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中國汽車產業與智能電動汽車發展

隨著中國新能源汽車銷量的逐漸增長，集前沿科技于一體的智能電動汽車成為新能源汽車最重要的細分品類。智能電動汽車產業發展同樣有兩條主賽道，先行者是電動化，后進者是智能化。從投融資的角度分析，2021年起雙主賽道的趨勢愈發明顯。 動力電池的品質和性能不僅影響力了智能電動汽車的品牌質感，更直接影響客戶的駕乘體驗感。完善動力電池系統安全性和提升補能、用能便捷性，是各車企、動力電池生產企業積極參與技術革新的核心驅動力。更多技術即將量產上車，第二階段的電動化競爭初露崢嶸。 以智能駕駛、智能座艙為首的智能化企業是中國智能電動汽車行業競爭的后起之秀。在智能駕駛領域，企業為打造差異化優勢，自研智駕系統，甚至部分車企為搶奪市場話語權，自研智駕芯片。與智能駕駛相比，智能座艙技術更具智慧生態優勢和人本主義設計理念，頭部互聯網企業、軟硬件服務商聯合主機廠，共同創建智能座艙生態系統。 關于《2022中國智能電動汽車產業發展藍皮書》

智能電動汽車是未來中國汽車工業的明珠，本藍皮書詳細闡述智能電動汽車的定義和“三智、三電”等核心要素。通過億歐智庫多年在汽車產業的沉淀與2022年專業成熟的研究成果，本藍皮書展現對智能電動汽車行業主要賽道的總覽、判斷和分析。 通過回顧2022年中國智能電動汽車行業發展的里程碑，本藍皮書展示歲序更迭的既往市場行情和萬象更新的未來技術變革，同時聯合智能化和電動化等細分賽道的優秀企業，共同對2023年的市場發展趨勢和競爭格局進行前瞻性預測。

2021年12月，中國政府聯合15家機關部門發布了《“十四五”機器人產業發展規劃》，明確了機器人產業規劃的重大意義并提出了機器人產業規劃的目標，將中國機器人產業再一次推向新的高度。隨著語音識別、機器視覺、機器學習、自動導航與定位等多種智能技術的不斷發展與落地，智能機器人在多領域成為市場的“寵兒”，發展勢頭迅猛。

　　智能技術的加持，促進傳統機器人行業進入快速轉型期。盡管受限于疫情等外生因素，在整體經濟形勢相對低迷的背景下，機器人行業仍然表現出較為強勢的增長力，2021年市場規模突破250億。疫情的反復爆發催生了多領域對無人化、自動化、智能化生產力及勞動力的旺盛需求，整個機器人產業呈現健康走勢。艾瑞預測，2025年中國智能機器人市場規模接近千億。 　　技術與需求的碰撞、打磨，促進機器人產品向多樣領域滲透。本報告擇選了工業、商業服務、醫療、農業四大領域，從驅動因素、產品品類、智能功能、優勢技術、演進趨勢與落地難點等多維度展開分析。從不同角度展現機器人的智能化應用及細分場景下現階段亟待攻克的難點與發展走向，供行業相關主體參考。 　　技術側驅動機器人的智能化進程：提升自研硬件性能，軟件賦能硬件，以多源感知為基礎，依托海量數據改進以算法為核心的智能技術，通過“端-邊-云”協同架構，緩解終端數據處理壓力。產品側豐富機器人的多樣化應用：產品演進與市場的需求升級同步轉變，一方面將從廣度上拓展應用可能，推出新型品類；另一方面將破除壁壘，實現機器人全場景作業。產業側助推機器人的生態化融合：匯聚產業各方主體的資源力量，是智能機器人產業跨步向前的重要趨勢。

**AIoT 作為人工智能技術與物聯網在實際應用中的落地融合，伴隨著人工智能技術不斷提升在 IoT 設備端的滲透率，正逐漸成為傳統行業智能化升級的重要通道和物聯網產業未來發展的大趨勢。**AIoT 在家居、汽車、智慧城市、公共事業等行業和領域的需求正在逐步放大，應用場景進一步拓展，產業發展前景可期。

2022 年，中國 AIoT 產業在疫情下激蕩前行、逆勢發展，為生產生活提質增效作出了重要貢獻。產業處于增長期中段，多層次基礎設施正進一步快速完善；**網聯基本普及，數據采集能力得到了普遍應用，數據壁壘逐步打通，數據孤島間的互聯互通加快推進；數字孿生、 XR 等技術與 AIoT產業進一步融合，提高了數字化技術在產業中的應用廣度和深度；To C 市場平穩增長，To G市場逐步壯大，需求側應用場景不斷拓寬，與供給側一道逐漸成為推動 AIoT產業增長的兩大主要動力。**企業定位逐漸明晰化，開始角逐細分領域，市場從多個 分散的網狀結構逐步向著交叉發展方向進化。隨著整個經濟新舊動能轉換，數字化升級步伐加快，各行各業都迎來了數字化、智能化轉型升級，生產智能化和生活智慧化趨勢進一步加 速，為 AIoT產業進入下一階段高速發展期積蓄勢能。

今年，我們連續第七年推出中國 AIoT 產業全景圖譜及報告，希望通過對最近一年 AIoT 產業發展的梳理總結，以及基于此的前瞻預判，能為業界提供啟發，共同見證產業發展壯大。

**人工智能產業是指以人工智能關鍵技術為核心的、由基礎支撐和應用場景組成的、覆蓋領域極為廣闊的行業群。智能產品是指用人工 智能技術賦能的產品。 **

當前，人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力，正在催生新 技術、新產品、新產業、新業態、新模式，從而引發經濟結構的重大變革，實現社會生產力的整體提升。人工智能技術的應用正在成為眾多傳統產業發展、產品升級換代的突破點，推動產業的智能化轉型與 產品的智能化升級。

我國人工智能產業起步較晚，但發展勢頭迅猛。近年來，智能化基礎設施體系高速發展，全產業鏈基本形成，相關智能產品的種類和形態日益豐富，產業分布漸趨合理。人工智能和產業加速深度融合發展，正在掀起新一輪科技創新浪潮，不僅推動中國經濟的轉型升級， 而且為全球創新體系的重塑奠定基礎。

**目前，我國的人工智能企業廣泛分布在20個重點應用領域。其 中，企業技術集成與方案提供應用領域占比最高，說明在全面融合發展階段，突破應用領域的共性和關鍵技術是中國人工智能產業關注的焦點。****從應用領域企業融資額的分布看，智慧商業和零售，科技金融、 新媒體和數字內容類應用領域的融資額最高，智慧交通、關鍵技術研發和應用平臺、企業技術集成與方案、智能硬件也均屬于占比較高的應用領域。 **

2020 年 9 月，我國提出二氧化碳排放力爭“2030 年前達到峰值， 2060年前實現碳中和”，從當下到未來幾十年，我們將處于智能化時代與碳中和時代疊加共振的時代。在中國經濟較快增長的背景下， 實現碳中和的關鍵在于降低單位GDP能耗，這對能源、交通、制造業 和城市建設規劃等許多領域帶來了較大的減排壓力。而 AI 技術有望從多維度、多場景推動各行各業的提效降耗，必將在低碳減排進程中發揮巨大的、不可替代的作用。**事實上，AI 技術的日益普及正在催生以綠色清潔為特色的綠色生產力的整體躍升，推動社會進入提質增效減排的智能化時代。****因此，AI 技術將取代傳統信息技術成為數字經濟發展的核心驅動力、重要戰略抓手,數字經濟發展需要用 AI 技術 構建堅實的底座。 **

在全球人工智能發展的浪潮下，市場對人工智能的投入與期望空前巨大，正確理解智能產品與產業目前的發展狀態、市場預期、發展 趨勢，是各行業企業的重要任務之一。**本白皮書旨在為各類企業在人 工智能方向上的布局與行動舉措提供參考信息與建議，同時也為智能產品生產企業和人工智能企業在具體發展方向的選擇上提供參考。 **

**本白皮書由五章組成，****第1章介紹了智能產品與智能產業的概 念、特點以及發展狀況；****第 2 章闡述了前沿熱點、智能產業龍頭、智能產品標準等問題；****第3章梳理總結了典型智能產品的應用場景與應用案例，并分析了智能產品的關鍵特征；****第4章介紹了傳統產業智能化轉型的典型行業，包括智能制造、智能交通、智能電力、智慧農業、 智慧醫院、智慧教育、智慧礦山、智慧安防等八大傳統行業與AI技術融合發展的情況；**第5章闡述了智能產品與產業的發展趨勢，討論了發展機遇與面臨的挑戰，分析了智能產品與產業的市場需求，并對 未來發展趨勢進行展望。

自動駕駛市場概況

隨著汽車新四化的不斷推進，自動駕駛是汽車新四化下半場最重要的技術領域之一。依靠車輛及系統，通過車載傳感器系統感知道路環境、障礙物等信息，結合定位系統以及計算平臺判斷車輛位置，規劃車輛下一步動作，讓車輛可以安全、自主、可靠的在道路上行駛。

目前，市面上的自動駕駛功能的汽車仍是以L1/L2輔助駕駛功能為主，包括擁堵時自動輔助駕駛、自動危險預判剎車、高速/封閉路巡航、自動泊車，但駕駛的主體責任仍然在駕駛員，當前L1/L2級自動駕駛車輛滲透率已達50%以上占比。

能夠實現L4級別功能的車型預計將于2024/2025年正式上市，首批L5級自動駕駛汽車將于2025-2030年間上市。預計到2030年L2+級別將擴展到90%以上車輛，其中L3級別以上占到50%市場份額。

國內自動駕駛技術起步相較于歐美地區更晚一步，但發展加速度更快，預計在L4階段，國內市場將會趕超歐美地區取得領先地位。得益于中國巨大的汽車消費市場與良好的法規政策引導，預計到2025年，中國的自動駕駛汽車總量將引領全球市場。

在自動駕駛的浪潮下，行業內各家主機廠積極布局，呈現出不同思路：

國際巨頭通常采取穩扎穩打，緩步推進的策略――采用L1/2漸進式策略切入，仍然主要依賴于傳統Tier1的方案，有些則通過投資或持股業內創業公司組建內部團隊; 國際與國內新勢力車企將自動駕駛視為核心競爭優勢，通過自研芯片、算法等將自動駕駛的核心能力牢牢掌握在自己手中; 國內較小型主機廠多采用拿來主義，由于研發能力相對較弱通常與大廠聯合，以確保在自動駕駛不落人后(如賽力斯與華為合作); 國內傳統強勢主機廠尚在多方向探索中，有些投資芯片與算法公司，有些在探索自研路徑的同時采購供應商方案; 也有一些國內傳統強勢主機廠與巨頭聯合，采用合資或者戰略合作的方式共同孵化獨立品牌，如吉利與百度合作推出的“集度JiDu”; 出行平臺公司在無人駕駛運營場景發力，如滴滴押注無人駕駛出租車場景，落地自身自動駕駛方案。

自動駕駛技術正推動中國人工智能、互聯網、汽車產業、交通產業的融合與創新發展。回顧2021年，互聯網、科技企業加速布局自動駕駛行業，產業各方的融合推動了其商業化落地進程。伴隨著大量資本涌入，政策監管體系初步搭建，中國自動駕駛產業已然駛入快車道。

u 2021年中國出臺自動駕駛相關政策，明確定義了自動駕駛等級分類，實現了道路交通安全、數據安全等法規監管的初步搭建。在國家與行業多方的共同支持下，中國自動駕駛與智能網聯汽車產業的技術正取得不斷突破，從測試驗證轉向了多場景示范應用。

u 隨著國家自動駕駛示范區數量增加，自動駕駛技術已在多個應用場景實現落地。地方政府、自動駕駛科技企業、主機廠與場景方多方協同，打造封閉場景、半封閉場景、與城市開放場景下的自動駕駛應用，使得自動駕駛擺脫“概念定義”，真正走進大眾生活，市場需求得到釋放。

u 2021年可謂是自動駕駛的商業化元年，進入2022年，規模化商用開始成為行業主旋律。在這樣的持續熱度下，如何打磨自身競爭力，進入最后的決賽圈是自動駕駛產業中每個參與主體都需要思考的問題

產業概況： 乘用車：2020年，我國乘用車產銷分別為1999.4萬輛和2017.8萬輛。在智能化、聯網化技術的推動下，智能聯網汽車逐漸接力成為乘用車市場中的主要增長動力。 商用車：2020年，嚴治超重、新老基建開工和國三汽車淘汰等因素促使商用車銷量呈現大幅增長態勢。

發展現狀： 壁壘：客戶定點、技術、人才和質量要求給企業進入智能駕駛行業創造了較大壁壘，但同時也保障行業有序長效發展。 市場規模：2021年，城區智能駕駛輔助系統市場規模約為58億元；高速智能駕駛輔助系統市場規模約為247億元；智能泊車輔助系統市場規模約為137億元；礦區自動駕駛市場規模約為21億元；港口自動駕駛市場規模約為2億元。

主要玩家： 國內主機廠：傳統主機廠輔助駕駛產品推進節奏相對保守，新勢力車企規劃布局較傳統車企更具前瞻性。 國內一級供應商：傳統供應商從零部件供應逐漸轉向自動化、智能化產品開發；高成長、高潛力的初創公司多聚焦整體解決方案。 國內二級供應商：隨著智能駕駛的發展，零部件仍然存在較大創新空間。

發展趨勢： 乘用車輔助駕駛：智能駕駛技術不斷成為行業標配，單項功能逐漸下沉至低端車型。 多傳感器融合：為了有效使得汽車感知系統形成冗余、互補，多傳感器融合已成為眾多主機廠提高智能駕駛能力的技術之一。

2021年自動駕駛正加速向L3買進。2020年L3級自動駕駛開始普及已成為行業共識。2021年作為自動駕駛技術進入L3等級的元年，是自動駕駛技術發展的重要節點。

全球自動駕駛邁入商用探索新階段。我們預計2024年全球L1-L5級自動駕駛汽車出貨量有望突破5000萬。據百度Apollo智能交通白皮書，預計2035年后可完全實現無人駕駛。

　　自動駕駛相關標準漸行漸近。LTE-V、5G等通信技術成為自動駕駛車輛通信標準的關鍵，將為自動駕駛提供高速率、低時延的網絡支撐。端、管、云服務體系逐漸推動人、車、路、云高度協同。

　　一方面，國內外協同推進LTE-V2X成為3GPP4.5G重要發展方向。另一方面，自動駕駛的發展正逐步向5G-V2X演進。未來將實現安全高帶寬業務應用和自動駕駛，完成汽車從代步工具向信息平臺、娛樂平臺的轉化，有助于進一步豐富業務情景。

　　產業鏈相關標的梳理：建議關注自動駕駛產業鏈中激光雷達相關標的：Velodyne、Luminar、禾賽科技、速騰聚創、Ouster、Aeva、Ibeo、Innoviz；毫米波雷達相關標的：德賽西威、和而泰等；高精密地圖相關標的：四維圖新等；車聯網模組相關標的：移遠通信、廣和通、日海智能、Telit、U-blox、Gemalto等；車聯網終端相關標的：華陽集團、銳明技術、鴻泉物聯、萬集科技等；AI芯片相關標的：地平線、Mobileye、英偉達、寒武紀等；AI算法相關標的：中科創達、千方科技等。

日前，在“2020 AIoT產業年終盛典”上，物聯網智庫正式發布全新升級版的《2021中國AIoT產業全景圖譜報告》（以下簡稱“報告”）。據悉，這是物聯網智庫連續第五年推出“中國AIoT產業全景圖譜”，繼續通過近距離觀察AIoT產業及主要參與者，梳理產業現狀，并分析、預測市場發展趨勢，幫助讀者把握產業發展脈絡。

報告指出，AIoT產業是多種技術融合，賦能各行業的產業，整體市場潛在空間超十萬億元。艾瑞咨詢數據顯示，2019年中國AIoT產業總產值為3808億元，預計2020年達5815億元，同比增長52.7%，高增長主要得益于5G等新技術規劃化商用和AIoT應用在消費和公共事業等領域大規模落地。未來三年，在消費端和政策驅動端應用市場的繼續推動下，AIoT產業仍將保持高速增長。長期來看，產業驅動應用市場潛力巨大，將成為遠期增長點。

本報告依舊分為端、邊、管、云、用、產業服務六大板塊。整體來看，邊板塊下沉，更加貼近端側。同時，因為IoT和AI的進一步融合，AI相關內容在整個圖譜中將被更充分地體現。報告將從產業全貌和上述六大板塊來介紹產業現狀及趨勢，勾勒產業全景，并將通過優秀的案例，來展示AIoT產業發展成果及應用落地情況。

“端”指的是終端，主要包括底層的芯片、模組、傳感器、屏幕、AI底層算法、操作系統等。 “邊”是相對于“中心”的概念，泛指中心節點之外的位置。邊緣計算則指的是將計算及相關能力從中心處理節點下放至邊緣節點后形成的，貼近終端的計算能力。 “管”主要指的是連接通道，及相關產品和服務。大物聯時代帶來的大連接數和復雜設備現場環境，使得有線連接網絡捉襟見肘，因此在AIoT應用場景中，網絡以無線連接為主。 “云”主要指PaaS平臺，包括物聯網平臺、AI平臺和其他能力平臺。 “用”指的是AIoT產業應用行業。從核心驅動要素來看，可分為消費驅動型、政府驅動型和產業驅動型行業。 “產業服務”板塊主要包括AIoT產業相關的各類聯盟、協會、機構、媒體、投資基金等，這些組織為產業提供包括檢測、標準制定、媒體、咨詢、投融資等服務，是推動產業發展的重要力量。

德勤發布中國人工智能產業白皮書，內容關于人工智能行業綜述，人工智能商業化應用，以及中國主要人工智能產業發展區域及定位。

主要發現

1. 中國人工智能產業發展迅速， 但整體實力仍落后于美國。中國人工智能產業發展迅速， 2018年中國人工智能市場規模有望超過300億元人民幣。人工智能企業數量超過1000家，位列全球第二。本次人工智能浪潮以從實驗室走向商業化為特征， 其發展驅動力主要來自計算力的顯著提升、 多方位的政策支持、 大規模多頻次的投資以及逐漸清晰的用戶需求。與此同時，中國處于人工智能發展初期， 基礎研究、 芯片、 人才方面的多項關鍵指標與美國差距較大。

2. 中國企業價值鏈布局側重技術層和應用層， 對需要長周期的基礎層關注度較小。人工智能產業鏈分為基礎層（芯片、 算法框架）、 技術層（計算機視覺、自然語義理解、 語音識別、 機器學習） 和應用層（垂直行業/精確場景）。中國企業布局比較偏好技術相對成熟、 應用場景清晰的領域， 對基礎層關注度較小。瞄準AI專用芯片或將為中國企業另辟蹊徑。

3.科技巨頭生態鏈博弈正在展開，創業企業則積極發力垂直行業解決方案，深耕巨頭的數據洼地， 打造護城河。科技巨頭構建生態鏈， 已經占據基礎設施和技術優勢。創業企業僅靠技術輸出將很難與巨頭抗衡， 更多的創業企業將發力深耕巨頭的數據洼地（金融、 政府事務、 醫療、 交通、 制造業等），切入行業痛點， 提供解決方案， 探索商業模式。

4. 政府端是目前人工智能切入智慧政務和公共安全應用場景的主要渠道，早期進入的企業逐步建立行業壁壘， 未來需要解決數據割裂問題以獲得長足發展。各地政府的工作內容及目標有所差異， 因而企業提供的解決方案并非是完全標準化的，需要根據實際情況進行定制化服務。由于政府一般對于合作企業要求較高，行業進入門檻提高， 強者恒強趨勢明顯。

5. 人工智能在金融領域的應用最為深入， 應用場景逐步由以交易安全為主向變革金融經營全過程擴展。傳統金融機構與科技企業進行合作推進人工智能在金融行業的應用， 改變了金融服務行業的規則， 提升金融機構商業效能，在向長尾客戶提供定制化產品的同時降低金融風險。

6. 醫療行業人工智能應用發展快速，但急需建立標準化的人工智能產品市場準入機制并加強醫療數據庫的建設。人工智能的出現將幫助醫療行業解決醫療資源的短缺和分配不均的眾多民生問題。但由于關乎人的生命健康， 醫療又是一個受管制較嚴的行業。人工智能能否如預期廣泛應用， 還將取決于產品商業化過程中如何制定醫療和數據監管標準。

7. 以無人駕駛技術為主導的汽車行業將迎來產業鏈的革新。傳統車企的生產、 渠道和銷售模式將被新興的商業模式所替代。新興的無人駕駛解決方案技術公司和傳統車企的行業邊界將被打破。隨著共享汽車概念的興起。無人駕駛技術下的共享出行將替代傳統的私家車的概念。隨著無人駕駛行業規范和標準的制定， 將衍生出更加安全和快捷的無人貨運和物流等新興的行業。

8. 人工智能在制造業領域的應用潛力被低估，優質數據資源未被充分利用。制造業專業性強， 解決方案的復雜性和定制化要求高， 所以人工智能目前主要應用在產品質檢分揀和預測性維護等易于復制和推廣的領域。然而， 生產設備產生的大量可靠、 穩定、 持續更新的數據尚未被充分利用， 這些數據可以為人工智能公司提供優質的機器學習樣本， 解決制造過程中的實際問題。

9. 人工智能加速新零售全渠道的融合，傳統零售企業與創業企業結成伙伴關系， 圍繞人、 貨、 場、 鏈搭建應用場景。人工智能在各個零售環節多點開花， 應用場景碎片化并進入大規模實驗期。傳統零售企業開始布局人工智能， 將與科技巨頭在應用大數據和人工智能領域同臺競技， 意味零售商將更加積極與創業公司建立伙伴關系。

10. 政策與資本雙重驅動推動人工智能產業區域間競賽， 京滬深領跑全國， 杭州發展逐步加速。京津冀、 珠三角、長三角以及西部川渝地區成為人工智能企業聚集地區。北京、 上海、 深圳牢牢占據人工智能城市實力第一梯隊的位置， 廣州的大型企業與初創企業數量較少， 杭州主要依靠阿里巴巴，因而屬于第二梯隊， 重慶則受到技術與人才基礎限制處于第三梯隊。

11. 各地政府以建設產業園的方式發揮人工智能產業在推動新舊動能轉換中的作用。人工智能產業園呈現多點開花、 依托原有高科技產業園以及與原有園區企業產生聯動效應的特點。但由于建設速度過快， 園區也出現了空心化與人才缺口的問題。

12.杭州未來科技城抓住人工智能產業快速發展的機會并取得顯著成績，未來可以從人才、 技術、 創新三要素入手進一步打造產業競爭力。推出培養、 吸引、 保留人才的具體措施， 建立具有成長性的人才庫；通過完善產業鏈布局， 發現高價值技術企業并了解企業訴求。提高對技術型企業的招商效率；從創新主體、創新資源和創新環境三個層次聚集創新要素， 打造利于企業創新創業的有利條件。