中国自动驾驶行业发展存在的问题及对策建议研究报告 word 版Word文件下载.docx

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与此同时，报告中还具有丰富的理论基础、研究体系、知识体系、决策体系以及方法论等丰富内容，让您在了解行业的同时，也掌握研究的方法和技巧。

第二节自动驾驶行业研究原则与方法

一、研究原则

1、真实原则

只有真实的信息资料才能做出正确的判断，真实是研究分析的第一要素，因此我们在做研究中，需要辩证的去对待信息，需要大致判断信息来源的可靠性与真实性，尤其是对于过多的二手信息，我们需要筛选和确认其信息的真实性。

2、全面原则

行业研究需要坚持全面原则，所谓的全面指信息搜集的全面性、分析过程与方法的全面性、思考的内容的全面性等等，只有做到全面思考与分析才能做出有价值的结论。

3、客观原则

能够客观与准确的描述行业发展的过去、现在与未来并不易，但做研究需要谨记研究的客观是基础，是能够为投资者做决策的前提条件。

4、逻辑原则

条理与逻辑清晰是行业研究的灵魂，没有逻辑的研究最多只能说是一堆资料的堆砌，毫无价值。

只有在大的逻辑框架下，提供客观真实全面的观点支撑，才算是一个好的行业研究报告。

5、思辨原则

行业研究要在各种可能性中选择未来必然性的结果，且在不断被验证中，是一个很有挑战的工作，行业研究的成果要经得起推敲。

世界是可知的，所有结果，都是人的行为产生的，数据也是结果，要把人的研究，特别顺着产业从下游向上游逻辑顺序。

二、研究方法

本自动驾驶行业研究报告综合采用历史资料研究法、调查研究法、归纳与演绎法、比较研究法、倒推法和穷举法、数理统计法等多种研究方法，结合本人监测数据及知识体系，对自动驾驶行业进行深入研究。

本报告主要研究方法有：

1、历史资料研究法

历史资料研究法是通过对已有资料的深入研究，寻找事实和一般规律，然后根据这些信息去描述、分析和解释过去的过程，同时揭示当前的状况，并依照这种一般规律对未来进行预测。

这种方法的优点是省时、省力并节省费用；

缺点是只能被动地囿于现有资料，不能主动地去提出问题并解决问题。

只要是追溯事物发展轨迹，探究发展轨迹中某些规律性的东西，就不可避免地需要采用历史资料研究法。

各个行业都在不断地发展，如果从一个行业的发展历程来认识它，更有助于较为全

面深刻地认识和理解该行业，并把握它的发展脉搏。

2、调查研究法

调查研究法是一项非常古老的研究技术，也是科学研究中一个常用的方法，在描述性、解释性和探索性的研究中都可以运用调查研究的方法。

它一般通过抽样调查、实地调研、深度访谈等形式，通过对调查对象的问卷调查、访查、访谈获得资讯，并对此进行研究。

调查研究是收集第一手资料用以描述一个难以直接观察的群体的最佳方法。

当然，也可以利用他人收集的调查数据进行分析，即所谓的二手资料分析方法，这样可以节约费用。

这种方法的优点是可以获得最新的资料和信息，并且研究者可以主动提出问题并获得解释，适合对一些相对复杂的问题进行研究时采用。

缺点是这种方法的成功与否取决于研究者和访问者的技巧和经验。

3、归纳与演绎法

归纳法是从个别出发以达到一般性，从一系列特定的观察中发现一种模式，在一定程度上代表所有给定事件的秩序。

值得注意的是，这种模式的发现并不能解释为什么这个模式会存在。

演绎法是从一般到个别，从逻辑或者理论上预期的模式到观察检验预期的模式是否确实存在。

演绎法是先推论后观察，归纳法则是从观察开始。

在演绎法中，研究的角度就是用经验去检验每一个推论，看看哪一个在现实（研究）中言之有理，从而获得理论的验证。

而在归纳法中，研究的角度则是通过经验和观察试图得到某种模式或理论。

由此可见，逻辑完整性和经验实证性两者都不可或缺。

一方面只有逻辑并不够;

另一方面，只有经验观察和资料搜集也不能提供理论或解释。

4、比较研究方法。

每个行业、每个公司都有人的行为产生，没有普适的法则套用，通过比较研究方法，发现差别、解释差别过程中对已经发生的现象合理的解释。

同时研究影响结果的因素和作用机制，探寻哪些因素在发生变化，从而实现对未来的预测。

5、倒推法和穷举法结合。

首先假设有N种可能的结果，假设A结果发生，倒退A结果发生会有哪些具备条件，如果目前条件不具备，即可排除A结果。

通过不断筛选，得出最大可能性的判断。

同时，正推穷尽法和二叉树三叉树结合，与倒推法配合。

第二章市场调研：

2018-2021年中国自动驾驶行业及市场分析

第一节自动驾驶概述

随着科技革命的深入推进，人类社会进入万物互联、万物智能的智能化新时代。

自动驾驶技术在人工智能和汽车行业的飞速发展下逐渐成为业界焦点。

自动驾驶技术是汽车产业与高性能计算芯片、人工智能、物联网等新一代信息技术深度融合的产物，其本质是汽车产业的升级。

如今，互联网科技巨头、大型传统车企、技术型创业公司各自依托其资金、科技、渠道资源等优势，纷纷抓住产业升级机会，切入自动驾驶领域。

自动驾驶技术与传统汽车行业的竞合开始加剧，自动驾驶行业潜力初步释放，应用场景逐渐清晰。

第二节我国自动驾驶行业发展概况

一、自动驾驶分级和分类

为了市场的规范管理和监督，美国汽车工程师协会（SAE）在2014年制订了一套自动驾驶分级系统，按照自动驾驶对于汽车操纵的接管程度和驾驶区域评出了L0-L5共六级的评级。

表格1自动驾驶分级分类图

L0级完全没有机器辅助驾驶，L1级提供简单的机械性驾驶支援。

初步的自动驾驶包括定速巡航、紧急制动、倒车雷达等简单技术，这些技术已经在当今的经济型轿车中普及。

L2级是较为高级的驾驶支援的技术，在L1的基础上有了较高的发展，接管了人类部分感知功能。

如汽车除了具备L1级描述中的定速巡航、倒车雷达等功能外，还具备车道保持、自动变道等高级功能。

L3级的实现有赖于L0-L2级的技术积累，它带来驾驶模式的质变，促进有条件的自动驾驶实现。

其与L0-L2最大的不同在于把道路环境的观察者从人变更为系统。

机器已经可以完全识别出路况、交通信号、路标，和活跃着的其他车非机动车行人等障碍物，计算、处理、做出动作等机制都将由机器完成，但人仍然需要对机器状况进行实施监控，避免机器出现意外状况。

L4级的自动驾驶是在L3的基础上做出的进一步进化，驾驶员常规状况下基本不再对系统做出监控操作，只需在极端状况下对系统发出部分指令，多数情况下系统能独自应付自动驾驶。

L5级是自动驾驶的终极形态，机器的驾驶能力将远超人类，并可以应对任何极端状况，人类不再需要对车辆做出任何多余指令。

二、自动驾驶产业图谱分析

自动驾驶行业的中心业务是以Google、XX为代表自动驾驶操纵解决方案方案提供商和以特

斯拉、蔚来为代表的成车厂商。

该类厂商，上接上游软硬件提供商，下接公司和消费者，在整个业务链中扮演至关重要的一环。

产业链上游厂商多为细分技术提供商，如深度学习、人机交互、图像识别和新材料、新制造新能源等。

图1创业邦自动驾驶行业图谱

产业链下游则为没有核心技术的OEM厂商和后置服务商，智能汽车技术密集度高，后置服务链长度和宽度均较为可观。

此外，信息服务和金融支付等业务对行业的支持贯穿全产业链。

三、发展历程和驱动因素分析

自动驾驶并非一个全新理念，早在1925年，就诞生了人类历史上第一辆“无人驾驶汽车”,至

今已近百年。

但从其出现直到21世纪初，实践进展始终较为缓慢，虽有诸多概念车（参数|图片）推出，但在应用层面上，多数仍以倒车雷达、定速巡航的基本功能形式出现。

图2自动驾驶行业发展第一阶段

2015年，人工智能时代来临，自动驾驶作为最受关注的应用场景之一，受到了前所未有的关注，包括互联网公司、传统车厂、新兴科技创业公司的各类厂商如雨后春笋一般出现。

当前人工智能的主要细分技术，包括计算机视觉、深度学习、传感器以及高速芯片、GPU等硬件发展均在自动驾驶领域发挥着重要的作用。

除了技术的推动，资本和政策也在自动驾驶行业的发展中也有着重大影响。

例如美国在加州等20多个州先后进行自动驾驶行业的立法后，北京市交通委员会、北京市交管局和北京市经济信息化委三部门联合印发文件，企业们可以申请在北京进行自动驾驶车辆的道路测试，这也使北京成为了中国第一个出台政策允许自动驾驶路测的城市。

图3自动驾驶行业发展第二阶段

四、商用领域

在自动驾驶正式民用前，大量功能相对单一、路况相对简单或不太适用于人工驾驶的商用领域将会优先实现全方面自动驾驶，而商用领域的自动驾驶实现也将会对市场进行教育，带动民用自动驾驶更快铺展。

（一）物流配送

1）长距离输送

目前长途火车超载、疲劳驾驶、交通违章等现象时有发生，但高速公路车速快、无信号灯、无障碍物的特点非常适合机器驾驶高效率却反应单一驾驶模式，特别是如京港澳、连霍高速等超长路线，可以有效规避驾驶员的疲劳因素。

2）仓储配送

在大型的仓库和超市等场景，自动驾驶机器人和可以准确、高效、低危地进行分拣、归类、入库、出库等行为，可以大量节省人工时长并降低误差。

相对于技术和路况仍显复杂的长距离输送，最后一公里的配送实现多在小区、学校、产业园等相对安全、慢速的行驶环境，危险系数较低，地图准确度相对较高。

在2017年的几个购物节中，京东和顺丰等厂商已经先后试点运行了无人配送，积累了应用经验。

图4京东物流无人配送车

（二）共享出行

1）公交、大巴

公交、机场大巴等出行方式线路单一、发车频率高、路况平稳单一，适合目前自动驾驶的发展水平，且城市区域内地图精度较高，而在城市外也多为高速公路封闭行驶，更能发挥自动驾驶的效率。

但由于法律法规、客户信任度和城区路口状况复杂等原因，距离实装尚需时日。

2）出租车

无人驾驶出租车除了更方便、快捷以外，可以有效免除大量人工成本，提高运营公司利润并降低乘客出行成本。

（三）危险工种

目前有诸多危险工种不甚适宜司机驾驶进入，如消防、易燃易爆输送、进入高污染、高辐射区域等。

但危险工种的应用对于精密度要求较高，目前还处在试运营阶段。