未来汽车终极方向竟然是无人驾驶？！

【编者按】去年12月16日，百度宣布无人驾驶路试成功，随后成立无人驾驶事业部。2016年1月6日，CES消费电子展在美国拉斯维加斯开幕，464个汽车相关厂商参展，创历史之最；无人驾驶从理想照进现实，必将成为未来5-10年汽车产业和A股最重要的投资热点之一。

奥迪、大众等传统汽车厂商，以及Faraday Future等创新公司发布了全新自动驾驶车型。2016年4月，上汽和阿里或将在北京车展发布首款互联网汽车，长安、北汽、乐视等亦有望展出无人驾驶汽车。

Uber和滴滴快的共享模式开始改变消费者用车行为，从重“拥有权”向重“使用权”过渡。宝马、奔驰、大众等汽车巨头已经开始进入汽车共享领域，Uber亦与卡耐基梅隆大学共同研发无人驾驶车。未来，无人驾驶的共享汽车（SAV，Shared Autonomous Vehicle）或将成为汽车的终极形态，传统汽车公司和新兴互联网公司沿着“智能化”和“网络化”的路径逐步演变。

必经之路：车辆智能化+道路和交通设施智慧化

无人驾驶按照汽车控制权及安全责任分配可分为不同级别。不同组织的分级标准各有不同：美国高速研究所（BASt）、美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）、国际自动机工程师学会（SAE）的标准大体相同，具体级别稍有差别。其中SAE分级最详细，将无人驾驶技术分为六个等级：完全手动驾驶（0级）、辅助驾驶（1级）、部分模块自动化（2级）、特定条件下自动化（3级）、高度自动化（4级）以及全自动化的无人驾驶（5级）。前三级（0-2）仍以手动驾驶为主，需要驾驶员观测周边驾驶环境，而后三级中则为智能驾驶系统观测周边环境。目前我们正处在智能辅助驾驶和半自动驾驶阶段，未来将加速向自动驾驶的阶段推进。

对于无人驾驶的实现方案主要有两条，其一是车辆自身通过高精度传感器、人工智能等技术实现自动驾驶。而另一条路径则是通过大数据交互，将车辆、道路信息、路况信息之间形成通信网络。我们认为，若要实现无人驾驶，两条路径缺一不可。按照欧洲道路运输研究咨询委员会（ERTRAC）2015年对于无人驾驶路径的预测，这两条路径将在2020年开始融合，并预计在2030年最终实现城市环境的无人驾驶。

车辆智能化：辅助驾驶系统（ADAS）装配率将快速提升。车辆智能化的主要实施方案为：采用高精度传感器，如微波雷达、激光雷达等使得汽车具有感知周边驾驶环境的能力；具有强大的计算芯片及核心算法针对不同的环境得出相应的驾驶策略；最后使用相应的执行系统进行物理操作。我们认为，完全无人驾驶由于技术、法规等限制尚需时日，车辆智能化的发展将从辅助驾驶系统（ADAS）开始，并逐步提升其应用能力和操作权限，最终实现完全无人驾驶。

道路交通智慧化：车联网+智能交通为终极模式，但实现门槛较高。我们认为道路交通智慧化主要分为两个部分：1）车与车之间通信（V2V），信息包括速度、位置、驾驶方向、刹车等；2）车与交通系统之间通信（V2X），信息包括实时路况、道路信息、行人信息等。在此情况下，将极大提升整个交通系统的驾驶安全性及交通效率，与车辆智能化形成良好的协同效应。但目前实现仍有几点困难：1）车辆通信数据标准仍不统一；2）目前无线通讯技术较难满足响应速度要求；3）智能交通基础投入较大。

国内零部件公司积极布局ADAS

驾驶辅助系统（ADAS）进入快速发展期，预计2020年市场规模接近2000亿元。根据技术条件和产业化发展阶段，目前处于第一阶段向第二阶段的发展期，驾驶辅助系统（ADAS）装配率将快速提升。预计2015年全球ADAS相关产品市场规模约500亿元，2020年市场规模接近2000亿元，其中中国市场规模超过500亿，市场份额接近30%。

传统国际汽车零部件巨头具有竞争优势，占据主流整车厂前装市场。博世、大陆、德尔福、电装等国际零部件巨头，以及新兴创业型公司Mobileye，在ADAS领域仍具有明显的技术优势，占据国际主流汽车厂商的前装市场。

国内创业型公司与传统零部件厂商合作，有望逐步切入前装市场。苏州智华、前向启创等国内ADAS供应商，已具备研发、生产ADAS系统的能力。考虑中国消费者年龄结构更年轻，对新鲜事物的接受程度较高，中国ADAS供应商通过后装市场积累了一定的资本和技术。目前，传统零部件上市公司通过参股、技术合作等方式进入，双方可在技术研发和客户拓展等方面形成互补，有望逐步切入前装市场。

无人驾驶是跨行业、跨学科的综合技术

无人驾驶生态的完善需要传感器、处理器、执行器、大数据、基础设施的支持。无人驾驶将利用摄像头及雷达传感器获得的信息与高精度的3D数字地图进行对比，首先锁定车辆自身目前所处的位置，并确认车道线及周边是否存在障碍物。在掌握这些周边情况后，判断行驶路线，通过向执行器下达按照该路线行驶的驾驶操作指示，实现自动行驶。行驶途中可进行实时定位并瞬时感应周边环境变化，为下一步的认知、判断做出反馈。

因此，传感器：雷达、摄像头等元器件将大规模使用。无人驾驶汽车借助于多种信息采集设备，包括光学摄像头、激光传感器、雷达、红外夜视仪等，对汽车周围的车、行人、车道、障碍物、交通信号进行精细识别。

执行器：自动驾驶根据感知周围环境，对车身进行加速、刹车、转向等操作，电动助力转向系统、紧急制动系统将得到大规模普及。

大数据：细粒度实时地图数据+高精度导航是实现无人驾驶的技术基础。无人驾驶对数据的精细化、实时化要求越来越高，精确到厘米级的细粒度地图、精细实时路况、高精度导航的信息配合将协助车辆处理路况信息并做出相应的动作。

基础设施：多层次的道路交通大数据是实现无人驾驶的重要外部基础之一。智能交通的功能主要包括：城市交通管理、高速公路交通管理、智能公交、车辆管理、车辆调度、交通诱导等；目前我国的智能交通从基础设施建设阶段逐步向智能交通服务转型。未来在主干道的全程多层次的传感器数据采集，将是实现无人驾驶的重要外部基础之一。

风险因素

短期内，无人驾驶仍面临三大制约因素：技术安全、法规伦理及过渡风险：非自动和完全自动驾驶并存的混合阶段可能引发较高的事故率。我们认为，技术安全和法规伦理障碍均有望较快得到突破，但混合阶段将是未来无人驾驶汽车的艰难转型期。

投资策略

投资建议、行业评级

无人驾驶将成为未来5-10年汽车产业和A股投资最重要的热点之一，维持行业“强于大市”评级。

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