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无人驾驶的产业发展

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发表于 2017-10-16 14:58:48 | 显示全部楼层 |阅读模式
宏观来说,一个产业的发展应该是至上而下的,上游产业的发展让下游产业更加繁荣,反过来刺激上游产业的发展。理想来说,无人驾驶的产业发展应该分为三个阶段:第一阶段,感知系统的发展,主要包括各类传感器的融合使用及感知决策系统的准确度提升,实现辅助信息的交互及部分自动驾驶功能。第二阶段,支持算法以及决策的芯片成熟,包括算法及芯片设计的发展,实现协同决策及自动驾驶。第三阶段,车联网的发展,实现高精度地图及实时路况信息的更新及通过深度学习实现协同感知。

传感器的融合使用

毫米波雷达:车载毫米波雷达市场主要供应商为传统的汽车电子企业,如博世、大陆、 海拉等,市场占有率头三位的企业占领了50%以上的市场份额。中国市场中高端汽车装配的毫米波雷达传感器依赖进口为主,国内自主品牌的研发生产能力尚需提高。毫米波雷达的核心组成部分为前端单片微波集成电路MMIC和雷达天线高频PCB板,此两项核心技术仅掌握在国外厂商手中。国内企业总体尚处于研发阶段,24GHz的产品已经取得部分研发成果,华域汽车、湖南纳雷、芜湖森思泰克、智波科技等企业在此方面有部分技术积累。

激光雷达:激光雷达是无人驾驶汽车硬件端的核心能力,受益于无人驾驶汽车市场规模的爆发,预计2030年全球激光雷达市场可达到360亿美元的规模。相比于国外的Velodyne、Quanergy等厂商已经具有相对成熟的产品,国内公司在激光雷达生产研发尚处于初步成型阶段。目前国内研发生产激光雷达的初创公司数量很多,但是大多数缺乏完整的产业链及相应的配套设备,受制于硬件成本及技术门槛较高等因素,能够做出成型产品的公司往往很少。目前有产品落地的激光雷达公司包括欧镭激光、镭神智能、思岚科技和速腾聚创等。此类公司竞争的着力点包括四个方面:1. 建立与各车厂的合作关系:发展新客户,抢占新市场并积累市场需求方面的经验;2. 硬件的量产及成本的控制:实现大规模生产的同时降低成本,通过量产实现更大的利润(目前激光雷达的毛利率约为27%);3. 提高产品性能的稳定性,通过快速迭代提高产品工艺,建立技术门槛;4. 综合提供数据存储分析的服务,实现数据格式的统一。

摄像头:预计2020年全球车载摄像头的市场规模约为200亿人民币,模组组装及CMOS供应商共占据超过60%的产业价值,该产业链的其他环节还包括镜头供应商及其他部件的供应商。该模块的行业技术壁垒较高,只有少数厂商具有垂直整合的能力。大部分厂商将业务集中在产业链中的少数环节,行业的集中度很高,大多数环节的前三厂商市场份额合计占总体一半以上:光学镜头主要是台湾的大立光学、大陆的舜宇光学主导,CMOS传感器及图像处理器以欧美和日本韩国的厂商为主,大陆厂商在红外滤光片和模组封装有一定的优势(如欧菲光、水晶光电等)。通常摄像头硬件设备和配套的算法及系统难以分割,硬件设备商将摄像头提供给自动驾驶算法公司或者汽车一级供应商,由这些下游的公司进行硬件、芯片及算法的合成。由于车载摄像头对安全性及稳定性的要求比普通的工业用摄像头高,产品壁垒较高,所以摄像头大厂相对有竞争优势。台湾的同致电子2016年的营业收入预计比2015年增长超过40%,毛利率达到30%。未来的车载摄像头厂商的竞争将主要体现在:1. 与芯片及算法的适配性,提供整体解决方案的能力;2. 产品稳定性安全性等工艺的领先。

总体上说,传感器与配套的算法及芯片相辅相成,未来的趋势是提供完整的一套解决方案,而不是单个零星的硬件。另外,各种类型的传感器的功能各有优势,互相补充,汽车整车厂将融合使用各类传感器,并通过量产及新技术推动传感器的成本下降。

算法及芯片协同发展

ADAS算法及芯片技术门槛高,需要对传感系统采集的数据进行处理,完成对周围环境及自身车况的识别及探知,市场集中度较高。国内的ADAS算法公司主要有深圳佑驾、前向启创、苏州智华等。此类公司根据自身特点及战略目标的不同,围绕算法为中心,有三种商业模式:1. 向汽车一级供应商直接提供算法(或者外购芯片及传感器,提供完整的ADAS模组);2. 建立生产线,提供自产的完整ADAS模组给一级供应商或后装市场;3. 将自身研发的芯片与算法绑定出售。 由于可以通过算法升级实现更多功能,且企业内部的自身成本与建立传感器生产线相比非常低(主要是人工的成本),所以产业链中的算法环节可以带来30%以上的产品溢价。

高精度地图及车联网的发展

高精度地图参与者主要有图商(如HERE、四维图新)、无人驾驶科技公司(如Google、特斯拉等)、ADAS方案提供商(如Mobileye、前向启创)和传统车企(如通用、大众)等四类。其中除了图商的高精度地图是为地图的标准化准备外,其他参与者绘制的高精度地图都是为了各自环节中的特定需求定制的,标准化程度较低。地图行业的进入壁垒较高,主要由于地图绘制的牌照数量少,数据库建设周期长,投入资金大,而且需要大量依赖长期积累起来的实施技术。另一方面,该行业的规模经济效应明显,一旦建立起市场份额则利润非常可观。以四维图新为例,2016年该公司的综合毛利率约为80%,近50%的营业收入来自车载导航领域。在离线地图的时代,图商主要以销售地图使用许可证(License)为主,但在高精度地图时代下,图商将为用户提供持续的服务。届时一次性收费的模式将被按时间或按产品类型收费的模式取代。

车联网市场的参与方可大致分为四种: 车联网服务提供商、设备供应商、增值服务提供商以及电信运营商。1. 车联网服务提供商居于产业链核心,地位类似于智能手机的操作平台,是传统整车厂和高科技行业巨头竞争的主战场。传统整车厂利用捆绑销售的方式,通过在旗下产品搭载自家品牌的车联网系统,完成用户的原始积累。科技公司则通过与车企在地图、车联网方案、自动驾驶等领域的合作进入车联网生态系统。2. 设备供应商是整个车联网产业链实现的硬件基础。目前该领域尚未形成巨头竞争的格局,留给创业公司发展的空间较大。纵向一体化或者专攻高利润市场将有助于尽快确立竞争地位。3. 增值服务提供商与智能手机App应用的价值类似,市场空间十分巨大,但目前尚处于初级的服务模式当中,参与者鱼龙混杂,竞争的关键点在于精准理解用户需求,提高用户体验。4. 电信运营商主要将用户请求及处理结果在车联网中传递并收取通信费用。国内三大电信运营在通信市场处于绝对的寡头地位。

下游过热

但是根据目前无人驾驶产业链的发展,显然有点下游过热了,大量的风投涌入下游,特别是L4/L5整车的无人驾驶初创公司,而许多上游部件以及核心模块却没有引起太多的注意。资本突然的涌入也造成了L4/L5整车的无人驾驶公司估值的暴涨,也直接导致了无人驾驶从业者人心浮动,大量人才从行业领先地位的无人驾驶公司(包括Google、百度等)流失。这个现象对无人驾驶产业发展并非是好事,也让我们想起了2016年的AR/VR风潮以及后来的AR/VR企业的倒闭潮。个人认为AR/VR的核心问题也是在上游产业链没准备好的情况下,下游产品概念被炒作过热,导致资本的疯狂。

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