智能汽车&北斗高精度专题交流会纪要:汽车智能网联化蓄势待发

长城证券汽车&计算机组于2018年1月19日在上海举办《智能汽车与北斗定位专题研讨会》,以下是简版会议内容要点:

嘉宾1主要观点:现在交通常见的问题包括:1)交通拥堵,道路的供需矛盾;2)交通安全,路况复杂事故频发;由于盲区和传感器缺陷的问题,自动驾驶在保证驾驶安全方面存在一些不足。车路协同是指通过先进的无线通信和互联网等技术,全方位实施人、车、路动态信息实时互动,在全时空动态交通信息的基础上开展车辆系统安全控制和道路交通主动控制,通过信息的交互提高安全性能,提升交通效率。车路协同的关键技术包括以下几个方面。1)数据交互:数据标准的建立。国内相关领域的监管机构太多,目前正在协调,推进统一的通信标准的建立。2)多传感器(异构多元信息)融合技术,包括:a、传感器级融合--自车传感器融合;b、数据(特征)级融合--同一目标被路侧,车载以及自报运动数据;c、决策级融合--自车避让,多车协同和控制,车辆与道路之间的协同;3)高精度定位:在避撞等应用当中,对高精度定位有极大的需求。车辆的位置、速度、延时方向等数据的获得,要求有低成本、动态并且可靠度较高的方式得到。未来智能驾驶要求实现亚米级或车道级定位技术,而目前北斗系统还不能满足这个标准。车路协同(V2X)市场规模:车路协同首先需要建设相关的道路基础设施,相关建设的规模达千亿;此外还要更新车辆辅助系统的功能,存量市场规模为千亿,未来新增市场的规模预计也将达到每年千亿的级别。上下游更有海量的市场可供挖掘。V2X推广方式:美国通过立法的方式强制安装;国内将走渐进路线,首先是辅助驾驶的逐步推广,提高ADAS存量市场当中的渗透率。其次在政府主导下发展相关的道路基础设施,在一些特殊的商用运输车辆可以首先推广车路协同。最后,再这些基础上再向普通车辆的推广。目前国内研究V2X的机构较多,高校方面,有清华、北航、同济、武汉理工;科研机构方面有中汽中西(天津)、汽研院(重庆)、公路院、中科院;企业方面有,大唐、华为、中兴、星云互联、万集、东软、上海汽车城。

嘉宾2主要观点:电动化、智能化、网联化和共享化时代,关键问题是找到其中的投资机会。单一技术很难保持长期竞争力,我们的投资思路是把它们整合成为产业链和生态圈。网联化从底层到顶层方分别存在感知层、车联网中间件、网络层和业务云四个层次。底层的感知层主要是汽车厂商和oem提供商;其上一层是车联网中间件。TBOX产品方面,目前国内前装市场能做出来的公司比较少。软件方面主要是互联网大公司垄断,进入的难度较大,投资机会少。网络层中,通讯也都是比较大的厂商,我们认为这方面投资机会较少。定位方面存在很多投资机,例如地基增强系统加定位芯片提高定位的精度,该方案的价格更容易接受。不过车联网的安全非常重要,因此芯片的安全性是重要的考量因素。业务层的导航、娱乐、道路救援等依托底层的技术,重要的其中的数据。后装市场的空间小,前装市场是投资重点。OBD得到的数据量较少无法获得全部的汽车信息,容易受到攻击安全性不佳,此外,OBD设备增加了汽车的运算需求,容易出现问题。汽车厂如果能够将车联网的各层串联起来,通过将数据导出给其他公司,将能培养很多新公司和新机会。由于数据量传输较大,未来随着传感器设备增加数据继续增加,CAN总线无法跟上,汽车互联网接入未来将是域网关和以太网,以太网芯片是一个重要的投资方向。

嘉宾3主要观点:全球汽车工业的中心在向中国转移:汽车产业经历了欧洲-美国-欧洲-日本-中国,21世纪初开始的这次转移中,中国还没有掌握核心的技术。未来10-20年是汽车技术中心向中国转移的关键。硬件方面,智能汽车最重要的是传感器,毫米波、摄像头和激光雷达以及其他的多种传感器等,没有一种传感器是完美的,未来将是各种传感器配合。激光雷达的使用取决于价格和规模。未来3-5年落地的自动驾驶的话,毫米波和摄像头更为合理。汽车系统相较其他产业,软件系统的复杂程度非常高,发展自动驾驶软件的话,不是单独的软件公司可以完成的,将需要各类企业配合,包括定位、地图、人工智能等公司共同参与。国内的人工智能的发展处于前沿的位置,主要的弱点在硬件传感器等方面。市场上的量产车自动驾驶主要集中在L2,特斯拉等在L2.5,未来向L3-L4发展,L3有望在未来3-5年上路。目前市场关注点主要集中在L3的量产上。L3能够有效将客户从枯燥的长途驾驶当中解放出来,解决客户的痛点问题,但同时还保留了客户自动驾驶的权利,体会驾驶的乐趣。在市场集中向L3发展的过程中,主机厂需要考虑的是如何做差异化,使其自动驾驶方案具有自身特色。我们提出L3.5的概念,L3.5的落地将有可能在结构化道路和自动停车两个场景中落地,这两个场景具有更高的可控性。L3首先确定硬件,传感器和计算设备的适配是前提。中国特殊的路况和交通情况意味着国内与国外将配备不同的硬件和软件方案。未来需要各行业之间的跨界融合,人工智能经验和汽车行业经验之间的合作,包括自动驾驶算法、传感器的标定、中间件以及底盘线控系统。

嘉宾4主要观点:共生调频数据广播导航增强这个技术目前国外没有相关机构在开展,我们小组在这块做了8年,在去年正式对外公布。问题:由于卫星星历误差、传播路径误差、电离层对流层等误差的干扰,现有的导航系统很难实现高精度的定位。解决思路:修正和辅助播发信号;极大丰

富导航信号。美国(苹果公司)当前的主要做法是利用卫星来进行低成本高性能的修正数据播发,而我国目前在国家级的高精度地理服务上仍然面临着播发困境。我们另辟蹊径的解决思路:在不换发射机,不会退调频功率,不影响现有调频广播质量的情况下,在调频信号带内共生一个导航增强信号。共生广播导航增强主要技术指标:最大覆盖半径80公里,我国有6000多个调频台,可以覆盖全国领土的98%;高速移动接收不低于150km/h;共生调频速率:24/64kbps;增强后的北斗导航定位精度可以达到厘米级/亚米级等。在自动驾驶汽车精细导航方面的前景:广播式RTK修正数据的分发,亚米和厘米分级服务;广播式导航辅助,接收机灵敏度提高50倍;地基导航信标授时;地图、交通态势更新甚至红绿灯倒计时广播。 千寻位置网络有限公司注册资本20亿元,中国兵器工业集团公司和阿里巴巴集团各占50%股权。千寻位置计划以卫星定位为基础,融合各类定位技术,针对特定的应用场景,不同的应用终端,推出与实际场景相结合的解决方案,向各类终端和应用系统提供高精准位置服务。目前米级的定位已经覆盖整个中国,依赖国内设置1800个基站,厘米级定位已经覆盖国内主要的发达城市和重点城市以及交通要道。公司可以提供高达动态厘米级和静态毫米级的定位能力。过去的汽车地图是作为导航服务和娱乐系统的一部分,其使用使用体验不太好,因此车载地图的应用比较差,很多导航还是借助手机完成。未来随着自动驾驶技术的发展,对高精度地图的要求将增加。汽车高精度地图的应用有以下几个方面:1)事故报告和定位信息。欧洲国家18年已经强制要求安装;2)V2X的应用。传统的定位信号的更新频率太低,需要提高定位信号播发频率。3)提供附加服务。推送信息的匹配程度与车辆定位的准确性密切相关。4)共享汽车业务需求。加强对汽车的管理和监控,通过监测驾驶行为从而对不同驾驶方式的驾驶者提出差异化的管理。单车智能化在面对自动驾驶时存在一定的限制。天气原因、盲区、隧道等特殊情况下,传感器将无法应用。国内路况复杂,精确的定位与路段状况的更新结合,通过云平台的信息通信,提高交通效率和安全性。自动驾驶进入L3后对定位的要求大幅提高,车辆传感信息和高精度定位信息同时重要。