安信:2019自动驾驶趋势研究报告(十)

核心部件——计算平台,随着大规模量产,价格将大幅下降。市场对于自动驾驶量产的一大疑虑就是作为核心硬件的自动驾驶芯片的单价迟迟没有达到合理的水平,导致自动驾驶的整体解决方案成本超过消费者可以承受的合理范围,会对自动驾驶的大规模普及造成严重的影响。我们认为,鉴于芯片的出货定价与量产情况有着密切的关系,不必过分担忧芯片的出货价格。考虑到自动驾驶计算平台高昂的研发成本(英伟达最新一代的 Xavier 芯片研发投入高达 20 亿美金),芯片厂必然会在尚未大规模量产的初期选择高定价的模式,来部分覆盖前期的投入。而一旦达到大规模量产(比如年出货量达到 100 万颗),则芯片厂能够很快回本前期的投入,芯片的定价之后有望与成本相挂钩,价格会急剧下降。


核心部件——激光雷达,合理的技术路径带动成本降低。激光雷达部件现阶段成本较高,以行业主要企业 Velodyne 的激光雷达为例,按照线束的密度进行报价——8万美元(64 线)、4 万美元(32 线)、4 千美元(16 线)。Velodyne 的激光雷达报价居高不下的原因,并非激光雷达的物料成本,而在于其采用了传统的机械式扫描的技术方案——机械式激光雷达的光学系统的装配和标定过程要求高度严谨的机械系统校准,同时,量产的一致性要求也会导致产能低下。现阶段,产业界的一致看法是打造出一台售价低廉的激光雷达关键就是将传统的旋转式机械设计换成固态设计,这样能大量减少可移动部件,激光雷达的结构和量产简单了,成本也就自然降低了。在新的技术路径下,众多产业界的厂商(包括 Velodyne)均预测未来激光雷达的量产成本将下调到数百美金/颗。

5.2. 政府助力车路协同(V2X)基建普及,显著降低单车改造成本

「聪明」的车+「智能」的路,车路协同(V2X)发展将显著降低单车改造成本。目前大部分对于自动驾驶硬件改造成本的讨论都停留在单车智能的技术路线和视角。实际上,国内的自动驾驶技术路线是智能网联的路线,即「单车智能」与「车路协同」协同发展。车路协同的价值和意义在于,如果说自动驾驶单车智能的价值是让路上的车辆都能变成由「二十年驾龄老司机」驾驶的话,那么车路协同则像是又给每辆车配备了一个开了「天眼」的交警,「他」将站在「完美」视角保障安全、疏导交通,高效分配道路资源。以一个交通路况复杂的路口为例,人类司机和自动驾驶车车载传感器由于视角和视线的局限,都只能感知到路况信息的一部分,那些看不到的障碍物造成了危险隐患;如果车路协同配备了「完美视角」路侧感知设备以后,利用高清摄像头等多种传感器加上边缘计算设备的识别能力,可以感知到路口范围内全部的交通参与方,并实现多种分析功能,把这些信息通过 V2X 通信实时的共享给路口的全部车辆,即可最大限度消除危险隐患。「车路协同」技术的演进和基础设施的普及,将会显著降低单车智能的改造成本。根据百度的预测,在车路协同的基础上,自动驾驶的研发成本可以降低 30%,接管数会下降 62%,预计可让自动驾驶提前 2-3 年在中国落地。

车路协同(V2X)已经成为国家重点发展战略,5G 基建点火助力。目前发展车路协同技术及其应用已纳入交通部智能交通系统发展战略。国家的在建项目有:新一代国家交通控制网和智慧公路试点工程/北京冬奥会、雄安新区项目等。从车路协同的技术体系来看,我们认为,5G 的普及将进一步提升车路协同的技术价值。根据中移动测算,自动驾驶车辆以每小时 60 英里(约 96.56 公里/小时)的速度行驶,在使用 5G 通讯网络的情况下,其收到某一反馈信息后实际上只移动了 3 厘米左右。现有 4G 网络时延条件之下,时速 100 公里的汽车,从发现障碍到启动制动系统至少移动 1.4 米。2019 年以来政府提出了科技新「基建」的政策发展方针。发改委副主任连维良表示今年将的「建设」的重点有五个方面,「加强新型基础设施建设」居于首位(包括 5G 的商用),我们预计政府将有财政资金配套产业政策扶持 5G 产业,快速完善科技新「基建」,为自动驾驶产业铺路。政府的保驾护航下,国内有望拥有全球最领先的自动驾驶基础设施(5G+V2X)。


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