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智能汽车系列深度报告一:特斯拉推完全自动驾驶,关注感知+执行端

发布时间:2016-10-23    研究机构:天风证券

特斯拉Autopilot2.0:硬件全面提升,直击全自动驾驶。特斯拉在发布会上表示,目前生产的所有车型(包括未来的Model 3)都将具备进行完全自动驾驶的硬件基础;同时,特斯拉表示在此硬件基础上的自动驾驶的安全性有了空前提升。特斯拉的完全自动驾驶硬件包括:1)车身四周加装8 个摄像头,提供360 度环视功能,能够测量250 米范围内的物体;2)搭载12 颗超声波传感器,用以辅助侦测;3)升级增强版的毫米波雷达,能够在恶劣的雨、雪、大雾、扬尘天气下工作,也能探测到前方车辆;4)汽车主板的性能是前款产品的40 倍,大幅提升计算能力。

数据为王,看好特斯拉‘OTA+深度学习’的技术路线。特斯拉Autopilot 2.0将先以?影子模式?进行工作,记录人类驾驶的驾驶习惯。与此同时,特斯拉每天可获得260 万英里(约合418 万公里)的自动驾驶数据,通过深度学习快速提升Autopilot 系统的智能化。当某种智能驾驶功能测试完毕后,车主可以通过空中升级(OTA)实现系统升级;我们认为特斯拉的技术路线兼备传统车企与互联网企业的优势,智能化进展速度快。

从特斯拉技术方案看自动驾驶,感知端多传感器融合是趋势。特斯拉V7.0以图像识别为主,升级版的V8.0 以毫米波雷达为主,本次发布的Autopilot2.0 又重新确定以图像识别为主。一直变化的技术路线说明特斯拉感知端还没有完全固定的明确的技术路线,特斯拉也是在探索中不断提升感知端的性能。对于不同的传感器,其特点和应用场景各有特点:1)摄像头价格相对低廉,感知效果明显,是最有可能有限放量的传感器;2)超声波雷达探测距离近,主要应用于泊车系统;3)毫米波雷达探测距离远,精度高,是ACC(自适应巡航)和AEB(自动紧急刹车)的首选;4)激光雷达是无人驾驶的最佳解决方案,但是价格昂贵,降价后还是有很大的应用空间的。我们认为摄像头、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达各有优劣,难以互相替代,仅依靠单一或少数传感器难以完成无人驾驶的使命;未来要实现无人驾驶,多传感器融合是必然趋势,这也是提高自动驾驶安全冗余的内在需求。

ADAS+V2X=智能网联汽车,单车智能化发力先行,V2X 也将迎来产业变革拐点。

未来智能网联汽车是单车智能化(ADAS)与车联网(V2X)的完美结合;单车智能化主要依靠ADAS 来逐步提高汽车智能化,博世、大陆和德尔福已经开始为高端汽车提供可靠性产品,具备产业化基础,将先行发力;随着LET-V 通讯标准的逐步统一和5G 时代的加快来临,V2X 将迎来产业变革拐点。

具备汽车电控制动系统行业背景的企业更容易在智能驾驶的潮流中脱颖而出。AEB、ACC 与LKA(车道保持辅助)等主动驾驶ADAS 功能之所以是ADAS的核心,主要原因在于其比预警功能多了执行模块,执行模块涉及汽车转向与制动,是汽车安全最核心的部位,不仅需要企业有开发实力,而且要具备汽车制动领域的数据积累。我们认为具备汽车电控制动系统行业背景的企业在产业中具备卡位优势,更容易集成感知和判断,做ADAS 的系统集成供应商。

投资建议:未来5 年智能汽车都将是重点的投资方向,本次特斯拉发布Autopilot 2.0,并配套全自动驾驶硬件,摄像头+雷达数量飙升,看好感知端安全冗余设计带来传感器的种类和数量的提升;底盘电子制动零部件供应商卡位执行端,更容易将感知和判断融合,成长为汽车智能化的集成供应商;建议关注组合:智能化[拓普集团+双林股份+万安科技(002590)+亚太股份],网联化[宁波高发+索菱股份]。

风险提示:相关法规出台不及预期,阻碍自动驾驶产业的发展;核心零部件低成本化速度不及预期。

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