价值君投资笔记无人驾驶技术会是新能源车的下一个强风口吗？

　　1、为什么要关注无人驾驶技术？
　　从历史看，一个尚未成熟的商业模式技术能得到真金白银的投资，一定是因为它蕴含了颠覆的、巨大的增量的可能性。
　　目前，我们已经习惯了和电脑、手机的交互，而在未来，我们可能会和家电、公共设施、交通工具交互，智能设备或逐步取代传统设备。
　　例如，在传统私人汽车行业，车企不断通过优化内饰、减少百公里加速时间，降价来争取销量上升，但行业竞争格局已根深蒂固。
　　而在电动车大趋势的助力下，能与人交互的智能汽车对传统汽车行业，可能会像自媒体对传统媒体一样颠覆。尾部车企也可能异军突起，原本看似不相关的互联网公司也要来分一杯羹这将带来行业何等的巨变？
　　无人驾驶正是智能汽车的最大亮点之一。我国2020年11月发布的《新能源汽车产业发展规划（20212035）》提出2025年高度驾驶自动汽车实现限定区域和特定场景商业化应用；2035年高度自动驾驶汽车实现规模化应用的发展愿景。
　　2、当前的无人驾驶技术
　　无人驾驶技术可分为如下层次：
　　资料来源：国际汽车工程师学会SAEInternational，网络公开信息，汇丰晋信整理
　　现在我们生活中可以接触到的无人驾驶，多集中在L3及以下级别，其实并不是真正的无人，而是辅助驾驶。（所以，大家使用该功能时，一定手不离开方向盘，保持注意力。）L4级车辆在一些物流配送、景区等已有应用，但都是较低速的场景，或离不开安全员监测。而一些称达到L4级别的私人车型，则应用限制较多。实际上，全球尚未有立法允许L4级驾驶上路（德国已初步推出法案，在审核通过中）。
　　3、产业链与关键节点
　　实现无人驾驶需要三大系统的配合：感知、决策、执行，它们分别涉及相应的软硬件供应商。再加上汽车的制造和提供出行服务（如打车软件）的企业，就构成了相关产业链。
　　资料来源：网络公开信息，汇丰晋信整理
　　两大路线之争：纯视觉、加装激光雷达
　　摄像头的价格仅在几百元人民币左右，但对光线条件依赖高。例如此前某项测试中，在通过隧道和大桥时，AI将阴影识别为障碍物，突然减速造成安全隐患。但如能配合强大的图像处理和决策执行功能，可能改善这个问题。
　　特斯拉就专注纯视觉路线，它革新摄像头精度，并基于大量实况数据不断让AI深度学习，以提高算法功能。
　　激光雷达精度较好，通过发射激光并接收反射来构建环境模型，不怕暗光，但可能受到雾霾天气时悬浮颗粒的干扰。许多专攻L3、L4级别的厂商认为其不可或缺。但它的成本较高，例如华为采用该零件的无人驾驶套装需48万元人民币左右，这也使得整车价格难以降低。注：提及企业名称仅作说明示意，不构成投资建议。
　　究竟哪种路线可以胜出，又或是激光雷达能否通过技术进步大幅降低成本，可能是行业定局的关键之一。
　　芯片等关键部件能否降低成本及量产？
　　芯片的技术和生产壁垒也卡住了智能汽车的脖子。目前缺芯的背景下，部分整车车型甚至一度停产；未来高性能处理器的应用，也有赖于高端芯片的研发和量产。类似地，产业链各环节的技术和商业模式创新，都有望催生相关投资机遇。
　　4、伦理道德和法规
　　复杂的伦理道德问题，可以借一个有名的假设一窥：面对即将发生的事故，在没有其他选择的情况下，AI应该选择撞向别人，还是牺牲自己？做决定的标准就像机器人三定律一样，需提前写入程序。那么我们要灵魂三问了：一个会选择撞向别人的程序，可以被批准应用吗？一个会选择牺牲自己的程序，有顾客会购买吗？又如果程序按照一定规则执行（例如保护较年轻的人），我们又会质疑，这种规则一定正确吗？这是个道德伦理的假设。那么从法规的角度我们再思考，如果真的发生事故，驾驶员、AI、汽车生产商、云计算运营商到底谁应该为事故负责，又如何定义呢？看来，无人驾驶的真正落地，需等待伦理认知和法规的不断完善。
　　5、对新能源车行业的影响
　　如大规模应用，有助提升新能源车的市场份额
　　电动车是无人驾驶的天然载体。私家车消费者可能基于该功能而加速替换新能源汽车；无人驾驶技术在智能出租车、快递外卖、公交巴士、矿井、乃至海运等领域，也有极大的应用潜力。
　　技术要求高，有助加速新能源车行业优胜劣汰
　　目前，传统车企发挥制造优势，主要渗透L0L3级别，而横空出世的科技公司则瞄准L4L5级别布局；另外，汽车芯片公司钻研L4级别芯片，互联网巨头从云计算角度切入行业，打车软件公司斥资打造无人出租车平台可谓百花齐放。我们无法判断谁能笑到最后，但必定技术更精尖、应用更成熟的公司才可以取得更大的优势。
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