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36Kr:2019年自动驾驶专题行研报告(199it)

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自动驾驶作为被机构大笔资金量投入的行业,一直以来因为庞大的投资金额受到关注和争议。比如,在今年2月份软银愿景基金9.4亿美金投资的自动驾驶公司Nuro.ai,便将不久前融资5.3亿美金的今年最高融资的Aurora融资金额翻了近一倍。

但归根结底,以算法和解决方案为核心竞争力的自动驾驶算法型公司,还是需要获得主机厂和Tier1的订单才可以生存下去。

由于L3和L4的落地时间表被不断推迟,主机厂逐渐自建部门研发、收购创业团队等动作的频繁发生,使得算法型公司发生了大幅的行业震动。头部公司已经出现由于造血能力匮乏发生破产清算的案例,而技术落地快的算法型公司战略步伐逐渐清晰了起来,资本加入的时间和契机也变得逐渐理性。

L3级别多为乘用车研发必经路径,商用场景落地可专注于L4级别

国家发改委发布的《智能网联创新发展战略》征求意见稿计划在2020年实现50%的智能新车比例,而自动驾驶作为智能新车最重要的技术环节之一,也在不断进行不同级别的市场化应用和试运营。

从技术角度出发,一方面,自动驾驶达到L3级别以上的难度高、周期长,投入研发的设备和芯片仅供测试非量产使用的话,单次投入成本高;另一方面,L4级别以上的系统驾驶对商用场景的成本降低、乘用车的安全性都将带来极大的影响,和主机厂合作后的算法型公司估值将迅速提升,订单的合作将为营收带来翻倍的增长。

对于自动驾驶下的不同级别,成熟的(L2级别)设备支持相对完善,包含激光雷达、摄像头视觉解决方案、芯片(如Mobileye的EyeQ系列产品)等在内已经拥有成熟的一级零部件供应商。

而对于逐步开发的(L3级别以上)算法及系统,对硬件和算法的要求越来越高,车规级标准逐步提升,因此给了一些创业公司挖掘商机的机会,如何在新一个研发阶段提供有竞争力的设备成为发力的重点。

本报告分为五个章节,对自动驾驶赛道进行分析。重点将输出我们对行业竞争、现有公司商业路径差异、技术区别与各自方案优势、投资角度、未来趋势等多方面的观点。

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