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滁州汽车自动驾驶项目实施方案(模板).docx

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  • 卖家[上传人]:泓***
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    • 泓域咨询/滁州汽车自动驾驶项目实施方案报告说明激光雷达:高等级自动驾驶必备传感器在类似于隧道,车库等弱光的环境,通过摄像头的算法实现L3甚至更高等级的自动驾驶在技术原理上存在一定的缺陷,而激光雷达则可以有效解决目前机械式激光雷达、混合固态激光雷达(MEMS)、固态激光雷达(OPA&FLASH)协同发展,根据TrendForce的数据,未来车载激光雷达将是激光雷达的主要应用场景,在2020和2025年市占率分别为60.0%和83.0%,其市场规模将从2020年的4.09亿美元上升至2025年的24.34亿美元,年复合增长率为42.9%根据谨慎财务估算,项目总投资23220.33万元,其中:建设投资18733.57万元,占项目总投资的80.68%;建设期利息440.51万元,占项目总投资的1.90%;流动资金4046.25万元,占项目总投资的17.43%项目正常运营每年营业收入41600.00万元,综合总成本费用34512.65万元,净利润5169.85万元,财务内部收益率15.34%,财务净现值2992.27万元,全部投资回收期6.60年本期项目具有较强的财务盈利能力,其财务净现值良好,投资回收期合理。

      综上所述,该项目属于国家鼓励支持的项目,项目的经济和社会效益客观,项目的投产将改善优化当地产业结构,实现高质量发展的目标本期项目是基于公开的产业信息、市场分析、技术方案等信息,并依托行业分析模型而进行的模板化设计,其数据参数符合行业基本情况本报告仅作为投资参考或作为学习参考模板用途目录第一章 行业发展分析 9一、 ADAS渗透率加速,带动车载摄像头高速发展 9二、 激光雷达——高等级自动驾驶必备传感器 11三、 车载CIS——智能驾驶下的千亿赛道 15第二章 项目概述 19一、 项目名称及建设性质 19二、 项目承办单位 19三、 项目定位及建设理由 21四、 报告编制说明 22五、 项目建设选址 24六、 项目生产规模 24七、 建筑物建设规模 24八、 环境影响 24九、 项目总投资及资金构成 25十、 资金筹措方案 25十一、 项目预期经济效益规划目标 25十二、 项目建设进度规划 26主要经济指标一览表 26第三章 项目投资主体概况 29一、 公司基本信息 29二、 公司简介 29三、 公司竞争优势 30四、 公司主要财务数据 31公司合并资产负债表主要数据 31公司合并利润表主要数据 32五、 核心人员介绍 32六、 经营宗旨 33七、 公司发展规划 34第四章 项目建设背景、必要性 36一、 单车搭配摄像头数量呈增加趋势 36二、 HUD——多信息时代人车交互窗口 37三、 项目实施的必要性 41第五章 建筑物技术方案 42一、 项目工程设计总体要求 42二、 建设方案 43三、 建筑工程建设指标 43建筑工程投资一览表 43第六章 选址方案分析 45一、 项目选址原则 45二、 建设区基本情况 45三、 推进关键核心技术攻坚战 50四、 激发人才创新活力 50五、 项目选址综合评价 51第七章 运营模式 52一、 公司经营宗旨 52二、 公司的目标、主要职责 52三、 各部门职责及权限 53四、 财务会计制度 56第八章 法人治理结构 62一、 股东权利及义务 62二、 董事 65三、 高级管理人员 70四、 监事 73第九章 发展规划分析 74一、 公司发展规划 74二、 保障措施 75第十章 进度规划方案 78一、 项目进度安排 78项目实施进度计划一览表 78二、 项目实施保障措施 79第十一章 原辅材料供应 80一、 项目建设期原辅材料供应情况 80二、 项目运营期原辅材料供应及质量管理 80第十二章 项目环保分析 82一、 编制依据 82二、 环境影响合理性分析 83三、 建设期大气环境影响分析 85四、 建设期水环境影响分析 88五、 建设期固体废弃物环境影响分析 88六、 建设期声环境影响分析 88七、 建设期生态环境影响分析 90八、 清洁生产 90九、 环境管理分析 92十、 环境影响结论 95十一、 环境影响建议 95第十三章 工艺技术方案 97一、 企业技术研发分析 97二、 项目技术工艺分析 99三、 质量管理 101四、 设备选型方案 102主要设备购置一览表 102第十四章 安全生产分析 104一、 编制依据 104二、 防范措施 107三、 预期效果评价 111第十五章 投资估算 112一、 投资估算的依据和说明 112二、 建设投资估算 113建设投资估算表 117三、 建设期利息 117建设期利息估算表 117固定资产投资估算表 119四、 流动资金 119流动资金估算表 120五、 项目总投资 121总投资及构成一览表 121六、 资金筹措与投资计划 122项目投资计划与资金筹措一览表 122第十六章 经济收益分析 124一、 基本假设及基础参数选取 124二、 经济评价财务测算 124营业收入、税金及附加和增值税估算表 124综合总成本费用估算表 126利润及利润分配表 128三、 项目盈利能力分析 128项目投资现金流量表 130四、 财务生存能力分析 131五、 偿债能力分析 132借款还本付息计划表 133六、 经济评价结论 133第十七章 项目招标、投标分析 135一、 项目招标依据 135二、 项目招标范围 135三、 招标要求 136四、 招标组织方式 136五、 招标信息发布 140第十八章 项目综合评价 141第十九章 附表附录 143建设投资估算表 143建设期利息估算表 143固定资产投资估算表 144流动资金估算表 145总投资及构成一览表 146项目投资计划与资金筹措一览表 147营业收入、税金及附加和增值税估算表 148综合总成本费用估算表 149固定资产折旧费估算表 150无形资产和其他资产摊销估算表 151利润及利润分配表 151项目投资现金流量表 152第一章 行业发展分析一、 ADAS渗透率加速,带动车载摄像头高速发展车用摄像头需求增长主要来源于ADAS系统的发展和普及。

      ADAS是自动驾驶的主流应用技术方案,其关键是视觉系统,通过感知道路环境增加驾驶员可见性,并在驾驶员疏忽时对危险情况做出反应,加大对行车安全的保障未来5年自动驾驶汽车出货量将保持高速增长,带动车载摄像头放量根据IDC,预计全球自动驾驶汽车合计出货量将能从2020年的2773.5万辆增至2024年的5424.7万辆,渗透率预计超过5成,2020-2024年CAGR达18.3%,其中L3级别2024年出货量或将达到约69万辆辅助驾驶成为汽车研发的重点方向,L1至L5级别越高自动化水平越高汽车自动化驾驶通常分为5个级别,L0即人工驾驶;L2半自动化驾驶较为普及,是大多数车型已经具备的功能;L3几乎能完成全部自动驾驶,目前仅有奥迪A8为已上市L3级别车型;L4只有在特定地段才需人工操纵其余时间告别驾驶员;L5纯自动驾驶目前还只停留在概念阶段,无需人类操作驾驶以及辨别路况将彻底改变人们出行观念通常L2级别的自动驾驶汽车会配备2颗以上摄像头,级别越高、功能越完善的车型则会配备更多的摄像头,未来L5级别的车型至少将装载11颗摄像头,需求持续提升相对于传统燃油车,电动车更加适合应用自动驾驶技术,优势在于:1)电机的响应速度更快,安全性更高;2)自动驾驶需要额外增加摄像头、雷达等电气设备,电动车使用这些设备的时候不需要油电转换,能量损耗低;3)传统燃油车的LIN、CAN总线网络在自动驾驶上已经无法应付过来了,需要升级到更快的MOST及车载以太网总线。

      燃油车由于平台化、模块化的重复利用,牵连众多,很难在架构上推倒重来国内外电动车领域的领头羊公司都是通过互联网精神树立品牌形象,在产品塑造上更加注重科技感,电动车电子化程度高,更加敢于应用先进的智能驾驶技术,车载镜头受益于这个电动车发展大浪潮将智能汽车自动驾驶分为5个阶段,分别为:辅助驾驶阶段(DA)、部分自动驾驶阶段(PA)、有条件自动驾驶阶段(CA)、高度自动驾驶阶段(HA)和完全自动驾驶阶段(FA)2020年发布的《智能网联汽车技术路线图2.0》中指出:在2025年,我国PA与CA级智能网联汽车市场份额占比应超50%L2+L3>50%);到2030年PA与CA级份额超70%,HA级网联汽车份额达到20%L2+L3>70%,L4>20%);到2035年,中国方案智能网联汽车产业体系更加完善,各类网联式高度自动驾驶车辆广泛运行于中国广大地区L3以上网联汽车广泛使用)根据Statista数据显示,全球ADAS市场规模预计从2015年的7.64亿美元提升至2023年的31.95亿美元规模,年复合增长率为19.58%根据HISMarkit的数据显示,中国2021年L2的级的网联汽车渗透率为20%,L3级则为0,如果在未来要实现上述条件:2025年L2与L3合计份额超过50%,2030年超70%,则仍有较大的市场空间。

      全球ADAS渗透率加速,2025年全球仅有14%车辆不具备ADAS根据RolandBerger研究预测,预计到2025年全球所有地区40%车辆具有L1级功能,L2及更高的功能车辆占比将达到45%,在全球范围内将仅有14%的车辆没有实现ADAS功能在具体ADAS功能中,根据RolandBerger数据预测,2025年L1~L2级别的功能渗透率将较2020年有较大提升,而L3及以上的ADAS功能将进入大众视野中,其中HWP、远程泊车的渗透率将达到9%,全自动驾驶的渗透率也将达到1%而全球ADAS渗透率的加速,势必将带动车载摄像头、激光雷达等细分行业上下游的景气程度,祥光产业链中的公司或将从中深度获利二、 激光雷达——高等级自动驾驶必备传感器面对复杂环境,激光雷达具有优势对于自动驾驶,目前市场上存在两个方案:视觉为主的方案:以摄像头为主,能够感知丰富的外部环境并且较为完整地识别物体的整体外形及构造,但是容易受到外部环境光的影响目前主要车企以特斯拉为主激光雷达方案:以激光雷达为主,使用激光探测周围环境并构成高分辨率的三维图像,随后与毫米波雷达,摄像头等设备协同完成自动驾驶优势在于监测距离较视觉方案更长、精度更高并且不受外部环境光的影响。

      但是当遇到极端雨、雪、雾霾天气时会影响到其发射光束,从而影响内部的三维构图,同时激光雷达后期维修费用较高无可否认的是,在面对相对复杂的场景时,激光雷达具有绝对的优势,并且难以被替代在类似于隧道,车库等弱光的环境,通过摄像头的算法实现L3甚至更高等级的自动驾驶在技术原理上存在一定的缺陷,而激光雷达则可以有效解决同时摄像头+毫米波的组合在应对汽车高速场景时,对于非标准静态的物体也有一定的识别障碍,这也是为什么特斯拉在全球范围内偶尔会出现一些由于自动驾驶带来的事故的原因激光雷达根据结构,可以分为机械式激光雷达、混合固态激光雷达(MEMS)、固态激光雷达(OPA&FLASH):机械式激光雷达技术目前相对成熟其发射系统和接受系统通过旋转发射头,实现激光有线到面的转变,并且形成多个竖直方向的多面激光排布,达到动态扫描并动态接受的目的但由于其成本较高、装配复杂同时存在光路调试等过程,同时由于不停旋转,在行车环境下没有足够的可靠性。

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