自动驾驶专题行研报告
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数据简介
报告显示，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。
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自动驾驶专题行研报告 技术难度：L2级别ADAS的大范围应用建立在Tier1强大的系统、模块化能力以及车规级产品基础上。L3级别不论是驾驶安全风险还是技术攻克难度是真正的分水岭，是乘用车主机厂近期量产合作的重点，专注乘用车场景的部分一级市场公司已有L3级别量产能力。L4级别对商用场景的降本提效意义重大，可大幅降低人力成本，后期车内无需配置安全员，但在国内落地时间受不确定性因素影响。 场景落地与技术难度：乘用车场景目前经历L2级别过渡到L3级别，多采用激光雷达+毫米波雷达+摄像头的感知方案，采用FPGA或部分采用ASIC芯片，结合零散区域范围内高精地图进行决策控制；商用车以高速货运为主，落地可以迅速降低成本提高效率，以L4级别作为主要突破方向，多采用摄像头视觉+激光雷达的感知方案，以及GPU芯片作为计算中央，参与者众多但有量产合作的企业数量少。 行业KSF（关键成功因素）： 算法型公司（提供解决方案和系统）：订单交付能力（是否与主机厂和Tier1就产品有真正订单合作）、研发团队的人员背景（研究相关模型及算法投入时间）、是否具备成熟产品投入测试运营、相关场景的传感器组合成本是否适用于量产、战略规划是否稳定（专注目标场景落地的时间） 【更多详情，请下载：自动驾驶专题行研报告】
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