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日本布局自動駕駛產業由來已久

日本政府較早就注意到了這一新興產業。早在2013 年，安倍內閣就啟動了 SIP(戰略性創新創造方案)項 目以推動日本高新產業，振興經濟。其中自動駕駛技術(即 SIP-adus)占據了核心地位，日本政府還成立了 SIP 自動駕駛推進委員會。2016 年 5 月，日本警視廳發布《自動駕駛汽車道路測試指南》，對測試機構，測試人員， 測試車輛均提出技術要求。2017 年 5 月，日本內閣發布《2017 官民 ITS 構想及路線圖》，計劃於 2020 年左右實 現 L2、L3 級別的自動駕駛。

日本企業也很早就開展了自動駕駛的研發。早在 1997 年豐田在其雷克薩斯 LS 的日本國產版 Celsior 上使用 了基於雷射傳感器製造的ACC自適應巡航系統。在 2005 年愛知世博會期間，豐田展示了「IMTS(智能多模式 交通系統)」，可利用車間通信及地面信號裝置，來實現汽車自動速度控制及剎車控制功能，開啟了車聯網的早 期運用。2018 年 1 月的CES上，豐田展出了 e-Palette Concept 共享電動自動駕駛概念車，並提出「移動盒子」 的概念，最快將於 2020 年東京奧運會上開始試運營。2019 年 1月豐田在 CES 上展示了 Guardian 駕駛輔助系統。

車聯網方面，從 2016 年開始豐田開始在新車型中安裝 DCM 系統(Data Communication Modules，數據通信模)，推動汽車互聯技術普及。豐田計劃升級IT基礎設施，構建豐田大數據中心(Toyota Big Data Center)，分 析、運用 DCM 收集的數據並應用於各種服務。為了加快車聯網開發，2016 年豐田還和微軟成立了 Toyota Connected 公司，2017 年豐田還取得了微軟的車聯網專利技術的許可，包括作業系統、語音識別、手勢控制、 人工智慧和網絡安全工具等。總體而言豐田的自動駕駛技術在全球前列，自動駕駛的專利數量僅次於谷歌。

日產在 2016 年推出 L2級別的 ProPILOT 系統，2019 年5月發布 ProPILOT 2.0。ProPILOT 2.0 搭載了 5 顆 雷達(1 前置 + 4 角)，8 顆攝像頭(3 前置 + 4 AVW + 1 DMS)和 12 顆超聲波傳感器。ProPILOT 可以實現高 速公路上的自動駕駛，駕駛員只需要將目的地輸入車輛的導航系統，依靠高清度地圖，以及來自車輛各種攝像 頭和傳感器的感知功能，來實現高速公路上的自動駕駛。另外2018年 2 月，日產聯合 DeNA 開發無人計程車服 務 Easy Ride。

感知與決策:毫米波雷達技術成熟，雷射雷達和高性能處理器欠缺

自動駕駛系統由 3 部分組成:感知、決策和執行。感知層硬體包括雷達、攝像頭等傳感器，用於探測汽車 周圍的環境信息，為其他兩個功能模塊提供信息支持。決策層涉及算法、應用軟體與晶片。攝像頭、雷達等傳 感器測量到的數據，還要與發動機、底盤、車身上的其他各類傳感器測量到的數據配合。不同處理器處理的信 息通過總線通信，最後給執行層發出指令。執行層則對應電子剎車、電子助力轉向、電子車身穩定系統等。

傳感器主要有超聲波雷達、毫米波雷達、雷射雷達、攝像頭 4 類。不同傳感器的原理和功能各不相同，能 在不同的場景中發揮各自的優勢，因此目前難以相互替代。比如攝像頭識別場景豐富，比如交通指示牌等，但 是受視野影響較大。雷射雷達測量精度高，但是成本高。毫米波雷達不受天氣和夜間影響，但是對行人的反射 波比較弱。

日本企業在 ADAS 領域已經有較多的積累。根據 Auto2xtech 的統計，2015-2017 年 ADAS收入綜合排行榜上有多家日本企業，比如 Aisin Seiki(愛信)、Denso(電裝)、Hitachi(日立)。

全景環視系統能提供車輛四周全方位、無盲區的監控信息，能夠看到路邊停車時的馬路牙、低矮的隔離樁 等等，降低行車風險。日產是較早推出裝配 AVM 系統的車款的公司之一。日產的AVM與測距雷達配合使用， 泊車時左邊顯示合成的俯視圖，右側可以切換顯示後方、右側、左側的圖像。同時測距雷達探測到的車輛與障 礙物之間的距離也可以顯示在螢幕上。

本田開發的多視角攝像系統(Multi-View Camera System)與日產的 AVM 布局類似。通過車頭、車尾與後 視鏡上的四個 CCD魚眼攝像頭，利用 ECU 電子控制元件整合視訊內容後，合成鳥瞰圖。

富士通的「OMNIVIEW」系統採用的是三維模型，從而可從任意視角顯示全方位場景。通過 33ms 超高速 處理，即使在高速行駛中，來自 4 枚攝像頭的影像信號也能實時地顯示在駕駛席的監視器上。因為視點可根據 用戶要求隨意轉動，能為駕駛者提供前所未有的全新視野，使汽車周圍狀況以及車體所處位置一目了然。

日本企業對毫米波雷達的研究開發也積累了很久。早在上世紀 90 年代，電裝公司就開發出了供翻斗車感應 障礙的早期毫米波雷達。此後，電裝又陸續開發出多種供其他車輛使用的毫米波雷達。2003 年，電裝在世界上 首先將毫米波雷達應用到新的預碰撞電子系統上。2010 年，電裝將 DNMWR004 型號的 76GHz雷達搬上了市場。 2012 年，電裝在毫米波雷達技術上取得突破性進展，其最新的多區域雷達(multi-zone radar)探測範圍高至 205 米，在35米內的探照範圍可達正負 18°，大大高於其舊型號雷達。2017 年，電裝開發出行業領先的 24GHz 亞 毫米波雷達，並應用在最新的 2018豐田凱美瑞車型上。

目前市場上主流的車載毫米波雷達頻段為 24GHz(用於短中距離雷達，15-30 米)和 77GHz(用於長距離 雷達，100-200米)。其中 77GHz 雷達因為體積小，距離長，技術難度高，只被大陸，博世，電裝，天合，日立 等幾家公司所掌握，其中日本企業在其中也極具競爭力。早在2012年，富士通就開發出了可以用在車輛上的 77GHz 毫米波雷達。在 2017 年日立研發出了當時世界最小的77GHz毫米波雷達。目前，諸如富士通，電裝， 日立等電子公司還開始開發 79GHz 雷達。

雷射雷達方面，日本企業的技術相對薄弱。根據 Market Research Reports 的數據，全球前十大雷射雷達製造 商中沒有日本企業。根據Market Research Reports 的統計，全球的雷射雷達製造商主要集中在美國，比如Velodyne的雷射雷達已經被 Google、百度等多家自動駕駛公司採用。

日本企業也在積極開發雷射雷達。早在 1996 年，電裝就開發了一款線性雷射雷達，1997 年電裝開發了二 維雷射雷達。2016 年電裝投資雷射器開發商 TriLumina。TriLumina 成立於 2010年，主要為雷射雷達等提供光 源。先鋒(Pioneer)在 2017 年東京車展上展示了一款應用 MEMS 反光鏡的 3D 雷射雷達，並計劃在2019年推 出能用於 L3 級自動駕駛的雷射雷達，到 2020 年以後實現大規模量產。2019 年 4 月，先鋒和佳能宣布合作開發 更緊湊，更高性能的 3D 雷射雷達，依託先鋒在雷射雷達以及佳能在光學器件上的上的技術積累。OMRON 在 2018 年9月開發出了探測距離超過 150 m 的遠距離雷射雷達，這款雷射雷達也被 NVIDIA 的自動駕駛平台 「NVIDIA DRIVE」採用。

除了自己開發，日本企業也通過投資國外雷射雷達公司來布局該領域。2017 年 9 月，豐田投資雷射雷達初 創公司 Luminar，同時豐田研究所將和 Luminar 合作研發公司最新版本的自動駕駛平台。Luminar 公司是一家位 於美國加州帕羅奧爾托的創業公司，專門為無人駕駛汽車生產 LIDAR 傳感器和感知軟體。他在佛羅里達州奧蘭 多市建有一家占地 3 萬多平方米的製造工廠。目前 Luminar 已經獲得了沃爾沃、豐田和奧迪的訂單。2018 年 12 月，尼康向雷射雷達龍頭Velodyne投資 2500 萬美元。2019 年4月，兩者還達成協議，尼康幫助 Velodyne 大規 模生產雷射雷達。依託尼康在大規模生產精密光學器件上的技術積累，有望推動 Velodyne實現低成本雷射雷達 的量產。

決策方面，日本的瑞薩電子是全球最大的車用 MCU/SoC 生產商。在汽車座艙、儀表、HEV/EV 等細分領 域，瑞薩的 MCU/SoC 市占率超過 30%。在ADAS領域，2014 年瑞薩推出 R-Car V2H SoC 產品，支持高解析度 的環視功能。2017 年 4 月推出ADAS和自動駕駛開放平台 Renesas Autonomy，方便用戶將算法、函數庫和實時 作業系統(RTOS)移植到平台中來。同時Renesas Autonomy 推出第一款產品，R-Car V3M，這是一塊圖像識別 SoC，主要用於前視攝像頭的數據處理，不過也可以用於環視系統或者雷射雷達的數據處理。之後推出升級款 R-Car V3H。R-Car V3H 也主要用於前視攝像頭，其性能是 R-Car V3M 的 5倍，可以支持 L3 級別的自動駕駛。

但是更高等級的自動駕駛需要更強的算力，現在高級別自動駕駛常見的方案是 GPU 或 FPGA。目前日本的 企業在 GPU和 FPGA 方面沒有明顯優勢。獨立 GPU 現在處於 NVIDIA和 AMD 的雙寡頭階段，日本的車企， 如豐田，小松等大多選擇與外國企業(主要是英偉達)進行合作來實現自動駕駛。FPGA 市場也處於高度壟斷 的狀態，排名第一的 Xilinx和排名第二的 Intel (Altera)在市場上占比將近 90%，前五大供應商被美國公司包攬。

車聯網和高精度地圖助力自動駕駛

車聯網是自動駕駛的基礎。傳統汽車是單獨的個體，而自動駕駛汽車將互聯互通，汽車變成了一個移動終 端。通過雲端的高精地圖實現路徑規劃，同時將實時路況上傳，更新高精地圖。通過車聯網實現車與車、車與 道路基礎設施的實時通信，更好的感知車、人、路的狀態。通過本地決策與雲端決策並重的方式分析雷達、MEMS 等傳感器獲取海量數據，然後通過執行單元控制車輛。

日本早在 1995 年就開始建立「道路交通信息通信系統」(VICS)，該系統把經道路交通信息通訊系統中心編 輯、處理後的交通堵塞、交通限制等信息，傳送至車載設備上，並以文字、圖像等形式實時傳送給駕駛員。1997 年本田推出車聯網服務 Internavi，之后豐田和日產相繼推出車聯網服務 G-Book 和 CarWings。在 2016年，豐田 利用專用短程通信技術(DSRC)成為全球首個在車輛上應用V2X技術的企業。2017 年 10 月，本田宣布將與 俄亥俄州馬里斯維爾市合作試驗 V2X 技術。同年 11 月，本田又宣布與網銀合作研發測試 5G 技術 。2018 年1月，日產宣布與大陸、愛立信、NTT DOCOMO、OKI 和高通科技公司聯合測試C-V2X技術。2019 年 2 月，日 本愛知縣利用 5G測試平台進行了遠程同時控制 2 輛自動駕駛汽車的試驗。試驗使用了兩輛豐田公司的「普瑞 維亞」MPV 商務車，其中一輛使用 5G 通信技術，另外一輛使用現行的 4G 通信技術。

高精度的地圖是實現 V2X 的另一重點。在自動駕駛過程中，高精地度起到了高精度定位、輔助環境感知、 規劃與決策等功能。其中最重要的是高精度定位，把自動駕駛汽車上傳感器感知到的環境信息與高精地圖對比， 得到車輛在地圖中的精確位置，這是路徑規劃與決策的前提。輔助環境感知是在高精地圖上標註詳細道路信息， 輔助汽車在感知過程中進行驗證。比如車輛傳感器感知到前方道路上的坑窪，可以在跟高精地圖中數據對比， 如果地圖中也標記了同樣的坑窪，就能起到驗證判斷的作用。規劃決策則是利用雲平台了解傳感器感知不到區 域(比如幾公里外)的路況信息，提前避讓。

高精地圖分為兩個層級，最底層的是靜態高精地圖，上層是動態高精地圖。靜態高精地圖中包含了車道模 型、道路部件、道路屬性和其他的定位圖層，這是現階段圖商重點在做的。首先高精地圖要滿足車道級的自動 駕駛導航，因此需要包含道路細節信息，如車道線、車安東中心線、車道屬性變化等，比如能讓汽車知道哪些 區域是虛線能夠變道。此外車道模型中還需要包含道路的曲率、坡度、航向、橫坡等數學參數，好讓車輛能夠 準確的轉向、制動、爬坡等。這些信息構成了車道模型。此外還需要包含交通標誌牌、路面標誌等道路部件， 還要標註出特殊的點如 GPS消失的區域、道路施工狀態等。

2013年 SIP 項目成立之後，日本政府就開始計劃製作自己的高精度地圖。2015 年，該項目開展了自動駕駛 的靜態數據調研，數據模型基於日本電子地圖協會(DRM)的基本款框架，由日本知名圖商Pasco主導調研。 2016 年 6 月成立了Dynamic Map Planning 公司，公司股東包括日本 9 大汽車公司，三菱電機和地圖開發商 Zerin。 其中核心技術源自三菱電機的 MMS(Mobile MappingSystem)。2017 年 6 月日本政府機構INCJ加入並成為第一 大股東，持股比例達 33.5%，三菱電機持股 14%，地圖開發商Zenrin公司持股 12%，地圖開發商 PASCO 持股12%，地圖發行商為 AisanTechnology 持股 10%，Increment持股 8%，豐田地圖大師持股 8%，其餘股份為 9 大 車廠，公司也更名為 Dynamic Map Platform。截至到 2019 年 3 月，Dynamic Map Platform 的高精地圖已經覆蓋 了日本所有的高速公路。Dynamic Map Platform 的地圖標準也被日本豐田、本田、日產、馬自達等 10 家主機廠 所接受。

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（報告來源：中信建設證券；分析師：陳萌）