自动驾驶感知层、决策层、执行层等发展为产业发展奠定技术基础
智能驾驶行业发展概况：智能驾驶是指汽车通过搭载先进的传感器、控制器、执行器、通讯模块等设备实现协助驾驶员对车辆的操控，甚至完全代替驾驶员实现自动驾驶的功能。目前，世界冬国对智能驾驶的理解和分类基本一致，普遍遵循美国汽车工程师学会(SAE) 定义的智能驾驶等级。自动驾驶等级划分标准如下:
智能驾驶的基本技术原理可分为“感知-决策-控制”: 1) 感知层: 感知系统负责感知车辆及环境信息，是实现智能驾驶的第一环节，对于不同级别智能驾驶汽车和驾驶任务而言，需要的传感器类型、数量和性能也有所区别;2) 决策层:决策规划是智能驾驶构架的第二步，相当于智能驾驶系统的“大脑”，主要负责处理感知系统传达的信息，实现行动和路径的规划。主要包括芯片、算法、操作系统以及基于以上组件搭建的智能驾驶解决方案或平台等;3) 执行层: 控制执行是智能驾驶的第三步，执行系统根据决策规划出的轨迹进行有效、稳定、安全的行驶，同时在过程中实现变速、转向、变道、超车等操作，并保证乘坐的舒适性。
智能化浪潮下，电信号替代机械力的线控技术渗透率大幅攀升，核心原因在于线控制动具备以下优势: 1) 电信号传递快于机械连接，线控可为智能驾驶提供更高级别的安全守护:2) 线控更适应高集成的发展趋势，以实现底盘域控的目标。
高级驾驶辅助系统(ADAS) 系统围绕感知、决策、执行三大环节构成软硬件系统，根据美国 SAE 的分级标准，自动驾驶主要分为LO-L5 六个级别，其中,LO-L2 级属于 ADAS 范畴。当下的智能驾驶仍然以 ADAS 为主。根据《道路车辆先进驾驶辅助系统 (ADAS) 术语及定义》，ADAS 可分为信息辅助类与控制辅助类两大类别，前者主要是预警类功能，后者可以实现主动的车辆控制。ADAS不仅能够在复杂的交通环境及车辆操控过程中为驾驶员提供辅助，改变多年来人类驾驶车辆的行为习惯，在交通安全、运输成本、用车效率和空气污染等方面推动整体社会的发展和进步，是行业未来确定性的发展趋势。
竞争格局层面：德国、美国等企业在这一领域深耕多年，在控制制动、控制单元、传感器等领域均掌握核心技术。但近年来，随着本土供应商从自主品牌开始切入市场，份额不断提升，未来有望进一步增加。在国家政策的顶层设计下北上广深等城市先后制定一系列鼓励政策和管理细则，鼓励 ADAS 技术研发推动智能驾驶开放测试互认合作，为全国的智能驾驶测试和商业化运营试点起到引领示范作用，这些都为我国智能驾驶行业的发展奠定了良好的基础。
从应用场景来看：矿山、港口、机场等场景具有低速、场景封闭、固定路线和不载人的特征，同时可帮助企业降低人力成本，保障人身安全，将更多的人参与到价值更高的工作当中，短期内落地性较强。智能驾驶系统向高阶升级还可带来单车零部件价值量的快速提升，同样也是行业市场规模增长的又一驱动力。
产业政策引导：全球新一轮科技革命和产业变革加速演进，人工智能、5G 等新一代信息技术驱动全球汽车产业向智能化、网联化和电动化发展方向转型升级。由于发展自动驾驶对我国具有的重要战略意义和社会经济价值，中共中央、国务院、国家发改委、工信部、公安部等单位密集颁布了《交通强国建设纲要》《智能网联汽车道路测试管理规范》等政策、战略规划，通过促进技术进步、构建标准体系、加强基础设施建设、完善监管服务、打造产业生态、探索法规修订等一系列举措,助力自动驾驶产业发展。
自动驾驶感知层、决策层、执行层等领域技术快速发展为产业发展奠定技术基础。
首先，随着车载传感器生产技术的进步，车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器价格逐渐下探，加快扩散其在自动驾驶汽车中的应用，使得感知层能够更加敏锐、精准地对车辆所处环境进行实时感知，获取周围物体的精确距离及轮廓信息，从而实现避障、自主导航等功能。
其次，随着汽车自动驾驶程度的提高，汽车自身所产生的数据日益庞大，数据快速、稳定和准确处理的需求，以及决策判断、输出信号的需要，对汽车决策层的算力和智能化水平提出了较高要求。决策层通过高精度的自动驾驶算法和车载计算平台完成信息融合、环境感知、路径规划，从而输出控制决策，不断提升自动驾驶汽车在应急处理、快速响应等方面的能力，丰富自动驾驶汽车的应用场景。
再次，执行层在系统做出决策后，替代人类对车辆进行控制，反馈到底层模块执行任务，包括线控转向、制动等系统，其技术提升实现车辆横向、纵向的精准控制。转向、油门、制动、照明等执行部件与系统布局的参与者主要由传统汽车零部件供应商发展而来，其通过研发实现产品的换代升级与智能化转型。
5G 网络、高精度地图、车路协同等“新基建”技术日趋成熟，使自动驾驶更为安全、顺畅和高效。以 5G 为基础的无线通信网络，在大带宽和低延时赋能的背景下，将实现车辆编队、半自动驾驶、远程驾驶等丰富的车联网应用功能,为自动驾驶的广泛应用提供坚实的技术支撑。
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