激光雷達加速放量，2024年國內NOA搭載量將超180萬輛

2024年3月29日，由蓋世汽車研究院主辦的“中國汽車新供應鏈配置數據產品發(fā)布會”在上海市圓滿召開。

蓋世汽車研究院致力于成為汽車行業(yè)智庫的領先者，通過以汽車供應鏈配置信息、整車產銷量信息為核心底層數據資源，深度垂直聚焦智能汽車全產業(yè)鏈深度洞察，輸出完善的汽車產業(yè)研究成果和完整的產業(yè)數據資源，進而支持行業(yè)用戶進行商業(yè)決策。

此次中國汽車新供應鏈配置數據產品發(fā)布會，我們面向市場推出和發(fā)布乘用車智能駕駛配置數據庫、乘用車智能座艙配置數據庫、乘用車電氣化配置數據庫三套原創(chuàng)性數據庫產品和配套的市場分析月報。

當下，自動駕駛技術正以驚人的速度發(fā)展，從基本的車輛控制輔助到高級的自動駕駛輔助，從簡單的功能到向高度集成、智能化的復雜系統的轉變，其功能也在不斷升級和完善。L2級駕駛輔助滲透率快速提升，城市NOA的火熱加之高階自動駕駛相關政策的出臺，帶動中國本土的智駕方案和供應商進入新一輪的高速發(fā)展期。

L2級輔助駕駛滲透率快速提升，城市NOA加速落地

ADAS對汽車安全的重要性不斷提升，2024版本C-NCAP在2021版本的基礎上對已有場景進行了優(yōu)化升級，修改更新了測試參數，同時增加了多個主動安全測試項目。

隨著車道保持輔助、全速自適應巡航等功能的性能不斷提升，以及大規(guī)模生產和技術的改進帶來的成本的降低，使得更多的車型能夠以較低的價格提供駕駛輔助功能，尤其是在10-20萬元的價格區(qū)間內，成為了L2級輔助駕駛的主力市場。

根據蓋世汽車研究院智能駕駛配置數據庫數據，2023年新能源乘用車市場L2級別（含L2+、L2++) 標配量達370萬輛，市場滲透率超過51%。其中，20-50萬價格區(qū)間車型滲透率均已經超過85%以上。

低階駕駛輔助功能滲透率提升之際，高階智駕系統正迎來發(fā)展的拐點。

去年11月，四部委聯合發(fā)布《關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知》，對L3/L4自動駕駛的準入規(guī)范進行了具體要求，并完善了相關規(guī)則。我國的高階自動駕駛上路有了明確的政策支撐和責任界定。

比亞迪、長安、智己、寶馬、奔馳等多家具備L3技術實力的國內外主機廠積極申報 ，目前，多家主機廠相繼宣布獲得高速或高快速路有條件自動駕駛測試牌照。

不難預見，伴隨著更多的車企加入L3級自動駕駛研發(fā)，高階智駕有望真正迎來“質變”。當然，當下，車企主要以NOA作為核心發(fā)力點。

目前高速NOA已經走向規(guī)模化量產，城市NOA開始成為車企爭先發(fā)力的重點，意圖搶占先機。

數據顯示，2023年搭載領航輔助駕駛的車型已經達到94萬輛。2023-2024年，以城市NOA為代表的高階智駕功能加速落地，華為、小鵬等品牌高階智駕車型陸續(xù)發(fā)布，多家主機廠推出落地規(guī)劃。

華為無疑是最激進的智駕頭部力量之一，目前其號稱全國都能開的城區(qū)NCA已上線；小鵬XPILOT系統也已步入4.0階段，其城市NGP覆蓋城市數量已經達到243城市，2024年小鵬XNGP將會覆蓋全國主要城市網絡，包括內部道路、無名路以及停車場等。

哪怕是剛剛發(fā)布首款車型的小米汽車也正在加緊城市NOA的拓展步伐。小米集團董事長兼CEO雷軍介紹，小米SU7全系支持代客泊車、極窄車位泊車，高速領航上市即交付，城市NOA將于4月開始用戶測試，5月開通10城，8月實現全國開通。

值得注意的是，目前NOA功能以自主中高端車型配套為主，標配NOA功能車型又主要以新勢力品牌為主，理想、阿維塔滲透率達到100%。其中，35-40萬價格區(qū)間的車型占比最高，市占率達到33.1%。

目前標配NOA領航功能的車型超過70%主要集中在30萬以上價格區(qū)間，不過已經能看到小鵬P5、寶駿云朵等中低端車型的出現，蓋世汽車研究院認為隨著搭載領航功能車型逐漸下探到15萬左右的價格區(qū)間，2024年，國內NOA功能配套車型預計將突破180萬輛，2030年搭載量預計將突破850萬輛。

重感知輕地圖仍是主流，激光雷達迎來快速放量期

這一輪城市NOA的競爭持續(xù)進行，競爭焦點主要在于用更少的成本實現更大規(guī)模的上車，以快速實現數據收集進行算法優(yōu)化和模型迭代。

價格戰(zhàn)的影響不容忽視，對車企的成本控制提出了更高的要求。在此基礎上，“重感知、輕地圖”成為盛行的主流方案，很大程度也是基于車企在成本方面的考量。

車企意欲加速城市NOA的拓展速度，而高精地圖采集成本高昂、新鮮度等問題一定程度上是對落地開城的阻礙。BEV+Transformer等算法的應用，讓車端實時感知能力得以增強，對地圖的依賴程度下降，輕地圖成為主流。

今年2月初，問界開啟“無圖NCA”首批推送，在3月的OTA升級中，問界全系車型新增不依賴高精地圖的城區(qū)智駕領航輔助，實現“全國都能開、有路就能開”的City NCA。

近日，智己汽車也宣布將在4月于深圳、廣州、蘇州開啟 “無圖城市NOA”公測，并已開啟招募公測用戶。按計劃，今年年中，智己汽車將正式開啟推送IM AD無圖城市NOA。

蓋世汽車研究院認為，隨著自動駕駛算法技術快速成熟發(fā)展，未來將演變?yōu)橐詫崟r感知能力+SD Pro地圖/導航地圖為主的技術方案。

激光雷達作為提升車輛智駕感知能力的關鍵傳感器之一，開始獲得更多車企青睞。

數據顯示，2023年標配L2級功能的車型中，傳感器方案以5V1R/5V3R方案為主，具備NOA功能的新車則大多增加了激光雷達傳感器，增強車輛的感知能力。

小鵬、問界等品牌的城市NOA智能駕駛產品已證實，激光雷達是確保智駕體驗的舒適性和安全性的關鍵傳感器之一。2024年以來，隨著極氪001和智己L7等車型的推出，激光雷達在智能汽車領域的標配化趨勢愈發(fā)明顯。

城市NOA的競爭以及L3級及以上高階自動駕駛車型發(fā)展，推動激光雷達上車量同步高速增長。速騰聚創(chuàng)、禾賽科技等激光雷達企業(yè)，或將迎來更廣闊的發(fā)展舞臺。

智駕供應鏈發(fā)展迅速，本土力量成重要推手

在一眾產業(yè)推手中，本土廠商逐漸成為中堅力量。

目前，ADAS技術進階路線明晰，可以分為行車和泊車兩大類。行車方面包括一些主動安全功能以及高速NOA和城區(qū)NOA；泊車則是在停車場景發(fā)揮的功能，如記憶泊車、代客泊車等。

過往，外資Tier 1在行車ADAS和泊車領域占據主要市場份額，但近兩年隨著本土供應商從自主品牌開始切入市場，份額不斷提升，未來有望進一步增加。

根據蓋世汽車研究院統計，2023年，行車ADAS領域，本土供應商市場份額增長至14.4%，泊車方面本土供應商的市場份額已超過30%。

行泊一體是當前智能駕駛領域的重要方案之一，如今由主機廠自研+代工的行泊一體市場份額接近50%，其中本土供應商憑借著軟硬件全棧開發(fā)的能力、產品的快速迭代、多芯片平臺適配等優(yōu)勢領先外資Tier。

從零部件的視角來看，除了激光雷達，在空氣懸架、高精地圖等賽道，有一些國內供應商脫穎而出，而智駕域控芯片、線控制動等領域國內開始有部分企業(yè)獲得規(guī)?；涮装l(fā)展。

相對而言，國產攝像頭和毫米波雷達等領域還有很大的增長空間。

在高階智能駕駛領域，國內的供應鏈發(fā)展迅速，其中從軟件算法、地圖、芯片，到整體解決方案，均有不少表現突出的國產廠商顯露。

不得不說，城市NOA的量產落地，很大程度帶動了大算力芯片、激光雷達、云服務等上游產業(yè)鏈需求的爆發(fā)，一批供應商由此走上上市的步伐。

去年12月20日，作為國內自動駕駛域控制器提供商主要代表的知行科技，成功在港交所主板掛牌上市。今年初，速騰聚創(chuàng)港股敲鐘，一舉成為全球市值第一的激光雷達企業(yè)。還有不少智駕企業(yè)有IPO規(guī)劃，3月28日，縱目科技向港交所遞交招股書，擬在主板掛牌上市。

至于在車企方面，基于當下智駕內卷不止的態(tài)勢，自主車企正加快智能駕駛技術的研發(fā)和應用。具體路線來看，一方面，有實力的主機廠選擇自主研發(fā)，以保持技術領先和獨立性；另一方面，多數車企選擇與供應商合作，直接采購成熟的解決方案以降低成本并實現快速落地。目前，市場上能夠提供智能駕駛解決方案的供應商包括汽車零部件巨頭、科技巨頭以及專業(yè)的初創(chuàng)公司，他們構成了智能駕駛發(fā)展的多元化力量。

隨著自主車企在技術研發(fā)上的持續(xù)投入和國產供應商在市場份額上的擴大，兩者相互促進，為智能駕駛技術的快速發(fā)展提供了強有力的支撐。未來，這一趨勢有望繼續(xù)加強，進一步推動智能駕駛技術在中國乃至全球市場的普及和應用。

駕艙融合逐漸量產，自動駕駛卷向端到端

談及智能駕駛的未來，繞不開駕艙融合、大算力芯片、大模型、端到端這些“關鍵詞”。

行泊一體和艙泊一體的概念逐漸成熟，最終都將走向艙駕融合或艙駕一體化。車企的電子/電氣架構向域集中式架構升級，行車和泊車傳感器以及域控制器共用技術日漸成熟。

駕艙融合技術的發(fā)展正處于一個積極的轉型期，目前車企、供應商都在布局駕艙融合域控，部分企業(yè)推出了相關產品，比如博世的中央計算平臺，暢行智駕的駕艙融合平臺。

預計到2024年駕艙融合域控實現小規(guī)模量產，隨著技術的成熟和市場的需求，預在不久的將來或得到廣泛應用。

高算力芯片對于實現駕艙融合至關重要，以其支持日益復雜的算法和處理大量數據，及確保系統的安全性和可靠性。

不過，基于行泊一體技術是當下智能駕駛的主要聚焦點之一，目前上車的中低算力行泊一體方案大多采用多SOC方案，在新一代平臺上均采用單SOC方案，大算力行泊一體域控由于要支持更高階的智駕功能，考慮到算力預埋的不成熟和系統冗余等問題，主要采用多SOC方案。

隨著人工智能算法和芯片設計能力的提升，即使是中低算力的SOC平臺也能夠提供足夠的性能來支持智能駕駛的基本功能。高性價比單SOC中低算力平臺有望實現率先爆發(fā)。

另一個至關重要的影響要素是自動駕駛算法技術的迭代創(chuàng)新。諸多頭部車企都選擇跟進特斯拉的算法的迭代方式，主要分三個階段：

第一階段：特斯拉在其自動駕駛系統中引入了BEV和Transformer技術，實現“脫高精地圖”，也標志著大模型開始被應用于車載系統；第二階段：升級占用網絡，實現“脫激光雷達”；第三階段，則是端到端自動駕駛。

今年3月18日，特斯拉開始在北美地區(qū)全面推送FSD（全自動駕駛）V12.3版本，值得注意的是，V12版本引入了“端到端神經網絡”技術，再次引爆行業(yè)熱議。

當前的智能駕駛系統采用的是模塊化的模型，將感知、預測和規(guī)劃分為三個獨立的模塊，每個模塊的技術棧差異較大。這種模塊化的架構可能導致信息傳遞過程中的信息損失，系統復雜且難以維護，無法有效應對復雜的道路環(huán)境。

相比之下，端到端模型在智能駕駛方案中具有明顯的優(yōu)勢，其將感知、預測和規(guī)劃整合到一個單一的模型中，簡化方案的結構，提高了計算效率。與傳統的基于規(guī)則的模型相比，端到端模型更容易實現規(guī)?；崿F性能的突破。

不過目前端到端模型的弊端也很明顯。端到端模型通常被視為“黑箱”，其將多個步驟合并到一個模型中，這使得理解模型內部如何工作變得更加困難。這種不透明性可能會導致解釋性和可解釋性的問題。而且，端到端模型需要更多的計算資源，大幅增加訓練和部署模型的成本和時間。此外，端到端模型可能還面臨調試和優(yōu)化較難、泛化過度等方面的問題。

不過，因為優(yōu)勢明顯，特點突出，并不妨礙許多企業(yè)相信，端到端自動駕駛是未來最有希望實現無人駕駛的途徑之一，蔚小理、元戎啟行等多家企業(yè)選擇跟進特斯拉這一技術路線，在這條道路上加深探索。

目前，自動駕駛行業(yè)走到了一個拐點，未來幾年可能會看到更多激動人心的創(chuàng)新和進步出現。