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报告简介
报告目录
2016年中国智能驾驶行业深度调研报告
正文目录
1、智能驾驶发展概述 5
1.1、智能驾驶发展历程 5
1.2、智能驾驶：IT 发展的必然趋势 7
1.2.1、国外智能驾驶发展情况 7
1.2.2、国内智能驾驶发展情况 8
1.2.3、智能驾驶：IT 发展的必然趋势 9
1.3、智能驾驶的实现 9
1.3.1、智能驾驶的政策不断落地 9
1.3.2、智能驾驶技术不断取得突破 10
1.3.3、无人驾驶产业链协同性逐步增强 11
1.3.4、实现无人驾驶的两条基本路径 12
2、智能驾驶细分领域之一：ADAS 13
2.1、ADAS：无人驾驶的必经之路 13
2.2、ADAS 市场规模分析 13
2.3、ADAS 实现的功能分析 15
2.4、ADAS 国内外市场竞争格局分析 18
2.5、国外企业代表：Mobileye 20
2.6、国内代表厂商：东软集团 22
2.7、ADAS 未来发展分析 23
3、智能驾驶领域分析之二：高精度地图 24
3.1、高精度地图：无人驾驶的必要条件 24
3.2、高精度地图三大主要功能 25
3.2.1、地图匹配 26
3.2.2、辅助环境感知 26
3.2.3、路径规划 27
3.3、高精度地图的制作 27
3.3.1、采集车测绘 28
3.3.2、“众包”测绘 29
3.4、高精度地图的发展 31
3.5、高精度地图的竞争格局分析 32
3.6、云服务是高精度地图的技术基础 35
4、智能驾驶细分领域之三：感知层 35
4.1、毫米波雷达 36
4.2、视觉传感器 38
4.3、激光雷达 40
4.4、夜视系统 43
4.4.1、微光夜视技术 43
4.4.2、主动红外夜视技术 44
4.4.3、热成像夜视技术 45
5、智能驾驶细分领域之四：智能决策 47
5.1、智能驾驶的大脑：决策层 47
5.2、路径规划算法 49
5.2.1路径规划算法的重要性 49
5.2.2、路径规划算法的分类 50
5.2.3、典型的路径规划算法 51
（1）Dijkstra（迪杰斯特拉）算法 51
（2）Lee 算法 51
（3） Floyd 算法 52
（4）启发式搜索算法——A* 算法 52
（5）双向搜索算法 52
（6）蚁群算法 52
5.3、决策层的技术必备：深度学习算法 52
5.3.1、深度学习算法决定智能决策系统 53
5.3.2、Mobileye 和谷歌无人驾驶的作用 55
6、投资机遇分析分析 57
7、国内主要公司分析 58
7.1、四维图新 58
7.2、东软集团 60
6.3、千方科技 61
6.4、启明信息 63
8、风险提示 64
图表目录
图表 1：无人驾驶技术发展大事记 5
图表 2：智能驾驶各大参与者的进展情况 6
图表 3：各国无人驾驶研发最新进展 7
图表 4：中国智能驾驶汽车发展历程 8
图表 5：无人驾驶汽车市场预测 9
图表 6：各地方无人驾驶政策 10
图表 7：NHTSA 无人驾驶五阶段 10
图表 8：智能驾驶技术 5 级图 11
图表 9：智能驾驶产业链分解 11
图表 10：ADAS 是传统汽车向无人驾驶驾驶过渡的桥梁 13
图表 11：2016-2020年全球 ADAS 规模预测（亿元） 14
图表 12：2016-2020年中国 ADAS 市场规模预测（亿元） 14
图表 13：2014 年 ADAS 各个功能件在全球的渗透率 15
图表 14：环境感知传感器实现的功能 15
图表 15：ADAS 的技术分布情况 16
图表 16：ADAS 系统实现的功能（1） 16
图表 17：ADAS 系统实现的功能（2） 18
图表 18：国外主要涉及技术和部件的公司 18
图表 19：ADAS 的产业链 19
图表 20：ADAS 在全世界的装配比例 19
图表 21：乘用车 ADAS 竞争格局 19
图表 22：国内主要涉及技术和部件的公司 20
图表 23：Mobileye 的硬件 21
图表 24：东软集团的后方辅助系统识别启动效果图 22
图表 25：无人驾驶信息融合 23
图表 26：HERE 的 HD LIVE 地图能实现 20cm 以内的精确度 24
图表 27：谷歌汽车事故现场 25
图表 28：高精度地图的主要功能 26
图表 29：高精度地图的地图匹配功能 26
图表 30：高精度地图的主要功能 27
图表 31：电子地图及高精度地图产业链状况 27
图表 32：HERE 采集车 28
图表 33：TOMTOM 采集车队 28
图表 34：GPS 对行驶路径的记录 29
图表 35：摄像头对路面信息的采集 29
图表 36：车厂与 ME 合作进行“众包”地图测绘 30
图表 37：两种测绘技术对比情况 31
图表 38：目前各厂商对高精度地图的研发 32
图表 39：我国主要导航电子地图资质单位 32
图表 40：2015 年第四季度前装车导航市场份额 33
图表 41：国内导航品牌认可度 33
图表 42：高精度地图未来竞争格局 34
图表 43：云平台帮助高精度地图实现实时更新 35
图表 44：环境感知是智能驾驶的起点 36
图表 45：主流车载毫米波雷达 36
图表 46：不同频率的毫米波雷达比较 37
图表 47：Denso’s 77 GHz DBF sensor 37
图表 48：2014-2020年全球毫米波雷达市场发展预测（单位：万颗） 37
图表 49：博世的立体摄像机 38
图表 50：摄像头类别及其功能对比 38
图表 51：国内市场主流的 Mobileye560 系统 39
图表 52：2016-2020年国内车载摄像头预测（单位：万颗） 39
图表 53：百度及谷歌所采用的64 先激光雷达 40
图表 54：Velodyne 的三类产品及比较 41
图表 55：低成本激光雷达-Ultra Puck 42
图表 56：低成本激光雷达-S3 42
图表 57：2016-2020年全球激光雷达市场规模预测 42
图表 58：三大传感器优劣势 43
图表 59：第二代微光夜视技术 43
图表 60：主动夜视技术原理 44
图表 61：自制主动夜视仪 44
图表 62：奥迪采用热成像夜视技术 45
图表 63：热成像能在夜间清晰分辨行人 45
图表 64：夜视技术比较 46
图表 65：路径规划 47
图表 66：路径规划的关键点 47
图表 67：决策层原理图 48
图表 68：路径规划涉及到的三个层次 49
图表 69：路径规划算法的作用 49
图表 70：路径规划算法的作用 50
图表 71：路径规划算法分类 51
图表 72：深度卷积神经网络在智能驾驶图像识别中的应用 52
图表 73：深度学习算法的决策层 53
图表 74：变道超车示意图 54
图表 75：MobilEye 决策系统智能防撞 55
图表 76：谷歌决策系统 56
图表 77：四维的高精度地图 59
图表 78：四维云平台提供的数据 59
图表 79：四维提供的数据 59
图表 80：基于视觉传感器的东软ADAS 解决方案 60
图表 81：东软汽车辅助驾驶功能 61
图表 82：千方科技的智能驾驶测试基地 62
图表 83：千方科技的交通大数据在电子车牌的应用 62
图表 84：启明信息汽车电子产品 63
图表 85：D_Partner 多行业应用 63
图表 86：启明信息的数据中心 64
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