Penggerak otonom, sebagai industri yang diinvestasikan dalam jumlah besar dana oleh institusi, selalu menjadi perhatian dan kontroversial karena jumlah investasi yang besar. Misalnya, pada Februari tahun ini, perusahaan self-driving Nuro.ai, yang diinvestasikan oleh SoftBank Vision Fund sebesar US $ 940 juta, hampir menggandakan jumlah pembiayaan tertinggi Aurora tahun ini, yang mengumpulkan US $ 530 juta belum lama ini.
Namun dalam analisis akhir, perusahaan algoritme penggerak otonom dengan algoritme dan solusi sebagai daya saing inti mereka masih perlu mendapatkan pesanan dari OEM dan Tier1 untuk bertahan.
Karena penundaan berkelanjutan dari jadwal pendaratan L3 dan L4, sering terjadinya R&D departemen yang dibangun sendiri oleh OEM dan akuisisi tim kewirausahaan telah menyebabkan guncangan industri yang signifikan bagi perusahaan algoritme. Ada kasus likuidasi kebangkrutan perusahaan-perusahaan terkemuka karena kurangnya kapasitas hematopoietik, dan strategi perusahaan berbasis algoritma dengan implementasi teknologi cepat secara bertahap menjadi jelas, dan waktu serta peluang untuk bergabung dengan modal secara bertahap menjadi rasional.
Level L3 sebagian besar merupakan jalur yang diperlukan untuk penelitian dan pengembangan mobil penumpang, dan skenario komersial dapat difokuskan pada level L4
"Strategi Pengembangan Inovasi Jaringan Cerdas" yang dirilis oleh Komisi Pembangunan dan Reformasi Nasional berencana untuk mencapai 50% dari proporsi mobil baru cerdas pada tahun 2020, dan mengemudi otonom, sebagai salah satu tautan teknis terpenting dari mobil baru cerdas, juga terus mengalami berbagai tingkat pemasaran Aplikasi dan operasi uji coba.
Dari segi teknis, di satu sisi, sulit dan lama bagi pengemudi otonom untuk mencapai level L3 ke atas. Jika peralatan dan chip yang diinvestasikan dalam penelitian dan pengembangan hanya digunakan untuk pengujian dan produksi non-massal, biaya input tunggal akan tinggi; Sistem penggerak akan berdampak besar pada pengurangan biaya skenario komersial dan keselamatan mobil penumpang.Nilai perusahaan berbasis algoritma setelah kerjasama dengan OEM akan meningkat dengan cepat, dan kerjasama pesanan akan melipatgandakan pendapatan pertumbuhan.
Untuk berbagai tingkat mengemudi otonom, dukungan peralatan dewasa (tingkat L2) relatif lengkap, termasuk lidar, solusi penglihatan kamera, chip (seperti produk seri EyeQ Mobileye), dll., Dan sudah memiliki pemasok komponen tingkat pertama yang matang .
Sedangkan untuk algoritme dan sistem yang dikembangkan secara bertahap (di atas L3), persyaratan untuk perangkat keras dan algoritme semakin tinggi dan semakin tinggi, dan standar tingkat kendaraan secara bertahap ditingkatkan. Hal ini memberikan peluang bagi beberapa perusahaan rintisan untuk mengeksplorasi peluang bisnis. Cara menyediakannya dalam tahap R&D baru Peralatan kompetitif telah menjadi fokus upaya.
Laporan ini dibagi menjadi lima bab untuk menganalisis jalur mengemudi otonom. Fokusnya adalah untuk menghasilkan pandangan kita tentang persaingan industri, perbedaan jalur bisnis perusahaan yang ada, perbedaan teknologi dan keunggulan program masing-masing, perspektif investasi, dan tren masa depan.
Laporan ini memiliki 39 halaman dan mungkin membutuhkan waktu lama untuk dibaca. Laporan versi PDF dapat diunduh dengan mengklik link, kode ekstraksi: 6zja.
- mendesak! mendesak! Changning, Sichuan, mengalami gempa bumi berkekuatan 6,0 dengan 68 gempa susulan! 15 jam, penyelamatan hidup dan mati
- Dua kotak makanan bungkus bisa ditumpuk setinggi 20 cm! Kapan kemasan "buy cassine return bead" akan ditutup?
- Apakah perusahaan lokal yang terdaftar rusak akibat gempa bumi Sichuan? "Artefak" peringatan gempa ini telah diputar
- Demi "telinganya", si bibi sanitasi membalikkan mobil sampah di bawah terik matahari, dan akhirnya ...