渗透进入汽车领域的科技企业

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1、渗透进入汽车领域的科技企业　　无论是基础的汽车电子还是需要系统化工程的无人驾驶，IT科技企业正从各个方向渗透进入汽车领域，科技企业具体在整个无人驾驶领域扮演怎样的角色呢？　　赚了大钱的英伟达　　PC大环境的不景气让人很难想象NVIDIA这样传统意义上的GPU芯片厂商能够大赚特赚，但前不久英伟达股价一日暴涨30%的时间另市场不少分析师大跌眼镜的同时，更让人们重新认识到英伟达这些年做的转变。　　英伟达股价一日保障30%的背后，在于其第三财季创下逾六年来的最大营收增幅，而推动英伟达业绩快速增长的，正是VR和自动驾驶

2、两块业务。作为特斯拉的Autopilot系统芯片供应商，英伟达企业业务进展迅速，也让市场看到了科技半导体领域在无人驾驶汽车领域的价值。　　芯动更在行动的半导体厂商　　分享无人驾驶产业成长红利的英伟达只是众多半导体芯片企业的一个缩影，随着汽车电子及智能化趋势的发展，英特尔、高通、意法半导体等众多科技领域的芯片企业加速了对汽车领域的渗透。　　相比负责暖气空调、电子仪表盘显示的传统芯片，以英特尔、英伟达、高通为代表的IT芯片厂商凭借雄厚的技术实力能够为无人驾驶汽车厂商提供拥有更强计算性能的专用芯片产品，以负责中央车

3、身控制、电子制动、实时图像数据传输与分析等应用。5　　无论是最终的无人驾驶还是当前的辅助驾驶，汽车在行进过程中都会通过各种感知系统收集车身数据，再结合自身状况，进行分析和处理，实时而庞大的数据量需要拥有强大计算能力的芯片充当汽车的“大脑”。而未来，能够实现无人驾驶的汽车必然是智能的，而这类芯片厂商能够有效赋予汽车深度学习能力。当然，无人驾驶汽车除必备一个中央大脑负责整车计算外，人机交互、环境感知、安全报警等车内子系统同样需要大量高性能芯片予以支撑，这对芯片厂商而言也是难以抗拒的诱惑。　　不容忽视的传感器　　如

4、果说英特尔、英伟达、高通等IT科技企业为无人驾驶汽车提供了处理数据的“大脑”，那遍布车身的传感器则构筑了整个汽车的神经系统。数量巨大的传感器让汽车有了感知能力，能够借助摄像头、扬声器、雷达等设备感知外界，并将外界环境以数据的形式传递给“大脑芯片”，经过计算和分析后实现电子执行。　　传感器作为无人驾驶的感知入口，其本身分为主动和被动两大类，人们较为熟悉的车身雷达、倒车影像一类应用便离不开超声波传感器、红外传感器、CMOS芯片。随着无人驾驶整个产业链的推进，毫米波雷达与摄像头等在此前已应用于辅助驾驶系统，无人驾驶

5、技术的积累在功能以及性能方面将进一步得到优化，3D数字测定上辨识精度更高的激光雷达将是未来的主流选择，当然，激光雷达的售价会另不少有意涉足无人驾驶汽车领域的企业头疼。　　目前谷歌Driverless5Car和百度无人驾驶汽车均选择了激光雷达为主，摄像头、毫米波雷达、速度传感器为辅助的组合，从实用性和经济成本考量，这样的均衡算是当前市场状况下不错的选择。随着汽车对传感器需求的提升，Velodyne一类激光雷达传感器企业增长迅猛，而以GPS芯片起家的U-blox营收更是一路攀升，国内全志科技和瑞芯微相关汽车芯片业

6、务的高速增长，也印证了整个无人驾驶领域的快速成长。　　高附加值的应用端　　科技企业对无人驾驶汽车领域的渗透可分为上游芯片、中游传感器和下游互联网应用三个部分，芯片端具有集中度高、研发技术壁垒较高、规模要求大的特点，能够参与其中竞争的企业很少，但拥有较高的利润率，传感器、电子执行等中游领域因为门槛较低，参与企业众多，所以利润率相对较低，虽然规模较大，但大多被传统汽车供应链厂商掌控，科技企业渗透几率较低。以车载摄像头为例，国内就有保千里、晶方科技、欧菲光等多家企业参与竞争，留给科技企业加入的机会很少，但“轻资产”

7、的互联网应用则是科技企业渗透率最高、最容易进入的领域。　　除人们熟知的四维图新、高德地图外，喜马拉雅、车音网、钛马信息等应用都是主打应用端，虽然目前处于发展早期，但后期具有较强的爆发力，也是科技企业争相进入无人驾驶领域的关键。这类互联网应用本身能将汽车转化为高附加值的“网络流量”，为用户提供功能性应用服务的同时，切入汽车用户日常生活。　　分分合合的系统5　　汽车中控系统早已存在，从第一代车载收音机+车载CD、第二代车载DVD+导航到目前车载综合智能电子信息系统的第三代，汽车车载系统从最初单一应用功能发展到如今

8、集娱乐、导航、辅助驾驶、网络应用、呼叫服务为一体的智能电子信息系统，逐渐形成传统车企自有独立系统和科技企业通用系统两个阵营，宝马的iDrive、奔驰的COMAND、奥迪的MMI都属于车企自有独立系统，虽然具有一定的封闭性和排他性，但在车企的支持下却占据了绝对的统治地位。通用系统则以谷歌的AndroidAuto、苹果的CarPlay为代表，在应用丰富度和移植性上具有一定的优势，不过多少受到车企排斥，市