国内智能驾驶产业发展地域分布的特点及其原因是什么?

如何挖掘智能驾驶产业链的投资机会?

投资智能驾驶产业链可以从两个维度入手。首先,从产业分析框架出发,通过万德终端了解整体赛道的

信息,掌握汽车产业各环节情况;其次,聚焦微观层面,研究智能时代汽车产业中的龙头公司或代表性

企业的市场表现。接下来将深度剖析德赛西威的情况,包括公司概况、营业收入、供应链以及竞争对手

等内容,以此揭示产业链的投资潜力。

如何使用系统便捷地管理自选股?

用户可通过系统界面快速添加自选股,支持一键将热门赛道中的所有上市公司加入自选股列表中。若已

有心仪的板块,只需单击“全量添加”;若需新建板块,可在设置自选时选择“新建”,完成板块设定后添

加至自选股。

新能源汽车中游的核心零部件及系统有哪些关键组成部分?

新能源汽车中游的核心零部件及系统包括智能化和网联化两大部分。智能化部分涉及毫米波雷达、激光

雷达、摄像头等汽车传感器,汽车芯片、电子控制系统,以及智能驾驶电子地图等组件。网联化部分由

车载电子控制系统构成,这些智能化部件共同构成了无人驾驶不可或缺的基础部分。

无人驾驶产业链的上游和下游是什么,以及它们各自扮演的角色是什么?智能驾驶主要分为哪六个等

级,各等级的主要特点是什么?

无人驾驶产业链上游主要包括工具和技术端,如传感器、芯片、算法、高精地图、智能座舱等,负责提

供必要技术支持。下游则是搭载了智能驾驶功能的车型,尤其是新能源汽车,它们通过传感器实时观测

周围环境,并结合算法进行路径规划,确保行车安全。智能驾驶按等级划分为L0至L5,L0级为完全人工

驾驶,而L1至L5分别对应不同程度的自动驾驶辅助系统。L3级以上(即L3-L5)定义为自动驾驶阶

段,其中L4级为高速自动驾驶,具备接管全部动态驾驶任务的能力,而L5级则为完全自动驾驶,能够在

任何可行驶条件下持续执行全部动态驾驶任务和监管。

智能驾驶的落地形式有哪些,以及当前主要体现在哪些领域?

智能驾驶主要表现为NOA系统(Navigate on Autopilot),它根据不同应用场景分为高速NV和城市NA两

种版本。目前,头部新势力车企已在城市环境中成功部署了NOA系统,如自动辅助导航驾驶(city

OA)。此外,各地政府出台了一系列促进智能驾驶发展的政策文件,旨在拓宽测试点范围、打通数据

壁垒、完善生态体系,并推动商业落地应用。

智能驾驶的发展现状如何?用户数量对其有何影响?

尽管汽车总销量有所下降,但新能源汽车销量却呈上升趋势,截至上半年共销售494.4万辆,这得益于

环保和可持续发展观念的加强。庞大用户群体的存在为智能驾驶提供了丰富的数据来源和用户体验基

础,从而驱动其不断迭代和升级。

预控制器在智能驾驶中的作用及其内部结构是什么?预控制器作为智能驾驶系统的“大脑”,负责结合各类传感器数据进行决策。其关键在于内部集成的芯

片,包括GPU、CPU和MCU。GPU擅长并行计算,通过加速引擎处理摄像头数据和运行深度学习算

法;CPU因其强大的逻辑串行计算能力,用于云端处理激光雷达点信息以及决策规划;而MCU具备较高

的功能安全等级,主要用于控制单元。

线控底盘是如何改进传统汽车底盘以适应智能驾驶需求的?

线控底盘采用电信号控制方式,替代了传统的真空助力器、管柱EPS和被动减震器等部件,实现了对汽

车底盘执行机构的精确控制,从而提高了行驶稳定性和操控性能,并且允许计算机完全访问转向系统和

控制器。相较于传统底盘,线控底盘集成了更多功能,具有更高的驾驶稳定性、更长的续航里程以及更

强的安全保障。

智能驾驶市场的现状与融资趋势如何?

近年来,随着自动驾驶政策逐步放开和技术逐渐应用于实际场景,资本对智能驾驶领域的投资热情高

涨。据数据显示,过去三年内智能驾驶行业发生了124起交易,涉及57家企业,总融资规模达到1274亿

元。知名企业如北京路凯智行科技有限公司在近期获得了战略融资,显示出资本对智能驾驶行业的高度

关注及看好。

国内智能驾驶产业发展地域分布的特点及其原因是什么?

智能驾驶企业在广东、浙江、江苏等中东部地区的分布较为集中,尤其是广东地区最多,达到335家。

这种不平衡分布主要是由于这些省份拥有相对完善的汽车产业链,从零部件生产到整车制造再到销售渠

道均较为成熟,为智能驾驶技术的集成与应用创造了有利条件。

在技术创新方面,两家企业各自的专利情况如何?

德赛西威的专利总量远超科博达,具体分别为300819项和352项,显示出德赛西威较强的创新能力。

能否详细描述一下如何查看两家公司的供应链信息?

可以通过输入SCB进入到供应链页面,并以德赛西威为例,展示其供应链中的主要供应商和客户,如满

坤科技、终点检测、鸿景电子等,并支持脑图模式、图谱模式及列表模式展示。此外,还可以利用万德

知识图谱的供应链探索功能,进一步深入挖掘供应链关联关系。

如何看待新能源汽车智能驾驶领域面临的挑战与前景?尽管存在安全挑战(夜间自动驾驶可能失效)、成本挑战(激光雷达芯片高昂且研发投入大)以及政策

监管限制等问题,但鉴于中国在全球汽车市场的庞大市场规模及其众多勇于技术创新的企业,新能源汽

车智能驾驶领域的前景依旧广阔。

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