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智能汽车|从汽车技术拓扑架看数据制高点

(2020-01-11) 汽车技术

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我们推出智能汽车行业研究后,市场非常关注,智能汽车具备大行业拐点的两大核心因素:万亿级市场+行业旗手出现。tesla为什么可以一秒变成自动驾驶?互联网厂商切入智能汽车最大的瓶颈在哪?汽车行业制造专业化分工重大变革最大的驱动力在哪?智能汽车三大技术融合(智能终端、通信网络、信息平台)核心在哪?在数据,通过对汽车拓扑架构的详细梳理及分析,基于汽车CAN总线数据的迭代是汽车智能驾驶深度发展的核心卡位,奥迪、tesla、谷歌代表是三个方向,马斯克关于自动驾驶的原话是self-driving(无人驾驶/智能驾驶),而不是autopilot(自动驾驶),从拓扑架构、数据积累来看,特斯拉大概率成为行业旗手!

传统汽车厂商方案,奔驰+奥迪。硬件架构是奔驰的方案,23个传感器,包括短距、长距,前置和后置雷达,摄像头等传感器构成,奔驰的硬件架构也基本是特斯拉和谷歌的架构原型,因为奔驰全球第一次完成高速和城市公路路段的测试。 软文营销 特斯拉和奥迪zFAS的差异:外部传感器所采集的数据,奥迪主要通过4GLTE模块上传到远程服务器,而特斯拉除了4G,还有通过wifi模块吧数据上传云端。奥迪方案,汽车内部各个ECU单元分别局域网处理,分别有一个数据运算和处理出口入口,内部各个局域网化ECU单元,相互之间通过CAN总线传输数据。而特斯拉,内部各个ECU单元构成一个完整的局域网化,对外有一个网管和CAN总线进行对接。 谷歌的方案:硬件除了各类传感器,它还有自己的特色,就是LiDAR雷达,但是非常贵,单价7-8万美金。在算法方案,我们认为谷歌的自动驾驶也是往无人驾驶方向演进,但是进展我们觉得困难很大。

以下为《从汽车技术拓扑架看数据制高点》报告全文:

安信证券

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