無人駕駛產業鏈梳理

06-09

無人駕駛概念在台灣股市掀起新高潮，18日，台灣高級駕駛輔助系統（ADAS）供應商同致(3552.TW)股價盤中再創歷史新高，年初至今漲幅已超過30%，同期台灣加權指數下跌。公司是全球第三、亞洲最大倒車雷達系統商，近年來不斷開拓全車環視、盲區偵測等ADAS領域業務，下遊客戶包括通用、現代和長城汽車等。公司1月營收同比增長近90%，創單月歷史新高。

另外，全球五大車展之一的日內瓦車展將於3月1日開幕，智能駕駛和無人駕駛技術將是展會一大亮點，關注度有望提升。

業內認為，單車智能提升是實現無人駕駛的必經階段，以ADAS為代表的智能駕駛產業將率先爆發。機構測算，全球ADAS滲透率將由2015年約10%快速提升至2020年的57%，市場年複合增長率超過40%。

選股寶對無人駕駛產業鏈梳理：

1. 無人駕駛的定義：

NHTSA(美國高速公路安全管理局)將無人駕駛程度的劃分為五個層級：無自動駕駛輔助能、特定自動駕駛輔助功能、組合式自動駕駛輔助功能、有限自動駕駛以及無人駕駛。

LEVEL0：無自動駕駛輔助功能：沒有裝備任何自動駕駛輔助的功能或僅安裝了一些預警如前碰提醒(FCW)、側偏提醒(LKW)等。

LEVEL1：特定功能自動駕駛輔助：車型裝備了如自動定速巡航(ACC)、自動緊急助剎(AEB)、道路偏移回證(LKA)等功能。這些功能能協助駕駛者在特定情況下實現自動駕駛，提高安全性，降低駕駛強度等。2005年後這些功能便逐步引入。

LEVEL2：組合自動駕駛輔助：將多個自動駕駛功能組合協調工作，實現特定場景的自動駕駛，如自動泊車、高速公路上的自動駕駛等。自2015年開始，這些功能已經出現在了部分車型中，如沃爾沃XC90可以實現公路上50km以下的自動啟停駕駛。

LEVEL3：有限自動駕駛輔助(高度自動駕駛)：隨著汽車的自動化可靠性和性能的發展，汽車將逐步替代人類成為行駛的主導，將在大部分時間中代替駕駛者操控。德爾福改裝的SQ5實現了穿越美國的全自動駕駛。預計2020年，自動量產車將會上市。

LEVEL4：無人駕駛。汽車完全實現無人駕駛。只需駕駛員給出既定地點即可前往。或許在2030年後，我們就可以看到完全無人駕駛的車輛大量行駛在道路之上。

2.爆發時點：

2020年將是各個整車廠無人駕駛車型大量上市時點

國際各大汽車集團均發布了其無人駕駛的規劃，而在2015年CES展中無人駕駛也是行業關注的焦點。戴姆勒賓士推出了概念車型F15引得媒體的關注。戴姆勒計劃通過無人駕駛的投入重新回到行業霸主地位。通過各個集團發布的無人駕駛規劃，我們發現2020年將會是無人駕駛量產車發布的集中時點。

3.實現方式：

ADAS肩負安全提高、自動駕駛使命，將進入快速成長期

ADAS(AdvancedDriverAssistanceSystems)：高級駕駛輔助系統(也稱主動安全技術)是利用安裝在車上的各式各樣感測器，在汽車行駛過程中隨時來感應周圍的環境，收集數據，進行靜態、動態物體的辨識、偵測與追蹤，並進行系統的運算與分析，從而預先讓駕駛者察覺到可能發生的危險，有效增加汽車駕駛的舒適性和安全性。

實現無人駕駛的兩條必經之路：

1)車輛本身實現高度智能化能應變各種的環境條件；

2)車與車、車與交通的聯網，通過智慧交通規劃實現無人駕駛。

ADAS(高級輔助駕駛系統)和V2X(廣義車聯網)是兩條路徑的實現基礎。若要實現無人駕駛，兩條路徑缺一不可。按照歐洲道路運輸研究諮詢委員會(ERTRAC)2015年對於無人駕駛路徑的預測，這兩條路徑將在2020年開始融合，並預計在2030年最終實現城市環境的無人駕駛。

1）車輛智能化：輔助駕駛系統(ADAS)裝配率將快速提升。車輛智能化的主要實施方案為：採用高精度感測器，如微波雷達、激光雷達等使得汽車具有感知周邊駕駛環境的能力；具有強大的計算晶元及核心演算法針對不同的環境得出相應的駕駛策略；最後使用相應的執行系統進行物理操作。我們認為，完全無人駕駛由於技術、法規等限制尚需時日，車輛智能化的發展將從輔助駕駛系統(ADAS)開始，並逐步提升其應用能力和操作許可權，最終實現完全無人駕駛。

2）道路交通智慧化：車聯網+智能交通為終極模式，但實現門檻較高。我們認為道路交通智慧化主要分為兩個部分：1)車與車之間通信(V2V)，信息包括速度、位置、駕駛方向、剎車等；2)車與交通系統之間通信(V2X)，信息包括實時路況、道路信息、行人信息等。在此情況下，將極大提升整個交通系統的駕駛安全性及交通效率，與車輛智能化形成良好的協同效應。

但目前實現仍有幾點困難：1)車輛通信數據標準仍不統一；2)目前無線通訊技術較難滿足響應速度要求；3)智能交通基礎投入較大。

ADAS提高單車智能更為實際

單車智能的實現形式是感知、決策、執行。形象的類比到人的話感知就是人的眼，處理即是人的腦而控制就如同人的手腳一般。ADAS高級輔助駕駛即是在提高單車智能。

駕駛輔助系統(ADAS)進入快速發展期，預計2020年市場規模接近2000億元。根據技術條件和產業化發展階段，目前處於第一階段向第二階段的發展期，駕駛輔助系統(ADAS)裝配率將快速提升。預計2015年全球ADAS相關產品市場規模約500億元，2020年市場規模接近2000億元，其中中國市場規模超過500億，市場份額接近30%。

1）感知：如人眼般對環境得到感知。車的感知是通過感測器得以實現的，攝像頭、毫米波雷達、紅外線感測器等設備使汽車可以感知圖像、距離、夜景等多種功能。

2）處理：將得到的信息進行分析並做出決策。處理階段可以分為兩部分析和決策。1)分析階段：感測器傳來的只是圖像、距離信息等數據流，通過演算法將圖像中車輛、行人、道路等甄別出來，將距離配合車速得到碰撞可能的概率等是進行分析。2)決策階段：對分析得到的結果進行決策，是否應該預警、降低車速等。3）執行：執行部分，融合傳統車身控制系統實現輔助駕駛。決策後的結果最終是需要傳統的車身控制系統等輸出設備進行實現，對潛在的危險對駕駛員進行提示或直接通過發動機、制動系統參與提前降速等。

車聯網實現智慧交通，但仍有多個障礙需要邁過

車車互聯後車輛能夠告知其他車輛自己所行進的方向，以幫助其他車輛的司機做更準確的判斷；在靠近交叉路口時，向其他車輛提醒；車與道路的互聯能得知目前紅綠燈的裝填，交通堵塞的情況來規划行車路徑。

方式：車車之間通訊作為短距離通訊(DSRC)可以採用以IEEE802.11p的協議框架。除了DSRC外，通過蜂窩實現的WIMAX、GSM或者3G/4G等做作為遠距離通訊手段也是潛在的通訊手段。未來5G時代的到來將把V2X產業帶到新的高度。

障礙：車與車通訊標準統一需要時間；基礎建設投入較大；通訊技術尚有不足；所有車都聯網仍需要較長時間。

4. IT企業和汽車企業選擇路徑有所差異

1）IT企業使用激光雷達+高精地圖+人工智慧直接實現無人駕駛；

2）汽車企業將從輔助駕駛逐步進入自動駕駛。

不管哪條路徑，智能和網聯是實現汽車高度自動化的基礎，單車的智能將先行與交通的智能。以環境感知和電控執行為核心的ADAS肩負著提高安全和通向無人駕駛的使命，將在汽車智能化不斷提高中進入快速成長期。

以Google和百度為代表的IT企業與主流汽車企業的分歧本質是來自於理念的不同。IT企業崇尚完全的無人駕駛，這樣就可以發揮他們自身在人工智慧深度學習和高精度地圖上的優勢提供路徑規劃決策，並與自身深厚的內容資源相結合打造無人駕駛的生態圈。汽車企業崇尚自動駕駛是給駕駛員另一個選擇，「人機雙控」是必須的，在無人駕駛的行進中更重視安全性和商業化，高級輔助駕駛是目前的選擇。

1）IT企業：與寶馬的合作也是未來百度與整車廠合作的範本。百度未來將尋找第三方的整車企業共同推出無人駕駛汽車，百度提供高精度地圖自動駕駛環境感知、決策和道路規劃；整車廠提供車輛、車身控制和安全技術。無人駕駛是百度自Carlife車聯網服務的下一個汽車戰略。百度本身擁有豐富的後市場、娛樂搜索等內容資源。無人駕駛將是承載百度整個生態圈的下一個平台。

2）汽車企業和傳統零部件公司的理念是自動駕駛給予駕駛者另一個選擇，是對駕駛的補充，注重安全和舒適。對於成本和商業化的考慮，汽車企業採用增強輔助駕駛系統逐步實現自動駕駛。主要的技術手段是增強多個感測器和提高環境感知的演算法來增加汽車的智能化。

感測器融合是必然的趨勢

單實現特定ADAS功能時在成本和性能的綜合篩選下會採取單個感測器的解決方案，但隨著自動程度不斷提高，對安全和可靠性的要求日益增加時，多個感測器融合實現性能最佳的解決方案自動駕駛的必然趨勢。

1）現狀：仍以雷達為主，但視覺系ADAS逐步提高滲透率

整車廠在實現各項ADAS功能的技術路徑並沒有確定，例如目前的整車廠在對如AEB的技術中採用超過10種以上的感測器組合方案。雷達作為較為成熟的技術仍然在ADAS佔有重要地位，視覺系感測器組合同樣擁有實現傳統雷達能實現功能的潛力，正在逐步提高滲透率。

雷達仍然目前仍然佔據前視和後視絕大部分市場，目前如自適應巡航(ACC)、自動泊車等均是以雷達組合的方式實現。

短距雷達和單目攝像頭組合感測器融合(senorfusion)能達到極大的效果以及多種應用潛力，但目前應用較少。

2）ADAS發展將帶來感測器相當目前近3倍的市場需求

多種ADAS的重要功能都無法脫離視覺系感測器，這將帶來攝像頭感測器的旺盛需求。2014年車載攝像頭的需求量約為3600萬顆，預計到2019年，攝像頭感測器的需求量將達到9300萬顆，2020年平均每輛車都裝備有超過一個攝像頭。2020年我國超過50%的自主品牌汽車將裝備有一個攝像頭。中短距雷達同樣具有較大成長空間，預計2019年中短距雷達將達到3400萬顆，是目前需求量的近三倍。

6. 結論和趨勢

1. 短中期：提升單車智能，ADAS產業最為收益

1）環境感知是核心ADAS、無人駕駛的核心環節，關註上市公司布局和標的質量

重點推薦：東軟集團(深厚汽車電子積累、ADAS環境感知*計算機組覆蓋*)、歐菲光(車載攝像頭、ADAS環境感知*電子組覆蓋*)、星宇股份(進軍ADAS智能駕駛)

2）車載信息系統是感知預警等功能的良好「媒介」，將會率先裝配智能駕駛功能

重點推薦：威帝股份(客車車載系統)；建議關註：索菱股份(智能車載系統)

3）執行機構是自動駕駛必要環節，整合環境感知有望提供全套高度自動駕駛方案

國內執行機構企業是最有潛力開發出AEB、ACC等功能的企業，打破壟斷成為ADAS系統供應商、自動駕駛解決方案提供商。

重點推薦：亞太股份(電控剎車)、萬安科技(電控剎車)、拓普集團(智能剎車)、星宇股份(智能車燈)；建議關註：浙江世寶(電控轉向)

4) 制動：電動制動技術是實現AEB、ACC的關鍵技術

亞太股份和萬安科技是少有的國內正在研製。拓普集團2005年成立了汽車電子系統事業部，已經量產了汽車電子真空泵(制動系統的核心部件之一)，且一直在研發儲備智能剎車系統相關新產品。

5) 轉向：電控轉向是實現自動轉向必要升級

浙江世寶目前已經開發出擁有自主知識產權的節能環保型電動轉向系統。亞太股份和萬安科技均在研發電子助力轉向功能。

2. 中長期：車聯網實現無人駕駛智慧交通

1）關注互聯網企業無人駕駛路徑增量—高精度地圖全局規劃

重點推薦：四維圖新(高精度地圖)

2）車聯網為軸心的智慧交通、內容服務、汽車共享

亞太股份參股鈦馬信息、萬安科技參股飛馳鎂物，未來有望提供一個智能網聯的自動駕駛解決方案，完成智能駕駛、大數據採集、智慧交通網聯增加的綜合服運用。

重點公司詳情：

1. 亞太股份：產業布局最為完善的無人駕駛標的。公司投資前向啟創、鈦馬信息、輪轂電機公司Elaphe，集團投資杭州智波科技，在智能駕駛、車聯網方面領先布局：1)前向啟創提供完整的車載高級駕駛輔助系統產品，以及全套的解決方案，後裝產品有望短期落地。2)鈦馬信息定位於車載移動互聯網服務運營商，可利用先進的大數據云平台和多個系列的智能終端產品，提供車聯網整體解決方案及運營外包服務。3)Elaphe在輪轂電機研究、開發等方面處於世界領先地位，亞太股份未來將與Elaphe在中國成立合資公司。4)智波科技主要產品為毫米波防撞雷達系統。通過一列產業布局，公司在無人駕駛汽車環境感知、主動安全控制、互動互聯的技術儲備逐步完善，未來成長空間廣闊。

2. 星宇股份：估值便宜、業績穩健的智能駕駛標的。公司LED、AFS等汽車電子業務佔比已達15%，AFS隨動轉向智能車燈已開始配套廣汽傳祺GS4，未來有望逐步進入合資品牌，ADB自適應大燈的研發正在進行中。公司非公開發行將募資7億元用於車燈及車燈電子、智能駕駛研發、車載無線充電、抬頭顯示、感測器技術、智能化生產線等項目的研發，保障公司的可持續發展。公司實施員工持股計劃，2015年至2017年每年實施一期，打通長效激勵機制。公司已經進入大眾、通用、日產、豐田、福特、本田等國內主流合資車企，明年新增配套車型主要包括一汽大眾寶來、邁騰、奧迪Q3等，產品結構進一步優化。綜合考慮公司的客戶、產品結構，預計未來兩年有望保持15%以上的較快增長，目前僅對應2016年30倍PE。

3. 金固股份：參股蘇州智華，具備乘用車前裝資質的稀缺智能駕駛標的。公司目前持有蘇州智華20%的股權，後者主要產品為汽車智能駕駛輔助產品，包括基於攝像頭的全景泊車系統、車道偏離報警及車道保持輔助系統、前向碰撞預警系統、行車記錄儀、車載攝像頭系列產品，基於超聲波雷達的自動泊車系統、盲點探測系統等。蘇州智華已成功進入國內多家商用車和轎車前裝配套供應體系，處於國內領先地位。此外，公司持有上海語境12.5%的股權，探索車聯網及智能交通平台搭建。

4. 中原內配：參股靈動飛揚，智能駕駛系統進入東風風神前裝市場。公司戰略入股汽車駕駛輔助系統企業靈動飛揚，佔比15.3%。靈動飛揚在智能駕駛領域具有行業領先地位，產品包括Birdview(三維鳥瞰行車輔助系統)、LDWS(車道偏離預警系統)、BSD(盲點監測系統)、FCW(前方碰撞預警系統)等，在前裝和後裝市場建立了良好的產品和技術服務口碑。我們認為，公司戰略入股靈動飛揚，將發揮公司的客戶和市場優勢，推動靈動飛揚在前裝和後裝市場的產品技術研發及市場開拓。

5. 威帝股份：車身CAN匯流排是汽車核心數據的入口，具備向智能駕駛和車聯網擴張的天然優勢。公司是國內領先的汽車電子龍頭企業，主要產品為客車CAN匯流排產品，市場佔有率40%以上。車身CAN匯流排是汽車核心數據的入口，從產品端公司有望向智能駕駛擴展，從數據運營端公司有望向車聯網擴張。目前公司正在大力研發車聯網雲計算服務平台，將汽車匯流排的數據通過無線網路上傳至雲端，實現車輛的大數據服務，如車隊管理、駕駛行為分析等功能。遠期看，公司有望通過現有的入口優勢卡位車載服務系統，直接面對終端消費者，由傳統零部件供應商向綜合服務商轉變。