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智能駕駛行業滲透率不斷提升，應用領域不斷拓展，市場空間較大

1、智能駕駛產業結構分析

有別于傳統人工駕駛車輛，智能駕駛車輛最大特點是以人工智能技術為主導，其駕駛過程是機器不斷收集駕駛信息并進行信息分析和自我學習從而達到自動駕駛的系統工程。伴隨智能駕駛技術的發展，汽車將從過去的封閉轉向開放，融入到聯網的平臺中進行實時的信息交互。

智能駕駛產業鏈與汽車產業經過多年發展已形成的成熟產業鏈分工基本一致，主要由后服務市場、整車廠商、一級供應商、二級供應商及其他上游原材料、設備供應商等構成，專業化分工有序，形成競爭加合作的產業鏈生態。

產業鏈上游主要由各類傳感器、芯片、軟件算法、高精地圖等產業組成。隨著我國芯片產業不斷成熟，預計在十四五期間將迎來技術突破。與此同時我國涌現一批專注于智能駕駛解決方案的企業，在智能駕駛技術及解決方案上實現突破。處于中游的整車廠商通過自主研發或合作研發的方式不斷開發具備智能駕駛功能的汽車并制定智能駕駛車輛研發計劃。智能駕駛技術升級及智能駕駛車輛的運營衍生出了下游服務市場，車輛逐漸擁有更加自主化的駕駛能力，無人配送車、無人網約車運營及工程車輛的運營和改裝將幫助企業在運輸環節降本增效。

2、智能駕駛滲透率逐年提升，應用領域不斷擴展，潛在市場空間較大

隨著輔助駕駛功能逐步量產，乘用車中除了已大量普及的 L0 級的輔助功能外，L1-L2 級的高級輔助駕駛技術也逐步成為行業標配，滲透率逐年提升，智能駕駛有著較大的潛在市場空間。

目前，全球汽車智能駕駛行業處于從 L1-L2 級向 L3 級衍進的過程中。2022年上半年，國內具備組合駕駛輔助功能的乘用車達到 228 萬輛，滲透率升至 32.4%，同比增長 46.2%。我國L2級輔助駕駛乘用車新車市場滲透率已提升至30%。目前 L1 級別輔助駕駛功能并未發揮出車輛硬件的最大效用，加之 L2 級的快速滲透和成本的降低，預計僅搭載 L1 級別功能的乘用車將逐漸減少，未來 L2 級別功能將逐漸取而代之，預計 2025 年我國乘用車高級輔助駕駛的滲透率或達到 65%。

3、智能泊車作為典型應用場景具備快速落地的潛力，推動智能駕駛技術快速發展

智能泊車系統是智能駕駛的典型應用，提高了車輛的智能化水平和安全性，進一步降低了新手司機駕駛車輛的難度，為推動智能駕駛的普及打下了基礎。政策方面也對智能泊車輔助的發展給予了明確支持，《新能源汽車產業發展規劃（2021-2035 年）》中提出引導汽車生產企業和出行服務企業共建“一站式”服務平臺，推進自主代客泊車技術發展及應用。隨著整車廠商對于輔助泊車的加速量產和升級迭代，預計到 2025 年，國內全自動泊車系統市場規模有望達到 244 億元，未來三年平均復合增長率將近 50%。

2019-2025年我國全自動泊車系統市場規模分析及預測

資料來源：普華有策

早期輔助泊車系統以單一倒車雷達形式為主，主要提供倒車預警功能；后逐漸發展為 AVM 系統，結合車載大屏為駕駛員提供 360°全景影像。而隨著技術的升級迭代，APA、RPA、HPP 和 AVP 逐漸量產裝車，泊車系統的功能不斷完善，逐步為駕駛員解決泊車痛點。目前 APA 泊車輔助功能在現階段可滿足大部分消費者需求，其裝機量不斷提升，同時正在從高端車型向中低端車型滲透，未來有望成為智能駕駛汽車的標配。HPP 和 AVP 等 L3+泊車方案在使用層面減少了車主停車、取車的時間，常作為高端車型的選裝配置或中低端車型的高配版配置，未來市場存在較大增長空間。

（1）APA 裝配率持續增長，具備巨大增長潛力

2021 年度（不含進出口）乘用車新車前裝標配搭載 APA（包括半自動泊車）上險量為 243.26 萬輛，同比增長17.64%，前裝標配搭載率為 11.93%，整體呈平穩增長態勢。在政策、市場、消費者三重作用的推動下，國內 ADAS 滲透率保持穩定增長，其中 L2 級 ADAS系統的滲透率不斷提升，已超過 L1 級，成為主要的輔助駕駛方案。作為 L2 級ADAS 系統，APA 技術逐漸成熟，一方面解放了駕駛員的手和腳，用戶體驗得到質的提升，大眾接受度不斷提高；另一方面，APA 實現量產使得其價格進一步下降，因此 APA 裝配率未來仍有較大的增長空間，預計到 2025 年 APA 滲透率將達到 45.9%，市場未來仍有巨大空間。

（2）AVP 有望率先打破乘用車 L4 級別智能駕駛功能的量產僵局

隨著智能泊車技術的不斷迭代，智能泊車功能的實用性也越來越強。由于停車場具有半封閉特性，且泊車速度較低，場景對于遠距離傳感器的依賴較低，因此 AVP系統或將成為乘用車中最快量產落地的 L4 級別智能駕駛功能。

自主代客泊車需要實現更精準的感知，擁有更強大的算力、更先進的智能駕駛算法，當前 AVP 相關技術有待突破，大部分車型仍處于示范、測試階段，主要為豪華車型裝配自動代客泊車 AVP 功能。隨著 APA 功能逐漸普及，AVP 功能落地則成為諸多車企量產計劃中的重點，部分整車廠商已向公眾展示了搭載 AVP功能的車型，包括一汽紅旗 E-HS9、威馬 W6 等。AVP 系統市場中，歐美國家該功能研發早、技術先進，其占據全球 AVP 系統市場主要份額。亞太地區 AVP 系統起步較晚，但發展迅速，隨著中國、印度等新興經濟體的崛起，為亞太地區AVP 系統市場發展帶來巨大增長動力。

4、智能駕駛功能普及帶動車載傳感器需求大幅上升

目前，普通汽車一般安裝數十個傳感器，而高級轎車則安裝多達上百個傳感器。全球范圍內，智能駕駛技術不斷向高階躍進，對于傳感器的需求也隨之快速攀升。隨著智能駕駛功能在汽車應用的普及和多樣化發展，汽車傳感器市場預計將保持快速增長。

汽車智能駕駛感知系統已逐步作為標配而廣泛應用于高、中、低檔等各類車型。智能駕駛的冗余和容錯要求導致越是高階的智能駕駛需要裝配越多的汽車智能駕駛感知系統，所以隨著智能駕駛階段的提升，單車智能駕駛感知所需的各類傳感器數量需求預計將同步增加。

5、汽車智能駕駛行業發展趨勢

（1）電子電氣架構由分布式向集中式過渡，智能駕駛控制單元成發展關鍵汽車電子電氣架由于不同車型平臺對模塊的空間布置有物理限制，域集中電子電氣架構易受車型約束，難以大規模推廣使用。未來，汽車電子電氣架構將向車輛集中電子電氣架構轉變，圍繞更大區域內的計算平臺來進行搭建，以一個或若干個核心計算平臺作為基礎，構建完整的軟件系統。

受汽車電子電氣架構由分布式向集中式演變的影響，通過域控制器集成多個不同功能的 ECU 產品，單車裝載 ECU 產品的數量將有所減少。擁有平臺化產品供應能力及集成域控制器設計研發經驗的企業具有較強先發優勢與技術積累，預計將在汽車電子電氣架構集中式的發展趨勢中受益。

（2）多傳感器融合將成為未來智能駕駛的主流方案

隨著智能駕駛級別的提升，車輛所需要的傳感器也越發多樣化，為了應對不同的場景和保證車輛的安全保證，多傳感器融合成為行業趨勢。多傳感器融合技術是對信息的多級別、多維度組合并導出有用的信息，包含圖像信息、點云信息等，不僅可利用不同傳感器的優勢，還能提高整個系統的智能化程度、準確性和魯棒性。

隨著多目攝像頭、毫米波雷達、深度視覺算法和增強型學習決策算法等技術的發展，為了有效使得汽車感知系統形成互補，多傳感器融合已成為眾多整車廠商來提高自身智能駕駛能力的技術之一。

（3）融合泊車前裝滲透率迅速提升，成為主流方案

傳統的自動泊車方案以 12 個超聲波傳感器為基礎，能夠完成橫向、垂直、斜向三種泊車動作，但由于適用場景單一，無法識別劃線車位，且整個泊車過程無法可視化，用戶體驗較差。目前，自動泊車方案正從傳統純超聲波方案向超聲波+視覺融合泊車方案升級；視覺融合全自動泊車系統在使用超聲波傳感器對周圍環境進行檢測的基礎上，增加了環視攝像頭的感知信息，使車輛的感知能力進一步增強，提升了自動泊車功能的使用體驗。國內搭載 APA 功能的新車中，超聲波與視覺融合泊車方案占比逐年上升，從 2018年的 6.8%上升至 2022 年 1-5 月的 48.4%。2022 年，超聲波與視覺融合泊車方案有望超過純超聲波傳感器方案，成為市場主流的自動泊車方案。

更多行業資料請參考普華有策咨詢《2023-2029年智能駕駛行業細分市場調研及投資前景預測報告》，同時普華有策咨詢還提供產業研究報告、產業鏈咨詢、項目可行性報告、十四五規劃、BP商業計劃書、產業圖譜、產業規劃、藍白皮書、IPO募投可研、IPO工作底稿咨詢等服務。

報告目錄：

第一章　智能駕駛技術的基本介紹

1.1　智能駕駛技術的內涵及價值

1.2　智能駕駛與無人駕駛技術

1.2.1　智能駕駛的技術層次

1.2.2　無人駕駛是最高層次

1.2.3　智能駕駛的技術路徑

1.3　智能駕駛的認可程度調查

1.3.1　智能駕駛的接受程度

1.3.2　智能駕駛用戶關注點

1.3.3　智能汽車的購買需求

第二章　智能駕駛行業發展環境分析

2.1　經濟環境

2.1.1　宏觀經濟概況

2.1.2　對外經濟分析

2.1.3　工業運行情況

2.1.4　固定資產投資

2.1.5　宏觀經濟展望

2.2　社會環境

2.2.1　社會消費規模

2.2.2　居民收入水平

2.2.3　居民消費結構

2.2.4　交通暢行需求

2.2.5　駕駛需求上升

2.3　產業環境

2.3.1　汽車保有量上升

2.3.2　汽車工業運行狀況

2.3.3　新能源汽車產銷規模

2.3.4　汽車逐步智能化發展

2.3.5　智能交通發展規模上升

第三章　2018-2022年國內外智能駕駛行業發展分析

3.1　智能駕駛上下游產業鏈分析

3.1.1　產業鏈結構

3.1.2　產業鏈企業

3.2　全球智能駕駛行業發展分析

3.2.1　智能駕駛發展環境

3.2.2　相關政策法規分析

3.2.3　美國行業發展地位

3.2.4　企業布局熱度不減

3.2.5　各國技術發展排名

3.3　中國智能駕駛行業發展分析

3.3.1　智能駕駛行業發展特征

3.3.2　智能駕駛行業發展歷程

3.3.3　我國智能駕駛市場規模

3.3.4　智能駕駛企業地區分布

3.3.5　智能駕駛示范區建設布局

3.4　中國智能駕駛商業化應用領域

3.4.1　共享汽車發展歷程

3.4.2　共享汽車市場規模

3.4.3　共享汽車競爭狀況

3.4.4　共享汽車發展前景

3.4.5　共享汽車發展重點

3.5　智能駕駛產業發展問題

3.5.1　駕駛安全問題

3.5.2　發展體系薄弱

3.5.3　產業機構不完整

3.5.4　法規標準待完善

3.5.5　技術性障礙分析

3.6　智能駕駛產業發展對策

3.6.1　完善相關政策法規

3.6.2　建立行業標準體系

3.6.3　推動核心技術研發

3.6.4　安全技術逐步市場化

3.6.5　集中推進協同創新

第四章　2018-2022年智能駕駛最高層次——無人駕駛行業分析

4.1　無人駕駛汽車發展階段分析

4.1.1　技術研發階段

4.1.2　小規模試驗階段

4.1.3　政策調整階段

4.1.4　銷量猛增階段

4.2　2018-2022年無人駕駛汽車的發展綜述

4.2.1　無人駕駛的可行性

4.2.2　無人駕駛發展回顧

4.2.3　無人駕駛SWOT分析

4.2.4　全球無人駕駛競爭格局

4.2.5　中國無人駕駛競爭格局

4.2.6　無人駕駛汽車購買意愿

4.2.7　無人駕駛汽車規模預測

4.3　無人駕駛技術的商業化應用狀況

4.3.1　商業化應用的背景

4.3.2　在乘用車上的應用

4.3.3　在商用車上的應用

4.3.4　商業化應用前景廣闊

4.4　無人駕駛投資壁壘分析

4.5　無人駕駛汽車發展趨勢及路線分析

4.5.1　無人駕駛商業應用方向

4.5.2　無人駕駛汽車推廣環境

4.5.3　5G加快自動駕駛汽車到來

4.5.4　本土企業融合發展的趨勢

4.5.5　整車企業未來的發展路線

4.5.6　互聯網企業未來發展路線

第五章　2018-2022年智能駕駛技術應用系統分析

5.1　智能駕駛系統

5.1.1　智能駕駛系統的主要構成

5.1.2　智能駕駛系統的運作流程

5.1.3　智能駕駛系統的軟件架構

5.1.4　人機交互系統的基本概況

5.1.5　人機交互系統的核心技術

5.1.6　人機交互系統的發展趨勢

5.2　智能環境感知系統

5.2.1　環境感知系統的內涵

5.2.2　環境感知系統的類別

5.2.3　環境感知的主要硬件

5.2.4　環境感知技術的應用

5.3　輔助駕駛系統（ADAS）

5.3.1　ADAS系統模塊構成

5.3.2　ADAS產業鏈分析

5.3.3　ADAS市場競爭格局

5.3.4　ADAS市場規模預測

5.3.5　ADAS系統發展趨勢

5.4　車聯網（車載信息）系統

5.4.1　車聯網系統內涵及特點

5.4.2　車聯網系統的基本結構

5.4.3　車聯網系統的結構體系

5.4.4　車聯網產業鏈結構分析

5.4.5　車聯網是智能交通的基礎

5.4.6　車聯網標準體系持續完善

5.5　自動駕駛地圖系統

5.5.1　自動駕駛地圖應用需求

5.5.2　電子地圖產業鏈分析

5.5.3　高精地圖成智能車標配

5.5.4　高精地圖商業模式分析

5.5.5　國內高精地圖競爭布局

5.5.6　自動駕駛地圖發展壁壘

5.6　智能駕駛控制系統

5.6.1　智能駕駛的控制方法

5.6.2　智能駕駛的控制技術

5.6.3　電動轉向控制系統

5.6.4　電子自動駐車制動系統

5.6.5　自動剎車緊急制動技術

5.6.6　智能倒車防碰撞系統

5.6.7　電子油門控制系統

5.7　智能駕駛決策規劃系統

5.7.1　決策規劃系統的層次劃分

5.7.2　決策規劃系統的體系結構

5.7.3　決策規劃系統的關鍵環節

5.7.4　決策規劃系統的技術方法

第六章　2018-2022年智能駕駛基礎技術分析

6.1　人工智能技術

6.1.1　技術基本概述

6.1.2　技術應用廣泛

6.1.3　產業鏈結構分析

6.1.4　產業發展特征

6.1.5　技術專利申請狀況

6.1.6　技術主要應用領域

6.1.7　技術應用挑戰分析

6.2　雷達傳感技術

6.2.1　技術基本概況

6.2.2　上下游產業鏈

6.2.3　超聲波雷達產業

6.2.4　毫米波雷達產業

6.2.5　激光雷達產業

6.2.6　應用于智能駕駛

6.3　物聯網技術

6.3.1　技術基本概況

6.3.2　技術應用領域

6.3.3　產業規模狀況

6.3.4　企業競爭布局

6.3.5　產業發展方向

6.3.6　應用于智能駕駛

6.4　大數據技術

6.4.1　技術基本概述

6.4.2　技術應用領域

6.4.3　產業規模狀況

6.4.4　產業競爭主體

6.4.5　應用于智能駕駛

第七章　5G通信技術在智能駕駛行業的應用及影響分析

7.1　5G技術發展概況

7.1.1　通信技術發展歷程

7.1.2　5G技術內涵及特點

7.1.3　三大典型應用場景

7.2　5G行業發展綜況

7.2.1　5G產業鏈結構

7.2.2　5G行業政策環境

7.2.3　5G行業發展水平

7.2.4　5G基站建設狀況

7.2.5　運營商建設布局

7.2.6　5G商業模式分析

7.2.7　5G業務發展趨勢

7.3　5G技術在智能駕駛行業的應用狀況

7.3.1　應用價值分析

7.3.2　應用場景分析

7.3.3　應用重點分析

7.3.4　應用示范分析

7.3.5　企業布局案例

7.4　5G技術在智能駕駛行業的應用前景

7.4.1　應用前景分析

7.4.2　應用機會分析

7.4.3　應用效益評估

第八章　2018-2022年智能駕駛技術應用設備分析

8.1　智能汽車

8.1.1　智能汽車的開發路徑

8.1.2　智能汽車的市場空間

8.1.3　智能汽車的商用前景

8.1.4　智能汽車的發展目標

8.2　智能客車

8.2.1　智能客車路測加快推進

8.2.2　企業布局智能客車動態

8.2.3　智能公交車的信息互聯

8.2.4　智能公交車的智能支付

8.2.5　地區智能公交發展動態

8.2.6　后疫情時代行業的發展

8.2.7　智能公交行業發展對策

8.3　智能卡車

8.3.1　智能卡車配置結構

8.3.2　智能卡車發展價值

8.3.3　智能卡車發展階段

8.3.4　智能卡車布局主體

8.3.5　企業布局動態分析

8.3.6　智能卡車發展問題

8.3.7　智能卡車發展展望

8.3.8　智能卡車發展方向

8.4　智能物流車

8.4.1　物流車市場需求增長

8.4.2　智能物流車應用價值

8.4.3　無人配送相關利好政策

8.4.4　無人配送市場發展狀況

8.4.5　無人配送市場投資前景

第九章　2018-2022年智能駕駛行業布局主體分析

9.1　汽車生產商

9.1.1　整體布局狀況

9.1.2　A公司

9.1.3　B公司

9.1.4　C公司

9.2　互聯網企業

9.3　IT信息企業

9.3.1　A公司

9.3.2　B公司

9.3.3　C公司

9.4　汽車零部件企業

9.4.1　A公司

9.4.2　B公司

9.4.3　C公司

9.5　出行服務商

9.5.1　發展機遇

9.5.2　競爭格局

9.6　初創公司

第十章　智能駕駛技術行業投資分析

10.1　行業投融資分析

10.2　投資熱點分析

10.2.1　分時租賃或成為重點

10.2.2　ADAS產業投資前景

10.2.3　汽車雷達的投資機會

10.2.4　車聯網應用市場預測

10.2.5　汽車座艙行業發展前景

10.3　智能整車操作系統研發項目案例

10.3.1　項目投資概況

10.3.2　項目投資必要性

10.3.3　項目投資可行性

10.3.4　項目投資主體

10.3.5　項目投資規劃

10.4　投資壁壘分析

10.5　投資風險分析

10.5.1　經濟風險分析

10.5.2　政策法律風險

10.5.3　技術風險分析

10.5.4　社會普及風險

10.6　投資路徑分析

10.6.1　智能駕駛的技術路線

10.6.2　智能駕駛的創新路線

10.6.3　智能駕駛的發展路徑

10.6.4　運營用車或首先突破

10.7　投資策略維度分析

第十一章　智能駕駛行業發展前景及規模預測

11.1　智能駕駛行業發展前景及格局分析

11.2　普華有策對2023-2029年中國智能駕駛行業預測分析

11.2.1　2023-2029年中國智能駕駛行業影響因素分析

11.2.2　2023-2029年中國智能駕駛市場規模預測

第十二章　智能駕駛行業的政策環境分析

12.1　智能駕駛技術相關利好政策

12.1.1　智能駕駛相關政策梳理

12.1.2　地方政策支持智能駕駛

12.1.3　智能汽車創新發展戰略發布

12.1.4　自動駕駛發展和應用意見

12.1.5　自動駕駛商業化政策動態

12.2　智能網聯汽車技術標準體系分析

12.3　智能駕駛路測逐步規范化發展

12.4　地區智能駕駛路測政策文件發布