瓶颈突破在即，无人驾驶进程有望持续加速

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来源：中为咨询www.zwzyzx.com 【日期：2016-10-28 13:54:18】【打印】【关闭】

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目前产业和市场上对无人驾驶的发展趋势，没有异议。但是从发展周期而言，我们仍在朦胧阶段。争论点在于：无人驾驶，何时爆发，真正进入落地阶段？

当前在硬件端、软件端和政策端，有三大瓶颈限制着无人驾驶的发展。三大瓶颈突破之日，就是无人驾驶爆发之时。

无人驾驶瓶颈主要涉及硬件成本和法规完善

硬件端以雷达为代表的设备成本不够亲民。研究报告目前无人驾驶汽车的硬件设备，超声波雷达、毫米波雷达、摄像头、测距系统、数据传输等均有可商业化应用的技术，而GPS和激光雷达则尚未达到要求，仍需降低成本或更新技术。激光雷达是硬件成本下降的关键，是我们的跟踪指标。

硬件端来看成本依然偏高

激光雷达，成为硬件成本下降关键，是我们的跟踪指标

技术创新正在推动雷达成本成量级下降，市场分析最初以Velodyne-64波束为代表的旋转雷达售价高达7万美元，目前谷歌使用的混合固态雷达VLP-16PUCK价格则下降到7999美元，未来的固态雷达有望降成本进一步压缩到250美元，有望在2017年开始量产。

技术创新有望推动激光雷达成本成量级下降

IT规律决定，技术与规模化驱动，成本有望快速下降。以智能手机为例，自2011年智能手机销量突破4亿部后，其平均售价从420美元迅速降低到330美元，销量则高歌猛进2年内突破10亿部。随着无人驾驶汽车的推广和普及，激光雷达的成本必将进一步大幅缩减。

IT规律决定，技术与规模化驱动，成本有望快速下降

软件端无人驾驶有两种实现路线。路线一以Google为代表，预先存储高精度地图，而后根据汽车所处位置与地图匹配；路线二以mobileye为代表，通过摄像头等硬件感知周边环境，利用图像识别算法识别周边物体。

软件端：无人驾驶有两种实现路线

软件端路线一，高精度地图是核心

高精度地图的采集是路线一的瓶颈。无人驾驶需要精确的周边环境，准确的坡度、斜率、加速点和刹车点，精度需要达到0.1米，而目前的导航软件精度只能达到10米。

路线二图像识别也面临多项瓶颈。目前能够正确识别物体的概率最高仅96.5%，识别时间最快为0.25秒，这二者对于无人驾驶均远远不够。

软件端路线二，利用图像识别面临多个瓶颈

图像识别瓶颈有望在人工智能迅猛发展的驱动下取得突破。图像识别本质上是在模拟人类驾驶行为，是一种人工智能。神经网络连接数是深度学习的重要指标，目前连接数每两年翻100倍，人工智能正在爆发式增长，图像识别的瓶颈有望短期内突破。

神经网络连接数是深度学习重要指标，连接数每两年翻100倍

谷歌无人驾驶算法可靠性正在提高。2014年第4季度，谷歌无人驾驶汽车每行驶785英里就会出次故障。一年之后，谷歌无人驾驶汽车每行驶5,318英里才出故障，无故障行驶里程提高了577%。

谷歌无人驾驶算法可靠性正在提高

应用场景端5G技术云计算实现必备。5G具有高带宽、高可靠性、低时延的特点，根据此前透露的5G标准制定规范，理想时延低于1毫秒，这让通过云计算控制汽车成为可能。

应用场景端：5G技术是必备，但正式大规模商用在2020年

政策端目前尚不完善，但各国政府对无人驾驶持开放态度。目前无人驾驶的测试在各国是普遍合法的。澳大利亚、比利时、德国、意大利等国推动修改维也纳协议以使无人驾驶合法化。奥巴马宣布未来10年内拨款40亿推进相关法规的起草。

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