2022中国智能驾驶功能量产应用研究报告

3的核心智能化宣传点，将在未来两年内实现规模化量产落地；而城市NOA功能，受限于技术、法规等多方因素，目前尚未实现量产，但全栈能解决了最后5-10m的智能驾驶问题。2020至今市场上陆续落地辅助代客泊车（记忆泊车）与全自主代客泊车，使当前市场开始关注与期待L4级别的自动代u智能驾驶行泊一体功能：2022年，在整驶供应商已对行泊一体功能方案进行了布局，部分企业已实现了量产。伴随着中国供应商逐渐推出的规模化落地行泊一体系统，中国本土车企及供u智能驾驶功能在演进迭代的过程中，量产应用为供应商带来验证技术进步以及商业化落地能力。技术进步的验证包括数据积累、场景验证、算法迭代以及软硬u高阶智能驾驶功能的规模化量产对功能当中所涉及的硬件性能要求逐渐提高，海量的数据与复杂开放的场景也为芯片算力带来了更高需求。智能驾驶量产所带来的创新需求，使企业需要考量其方案硬件性能与成本之间的平衡，打造具有领先性、差异化的方案的同时兼具高性价比。同时，供应链的稳定可靠u智能驾驶逐渐由数据驱动代替传统的逻辑算法，智能计算逐步取代逻辑计算，这对供应商智能驾驶功能方案的硬件计算与软件算法能力以及开发与迭代效率提2.1车企智能驾驶发展路线及对于供应2.2智能驾驶场景功能研究-行车&泊车功能发2.3智能驾驶场景功能研究-行车&泊车功能发展核心要素与典型2.4智能驾驶场景功能研究-行泊一体功能技术原理与2.1车企智能驾驶发展路线及对于供应2.2智能驾驶场景功能研究-行车&泊车功能发2.3智能驾驶场景功能研究-行车&泊车功能发展核心要素与典型2.4智能驾驶场景功能研究-行泊一体功能技术原理与2.5智能驾驶场景功能研究-行泊一体功能发展核心要素与2.6智能驾驶场景功能研究-行泊一体功能发展趋势与市场目录1.1“智能驾驶”定义及智能驾驶功能发展历程1.2智能驾驶系统构成以及核心技术1.3智能驾驶发展背景与驱动因素1.4智能驾驶产业图谱呈现6各级别智能驾各级别智能驾驶典型功能国标汽车驾驶0级1级2级3级4级5级自动化分级应急辅助部分驾驶辅助组合驾驶辅助有条件自动驾驶高度自动驾驶完全自动驾驶u智能驾驶是智能汽车的核心功能单元，主要包括感知层、决策层、执行层、应用层等关键部分。具体是指集中运用了现代的信息通讯控制技通过雷达、摄像头、高精度地图等先进传感器体系感知车辆周围环境，基于高阶智能算法、车载中央计算平台等做用于车辆启停、车身控制、辅助驾驶等车辆控制的软硬件一体化智能系统。ACC（自适应巡航）：通过车辆传感器识别前方目标车辆，根据设定的目标车速以及车间时距实现巡航控制，若前方无车实现定速巡航ACC（自适应巡航）：通过车辆传感器识别前方目标车辆，根据设定的目标车速以及车间时距实现巡航控制，若前方无车实现定速巡航HWA基础上增加高速导航，自动并道，自动上下匝道TJP（交通拥堵领航）：在TJA基础上增加导航、自动并道TBDNOAHighway（领航驾驶辅助高速公路按导航自动驾驶，点到点行驶NOACity（城区领航驾驶辅助城区按导航自动驾驶，点到点行驶场或者其他限定区域内，基于L4自动驾驶技术实现最后几百米的慢速无人泊车功能）：型场景如城市自动驾驶出租车TBD效的泊车空间，并通过控制单元控制车辆进行泊车APO（自动驶出针对APAAPO（自动驶出针对APA泊车入库的情形，可以选择APO自动驶出，解决狭小车位的泊车便利性RPA（远程泊车辅助在APA基础上支持用户不在车内的自动泊车入库TJA（交通拥堵辅助交通拥堵辅助系统（低速）结合了自适应巡航控制系统与自动跟车系统，以及车道保持辅助系统HWA（高速驾驶辅助高速驾驶辅助系统（高速）结合了自适应巡航控制系统与自动跟车系统，以及车道保持辅助系统前车距离小于安全距离时主动进行刹车，避免或减少追尾等碰撞事故的发生，从而提高行车安全ALC（自动并线通过车辆传感器融合处理，综合判断前方车辆、目标车道后方车辆，在通过转向开关或自动触发变道之后控制车辆进行变道LDP（车道偏离干预）：利用前向摄像头探测车道线，如车轮即将压线或已经压线，通过施加校正性转向干预并进行提示，辅助驾驶员保持车辆 在本车道中央具有宣传属性：L2+/L2.5/L2.9/…分级人工驾驶驾驶员辅助部分自动驾驶有条件自动驾驶高度自动驾驶完全自动驾驶7 驾驶需求 汽车感知-定位路径追踪系统通讯定位/导航环境感知u感知系统也称为“中层控制系统”，负 驾驶需求 汽车感知-定位路径追踪系统通讯定位/导航环境感知u感知系统也称为“中层控制系统”，负责感知周围的环境，并对环境信息与车直接采购Tier1算法与方案/采购+自研u决策系统也被称为“上层控制系统”，负责路径规划和导航，通过执行相应控制策略，代替人类做出驾驶决策。u执行系统也被称为“底层控制系统”，电子制动、电子驱动以及电子转向三部车可通过车载摄像机、激光雷达、毫米波雷达、超声波等传感器来感知周围环境，实时动态监测周边环境变化，并依据所获取的信息进行判断，形成安全合理的路径规划。在规划好路径之后，汽车执行系统会控制车辆沿着规划好的路径完成驾驶。u由于决策规划和执行控制相关算法主要仍以传统规则类算法为主，差异度和开发难度相对较低，因此感方案差异化环节，这也使传统车企通常通过采购的方式与供应商合作。新势力车企则选择采购+自研的方式与供应商协同开发。 外部环境场景决策-规划决策系统（广义决策）决策系统（广义决策）8车、倒车横穿警告、盲点监测等功能车、行人监测、碰撞警告、变道辅助系统、自巡航、紧急刹车n4D成像毫米波雷达在现有雷达基础上，增代表泊车场景代表行车场景u作为提供智能驾驶安全保障的感知层，目AVP代客泊车5V12U1前向4环视+4低频超声波8高频超声波驾驶员在车外500米内地上/地下公共停车场CPilot部分城市场景领航9V5R3目前向4侧视1后视1监测+1前向4角雷达低速（60km/h以下）TJP交通拥堵领航3V5R3目前向摄像头+1前向4角雷达低速（60km/h以下）HWP高速公路领航3V5R3目前向摄像头+1前向4角雷达高速（60km/h以上）VPA记忆泊车4V12U4环视+4低频超声波8高频超声波驾驶员在车内/车外500米内家庭固定车位HWA高速公路辅助1V5R1前向摄像头+1前向毫米波4角雷达高速（60km/h以上）ALC自动变道辅助1V5R1前向摄像头+5前向毫米波高速（60km/h以上）ICC智能自适用巡航1V1R1前向摄像头+1前向毫米波全速域ICA集成式巡航辅助1V1R1前向摄像头+1前向毫米波高速（60km/h以上）TJA交通拥堵辅助1V1R1前向摄像头+1前向毫米波低速（60km/h以下）RPA远程泊车辅助4低频超声波8高频超声波+车载蓝牙驾驶员在车内/车外5米内狭窄停车位APA自动泊车辅助4低频超声波8高频超声波驾驶员在车内垂直库位/平行库位ACC自适应巡航1V/1R1前向摄像头/1前向毫米波高速（60km/h以上）LKA车道保持辅助1前向摄像头全速域AEB自动刹车1V/1R1前向摄像头/1前向毫米波全速域LDW车道偏离预警1前向摄像头全速域CC定速巡航无无全速域91.3.12022年智能驾驶功能已规模化u2022年上市的领先车企的多数主力车型均已实现L2级以上智能驾驶功能。同时随着技术的成熟，智能驾驶功能也逐渐下探至20万以下车型当中。u各领先车企品牌的主打车型逐渐开始搭载高算力计算平台以及融合的感知硬件方案，意在通过硬件配置冗余支撑软件向L3升级演进与落地。车01月埃安AIONLXPLUSL2++智能驾驶系统ADiGO4.0华为昇腾610感知硬件方案3L12V6R12U百度Apollo30-45万元02月飞凡飞凡R7PP-CEMNVIDIAOrin×21L12V6R12U2成像百度Apollo30-40万元03月荣威鲸司南未知有15-20万元03月长安UNI-V地平线征程2×25V5R12U有10-15万元03月智己智己L7IMADNVIDIAXavier有35-40万元04月岚图梦想家L2+未知未知8V5R12U有38-38万元04月比亚迪海豹DiPilot未知5V5R12U百度Apollo18-28万元03月07月09月蔚来NVIDIAOrin×4百度Apollo45-50万元NVIDIAOrin×4百度Apollo45-55万元NVIDIAOrin×4百度Apollo30-40万元04月理想理想L9理想AD辅助驾驶系统地平线征程2×3高德45-50万元04月小鹏G9Xpilot4.0NVIDIAOrin×2高德>30万元07月长安深蓝深蓝SL03未知未知10V12U5成像有16-25万元（电动版）08月阿维塔阿维塔11华为MDC610华为昇腾610×23L13V6R12U华为35-40万元11月极氪极氪009鹰眼视觉融合感知系统FalconEyeVidarMobileyeEQ5H×2高德未公布12月哪吒STAPILOT4.0华为昇腾610TDA4华为20-34万元注：L—激光雷达，V—摄像头，R—毫米波雷达，U—超声波雷达，成像——4D成像毫米波雷达u国产大算力芯片的研发加速与成熟度提升为高阶智能驾驶功能的量产应用提供了基础保障。L2及以下的辅助驾驶功能所需数据量较小、算法模型较简单，小算力芯片与算法强耦合即可满足低级别智能驾驶的需求。而L2级以上智驾系统的传感器增加以及分辨率提升均需要具有海量数据处理能力的大算力芯片进行支持。算成本。地平线基于软硬结合理念在高效能智能计算领域形成芯片厂商芯片名称核心数据智能驾驶功能别驾驶，支清摄像头支持NOA、行泊一体，为L3/L4级别自支持乘用车L4-制搭载车型EX5、小鹏系列、岚江淮思皓ONE、第三版u随着汽车产业智能化发展，智能驾驶对于主机厂的赋能愈加明显。一方面，主机厂希望通过智能驾驶技术与功能提升驾驶安全性与改善驾乘体验。另一方面，主机厂希望打造具有品牌特性亿欧智库：2021年部分汽车智能驾驶量产功能渗部分智能驾驶功能合资品牌合资+自主新势力并线辅助18.4%18.6%18.5%83.9%车道偏离预警系统41.2%31.0%37.0%86.5%主动刹车系统53.9%31.4%44.7%85.8%巡航系统40.1%32.1%36.8%78.9%自动泊车辅助14.7%8.6%12.2%25.9%车道保持辅助系统36.1%26.8%32.3%78.5%亿欧智库：2022上半年智能驾驶车型交付量品牌41%41%始更积极加码布局智能驾驶，交付规模急速扩大。以L2级辅自主品牌占比为41%，自主品牌20212022202320242025主机品牌已明确其智能驾驶量产落地的发展规划，2022年起，自主品牌已全面以高阶辅助驾驶功能做为其品牌智能化主打特色，并进行相关战略部署。智能驾驶是一个面向具体场景的解决方案与产品，对于本地化的工程服务、场景匹配要求高。与外资品牌相比，本土企业的场景理解与场景匹配能力更强，本地化响应速度也更快。同时随着场景复杂度进一步提升，这种优势会逐步扩大。自主品牌的智能驾驶需求正驱动本土供应商的交付能力上涨，也使本土供应商面临交付考验。技术：智能驾驶发展过程中，技术进步的验证充满挑战，例如：Cornercase的数据不完善无法保证智能驾驶的安全性和用户体验；智能驾驶功能的升级对感知准确性的要求提升了，因此算法的难度大大提升。商业：跨系统连接交互、成本控制等要素都考验供应商的商业落地能力：智驾功能需与车辆控制系统交互，因此需供应商具备更强调校能力和测试能力；商业化落地要求供应商在平衡好质量、成本与交付的同时，满足不同主机厂以及同一主机厂不同车型上的个性化服务需求。技术：智能驾驶发展过程中，技术进步的验证充满挑战，例如：Cornercase的数据不完善无法保证智能驾驶的安全性和用户体验；智能驾驶功能的升级对感知准确性的要求提升了，因此算法的难度大大提升。商业：跨系统连接交互、成本控制等要素都考验供应商的商业落地能力：智驾功能需与车辆控制系统交互，因此需供应商具备更强调校能力和测试能力；商业化落地要求供应商在平衡好质量、成本与交付的同时，满足不同主机厂以及同一主机厂不同车型上的个性化服务需求。势u智能驾驶功能在演进迭代的过程中，供应商需要通过量产来验证技术进步以及商业化落地能力。技术进步的验证包括数据积累、场景验证、算u通常一辆智能汽车对于新的L2及以上级别智能驾驶解决方案此主机厂往往倾向于选择具有量产经验的供应商，且一旦选定供应商以后，不会轻易更换。智能驾驶行业已进入量产周期，具有大规模量产经交付规模量产的交付规模是成为体现供应商量产能力的最直接指标。考虑到量产周期交付规模量产的交付规模是成为体现供应商量产能力的最直接指标。考虑到量产周期因素，现阶段项目定点的数量亦可作为量产的领先指标作为参考。因此供应交付功能未来2-3年交付量仍然有限。目前看来，最理想的交付功能组合是高阶算法客户质量客户质量拿下头部客户的项目定点或者量产交付，也能体现出供应商的实力。u战略融资通常可以帮助智能驾驶企业绑定其产业下游、政府、互联网科技企业、强大财务投资机构等，同时可以帮助智能驾驶企业与资方投资亿欧智库：2021年12月至今中国智能驾驶量产领域融资梳理1知行科技战略融资2022/9/2未披露——投资方HLKlemoveC+轮2022/3/28亿级人民币讯飞创投、招商启航资本、领军创投、英豪资产C轮2021/9/24数亿人民币中国国有企业混改基金、华强创投、永鑫方舟、上海刻瑞斯、衍盈投资2魔视智能C轮2022/6/13数亿人民币大陆集团、亿宸资本、弘湾资本、和高资本、青域基金、金浦投资3MINIEYE战略投资2022/6/6未披露——申万宏源证券、凯辉基金、蔚来资本战略投资2022/2/21数亿人民币联通中金、重庆科风投、国开金融、东方富海、常德新兴产业基金D轮2021/7/6未披露——元璟资本、嘉实投资管理、东风资产、中金甲子3文远知行战略投资2022/5/25未披露——博世创投4安智汽车战略投资2022/5/5数千万人民币盈科投资5所托瑞安2022/3/2813亿人民币平安资本、河南投资集团,嘉实资本、SK中国资本6文远知行D轮2022/3/234亿美元中阿产业投资、凯雷、广汽集团、博世集团7纵目科技2022/3/2810亿人民币财通资本、远海基金、临芯投资、佐誉资本、复朴投资、信银振华、泰有基金、湖州环太湖集团、创徒丛林8禾多科技战略融资2022/3数亿元人民币广汽资本9格陆博科技B+轮2022/3/42亿人民币百度风投、和嘉资本、新鼎资本、紫峰创投、哇牛资本、稻海投资、湖北高投、达晨财智嬴彻科技B+轮2022/2/28未披露——美团云骥智行战略投资2022/2/24未披露——云晖资本同驭汽车科技战略投资2022/2/234000万人民币上海安亭格陆博科技战略投资2022/2/16未披露——百度宏景智驾2022/2/21亿级人民币Prosperity7VenturesA+轮2021/9/2数千万人民币碧桂园创投、杭州金投产业、华登国际、锦垚资产、广州成汇股权文远知行战略投资2021/12/14未披露——广汽集团MAXIEYE2021/11/183亿人民币德赛西威、星宇车灯、涌铧投资、上海自贸区基金、人民网芯片&域控&计算平台算法&系统解决方案DENSO芯片&域控&计算平台算法&系统解决方案DENSOu汽车智能化大变革下，产业链的供应层级边界逐渐模糊，中国汽车智能驾驶功能产业图谱包括硬件传感器供应商、算法与功能系统解决方案u当前，传统芯片、域控以及计算平台等硬件供应商开始布局软件算法等业务，例如德赛西威、东软睿驰等高清摄像头毫米波雷达高清摄像头毫米波雷达veodgneuveodgneuidar激光雷达中国智能驾驶功能量产应用市场发展现状2.1车企智能驾驶发展路线及对于供应商意义2.2智能驾驶场景功能研究-行车&泊车功能发展现状2.3智能驾驶场景功能研究-行车&泊车功能发展核心要素与典型案例2.4智能驾驶场景功能研究-行泊一体功能技术原理与发展现状2.5智能驾驶场景功能研究-行泊一体功能发展核心要素与典型案例2.6智能驾驶场景功能研究-行泊一体功能发展趋势与市场规模预测2017.12NIOPilot落地2024局部全无人驾驶2020.10NOP高速领航2021.01视觉融合泊车2022.03NT2.0落地NIOPilot（MobileyeEyeQ4）前摄像头+毫米波雷达+超声波雷达前摄像头+毫米波雷达+超声波雷达+高精地图NAD（英伟达OrinX→自研芯片激光雷达+环绕摄像头+毫米波雷达+超声波雷达+高精地图+C-V2X……2022.06多域融通2021.06落地记忆泊车2022.02覆盖城市场景2019.07L2升级2021.01覆盖高速场景2017.12NIOPilot落地2024局部全无人驾驶2020.10NOP高速领航2021.01视觉融合泊车2022.03NT2.0落地NIOPilot（MobileyeEyeQ4）前摄像头+毫米波雷达+超声波雷达前摄像头+毫米波雷达+超声波雷达+高精地图NAD（英伟达OrinX→自研芯片激光雷达+环绕摄像头+毫米波雷达+超声波雷达+高精地图+C-V2X……2022.06多域融通2021.06落地记忆泊车2022.02覆盖城市场景2019.07L2升级2021.01覆盖高速场景2018.12视觉融合泊车G3G9……2019.04L2级量产落地2021.05搭载高精地图2024局部全无人驾驶2022.03发布新一代自动驾驶理想AD（地平线J3）前摄像头+毫米波雷达+超声波雷达+高精地图理想ADMAX（英伟达OrinX→自研芯片）激光雷达+环绕摄像头+毫米波雷达+超声波雷达+高精地图2021款理想ONE理想L9……前摄像头+毫米波雷达+超声波雷达Xpilot2.0（EyeQ4）2.5（EyeQ4）Xpilot3.0（Xvaier）前摄像头+毫米波雷达+超声波雷达环绕摄像头+毫米波雷+超声波雷达+高精地激光雷达+环绕摄像头+毫米波雷达+超声波雷达+高精地图u车企在智能驾驶渐进式发展路线过程中，基于数据驱动的底层思维，硬件先行预埋升级能力空间，并提供冗余配置为安全保驾护航，软件持续蔚蔚来小小鹏理理想2019.062019.06释放L2辅助驾驶功能20242024局部全无人驾驶2021.122021.12落地高速领航、自研AEB理想理想ONE用户体验等维度不断积累并形成马太效应。下一代高阶技术和产用户体验等维度不断积累并形成马太效应。下一代高阶技术和产品服务将基于数据实现技术升维u车企追求量产的渐进式发展路线，意味着市场即将迎来以NOA为主打的高阶智能驾驶功能的量产落地。同时伴随着中国供应商逐渐推出的规模商。同时中国的政策也为车规级芯片、传感器、计算平台等领域的本土供应商的发展提供良好的环境。uu高级智能驾驶的出现意味着更智能的车辆需要处理更多的非结构化u同时由于疫情影响和国际局势等因素，国外供应商与国内车企的合作存在一定不确定性和风险，导致国内车企通过更多地与国内智能驾驶企业合作来降低对国外供应商的依赖，提高国内汽车产业供应但智能芯片可以实现快速、准确、智能的计算。外资企业在传统u工信部与发改委等部委联合发布《智能汽车创新发展战略》建设智能汽车关键零部件5个产业集群的产品化与产业化创新技术快速迭代与车企智能化需求的增长使具有核心技术的本土供应商脱颖而出软件定义汽车软件定义汽车软件持续迭代（OTA）软件持续迭代（OTA）AI等新技术导入AI等新技术导入汽车全生命周期升级汽车全生命周期升级车载高精度传感器车载高精度传感器智能计算平台智能操作系统智能计算平台智能操作系统软件算法企业壁垒u对于COrnercase的数据积累；u软件算法企业壁垒u对于COrnercase的数据积累；u对智能驾驶感知准确性的极高要求；u控制辅助类智驾功能对于车控系统的交互设计；u功能算法的调校与测试能力；硬件芯片企业壁垒u高效、开放、安全、易用的高效能车载智能芯片；u完整、成熟、开放的配套设施，打造好用的芯片；u可复制的工程化量产能力，提升开发和应用效率；u海量数据和复杂场景带来高算力需求；u场景开放导致COrnercase的增加所带来的算法的复杂度u丰富车型规划下，算力需求与功耗、成本之间的平衡；u具有行业竞争力的智能化功能，领先性、差异化、性价比；u智能驾驶是“快鱼吃慢鱼”的时代，领先的产品开发、量产和迭代效率;u芯片供应链稳定可靠，可持续发展；u高阶智能驾驶功能的规模化量产对功能当中所涉及的硬件性能要求逐渐提高，海量的数据与复杂开放的场景也为芯片算力带来了更高需求。智u智能驾驶逐渐由数据驱动代替传统的逻辑算法，智能计算逐步取代逻辑计算，这对供应商智能驾驶功能方案的硬件计算与软件算法能力以及开发与迭代效率提出了全新挑战。如何基于场景打造高效能芯片，以及如何将智能驾驶通过逻辑计算与智能计算进行协同驱动，成为供应商需要传统分布式架构中央计算平台通用计算智能驾驶座舱IVI规控控制车身/底盘/动力智能计算割裂成两部分规控主要由逻辑算法完成安全等级不够传统分布式架构中央计算平台通用计算智能驾驶座舱IVI规控控制车身/底盘/动力智能计算割裂成两部分规控主要由逻辑算法完成安全等级不够智能计算成为一个整体最高安全等级硬件可插播，可升级 智能驾驶 HMI座舱IVI规控算力得到增强驾驶域规控走向逻辑计算与智能计算协同智能HMI使驾驶行为更安全、体验更流畅NOAHighwayNOACityTJP（交通拥堵领航）CPilot（部分城市场景领航）/L3HWP（高速公路领航）ALC（自动变道辅助）+（车道保持辅助）（智能自适用巡航）（集成式巡航辅助）TJA（交通拥堵辅助）NOAHighwayNOACityTJP（交通拥堵领航）CPilot（部分城市场景领航）/L3HWP（高速公路领航）ALC（自动变道辅助）+（车道保持辅助）（智能自适用巡航）（集成式巡航辅助）TJA（交通拥堵辅助）ACCLCAu在智能驾驶功能开发过程中，由于高速行驶和低速泊车时研究的对象属性、应用的算法尤其是决策算法都完全不同，因此通常会将智能驾驶的智能驾驶解决方案供应商的重点发力点。道路的领航辅助驾驶功能。NOAHighwayCPilot部分城市场景领航低速（60km/h以下）横向+纵向+LKA+ALC+高精地图TJP交通拥堵领航低速（60km/h以下）横向+纵向+LKA+ALC+高精地图NOACityHWP高速公路领航高速（60km/h以上）横向+纵向+LKA+ALC+高精地图HWA高速公路辅助高速（60km/h以上）横向+纵向+LKA+ALCALC自动变道辅助高速（60km/h以上）横向+纵向LKA+LCAICC智能自适用巡航全速域横向+纵向TJA+ICAICA集成式巡航辅助高速（60km/h以上）横向+纵向+LKATJA交通拥堵辅助低速（60km/h以下）横向+纵向+LKAACC自适应巡航高速（60km/h以上）纵向-LKA车道保持辅助全速域横向-AEB自动刹车全速域纵向-LDW车道偏离预警全速域横向-CC定速巡航全速域纵向-泊车系统升级u2021年至今，市场上出现全自主代客泊车，使当前市场开始关注u2020-2021年，辅助代客泊车类功能出现，车辆能够自动驾驶50-100m的距离，但需驾驶员监控车辆周围环境，因此智能等级归类L2.5-L3，处于市场导入期。L2.5泊车系统升级u2021年至今，市场上出现全自主代客泊车，使当前市场开始关注u2020-2021年，辅助代客泊车类功能出现，车辆能够自动驾驶50-100m的距离，但需驾驶员监控车辆周围环境，因此智能等级归类L2.5-L3，处于市场导入期。L2.55-10米50-100米500米+201720182019202020212022……导入期L2.5-L3成长期向运动和纵向运动，这类功能解决了最后5-10m的智能驾驶问题。2020至今市场上陆续落地辅助代客泊车（记忆泊车）与全APA超声波雷达前向雷达UPA超声波雷达360°环视令/氵车载网络/蓝牙AVP（全自主代客泊车）典型泊车功能以及AVP（全自主代客泊车）典型泊车功能以及相应配置VPARPAAPA（全自动泊车）驾驶员在车外500米内地上/地下公共停车场驾驶员在车外100米内小区/公司固定车位驾驶员在车外10米内驾驶员在车内垂直库位/平行库位典型应用场景亿欧智库：2021年1-11月APA方案供应商市场份额亿欧智库：2021年1-11月融合泊车方案供应商市场份额（同致电子）共占2021年1-11月国内APA亿欧智库：2021年1-11月APA方案供应商市场份额亿欧智库：2021年1-11月融合泊车方案供应商市场份额（同致电子）共占2021年1-11月国内APA合泊车前装量产的自动驾驶初创企业，具备包括计和研发、生产制造、供应链以及主机厂的客户架构，基于视觉，超声，毫米波深度融合感于视觉，超声，毫米波的多图层建图和融合术，相较于单传感器的感知定位方案，可以地图的产品服务，包含AVP高精地场泊车服务和体验，覆盖自动驾驶代客泊车验，以及非自动驾驶模式下的服务体验，如AR室内u对于智能驾驶功能而言，驾乘体验成为功能是否实现商业化与是否获得用户信任的关键。基于用户驾乘度提升功能的使用频率。全自主代客泊车（AVP）作为高阶智能驾驶功能，用户得到的体验和产品服务是功能产品地图QA自动化质检验收工具地图数据&文件管理地图QA自动化质检验收工具地图数据&文件管理纵目停车场地图云服务产品ZATLAS纵目数据平台台一键泊车停车位抓取远程监控停车位记录u一键泊车停车位抓取远程监控停车位记录uuuAR室内导航uuu一键召唤uuu反向寻车uuu停车位搜索应用层APA硬件传感配置摄像头*5毫米波雷达*5应用层APA硬件传感配置摄像头*5毫米波雷达*5服务层服务层平台层平台层R务数据闭环事件触发策略影子模式AutoSar整车控制TJA/AEB/NOP…AutoSar追踪4D检测光流oofgof3D检测VPD、LLD……跨平台中间件（加速，优化，松耦合）嵌入式软件（多核异构，轻量级）边缘计算智能加速器（AmbarellaTI）→原始数据（前视、侧视、后视摄像头）Rader/HDMap智能驾驶规模化数据闭环触发海量数据回传数据闭环事件触发策略影子模式AutoSar整车控制TJA/AEB/NOP…AutoSar追踪4D检测光流oofgof3D检测VPD、LLD……跨平台中间件（加速，优化，松耦合）嵌入式软件（多核异构，轻量级）边缘计算智能加速器（AmbarellaTI）→原始数据（前视、侧视、后视摄像头）Rader/HDMap智能驾驶规模化数据闭环触发海量数据回传规模降本u对于行车、泊车智能驾驶功能而言，终端体验与功能可靠性是影响其被信任程度以及发展的核心因素。因此行、泊车过程中的目标检测、目标u智驾科技MAXIEYE自研创新打造深度协同感知、定位、融合、规划与控制多环节的智能驾驶平台化方案，MAXIEYE智能驾驶平台化方案方案一：MAXIPILOT®1.0-支持L2全速智能巡航方案二：MAXIPILOT®1.0PLUS-高性价比实现NOM领航辅助方案三：MAXIPILOT®2.0-支持NOM和行泊一体方案代表合作客户u端到端的网络模型减少对经验逻辑u可实现精准的视觉里程计、建图功能u构架时序融合的4D空间，对抗俯仰颠簸，实现更精准的轨迹预测u降低后处理复杂逻辑带来的潜在问题，让感知-融合控制技术架构更加轻量高效基于BEV架构TT从分层集成开发走向端到端系统，使智能驾驶开发情况，使感知精度提高u端到端的网络模型减少对经验逻辑u可实现精准的视觉里程计、建图功能u构架时序融合的4D空间，对抗俯仰颠簸，实现更精准的轨迹预测u降低后处理复杂逻辑带来的潜在问题，让感知-融合控制技术架构更加轻量高效基于BEV架构TT从分层集成开发走向端到端系统，使智能驾驶开发情况，使感知精度提高有效解决遮挡目标的检测问题，不完整目标检测准u智能驾驶系统运行过程中对其行驶的周边环境进行态势评估是十分重要效率，为高阶智能驾驶的目标检测准确度以及决策规划策略提供更加直接的思路。地面检测网络实现精准视觉感知与预测关键辅助网络LLDnet车道线检测地面检测网络实现精准视觉感知与预测关键辅助网络GOFnet地面光流VPDnet人车目标检测GOEnet通用目标边缘检测TLSDnet交通标志与交通灯检测OOFnet目标光流VPnetSCALEnet+导航、车道线、车流、栏杆、护栏、车沿等信息进行优先级的综合判断，在高精地图缺失或导航丢失等场景下保持车辆平稳流畅的行驶开发工具及基础设施地平线天工开物工具链地平线艾迪开发平台片上存储列阵软硬结合最大化硬件资源利用率 硬件设计软件设计张量计算组织计算分析和并行优化数据并行和依赖分析优化 指令性能信息模型性能开发工具及基础设施地平线天工开物工具链地平线艾迪开发平台片上存储列阵软硬结合最大化硬件资源利用率 硬件设计软件设计张量计算组织计算分析和并行优化数据并行和依赖分析优化 指令性能信息模型性能 BPU架构建模指令序列分析工具TestingBenchmark助力车企智能驾驶功能的快速量产落地，打造企业护城河u地平线既可提供芯片和可选量产级算法助力合作伙伴加速实现智能驾驶应用的量产落地，又可提供丰富的开发工具支持合作伙伴高效开发，还可开放量产原型算法并提供芯片原厂支持，持续为合作伙伴创造价值；u地平线在提供SoC级高性能汽车智能芯化竞争能力，加快创新研发速度。片上存储管理与指令调度指令集设计u由于主机厂对于行、泊车功能采用硬件预埋、软件升级的发展模式，高性能、算力充足的芯片成为智能驾驶功能不断升级优化的底座。在智能驾驶功能的感知、交互、场景应用持续升级下，车规级芯片需支撑大规模传与合作伙伴以深度联合开发的方式实现能力共建，驱动全新商业价值。地平线目前芯片出货量突破150万片，与超过20地平线基于征程5，提供成熟、完整、开放的整车智能开发平台，打造“好用的”芯片地平线软硬协同优化打造“好的”芯片：首重效能，兼顾灵活的新一代智能计算架构地平线基于征程5，提供成熟、完整、开放的整车智能开发平台，打造“好用的”芯片车载智能芯片及软件栈自动驾驶及智能座舱量产原型算法客户算法参考算法应用中间件Linux/BSP/硬件抽象库/基础中间件/工具链地平线定位Tier2，高性能芯片+完善工具链赋能，打造开放共赢的合作模式量产级算法量产级硬件软件合作伙伴硬件合作伙伴OEM一智能驾驶 参考算法开发工具链量产级算法量产级硬件软件合作伙伴硬件合作伙伴OEM一智能驾驶 参考算法开发工具链硬件参考设计训练平台Tier244981覆盖200+城市700W+Packs600Khours计算 100万KM/天回灌能力6411626597为每个省覆盖的城市数目量产验证+测试验证实现驾驶场景深刻认知，打造具有性价比的智能驾驶方案量产是检验产品技术的首要标准，地平线Mono单目前视感知方案已经历量产验证规模化量产是检验产品技术能力的首要标准，面向国产汽车ADAS主动安全的落地，一方面需要解决性价比的问题；另一方面则是要解决关键算法与特色场景挑战的技术问题；同时还要确保规模化量产的稳定性能表现。地平线推出的Mono单目前视感知方案已于2021年率先实现规模化前装量产。目前，Mono累计斩获多家车企超十余款车型ADAS方案量产与定点。地平线HorizonMatrix44981覆盖200+城市700W+Packs600Khours计算 100万KM/天回灌能力6411626597为每个省覆盖的城市数目量产验证+测试验证实现驾驶场景深刻认知，打造具有性价比的智能驾驶方案量产是检验产品技术的首要标准，地平线Mono单目前视感知方案已经历量产验证规模化量产是检验产品技术能力的首要标准，面向国产汽车ADAS主动安全的落地，一方面需要解决性价比的问题；另一方面则是要解决关键算法与特色场景挑战的技术问题；同时还要确保规模化量产的稳定性能表现。地平线推出的Mono单目前视感知方案已于2021年率先实现规模化前装量产。目前，Mono累计斩获多家车企超十余款车型ADAS方案量产与定点。地平线HorizonMatrixMono是经过数千万公里测试验证下的量产级方案u关键算法指标国内领先u面向视觉挑战性场景的差异化技术创新u针对中国特色道路场景的专项调优u作为智能驾驶当中最重要的计算引擎，对场景的深刻理解和算法的持续迭代升级尤为重要。在此之前，流ADAS功能，还结合多传感器优势帮助其实现了全速域自适应巡航、拨杆变道等功能，为用户提供越级的智能辅助驾驶体验。同时Mono2与Mono3分别主打的性价比地平线的HorizonMatrixMono2高性价比单目视觉感知方案基于单颗征程2芯片通过搭载1颗前视摄像头，实现对车辆、行人、车道线、交通标识等多种目标高精度、低延时的有效感知。地平线的HorizonMatrixMono3高性能单目视觉感知方案基于单颗征程3芯片可支持8MP分辨率的摄像头接入，可为L2+智能驾驶产品提供建前视感知与定位建图能力，实现复杂路口通行、车道级导航、匝道汇入/汇出等场景更加复杂的智能驾驶功能。亿欧智库：2022地平线HorizonMatrixMono累计测试覆盖地平线Mono方案强感知打造场景专项算法优化u基于Mono的感知能力，所搭载的车型能够很好地适应中国各种的路况。特别是针对坡度大、弯道多等复杂道路场景的专项算法优化，大幅提升了车道线检测精度。u除轿车、SUV、卡车等常规车型外，Mono帮助所搭载的车型拓展了两轮车、水泥车、洒水车等各类异型车检测类别，实现感知种类、感知精度的全面优化和提升，为用户带来更流畅、舒适、安全的驾驶体验。2.4.1整车智能化发展带动E/E架构演进升级，行泊一体成u遵循整车E/E架构发展路径，智能驾驶相关功能的发展历程可分为四个阶段，分别为模块化（各功能都有一个对应的模块）、功能集成（将ECU超级电脑超级电脑GW中央计算功能集成域集中车载云计算超级电脑超级电脑GW中央计算功能集成域集中车载云计算域控制器整合为超级电脑域融合域控制器整合阶段四智能驾驶域的功能和座舱域的功能进行跨域融域融合域控制器整合阶段四域控制器产生，基础控制其标准化阶段三域控制器产生，基础控制其标准化阶段三▲▲▲▲▲▲GW模块化各功能都有一个对应的模块每个泊车或行车功能都有一个对应的GW模块化各功能都有一个对应的模块土智能驾驶解决方案企业的发力，泊一体功能的批量化元年。供应商优秀的产品体验以及良好的长期用户体验帮助主机厂快速推进智能驾宏景智驾也正在目前的行泊一体方例如城市点到点的智驾、代客泊车等，不断提升自身的产品体验以及行业影响力分布式EE架构域集中EE架构整车集中式EE架构土智能驾驶解决方案企业的发力，泊一体功能的批量化元年。供应商优秀的产品体验以及良好的长期用户体验帮助主机厂快速推进智能驾宏景智驾也正在目前的行泊一体方例如城市点到点的智驾、代客泊车等，不断提升自身的产品体验以及行业影响力分布式EE架构域集中EE架构整车集中式EE架构分布式架构小鹏蔚来全栈1.0域集中式长城大众域控制器架构u随着整车E/E架构的升级以及域控制器产品的发展，为行泊一体功能的量产落地带来了基础的保障。同时智一体方案的业务布局，供应商的业务侧重以及主机厂的需求使行泊一本土供应商力量的加入，打破了市场固化的产品形态和行业分工，加随着本土供应商研发的深入，产品功能特性层面，也不断发掘出具有更加适合中国用户的应用场景和个新势力、头部自主车企基于区域控制的中央计算架构，本土供应商的崛起，本土供应商力量的加入，打破了市场固化的产品形态和行业分工，加随着本土供应商研发的深入，产品功能特性层面，也不断发掘出具有更加适合中国用户的应用场景和个新势力、头部自主车企基于区域控制的中央计算架构，本土供应商的崛起，n相较于传统ADASECU，域控制器的硬处于发展初期，根据车企的不同的参与诉求强烈程度与方案部署时效性要求，车企与对大算力域控制器有较强参与诉求，以自研为主;更在于方案快速部署量产上车的时效性，以合作/采购为主。提供全栈解决方案样化合作模式Tier1具备跨域的前瞻技术储备车企与域控制器Tier1的合作模式：硬件代工硬件+底层软件硬件+底层软件+中间件硬件+底层软件+中间件+部分应硬件+底层软件+中间件+全部应更集成的ADAS域控制器取代。域控制器作为智能驾驶的核心功能模块，融合来自摄像头、此，域控制器产品的发展与成熟也为行泊一体功能的量产落地提供了基础的保障。u本土域控供应商核心竞争力的逐步提升，打破了原有市场固态的产品形态和行业分工，也为车企在打造行泊车传感器共用，性能提升随着泊车功能升级，其需要使用行车系统上的传感器进行车下的某些场景也需要利用低速泊车的传感支持OTA功能迭代行车和泊车分离的方案，通常沿用传统分布式架构，受存储、硬件接口的限制，多数支持OTA功能。而行泊一体域控制器基本上都配备百兆甚行泊车传感器共用，性能提升随着泊车功能升级，其需要使用行车系统上的传感器进行车下的某些场景也需要利用低速泊车的传感支持OTA功能迭代行车和泊车分离的方案，通常沿用传统分布式架构，受存储、硬件接口的限制，多数支持OTA功能。而行泊一体域控制器基本上都配备百兆甚太网接口，同时有充足的算力支持高级算法模型的部署，能够更好地支提升开发效率行泊一体域控制器通过部署分层式的软件架构，实现软硬件解耦。底层基于标准中间件提供的相对稳定的上层接口可帮助主机厂实现方便快捷行泊一体方案可简化域控制器的I/O接口，减少布线长度，进而有效降低供应商量产时间方案优势高算力，功能设计全面、场景覆盖全面性价比高，成本降低50%以上；主动安全E-NCAP五星评级德赛西威性价比高、高算力性价比高，高算力，可定制化支持6R10V3L硬件配置，最大的功能安全设计最高算力400TOPS，具有可实现L3自动驾驶的能力基于面向SOA软件架构，预置高算力，软硬件高效解耦高性价比，适用于市场上主流车型对功能、性能、成本的多样化需求支持高中低算力平台应用，可适配不同硬件方案硬件、软件、算法、传感器等全栈技术能力支持城市范围内的点到点自动驾驶-u传统车型的智能驾驶模块主要由泊车和行车两套系统组机厂实现软硬件解耦大大提升开发效率。同时，行泊传感器的共用也可以为主机厂实现硬件方案的降本增效。u自2022年起，已有多家智能驾驶公司陆续发亿欧智库：国内部分主流行泊一体方案供应商内置GPU，自研车规级ISP及神经网络加速器NPU，融合前向器，实现L2＋行车智能化及泊车智能化一体式功能，从基础辅助驾驶ADAS＋APA、到高级辅助驾驶ADAS＋AVP。传感器深度复用使性能提升u一旦泊车功能升级到更高阶的内置GPU，自研车规级ISP及神经网络加速器NPU，融合前向器，实现L2＋行车智能化及泊车智能化一体式功能，从基础辅助驾驶ADAS＋APA、到高级辅助驾驶ADAS＋AVP。传感器深度复用使性能提升u一旦泊车功能升级到更高阶的AVP或HPA，需要使用行车系统上的传感器进行感知补充，以增强系统的安全性。比如AVP中重点要解决的紧急避障问题，仅依靠环视摄像头和超声波雷达的感知是不够的，需要使用行车中的摄像头、毫米波雷达甚至激光雷达来提前识别一些远距离或微小物体。u行车下的某些场景也需要利用低速泊车的传感器数据进行辅助支持。比如Cutin场景，在没有侧视摄像头的情况下，需要利用环视摄像头提高对后车切入预判的准确性。芯片资源共享5V5R和10V5R在内的入门级和高阶行泊一u系统复杂性和方案延续性方面，单芯片A1000L可以同时处理前向和环视摄像头数环境下需要前向感知的场景，单芯片方案的系统响应速度会更快。u黑芝麻智能推出的DriveSensing行泊一体方案基于单颗华山二号A1000L芯片支持行泊一体功能的方案，实现行、泊子系统共用SOC与传感器的深度融合。黑芝麻智能的DriveSe知行科技自研数据筛选算法通过将算法预埋在搭载了知行科技自动驾驶系统的量产车以及研发测试车上，系统可以实现根据驾驶场景和算法需要，记录并上传有价值的数据到云端，然后在云端进行数据的深帮助主机厂后续实施OTA升级，持续向用户开放更多的自动驾驶功能。帮助知行科技自身进行模型训练、仿真测试及验证，持续优化迭代自动驾驶算法，开发更高级的智能驾驶系统，探索UBI等新型商业模式。客户私有云数据管理数据管理模型训练量产阶段：前装/后装车端数据采集仅缓存iMotion需要的数据研发阶段：车端数据采集软件库FOTA云数据标注4G/5G仿真测试数据清洗/分类数据挖掘/数据处理本地集成硬盘驾驶数据分析功能开发/优化2.5.2数据为行泊一体方案发展核心生产力，知行科技数据闭环+云平台助知行科技自研数据筛选算法通过将算法预埋在搭载了知行科技自动驾驶系统的量产车以及研发测试车上，系统可以实现根据驾驶场景和算法需要，记录并上传有价值的数据到云端，然后在云端进行数据的深帮助主机厂后续实施OTA升级，持续向用户开放更多的自动驾驶功能。帮助知行科技自身进行模型训练、仿真测试及验证，持续优化迭代自动驾驶算法，开发更高级的智能驾驶系统，探索UBI等新型商业模式。客户私有云数据管理数据管理模型训练量产阶段：前装/后装车端数据采集仅缓存iMotion需要的数据研发阶段：车端数据采集软件库FOTA云数据标注4G/5G仿真测试数据清洗/分类数据挖掘/数据处理本地集成硬盘驾驶数据分析功能开发/优化u当前对于行泊一体功能方案而言，大数据闭环成为了量产决胜的正负手。搭建高效、低成本的数据智能体系不仅是行泊一体方案健康发展的基础，也是行泊一体方案能够不断高效迭代优化的重要环节。数据成为行泊一体功能方案不断优化迭代的核心生产力，这也使主机厂和智能驾驶知行科技自建的数据闭环与云平台，具有高可扩展性，可以实现车队批量采集数据并构建全场景的知行科技自动驾驶全场景域控制器IDC特点u自研应用功能软件u自研底层基础软件u硬件自主开发知行科技自研行泊一体域控制器IDC上层核心优势知行科技域控制器IDC上层可支持实现NOA及L2级行车功能、HPA记忆泊车和360全景功能等众多功能。iAssist知行科技自动驾驶全场景域控制器IDC特点u自研应用功能软件u自研底层基础软件u硬件自主开发知行科技自研行泊一体域控制器IDC上层核心优势知行科技域控制器IDC上层可支持实现NOA及L2级行车功能、HPA记忆泊车和360全景功能等众多功能。iAssist-辅助安全驾驶DALO-数据自动闭环知行科技自研行泊一体域控制器IDC中间件核心优势知行科技自研的DDK/COOL/IPC等中间件，可适应单核或多核异构平台，稳定性及实时性高、低内存消耗。SV3D-360全景辅助iPark-全自动泊车iWaLLE-代客泊车iPilot-导航辅助驾驶u传统行车辅助功能和泊车辅助功能采用了分离式的功能开发模式，而随着汽车电子控制单元（ECU）数量法满足计算需要，以域为单位的域控制器（DCU）u具有灵活性以及高适配能力的域控制器成为主机厂在部署行泊一体功能上车时的核心部件，知行科技推出自研的行泊一体域控制器IDC打通了软亿欧智库：知行科技自动驾驶全场景域控制器IDCServiceUserFunction算法&服务ServiceUserFunction算法&服务硬HardwareAlgorithmsVisionAbstractionVisionAbstractionLayerSoCDriversVisionAcceleratorVisionAcceleratorsoperatingSystemRuntimeEnvironmentBootLoader中间件VFC东软睿驰自研兼容AUTOSAR搭载东软睿驰自动驾驶SOA开放u软件架构支持L0-L4级别自动驾东软睿驰自研兼容AUTOSAR搭载东软睿驰自动驾驶SOA开放u软件架构支持L0-L4级别自动驾驶功能需求，通过自动驾驶专用中间件以及NeuSAR基础软件，可实现软硬件的高效解耦，从而实现上层应用的可复用、可配置、可拓展的灵活部署机制。u产品设计并搭载了专用的信息安全组件和功能安全机制，支持功能的自我进化和迭代。u行泊一体解决方案需要在内部分别进行行车感知处理和泊车感知处理，感知的结果还需要分别生成不同的度远比单纯的行车、泊车产品要难得多。因此具有开放性的SOA平台架构与强大软件算法能力成为供应商提高开发效率、提供定制化服务时的u东软睿驰通过自研算法与开放SOA架构，实现一层服务化封装、端云协同、功能安全和信息安全的全栈落地，帮助主机厂快速进行上层应用软件的开发。东软睿驰自研基础软件平台NeuSAR基于“软件先行”的研发理念的标准模块、中间件和开发工具。东软睿驰ADS云AfterAfter-salesupportADS域Service-orientedReachADSPFruntimeFrameworkCoreADS域Service-orientedReachADSPFruntimeFrameworkCoreModuleAfter-sale异构分布式硬件架构CyberCyber-SecurityReachADSReachADS工具链Assembler将功能平台软件与项目适配软件解耦设计，快速将功能平台软件与项目适配软件解耦设计，快速车控操作系统架构u通用性：兼容APAUTOSAR，不为客户的中u易用性：进一步降低应用开发成本u复用性：通过完善算法库和计算框架达到代码复用最大化u安全性：信息安全与功能安全u稳定性：兼容测试流程的数据需求u宏景智驾自研的HyperOS（中间件）面向SOA的软件架构，具备高性能、易移植、支持软硬分离及端活等特点，并且有工具链和数据平台作为研发和测试阶段的支持。宏景智驾配合自研的中间件产品HyperOS核心优势ACCAPA应用软件层应用软件接口（SOA/API）功能软件通用框架数据抽象数据流框架基础服务功能软件层应用软件接口（SOA/API）功能软件通用框架数据抽象数据流框架基础服务功能软件层HYPERSARHYPERSAR系统软件层系统软件层操作系统内核（Linux操作系统内核（Linux等）/其他安全实施内核虚拟化管理及BPSDrivers硬件平台层硬件平台层AIAI计算单元异构分布硬件异构分布硬件 通用计算单元控制单元控制单元摄像头*1行车方案硬件配置米波雷达*1DCU毫米波雷达域控制器摄像头泊车方案硬件配置摄像头*1行车方案硬件配置米波雷达*1DCU毫米波雷达域控制器摄像头泊车方案硬件配置高清摄像头短距超声波雷达长距超声波雷达DCU域控制器总线协议（CAN）u分时复用技术的应用可以使行车功能与泊车功能在一颗相对较低算力的SOC上实现，即在行车的时候把泊车功能关掉，泊车的时候把行车功能关掉，以此控制整个硬件的算力成本。目前分时复用技术多应用于低算力芯片配置的行泊一体功能方案，是追求性比价车型的优质选择。切换，为客户打造高实用性、低成本的行泊一体方案。Active1.Active：搜索车位/泊入泊出/暂停/中断2.InactiveActive1.Active：搜索车位/泊入泊出/暂停/中断2.Inactive：OFF/Failure/COmplete/Standby模式管理Active/Inactive行车模式/泊车模式Active/Inactive1.Active1.Active2.Inactive泊车按键状态其他：传感器监测其他：传感器监测泊车模式状态机MINIEYE通过自研的测试自动化平台，打造“Testing以在云端进行各类测试。同时通过数据的上云与共享，可以使全国各研发MINIEYE通过自研的测试自动化平台，打造“Testing以在云端进行各类测试。同时通过数据的上云与共享，可以使全国各研发onlineJudgeu集成调试与测试是行泊一体功能实现量产交付过程中的重要环节，以及测试报告输出。测试过程中通常包括不同维度的测试方式，例如MIL、SIL、传感器数据采集-可视化-评价多路传感器数据结果对比分析特殊工况识别传感器数据采集-可视化-评价多路传感器数据结果对比分析特殊工况识别视频图像回放测试用例被测对象执行测试测试评估测试用例被测对象仿真、实车代码代码代码代码u黑芝麻智能DriveSensing基于高阶智能驾驶系统及软件架构向下兼容设计开发，平台可扩展性强（支持前向L2Urban／Highwayu黑芝麻智能DriveSensing基于高阶智能驾驶系统及软件架构向下兼容设计开发，平台可扩展性强（支持前向L2Urban／HighwayNOA及APA／AVP等功能）。u在硬件及功能配置方面，最多可接入16路摄像头，同时，可支持10路高速CAN／FD，支持激光雷达及4D毫米波雷达及OTA等。uDriveSensing的功能安全依据ISO26262ASILD实施开发及规划，网络安全则依据ISO21434实施开发及规划。可支持REM及高精地图和定位服务、云和大数据闭环开发，同时支持跨平台的操作系统、运行环境。u物料成本：低速泊车功能融合到行车控制器上，复用行车控制器上算力的同时节省泊车控制器的硬件成本；简化域控制器的I／O接口，减少布线长度，进而有效降低整车的复杂度。从而实现帮助主机厂降低整个的生产成本20％-30％。u平台升级成本：基于黑芝麻智能的平台，支持平台升级及多车型适配，降低平台开发成本。u自研NPU：黑芝麻智能自研车规级低功耗神经网络加速器NPU-DynamAINN引擎，能够高效应对不同规模模型，解决了传统芯片在神经网络运算时效率低下的问题。u高能效比：黑芝麻智能DriveSensing自动驾驶计算平台最大的优点是能耗比较低，算力58TOPS。对电动汽车来说，低能耗产品更具优势。u被动散热：黑芝麻智能DriveSensing自动驾驶计算平台支持被动散热（铝制外壳，被动散热），无需散热风扇或水冷散热，不仅可以降低生产成本，而且不会发出噪音。u行泊一体功能的量产，为主机厂智能驾驶功能的发展提供了降本增效的解题思路。行泊一体系统的整合可以大幅降低成本，而降本又能进一步u黑芝麻智能推出的DriveSensing行泊一体方案基于高阶智能驾驶系统及软件架构向下兼容设计开发，将低速泊车用行车控制器上算力的同时节省泊车控制器的硬件成本。在节省成本的同时，利用自研车的规级低功耗神A1000+10V5R√√√√遥控泊车RPA√√记忆泊车HPA√√代客泊车AVP—√√√√√车道居中辅助LCC√√—√—√—√亿欧智库：宏景智驾3J3行泊一体-NOP功能架构定位设备，并通过接入导航系统，能实现自动变道超车、驶入/驶离匝道、根据道路信息控制车速等智能化操作。相比驾驶辅助系统，实现高速公路A到B点的自动辅助驾驶依托基于具有性价比的智能驾驶方案与灵活的服务模式，已与多家头部车企实现深度合作u宏景作为Tier1为车企提供菜单式的服务方案，同时可以为车企提供项目咨询服务，帮助主机厂亿欧智库：宏景智驾3J3行泊一体-NOP功能架构定位设备，并通过接入导航系统，能实现自动变道超车、驶入/驶离匝道、根据道路信息控制车速等智能化操作。相比驾驶辅助系统，实现高速公路A到B点的自动辅助驾驶依托基于具有性价比的智能驾驶方案与灵活的服务模式，已与多家头部车企实现深度合作u宏景作为Tier1为车企提供菜单式的服务方案，同时可以为车企提供项目咨询服务，帮助主机厂打造最具性价比的产品方案与设计；u宏景智驾通过L4软件算法下探布局智能驾驶相关业务，通过降维打造具有性价比的产品方案，从而与头部车企“破冰”建立深度合作，并且率先实现了行泊一体方案的量产；u针对主机厂不同价位车型规划，宏景智驾提供多种不同摄像头配置的行泊一体智能驾驶系统方案，高效的研发效率，缩短开发周期，快速u注重C端用户体验，为用户提供丝滑的智驾体验；u通过对头部车企的量产交付打造企业的行业知名度与量产案例的优势，目前智能驾驶方案已获得包括上汽、长城在内的头部主机厂的多个定点项目。宏景智驾企业优势打造产品优势宏景智驾的行泊一体域控方案采用完全校准后的时间机制，将行车环境感知与泊车环境感知同步回传，保障对于周围环境感知回传的全面性、清晰性以及有宏景智驾行泊一体方案可以实现全天实时跟踪车、人、锥桶，以减少驾驶员的接管次数与AEB的误触发宏景智驾行泊一体系统芯片当中内置了导航地图与高精地图的模组，通过内置的GPS芯片与天线，可以宏景智驾行泊一体方案基于硬件深度优化的高效能算法，可以用有宏景智驾行泊一体的域控制器与关联的硬件传感，均可以通过OTA进行升级，从而实现生态可拓展、软u随着智能驾驶功能的发展，主机厂在需求智能化发展的同时，降低驾驶辅助研发及生产成本需求日益迫切轨迹进行预测、决策规划进行精简与优化，ADAScan第三方图商提供第三方定位TC397T-BoxMP5车机第三方图商提供第三方定位TC397T-BoxMP5车机服务商提供产品基于SDV全新开发模式，产品将持续通过标准化硬件、平台化软件、工具化服务为车企提供全栈式的智能驾驶域控制器解决方案，可覆盖L2++级别自动驾驶行车与泊车40余项功能。同时基于东软睿驰自主全栈研发能力，可以整包提供产品解决方案或分层次提供部分模块，系统架构充分打开，支持合作伙伴的应用开发成果快速移植部署。u产品实现全场景覆盖：覆盖L2++级别自动驾驶行车与泊车40余项功能产品基于SDV全新开发模式，产品将持续通过标准化硬件、平台化软件、工具化服务为车企提供全栈式的智能驾驶域控制器解决方案，可覆盖L2++级别自动驾驶行车与泊车40余项功能。同时基于东软睿驰自主全栈研发能力，可以整包提供产品解决方案或分层次提供部分模块，系统架构充分打开，支持合作伙伴的应用开发成果快速移植部署。u产品实现全场景覆盖：覆盖L2++级别自动驾驶行车与泊车40余项功能u协同开放，构建“立体式自动驾驶开发”模式：：凭借系统架构的充分开放，产品支产品安全性设计按照ISO26262和ISO21434对功能安全和信息安全进行开发，对行车典型场景和泊车典型场景实施了最小风险策略，对车/云/手机端的网联系统实施了安全启动、安全存储、安全升级、安全通信等模块的部署。东软睿驰第四代自动驾驶域控制器X-Box是基于SDV开发模式下的全新L2++级别域控制器标准品。产品基于地平线征程5系列、芯驰X9系列芯片，具备L2++级别行车与泊车功能，支持8M摄像头、4D点云毫米波雷达和激光雷达的接入。同时产品采用SOA软件架构的设计方案，软件及算法按照模块化、服务化开发，支持数据闭环机制下的端云协同自动驾驶。产品基于主机厂便利与开发者友好的设计理念，打造“陪伴式”产业生态u东软睿驰行泊一体域控制器能够根据配置生成丰富多样的开发工具及软件SDK，用以满足不同开发需求，支持客户开发工作。产品支持5~10路高清摄像头、毫米波雷达、超声波雷的达接入，包括800万像素摄像头和4D成像毫米波雷达，可实现包括ACC、AEB、LKA、ICA、ELK、ESA、TJA、NOA等20余项辅助驾驶东软睿驰行泊一体域控制器基于德州仪器（TI）芯片平台研发，面向L2~L2+级别自动驾驶场景，提供不同梯度算力产品形态，按照ISO21434信息安全标准实施，支持ISO26262标准功能安全ASIL-B级别。u东软睿驰基于近20年智能驾驶研发经验，在行泊一体产业协同分工更加明确的发展趋势下，基于主机厂便利与开发者友好的设计，推出了基于开放SOA架构的行泊一体域控制器。其中明年即将量产的东软睿驰第四代自动驾驶域控制器X-Box是基于SDV开发模式下的全新L2追求行泊一体高性能、支持长期数据闭环的方案：基于L2+高阶u市场类型：15-30万车型的合资与自主品牌车企追求行泊一体高性能、支持长期数据闭环的方案：基于L2+高阶u市场类型：15-30万车型的合资与自主品牌车企相较于基础版行泊一体方案，此方案可在中型算力域控制器上实现高速领航辅助驾驶（NOA）与记忆泊车（VPA），同时方案量产后可实现影子模式数据采集，为后续L3及以上产品开发提供大规模实车数据，驱动数据闭环；与此同时，车企定制化需求将有所提升。感知传感器：前视8M摄像头成为主流选择，毫米波雷达迎来替代升级；计算芯片：关注地平线、黑芝麻智能、华为MDC等国产芯片阵营。供应商未来发展核心竞争力：NOA行泊一体方案技术门槛高，多数供应商整体方案仍在布局与前装量产准备阶段，供应商需走技术领先战略，待技术稳定后，再采取基于技术的成本领先战略或商务降本战略。（规模量产，供应商谈判降价）虽然低价位车型市场以1VnR＋APA行泊车分离式方案为主，但5V5R12U的基础版行泊一体方案可降本2030结合整车E/E架构的集中式趋势与车企降本需求，未来2-3年内，轻量级行泊一体方案将在10-15万车型市场快速渗透（吉利星越L、WEY摩卡）L2辅助驾驶方案的核心硬件国产化都进入相对成熟阶段（如毫米波雷达、计算芯片），本土硬件供应商将进一步降低硬件成本，逐步超车外资供应商市场。供应商未来发展核心竞争力：性价比行泊一体趋势要求供应商具备较强的全栈算法与软硬件协同能力，市场高竞争压力要求供应商采用成本领先战略，提供高性价比方案。u传统车企旗下诸多车型智驾水平落后于新势力车企，因此传统车企迫切希望以低成本高性能智驾方案提硬件共用、性能提升、软件配置灵活、功能迭代与开发效率追求行泊一体性价比方案：基于普及的L2辅助u市场类型：10-15万车型的合资与自主品牌车企u行泊一体需求特点：追求方案的极致性价宏景智驾、知行科技、魔视智能。注：（以上供应商1VnR方案已成熟供应，轻量级行泊一体方案22-23年内量产）搭载激光雷达的异构冗余方案由于其成本原因，更多集中在25万搭载激光雷达的异构冗余方案由于其成本原因，更多集中在25万u在行泊分离系统下，1V1R等方案主要适用于15万元及以下车u亿欧智库预测轻量级（5V5R）行泊一体方案的市场渗透率2025年预计到达38%，同时由于方案成熟度的提高以及成本的下降，市场规模预计到达403.5亿元；搭载激光雷达的异构冗余行泊一体方案的市场渗透率2025年预计到达8%，主要体现在25万元以上的豪华车型当中。异构冗余5R5V为主的轻量级行泊一体方案将取代“55R5V为主的轻量级行泊一体方案将取代“5中国智能驾驶市场