汽车智能驾驶行业发展趋势
思瀚产业研究院    2023-12-15

1、电子电气架构由分布式向集中式过渡，智能驾驶控制单元成发展关键

汽车电子电气架构将向域集中电子电气架构转变，域控制器通过集成多个ECU，减少车辆线束，有利于降低整车成本和软件开发难度，缩短整车集成验证周期。但由于不同车型平台对模块的空间布置有物理限制，域集中电子电气架构易受车型约束，难以大规模推广使用。未来，汽车电子电气架构将向车辆集中电子电气架构转变，围绕更大区域内的计算平台来进行搭建，以一个或若干个核心计算平台作为基础，构建完整的软件系统。

受汽车电子电气架构由分布式向集中式演变的影响，通过域控制器集成多个不同功能的 ECU产品，单车装载 ECU产品的数量将有所减少。拥有平台化产品供应能力及集成域控制器设计研发经验的企业具有较强先发优势与技术积累，预计将在汽车电子电气架构集中式的发展趋势中受益。

2、多传感器融合将成为未来智能驾驶的主流方案

随着智能驾驶级别的提升，车辆所需要的传感器也越发多样化，为了应对不同的场景和保证车辆的安全保证，多传感器融合成为行业趋势。多传感器融合技术是对信息的多级别、多维度组合并导出有用的信息，包含图像信息、点云信息等，不仅可利用不同传感器的优势，还能提高整个系统的智能化程度、准确性和鲁棒性。

随着多目摄像头、毫米波雷达、深度视觉算法和增强型学习决策算法等技术的发展，为了有效使得汽车感知系统形成互补，多传感器融合已成为众多整车厂商来提高自身智能驾驶能力的技术之一。但各个传感器原理、时延不同，难以做到时空同步，目前部分企业采用后融合模式将数据形成相应特征，通过特征融合的方式完成时空同步，以降低数据融合的难度。前融合模式下，系统将所有传感器数据进行收集汇总，在原始数据层面进行融合，再做目标筛选，能够提升特殊目标的识别率，提高感知系统的鲁棒性。前融合模式对软件算法，芯片算力和数据通信提出了更高的要求，但前融合模式的优势仍有助于其在未来成为优选方案。

3、融合泊车前装渗透率迅速提升，成为主流方案

传统的自动泊车方案以 12 个超声波传感器为基础，能够完成横向、垂直、斜向三种泊车动作，但由于适用场景单一，无法识别划线车位，且整个泊车过程无法可视化，用户体验较差。

目前，自动泊车方案正从传统纯超声波方案向超声波+视觉融合泊车方案升级；视觉融合全自动泊车系统在使用超声波传感器对周围环境进行检测的基础上，增加了环视摄像头的感知信息，使车辆的感知能力进一步增强，提升了自动泊车功能的使用体验。根据高工智能汽车研究院数据，国内搭载 APA 功能的新车中，超声波与视觉融合泊车方案占比逐年上升，从 2018年的 6.8%上升至 2022 年 1-5 月的 48.4%。2022 年，超声波与视觉融合泊车方案有望超过纯超声波传感器方案，成为市场主流的自动泊车方案。