持的项目,项目的经济和社会效益客观,项目的投产将改善优化当地产业结构,实现高质量发展的目标。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8一、 车载CIS智能驾驶下的千亿赛道8二、 激光雷达高等级自动驾驶必备传感器10
3、三、 ADAS渗透率加速,带动车载摄像头高速发展14第二章 项目建设背景、必要性18一、 车灯:“功能”走向“智能”18二、 单车搭配摄像头数量呈增加趋势22三、 HUD多信息时代人车交互窗口23四、 强化高端产业引领,建设具有国际竞争力的现代产业体系27五、 项目实施的必要性29第三章 项目绪论31一、 项目概述31二、 项目提出的理由32三、 项目总投资及资金构成34四、 资金筹措方案35五、 项目预期经济效益规划目标35六、 项目建设进度规划35七、 环境影响36八、 报告编制依据和原则36九、 研究范围37十、 研究结论38十一、 主要经济指标一览表38主要经济指标一览表38第四章 建
4、设方案与产品规划40一、 建设规模及主要建设内容40二、 产品规划方案及生产纲领40产品规划方案一览表41第五章 选址可行性分析42一、 项目选址原则42二、 建设区基本情况42三、 推动更高水平开放,构筑国内国际双循环的强大链接点46四、 强化科技自立自强,打造面向世界的创新策源地48五、 项目选址综合评价52第六章 SWOT分析53一、 优势分析(S)53二、 劣势分析(W)55三、 机会分析(O)55四、 威胁分析(T)56第七章 法人治理62一、 股东权利及义务62二、 董事66三、 高级管理人员71四、 监事73第八章 运营模式分析75一、 公司经营宗旨75二、 公司的目标、主要职责
5、75三、 各部门职责及权限76四、 财务会计制度79第九章 项目环境保护83一、 编制依据83二、 环境影响合理性分析84三、 建设期大气环境影响分析84四、 建设期水环境影响分析86五、 建设期固体废弃物环境影响分析86六、 建设期声环境影响分析87七、 环境管理分析87八、 结论及建议88第十章 节能分析90一、 项目节能概述90二、 能源消费种类和数量分析91能耗分析一览表92三、 项目节能措施92四、 节能综合评价93第十一章 人力资源配置94一、 人力资源配置94劳动定员一览表94二、 员工技能培训94第十二章 原辅材料供应、成品管理97一、 项目建设期原辅材料供应情况97二、 项目
6、运营期原辅材料供应及质量管理97第十三章 劳动安全生产分析99一、 编制依据99二、 防范措施100三、 预期效果评价103第十四章 投资方案104一、 投资估算的编制说明104二、 建设投资估算104建设投资估算表106三、 建设期利息106建设期利息估算表107四、 流动资金108流动资金估算表108五、 项目总投资109总投资及构成一览表109六、 资金筹措与投资计划110项目投资计划与资金筹措一览表111第十五章 经济效益评价113一、 基本假设及基础参数选取113二、 经济评价财务测算113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115利润及利润分配表117三、
7、项目盈利能力分析117项目投资现金流量表119四、 财务生存能力分析120五、 偿债能力分析121借款还本付息计划表122六、 经济评价结论122第十六章 风险评估124一、 项目风险分析124二、 项目风险对策126第十七章 总结分析128第十八章 补充表格130营业收入、税金及附加和增值税估算表130综合总成本费用估算表130固定资产折旧费估算表131无形资产和其他资产摊销估算表132利润及利润分配表133项目投资现金流量表134借款还本付息计划表135建设投资估算表136建设投资估算表136建设期利息估算表137固定资产投资估算表138流动资金估算表139总投资及构成一览表140项目投资
8、计划与资金筹措一览表141第一章 行业发展分析一、 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77G
9、Hz/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
10、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
11、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
12、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。二、 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:
13、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术原理上存在
14、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求。混合固态
15、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向会相互抵消
16、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(ADAS+自
17、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及以上等级开始普
18、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年全球汽车和工业领域激
19、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。三、 ADAS渗透率加速,
20、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个级
21、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时候
22、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中指
23、出:在2025年,我国PA与CA级智能网联汽车市场份额占比应超50%。(L2+L350%);到2030年PA与CA级份额超70%,HA级网联汽车份额达到20%。(L2+L370%,L420%);到2035年,中国方案智能网联汽车产业体系更加完善,各类网联式高度自动驾驶车辆广泛运行于中国广大地区。(L3以上网联汽车广泛使用)根据Statista数据显示,全球ADAS市场规模预计从2015年的7.64亿美元提升至2023年的31.95亿美元规模,年复合增长率为19.58%。根据HISMarkit的数据显示,中国2021年L2的级的网联汽车渗透率为20%,L3级则为0,如果在未来要实现上述条件:20
24、25年L2与L3合计份额超过50%,2030年超70%,则仍有较大的市场空间。全球ADAS渗透率加速,2025年全球仅有14%车辆不具备ADAS。根据RolandBerger研究预测,预计到2025年全球所有地区40%车辆具有L1级功能,L2及更高的功能车辆占比将达到45%,在全球范围内将仅有14%的车辆没有实现ADAS功能。在具体ADAS功能中,根据RolandBerger数据预测,2025年L1L2级别的功能渗透率将较2020年有较大提升,而L3及以上的ADAS功能将进入大众视野中,其中HWP、远程泊车的渗透率将达到9%,全自动驾驶的渗透率也将达到1%。而全球ADAS渗透率的加速,势必将带
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