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東吳證券--汽車行業點評:特斯拉撞車,或推動E/E架構加速升級【行業研究】

2020-7-9 14:20:14發布2次查看ip:發布人:

【研究報告內容摘要】
事件要點:據蓋世汽車新聞,6月月1日早上,在臺灣嘉義,一輛model3在高速公路上撞上了一輛側翻的大貨車。
攝像頭識別失敗+毫米波雷達信號被濾除導致autopilot未能正確執行本次model3撞上側翻的大貨車主要原因是車主在開啟autopilot功能下嗑睡走神,攝像頭未能成功識別,而毫米波雷達在算法融合機制上被濾除所致。攝像頭未能成功識別,可能由于逆光下貨車的白色箱體受陽光反射,影響了model3的攝像頭識別;或又可能為訓練數據不夠完善,通常訓練只識別車尾、車頭、側面等,工程師并沒有想到過會需要識別側翻的大貨車箱體。此外,特斯拉采用的3v1r(3個攝像頭+1個毫米波雷達)方案,為減少aeb功能的誤觸發,常用算法濾除毫米波雷達對靜態物體的信號,僅用攝像頭識別目標,導致毫米波雷達并未觸發aeb功能執行操作。
單一類型傳感器不能全場景適用,多傳感器融合是主要發展趨勢各傳感器因其工作原理不同,所以適用場景也不同:1)攝像頭因其成本低廉,可實現特征類符號的檢測與識別,如車道線檢測、交通標志識別等,但在惡劣天氣或光線較差的環境下效果較差。2)毫米波雷達具有體積小、穿透力強且不受惡劣天氣和光線環境影響等優勢,可用于探測車距及前車速度,但其對金屬敏感度較高。3)超聲波雷達成本最低,但探測距離短。4)激光雷達效果最佳,可獲取目標距離、方位、高度、速度甚至形狀等參數,成本方案最高。本次撞車事件實則反應僅依賴單一類型傳感器數據或引發行車安全問題,單一類型傳感器受使用場景影響,數據采集易缺失,多傳感器融合方案是未來主要發展趨勢。
e/e架構仍需持續升級,硬件+軟件升級是核心需要說明的是無論是執行或者不執行aeb功能,均為決策層的一種輸出指令。若采用分布式架構,無論是攝像頭還是毫米波雷達分別作為某功能的感知層,均會因傳感器在某些場景下不適用,導致其執行誤操作。
因此急需硬件升級,即由分布式架構向域控制/中央集中式架構發展,以保證數據共同由域控制器/中央計算平臺處理,綜合決策,統一協調整車各執行機構。而model3雖然采用的是中央計算平臺,但本次并未實現數據統一處理決策。因此在軟件方面的仍有較大提升空間,一方面完善訓練數據庫,另一方面算法融合機制上進一步優化,實現軟件升級。
投資建議本次事故發生的本質實則為e/e架構仍未完善,特斯拉作為自動駕駛領域標桿企業,或在本次撞車影響下,加速推進e/e架構升級速度,特別是軟硬件方面的升級速度。傳統車企/新勢力車企或因安全問題,進一步加大e/e架構研發投入,加快升級速度。e/e架構核心技術涉及芯片/計算平臺、操作系統、軟件架構、以太網、5g、云計算等,我們認為擁有某一項或多項核心技術優勢的玩家或在此次大變革中成功切入智能網聯汽車領域,并構建龐大的生態體系。傳統汽車產業鏈中依靠產品升級、新業務拓展或綁定技術優勢巨頭帶來單車價值量提升,從而在此次變革中把握先機。重點推薦】【德賽西威】(智能座艙+adas),受益標的【中科創達+四維圖新+伯特利+星宇股份+科博達+均勝電子+】中國汽研】。
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