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2024-2030年中国智能驾驶市场全景调查与市场供需预测报告

2024-2030年中国智能驾驶市场全景调查与市场供需预测报告

2024-2030年中国智能驾驶市场全景调查与市场供需预测报告

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发布时间:2024-01-12
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2024-2030年中国智能驾驶市场全景调查与市场供需预测报告

智能驾驶即利用人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,让汽车能够部分或全面感知周围环境并进行自动安全地驾驶,有效弥补了人类驾驶员存在的缺陷。国际汽车工程师协会把汽车智能化分为L0-L5五个等级,无人驾驶是智能驾驶的最高层次。

从现阶段国内的发展情况来看,虽然中国的智能驾驶起步较晚,在L2和L3阶段均落后于欧美,但在L4阶段大有赶超之势,随着国内如百度等众多企业在智能驾驶方向的布局,可以明显的看到我国目前在智能驾驶方向取得了不错的成绩。从市场规模来看,目前,我国正在积极发展智能网联汽车,智能驾驶技术进一步推动,BAT等企业进入市场、加大投入研发技术,智能驾驶市场正处于快速发展阶段。2016-2022年我国智能驾驶市场规模由490亿元增至1996亿元。2022年上半年,国内具备组合驾驶辅助功能的乘用车达到228万辆,渗透率升至32.4%,同比增长46.2%。

从行业整体融资情况来看,2022年,自动驾驶相关的投资事件发生125起,累计披露融资金额超过205亿元,融资事件较上年基本持平,但累计披露的融资金额,却不到上年的1/3。从资本流向的细分赛道来看,2022年资本市场在自动驾驶赛道的投资逻辑开始由原来的多点开花转变为量产为先。

智能驾驶技术获得政策的支持,2022年3月,交通运输部、科技部联合印发了《交通领域科技创新中长期发展规划纲要(2021-2035年)》(以下简称《纲要》)。《纲要》明确提到要推动智能驾驶发展。同年,《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》、工信部公安部《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知(征求意见稿)》等政策也接着推出,对具备量产条件的L3、L4级别搭载自动驾驶功能汽车,逐步开展准入试点。

标准方面,2022年9月,我国牵头在国际标准化组织(ISO)框架下提出的《道路车辆 自动驾驶系统测试场景 场景评价与测试用例生成》(ISO 34505)国际标准项目,经投票表决后正式获得立项,由中国和德国联合担任标准项目牵头人。2023年3月,自然资源部发布《智能汽车基础地图标准体系建设指南(2023版)》。其中提出,到2025年,初步构建能够支撑汽车驾驶自动化应用的智能汽车基础地图标准体系。先行制定急用先行的10项以上智能汽车基础地图重点标准,涵盖基础通用、数据采集、动态更新、数据分发、交换格式,以及多种智能端侧相关数据安全保护等技术要求和规范,解决智能汽车基础地图深度应用的迫切需求。

频频出台的国家政策已经表明国家对于智能驾驶行业发展的支持,并将其作为汽车产业转型升级的重要方向,为我国智能驾驶汽车的可持续发展奠定了基础,预计“十四五”期间将是智能驾驶行业的快速发展时期。

共研网发布的《2024-2030年中国智能驾驶市场全景调查与市场供需预测报告》共十二章。报告首先介绍了智能驾驶技术的基本概念、发展环境。接着分析了国内外智能驾驶行业的发展状况及无人驾驶行业发展综况,然后对智能驾驶技术的应用系统、技术基础和应用设备进行了系统的分析,对智能驾驶的布局主体分类别地进行详实的解析,并对智能驾驶行业的投资及前景进行了透彻的研究,最后对智能驾驶的政策发展环境做了详细的分析。

本研究报告数据主要来自于国家统计局、商务部、工信部、中国汽车工业协会、共研网、共研网市场调查中心以及国内外重点刊物等渠道,数据权威、详实、丰富,同时通过专业的分析预测模型,对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对智能驾驶行业有个系统深入的了解、或者想投资智能驾驶项目,本报告将是您不可或缺的重要参考工具。

报告目录

第一章 智能驾驶技术的基本介绍

1.1 智能驾驶技术的内涵及价值

1.1.1 智能驾驶技术内涵

1.1.2 智能驾驶功能价值

1.1.3 智能驾驶产业价值

1.2 智能驾驶与无人驾驶技术

1.2.1 智能驾驶的分级标准

1.2.2 无人驾驶是最高层次

1.2.3 智能驾驶的技术路径

1.3 智能驾驶的认可程度调查

1.3.1 智能驾驶的接受程度

1.3.2 智能驾驶用户关注点

1.3.3 智能汽车的前景认可

第二章 智能驾驶行业发展环境分析

2.1 经济环境

2.1.1 宏观经济概况

2.1.2 对外经济分析

2.1.3 工业运行情况

2.1.4 固定资产投资

2.1.5 宏观经济预测

2.2 社会环境

2.2.1 社会消费规模

2.2.2 居民收入水平

2.2.3 居民消费结构

2.2.4 交通畅行需求

2.2.5 驾驶需求上升

2.3 产业环境

2.3.1 汽车保有量上升

2.3.2 汽车工业运行状况

2.3.3 新能源汽车产销规模

2.3.4 汽车逐步智能化发展

2.3.5 智能交通发展规模上升

第三章 2020-2022年国内外智能驾驶行业发展分析

3.1 智能驾驶上下游产业链分析

3.1.1 产业链结构

3.1.2 产业链企业

3.2 全球智能驾驶行业发展分析

3.2.1 智能驾驶发展环境

3.2.2 相关政策法规分析

3.2.3 各国技术发展排名

3.2.4 各国责任认定差异

3.2.5 美国行业发展地位

3.2.6 企业竞争实力排名

3.3 中国智能驾驶行业发展分析

3.3.1 智能驾驶行业发展特征

3.3.2 智能驾驶行业发展历程

3.3.3 中国智能驾驶市场规模

3.3.4 智能驾驶市场渗透率状况

3.3.5 智能驾驶企业数量及分布

3.3.6 智能驾驶成本的影响因素

3.3.7 智能驾驶商业化进程分析

3.4 中国智能网联汽车技术专利情况

3.4.1 专利申请规模

3.4.2 专利地域分布

3.4.3 专利技术构成

3.4.4 创新主体统计

3.5 中国智能驾驶产业发展问题

3.5.1 驾驶安全问题

3.5.2 发展体系薄弱

3.5.3 产业机构不完整

3.5.4 法规标准待完善

3.5.5 技术性障碍分析

3.6 中国智能驾驶产业发展对策

3.6.1 完善相关政策法规

3.6.2 建立行业标准体系

3.6.3 推动核心技术研发

3.6.4 安全技术逐步市场化

3.6.5 集中推进协同创新

第四章 2020-2022年智能驾驶最高层次——无人驾驶行业分析

4.1 无人驾驶汽车发展阶段分析

4.1.1 技术研发阶段

4.1.2 小规模试验阶段

4.1.3 政策调整阶段

4.1.4 销量猛增阶段

4.2 2020-2022年无人驾驶汽车的发展综述

4.2.1 无人驾驶的可行性

4.2.2 无人驾驶发展回顾

4.2.3 中国无人驾驶市场规模

4.2.4 全球无人驾驶竞争格局

4.2.5 无人驾驶汽车消费意愿

4.2.6 无人驾驶SWOT分析

4.2.7 无人驾驶汽车发展空间

4.3 无人驾驶技术的商业化应用状况

4.3.1 商业化应用的背景

4.3.2 在乘用车上的应用

4.3.3 在商用车上的应用

4.3.4 商业化应用前景广阔

4.4 无人驾驶投资壁垒分析

4.4.1 进入壁垒评估

4.4.2 竞争壁垒

4.4.3 技术壁垒

4.4.4 资金壁垒

4.4.5 政策壁垒

4.4.6 设施壁垒

4.4.7 风险提示

4.5 无人驾驶汽车发展趋势及路线分析

4.5.1 无人驾驶商业应用方向

4.5.2 无人驾驶汽车推广环境

4.5.3 5G加快自动驾驶汽车到来

4.5.4 本土企业融合发展的趋势

4.5.5 整车企业未来的发展路线

4.5.6 互联网企业未来发展路线

第五章 2020-2022年智能驾驶技术应用系统分析

5.1 智能驾驶系统

5.1.1 智能驾驶系统的主要构成

5.1.2 智能驾驶系统的运作流程

5.1.3 智能驾驶系统的软件架构

5.1.4 人机交互系统的基本概况

5.1.5 人机交互系统的核心技术

5.1.6 人机交互系统的发展趋势

5.2 智能环境感知系统

5.2.1 环境感知系统的内涵

5.2.2 环境感知系统的类别

5.2.3 环境感知的主要硬件

5.2.4 环境感知技术的应用

5.3 辅助驾驶系统(ADAS)

5.3.1 ADAS系统模块构成

5.3.2 ADAS产业链分析

5.3.3 ADAS市场竞争格局

5.3.4 ADAS市场规模预测

5.3.5 ADAS系统发展趋势

5.4 车联网(车载信息)系统

5.4.1 车联网系统内涵及特点

5.4.2 车联网系统的基本结构

5.4.3 车联网系统的结构体系

5.4.4 车联网产业链结构分析

5.4.5 车联网是智能交通的基础

5.4.6 车联网标准体系持续完善

5.5 自动驾驶地图系统

5.5.1 自动驾驶地图应用需求

5.5.2 电子地图产业链分析

5.5.3 高精地图成智能车标配

5.5.4 高精地图商业模式分析

5.5.5 国内高精地图竞争布局

5.5.6 自动驾驶地图发展壁垒

5.5.7 自动驾驶地图发展建议

5.5.8 自动驾驶高精地图市场空间

5.6 智能驾驶控制系统

5.6.1 智能驾驶的控制方法

5.6.2 智能驾驶的控制技术

5.6.3 电动转向控制系统

5.6.4 电子自动驻车制动系统

5.6.5 自动刹车紧急制动技术

5.6.6 智能倒车防碰撞系统

5.6.7 电子油门控制系统

5.7 智能驾驶决策规划系统

5.7.1 决策规划系统的层次划分

5.7.2 决策规划系统的体系结构

5.7.3 决策规划系统的关键环节

5.7.4 决策规划系统的技术方法

第六章 2020-2022年智能驾驶基础技术分析

6.1 人工智能技术

6.1.1 技术基本概述

6.1.2 技术应用广泛

6.1.3 产业链结构分析

6.1.4 产业发展特征

6.1.5 技术专利申请状况

6.1.6 技术主要应用领域

6.1.7 技术应用挑战分析

6.2 雷达传感技术

6.2.1 技术基本概况

6.2.2 上下游产业链

6.2.3 超声波雷达产业

6.2.4 毫米波雷达产业

6.2.5 激光雷达产业

6.2.6 应用于智能驾驶

6.3 物联网技术

6.3.1 技术基本概况

6.3.2 技术应用领域

6.3.3 产业规模状况

6.3.4 企业竞争布局

6.3.5 产业发展方向

6.3.6 应用于智能驾驶

6.4 大数据技术

6.4.1 技术基本概述

6.4.2 技术应用领域

6.4.3 产业规模状况

6.4.4 产业竞争主体

6.4.5 应用于智能驾驶

第七章 5G通信技术在智能驾驶行业的应用及影响分析

7.1 5G技术发展概况

7.1.1 通信技术发展历程

7.1.2 5G技术内涵及特点

7.1.3 三大典型应用场景

7.2 5G行业发展综况

7.2.1 5G产业链结构

7.2.2 5G行业政策环境

7.2.3 5G行业发展状况

7.2.4 5G基站建设状况

7.2.5 运营商建设布局

7.2.6 5G商业模式分析

7.2.7 5G业务发展趋势

7.3 5G技术在智能驾驶行业的应用状况

7.3.1 应用价值分析

7.3.2 应用场景分析

7.3.3 应用重点分析

7.3.4 示范运营项目

7.3.5 企业布局案例

7.4 5G技术在智能驾驶行业的应用前景

7.4.1 应用前景分析

7.4.2 应用机会分析

7.4.3 应用效益评估

第八章 2020-2022年智能驾驶技术应用设备分析

8.1 智能汽车

8.1.1 智能汽车的开发路径

8.1.2 智能汽车的市场空间

8.1.3 智能汽车的商用前景

8.1.4 智能汽车的发展目标

8.2 智能客车

8.2.1 智能客车路测加快推进

8.2.2 企业布局智能客车动态

8.2.3 智能公交车的信息互联

8.2.4 智能公交车的智能支付

8.2.5 地区智能公交发展动态

8.2.6 智能公交行业发展对策

8.2.7 智能公交行业发展趋势

8.3 智能卡车

8.3.1 智能卡车配置结构

8.3.2 智能卡车发展价值

8.3.3 智能卡车发展阶段

8.3.4 智能卡车布局主体

8.3.5 企业布局动态分析

8.3.6 智能卡车发展机遇

8.3.7 智能卡车发展展望

8.3.8 智能卡车发展方向

8.4 智能物流车

8.4.1 物流车市场需求增长

8.4.2 智能物流车应用价值

8.4.3 无人配送相关利好政策

8.4.4 无人配送高质协同发展

8.4.5 无人配送市场发展空间

8.4.6 AGV智能物流车设备

8.4.7 AGV市场发展分析

第九章 2020-2022年智能驾驶行业布局主体分析

9.1 汽车生产商

9.1.1 整体布局状况

9.1.2 特斯拉公司

9.1.3 通用汽车公司

9.1.4 福特汽车公司

9.1.5 北汽集团公司

9.1.6 上汽集团公司

9.2 互联网企业

9.2.1 谷歌公司

9.2.2 百度公司

9.2.3 腾讯公司

9.2.4 阿里集团

9.3 IT信息企业

9.3.1 苹果公司

9.3.2 华为公司

9.3.3 中兴公司

9.4 汽车零部件企业

9.4.1 舜宇光学公司

9.4.2 均胜电子公司

9.4.3 路畅科技公司

9.4.4 万安科技公司

9.5 出行服务商

9.5.1 发展机遇

9.5.2 竞争格局

9.5.3 优步公司

9.5.4 滴滴公司

9.6 初创公司

9.6.1 蔚来汽车公司

9.6.2 小鹏汽车公司

9.6.3 威马汽车公司

9.6.4 理想汽车公司

第十章 中国智能驾驶技术行业投资分析

10.1 行业投融资分析

10.1.1 全球融资综况

10.1.2 重点资本市场

10.1.3 国内融资规模

10.1.4 融资细分领域

10.1.5 投资趋于理性

10.1.6 相关投资事件

10.1.7 融资趋势预测

10.2 投资热点分析

10.2.1 分时租赁或成为重点

10.2.2 ADAS产业投资前景

10.2.3 汽车雷达的投资机会

10.2.4 车联网应用市场预测

10.2.5 汽车座舱行业发展前景

10.3 智能整车操作系统研发项目案例

10.3.1 项目投资概况

10.3.2 项目投资必要性

10.3.3 项目投资可行性

10.3.4 项目投资主体

10.3.5 项目投资规划

10.4 投资壁垒分析

10.4.1 客户定点壁垒

10.4.2 技术壁垒分析

10.4.3 人才壁垒分析

10.4.4 质量壁垒分析

10.5 投资风险分析

10.5.1 经济风险分析

10.5.2 政策法律风险

10.5.3 技术风险分析

10.5.4 社会普及风险

10.5.5 道德伦理风险

10.6 投资路径分析

10.6.1 智能驾驶的技术路线

10.6.2 智能驾驶的创新路线

10.6.3 智能驾驶的发展路径

10.6.4 运营用车或首先突破

10.7 投资策略维度分析

10.7.1 时空维度

10.7.2 产业维度

第十一章 智能驾驶行业发展前景及规模预测

11.1 智能驾驶行业发展前景分析

11.1.1 全球智能驾驶发展展望

11.1.2 中国智能驾驶政策机遇

11.1.3 中国智能驾驶发展前景

11.2 智能驾驶行业发展趋势分析

11.2.1 智能驾驶整体发展趋势

11.2.2 智能驾驶应用多样化趋势

11.2.3 智能驾驶企业共建趋势

11.2.4 智能驾驶技术发展趋势

11.2.5 智能驾驶规模降本趋势

11.3 2024-2030年中国智能驾驶行业预测分析

11.3.1 2024-2030年中国智能驾驶行业影响因素分析

11.3.2 2024-2030年中国智能驾驶市场规模预测

第十二章 智能驾驶行业的政策环境分析

12.1 智能驾驶技术相关利好政策

12.1.1 智能驾驶相关政策梳理

12.1.2 部分地区自动驾驶补贴政策

12.1.3 智能汽车创新发展战略发布

12.1.4 自动驾驶发展和应用意见

12.1.5 自动驾驶商业化政策动态

12.1.6 自动驾驶汽车运输安全指南

12.1.7 智能网联汽车通行试点通知

12.2 智能网联汽车技术标准体系分析

12.2.1 标准研发和制修订组织

12.2.2 标准体系构建基本考虑

12.2.3 标准体系的编制过程

12.2.4 标准体系的基本框架

12.2.5 标准体系的建设现状

12.2.6 标准体系的建设动态

12.3 智能驾驶路测逐步规范化发展

12.3.1 智能网联汽车路测政策演进

12.3.2 智能网联汽车路测管理规范

12.3.3 智能网联汽车路测安全要求

12.4 地区智能驾驶路测政策文件发布

12.4.1 东北地区

12.4.2 华北地区

12.4.3 西北地区

12.4.4 西南地区

12.4.5 华东地区

12.4.6 华南地区

图表目录

图表1 智能网联汽车概念

图表2 汽车行业“新四化”是全方位的革命

图表3 中国与美国SAE自动驾驶分级标准

图表4 各级智能驾驶功能及配置

图表5 用户对于智能驾驶接受意愿

图表6 用户最在乎智能驾驶及时作出危险反应

图表7 2018-2022年国内生产总值及其增长速度

图表8 2018-2022年三次产业增加值占国内生产总值比重

图表9 2018-2022年货物进出口总额

图表10 2022年货物进出口总额及其增长速度

图表11 2022年主要商品出口数量、金额及其增长速度

图表12 2022年主要商品进口数量、金额及其增长速度

图表13 2022年对主要国家和地区货物进出口金额、增长速度及其比重

图表14 2018-2022年全部工业增加值及其增长速度

图表15 2022年主要工业产品产量及其增长速度

图表16 2022年三次产业投资占固定资产投资(不含农户)比重

图表17 2022年分行业固定资产投资(不含农户)增长速度

图表18 2022年固定资产投资新增主要生产与运营能力

图表19 2020年社会消费品零售总额分月同比增长速度

图表20 2020年社会消费品零售总额主要数据

图表21 2020-2021年社会消费品零售总额同比增速

图表22 2020-2021年按消费类型分零售额同比增速

图表23 2021-2022年社会消费品零售总额分月同比增长速度

图表24 2021-2022年按消费类型分零售额同比增速

图表25 2022年社会消费品零售总额主要数据

图表26 2020年全国居民人均可支配收入平均数与中位数

图表27 2021年居民人均可支配收入平均数与中位数

图表28 2021年及2022年全国及分城乡居民人均可支配收入与增速

图表29 2020年全国居民人均消费支出及构成

图表30 2021年居民人均消费支出及构成

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