2024年1-3月L2級及以上智能駕駛裝機量已達194萬套，滲透率達到43%。從功能來看，領航輔助功能滲透率增速明顯，已經突破5%。

對此，2024年5月22日，在第六屆智能駕駛地圖與定位大會上，蓋世汽車研究院高級總監王顯斌談到，在20萬以上車型中，L2級自動駕駛的標配率已近90%，未來增長潛力主要集中在20萬以下車型。從當前車展及供應商的技術方案看，純視覺及高性價比傳感器解決方案的推出，將加速20萬以下車型導入輔助駕駛功能。

王顯斌還指出，輕地圖并非意味著完全不需要地圖，而是對地圖的精度和依賴進行了優化。對于智能汽車，導航地圖仍是必需。輕地圖的理念在于通過其他傳感器或慣導系統來弱化對高精度地圖的依賴，并增強對特定場景的感知能力，以滿足智能駕駛的高階需求。

蓋世汽車研究院高級總監

以下為演講內容整理:

自動駕駛進程

下圖是從去年開始蓋世汽車研究院基于終端保險數據所建立的中國乘用車智能駕駛配置數據庫。數據顯示，2024年1-3月L2級以上智能駕駛裝機量已達194萬套，滲透率達到43%。從功能來看，領航輔助功能滲透率增速明顯，突破5%。

圖源:演講嘉賓素材

前面所提及的圖表聚焦于整個乘用車市場，當我們單獨考察新能源市場時，會發現自動駕駛技術的標配率更高。2024年1-3月新能源乘用車市場L2級別標配量達92.4萬輛，市場滲透率超過53.3%，其中20萬以上價格區間車型L2滲透率均已經達到89%以上。未來增長潛力較大的市場將是20萬以下的車型。從今年的車展及近期眾多供應商的技術方案來看，采用純視覺技術或性價比較高的傳感器解決方案的產品紛紛涌現，這些產品有望在未來迅速滲透到20萬以下的車型中，為其導入輔助駕駛功能。

圖源:演講嘉賓素材

從供應鏈的角度來看，ADAS的供應鏈構成相當復雜，涵蓋了從感知、決策、規劃到最終執行端等多個環節。目前國內在域控制器層面處于領先地位，除特斯拉外，國內的主要Tier 1供應商德賽、華為等，占據了極大的市場份額。此外，還有部分車企選擇自研，或找消費電子做精密生產。

盡管國內在激光雷達、域控芯片方面發展較快，但在行車ADAS系統解決方案上有待提升。相比之下，在泊車領域，由于工況相對簡單，國內企業的增長較為迅速。在傳感器方面，尤其是攝像頭、毫米波雷達，包括毫米波雷達的芯片，國內目前仍存在一定的短板。這些領域的技術門檻較高，需要持續的技術研發和創新。

高精地圖與定位技術應用展望

另一個重要的組成部分是地圖。當前市面上出現了重感知、輕地圖的方案，這一現象背后有一定原因。關于地圖的資質問題，目前只有19家企業通過了2022年最新一版的甲級資質認證，可以說地圖領域形成了寡頭壟斷競爭格局。這種競爭格局的形成，原因在于地圖數據涉及到國家的信息安全。

關于地圖的第二點考慮因素是其鮮度。以一條道路為例，即使今天進行了地圖數據的采集，但如果次日該道路因維修等原因工況發生了顯著變化，地圖數據將不再準確。為了保持地圖的實時性和準確性，技術的迭代更新是必要的，但這需要極高的成本投入。自動駕駛對場景數據特別是云端和車端數據的實時更新有著極高要求。然而，高精度地圖在快速迭代方面存在局限性。實際上，輕地圖或無地圖并不意味著完全不需要地圖。對于自動駕駛車輛而言，導航地圖是不可或缺的，只是在特定場景下，車輛可能不需要精度太高的地圖。輕地圖主要是融合其他傳感器或慣性導航系統實現部分功能。

自去年起，特斯拉的城市“無圖”方案在國內引發了廣泛關注。隨著特斯拉FSD的入華，多家車企在技術路線選擇上開始傾向于采用以攝像頭為主的純視覺技術路線，并結合無高精地圖或輕地圖的方案來實現高階功能，特別是在NOA的應用上。

最近市面上的車企和部分零部件供應商在新平臺上展現了對純視覺加無高精地圖方案的青睞，如華為推出的新一代ADS 2.0基礎版在智界S7車型上即采用了這一技術組合以滿足市場需求。隨著算法的持續優化，對于傳感器的冗余需求正在逐步降低，這有助于降低后續消費者購買成本，提高性價比。

從地圖的視角看，高精地圖具備“三高”特性，即高精度、高鮮度、高豐富度。目前市場上的地圖主要分為三類。傳統的導航地圖精度通常在1-10米級別，主要側重于道路級別的識別，但在導航指令上相對模糊，主要提供方向性的指引。高精地圖則不同，它的絕對精度要達到厘米級，甚至精確到零點零幾米，這意味著它不僅能涵蓋道路和車路線，還能提供包括特性在內的更為鮮活和完善的信息。特別是在實現高階自動駕駛的十字路口場景中，高精地圖對于車輛與車輛之間、車輛與人之間的交互以及紅綠燈的感知和識別具有顯著的輔助作用，因此其導航指令也相對更為精確。

當前高精地圖的流程主要包括數據采集、點云處理、標注和地圖保存，其中數據采集是核心，因為其必須滿足國家數據安全的要求。除了專家提及的GNSS衛星和慣性導航系統外，數據采集還會融合眾多傳感器數據。關于數據采集的方式，行業內主要有兩種，一種是使用專業的采集車，雖然成本較高，但精度較好。另一種則是眾包模式，即利用大眾的力量進行數據收集，這也是許多企業正在探索和應用的方向。

隨著自動駕駛技術的不斷發展，高精地圖對自動駕駛HMI的人機交互體驗產生了顯著影響。特別是在高階自動駕駛的應用中，高精地圖對于建立人機共駕的信任起到了至關重要的作用。通過儀表和中控系統的優化，高精地圖能夠實現更為精細的圖像渲染，為用戶帶來更為直觀、便捷的交互體驗，從而增強科技感并提升用戶的駕駛信心。從應用角度來看，這種改進使得消費者在使用自動駕駛系統時更加放心，并愿意積極嘗試和運用這一先進技術。

高精地圖的壁壘相對較高，主要體現在以下幾個方面。首先，隨著法規的日益嚴格，特別是在數據跨境和敏感數據管理方面，高精地圖的資質主要集中在三類實體:國家單位、互聯網科技公司和特定領域的企業，許多公司尚未獲得甲級資質，仍處于審核過程中。其次是資金和技術壁壘，高精地圖的制作成本高昂，無論是專業采集車的購置還是后續的采集和更新成本，都需要大量的資金投入，特別是對于L3、L4及以上級別的自動駕駛應用，高精地圖的鮮度要求至少達到每周更新，這進一步增加了成本和資金的投入。三是在編譯、人工標注等制作過程中，需要大量的人力和物力。四是標準不一致，目前各家公司在設備、標準和算法處理方面存在差異，這給高精地圖的制作和應用帶來了很大的挑戰。最后是合規性問題。

從總體市場看，以乘用車為代表的高精地圖搭載量在今年一季度約為21萬輛，滲透率接近5%，市場份額主要集中在百度、阿里巴巴、騰訊、華為等科技巨頭中。同時，我們觀察到一些初創公司，如寬凳、全道、Momenta等也在市場上推出了地圖產品，并呈現出增長態勢。盡管市場參與者呈現多樣性，但整體上仍然呈現寡頭壟斷的局面。這種局面為車企在選擇高精地圖供應商時提供了有限的選擇空間，但同時也帶來了多樣性原則和成本考量的挑戰。車企需要在確保技術先進性和可靠性的同時，平衡成本因素，選擇最適合自己需求的高精地圖供應商。

隨著產業的不斷發展，主機廠在一些旗艦車型中開始采用高精地圖方案，特別是在城市NOA中進行應用。然而，從當前的技術路徑來看，盡管車企在推廣“去地圖”方案方面做了大量宣傳，但根據我們的統計數據，多數企業在實際應用中仍然依賴于高精地圖的匹配。特別是在具備高精地圖覆蓋的場景中，車企更傾向于利用地圖來實現自動駕駛功能，而尚未完全實現脫離地圖配置的無圖發展。

從圖商的視角來看，由于成本考量以及滿足車企的實際需求，許多企業紛紛推出了性價比較高的輕地圖解決方案。這些方案主要依賴于眾源采集方式，這一方法與傳統的采集方式有所區別，主要是通過車載傳感器的冗余數據進行采集，優勢在于對車端的數據處理量要求相對較低，但對云端的數據處理能力提出了更高要求。此外，其采集的數據精度能夠滿足高階自動駕駛應用的需求，并且在成本效益上具有一定優勢，因此，圖商在這一領域推出了多種方案，以滿足市場的多樣化需求。

在未來的一段時間內，輕地圖方案仍將受到部分車企的青睞。從車企視角觀察，不少企業傾向于借鑒特斯拉等企業的車端與云端構建地圖方案進行發展。然而，在國內市場，這類方案面臨的主要挑戰在于其合規性。由于涉及到地理位置、敏感信息的測繪及信息處理等敏感問題，必須嚴格遵循相關法律法規。

盡管目前純視覺方案和無高精地圖方案日益受到關注，但這些方案對圖商，特別是具備甲級資質的圖商的依賴度反而更高。這是因為隨著數據采集、存儲和脫敏要求的日益嚴格，圖商在數據處理和合規性方面的專業能力變得尤為重要。因此，我們不太認為車企能夠完全脫離圖商的支持，通過類似于特斯拉的方案實現規模化擴張。

定位技術在高階自駕功能車型，尤其是匝道、地庫的記憶泊車中應用十分廣泛。我們關注到了一些特定場景，如泊車和封閉道路，這些場景對定位精度、可用性和執行度都提出了較高的要求。高精度定位技術主要有幾種實現方式，包括GNSS、IMU等。此外，隨著技術的進步，傳感器匹配的方案也逐漸嶄露頭角。總體而言，目前主流的路線仍然是“衛星導航+慣導”。不過，隨著多傳感器融合技術的興起，對于特定道路的識別和精確定位要求日益提高，將逐漸引入到攝像頭、激光雷達點云和圖像的識別中。

國內的產業鏈在高精度定位領域相對成熟，形成了完整的上下游結構。上游主要涵蓋GNSS、慣性傳感器，中游則由集成商組成，下游則是應用環節。從上游來看，特別是在GNSS領域，我國的北斗系統已經取得了顯著進展。目前北斗系統的核心元器件，如射頻設備和天線的國產化程度較高。但在慣導領域，尤其是在陀螺儀和加速度計方面，我們仍然有不少短板。

當前國內已有一些企業開始著手布局MEMS陀螺儀的研發與生產。在終端集成商方面，從市場應用的角度來看，原本專注于硬件制造的企業正傾向于向技術解決方案提供商及服務運營商轉型。這是因為高精度定位產業作為一個新興領域，其市場格局尚未固化，為企業的多元化發展提供了廣闊空間。因此，許多原本專注于衛慣硬件產品的企業也開始向軟件算法的深度集成方向發展，力求掌握核心算法，并拓展服務運營業務。從下游應用的角度來看，國內已有一些企業推出了相應的定位模塊產品，并已在自主品牌中有所應用。

在商用車場景中，多傳感器融合方案的應用較為普遍，這是由于商用車對工況要求較高，且通常需要自主運行，因此對技術性能的要求也更為嚴格。從未來的發展趨勢來看，P-Box將成為主流選擇。目前，第三代P-Box正逐漸興起，它能夠滿足L3及以上級別的自動駕駛需求，實現更高的集成化。此外，P-Box也在朝著域控的方向發展，比如采用以太網技術。

從長期發展的角度來看，我們堅信多傳感器融合技術與高精地圖的結合將極大推動高精定位技術和自動駕駛功能的發展。衛星導航與慣性導航系統作為感知層面的重要支撐，通過與其他傳感器的融合匹配，能夠更全面地感知并適應環境，從而為用戶提供更優質的智能駕駛體驗。總體來說，這種技術的融合將極大地提升自動駕駛系統的安全性，并提供更為可靠的冗余保障。

圖源:演講嘉賓素材

從市場角度看，隨著智能駕駛技術的不斷發展，特別是L2+及以上級別自動駕駛功能的普及，滿足L3及以上功能需求的市場份額將持續增長。我們認為衛慣和導航的市場規模將持續擴大，預測2030年這一市場規模將達到約170億元，展現出巨大的市場潛力。

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