2023-2028年中国智能驾驶行业市场深度分析及投资策略咨询报告
智能驾驶
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2023-2028年中国智能驾驶行业市场深度分析及投资策略咨询报告

发布时间:2023-03-15
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  • 华经产业研究院
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本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

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 智能驾驶发展价值

1.2 智能驾驶与无人驾驶技术

1.2.1 智能驾驶的技术层次

1.2.2 无人驾驶是最高层次

1.3 智能驾驶的认可程度分析

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 智能汽车的购买需求

第二章智能驾驶行业发展环境分析

2.1 宏观经济环境

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 宏观经济展望

2.2 社会环境

2.2.1 居民收入水平

2.2.2 居民消费水平

2.2.3 交通畅行需求

2.2.4 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 汽车市场产销状况

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 智能交通投资规模上升

第三章2018-2022年国内外智能驾驶行业发展分析

3.1 智能驾驶产业发展分析

3.1.1 智能驾驶的驱动因素

3.1.2 智能驾驶产业链生态

3.1.3 智能驾驶产业发展进程

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 各国顶层设计加快

3.2.3 各国投资布局提速

3.2.4 企业布局智能驾驶

3.2.5 专利技术研发状况

3.3 中国智能驾驶行业发展分析

3.3.1 智能驾驶发展阶段

3.3.2 智能驾驶发展状况

3.3.3 智能驾驶市场规模

3.4 中国智能驾驶商业化应用领域

3.4.1 共享汽车发展模式

3.4.2 共享汽车市场规模

3.4.3 共享汽车发展布局

3.4.4 共享汽车发展重点

3.5 智能驾驶产业发展问题

3.6 智能驾驶产业发展对策分析

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2018-2022年智能驾驶最高层次——无人驾驶行业分析

4.1 无人驾驶汽车产业链分析

4.1.1 产业链机构分析

4.1.2 上下游企业分析

4.2 无人驾驶汽车发展阶段分析

4.2.1 技术研发阶段

4.2.2 小规模试验阶段

4.2.3 政策调整阶段

4.2.4 销量猛增阶段

4.3 2018-2022年无人驾驶行业发展综述

4.3.1 无人驾驶的可行性

4.3.2 无人驾驶发展回顾

4.3.3 无人驾驶竞争格局

4.3.4 无人驾驶SWOT分析

4.3.5 无人驾驶技术热点分析

4.3.6 无人驾驶汽车规模预测

4.4 无人驾驶行业投资分析

4.4.1 企业融资结构分析

4.4.2 细分领域融资状况

4.4.3 新兴企业投资加快

4.4.4 企业投资并购动态

4.5 无人驾驶投资壁垒分析

4.5.1 竞争壁垒

4.5.2 技术壁垒

4.5.3 资金壁垒

4.5.4 政策壁垒

4.5.5 风险提示

4.6 无人驾驶商业化路径及前景

4.6.1 商用车应用

4.6.2 乘用车应用

4.6.3 双驾双控并存

第五章2018-2022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

5.2 人机交互系统

5.2.1 人机交互系统的基本概况

5.2.2 人机交互系统的核心技术

5.2.3 人机交互系统的发展趋势

5.3 智能环境感知系统

5.3.1 环境感知系统的内涵

5.3.2 环境感知系统的构成

5.3.3 环境感知系统的硬件

5.3.4 环境感知技术的应用

5.4 辅助驾驶系统(ADAS)

5.4.1 ADAS系统模块构成

5.4.2 ADAS产业链分析

5.4.3 ADAS系统进入中国

5.4.4 ADAS系统需求预测

5.4.5 ADAS系统发展趋势

5.5 车联网(车载信息)系统

5.5.1 车联网系统内涵及特点

5.5.2 车联网系统的基本结构

5.5.3 车联网系统的结构体系

5.5.4 车联网产业链结构分析

5.5.5 车联网系统标准体系发布

5.6 车载导航系统

5.6.1 车载导航系统构成

5.6.2 车载导航系统需求空间

5.6.3 智能地图系统研发动态

5.6.4 高精地图成智能驾驶标配

5.6.5 高精车载地图竞争格局

5.6.6 高精车载地图行业壁垒

5.6.7 车载地图系统发展趋势

5.7 智能驾驶控制系统

5.7.1 智能驾驶的控制方法

5.7.2 智能驾驶的控制技术

5.7.3 电动转向控制系统

5.7.4 电子自动驻车制动系统

5.7.5 自动刹车紧急制动技术

5.7.6 智能倒车防碰撞系统

5.7.7 电子油门控制系统

5.8 智能驾驶决策规划系统

5.8.1 决策规划系统的层次划分

5.8.2 决策规划系统的体系结构

5.8.3 决策规划系统的关键环节

5.8.4 决策规划系统的技术方法

第六章2018-2022年智能驾驶基础技术分析

6.1 人工智能技术

6.1.1 技术基本概况

6.1.2 技术应用领域

6.1.3 产业规模分析

6.1.4 产业发展特征

6.1.5 应用于智能驾驶

6.1.6 典型应用方案

6.2 雷达传感技术

6.2.1 技术基本概况

6.2.2 技术应用领域

6.2.3 产业发展状况

6.2.4 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 产业运营状况

6.3.4 产业发展特点

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 技术基本概况

6.4.2 技术应用领域

6.4.3 产业发展状况

6.4.4 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技术基本介绍

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行业发展状况分析

7.2.1 5G产业链结构

7.2.2 5G产业政策环境

7.2.3 5G商用元年开启

7.2.4 5G商业模式分析

7.2.5 运营商建设规划

7.2.6 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 应用示范平台

7.3.5 应用案例分析

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 应用效益评估

第八章2018-2022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 智能公交车的发展案例

8.2.6 智能公交市场发展前景

8.3 智能卡车

8.3.1 智能卡车配置结构分析

8.3.2 智能卡车成为发展趋势

8.3.3 智能卡车逐步投放市场

8.3.4 企业加快智能卡车布局

8.3.5 智能挂车产品发布动态

8.3.6 智能卡车未来发展方向

8.4 智能物流车

8.4.1 物流车市场需求增长

8.4.2 智能驾驶助力物流升级

8.4.3 京东无人驾驶快递车

8.4.4 美团推出无人配送车

8.4.5 苏宁物流无人快递车

8.4.6 AGV智能物流车设备

8.4.7 AGV市场规模预测

第九章2018-2022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 Lyft公司

9.5.4 优步公司

9.5.5 滴滴公司

9.6 初创公司

9.6.1 蔚来汽车公司

9.6.2 景驰科技公司

9.6.3 禾赛科技公司

9.6.4 地平线机器人公司

第十章智能驾驶技术行业投资分析

10.1 投融资状况分析

10.1.1 智能驾驶投资规模

10.1.2 国外市场融资动态

10.1.3 国内市场融资动态

10.1.4 新兴投资力量崛起

10.1.5 企业投资合作趋势

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 汽车座舱电子市场空间

10.3 行业项目投资合作案例

10.3.1 项目基本概述

10.3.2 项目合作主体

10.3.3 项目合作内容

10.3.4 项目合作效益

10.4 投资风险分析

10.4.1 经济风险分析

10.4.2 政策法律风险

10.4.3 技术风险分析

10.4.4 社会普及风险

10.4.5 道德伦理风险

10.5 投资路径分析

10.5.1 智能驾驶的技术路线

10.5.2 智能驾驶的创新路线

10.5.3 智能驾驶的发展路径

10.5.4 运营用车或首先突破

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及格局分析

11.1.1 全球智能驾驶发展展望

11.1.2 国内相关政策环境利好

11.1.3 中国智能驾驶发展前景

11.1.4 智能驾驶未来竞争格局

11.2 2023-2028年中国智能驾驶行业预测分析

11.2.1 2023-2028年中国智能驾驶行业影响因素分析

11.2.2 2023-2028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 智能交通行业发展战略

12.1.2 智能驾驶汽车发展纲领

12.1.3 智能网联汽车发展规划

12.1.4 智能驾驶投资相关政策

12.1.5 智能汽车顶层设计推进

12.2 智能网联汽车技术标准体系分析

12.2.1 智能网联汽车的标准建设

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 标准体系的建设重点

12.2.6 标准体系落实的措施

12.2.7 标准体系的建设要点

12.3 智能驾驶路测逐步规范化发展

12.3.1 我国智能汽车路测政策演进

12.3.2 国内发布智能汽车路测规范

12.3.3 北京自动驾驶路测指导意见

12.3.4 上海自动驾驶路测指导意见

12.3.5 福建无人驾驶路测管理办法

12.3.6 重庆自动驾驶路测指导意见

12.3.7 长沙自动驾驶路测管理细则

12.3.8 长春自动驾驶路测指导意见

12.3.9 深圳自动驾驶路测指导意见

12.3.10 广州自动驾驶路测指导意见

12.3.11 天津自动驾驶路测指导意见

12.3.12 杭州自动驾驶路测管理细则

12.3.13 江苏自动驾驶路测管理细则

图表目录

图表 SAE对于智能驾驶的分级定义

图表 汽车驾驶的发展阶段

图表 用户对于智能驾驶接受意愿

图表 2018-2022年国内生产总值增长速度(季度同比)

图表 2022年主要商品出口数量、金额及其增长速度

图表 2022年主要商品进口数量、金额及其增长速度

图表 2022年对主要国家和地区货物进出口额及其增长速度

图表 2022年按领域分固定资产投资(不含农户)及其占比

图表 2022年分行业固定资产投资(不含农户)及其增长速度

图表 2022年固定资产投资新增主要生产与运营能力

更多图表见正文……

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研究方法

报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息,使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、产业链、竞争格局、进出口、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析行业市场环境、产业政策、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预判,助力企业商业决策。

数据来源

本公司数据来源主要是一手资料和二手资料相结合,本司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。

一手资料来源于我司调研部门对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,采访对象涉及企业CEO、营销总监、高管、技术负责人、行业专家、产业链上下游企业、分销商、代理商、经销商、相关投资机构等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。

二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等,根据具体行业,应用的二手信息来源具有一定的差异。二手信息渠道涉及SEC、公司年报、国家统计局、中国海关、WIND数据库、CEIC数据库、国研网、BvD ORBIS ASIA PACIFIC数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。

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