无人驾驶产业生态研究报告：是端还是云（40页）

行业报告下载 2019年08月21日 07:54 管理员

智能汽车与传统汽车不同，它会产生大量数据。根据应用的不同可以分为三类：汽车行车工况数据、车内交互数据（包括语音、消费、娱乐等用户数据）、地图数据（或周围场景数据）。在智能汽车时代，数据是车载服务、自动驾驶技术、车企等向行业外渗透与输出的技术，已经变成了新的极具价值的生产资料。互联网巨头可能会通过入股现有的车载信息系统企业，利用车载信息系统企业成熟的开发体系以及整车厂的客户资源来加速车载操作系统的落地。整车厂会选择跟车载信息系统公司合作，由车载信息系统公司来负责开源车载系统的定制和硬件开发，从一定程度上摆脱软件开发方面对互联网巨头的依赖。5G网络的核心特点：更高速率、更多连接、更低时延、更高可控。5G移动边缘计算、边云协同技术可以满足车联网在高可靠性、低延时方面的严格要求。我国从2016年11月工信部就正式划分5905-5925MHz用于LTE-V试验，未来LTE-V技术可以平滑演进到5G。

由于中高级别自动驾驶所需的通信技术及设施（4G LTE-V、5G）还未完善，现阶段网联化与智能化还处于各自发展或初步的协同发展阶段。随着智能化向终极的自动驾驶阶段迈进的过程中，车联网作为自动驾驶的基础是不可或缺的，最后智能化、网联化将深度融合。视觉方案主要包括车载摄像头模组、芯片、软件算法。车载摄像头模组的主要供应商为松下、索尼、法雷奥等国外厂商，国内厂商也在积极布局。视觉芯片方面，图像相关算法对计算资源有很高的要求，因此芯片在考虑较低成本的同时，又需要有较高的性能要求，目前用于ADAS摄像头的芯片多数被国外垄断。但国内的森国科、地平线、寒武纪、四维图新等发布了相关的芯片产品。ADAS视觉算法的源头是计算机视觉。近几年国内成立了很多ADAS视觉算法公司，积极追赶巨头 Mobileye。