10月8日,交通运输部发布《公路工程设施支持自动驾驶技术指南》,《指南》由交通运输部公路科学研究员主编,华为、百度智行科技、高德云图科技等单位参编,将于2023年12月1日起施行。
《指南》立足公路工程设施数字化、智能化发展趋势,从更好地支持车辆在公路上进行自动驾驶的需求出发,提出了公路工程设施支持自动驾驶总体架构和主要技术指标。
国海证券表示,《指南》作为推荐性行业标准,明确要推动自动驾驶技术与公路本身的智能化交通工程技术结合,加大车与路的协调融合,对未来自动驾驶和智慧公路技术发展将发挥积极作用。
另外,2023年11月17日四部门正式发布了《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》,首次对搭载L3及L4自动驾驶功能的智能网联车辆开展准入试点工作。
车路协同官方行业标准实施在即,叠加下半年各部委陆续发布助力自动驾驶商用化落地的政策,车路协同会影响无人驾驶哪些细分领域?
为解读车路协同行业带来的产业链增量市场,11月23日(周四)20:00,财联社VIP携手蜂网专家带来了“智能汽车”系列主题的【风口专家会议】。
车路协同核心逻辑
①智能路侧:目前车路协同软、硬件产品需求比例为3:7,路侧设备按照价值量进行排序分别为激光雷达、RSU设备、毫米波雷达、摄像头和基站;
②雷达:激光雷达和毫米波雷达的主要生产企业有禾赛科技、速腾聚创和镭神智能,激光雷达的上游零部件由激光器、光电探测器、扫描器和光学组件组成,其中国内生产激光器的企业有长光华芯和光迅科技等,长光华芯的市场份额更高,扫描器和光学组件大多来自国内企业,如水晶光电、迈得特和唯奥等,其他部件大多来自国外;
③RSU:RSU设备是基础设施板块、智能传感器板块和通讯计算板块的整合,也是车路协同的核心和最大增量硬件,几乎每一个路段都需要布置,国内核心企业有华为、高鸿股份和金溢科技等;
④车载硬件:车路协同带来的车内增量硬件主要为OBU设备和Tbox设备,其中,OBU设备厂商如博通集成和亿纬锂能等,Tbox厂商有联友科技、LG、大陆汽车电子和东软集团等,联友科技和东软集团在国内的市场份额较高;
⑤算法、软件和云平台:目前国内做算法和软件集成的企业较多,头部企业如华为、高鸿股份、百度、千方科技、万集科技、和中远海科等,云端方面主要是国内的云厂商在做,如华为、阿里巴巴、腾讯和百度等;
⑥车路协同测试项目:北京经开区的智慧道路项目效果不错,由百度联合北汽主导,另外,江苏-无锡-常熟的高速公路项目也有较好成效,部分车路协同测试的相关工作会通过外包的形式交给服务企业,如中汽服务和中汽研等;
⑦标准制定:整体由政府进行主导,设备供应商、软硬件集成商和汽车厂商也会参与部分标准的制定,其中华为的相关业务包含硬件、算法、软件集成和一体化解决方案,主导权较强,另外,百度、高鸿股份、千方科技、万集科技、金脉科技、中兴通讯和移远通信等也参与了部分相关标准的制定;
⑧智慧交通解决方案:目前业务集中在道路优化,未来需要车路协同得以发展才能形成真正意义上的智慧交通,相关的企业如商汤、星云互联、通行宝和岭南股份等,通行宝和岭南股份分别由江苏国资委和广东省国资委牵头来做智慧交通相关工作;
⑨车路协同与无人驾驶:L3级别自动驾驶更多依赖单车智能,车路协同起到辅助作用,未来L4级别的无人驾驶会大量进行城市路段和汽车之间的交互,通过信任环境的感知和协同来达到无人驾驶,届时才会形成对车路协同的依赖。
电话会议纪要
问题一:车路协同都有哪些类型的参与方?分别参与哪部分的工作?
专家:目前车路协同的生态主要分为三层。第一层为基础层,包含设备与终端等,路侧设备端如摄像头、激光雷达、毫米波雷达、云计算硬件、通讯设备。
第二层为平台层,主要包括平台服务商和通信服务商,通信运营商如中国移动、中国电信、中国联通这一类,平台方如滴滴出行等。
应用层方面,如安全认证、地图定位、和交通服务等方面。
目前芯片和ICU的供应商如华为、高鸿股份等;摄像头企业如海康威视、大华股份和宇视科技等;激光雷达企业如禾赛科技、速腾聚创等;毫米波雷达企业如森思泰克等;云计算企业如阿里巴巴、腾讯等;软硬件集成商如华为、东软集团和万集科技等。
问题二:在智能路侧都有哪些设备呢?能不能进行价值量的排名?
专家:目前,软、硬件车路协同产品的需求比例约3:7,路侧设备比较贵,未来随着规模效应的提升,该比例可能变为4:6,最后有望达到5:5。
路侧设备主要有摄像头、激光雷达、毫米波雷达、RSU和基站等。价值量最高的是激光雷达,其次是RSU、毫米波雷达、摄像头和基站等其他硬件。
从增量硬件来看,最大的为RSU,几乎每一个路段都需要布置RSU。其次为毫米波雷达和摄像头,在路口等位置需要大量布置。由于成本较高,激光雷达可能不会在大规模应用中频繁使用。
问题三:国内激光雷达和毫米波雷达的发展情况和应用前景如何?有哪些核心企业?
专家:激光雷达通过点云成像的特性,如综合摄像头和毫米波雷达对障碍物的识别,与传感器进行更深层次的识别和处理,非常适合做路端相关障碍物的识别和测距。
从需求来看,激光雷达在路段上大约每500米布置一个,国内每年平均建造1000-2000公里的里程数。
目前,国内的激光雷达和毫米波雷达龙头企业为禾赛科技、速腾聚创和镭神智能。
这些企业会有专门用于路端的雷达设备,主要为非机械式、半固态式的激光雷达,其中转镜式的半固态激光雷达效果更好。另外,目前禾赛科技已经发布了全固态式的激光雷达,非常适合用于路端,但目前全固态式激光雷达主要应用于汽车。
从目前产品的对比情况来看,速腾聚创主推的是Mems技术框架,禾赛科技主推转镜的技术框架。
问题四:能否对激光雷达进行成本拆分?核心部件都有哪些供应商?
专家:从上游来看,激光雷达分为四部分结构,第一部分为激光器,目前主流激光器为边发射激光器(EEL),未来将向垂直腔面发射激光器(VCSEL)和光纤激光器发展。
目前国内能供应激光器的企业较少,有供应能力的如长光华芯、光迅科技等,长光华芯市场份额更高,国外企业有滨松、欧司朗、Lumentum。
第二部分为光电探测器,目前主要使用单光子雪崩二极管(SPAD),未来研发方向为硅光电倍增管(SiPM),技术门槛较高,目前多使用滨松、索尼和欧司朗的产品。
其他部件为扫描器和光学组件,其中Mems的振镜、扫描用的电机大多来自国内企业,如水晶光电、迈得特、唯奥等;PCB板端的芯片方面,主要来自国外厂商,如恩智浦和英飞凌等。
问题五:什么是RSU?该领域的竞争格局情况如何?
专家:RSU是基础设施板块、智能传感器板块和通讯计算板块的整合,属于车路协同的核心硬件。
基础设施包含信号灯的控制机、电子指示牌、北斗差分基站等,RSU的一个板块会将已有路端的一些硬件进行信号的整合和分发。
第二个板块是对激光雷达、摄像头和毫米波雷达这些硬件,进行信息的收集和处理。
第三个板块为通讯计算板块,RSU中会有边缘计算单元和通信单元,对前两个板块的数据进行处理。
国内核心企业有华为、高鸿股份和金溢科技等。
问题六:车载终端方面,哪些硬件的需求是因为车路协同而提升的?相关企业?
专家:车内主要提升的硬件有两个,第一个是车内的OBU设备,传统的OBU设备主要服务于ETC,相关企业如博通集成和亿纬锂能。
第二个为Tbox设备,车端有大量的数据交互需求,主要通过Tbox来解决,主要企业如联友科技、LG、大陆汽车电子和东软集团,国内市场中联友科技和东软集团的市场份额较高。
问题七:车路协同的算法、软件和云平台发展情况如何?国内主要研发企业有哪些?
专家:做算法和软硬件集成的企业比较多,包括做路测设备的企业,如华为、高鸿股份,另外,技术相对较强的企业还有百度、千方科技、万集科技、中远海科。
云端方面,主要是国内的云厂商在做,如华为、阿里巴巴、腾讯以及百度。
问题八:目前有哪些标杆车路协同测试项目?进展如何?
专家:目前国内车路协同试点较多,北京经开区有一个较好的智慧道路,是百度联合了北汽来主导,长度大约七八十公里,覆盖几十个路口。江苏、无锡、常熟这段高速公路也有优先试点,相关工作做得不错。
另外,深圳、上海有智慧交通的试点道路,安庆附近有车联网专用的实验区域,广州路段则主要由广汽主导。从方式来看,大部分是以当地政府做主导,还有主机厂会在自己的内部实验室做相关的测试,或者委托中汽研这类企业来做相关的测试。
问题九:国内是否有服务车路协同测试项目的企业?这一领域市场规模情况如何?
专家:车路协同测试的部分工作通过外包形式进行,如功能验收,做相关业务的企业有中汽服务和中汽研等。
问题十:车路协同标准的制定者有哪些?华为是否在车路协同的发展上有举足轻重的分量,能够起到什么作用?
专家:目前华为在车路协同领域的主导权较强,从硬件到软件到集成,再到一体化解决方案,华为都有参与。
标准的制定整体由政府主导,另外,从目前参与车路协同的主要参与者来看,设备供应商、软硬件集成商和汽车供应商中都会有企业参与部分标准的制定。
除华为外,百度在集成以及算法领域也有较强话语权,参与较多标准的制定,另外,高鸿股份几乎参与了每一个标准的制定。其他企业如千方科技、万集科技、金脉科技,以及做通信方面的企业,如中兴通讯、移远通信等,都参与了部分相关标准的制定。
问题十一:做智慧交通解决方案的企业是否受益车路协同?有哪些企业存在相关业务?
专家:智慧交通有很多企业在做,但主要集中在道路优化的业务,与大家理解的智慧交通不一样,需要车路协同得以发展后才能形成真正的智慧交通。
相关的企业如商汤、星云互联、通行宝和岭南股份等,通行宝由江苏国资委牵头进行相关工作,岭南股份则是由广东省国资委牵头来做智慧交通相关工作。
另外,做智慧交通云调度和云计算的企业也与智慧交通有所关联。
问题十二:预计国内L3级自动驾驶什么时候能够落地?车路协同与自动驾驶有什么关联性?
专家:上周发布了智能网联的L3级别商用测试,按照目前的节奏来看,最快可能到25年才会实现上路的状态。
政府在做车路协同的主导,但企业几乎不会投钱在车路协同的开发上,因为道路需要基础设施足够好才能进行车路协同的应用,目前只能依托于示范道路。
从车企的商业模式来看,会向消费者售卖车路协同的功能,如选装高级智能驾驶等,但车路协同与L3的关联性不强,目前车路协同的商业模式还走不通。
L3更多依赖单车智能,车路协同起到辅助的作用,如通过Tbox进行数据交互、辅助周围环境等,未来L4级别的无人驾驶会大量进行城市路段和汽车之间的交互,通过信任环境的感知和协同来达到无人驾驶,届时才会形成对车路协同的依赖。