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全國首個(gè)L3及以上自動(dòng)駕駛管理文件有望出臺

2022-06-21 17:40:25 fxb

自動(dòng)駕駛真的要來(lái)了?

近日,深圳市人大常委會(huì )2022年度立法計劃正式印發(fā)。其中,《深圳智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)管理條例》已經(jīng)通過(guò)了“三審”,有望在年內出臺。

這部《管理條例》是全國首個(gè)對L3及以上自動(dòng)駕駛權責、定義等重要議題進(jìn)行詳細劃分的官方管理文件,智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)法律空白問(wèn)題有望取得突破并帶來(lái)示范效應,國內自動(dòng)駕駛行業(yè)將迎來(lái)L2+到L3-4級飛躍。

銀河證券認為,L3+自動(dòng)駕駛滲透率的提升將帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈整體技術(shù)升級及零部件需求提升。隨著(zhù)L3相關(guān)法規預期落地,智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)滲透率將加速提升,產(chǎn)業(yè)鏈上下游將充分受益技術(shù)升級帶來(lái)的需求擴容。

近年來(lái),“無(wú)人駕駛”作為一個(gè)科技熱詞,頻頻出現在民眾的視野內。根據智能化程度的不同,自動(dòng)駕駛被分為L(cháng)1到L5共5個(gè)等級:L1指輔助駕駛,L2指部分自動(dòng)駕駛,L3指有條件自動(dòng)駕駛,L4指高度自動(dòng)駕駛,L5指完全自動(dòng)駕駛,即真正的無(wú)人駕駛。

日漸活躍于公眾視野的“無(wú)人駕駛”概念,往往是指L3及以上級別的自動(dòng)駕駛。由于從L2到L3跨越之間最大的問(wèn)題就是一旦車(chē)輛出現事故,責任如何認定,因此立法對L3的推動(dòng)作用是至關(guān)重要的。

目前,多數傳統整車(chē)廠(chǎng)商已經(jīng)具備L1至L2級別的安全和行車(chē)能力,但隨著(zhù)汽車(chē)智能化的快速推進(jìn),為了在2025年前做好高階自動(dòng)駕駛功能的驗證迭代,各廠(chǎng)商都迫切需要落地準L3級別的高階自動(dòng)駕駛功能。

以小鵬汽車(chē)為例,從G3i、P7、P5,到2022年將上市的新車(chē)G9,都在智能化層面有科技首創(chuàng ),如全語(yǔ)音車(chē)載系統,XPILOT 3.0智能輔助駕駛中相繼推出的NGP導航輔助駕駛功能和VPA停車(chē)場(chǎng)記憶泊車(chē)功能。此外,從各大整車(chē)廠(chǎng)商的新車(chē)規劃或者OTA升級規劃來(lái)看,2022年下半年到2023年國內各廠(chǎng)商都將爭取落地高速領(lǐng)航、城區領(lǐng)航等準L3級別的行車(chē)功能。

何小鵬認為,電動(dòng)化只是改變汽車(chē)的動(dòng)力驅動(dòng)方式,智能化才真正的顛覆了人們現有的出行方式。智能駕駛的下半場(chǎng)一旦到來(lái),數據的閉環(huán)、地圖的閉環(huán)會(huì )做得更好。不久,無(wú)人駕駛到來(lái)的可能性會(huì )真正開(kāi)始,當所有的車(chē)都會(huì )無(wú)人駕駛的時(shí)候,交通燈會(huì )變化、汽車(chē)會(huì )變化,這是一個(gè)巨大的變革的機會(huì )。

據億歐智庫測算,2021年中國智能電動(dòng)汽車(chē)銷(xiāo)量約為133.3萬(wàn)輛,穩居世界第一,預計2022年將達到271.5萬(wàn)輛,2025年將達到838.2萬(wàn)輛,在新能源汽車(chē)銷(xiāo)量中的滲透率達到61.7%,中國智能電動(dòng)汽車(chē)銷(xiāo)量持續增長(cháng)。

隨著(zhù)智電動(dòng)汽車(chē)銷(xiāo)量上升,也為自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展提供了豐富的沃土。根據羅蘭貝格數據,2020年中國L2及以上級別的ADAS系統滲透率僅為9%,今年一季度L2級自動(dòng)駕駛乘用車(chē)滲透率達23.2%,較2021年一季度7.5%大幅提升。預計到2025年,L2及以上級別的ADAS系統滲透率可達到40%。

自動(dòng)駕駛是萬(wàn)億級的潛在廣闊市場(chǎng),有望解決人力成本提升、交通安全、司機短缺等諸多痛點(diǎn)。銀河證券進(jìn)一步指出,在L3級別之下的自動(dòng)駕駛系統需要對傳感器收集到的數據進(jìn)行深度學(xué)習,不斷進(jìn)行算法迭代,從而對產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節中涉及到的各個(gè)環(huán)節標準也將不斷提高,對車(chē)規級芯片算力、算法和激光雷達、攝像頭視覺(jué)解決方案以及高精度地圖的軟硬件升級需求將以數倍乃至數十倍空間擴容。


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