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報(bào)告簡介
報(bào)告目錄
2016年中國智能駕駛行業(yè)深度調(diào)研報(bào)告
正文目錄
1、智能駕駛發(fā)展概述 5
1.1、智能駕駛發(fā)展歷程 5
1.2、智能駕駛：IT 發(fā)展的必然趨勢 7
1.2.1、國外智能駕駛發(fā)展情況 7
1.2.2、國內(nèi)智能駕駛發(fā)展情況 8
1.2.3、智能駕駛：IT 發(fā)展的必然趨勢 9
1.3、智能駕駛的實(shí)現(xiàn) 9
1.3.1、智能駕駛的政策不斷落地 9
1.3.2、智能駕駛技術(shù)不斷取得突破 10
1.3.3、無人駕駛產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同性逐步增強(qiáng) 11
1.3.4、實(shí)現(xiàn)無人駕駛的兩條基本路徑 12
2、智能駕駛細(xì)分領(lǐng)域之一：ADAS 13
2.1、ADAS：無人駕駛的必經(jīng)之路 13
2.2、ADAS 市場規(guī)模分析 13
2.3、ADAS 實(shí)現(xiàn)的功能分析 15
2.4、ADAS 國內(nèi)外市場競爭格局分析 18
2.5、國外企業(yè)代表：Mobileye 20
2.6、國內(nèi)代表廠商：東軟集團(tuán) 22
2.7、ADAS 未來發(fā)展分析 23
3、智能駕駛領(lǐng)域分析之二：高精度地圖 24
3.1、高精度地圖：無人駕駛的必要條件 24
3.2、高精度地圖三大主要功能 25
3.2.1、地圖匹配 26
3.2.2、輔助環(huán)境感知 26
3.2.3、路徑規(guī)劃 27
3.3、高精度地圖的制作 27
3.3.1、采集車測繪 28
3.3.2、“眾包”測繪 29
3.4、高精度地圖的發(fā)展 31
3.5、高精度地圖的競爭格局分析 32
3.6、云服務(wù)是高精度地圖的技術(shù)基礎(chǔ) 35
4、智能駕駛細(xì)分領(lǐng)域之三：感知層 35
4.1、毫米波雷達(dá) 36
4.2、視覺傳感器 38
4.3、激光雷達(dá) 40
4.4、夜視系統(tǒng) 43
4.4.1、微光夜視技術(shù) 43
4.4.2、主動(dòng)紅外夜視技術(shù) 44
4.4.3、熱成像夜視技術(shù) 45
5、智能駕駛細(xì)分領(lǐng)域之四：智能決策 47
5.1、智能駕駛的大腦：決策層 47
5.2、路徑規(guī)劃算法 49
5.2.1路徑規(guī)劃算法的重要性 49
5.2.2、路徑規(guī)劃算法的分類 50
5.2.3、典型的路徑規(guī)劃算法 51
（1）Dijkstra（迪杰斯特拉）算法 51
（2）Lee 算法 51
（3） Floyd 算法 52
（4）啟發(fā)式搜索算法——A* 算法 52
（5）雙向搜索算法 52
（6）蟻群算法 52
5.3、決策層的技術(shù)必備：深度學(xué)習(xí)算法 52
5.3.1、深度學(xué)習(xí)算法決定智能決策系統(tǒng) 53
5.3.2、Mobileye 和谷歌無人駕駛的作用 55
6、投資機(jī)遇分析分析 57
7、國內(nèi)主要公司分析 58
7.1、四維圖新 58
7.2、東軟集團(tuán) 60
6.3、千方科技 61
6.4、啟明信息 63
8、風(fēng)險(xiǎn)提示 64
圖表目錄
圖表 1：無人駕駛技術(shù)發(fā)展大事記 5
圖表 2：智能駕駛各大參與者的進(jìn)展情況 6
圖表 3：各國無人駕駛研發(fā)最新進(jìn)展 7
圖表 4：中國智能駕駛汽車發(fā)展歷程 8
圖表 5：無人駕駛汽車市場預(yù)測 9
圖表 6：各地方無人駕駛政策 10
圖表 7：NHTSA 無人駕駛五階段 10
圖表 8：智能駕駛技術(shù) 5 級圖 11
圖表 9：智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈分解 11
圖表 10：ADAS 是傳統(tǒng)汽車向無人駕駛駕駛過渡的橋梁 13
圖表 11：2016-2020年全球 ADAS 規(guī)模預(yù)測（億元） 14
圖表 12：2016-2020年中國 ADAS 市場規(guī)模預(yù)測（億元） 14
圖表 13：2014 年 ADAS 各個(gè)功能件在全球的滲透率 15
圖表 14：環(huán)境感知傳感器實(shí)現(xiàn)的功能 15
圖表 15：ADAS 的技術(shù)分布情況 16
圖表 16：ADAS 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的功能（1） 16
圖表 17：ADAS 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的功能（2） 18
圖表 18：國外主要涉及技術(shù)和部件的公司 18
圖表 19：ADAS 的產(chǎn)業(yè)鏈 19
圖表 20：ADAS 在全世界的裝配比例 19
圖表 21：乘用車 ADAS 競爭格局 19
圖表 22：國內(nèi)主要涉及技術(shù)和部件的公司 20
圖表 23：Mobileye 的硬件 21
圖表 24：東軟集團(tuán)的后方輔助系統(tǒng)識別啟動(dòng)效果圖 22
圖表 25：無人駕駛信息融合 23
圖表 26：HERE 的 HD LIVE 地圖能實(shí)現(xiàn) 20cm 以內(nèi)的精確度 24
圖表 27：谷歌汽車事故現(xiàn)場 25
圖表 28：高精度地圖的主要功能 26
圖表 29：高精度地圖的地圖匹配功能 26
圖表 30：高精度地圖的主要功能 27
圖表 31：電子地圖及高精度地圖產(chǎn)業(yè)鏈狀況 27
圖表 32：HERE 采集車 28
圖表 33：TOMTOM 采集車隊(duì) 28
圖表 34：GPS 對行駛路徑的記錄 29
圖表 35：攝像頭對路面信息的采集 29
圖表 36：車廠與 ME 合作進(jìn)行“眾包”地圖測繪 30
圖表 37：兩種測繪技術(shù)對比情況 31
圖表 38：目前各廠商對高精度地圖的研發(fā) 32
圖表 39：我國主要導(dǎo)航電子地圖資質(zhì)單位 32
圖表 40：2015 年第四季度前裝車導(dǎo)航市場份額 33
圖表 41：國內(nèi)導(dǎo)航品牌認(rèn)可度 33
圖表 42：高精度地圖未來競爭格局 34
圖表 43：云平臺幫助高精度地圖實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)更新 35
圖表 44：環(huán)境感知是智能駕駛的起點(diǎn) 36
圖表 45：主流車載毫米波雷達(dá) 36
圖表 46：不同頻率的毫米波雷達(dá)比較 37
圖表 47：Denso’s 77 GHz DBF sensor 37
圖表 48：2014-2020年全球毫米波雷達(dá)市場發(fā)展預(yù)測（單位：萬顆） 37
圖表 49：博世的立體攝像機(jī) 38
圖表 50：攝像頭類別及其功能對比 38
圖表 51：國內(nèi)市場主流的 Mobileye560 系統(tǒng) 39
圖表 52：2016-2020年國內(nèi)車載攝像頭預(yù)測（單位：萬顆） 39
圖表 53：百度及谷歌所采用的64 先激光雷達(dá) 40
圖表 54：Velodyne 的三類產(chǎn)品及比較 41
圖表 55：低成本激光雷達(dá)-Ultra Puck 42
圖表 56：低成本激光雷達(dá)-S3 42
圖表 57：2016-2020年全球激光雷達(dá)市場規(guī)模預(yù)測 42
圖表 58：三大傳感器優(yōu)劣勢 43
圖表 59：第二代微光夜視技術(shù) 43
圖表 60：主動(dòng)夜視技術(shù)原理 44
圖表 61：自制主動(dòng)夜視儀 44
圖表 62：奧迪采用熱成像夜視技術(shù) 45
圖表 63：熱成像能在夜間清晰分辨行人 45
圖表 64：夜視技術(shù)比較 46
圖表 65：路徑規(guī)劃 47
圖表 66：路徑規(guī)劃的關(guān)鍵點(diǎn) 47
圖表 67：決策層原理圖 48
圖表 68：路徑規(guī)劃涉及到的三個(gè)層次 49
圖表 69：路徑規(guī)劃算法的作用 49
圖表 70：路徑規(guī)劃算法的作用 50
圖表 71：路徑規(guī)劃算法分類 51
圖表 72：深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能駕駛圖像識別中的應(yīng)用 52
圖表 73：深度學(xué)習(xí)算法的決策層 53
圖表 74：變道超車示意圖 54
圖表 75：MobilEye 決策系統(tǒng)智能防撞 55
圖表 76：谷歌決策系統(tǒng) 56
圖表 77：四維的高精度地圖 59
圖表 78：四維云平臺提供的數(shù)據(jù) 59
圖表 79：四維提供的數(shù)據(jù) 59
圖表 80：基于視覺傳感器的東軟ADAS 解決方案 60
圖表 81：東軟汽車輔助駕駛功能 61
圖表 82：千方科技的智能駕駛測試基地 62
圖表 83：千方科技的交通大數(shù)據(jù)在電子車牌的應(yīng)用 62
圖表 84：啟明信息汽車電子產(chǎn)品 63
圖表 85：D_Partner 多行業(yè)應(yīng)用 63
圖表 86：啟明信息的數(shù)據(jù)中心 64
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