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国际调研机构IDC数据显示,2021年到2023年,全球自动驾驶车辆增长迅速,2021年全球自动驾驶车辆4480万辆,到2023年已经达到6900万辆自动驾驶车辆,年复合增长率超过14%。IDC中国研究总监王军民表示:“我们看到随着技术的创新,汽车行业发生了颠覆性的变化,智驾已经成为智能网联汽车的一个关键特性。”
全球智能驾驶的利好政策和市场规模
中国作为全球新能源汽车大国,早在2021年12月《十四五现代综合交通运输体系发展规划》就定下了方向,中国计划在十四五期间大力推广智能网联车和自动驾驶技术的发展,2023年11月国家推出《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作》的通知。越来越多的应用场景,开始使用智能网联汽车。
美国在智能驾驶的政策推动更为激进,今年3月份美国加州公用事业委员会批准了Waymo在洛杉矶和旧金山半导体扩大无人驾驶出租车服务的计划。
2023年日本更新了《道路交通法》,预计到2025年在全国做50个试点智能驾驶服务;德国则是在2021年更新了《自动驾驶法》,明确规定L4级别的自动驾驶汽车在一定范围内运营。我们认为智能驾驶是全球发达国家大力推动的一个产业。
IDC中国研究总监王军民分享最新的预测数据,2023年,全球智能驾驶市场规模是6900多万辆,绝大多数处于L1级智能辅助驾驶阶段,全球智能驾驶汽车的保有量非常大。IDC预计到2026年全球智能驾驶市场规模会达到8930万辆,未来3年呈现14.8%的复合增长率。他指出,未来智能驾驶市场发展过程中,L2级、L2+级别的智能驾驶汽车会越来越多。
智能驾驶发展的四大驱动因素
IDC调研发现,智能驾驶第一大驱动力是提高车主的驾乘体验,智能驾驶车辆在高速上不需要驾驶者频繁操作,能够自动去开。当道路上有障碍物的时候,汽车会发现它,现在智能驾驶的体验感和安全性会越来越好。
在北京车展上,比亚迪创始人董事长王传迪曾表示,2023年,中国新能源汽车L2自动驾驶的装配量达到386万台,为高阶智能驾驶提供了大量的数据支撑。中国用户对智能驾驶的接受程度高,为智能驾驶的发展提供了市场动力。
第二大驱动力是智能驾驶给产业增长带来新机遇。做智能驾驶车,从车厂到上游产业链,包括芯片、软件,整个产业链都会从中受益。我们调研发现,聚焦智驾芯片、域控制器的企业营收快速增长,有一些企业可能正处于IPO上市阶段,它给整个产业增长带来推动力。
第三大驱动力是降本增效。降本增效在商用智能驾驶领域效果非常明显。第四个驱动力是降低能耗ESG。
特斯拉、华为入局,智能驾驶的落地难题两大破局方法
IDC中国研究总监王军民表示,当下智能驾驶还存在不少痛点问题,一是智能驾驶车辆对动态环境的适应能力。尽管在简单和封闭的道路上,如高速公路,当前的智能驾驶技术已表现出色,但是进入复杂和多变的城市问题,问题接踵而来。目前的算法和算力还不足以全面面对。
破局第一方向,算法迅速升级推动智能驾驶功能效果提升。特斯拉推出了BEV+Transformer的算法框架,还有端到端的自动驾驶,这些都促进了自动驾驶算法的迭代。此外,在激光雷达、高算力芯片都可以提升汽车对各种路面情况的反应效率,还有高精度地图可以精准掌握道路的情况。问界、小鹏汽车使用激光雷达,可以快速识别前面的障碍物,但是成本要高一些。小马智行、萝卜快跑在L4级采用激光雷达,依赖激光雷达来保障运行过程中对障碍物的识别。
智驾破局第二方向,大模型赋能下的数据闭环提升算法迭代效率。
智能驾驶汽车在算法的训练过程中,数据非常重要。新的智能驾驶开发平台一体化,无缝融合,不仅采集车的数据可以上传出来,量产车也可以实时传导到厂商平台,通过厂商的平台快速的把这些数据进行分析,然后数据检索,标注模型训练仿真,这都是一系列的自动化的闭环的一个过程完成,最后完成OTA升级,效果相当于每天有几个小版本的模型升级。我们看到,基于大模型下赋能下的数据闭环,有效的提升整个算法迭代的效率。
行业专家表示,未来算力和数据将成为未来智能驾驶比拼的核心,实现智能驾驶车辆更好的避障。过去,往往是在车端堆砌传感器、芯片的数量和性能,但是随着端到端特斯拉FSD入华,未来智能驾驶比拼的核心变成算力和数据。特斯拉FSD入华,将倒逼中国智能驾驶汽车在视觉方案和激光方案上做进一步的变化和升级,未来如何,我们将拭目以待。
国际调研机构IDC数据显示,2021年到2023年,全球自动驾驶车辆增长迅速,2021年全球自动驾驶车辆4480万辆,到2023年已经达到6900万辆自动驾驶车辆,年复合增长率超过14%。IDC中国研究总监王军民表示:“我们看到随着技术的创新,汽车行业发生了颠覆性的变化,智驾已经成为智能网联汽车的一个关键特性。”
全球智能驾驶的利好政策和市场规模
中国作为全球新能源汽车大国,早在2021年12月《十四五现代综合交通运输体系发展规划》就定下了方向,中国计划在十四五期间大力推广智能网联车和自动驾驶技术的发展,2023年11月国家推出《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作》的通知。越来越多的应用场景,开始使用智能网联汽车。
美国在智能驾驶的政策推动更为激进,今年3月份美国加州公用事业委员会批准了Waymo在洛杉矶和旧金山半导体扩大无人驾驶出租车服务的计划。
2023年日本更新了《道路交通法》,预计到2025年在全国做50个试点智能驾驶服务;德国则是在2021年更新了《自动驾驶法》,明确规定L4级别的自动驾驶汽车在一定范围内运营。我们认为智能驾驶是全球发达国家大力推动的一个产业。
![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/EA/22/wKgaomZSQuqAAI8_ABEZA-JQyH0946.png)
智能驾驶发展的四大驱动因素
IDC调研发现,智能驾驶第一大驱动力是提高车主的驾乘体验,智能驾驶车辆在高速上不需要驾驶者频繁操作,能够自动去开。当道路上有障碍物的时候,汽车会发现它,现在智能驾驶的体验感和安全性会越来越好。
在北京车展上,比亚迪创始人董事长王传迪曾表示,2023年,中国新能源汽车L2自动驾驶的装配量达到386万台,为高阶智能驾驶提供了大量的数据支撑。中国用户对智能驾驶的接受程度高,为智能驾驶的发展提供了市场动力。
第二大驱动力是智能驾驶给产业增长带来新机遇。做智能驾驶车,从车厂到上游产业链,包括芯片、软件,整个产业链都会从中受益。我们调研发现,聚焦智驾芯片、域控制器的企业营收快速增长,有一些企业可能正处于IPO上市阶段,它给整个产业增长带来推动力。
第三大驱动力是降本增效。降本增效在商用智能驾驶领域效果非常明显。第四个驱动力是降低能耗ESG。
特斯拉、华为入局,智能驾驶的落地难题两大破局方法
IDC中国研究总监王军民表示,当下智能驾驶还存在不少痛点问题,一是智能驾驶车辆对动态环境的适应能力。尽管在简单和封闭的道路上,如高速公路,当前的智能驾驶技术已表现出色,但是进入复杂和多变的城市问题,问题接踵而来。目前的算法和算力还不足以全面面对。
![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/EA/22/wKgaomZSQvaAHOzjAA659EYolVA939.png)
智驾破局第二方向,大模型赋能下的数据闭环提升算法迭代效率。
智能驾驶汽车在算法的训练过程中,数据非常重要。新的智能驾驶开发平台一体化,无缝融合,不仅采集车的数据可以上传出来,量产车也可以实时传导到厂商平台,通过厂商的平台快速的把这些数据进行分析,然后数据检索,标注模型训练仿真,这都是一系列的自动化的闭环的一个过程完成,最后完成OTA升级,效果相当于每天有几个小版本的模型升级。我们看到,基于大模型下赋能下的数据闭环,有效的提升整个算法迭代的效率。
行业专家表示,未来算力和数据将成为未来智能驾驶比拼的核心,实现智能驾驶车辆更好的避障。过去,往往是在车端堆砌传感器、芯片的数量和性能,但是随着端到端特斯拉FSD入华,未来智能驾驶比拼的核心变成算力和数据。特斯拉FSD入华,将倒逼中国智能驾驶汽车在视觉方案和激光方案上做进一步的变化和升级,未来如何,我们将拭目以待。
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