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2019年高端装备股权中期策略之:自动驾驶渐行渐近

  1。需求:随着国内适龄劳动力人口下降和劳动力成本的提升,在各个领域的机器换人是大势所趋,自动驾驶作为AI技术在汽车和机器人领域的应用,将逐步对低端人力劳动形成替代。

  2。空间:自动驾驶场景根据开放性、行驶速度和是否载人等变量的不同,其复杂性和可实现性差异很大,其中封闭环境下的低速载物无人车则是最早可变现的商业场景。预计到2025年,我国室内服务无人车总需求量约为94万台,对应市场空间为353亿元。

  3。企业特征:我们看好在市场空间较大的细分赛道上卡位较好、深耕细作,具备产品和渠道优势的企业。

  多传感器融合是自动驾驶标配,精度最高、探测距离远的激光雷达不可或缺

  1。需求:自动驾驶对于信息感知精度与决策速度要求非常高,客观上要求多传感器融合以提供多维度、互补性的环境信息,其中激光雷达精度最高、探测距离最远,具有不可或缺的作用。

  2。空间:一旦解决体积过大、成本过高的问题,激光雷达将会在各自动驾驶相关领域广泛列装,市场潜力巨大。预计到2025年,国内汽车领域的激光雷达市场空间将超过70亿元,机器人领域的激光雷达市场空间将接近30亿元。

  3。 企业特征:我们看好软硬件技术先进、同时在量产降本方面走在行业前沿的企业。

  高精度地图在实时定位和路径规划上发挥关键作用,未来有巨大需求弹性

  1。需求:高精度地图是自动驾驶时代的重要基础设施,在实时定位和路径规划上发挥关键作用,是无人车获得即时动态信息的重要来源和决策基础。

  2。空间:随着L3以上自动驾驶汽车比例的提升和机器人等领域对高精度定位导航的旺盛需求,未来高精度地图有巨大需求弹性。预计到2025年,我国高精度地图市场总规模可达116亿元人民币。

  3。 企业特征:我们看好在定位网络上布局领先、算法先进,同时具备成本优势的企业。

  重点关注:激光雷达产品种类丰富、自研核心芯片、性价比优势突出的镭神智能;自建全国性高精度定位网络、算法优势明显、有集约化运营优势的星舆科技;深耕KTV、酒店和写字楼配送等领域无人车、已开始规模化应用的优地科技

  风险提示:行业发展不达预期;同业竞争加剧;政策推进存在较大不确定性

  1。 适龄劳动人口数量下降,机器换人需求增加

  近五年来,15-64岁适龄劳动力数量持续下降,同比增长率在2018年达到-0.47%。我国出生率在2010-2015年间也处于低谷期,受我国人口结构变化影响,预计未来几年内15-64岁适龄劳动力人口数量仍将持续下降。与此同时,住宿、餐饮等服务业人均工资不断上涨,从2012年的31267元上涨至2017年的45751元。

  近年来,服务机器人行业市场规模不断增长,从2010 年的39.64 亿美元增长到2016年的74.5亿美元,年均复合增速11.14%。根据IFR发布的《2018世界机器人报告》,2017年专业领域服务机器人销量达到10.95万台,比2016年同比增长85%,销售额达到66亿美元。根据智研咨询发布的专业领域服务机器人的销售额和销量,我们可推出专业领域服务机器人平均价格不断下降,从2010年的223600美元变为2016年的96087美元。按照专业领域服务机器人平均价格和居民服务业人均收入在2017年的增速,可预测2020年专业领域服务机器人价格为44310美元/台,服务业人均收入为53663元,将中美汇率假定为6.75,若服务机器人能够持续使用超过5.6年,则在专业领域使用机器人的收益将超过雇佣普通工人。在适龄劳动力人口下降和人口老龄化等刚性驱动和技术进步的基础上,机器换人需求不断增加。

  (注:根据国际机器人联盟定义,将机器人分为服务机器人和工业机器人,其中服务机器人根据用途分为家用机器人和专业服务机器人。专业服务机器人可用于商业任务,通常由接受过一定培训的操作员操作,主要可分为物流机器人、医疗机器人、清洁机器人等,目前市场中占比最大的是物流机器人,2017年占比63%,其次是医疗机器人和国防机器人,2017年占比29%和11%。)

  2。 应用场景丰富,封闭低速载物无人车最先变现

  当前,自动驾驶技术已经成为汽车行业的最新发展方向,国内外知名企业都在加快研发进度,优化自动驾驶汽车的各项性能。伴随着5G、AI、车联网等加速升级带来的技术支撑,以及我国人口红利消减催生的巨大需求,自动驾驶将具备十分丰富的应用场景。 根据场景开放程度、行驶速度(以20km/h为界限划分)和装载对象,自动驾驶的应用可以划分为开放与封闭、高速与低速、载人与载物等多个维度。其中,鉴于各地区政策、驾驶环境的差异以及最重要的安全因素,自动驾驶在汽车行业的商业化进程慢,广泛应用尚需时日。相较而言,自动驾驶在限定场景下的应用显得更加可行。自动驾驶技术日前已经在机器人、AGV等领域形成商业应用。随着自动驾驶技术的不断发展升级,未来有望在更多的场景中得到成熟应用。

  2.1 开放场景下的高速载人应用:自动驾驶汽车,商业化进程尚早

  自动驾驶在开放场景的应用,就是目前发展受到行业广泛关注的智能汽车领域。国际汽车工程师学会把自动驾驶汽车分为六级体系。

  国外的自动驾驶技术日渐成熟,自主式驾驶辅助系统(ADAS)已经开始大规模产业化。ADAS核心技术与产品目前仍掌握在境外公司手中。中国境内也涌现了一批ADAS领域的企业,在某些方面与境外企业构成竞争,但总体仍存在较大差距。2019年4月,特斯拉发布了完全自动驾驶计算机芯片,并表示在年底可以实现完全自动驾驶,这标志着以特斯拉为首的自动驾驶企业将迎来新一轮技术革命浪潮。其他知名车厂也在加紧布局,2020年前后将迎来行业新一轮突破,实现L4级别。

  然而,当前高级别的自动驾驶汽车发展仍面临一系列难题,在我国国内场景实现难,商业化为时较早。我国面临发展瓶颈主要在于三个方面:1)技术上,一是汽车体型的限制要求自动驾驶设备更加高效和小型化,但目前的传感设备,比如摄像头、激光雷达、雷达等还不满足实际的需要;二是实际道路的复杂性要求算法实现极高的识别力,保证乘客安全,也要求恶劣气象条件下提高传感器的分辨效率,这对于硬件和算法都是不小的挑战。2)成本上,由于目前的设备等技术问题,单车成本极高。L2级别以上的自动驾驶汽车需要安装激光雷达,而当前许多企业采用的Velodyne 64线激光雷达的成本太高,尽管降价多次,依旧维持在约五十几万人民币的水平。除此之外,车载摄像头、毫米波雷达等其他硬件设备也进一步提高了单车的成本。3)社会环境上,首先缺乏完善的高级别自动驾驶测试理论和方法,尚未形成覆盖不同等级自动驾驶的完整测试体系;二是我国人口密集、交通环境复杂,当前各地已开放的测试道路和测试场景有限,尚不能满足各类主体的测试需求;三是支持道路测试的法律法规标准还亟待完善。

  根据高工智能汽车(GGAI)的监测,我国2018年乘用车新车中L1 级别自动驾驶的渗透率约 14%,L2 级别约 5%,合计19%。根据《汽车产业中长期发展规划》、《智能汽车创新发展战略》等国家规划预计,到 2020 年,我国市场中 L1、L2、L3 级别自动驾驶汽车渗透率合计达到 50%,L3级别开始进入市场;到 2025 年,各级别自动驾驶渗透率合计达到 80%,其中 L2/L3 级别达25%以上,L4级别开始进入市场。

  2.2 开放场景下的低速载人应用:无人小巴,小规模测试运营

  相较于难度最大的高速载人场景,低速的无人载人巴士已开始在小部分封闭的校园等区域测试运营。目前国内较早的应用是上海交大-青飞联合实验室开发的无人小巴,采用标准的Level4级自动驾驶系统,无方向盘和油门踏板,通过多传感器融合方式实现自动驾驶。用户可通过微信呼叫、触摸屏交互、语音交互等多种途径方便快捷使用该系统。与此同时,该系统还具备完整的系统调度、远程监控、运行维护等多种功能。

  实际应用过程中,乘客只需通过扫码呼叫,2分钟后无人小巴便会自动到达该车站并接送乘客到目的地。上车后乘客们还可以通过车载触摸屏或人工智能语音交互系统随时调整目的地。而且小巴的自动驾驶系统采用了感知地图匹配的方法,通过激光点云对无人车进行定位和导航,还能自动躲避行人。

  2.3 室外封闭场景下的低速载物应用:无人清洁车+室外物流车

  载物方面,自动驾驶的应用以低速行驶为主。在室外封闭场景下,主要车型包括无人清洁车和室外物流车。

  无人清洁车是无人驾驶技术在清扫保洁作业车辆上的应用,主要依靠在常规清扫车上加装传感器,实现定时自动启动、无人自动清扫、探测绕行静止障碍物,避让行人或移动物体,自动辨别红绿灯。结束清扫后,自动到指定地点倾倒垃圾,驶回泊位等功能,从而极大提升城市清洁的效率,解放人力资源。目前,上海、深圳等地已经尝试在环卫、公交等公共服务领域开展无人驾驶试点测试;智行者的代表车型“蜗小白”已于清华大学、北京海淀公园、北京植物园、北京欢乐谷、河北雄安新区等第落地运营,累计投放两百余台。

  室外物流车主要应用于小区或园区内的无人物流配送,旨在从最后1公里的无人化切入,提升整个物流链条的综合效益。自动驾驶系统使用嵌入式低成本方案,可以适应复杂环境。同时,结合具备360°全程监控和实时信息交互的云平台管理系统及可一键开锁的智能快递,实现物流配送“最后一公里”的智能化,用户方面只需要下载“蜗必达”APP进行验证后,就可根据提示完成送货或收货的快捷存取。

  2.4 室内封闭场景下的低速载物应用:最早变现的商业场景

  从无人车企业的产品应用来看,国内大型无人车企业致力于主攻细分应用领域,着重研发某一特定场景下的无人车产品。在主攻应用领域发展趋于成熟的基础上展开其他应用布局。预计随着无人车技术的成熟,未来相关头部企业会研发出适用于更多场景的无人车产品。

  2.4.1 餐饮场景

  与酒店场景下的无人车,在餐饮店中无人车主要负责引路、点菜、送餐等工作。云迹科技推出的送餐机器人,适用于餐厅、酒店、宴会厅等场景,具有智能避障,自动选择送餐路线,自主移动,大屏信息展示,智能语音交互等功能。该类产品有统一的云平台管理,处理事务高效便捷。送餐机器人还可以实现将菜肴从厨房出餐口送到客人餐桌的智能化服务,减少传菜员的重复劳动。

  2.4.2 酒店场景

  在酒店场景下,无人车服务于酒店客人,从事酒店服务员的日常工作,包括送物、引领带路、语音宣传、远程召唤,具有智能避障,自动选择送餐路线,自主移动,大屏信息展示,智能语音交互,上下电梯进行物品近距离配送等功能。

  目前,优地科技、云迹科技、擎朗等企业都有专注于酒店场景的无人车。云迹科技的酒店机器人“润”已在全国600多家酒店中落地应用,其全楼层送物、引领带路及多点位信息宣传等功能,可以助力酒店降低人工成本,提升工作效率,提升OTA好评。

  2.4.3 KTV场景

  KTV场景下,无人车主要是完成迎宾、智能带位、智能语音、自主避障、运送酒水、搭乘电梯等功能。在经营的高峰时段,诸如带位与运送酒水的重复性工作,就交由了无人车来完成。

  优地科技在2016年5月推出第一代产品“优小妹”,基于NVIDIA Jetson平台开发,主要应用于KTV、餐馆、医院等室内场景,具有人脸识别、智能语音、运输物品、订餐送餐等功能,并且利用自有视觉、激光雷达、AI算法,可以在正常走速的情况下实现准确的灵活避障。

  2.4.4 医院场景

  在医院场景下,无人车可模拟就医问诊流程,指导患者就医、引导分诊;提供药品精准近距离配送到病房的服务等。木爷推出了导医及物流运输的无人车,目前已经在部分医院投入使用。

  木爷旗下的诺亚医院物流配送机器人主要负责执行标本、静脉补液、手术室内部物料的运输配送任务。目前已应用于广州市妇儿医疗中心。一台“诺亚”可以代替2-4个人,降低劳动成本。

  3。 自动驾驶产业链构成

  3.1 产业链构成:感知-决策-执行

  自动驾驶的产业链可以分为感知-决策-执行三个层面。

  从感知层面看,感知环境的激光雷达、毫米波雷达、摄像头、红外夜视和组合导航设备,感知车辆自身的包括压力传感器、流量传感器、陀螺仪及加速度传感器等传感器都属于感知层面的零部件。

  从决策层面看,高精度地图定位、云平台、V2X通信、车载平台等车联网系统为汽车进行路况判断,规划最优行驶路径,起到决策作用。

  从执行层面看,包括转向、油门、制动、照明等执行部件与系统,和整车应用。现有汽车零部件供应商在执行层有许多积累,通过研发新一代产品进行产品升级;而在感知和决策层,国内传统零部件供应商参与较少,更多是IT巨头和创业公司在该领域竞争。

  3.2 感知层:多传感器融合成必然趋势、激光雷达重要性凸显

  目前感知层的传感器包括摄像头、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达等,由于各有其优缺点和适用场景,在提高汽车自动化等级的过程中,多传感器的融合成为必然趋势。具体来说,多传感器融合就是将多个传感器获取的数据、信息集中在一起综合分析以便在各种环境下更加准备可靠的描述外界环境,从而提高系统决策的正确性,其中不仅需要硬件设备方面的协同配合,还需要决策层算法等支持。

  激光雷达作为传感器之一在自动驾驶发展的过程中至关重要。L2级别下的自动驾驶汽车无需激光雷达,但L3级别以上的自动驾驶汽车对激光雷达的分辨率和数量需求逐渐增加,L5级别自动驾驶需要128线的激光雷达,可以说如果激光雷达的发展不够理想,自动驾驶等级的提高会收到很大的限制。目前激光雷达的技术不够发达,生产成本高。Velodyne 研发的VLS-128虽然比 HDL-64的尺寸缩小了 70%,探测距离提高了一倍,分辨率则提高了四倍,但其数量较少且价格高。

  3.2.1 激光雷达成本较高,仍需技术突破和大规模量产

  激光雷达的原理是,通过向外发射并接收的波束的方式来探测计算目标物体的位置和速度等信息。它与毫米波雷达的最大区别在于,激光雷达使用的是激光,而毫米波雷达使用的是毫米波。激光雷达使用飞行时间技术,即根据激光遇到障碍物后的折返时间间接计算目标与自己的相对距离。

  作为感知端的重要零部件,激光雷达的发展影响着自动驾驶的应用场景。激光雷达在自动驾驶技术中的应用主要是对装载物所在周围环境进行3D建模,获得环境的深度信息、识别障碍物、规划路径、以及进行环境测绘等等。随着自动驾驶技术的进一步发展,激光雷达作为主流传感器受益明确。

  先进的技术也意味着更高昂的成本。与其他发展较成熟的摄像头、毫米波雷达等传统传感器相比,激光雷达仍是一个在不断变化中的技术,也仍是一个量产难度较大的技术,目前仍没有能够在技术和成本上完全满足车规要求的激光雷达。市面缺乏对传感器真正的行业标准,技术难关加上高昂的成本加剧了量产的难度,也让目前的市场价格更加居高不下。但从各大车企对激光雷达企业的关注和自动驾驶发展对传感器的刚需可看出,激光雷达市场方兴未艾,在更成熟的量产计划实现后,激光雷达将迎来更大的市场。

  3.2.2 激光雷达竞争格局

  在激光雷达技术上美国、德国、以色列、加拿大等国家走在全球前列。据不完全统计,国外激光雷达企业达到14家。中国企业近年来奋起直追,激光雷达企业已有8家。由于全世界的激光雷达布局汽车步伐仍处于起步阶段,因此国内外技术进展相差并不大,自主企业、创新型企业有望通过技术研发获得市场先机,占领市场。

  3.3 决策层:高精度地图是自动驾驶刚需,市场呈两极分化格局

  3.3.1 高精度系高级自动驾驶必需

  高精度地图是自动驾驶的核心技术之一。和普通导航电子地图相对,它是服务于自动驾驶系统的专题地图,拥有精确的车辆位置信息和丰富的道路元素数据信息,起到构建类似于人脑对于空间的整体记忆与认知的功能,可以帮助汽车预知路面复杂信息,如坡度、曲率、航向等, 是确保行车效率与安全、规避潜在风险的信息来源和关键决策基础。高精度地图的高精度体现在两个方面。一是高精度地图的绝对坐标精度更高,地图上某个目标和真实世界的事物之间的精度更高;二是高精度地图所含有的道路交通信息元素更丰富和细致。

  高精度地图主要有以下三大功能:地图匹配、辅助环境感知和路径规划。高精度地图将车辆位置精准的定位于车道之上、帮助车辆获取更为准确有效全面的当前位置交通状况并为无人车规划制定最优路线。

  3.3.2 高精度地图两极格局

  3.3.2.1 国外高精度地图两极格局:初创企业 v.s 车企、互联网

  当前国外高精度地图竞争格局呈现两极分化的态势。一方面是大型互联网科技巨头、车企,如谷歌、英特尔、宝马等。这些公司在高精密地图的研发上更多采取集中采集的地图信息搜集方式,他们的合作伙伴数量相对而言更多而且更为稳定,在市场上影响力更强。

  而另一方面是看准时间和角度切入自动驾驶行业的初创公司,可以将其视作算法集成层面的公司。由于国外特别是美国在地理信息采集上政策监管较松,因此有不少初创公司都在美国开启了高精度地图的研发与应用试验。他们利用高精度地图进行路线规划,采用新型计算平台,整合多传感器信息,开发相应的车辆控制算法对汽车进行行为控制。对于大部分初创企业而言,项目能否真正产生正的现金流事关自身生死存亡。因此此类公司使用的信息采集方式基本均为成本较低的众包采集,并且在商业化模式探索方面不断做出积极的尝试。虽然目前高精度地图的商业化未来依旧并不明朗,但是此类公司的做法,例如 Carmera的高精度地图服务工程测量、城市规划,DeepMap 为合作伙伴开发的云端服务平台等依旧具有一定的借鉴意义。

  3.3.2.2 国内高精度地图两极格局:老牌地图服务商 v.s 挑战者

  国内的高精度地图竞争格局与国外类似,可以分为老牌地图服务商(如高德地图、四维图新等)和挑

  战者(如宽凳科技、星舆科技等)。前者都拥有导航电子地图制作甲级资质,采用集中制图和众包制图结合的方式研发高精度地图。而后者仅有部分拿到了导航电子地图制作甲级资质,未能拿到资质的企业则利用众包采集的高精度地图数据搜集方法,绕开资质要求并独立展开高精度地图业务。此类企业可以通过提供高精度地图解决方案为客户排忧解难,做差异化定位,在国内的高精度地图市场也并非没有一席之地。

  目前国内仅有13家企业取得了导航电子地图制作甲级资质,可以为主机厂商提供车载导航数据。而真正能够提供完善电子地图的只有七家,分别是:四维图新、高德软件、凯立德、易图通、灵图、瑞图万方、城际高科;只有8家参与到导航业务。2018年7月,京东方面宣布推出专注于机器人地图和智能驾驶数据应用的京东地图,有望成为第18家获得资质的公司。

  3.4 执行层:物流服务成短期突破口,联合互联网巨头扩大服务范围

  3.4.1 承担服务或物流功能的载物无人车是短期内规模化应用的切入口

  自动驾驶下游应用丰富,短期内有望最先实现规模化应用的领域为承担服务或物流功能的载物无人车,移动服务机器人是其主要类型之一。从技术上看,载物无人车由智能模块集成和特定功能组件构成。其中,智能模块包括感知交互模块、认知决策模块、导航移动模块、运动控制模块等,是服务机器人智能性的基础;而特定功能组件决定其应用领域。移动类的服务机器人的核心是导航移动模块,其又包括定位、建图、路径规划等。

  3.4.2 与互联网巨头达成合作,进军无人服务平台

  从客户分布看,无人车企业积极拓宽客户范围,目前已与互联网巨头达成合作,向无人服务平台进军。

  4。自动驾驶产业链市场空间测算

  4.1 激光雷达:2025年国内市场规模可达百亿元

  激光雷达作为重要的传感器,目前应用于多个领域,包括测绘、工业传感、机器人等传统市场和自动驾驶新兴市场。这里我们主要围绕激光雷达在自动驾驶的开放场景和封闭场景两方面进行市场空间分析。

  4.1.1 开放场景下激光雷达市场空间测算

  2018年,中国市场全年新车销量同比下降2.8%至2808.1万辆,时隔28年出现同比下滑,我们预计2019年新车销量仍会持续小幅下降。但众多车企计划在2020年量产高级别自动驾驶车辆,届时汽车销量也将有所好转,预计2025年,国内新车数量达到3500万辆。根据高工智能汽车(GGAI)以及《汽车产业中长期发展规划》、《智能汽车创新发展战略》等国家规划,我们将自动驾驶不同等级的渗透率变化预测如下。

  从激光雷达装载量看,不同车型所需要的激光雷达数量不等,更高配置的自动驾驶车辆需要的激光雷达会比普通车辆更多。按照自动驾驶的分类标准, L2级及以下级别的车辆不使用激光雷达,L3级及以上的车辆使用一定数量的激光雷达。我们根据已经装载激光雷达的数款自动驾驶汽车型号看,2017年奥迪上市的L3级车辆A8 AI每车使用1个四线激光雷达,而L4级别的车辆使用激光雷达在2-4个不等。在市场空间测算中,我们按照L3级别车辆装载1个激光雷达,L4及以上使用3个激光雷达进行计算。

  从激光雷达单价看,我们根据目前市面上知名的激光雷达厂商售价数据,初步估算固态激光雷达目前的市场价格最低在250美元-500美元之间。在测算中,我们把起始单价按照目前低配固态雷达的单价设定为440美元,在未来几年内价格匀速下跌,预计2025年更大程度量产,可以使激光雷达单价普遍在212美元左右。为统一单位,我们将美元数据按照1:6.75换算为人民币进行计算。

  根据测算,我们预计2025年,在开放场景下,国内激光雷达的市场规模将超过70亿元人民币。

  4.1.2 无人车领域激光雷达市场空间测算

  自动驾驶在封闭场景中的应用十分广泛。在这里,我们选取了封闭环境下的几个重要场所进行封闭场景下激光雷达的市场空间测算。我们沿用了上述测算所使用的激光雷达单价数据进行测算。

  根据下文对下游无人车场景的市场空间测算,我们初步得出无人车在未来数年的需求量。

  根据无人车未来的需求总量,我们按照每台无人车需装载2个激光雷达进行保守市场空间测算(无人车前后各装载1个激光雷达),雷达单价沿用上述假设,设定2018年激光雷达单价为440美元(折合人民币约2970元),随着量产的推进,按照每年10%的速度不断降低,2025年预计单价为212美元左右。(折合人民币约1431元)。我们预计,2019年国内无人车领域激光雷达市场空间在亿元级,但到2025年接近30亿元,增长空间较大。

  4.2 高精度地图:2025年国内市场规模超过110亿元

  截至2018年底,全国汽车保有量达2.4亿辆,比2017年增加2285万辆,增长10.51%。为测算高精度地图的市场空间,我们做出如下假设:(1)起始年度高精度地图的服务年费为100元。2019年4月,高德地图宣布为客户以成本价提供高精地图产品,“成本价”指不超过100元/车/年的授权费用,以助力L3级别自动驾驶普及。因此,我们把高精度地图的服务年费设定为100元,并预计至2025年每年增长约5%。

  (2)当前有15%的汽车配备了高精度地图服务。当智能驾驶级别达到L3以上之后,高精度地图就逐步成为一个必需品。因此,高精度地图的应用程度会跟随L3量产的时间节奏来推进,预计2025年,高精度地图的渗透率可达到30%左右。

  (3)过去十年我国汽车保有量的增速在10%左右,但近年来新车销量增速开始下台阶,因此我们将未来5-10年我国汽车保有量的增长率设定为7%。

  综合上述测算可看出,我国高精度地图有望在2024年前后实现百亿市场,2025年市场总规模预计为115.6亿元人民币。

  4.3 无人车:2025年室内服务和物流配送市场空间超过400亿元

  从市场空间看,载物服务类无人车应用场景广泛,目前最快发展起来的是KTV、餐饮、酒店、医院等室内场所,同时有少量无人车开始在封闭园区内进行室外物流配送测试。按照以上主要场景,我们对无人车的市场空间进行测算。

  4.3.1 室外-物流配送场景

  在室外物流配送场景中,我们假设:

  (1)外卖业务:依据美团外卖2018年日均2400万订单量、约60%的市占率,估算我国2018年外卖订单量约为146亿次,增长率为58%;考虑到外卖市场将逐渐趋于饱和,假设未来增长率将下调。

  (2)快递业务:依据Wind最新统计数据,我国2018年快递年业务量约为507.1亿件,增长率为27%;考虑到我国现阶段快递行业处于快速成长期,假设未来增长率将下调。

  (3)考虑到物流市场庞大,假设当前渗透率为0.1%,渗透率以30%的增速增长。

  (4)假设每台无人车能代替3位快递员或外卖员工作量。

  (5)假设每单收入为5元。

  综上预计到2025年,我国室外物流配送场景中对无人车总需求约为7.4万台,市场空间约为67亿元。

  4.3.2 室内应用场景

  在餐饮门店场景中,我们假设:

  (1)无人车目标客群为大型的连锁餐饮门店,依据Wind最新统计数据,计算得我国2018年连锁餐饮门店数约为2.7万家,假设增长率与上年保持7%持平。

  (2)假设当前渗透率为15%,伴随“机器换人”趋势,到2025年渗透率达到75%。

  (3)依据海底捞部分门店对无人车使用情况,假设每家门店对无人车需求为5台,并逐年增长至10台的需求量。

  (4)无人车在KTV场景采用租赁模式,年租金约为3.6万元。假设租金收入每年持平。

  预计到2025年,我国餐饮门店场景中对无人车总需求约为32.5万台,市场空间约为117亿元。

  在酒店场景中,我们假设:

  (1)无人车目标客群为中高端酒店,依据Wind最新统计数据,计算得我国2018年三星级及以上酒店数约为8千家,假设增长率与上年保持9%持平。

  (2)依据当前酒店场景的代表企业云迹科技在全国约600家的酒店客户总数,以当前市场上主要企业数为3家计算,假设当前渗透率为22.5%,到2025年达到75%。

  (3)依据云迹科技在昆明、苏州的客户酒店对无人车使用情况,假设每家酒店对无人车需求为3台,逐年增长至2025年20台的需求量。

  (4)无人车在酒店场景采用租赁模式,年租金约为2.4万元。假设每年租金收入持平。同时,无人车在酒店场景中进行物流配售,以每单2元价格收费,假设日单量为45单,按每年365日计算,配送收入为3.3万元。

  预计到2025年,我国酒店场景中对无人车总需求约为22万台,市场空间约为56亿元。

  在KTV应用场景中,我们假设:

  (1)依据中研普华产业研究院统计,2018年上半年我国KTV总数为22301家,由此估计2018年我国KTV总数约为2.3万家。受线上平台爆发及版权限制冲击,我国线下KTV行业正面临增速下滑趋势。无人车目标客群为中高端KTV,假设占比为25%。

  (2)依据当前KTV场景代表企业优地科技全国约200家的客户量,当前市场上主要企业数为3家计算,假设当前渗透率为15%,到2025年达到75%。

  (3)KTV每店对无人车需求为3-5台,并假设需求量逐年增长至2025年的30台/店。

  (4)无人车在KTV场景采用租赁模式,年租金约为3.6万元。假设租金收入每年持平。

  预计到2025年,我国KTV场景中对无人车总需求约为20万台,市场空间约为73亿元。

  在室内物流配送场景中,我们假设:

  (1)无人车目标客群为甲级写字楼,依据Wind最新统计数据,计算得我国2018年三星级及以上酒店数约为0.23万座,增长率为16%;假设增长率递增。

  (2)假设当前渗透率为9%,到2025年渗透率达到75%。

  (3)假设每座写字楼对无人车需求为3台,并逐年增长至2025年20台的单店需求量。

  (4)无人车在写字楼场景采用租赁模式,年租金约为2.4万元。假设租金收入每年持平。同时,无人车在酒店场景中进行物流配售,以每单2元价格收费,假设日单量为45单,按每年365日计算,配送收入为3.3万元。

  预计到2025年,我国室内物流配送场景中对无人车总需求约为17万台,市场空间约为95亿元。

  在医院场景中,我们假设:

  (1)无人车目标客群为我国三甲医院,依据Wind最新统计数据,计算得我国2018年三甲医院总数约为1400家,假设增长率与上年保持4%持平。

  (2)假设当前渗透率为15%,到2025年渗透率达75%。

  (3)依据上海木爷在广州妇幼中心的应用情况,假设每家医院对无人车需求为8台,需求逐年增长至2025年的20台/院。

  (4)无人车在医院场景采用出售模式,目前移动服务机器人售价在5-8万区间。医疗场景机器人技术要求更高,假设其售价为8万元/台。无人车实现规模化量产后将降本50%,由此假设2025年售价降至4万元。

  预计到2025年,我国医院场景中对无人车总需求约为3万台,市场空间约为11亿元。

  综合以上应用场景,保守预计到2025年,我国室内服务型无人车总需求量约为94万台,对应市场空间为353亿元。

  5。 产业链各环节融资情况

  5.1 激光雷达:融资事件数和金额逐渐攀升

  2018年至2019年6月20日,国内激光雷达市场累计融资金额为23.9亿元。获得融资的企业列表如下。

  近几年,国内激光雷达领域融资事件数量及金额持续攀升,2019年上半年融资金额相对放缓,但根据历年情况看,预计下半年融资数量及金额将会有所提升。

  5.2 高精度地图:融资数量较稳定,融资额波动较大

  2018年至2019年6月20日,国内地图板块发生融资事件14件,累计金额达13.8亿元。获得融资的企业列表如下。

  5.3 无人车:融资热度提升,物流领域占比较大

  自动驾驶相关企业近年来获得数额可观的融资,金额从数千万到上亿元不等。较大的融资规模使得无人驾驶产业规模不断加大,研发进度加快,加速该市场量产时机。

  国内无人车下游应用市场2018年至今部分获得融资的公司列表如下。

  6。 投资策略和关注公司

  自动驾驶是个很宽泛的产业概念,其产业链涵盖感知、决策和控制等三大领域。在感知端,由于激光雷达精度最高、探测距离远、不可或缺,我们看好该领域的投资机会;且由于产品通用性强,对精确度和稳定性要求较高,我们看好软硬件技术先进、同时在量产降本方面走在行业前沿的企业。在决策端,我们认为高精度地图在实时定位和路径规划上将发挥关键性作用,是自动驾驶时代的必要基础设施,未来具有巨大的需求弹性,我们看好在定位网络上布局领先、算法先进,同时具备成本优势的企业。在下游应用领域,从场景商业化落地的可行性和容易程度来看,在简单环境下的低速载物无人车会率先规模化应用,我们关注在市场空间较大的细分赛道上卡位较好、深耕细作,具备产品和渠道优势的企业。

  根据上述对产业链市场空间的测算,预计2025年激光雷达、高精度地图、无人车应用的市场规模分别可达99.22亿元、115.6亿元和420亿元。由此可以看出自动驾驶产业未来有良好的发展前景,在政策支持和技术提升的双向加持下,自动驾驶的进一步普及将为行业带来红利。从融资方面看,感知和决策相关技术仍有较大发展空间,预计未来资金将继续流向激光雷达等设备的研发以及算法、高精度地图等技术的提升过程中。即使现阶段某些初创公司未能实现盈利,在技术不断进步的基础上,其未来的发展前景依旧可观,或在未来3-5年内看到营收的爆发式增长。

  6.1 镭神智能:技术领先的激光雷达及行业应用解决方案供应商

  深圳市镭神智能系统有限公司成立于2015年2月,是一家致力于向全球提供先进的激光雷达及行业应用解决方案的国家级高新技术企业。作为全球激光雷达行业的领导者,镭神智能已形成先进的研产销一体化经营体系,为无人驾驶及汽车辅助驾驶、服务机器人、物流、安防、测绘、港口和工业的智能化发展,提供各种性能出色、稳定、价格厚道的激光雷达(包括TOF200/160/128/32/16线及单线、MEMS固态激光雷达、远距离激光雷达、激光三维成像激光雷达、3D FLASH、相控阵、三角法、相位法激光雷达)、三维激光扫描仪、激光位移传感器、激光灭蚊炮、激光灭蚊机器人和特种光纤激光器,以及基于激光雷达、视觉等多传感器融合的服务机器人、AGV、无人叉车SLAM自主导航及激光雷达反光板导航的系统解决方案。公司自成立以来发展势头迅猛,先后荣获“中国中小企业创新100强”、“中国最具投资价值企业”、“创业邦2016年中国年度创新成长企业100强”等几十项荣誉称号。

  广证恒生认为该公司有以下亮点:1)技术发展迅猛,实现多个“唯一”:全球唯一一家同时掌握了TOF时间飞行法、相位法、三角法和调频连续波等四种测量原理的激光雷达公司;国内唯一一家量产了可用于AGV、服务机器人防撞和机器人自主导航与定位的单线TOF激光雷达整套方案的企业;国内唯一一家自主研发出激光雷达集成电路芯片的企业;唯一能自主生产激光雷达用光纤激光器的激光雷达公司。 2) 在激光雷达领域率先实行大幅度降价。镭神智能的激光雷达产品从年初开始陆续降价,最大降幅甚至达到五成。镭神自主研发的全球首款激光雷达专用16通道跨阻放大器芯片LS1716M大批量流片成功,不仅可使产品性能更加出色和稳定,而且使激光雷达的安装调试更加简易,大大缩短交货周期之余也为其降低成本拓宽了空间。 3)提供激光雷达车路协同解决方案,为无人驾驶打开“上帝视角”。镭神智能作为全球领先的智慧交通核心传感器——激光雷达及解决方案的提供商,不仅以自主研发的车规级激光雷达和先进的多传感器融合解决方案赋能无人驾驶,并协同打造了高效、稳定的路侧感知系统,成功落地郑州、许昌等多个城市的5G自动驾驶示范基地,助力自动驾驶落地。

  6.2 星舆科技:借助北斗研发全场景高精度地图解决方案

  广东星舆科技有限公司成立于 2018 年 2 月,建设和运营覆盖全国主要地区的北斗高精度定位网络,研发全场景、高精度、多源融合的下一代定位技术和高精度地图,构建“云-网-端”三位一体的精准时空

  平台,为移动互联网、物联网,以及自动驾驶、无人机和机器人等人工智能设备提供端到端的解决方案。目前该公司已获得电子导航地图测绘乙级资质,并将积极申请甲级资质,基于自有的高精度定位网络和自研的高精度地图众包采集终端来开展高精度地图研发。

  广证恒生认为该公司有以下亮点:1)低成本:千元级别众包地图采集终端,大幅降低应用成本; 2)高质量:精准的位置测量和道路元素提取,20 厘米级精度,保证数据的高质量;依托北斗系统,构建覆盖全国的高精度定位网络,为智能网联汽车提供基于 RTK 的绝对定位坐标参照。3)高效率:基于 AI 的高精度地图生产,实现高效率生产及更快的更新速度,采集的数据一次成型可用;4)全场景实时性:突破雨雪、遮挡限制,支持复杂环境的地图采集更新,定位实时性,更适合众包采集。

  6.3 优地科技:国内顶尖的室内外服务机器人整体方案提供商

  深圳优地科技有限公司是一家以技术为核心,以创新为导向的高新技术企业,致力于将先进技术与普遍需求快速结合,为全球客户提供可靠稳定的机器人整体方案。优地科技前身为UT斯达康终端事业部,拥有深厚的嵌入式研发经验,期间专注于Slam/VSlam定位导航模组和CUDA高性能运算平台等高新技术产品。优地科技于2016年正式推出第一代服务机器人“优小妹”。经过一年多的快速发展,优地服务机器人目前已广泛应用于餐馆、酒店、医院、企业等场景。优地科技的理念是“专业、专注,感恩、感动”。优地科技怀着感恩之心,依靠专业的研发、产品、市场与生产制造团队,专注于机器学习领域,希望通过自己的努力,感动自己并回报客户。

  广证恒生认为该公司有以下亮点:1)应用场景广泛:公司成立数年发展迅速,优地科技于2016年正式推出第一代服务机器人“优小妹”。经过一年多的快速发展,优地服务机器人目前已广泛应用于餐馆、酒店、医院、企业等场景。 2)深厚的技术积累:多年英伟达技术支撑经验,具备强大的数据计算能力。深厚的路径规划、定位导航和运动控制技术经验,同时积累丰富的硬件生产制造能力,并具备多种定制化功能; 3)业内顶尖的机器人底盘:从16年推出首个底盘开始,持续稳定运行,目前已独占KTV配送市场,并延伸至酒店、楼宇和园区等室内外场景。

  7。 风险提示

  行业发展情况不达预期;同业竞争加剧;政策推进存在较大不确定性

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本文来源: 作者: 责任编辑:赵瑜

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