2021-2026年车辆智能辅助驾驶行业全景调研及趋势分析报告
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2021-2026年车辆智能辅助驾驶行业全景调研及趋势分析报告
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车辆智能辅助驾驶行业发展特点及进入壁垒分析(附报告目录)

1、行业概况

世界范围内对安全辅助驾驶系统的研究始于 20 世纪 90 年代,多数是集中在民用领域,在军用领域的研究方向目前主要是研究具有夜视功能的辅助系统,用于提高车辆的夜间隐蔽机动性能和发现对方的能力。近几年随着智能交通系统在全球的兴起,汽车安全辅助系统作为其中的重要研发内容,获得了更加广泛的关注。

2004 年 DRS 公司为美军生产用于多种前线作战和战术轮式车辆上的车辆辅助驾驶仪。该装备能够穿透烟尘、薄雾和黑暗,能够探测距离 110m 站立的人以及距离 1200m 的静止车辆。目前该装备已安装于 M1“艾布拉姆斯”主战坦克、M2“布雷德利”战车、远距离先进侦察车、“斯特赖克”过渡型装甲车、两栖供给车、高机动性多用途轮式车、中型机动增强型战术卡车、中型战术轮式车系列、轻型装甲车和其他一些可移动地面车辆。

相关报告:北京普华有策信息咨询有限公司《2021-2026年车辆智能辅助驾驶行业全景调研及趋势分析报告》

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美国的 Iteris 公司研究的 AutoVueTM 型车道偏离预警系统是由摄像机、计算机系统及软件所组成的灵巧型集成单元,该系统也是一种基于机器视觉的辅助系统,通过机器视觉适时地检测道路标线,并与车辆的速度信息进行融合,当车辆偏离车道线时系统发出警报引起驾驶员的注意。

德国人研究安全辅助驾驶的目的,仅仅是增加司机驾车的有效性和可靠性,从而减轻司机的工作负担,减少因司机的失误而造成的交通事故。所以,他们将安全辅助驾驶系统仅看作是司机的一个有效、可靠的工具。鉴于汽车保有量日益增多以及对未来汽车安全的需求,德国政府于 2006 年牵头并联合国内的研究机构、汽车制造商、供应商和电子通信公司等 29 家公司启动了旨在提高汽车安全性的研究开发项目。该项目的目标是开发适合于未来交通安全的汽车安全辅助系统和交通管理系统。德国大众汽车公司于 2010 年 6 月展示了具有独创性的先进的汽车安全辅助驾驶试验车,利用移动网络将智能车辆和道路设备互相通信,以帮助驾驶员更好的了解路况信息和交通状况,提醒驾驶员有关的交通安全隐患,并提供有效的道路和交通状况的导航信息,智能车辆可主动检测行人和非机动车辆,给出警示信号,能在在紧急情况下主动制动车辆或避让。

意大利的MOBOLAB研究的菲亚特18Maxi车型智能汽车也配备了基于机器视觉的辅助驾驶系统,通过车前 1 台 CCD 摄像机采集的图像,预测车辆之间的安全距离并用 4 个 LED 指示灯提醒驾驶员当前车辆所处的位置情况:暗灯意味着前方无车;绿灯意味着车辆在安全距离行驶;黄灯意味着警告;红灯意味着危险。

目前,我国有南京理工大学、北京理工大学、浙江大学、国防科技大学、清华大学等多所院校联合研制的军用智能车辆--XXX 系统,清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室在国防科工委在国家 863 计划的资助下研制的 XXX系列智能车辆系统,吉林大学智能车辆课题组已经完成的视觉导航高速智能车XXX 系统,这些系统都具有道路检测功能,但弯道检测功效较低,系统过于庞大,尚未满足车载嵌入式以及高速行驶状况下实时检测的要求,目前多数仅处于实验研究阶段,尚未进入实际应用。

清华大学汽车安全与节能国家重点实验室与智能技术与系统国家重点实验室的智能汽车组、吉林大学、天津天桓科技开发公司、重庆汽车研究所、中国第一汽车集团公司等单位合作承担了国家十五科技攻关项目“汽车安全辅助装置开发”。开发的车辆安全辅助装置是通过研究车载雷达及其电子控制单元(ECU)在运动中感知障碍物的距离和运动速度,并通过信息融合技术,实时进行危险或安全状态的动态辨析,将辨析结果实时传递给驾驶人员,扩展驾驶人员对车况、路况的感知能力,当结果辨析为危险状态而驾驶人员未采取相应的措施时,系统转入自动控制模式,按预定模式控制节气门或制动器,使汽车保持安全距离行驶。

2、行业发展特点

车辆辅助驾驶系统是一个技术密集型的行业,需要较长时间的技术和市场的储备和积累,潜在竞争者者很难在短期内与先发者在同一层面上进行竞争。不仅如此,军方市场还具有“先入为主”的特点,产品一旦装备部队,将构成国防体系的一部分,相关的配套及保障装备也将跟上,为维护国防体系的安全性与完整性,短期内一般不会轻易更改。即使有潜在竞争者进入该领域,短时期内也不会对先发者产生较大影响。

目前,在军品领域,多种技术集成一体的智能化辅助驾驶系统处于空白,现有的军用车辆辅助驾驶系统也都是基于机器视觉的检测系统,不具有复杂的功能,只向驾驶员提供实时准确的行车图像参考和危险警报的功能,为驾驶员行车提供参考信息和遇到险情时争取一定的反应时间,更多的产品仅仅是为夜间行驶或倒车时提供安全保障。

3、市场准入壁垒

(1)军用车辆辅助驾驶系统行业市场具有突出特点:

①买方垄断:军品的国内市场呈现买方垄断格局,军方是军品唯一的最终客户,军品生产企业的产品销售依赖于军方采购。

②军工行业存在特有的资质壁垒:在武器装备的科研生产需要国防科技工业主管部门的许可,严格的许可审查条件和审查流程是行业壁垒之一;武器装备需纳入军方型号管理,由军方组织项目综合论证,在军方的控制下进行型号研制和设计定型,整个项目程序严格且时间较长,研制武器装备有较高的型号研制壁垒。

③市场壁垒:军方采购具有先入为主的采购特点,一旦产品装备部队后,就融入了国防体系,为维护国防体系的安全及完整性,军方一般不会轻易更换该类产品,并在其后续的产品升级、技术改进和备件采购中对供应商存在一定的技术路径依赖,因此该产品的生产企业一般可在较长期间内保持优势地位。

④军品采购决策周期较长:军方批准产品定型的程序为立项、方案论证、工程研制、设计定型与生产定型,从产品立项到设计定型从而实现销售的周期较长。上述情况导致目前我国军工电子行业内生产企业数量不多,行业外潜在竞争对手较难进入,整个行业处于有限竞争格局。

(2)技术研发及人才壁垒

车辆辅助驾驶系统行业的技术体现在产品技术和应用技术两方面,产品核心技术涉及计算机视觉技术、计算机声学技术、安全通信技术、网络控制与传输技术、视频与流媒体技术、生物识别技术等多学科技术。企业需要特别重视技术研究与开发,建立一支技术水平高、持续研发能力强的团队,不断推出适应市场技术水平与满足客户需求的新产品,因此企业需要持续的研发投入和长时间的技术积累。

从人才角度来看,车辆辅助驾驶系统市场正在往细化、专业化和研发的方向发展,车辆辅助驾驶系统业的人才培养应引起重视。高端专业人才的缺失严重制约着军用车辆辅助驾驶系统企业的发展,这种影响已逐渐显现。

(3)品牌壁垒

对用户而言,车辆辅助驾驶系统企业经营业绩、技术实力、成功案例、产品性能质量和市场形象集中体现在品牌价值上,同时也是部队选择企业的重要考量标准。对企业而言,品牌是其综合实力的体现,品牌的树立需要在产品质量、经验业绩、成功案例、技术创新、营销网络、售后服务等多方面长期不懈的努力,是行业壁垒的集中体现。

品牌是企业发展过程中逐步积累形成的,需要经历相当长的时间,新进入企业很难在短时间内树立良好的品牌效应,因此品牌知名度成为制约新企业进入这一领域的最大障碍。

目录

第一章 车辆智能辅助驾驶技术的基本介绍

1.1 车辆智能辅助驾驶技术的内涵及价值

1.1.1 车辆智能辅助驾驶技术内涵

1.1.2 车辆智能辅助驾驶发展价值

1.2 车辆智能辅助驾驶与无人驾驶技术

1.2.1 车辆智能辅助驾驶的技术层次

1.2.2 无人驾驶是最高层次

1.3 车辆智能辅助驾驶的认可程度调查

1.3.1 车辆智能辅助驾驶的接受程度

1.3.2 车辆智能辅助驾驶用户关注点

1.3.3 智能汽车的购买需求

1.4 车辆智能辅助驾驶行业军用市场概况

1.4.1行业该展现在

1.4.2 行业需求规模分析

1.4.3 行业需求前景预测

 

第二章 车辆智能辅助驾驶行业发展环境分析

2.1 宏观经济环境

2.1.1 宏观经济概况

2.1.2 对外经济分析

2.1.3 工业运行情况

2.1.4 固定资产投资

2.1.5 宏观经济展望

2.2 社会环境

2.2.1 居民收入水平

2.2.2 居民消费水平

2.2.3 交通畅行需求

2.2.4 驾驶需求上升

2.3 产业环境

2.3.1 汽车保有量上升

2.3.2 汽车市场产销状况

2.3.3 新能源汽车产销规模

2.3.4 汽车逐步智能化发展

2.3.5 智能交通投资规模上升

 

第三章 2016-2020年国内外车辆智能辅助驾驶行业发展分析

3.1 车辆智能辅助驾驶产业发展综况

3.1.1 车辆智能辅助驾驶的驱动因素

3.1.2 车辆智能辅助驾驶产业链生态

3.1.3 车辆智能辅助驾驶产业发展进程

3.2 全球车辆智能辅助驾驶行业发展分析

3.2.1 车辆智能辅助驾驶发展环境

3.2.2 各国顶层设计加快

3.2.3 各国投资布局提速

3.2.4 企业布局车辆智能辅助驾驶

3.2.5 专利技术研发状况

3.3 中国车辆智能辅助驾驶行业发展分析

3.3.1 车辆智能辅助驾驶发展阶段

3.3.2 车辆智能辅助驾驶发展状况

3.3.3 车辆智能辅助驾驶市场规模

3.4 中国车辆智能辅助驾驶商业化应用领域

3.4.1 共享汽车发展模式

3.4.2 共享汽车市场规模

3.4.3 共享汽车发展布局

3.4.4 共享汽车发展重点

3.5 车辆智能辅助驾驶产业发展问题

3.5.1 驾驶安全问题

3.5.2 发展体系薄弱

3.5.3 产业机构不完整

3.5.4 法规标准待完善

3.5.5 技术性障碍分析

3.6 车辆智能辅助驾驶产业发展对策分析

3.6.1 完善相关政策法规

3.6.2 建立行业标准体系

3.6.3 推动核心技术研发

3.6.4 安全技术逐步市场化

3.6.5 集中推进协同创新

 

第四章 2016-2020年车辆智能辅助驾驶最高层次——无人驾驶行业分析

4.1 无人驾驶汽车产业链分析

4.1.1 产业链机构分析

4.1.2 上下游企业分析

4.2 无人驾驶汽车发展阶段分析

4.2.1 技术研发阶段

4.2.2 小规模试验阶段

4.2.3 政策调整阶段

4.2.4 销量猛增阶段

4.3 2016-2020年无人驾驶行业发展综述

4.3.1 无人驾驶的可行性

4.3.2 无人驾驶发展回顾

4.3.3 无人驾驶竞争格局

4.3.4 无人驾驶SWOT分析

4.3.5 无人驾驶技术热点分析

4.3.6 无人驾驶汽车规模预测

4.4 无人驾驶行业投资分析

4.4.1 企业融资结构分析

4.4.2 细分领域融资状况

4.4.3 新兴企业投资加快

4.4.4 企业投资并购动态

4.5 无人驾驶投资壁垒分析

4.5.1 竞争壁垒

4.5.2 技术壁垒

4.5.3 资金壁垒

4.5.4 政策壁垒

4.5.5 风险提示

4.6 无人驾驶商业化路径及前景

4.6.1 商用车应用

4.6.2 乘用车应用

4.6.3 双驾双控并存

 

第五章 2016-2020年车辆智能辅助驾驶技术应用系统分析

5.1 车辆智能辅助驾驶系统

5.1.1 车辆智能辅助驾驶系统的主要构成

5.1.2 车辆智能辅助驾驶系统的运作流程

5.1.3 车辆智能辅助驾驶系统的软件架构

5.2 人机交互系统

5.2.1 人机交互系统的基本概况

5.2.2 人机交互系统的核心技术

5.2.3 人机交互系统的发展趋势

5.3 智能环境感知系统

5.3.1 环境感知系统的内涵

5.3.2 环境感知系统的构成

5.3.3 环境感知系统的硬件

5.3.4 环境感知技术的应用

5.4 辅助驾驶系统(ADAS)

5.4.1 ADAS系统模块构成

5.4.2 ADAS产业链分析

5.4.3 ADAS系统进入中国

5.4.4 ADAS系统需求预测

5.4.5 ADAS系统发展趋势

5.5 车联网(车载信息)系统

5.5.1 车联网系统内涵及特点

5.5.2 车联网系统的基本结构

5.5.3 车联网系统的结构体系

5.5.4 车联网产业链结构分析

5.5.5 车联网系统标准体系发布

5.6 车载导航系统

5.6.1 车载导航系统构成

5.6.2 车载导航系统需求空间

5.6.3 智能地图系统研发动态

5.6.4 高精地图成车辆智能辅助驾驶标配

5.6.5 高精车载地图竞争格局

5.6.6 高精车载地图行业壁垒

5.6.7 车载地图系统发展趋势

5.7 车辆智能辅助驾驶控制系统

5.7.1 车辆智能辅助驾驶的控制方法

5.7.2 车辆智能辅助驾驶的控制技术

5.7.3 电动转向控制系统

5.7.4 电子自动驻车制动系统

5.7.5 自动刹车紧急制动技术

5.7.6 智能倒车防碰撞系统

5.7.7 电子油门控制系统

5.8 车辆智能辅助驾驶决策规划系统

5.8.1 决策规划系统的层次划分

5.8.2 决策规划系统的体系结构

5.8.3 决策规划系统的关键环节

5.8.4 决策规划系统的技术方法

 

第六章 2016-2020年车辆智能辅助驾驶基础技术分析

6.1 人工智能技术

6.1.1 技术基本概况

6.1.2 技术应用领域

6.1.3 产业规模分析

6.1.4 产业发展特征

6.1.5 应用于车辆智能辅助驾驶

6.1.6 典型应用方案

6.2 雷达传感技术

6.2.1 技术基本概况

6.2.2 技术应用领域

6.2.3 产业发展状况

6.2.4 应用于车辆智能辅助驾驶

6.3 物联网技术

6.3.1 技术基本概况

6.3.2 技术应用领域

6.3.3 产业运营状况

6.3.4 产业发展特点

6.3.5 产业发展方向

6.3.6 应用于车辆智能辅助驾驶

6.4 大数据技术

6.4.1 技术基本概况

6.4.2 技术应用领域

6.4.3 产业发展状况

6.4.4 应用于车辆智能辅助驾驶

 

第七章 5G通信技术在车辆智能辅助驾驶行业的应用及影响分析

7.1 5G技术基本介绍

7.1.1 通信技术发展历程

7.1.2 5G技术内涵及特点

7.1.3 三大典型应用场景

7.2 5G行业发展状况分析

7.2.1 5G产业链结构

7.2.2 5G产业政策环境

7.2.3 5G商用元年开启

7.2.4 5G商业模式分析

7.2.5 运营商建设规划

7.2.6 5G业务发展趋势

7.3 5G技术在车辆智能辅助驾驶行业的应用状况

7.3.1 应用价值分析

7.3.2 应用场景分析

7.3.3 应用重点分析

7.3.4 应用示范平台

7.3.5 应用案例分析

7.4 5G技术在车辆智能辅助驾驶行业的应用前景

7.4.1 应用前景分析

7.4.2 应用效益评估

 

第八章 2016-2020年车辆智能辅助驾驶技术应用设备分析

8.1 智能汽车

8.1.1 智能汽车的开发路径

8.1.2 智能汽车的市场空间

8.1.3 智能汽车的商用前景

8.1.4 智能汽车的发展目标

8.2 智能客车

8.2.1 智能客车路测加快推进

8.2.2 企业布局智能客车动态

8.2.3 智能公交车的信息互联

8.2.4 智能公交车的智能支付

8.2.5 智能公交车的发展案例

8.2.6 智能公交市场发展前景

8.3 智能卡车

8.3.1 智能卡车配置结构分析

8.3.2 智能卡车成为发展趋势

8.3.3 智能卡车逐步投放市场

8.3.4 企业加快智能卡车布局

8.3.5 智能挂车产品发布动态

8.3.6 智能卡车未来发展方向

8.4 智能物流车

8.4.1 物流车市场需求增长

8.4.2 车辆智能辅助驾驶助力物流升级

8.4.3 京东无人驾驶快递车

8.4.4 美团推出无人配送车

8.4.5 苏宁物流无人快递车

8.4.6 AGV智能物流车设备

8.4.7 AGV市场规模预测

 

第九章 2016-2020年车辆智能辅助驾驶行业布局主体分析

9.1 汽车生产商

9.1.1 整体布局状况

9.1.2 特斯拉公司

9.1.3 通用汽车公司

9.1.4 福特汽车公司

9.1.5 北汽集团公司

9.1.6 上汽集团公司

9.2 互联网企业

9.2.1 谷歌公司

9.2.2 百度公司

9.2.3 腾讯公司

9.2.4 阿里集团

9.3 IT信息企业

9.3.1 苹果公司

9.3.2 华为公司

9.3.3 中兴公司

9.4 汽车零部件企业

9.4.1 舜宇光学公司

9.4.2 均胜电子公司

9.4.3 路畅科技公司

9.4.4 万安科技公司

9.5 出行服务商

9.5.1 发展机遇

9.5.2 竞争格局

9.5.3 Lyft公司

9.5.4 优步公司

9.5.5 滴滴公司

9.6 初创公司

9.6.1 蔚来汽车公司

9.6.2 景驰科技公司

9.6.3 禾赛科技公司

9.6.4 地平线机器人公司

 

第十章 车辆智能辅助驾驶技术行业投资分析

10.1 投融资状况分析

10.1.1 车辆智能辅助驾驶投资规模

10.1.2 国外市场融资动态

10.1.3 国内市场融资动态

10.1.4 新兴投资力量崛起

10.1.5 企业投资合作趋势

10.2 投资热点分析

10.2.1 分时租赁或成为重点

10.2.2 ADAS产业投资前景

10.2.3 汽车雷达的投资机会

10.2.4 车联网应用市场预测

10.2.5 汽车座舱电子市场空间

10.3 行业项目投资合作案例

10.3.1 项目基本概述

10.3.2 项目合作主体

10.3.3 项目合作内容

10.3.4 项目合作效益

10.4 投资风险分析

10.4.1 经济风险分析

10.4.2 政策法律风险

10.4.3 技术风险分析

10.4.4 社会普及风险

10.4.5 道德伦理风险

10.5 投资路径分析

10.5.1 车辆智能辅助驾驶的技术路线

10.5.2 车辆智能辅助驾驶的创新路线

10.5.3 车辆智能辅助驾驶的发展路径

10.5.4 运营用车或首先突破

 

第十一章 车辆智能辅助驾驶行业发展前景及规模预测

11.1 车辆智能辅助驾驶行业发展前景及格局分析

11.1.1 全球车辆智能辅助驾驶发展展望

11.1.2 国内相关政策环境利好

11.1.3 中国车辆智能辅助驾驶发展前景

11.1.4 车辆智能辅助驾驶未来竞争格局

11.2 2020-2024年中国车辆智能辅助驾驶行业预测分析

11.2.1 2020-2024年中国车辆智能辅助驾驶行业影响因素分析

11.2.2 2020-2024年中国车辆智能辅助驾驶市场规模预测

 

第十二章 车辆智能辅助驾驶行业的政策环境分析

12.1 车辆智能辅助驾驶技术相关利好政策

12.1.1 智能交通行业发展战略

12.1.2 车辆智能辅助驾驶汽车发展纲领

12.1.3 智能网联汽车发展规划

12.1.4 车辆智能辅助驾驶投资相关政策

12.1.5 智能汽车顶层设计推进

12.2 智能网联汽车技术标准体系分析

12.2.1 智能网联汽车的标准建设

12.2.2 标准体系构建基本考虑

12.2.3 标准体系的编制过程

12.2.4 标准体系的基本框架

12.2.5 标准体系的建设重点

12.2.6 标准体系落实的措施

12.2.7 标准体系的建设要点

12.3 车辆智能辅助驾驶路测逐步规范化发展

12.3.1 我国智能汽车路测政策演进

12.3.2 国内发布智能汽车路测规范

12.3.3 北京自动驾驶路测指导意见

12.3.4 上海自动驾驶路测指导意见

12.3.5 福建无人驾驶路测管理办法

12.3.6 重庆自动驾驶路测指导意见

12.3.7 长沙自动驾驶路测管理细则

12.3.8 长春自动驾驶路测指导意见

12.3.9 深圳自动驾驶路测指导意见

12.3.10 广州自动驾驶路测指导意见

12.3.11 天津自动驾驶路测指导意见

12.3.12 杭州自动驾驶路测管理细则

12.3.13 江苏自动驾驶路测管理细则


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