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从小鹏汽车看汽车电子架构升级的机会

发布日期:2020-05-08

GRCC汽车电子电气架构创新发展论坛

2020-05-08 21:09:25

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引言:


小鹏P7是目前自主品牌量产车型中自动驾驶能力最接近特斯拉的。用德赛西威域控制器+英伟达AGX Xavier芯片;系统层面,XPilot 3.0配备13个摄像头+5个毫米波雷达,同时支持高精度地图和V2X技术,硬件配置已经赶超Model3;,长城汽车的 ADAS系统装配率达到 30%,公司计划到 2025 年 L2+装配率到 70%、L3 自动驾驶系统装配率到 20%。


汽车电子架构升级,零部件迎来新机遇,目前L2级自动驾驶在主流车企中高端车型中已规模应用,L3 在未来 5 年内也将迎来快速发展。高级别的自动驾驶需要更高的信号传输效率,整车电子架构必须调整,从传统的分立控制向集中的域控制转变,最终形成“车-云计算”的云端互通模式。


1.  小鹏G3和P7两款量产车型对比


4 月 27 日,小鹏汽车第二款量产电动车 P7 正式上市,该车型定位中型轿跑,共推出 4 种续航版本(552km/568km/656km/706km),补贴后售价区间为 22.99-34.99 万元,预计从 2020 年 6月底开始交付。我们认为 P7 代表了国产下一代电动智能汽车的产品方向:


1)高续航,NEDC最大续航里程达到 706km;

2)大尺寸,田忌赛马的思路和外资竞争,轴距 3 米、车长 4.9米,起步价较特斯拉国产版 Model3 低约 10 万;

3)智能化,Xpilot 3.0 是国内**搭载英伟达 Xavier 计算平台的量产车,算力是 EyeQ4 的 12 倍;

4)OTA 升级,智能座舱升级成 Xmart OS 2.0 车载智能系统,实现全场景语音智能交互功能。 

2.  L3量产落地,开启自动驾驶本土化新篇章


智能辅助驾驶技术的关键在于决策层的芯片和算法,特斯拉自 2016 年起自研芯片,2019 年实现 FSD 芯片量产,算力达到 144TOPS,约为英伟达 Xavier 的 5 倍,也是其第三代智能驾驶系统 AutoPilot 3.0 的核心卖点。 

在系统层面,小鹏 P7 是国内量产车型中自动驾驶能力最接近特斯拉的,处于 AutoPilot 2.0 早期的水平。P7 采用硬件集成、软件自研的发展路线,XPilot 3.0 系统配备 13 个摄像头和 5 个毫米波雷达,同时支持高精度地图和 V2X 技术,硬件配置已经赶超 Model3。软件层面,XPilot3.0 以本土化研发团队为主。 

相比特斯拉 FSD,P7 的差距一方面在于芯片的算力,一方面在于路测数据的积累,虽然仍有差距,但小鹏在自动驾驶领域的创新,为国内同业车厂和产业链配套提供了重要的范例。自动驾驶领域仍充满未知,产业需要小鹏、德赛西威这类有探索冒险精神的企业,他们的每一小步,都是自主汽车工业的一大步。

3.  汽车电子架构升级,零部件迎来新机遇

目前L2级自动驾驶在主流车企中高端车型中已规模应用,L3 在未来 5 年内也将迎来快速发展。高级别的自动驾驶需要更高的信号传输效率,整车电子架构必须调整,从传统的分立控制向集中的域控制转变,最终形成“车-云计算”的云端互通模式。

汽车电子架构的调整,也将带来供应商的洗牌。分立控制器整合为域控制器,具备研发能力、规模效应的大型一级供应商(Tier 1)与车厂的关系绑定更加深入。德赛西威作为小鹏 P7 域控制器 IPU03 的供应商,是英伟达在国内合作的第一家Tier1,在业内形成了良好的示范效应,成长空间有望进一步打开。

自动驾驶重要的是实时可用性、性能,以及其传感器套件的支持能力。自动驾驶车的传感器数据流将受限于下游的运算能力。尽管前几代的运算能力约有数百 TOPS范围,**型的自动驾驶车辆则达到了1千TOPS的量级。


这将对于传感器数据流的增加带来限制——即“超越摩尔定律”(More than Moore’s law):所需的运算能力随着数据流输入的平方增加。感测摄像头、雷达和激光雷达的数量成长速度很难追上自动驾驶车计算机的性能需求。


为了避免数据稀疏性,机器人学家们打算利用“更好的”数据,也就是能带来其他信息类型的传感器。必须提高的是数据的质量而非数量。除了工业级摄像头和雷达,他们更大量地使用3D感测激光雷达、导航级GNSS装置和惯性传感器(IMU),以及更近期的热红外线(IR)摄像头。


这些传感器都价格不菲,因此,Yole预计其所产生的营收将在2024年以前达到9亿美元,2028年以前约34亿美元,并在2032年以前达到170 亿美元,届时也将会有10亿辆自动驾驶车在我们的街道上行驶。

Pierre Cambou认为:“这一成长速度预计将会十分惊人。2019年全球自动驾驶车产量约为几千辆,预计在2032年以前将增加到40万辆的年产量,累计总产量达到10亿辆。”


Yole并预测这一市场将在未来15年内以51%的CAGR成长,与自动驾驶车生产相关的总收益届时也将达到600亿美元,其中的40%将来自于车辆本身,28%来自于感测硬件,28%来自于运算硬件,剩余的4%则来自于整合。这意味着在接下来的15年内将围绕着自动驾驶车辆技术建构起完整的产业生态。


进一步观察目前的形势,Yole 的分析师预期2024年传感器营收分别是:激光雷达将达到4亿美元,雷达为6千万美元,摄像头为1.6亿美元,IMU为2.3亿美元,GNSS装置为2千亿美元,但不同类型传感器之间的分配情况在未来15年内或许会再发生变化。无论如何,感测硬件的总营收将在2032年达到170亿美元,相较之下,运算硬件营收应该会落在相同数量级范围内。


当前的汽车销售额为2.4兆美元,而汽车市场自然也是Google、百度(Baidu)、亚马逊(Amazon)和优步(Uber)等因特网巨擘的目标。它们大多都受到MaaS市场的吸引,Yole认为该市场将在未来十年达到2.4兆美元的市值。自动驾驶的总附加价值将在2032年前达到3.5兆美元,其中个人所有的自动驾驶车辆带来的销售额将达到1.1兆美元。




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