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作为自动驾驶的基础，传感器是热数据的重要来源，同时也是算法模
型优化的依据；高精地图是自动驾驶必备，其绘制过程需要数字地图、
车联网、传感器、芯片等多个领域玩家的共同努力；计算平台是自动
驾驶系统的大脑，具备存储、计算和决策等能力，而计算能力和无线
通讯技术则决定了自动驾驶系统的可靠性和反应速度。因此，传感器、
高精地图与计算平台共同构成了自动驾驶的底层技术支撑
传统车企由于库存、产品线和市场接受度等压力存在，倾向于采取稳
扎稳打、温和渐进的策略，希望通过不断升级每一代车型搭载的
ADAS 高级驾驶辅助系统的方式，逐步实现完全自动驾驶功能；而
Google、特斯拉、百度等新进入的科技代表由于没有尾大不掉的压力，
更倾向于一步到位的策略
之间，代替司机的角色
图森未来（以下简称图森）作为国内自动驾驶领域创业公司之一，依
靠传感器集成+自主算法+绘制高精地图模式，尝试为城际物流运输车
队提供固定路段的L4级别的自动驾驶，未来将逐渐取代司机的角色，
预计物流人力成本将降低80%1。图森的主要优势是其以自主算法为核
心，对传感器要求较低，一定程度上降低了落地成本，进而促进了商
业化进程。目前图森已与一线物流公司合作，计划今年将在国内和北
美多个路段开始测试
人工智能/自动驾驶
最新融资数千万美元
融资阶段未透露
融资时间2017年上半年
创始人陈默、侯晓迪
36氪行业研究
刘姝一
行业分析师
+8615210519978
liushuyi@36kr
36氪行业研究
孔德云
行业分析师
+8618510772333
kongdeyun@36kr
近期相关报告
《自动驾驶行业研究报告》
2017.2.17
《人工智能行业研究报告》
2017.2.20
1数据来自图森未来1.行业概况：随着人工智能浪潮的兴起，作为落地形式之一的自动
驾驶，行业参与者众，市场潜力庞大
1.1 自动驾驶通过去人力的方式降低了物流成本，目前量产的大部
分自动驾驶汽车都处于L1-L2的辅助驾驶级别
自动驾驶汽车技术的研发，在20世纪已有数十年历史，当时数理逻
辑研究上的突破使得人工智能呼之欲出。随着深度学习算法、视觉
导航和物联网的进步，21世纪以来，自动驾驶技术获得飞跃式发展
，开始呈现出实用化的趋势。从本质上讲，自动驾驶是通过去人力
的方式降低运输成本，提高了物资流通效率
根据美国机动工程师协会（SAE）对自动驾驶技术给出的划分，自
动驾驶根据其“自动”程度可被分为L0-L5共6个级别，涵盖了从司
机完全掌控驾驶到汽车完全掌控驾驶的全阶段。目前，量产的大部
分自动驾驶汽车都处于L1-L2级别，福特、丰田、本田、宝马、沃
尔沃等多家车企均表示要在2020年量产出能达到SAE 3级的自动驾
驶汽车。L2与L3最大的区别在于L2阶段仍然以人为观察环境的主体
，而L3阶段观察环境的主体变成了车辆本身
自动驾驶分级
SAE具体定义
0无自动化由人来驾驶汽车，可以得到保护系统辅助和警示
1驾驶支援通过驾驶环境分析，可以对方向盘和速度其中一项支援控制
2部分自动化对方向盘和速度多项操作提供支援控制
3有条件自动化汽车自动驾驶，人类需要提供一定操作
4高度自动化汽车自动驾驶，人类不一定需要提供操作
5完全自动化完全自动驾驶，不需要人为干涉
36氪调研报告（第43期）——图森未来
2017.05
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1.2 自动驾驶底层支撑：传感器、高精地图、计算平台
1.2.1 传感器：自动驾驶的基础
当前阶段，计算机视觉系统重度依赖传感器。传感器是热数据的主
要来源，同时也是算法模型优化的依据，可以说是自动驾驶的基石
。目前用于自动驾驶的主流传感器有激光雷达、摄像头、毫米波雷
达等。但是，传感器目前整体造价偏高，例如Google无人车所使用
的64线Velodyne激光雷达本身的价格就高达75000美元。未来技
术的进步将会促使传感器的造价大幅降低，这无疑也会极大地促进
自动驾驶汽车的普及
图示：自动驾驶SAE分级
来源：根据公开资料整理
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备注：研究报告1.2.2 高精地图：高精地图+传感器是目前主流的自动驾驶视觉解决
方案
虽然一辆车可以安装很多传感器，但如果单纯依靠传感器，其检测
范围以及反馈的道路信息有限，并且较高的成本也是一个门槛。如
果在其基础上搭配一张高精度的地图，路况的精准度将会大幅上升
，例如车辆在行驶过程中可以提前数百米知道前方有个三岔路口，
并且知道三岔路口的形状以及在这个时间点此路口有多大概率通过
大型拖车等信息，这样一来，决策便可提前启动
传统电子地图精度在5-10米左右，而完全的自动驾驶需要地图精度
在10-20厘米2，显然地图领域需要有一次突破式的进展，目前不少
巨头已开始联手发力，意图绘制出一张适用于自动驾驶的高精地图
。据外媒报道，博世将与百度、高德和四维图新在自动驾驶项目上
进行合作，其重点为高精地图领域，目标是在2021年之前使汽车具
备高度和完全自动驾驶功能
36氪调研报告（第43期）——图森未来
2017.05
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1.2.3 计算平台：自动驾驶的大脑
除了传感器和高精地图，计算平台是自动驾驶技术另一个不可或缺
的部分，这是各种传感器回传数据融合之处，具备存储、计算和决
策甚至更高阶的能力。其中计算能力和无线通讯技术决定了自动驾
驶系统的可靠性和反应速度。除了这种数据集中式的处理方式，还
有一些公司正在尝试直接在智能终端处理部分数据，此种方式的处
理速度更快，一定程度上分流了后端计算平台的运算量
随着技术的发展，不少巨头走向了开源之路，平台的开源具备一定
的战略意义，它能够帮助其他公司逐渐向着开源企业定制的标准转
化，促进数据的清洗和标记标准化。如2016年，NXP将其自动驾驶
计算平台Bluebox开源；2017年，百度无人驾驶“阿波罗”平台宣
布部分功能。长远来看，数据的开放是大势所趋，但我们认为至少
几年内，标签化的细分领域数据仍会是核心价值所在
图示：高精度地图
来源：互联网
2根据公开资料整理1.3 自动驾驶行业目前仍处于早期发展阶段，但未来发展空间广阔
自动驾驶目前仍处于早期发展阶段，渗透率较低，但考虑到未来物
联网与人工智能技术渐趋成熟、自动驾驶功能将不断完善以及辅助
驾驶系统会逐渐普及，我们认为自动驾驶未来的发展空间将十分广
阔。来自波士顿咨询的数据显示，到2025年自动驾驶市场规模将达
420亿美元；到2035年，自动驾驶汽车的销量可能会占据全球汽车
销量的四分之一
36氪调研报告（第43期）——图森未来
2017.05
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图示：自动驾驶领域合作动态
来源：根据公开资料整理
2. 赛道玩家：稳扎稳打的传统车企VS一步到位的科技创新者
在自动驾驶赛道，目前主要有两种玩家：一是传统车企，二是互联
网科技领域的新进入者。前者由于库存、产品线和市场接受度等压
力，他们更倾向于采取稳扎稳打的策略，希望通过不断升级每一代
车型搭载的ADAS高级驾驶辅助系统的方式，逐步实现完全自动驾
驶功能，代表企业为福特、通用、丰田等
而新进入的科技企业则没有库存等压力，因而更倾向于一步到位的
策略。例如谷歌的无人驾驶汽车仅设置启动和停止两个功能按键，
车辆行驶、道路选择等则均由车载电脑操控。此领域的代表公司主
要有谷歌、Uber、百度、特斯拉等。不过，据The Information报
道，谷歌已于2016年年底放弃自主造车，走上与传统车企，如菲亚
特-克拉斯拉等的合作之路
我们认为，由于现阶段要实现自动驾驶的终极目标无人驾驶仍然十
分困难，因此合作将成为自动驾驶领域的主流，各家企业在其擅长
的领域相互配合才能最大程度地促进整个自动驾驶行业的发展
公司自动驾驶领域合作动态
戴姆勒
2017年2月，戴姆勒与Uber与达成合作，双方将推出用于共享的自动驾驶汽车
2017年4月，戴姆勒宣布与博世合作，以加快自动驾驶汽车的发展
通用
据路透社报道，通用汽车计划与汽车共享服务商Lyft合作，从2018年起投放数千辆自
动驾驶电动汽车进行路测
谷歌
2016年，谷歌先后与菲亚特-克莱斯勒、本田签订协议，后二者成为谷歌自动驾驶技
术落地的的合作伙伴
特斯拉
2017年3月，腾讯以17亿美金入股特斯拉，成为特斯拉第五大股东，未来二者在自动
驾驶感知、决策、人工智能等方面都有极大的合作空间
百度
2017年4月，百度无人驾驶“阿波罗”平台宣布将面向合作伙伴开放环境感知、路径
规划、车辆控制、车载操作系统等功能的代码或能力，并提供完整的开发测试工具
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