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变，除特斯拉，奥迪量产Lv3技术，百度发布Apollo无人驾驶平台，美众议院
通过新提案加速无人汽车上路，国内强制营运客车安装LDW、FCW
合车企的“豪华电子配臵”策略，摄像头、智能座舱、毫米波雷达、T-BOX、
GPU等延续暴增放量，高精度地图、图像识别、传感器融合、AI加速迭代跟进
索菱股份（商用车ADAS）、路畅科技（百度Apollo）、科大讯飞（语音识别）、
四维图新（高精度地图、车用芯片）、江淮汽车（整车）、众泰汽车（整车）
行业研究〃汽车与零配件行业
请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明1. 人工智能板块表现强势
随着市场风险偏好提升，人工智能板块表现强势，硬件和软件龙头均获得不错涨幅
软件方面，如科大讯飞、四维图新近一个月涨幅分别为20.76%、40.37%，硬件方面兆
易创新、欧比特近一个月涨幅分别为38.62%、33.23%
图1 科大讯飞、四维图新、兆易创新、欧比特近一个月股价涨幅（2017/08/01-2017/09/07）
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科大讯飞四维图新兆易创新欧比特沪深300
资料来源：Wind，海通证券研究所
2. 智能驾驶产业利好不断
汽车是人工智能未来核心载体，政策、技术共同酝酿，推动无人驾驶从量变到质变
2017年上半年，无人驾驶产业端加速落地推进，利好不断
奥迪发布全球首款L3自动驾驶量产车A8，搭载名为“奥迪AI交通拥堵驾驶系统
（Audi Traffic Jam Pilot）”的自动驾驶系统。车身搭载前视摄像头、毫米波雷达、首款
量产车规级4线激光雷达，允许车速低于60km/h时由系统完全接管驾驶，支持自主加
速、转向、刹车、泊车等功能。全新信息娱乐系统采用双屏设计，10.3英寸上屏用于导
航及娱乐信息，9英寸下屏用于空调、座椅调节
图2 奥迪首款L3量产A8配备自动驾驶系统
资料来源：新浪科技，海通证券研究所
图3 奥迪首款L3量产A8座舱电子
资料来源：新浪科技，海通证券研究所
行业研究〃汽车与零配件行业
请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明百度发布Apollo无人驾驶平台，将向开发者逐步开放，目标成为自动驾驶领域的
Android。Apollo 1.0开放了封闭场地巡迹自动驾驶能力、自定位能力和端到端数据，后
续计划9月份开放固定车道自动驾驶能力和部分仿真引擎数据，年底前开放更多数据及
上传接口，使车辆完成简单城市路况自动驾驶
图4 Apollo 1.0 技术框架
资料来源：大数据文摘，海通证券研究所
美众议院通过新提案加速无人汽车上路，彻底阻断各州禁止无人驾驶汽车的可能性
法案计划首年部署不超过2.5万辆尚不符合当前安全标准的车辆。三年内将限额提升至
每年10万辆
交通部规定，国内车长大于9米的营运客车13个月后强制安装LDW、FCW等ADAS
初级功能，从法规层面促进ADAS技术的继续渗透
图5 LDW车道偏离预警
资料来源：慧聪汽车电子网，海通证券研究所
图6 FCW前向碰撞预警
资料来源：凌度，海通证券研究所
3. 智能汽车硬件先行
智能汽车硬件先行，配合车企的“豪华电子配臵”策略，摄像头、智能座舱、毫米
波雷达、T-BOX、GPU等延续暴增放量，高精度地图、图像识别、传感器融合、AI加
速迭代跟进
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行业研究〃汽车与零配件行业
请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明3.1 无人驾驶衍生零部件蓝海
图7 无人驾驶汽车工作原理
资料来源：Bosch，海通证券研究所
传感元器件是无人驾驶的必备硬件。无论遵循“无人驾驶、一步到位”技术路线，
还是“自动驾驶、试水先行”技术路线，为达到感知环境的目的，传感元器件都必须首
先配备；同时，由于不同传感器能够带来差异化的感知效果，如“雷达+图像”等
Multi-sensors多传感器方案具有极高的广泛采用可能性。这使得传感元器件将首先受益
于无人驾驶产业链机会
具有超高运行处理技术的智能芯片，不仅适合用于智能手机、平板电脑等移动终端
设备，也是实现无人驾驶技术的关键。一方面，无人驾驶汽车需要非常精密的机器视觉
引擎，以便能准确无误的检测到马路上的行人，再协调驾驶系统，做出安全及时的躲避
动作。另一方面，车与车之间的高速信息通信，也需要处理能力更强、速度更快、功耗
更低的移动宽带芯片
决策是无人驾驶与有人驾驶、无人驾驶最核心的区别：无人驾驶的决策者是计算机
而非人，无人驾驶的核心竞争力就是人工智能。具体体现在上述四大应用领域：图像识
别、高精地图与决策算法、车联网以及智慧交通提供的大数据和互联支持
图8 无人驾驶汽车决策系统
主控模块
决策模块
规划与导航模块
环境感知模块组
车道感知
模块
路面感
知模块
车辆与障
碍物感知
模块
交通标志
感知模块
典型路口
感知模块
电源
系统车控
模块
资料来源：《无人驾驶汽车决策系统的规则描述》，海通证券研究所
图9 Google无人驾驶汽车感知模块构成
Lidar：360度扫描60
米范围，精确生成车
辆周围的3D地图
摄像头：交通灯识别、
移动障碍物（行人、
自行车等）识别
车轮转速传感器；计
算车辆位移，提升定
位精度毫米波雷达：车前速
度、距离等测量
地磁传感器+陀螺仪：
车辆姿态感知
资料来源：《无人驾驶汽车决策系统的规则描述》，海通证券研究所
人工智能可以大规模高效率制作高精地图。依靠模式识别、深度学习、三维重建、
点云信息处理等先进技术，人工智能使得高精地图自动化生产程度达到80%以上，这些
技术无疑是图商成功的关键点。比如，百度在高精地图的生产中利用图像和点云技术，
自动识别了上百种目标，包括：交通标志、地面标志、车道线、信号灯、路沿、桥梁、
灯柱、护栏等，准确率达90%以上，节省了大量人工成本，提升了数据作业效率和质量
又比如ADAS龙头Mobileye在CES上介绍了《无人驾驶技术路线的发展与未来规划》,
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