智能驾驶领域利好不断涌现 近六成公司年内获机构调研

　　作为智慧交通的重要组成部分，智能驾驶正吸引着越来越多投资者的目光。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　有研究机构认为，智能驾驶近期利好政策持续出台，整车制造企业也在汽车智能化方面持续投入，行业目前正处于加速发展阶段。据麦肯锡研报分析，人工智能对汽车行业的影响最大，预计在全球智能驾驶相关领域将创造约3350亿美元经济价值。在此背景下，机构投资者纷纷调研布局智能驾驶赛道，挖掘其投资机会。

　　智能驾驶领域

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　　利好不断涌现 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　智能驾驶是指机器帮助人进行驾驶，以及在特殊情况下完全取代人驾驶的技术。主要包括网络导航、自主驾驶和人工干预三个环节。智能驾驶发展规划可以划分为L0至L4五个阶段，即不具备自动驾驶功能、具有特定功能、组合功能、受控的自动驾驶和完全无人驾驶。

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　　前海开源基金首席经济学家杨德龙告诉《证券日报》记者：“智能驾驶是我国从汽车大国迈向汽车强国的必由之路，也是决胜汽车‘下半场’竞争的关键。智能驾驶相当于给汽车行业带来新的革命，是技术面的升级。我国汽车行业目前发展的一个重要方向就是新能源汽车，另一个就是智能驾驶，这一领域还处于成长阶段，未来发展空间巨大。”

　　为促进这一产业迅速发展，近期一系列政策法规密集出台，利好消息不断涌现。

　　2023年7月8日，百度智行等三家企业的15辆车获得浦东新区首批发放的无驾驶人智能网联汽车道路测试牌照。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　7月26日，《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）（2023版）》正式发布，提出形成“三横两纵”的核心技术架构：智能感知与信息通信层（激光雷达、毫米波雷达、摄像头、无线通信、卫星通信、信息交互等）、决策控制与执行层（智能决策、自动控制、协同控制等）、资源管理与应用层（芯片、软件、数据、架构、平台等）。

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　　在政策持续鼓励下，智能驾驶技术渗透率正加速提升。工信部统计数据显示，2022年，我国搭载辅助自动驾驶系统的智能网联乘用车新车销售量达到700万辆，同比增长45.6%，其中新能源汽车辅助自动驾驶系统搭载比例达48%；全国已开放智能网联汽车测试道路里程超过1.5万公里，自动驾驶出租车、无人巴士、自主代客泊车、干线物流以及无人配送等多场景示范应用在有序开展；全国17个测试示范区、16个“双智”试点城市、7个国家车联网示范区完成了7000多公里道路智能化升级改造，装配路侧网联设备7000余台套。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　而在市场规模方面，工信部发布的《智能网联汽车技术路线图2.0》明确提出要加强智能网联技术攻关，到2025年智能网联汽车渗透率达到50%，到2030年智能网联汽车渗透率超过70%。据天风证券测算，L1级至L3级智能驾驶行业规模有望从2021年的302亿元增长至2025年的862亿元。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　技术发展迅猛

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　　难点痛点浮现

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　　从产业层面看，众多车企和互联网大厂加力技术研发布局，处在“风口”的智能驾驶技术正加速实现质的蝶变。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　以目前国内各大车企正在比拼的，L3级智能驾驶功能城市NOA（领航辅助驾驶）功能落地为例，当前华为、小鹏汽车、理想汽车、蔚来等车企均在积极布局城市NOA，或计划于2023年年内落地相关功能，或逐步拓宽开放区域。

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　　在国内车企中，小鹏汽车是首个上线城市NOA功能的车企。2022年9月份，小鹏汽车向部分广州地区P5车主推送了城市NGP（即小鹏汽车的城市NOA）功能；今年6月份，小鹏汽车又宣布城市NGP在北京正式开放。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　西部证券认为，在政策催化、技术成熟、智能汽车价格下探、市场渗透提速等多重因素的共同作用下，2023年有望开启城市NOA元年。

　　兴业证券研究报告显示，伴随城市NOA规模落地，一方面，随着数据的累积和模型的训练，智能驾驶算法能力有望快速升级；另一方面，目前，国内能够实现NOA功能的高阶辅助驾驶硬件成本预计在2.5万元至3万元之间。随着算法的迭代和成熟，高阶辅助智能驾驶有望减配高精地图和激光雷达等高成本硬件，未来综合成本有望降低50%。

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　　而在L4级自动驾驶技术方面，止于至善投资基金经理何理对《证券日报》记者表示，“国内外车企正加速提升L4级自动驾驶出租车的服务能力与运行范围。此外，无人递送车、自动驾驶接驳车、自动驾驶卡车等应用场景同样进展迅速。总体看，全球L4级自动驾驶有望进入全面应用的新阶段。”

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　　虽然智能驾驶技术发展迅猛，但也面临一系列难点和痛点。何理表示，“目前智能驾驶的发展难点主要体现在技术、安全、法规和道德层面。以技术方面为例，智能驾驶汽车需要精确、实时的感知和理解环境，以便做出高效的驾驶决策。特别是在遇到复杂天气如雨雪大雾时，保持高精度感知能力是一项巨大技术挑战。”

(小编：财神)