文|智东西

根据 SAE 的分类，自动驾驶可以分为 L1-L5级五个阶段。 简单来说， L1 就是能够在直线加减速或转向方面实现某一单一功能。而 L2 能够同时实现直线加减速与转向。 L3 允许驾驶员脱手，只需要在系统提示时接管驾驶。 L4 是不需要驾驶员参与，在一定场景下全自动。 L5 是完全的自动驾驶，无需人员介入。 L4、 L5 也就是常说的无人驾驶。相对而言， L1 到 L2 的难度较小，需要考虑的是如何同时协调两个工作，而 L2 到 L3 的难度较大。

当前主流车辆基本都配备了电子安全部件，基本都处于 L1 阶段，即能够实现加减速或转向控制。 18 年下半年部分 L2 车型已面世，2019 年和 2020 年是主机厂实现 L2 和 L3 级别自动驾驶的关键节点。 今年市场上将看到毫米波雷达、高精地图和智能车载三大 L2 级产品百花齐放。

本期的智能内参，我们推荐来自国盛证券的报告《L2 级自动驾驶渗透率提升的前夜》， 详解L2级产品发展前沿。

自动驾驶方兴未艾

1、如何区分不同级别自动驾驶？

自动驾驶是指汽车能够在某些具有关键安全性的控制功能方面（如转向、油门或制动）无需驾驶员直接操作即可自动完成控制动作。SAE（国际汽车工程学会） J3016 文件提出的五级自动驾驶分级方案是当前被普遍采用接受的标准。

▲SAE 自动驾驶定义和分级标准

其中：动态驾驶任务 DDT（Dynamic Driving Task）： 指在道路上驾驶车辆需要做的实时操作和决策行为，操作包括转向、加速和减速，决策包括路径规划等。

物体和事件的探测和响应 OEDR（Object and Event Detection andResponse）：指驾驶员或自动驾驶系统对突发情况的探测和应对，在自动驾驶模式下，系统负责 OEDR，应对可能影响安全操作的其他事物，进行检测响应。

设计的适用范围 ODD（Operational Design Domain）： 将已知的天气环境、道路情况、车速、车流量等信息作出测定，给定自动驾驶系统具体的条件，以确保系统能力在安全适用的环境之内。

动态驾驶任务支援 DDT Fallback： 自动驾驶在设计时，需考虑发生系统失效或者出现超出系统设计的使用范围之外的情况，当该情形发生时，驾驶员或自动驾驶系统需做出最小化风险的解决响应。

鉴于大家对于不同产品如何区分自动驾驶的级别、每个级别究竟能执行哪些操作有所困惑，我们对此进行甄别：

1、 L0- 无自动辅助功能（No Automation），目前市场上基本没有 L0，因为无自动化意味着如 ABS 等最基本的配置也已经取消。

2、L1- 转向或者加减速能够实现一条，驾驶员要时刻关注驾驶过程（Driver Assistance）目前阶段，主流车型基本都是位于 Level 1 阶段。所有在驾驶员行驶过程中，对行车状态有干预的功能都可以称为驾驶员辅助，属于 Level 1 的范畴。比如最基本的 ABS，以及在ABS 基础上升级而来的 ESP、高速路段常用的定速巡航、 ACC 自适应巡航功能及 LKA 车道保持辅助等。但是这种功能只能单一实现，无法在横向或纵向控制中均执行，驾驶员依然需要关注驾驶过程。

3、 L2- 转向和加减速都实现，驾驶员要时刻关注驾驶过程（Partial Automation）Level 1 和 2 最明显的区别在于能否同时在车辆的横向和纵向上进行控制。举例而言， 如果一个车辆能同时做到 ACC+LKA（自适应巡航+车道保持辅助），那么这辆车就跨进了Level 2 的门槛， 2018 款的凯迪拉克 CT6 拥有的半自动驾驶系统“Super Cruise”就是典型的 L2 级别， CT6 不具备主动超车功能，因为停留在 L2 阶段。

4、 L3- 不需要驾驶员监督，但在出问题时需要驾驶员介入(有条件自动驾驶)有条件自动驾驶是在某些特定场景下可以进行自动驾驶，与此同时双手可以离开方向盘。比如目前唯一宣称达到 L3 自动驾驶的奥迪 A8，在对外宣传中限定了一个十分常见的场景——堵车，即为交通拥堵巡航功能（Traffic Jam Pilot），当车速小于/等于 60km/h 时，用户可以启动道路拥堵状况下的自动驾驶功能，在当地法律允许情况下车辆会完全接管驾驶任务， 功能上允许双脱手， 直到系统再次通知用户接管。

5、 L4- 不需要驾驶员监督，但仍然有一定局限，在出问题时能够部分解决（High Automation）L4 强调的是整车能够解决部分问题，在一定场景下能够解决部分问题，即驾驶员无需介入驾驶与监控突变事件。 国外的 Waymo、 Uber 还是国内的 Baidu L4 事业部做的都是 L4自动驾驶技术的研究。

6、 L5- 全自动驾驶，只要在地球上有地图的地方，全部都能自动驾驶（Full Automation）最简单的 L5 表述，给出一个 GPS 坐标点， L5 自动驾驶车能够到指定的地方，即完成全工况全区域的自动驾驶。

2、L1 到 L2 到 L3，难点在哪儿？

L1-L2 的过程相对简单， 只是纵向控制和横向控制的区别，这个难度并不大（当然，涉及到量产就要考虑到系统工程，汽车还要考虑成本最大的难点不在于单一的控制，而在于量产），难点主要是来自于两个地方： 1）汽车横向与纵向控制的配合，即如何使横向控制与纵向控制同时控制在最佳位置。 2）通知驾驶员接管车辆的时机:因为 L2 并非较高级别的自动驾驶，需要驾驶员进行实时监控并做好接管。

L2-L3 则难度有实质性变化： L2 与 L3 关键就在于主机厂对于自己的自动驾驶是否有足够的自信，来确保自己的感知与决策能力是与人类相当的。 举例而言， 假如一辆车的整个生命周期，会遇到 10000 次危险情况， L2 会声称自己可以辨识出 9900 个、 9990 个、9999 个，但就是不敢承诺可以到 100%——否则就是 L3 了。

在过去的数年中， 虽然较多产品停留在 L1 阶段，但是产品数轮迭代，在成熟度、适用性、稳定性上都有了长足进步。

海外先行，国内紧跟

顺着汽车电子化浪潮，海外率先开始自动驾驶布局。 汽车在普及过程中，核心要素持续发生变化， 被动式与主动式安全系统逐步配置，辅助驾驶系统日趋成熟，汽车的核心发展部件先后由底盘、传统、车身过渡到发动机，再到汽车电子技术。而自动驾驶技术本质上是顺着汽车电子的发展而进一步延伸的高级别形态。

从国际来看，美国在 80 年代初开始自动驾驶军事化应用，而欧洲从 80 年代中期开始研发自动驾驶车辆，更多强调单车自动化、智能化的研究，日本的自动驾驶研发略晚于欧美，更多关注于采用智能安全系统降低事故发生率，以及采用车间通信方式辅助驾驶。

而进入 21 世纪以来，随着 DARPA 竞赛的开启，提高了自动驾驶的社会关注度。从 2009年起陆续开启产业热潮，谷歌首先布局自动驾驶，随后英伟达成立自动驾驶事业部，收购Mobileye，通用汽车并购Cruise Automation，谷歌无人驾驶项目扩展为子公司Waymo。

▲海外自动驾驶发展历程

国内的自动驾驶起步依托于高校，自国内各高校和研究机构已经陆续开展自动驾驶的研发工作，推出多个测试车型。 2009 年起，国家自然科学基金委员会举办“中国智能车未来挑战赛”，为自动驾驶技术的交流和发展起到了良好的促进作用。

国家战略的推进刺激了行业快速发展:自国务院在 2015 年发布《中国制造 2025》起，以自动驾驶技术为重点的智能网联汽车成为未来汽车发展的重要战略方向，大批初创企业投身自动驾驶领域； 2016 年，国内自动驾驶快速推进，多个车企公布自动驾驶的战略规划； 2017 年，更多的初创企业脱颖而出，获得巨额投资目前开始进入收获阶段。

▲国内自动驾驶发展部分节点

政策持续鼓励扶持国内自动驾驶产业逐步落地。 以 2015 年发布的《中国制造 2025》为开端，自动驾驶已经成为我国汽车产业未来转型升级的重要突破口。后续文件也陆续落地。

▲国内主要自动驾驶相关政策

从目前来看， 2019-2020 年， L2 级别自动驾驶量产同时向着 L3/L4 级别自动驾驶商业化落地为确定性方向。

1） 政府：在全国 12 个城市开放路试

2） 融资：自动驾驶零部件和方案供应商融资总额由 2017 年的 53.69 亿上升到 2018 年的 162.13 亿。

3） 企业：整车和零部件的解决方案均进入成熟量产阶段。

▲2019-2020 年， L2 级自动驾驶扩大量产，特定场景 L3/L4 级自动驾驶商业化落地

L2 级自动驾驶下沉为必然趋势

根据 2018 年 1 月的《智能汽车创新发展战略（征求意见稿）》，到 2020 年我国新车中智能汽车占比将达到 30%以上。而目前国内整车厂和集成供应商已基本具备 L2 级自动驾驶能力， 2018 年开始，自动驾驶的产品已经逐步登上舞台，部分主机厂已经实现量产，预计在 2019 年到 2020 年会更大规模的量产。而与此同时乘用车以外，国内部分企业已经在进行 L3/L4 级自动驾驶卡车和配送车的车试运营，多家企业计划在 2019-2020 年实现特定场景下的 L3/L4 自动驾驶量产商业化落地。

而政策面也进行了松绑，给了主机厂做路测的空间： 北京已于 2017 年 12 月份确定了 33条、共计 105 公里开放测试道路，并发放了首批试验用临时号牌；上海也于 2018 年 3月份划定第一阶段 5.6 公里开放测试道路，并发放了第一批测试号牌。此外，重庆、北京-河北、广州、浙江、福建、吉林长春、湖北武汉、江苏无锡等地纷纷建设智能网联汽车测试示范区，积极推动半封闭、开放道路的测试验证。

▲2018 年起 L2 自动驾驶进入了扩大化阶段

1、各配置渗透率

对目前燃油车 2872 个车型进行了配置分析，重点分析目前自动驾驶单项必备功能当前的车型渗透率。 发现未来各项配置将向低价车市进行渗透。

统计下来，配备盲区监测功能的车型共计 488 个，渗透率为 17%，其中标配为 457个，选配为 32 个。

1、 从价格区间来看， 5-10 万、 10-20 万、 20-30 万、 30-40 万、 40 万以上的车型占比分别为 1.63%、 35.31%、 32.45%、 11.63%、18.98%，因此从车型渗透率来看，目前盲区监测的主要价位区间在 10-30 万元之间。

2、 从各个价位的渗透率来看， 5-10 万、 10-20 万、 20-30 万、 30-40 万、 40 万以上各个价位区间，盲点监测车型占比分别为 1.2%、12.92%、33.13%、30.16%、56.02%。从渗透率可以看出来，目前 40 万元以上级别车配置比例最高，而 10-20 万元区间车型比例虽多，但渗透率依然较低。因此未来低级别车型的渗透率占比提升空间最大。从选配的价格来看，选配主要出现在 20 万元以上的部分车型，选配的比例为 6.56%，选配主要集中在奥迪、宝马、捷豹等车型，而从选装价格来看，盲点监测选配价格在 5000-7000 元之间。

▲不同价位配置盲区监测功能车型的数量

▲配置盲区监测在所有车型&本价位区间车型比例

配备车道保持功能的车型共计 493 个，渗透率为 17.17%，其中标配为 458 个，选配为35 个。

1、 从价格区间来看， 5-10 万、 10-20 万、 20-30 万、 30-40 万、 40 万以上的车型占比分别为 1.01%、 32.45%、 25.37%、 19.47%、 20.69%。

2、 从各个价位的渗透率来看， 5-10 万、 10-20 万、 20-30 万、 30-40 万、 40 万以上各个价位区间，车道保持车型占比分别为 0.75%、11.95%、27.08%、50.79%、61.45%。

从渗透率可以看出来，目前 40 万元以上级别车配置比例最高， 且渗透率随价格提升而提升。未来向低级别车型渗透为大势所趋。

▲不同价位配置车道保持功能车型的数量

▲配置车道保持在所有车型&本价位区间车型比例

配备定速巡航功能的车型共计 1968 个，渗透率为 68.5%。

1. 从价格区间来看， 5-10 万、 10-20 万、 20-30 万、 30-40 万、 40 万以上的车型占比分别为 17.63%、 45.76%、 21.66%、 7.75%、 7.20%。

2. 从各个价位的渗透率来看， 5-10 万、 10-20 万、 20-30 万、 30-40 万、 40 万以上各个价位区间，定速巡航车型占比分别为 43.46%、56.01%、73.96%、67.2%、71.08%。

从渗透率可以看出来，目前 20 万元以上级别车基本都已经大范围配置， 定速巡航主要发展空间都在 20 万元以下车型。 选配价格主要在 2000 元左右。 我们认为，定速巡航经过十多年的发展到达了目前阶段，可以认为是中长期各项配置渗透率的稳态表现。

配备碰撞预警功能的车型共计 555 个，渗透率为 19.32%，其中标配为 458 个，选配为35 个。

1. 从价格区间来看， 5-10 万、 10-20 万、 20-30 万、 30-40 万、 40 万以上的车型占比分别为 1.08%、 30.81%、 26.67%、 22.34%、 19.10%。

2. 从各个价位的渗透率来看， 5-10 万、 10-20 万、 20-30 万、 30-40 万、 40 万以上各个价位区间，碰撞预警车型占比分别为 0.9%、12.77%、30.83%、65.61%、63.86%。从渗透率可以看出来，目前 30-40 万元以上级别车配置比例最高，未来向低级别车型渗透为大势所趋。

从选配的价格来看，选配主要出现在 30 万元以上的部分车型，选配的比例为 7.6%，选配主要集中在奥迪、宝马等车型，而从选装价格来看，碰撞预警选装价格不一， 但主要碰撞预警价位在 3000 元左右。

▲不同价位配置碰撞预警功能车型的数量

▲配置碰撞预警在所有车型&本价位区间车型比例

配备自适应巡航功能的车型共计 495 个，渗透率为 17.24%，其中标配为 330 个，选配为 165 个。

1. 从价格区间来看， 5-10 万、 10-20 万、 20-30 万、 30-40 万、 40 万以上的车型占比分别为 1.08%、 30.81%、 26.67%、 22.34%、 19.10%。

2. 从各个价位的渗透率来看， 5-10 万、 10-20 万、 20-30 万、 30-40 万、 40 万以上各个价位区间，自适应巡航车型占比分别为 0.9%、10.08%、31.04%、49.21%、67.47%。从渗透率可以看出来，目前 40 万元以上级别车配置比例最高，未来向低级别车型渗透为大势所趋。

从选配的价格来看，选配主要出现在豪华车奥迪、奔驰、宝马、捷豹路虎，选配的比例为 33.3%，而从选装价格来看，自适应巡航选装价格不一在 9800-18000 元之间。

自动驾驶行业的扩容已成必然趋势，且必然是由 30 万以上级别的车辆向 30 万以下级别车辆的渗透， 因此这个过程中需要实现降本。 而行业在 19 年将迎来新玩家的介入，打破现有海外供应商垄断的，未来 2-3 年是供应商扩容国产化替代的快发发展阶段。

自动驾驶技术分为感知、决策、执行三个部分。

从产业链来看， 自动驾驶的核心可以分为三个层级：感知、决策、执行

1、 感知层主要是用于获取周围的信息，分为周围传感和定位两部分，周围传感包含了摄像头、雷达、超声波传感器、加速度传感器等，定位主要是指采用（高精）地图而进行规划。

2、 决策层主要是通过感知层的信息对车辆的形态进行决策。

3、 执行层主要是在决策层之后对车辆的转向、加速、制动进行操作。

▲自动驾驶所需要的核心技术

由于 L2 级别的自动驾驶是在单一的 ADAS 基础上改进而来，因此海外的供应商具备先天优势，目前也基本垄断了整个行业，具有较强的话语权， 定价较高。 未来随着 L2 级别自动驾驶向低级别车市快速渗透，整个行业在未来的两年将有出现国产替代逻辑，打破现有国际巨头垄断地位。

1、 从量产落地角度， 从 2018 年起， 部分国内硬件供应商，目前已经开始自建工厂以实现产品量产，软件以及算法公司也在布局应用落地，考虑到国内多数主机厂计划在 2020 年实现 L3 及更高的自动驾驶，则 2019-2020 年会是大批零部件和解决方案提供商量产&商业化落地的一年。

2、 从培育角度，对于国内自动驾驶的创业公司来说，经过三四年的巨额融资，已经到了验证成果、证明自己商用潜力的时期。

2、 各个关键环节已经出现国产供应商

传感器：随着 L3 及以上自动驾驶的实现，传感器的需求也将加大，根据网络公开信息， 18 年达成小规模量产的毫米波雷达公司就有德赛西威、豪米波、行易道、安智汽车等。

高精地图：对于 L3 及以上级别自动驾驶，高精地图是必备的，目前老牌图商进展更为稳健，高德、百度、四维图新等均已获得整车厂订单；同时创业公司也纷纷计划将于 2018 年底到 2019 年发布第一张高精地图并实现商业化。

芯片领域：国内如地平线、华为均已推出 L3/L4 级自动驾驶计算平台，四维图新的MCU 芯片也已计划量产。

▲2018 年中国自动驾驶部分零部件和方案供应商量产新动态

传感器是汽车电子的重要延伸：在自动驾驶技术来临之前，车用传感器， 即用于汽车电子技术、作为车载电脑（ECU）的输入装置，能够将发动机、底盘、车身各个部分的运作工况信息以信号方式传输给车载电脑，从而使汽车运行达到最佳状态。 随着 ADAS 技术的发展，多种传感器开始融合共同使用。

▲各个传感器对比

视觉方案提供商指的是通过接收传感器信号之后进行算法处理的供应商，是感知层的集合。目前感知层中使用最多的是摄像头， 相对于其它传感器，摄像头的价格相对低廉，能够完成识别车道线、车辆、人物等基础能力，在汽车高级辅助驾驶市场已被规模使用。依据不同的图像检测原理，可分为单目摄像头和双目摄像头，根据芯片类型又可分为 CCD摄像头和 CMOS 摄像头等。

自动驾驶视觉所需的工业摄像头在技术层面相对成熟，具有较高的图像稳定性、高传输能力和抗干扰能力，且单个摄像头成本目前已降到百元，因此单车在摄像头的使用上可以配备 6~8 个摄像头覆盖不同角度。

▲双目/单目摄像头工作原理

▲摄像头图像识别后的运作步骤

摄像头应用的最佳场景为辅助驾驶：以自动驾驶为着力方向的视觉方案供应商中，目前大多仍集中将产品应用于辅助驾驶环节，分布在前装、后装市场，为自动驾驶研发收集数据，不过用于 ADAS 的视觉算法一般仅能实现对车道线、周边车辆的基础感知功能，不能完全满足自动驾驶要求，主要是因为摄像头对光线的依赖使其无法全天时（如夜晚）全路况（如隧道）工作，需要其他传感器作为补充。

国内的视觉方案供应商： 大多数从 ADAS 起家，大部分成立于 2013-2015 年。商汤科技、格灵深瞳是少数打造计算机视觉通用平台并参与到自动驾驶领域的 AI 公司。

国外的的视觉方案供应商： 以色列的 Mobieye 为代表占整个市场大部分份额，目前已经形成了芯片、雷达等一体化生产。

毫米波是指频率位于 30GHz 到 300GHz 之间的电磁波。近些年，随着毫米波雷达技术水平的提升和成本的下降，毫米波雷达开始应用于 ADAS，并成为自动驾驶所需的传感器。当前主要的毫米波段为 24GHz， 77GHz， 79GHz 是未来发展方向。 检测距离和距离分辨率是衡量车载雷达性能的要素；相比于毫米波雷达市场主流的 24GHz、 77GHz 雷达，下一 代产品 79GHz 雷达兼具远测距和高分辨率的特点。 77GHz 是当前车载毫米波雷达的主要使用频段， 24GHz 雷达严格意义上处于厘米波段，但在特性上接近毫米波雷达，因而也被归类入其中。

▲毫米波雷达发展趋势

毫米波最大优势在于可以弥补摄像头的不足，精度较高，穿透雾、灰尘的能力强，能够全天候全天时工作。不过，毫米波易受干扰，而且难以识别小的物体（会发生衍射现象，无法接收到反射线）。

目前国内毫米波雷达基本均由国外厂商垄断，博世、大陆、 Hella、电装、德尔福占了市场上几乎所有的份额。

2018 年，国内各个企业已经可以看到量产毫米波雷达出现了突破。

上市公司中:德赛西威： 24GHz 毫米波雷达量产， 从 18 年 11 月起给电咖提供 360 环视系统和后侧毫米波雷达。华域汽车： 国内最早宣布进行 24G 雷达研发。保隆科技： 毫米波雷达在研，进入设计验证阶段。其他非上市公司中，森思泰克、安智杰、苏州豪米波、行易道已经进入了量产阶段，且获得主机厂小批量定点。

智能网联汽车为国家战略，智能车载市场蓬勃发展。中国于 2015 年发布《中国制造 2025》，将智能网联汽车提升到国家战略的高度。 2016 年发布《智能网联技术路线图》，政策持续推动汽车智能化的快速发展。 2018 年 1 月国家发改委公布《智能汽车创新发展战略》提出目标：到 2020 年，我国智能汽车新车占比达 50%，中高级别智能汽车实现市场化应用； 2025 年，新车基本实现智能化，高级别智能汽车规模化应用。

在中国市场，目前智能网联汽车渗透率较低。 随着政策推动、需求上升，车联网技术市场将持续蓬勃发展，细分领域也将纷纷受益。智能车载作为产业链中的核心，预计相关技术和产品会快速增长。目前车载终端以前装为主体，据 SBD 预测， 2018 年中国前装车载终端（嵌入式）规模达到 499 万台，同比增速达 34.1%。

▲中国前装车载终端（嵌入式）数量增长情况

智能驾驶舱是智能网联汽车的发展方向。 随着汽车智能网联程度日益加深，智能汽车概念已经不仅仅局限于车载信息系统，目前业内最新发展方向为打造智能化、虚拟化的智能驾驶舱， 智能驾驶舱（又称汽车座舱）主要包含了仪表盘、抬头显示 HUD、车载信息终端、车内外后视镜等载体，以及语音控制、手势操作、车联网等智能化的交互方式，是人-车交互的重要枢纽，可以为汽车打造一个拥有多种显示方式和交互方式，且具有对车内外环境具有感知与反馈能力的操作系统，将成为汽车驾驶舱下一个颠覆式的创新点。

▲智能驾驶舱主要构成

智能驾驶舱快速向中低端车型渗透，大众化有望快速开启。 近年来， 在整车厂商、零部件巨头、互联网车企的共同参与下， 智能驾驶舱正快速向前推进。 车企为了增强自身车型的差异化竞争能力，逐渐将智能驾驶舱从豪华车型向入门车型渗透。 新能源汽车和智能汽车的快速发展也在刺激智能驾驶舱渗透率快速提升。 同时，技术的进步和成本的降低，使得智能驾驶舱的大众化趋势不断加强。 2017 年智能驾驶舱的渗透率中， 中控屏幕渗透率已经达到 70%，液晶仪表、 HUD 等功能的渗透率正处于加速发展的态势。 预计2020 年液晶仪表和车联网模块的渗透率将达到 30%。 2017-2020 年智能驾驶舱的复合增长率超过 20%，其中液晶仪表的复合增长率可达 40%。

▲智能驾驶舱主要产品渗透率变化

▲国内智能驾驶舱 2016-2020 年市场规模及增速（单位：亿元）

智能驾驶舱涉及多项设计与研发挑战，传统车厂和 Tier1 需与第三方强强联手。 随着技术的不断增加与融合，智能驾驶舱设计的软硬件挑战也越来越多，智能驾驶舱的设计难点包含四点： 1）、 SoC 芯片系统越来越复杂； 2）、相关应用和系统种类越来越多； 3）、互联互通和交互设计问题越来越复杂； 4）、整合难度越来越高。

传统的导航地图以描述性为主，用来定量的内容较少， 在精度、维度、信息量上都无法满足 L3 及以上自动驾驶额需要。 因此在目前阶段，各个整车厂都开始在高精地图方面做积极的布局，为 2020 年起的 L3 浪潮做准备。

高精地图可以认为是建立一张地图的绝对坐标，精度更高，交通信息元素丰富，能够为定位和路径规划提供精细依据，是感知层除传感器以外的另一重要核心，是整体解决方案中不可替代的关键部分。

▲自动驾驶解决方案中高精地图是感知层除传感器以外的核心环节

高精地图并非是任何一个企业都能随绘制。根据国家测绘地理信息局 2016 年下发的《关于加强自动驾驶地图生产测试与应用管理的通知》中规定：自动驾驶地图（高精地图）属于导航电子地图的新型种类和重要组成部分，其数据采集、编辑加工和生产制作必须由具有导航电子地图制作测绘资质的单位承担。

而导航电子地图制作（甲级）测绘资质发放条件较为苛刻，自 2001 年四维图新获得国家测绘地理信息局(当时名为国家测绘局)颁发的全国第一张导航电子地图制作资质至今，18 年的时间过去了，全国也仅有不到 20 家的单位拿到了这张通行证。

高精地图的建立一般是采用众包形式，使用传感器进行道路数据采集并在后台完成绘制。由于高精度地图投入大、周期长的特性，也有以特征测绘这样精度较低、相对简易的技术方案建图。按照方式的不同，可以分为轻重两种地图建模技术路线。

1、 重地图模式：通过 GPS 定位，用数据采集车（配备有激光雷达、摄像头）作为地图绘制源收集深度信息，经过后台处理形成高精地图。方案特点是使自动驾驶更依赖地图信息。

2、 轻地图模式：使用车载摄像头绘制某些能够帮助实现车辆导航的特定道路特征（如固定的路边设施）。该方式测绘精度一般，比较依赖传感器，地图处理更新较容易。Mobileye 是该方案的代表。

▲高精地图建立过程

智东西认为，据发改委和工信部规划，到 2020 年智能新车占比至少 30%， 而目前同时配备自适应巡航和车道保持功能的车型，占比仅为 8.8%，销量占比不到 10%， 因此到 2020 年 L2智能新车渗透率将有一倍以上提升空间。2018 年上市的多款 L2 产品均月销破万， L2 对产品力的提升促使车企配置加码。 未来渗透率的提升将聚焦在 30 万以下级别车市， 而从 2019 年起， 国产替代浪潮将逐步推动自动驾驶硬件价格下降， 使自动驾驶下探拥有基础。