激光雷达行业报告（54页）

“新制造+新服务”推进汽车行业价值重心后移。当前汽车行业已于百年变革 节点起步，制造技术变革叠加 5G 逐步应用，助力行业由电动化开始迈入智能化、 网联化新时代。谷歌、华为、百度等新型科技公司深度入局参与造车，推动汽车由 传统交通工具向移动智能终端演变。未来汽车产业链价值有望受益于科技进步与 碳中和背景带来的转型红利，将朝“新制造+新服务”方向转变。其中“新制造” 将包含低碳化、智能化、信息化等相关智能制造技术，“新服务”在贯穿于设计研 发、生产制造、销售及售后服务的各个环节的同时也将引导产品价值重心逐步后 移，向服务端尤其是出行领域深度拓展，产生广阔发展空间。自动驾驶技术是定义汽车智能网联进程核心维度。工信部发布的《2020 年智 能网联汽车标准化工作要点》表示自动驾驶技术是智能网联汽车标准制定及评估 机制关键要素之一，并需做好汽车驾驶自动化分级标准宣贯。美国汽车工程师学 会发布的“自动驾驶水平可视化图表”定义了汽车六个级别的自动驾驶等级，整 体等级提升标志着汽车自动驾驶水平逐步跨越，也是汽车智能网联进程推进的关 键指标。

当前市场感知层解决方案以视觉系和雷达系为主。目前自动驾驶感知层解决 方案主要分为以特斯拉为代表的视觉系和以 Waymo 为代表的激光雷达系两种流 派。视觉系解决方案主要以摄像头为主导，配合毫米波雷达、 超声波雷达等元件 完成感知任务；激光雷达系解决方案以激光雷达为核心，配合摄像头、毫米波雷 达、超声波传感器等元件达到感知目的。图像模式识别为核心流程，较为依赖芯片+算法。自动驾驶领域基于视觉的感 知方式主要包括五个流程，即图像采集、图像预处理、图像特征提取、图像模式识 别与结果传输。其中图像采集主要通过摄像头采集图像；图像预处理包含图像压 缩、图像增强与复原、图像分割等；图像特征提取主要提取图像幅度特征、直观性 特征、统计特征、几何特征和变换系数特征等因素；图像模式识别主要基于图像 形状、色彩、纹理等特征，通过统计模式、句法模式、模糊模式、神经网络模式等 方法进行识别，系统能否准确对输入信号进行判断将深度影响后续决策，因而图 像模式识别为核心流程，也因较为依赖计算层的芯片和算法成为目前计算机视觉 技术发展的难点；结果传输则是将输出信息传输至车辆其他控制系统或其他车辆， 完成相应控制功能。