中国 汽车 自动驾驶 行业市场 现状分析 投资方向 研究报告1概论 自动驾驶是汽车产业与人工智能、物联网、高性能计算等新一代信息技术深度融合的产物,

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2018-2023年中国汽车自动驾驶行业市场现状分析及投资方向研究报告

字体大小: 2017-09-11 09:20  来源:中国报告网

  • 【报告名称】2018-2023年中国汽车自动驾驶行业市场现状分析及投资方向研究报告
  • 【关 键 字】中国 汽车 自动驾驶 行业市场 现状分析 投资方向 研究报告
  • 【出版日期】2017
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中国报告网提示:1概论 自动驾驶是汽车产业与人工智能、物联网、高性能计算等新一代信息技术深度融合的产物,

       1概论

       自动驾驶是汽车产业与人工智能、物联网、高性能计算等新一代信息技术深度融合的产物,是当前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向,已成为各国争抢的战略制高点。本文重点介绍自动驾驶涉及的技术、标准,以及国内外测试、部署方面的进展和趋势。

       2自动驾驶技术及分类

       2.1自动驾驶技术分级


       自动驾驶技术分为多个等级,目前国内外产业界采用较多的为美国汽车工程师协会(SAE)和美国高速公路安全管理局(NHTSA)推出的分类标准。按照SAE的标准,自动驾驶汽车视智能化、自动化程度水平分为6个等级:无自动化(L0)、驾驶支援(L1)、部分自动化(L2)、有条件自动化(L3)、高度自动化(L4)和完全自动化(L5)。两种不同分类标准的主要区别在于完全自动驾驶场景下,SAE更加细分了自动驾驶系统作用范围。

表:自动驾驶技术分级标准

 
资料来源:公开资料,中国报告网整理

       2.2自动驾驶技术路线

       在自动驾驶技术方面,有两条不同的发展路线:“渐进演化”的路线

       也就是在今天的汽车上逐渐新增一些自动驾驶功能,如特斯拉、宝马、奥迪、福特等车企均采用此种方式,这种方式主要利用传感器,通过车车通信(V2V)、车云通信实现路况的分析。

       完全“革命性”的路线即从一开始就是彻彻底底的自动驾驶汽车,如谷歌和福特公司正在一些结构化的环境里测试的自动驾驶汽车,这种路线主要依靠车载激光雷达、电脑和控制系统实现自动驾驶。从应用场景来看,第一种方式更加适合在结构化道路上测试;第二种方式除结构化道路外,还可用于军事或特殊领域。

       2.3自动驾驶涉及的软硬件

       (1)传感器

       传感器相当于自动驾驶汽车的眼睛。通过传感器,自动驾驶汽车能够识别道路、其他车辆、行人障碍物和基础交通设施。按照自动驾驶的不同技术路线,传感器可分为激光雷达、传统雷达和摄像头3种。

       激光雷达是目前被采用比例最大的设备,Google、百度、Uber等公司的自动驾驶技术目前都依赖于它,这种设备被架在汽车的车顶上,能够用激光脉冲对周围环境进行距离检测,并结合软件绘制3D图,从而为自动驾驶汽车提供足够多的环境信息。激光雷达具有准确快速的识别能力,唯一缺点在于造价高昂(平均价格在8万美元/台)导致量产汽车中难以使用该技术。

       传统雷达和摄像头由于激光雷达的高昂价格,走实用性技术路线的车企纷纷转向传统雷达和摄像头作为传感器替代方案,如著名的电动汽车生产企业特斯拉,采用的方案就是雷达和单目摄像头,国际知名厂商为Mobileye等。

       其硬件原理与目前车载的ACC自适应巡航系统类似,依靠覆盖汽车周围360°视角的摄像头及前置雷达来识别三维空间信息,从而确保交通工具之间不会互相碰撞。虽然这种传感器方案成本较低、易于量产,但对于摄像头的识别能力具有很高的要求:单目摄像头需要建立并不断维护庞大的样本特征数据库,如果缺乏待识别目标的特征数据,就会导致系统无法识别以及测距,很容易导致事故的发生;而双目摄像头可直接对前方景物进行测距,但难点在于计算量大,需要提高计算单元性能。

       (2)高精度地图

       自动驾驶技术对于车道、车距、路障等信息的依赖程度更高,需要更加精确的位置信息,是自动驾驶车辆对环境理解的基础。随着自动驾驶技术不断进化升级,为了实现决策的安全性,需要达到厘米级的精确程度。如果说传感器向自动驾驶车辆提供了直观的环境印象,那么高精度地图则可以通过车辆准确定位,将车辆准确地还原在动态变化的立体交通环境中。

       (3)V2X

       指的是车辆与周围的移动交通控制系统实现交互的技术,X可以是车辆,可以是红绿灯等交通设施,也可以是云端数据库,最终目的都是为了帮助自动驾驶车辆掌握实时驾驶信息和路况信息,结合车辆工程算法做出决策,是自动驾驶车辆迈向无人驾驶阶段的关键。

       (4)AI算法

       AI算法是支撑自动驾驶技术最关键的部分,目前主流自动驾驶公司都采用了机器学习与人工智能算法来实现。海量的数据是机器学习以及人工智能算法的基础,通过此前提到的传感器、V2X设施和高精度地图信息所获得的数据,以及收集到的驾驶行为、驾驶经验、驾驶规则、案例和周边环境的数据信息,不断优化的算法能够识别并最终规划路线、操纵驾驶。

       3国内外发展情况及趋势

       从自动驾驶国内外整个发展情况来看,美、德引领自动驾驶产业发展大潮,日本、韩国迅速觉醒,我国呈追赶态势。具体而言,体现出以下几个趋势:

       (1)以尽快商用为目标,加快推进路面测试和法规出台

       在路面测试方面,美、德、日、韩以及我国均积极推进路测,作为自动驾驶汽车应用的基础。

       从国际上来看

       各国纷纷将2020年作为重要时间节点,希望届时实现自动驾驶汽车全面部署。美国在州层面积极进行自动驾驶立法,截至2016年底,16个州通过相关法案或行政令,明确测试条件和要求,允许企业在州层面展开路面测试。德国政府2015年已允许在连接慕尼黑和柏林的A9高速公路上开展自动驾驶汽车测试项目,交通运输部门于2017年3月向柏林的Diginet-PS自动驾驶试点项目发放补贴,用于开发处理系统并提供自动驾驶的实时交通信息。日本Nissan公司已经在东京、硅谷和伦敦测试了旗下的自动驾驶汽车LEAF,希望尽快积累安全测试记录。韩国目前已颁发13张自动驾驶测试许可,计划于2020年前商业化3级自动驾驶汽车。

       从我国来看

       工业和信息化部2016年在上海开展上海智能网联汽车试点示范;在浙江、北京—河北、重庆、吉林、湖北等地开展“基于宽带移动互联网的智能汽车、智慧交通应用示范”,推进自动驾驶测试工作。北京已出台智能汽车与智慧交通应用示范5年行动计划,将在2020年底完成北京开发区范围内所有主干道路智慧路网改造,分阶段部署1000辆全自动驾驶汽车的应用示范。

       江苏于2016年11月与工业和信息化部、公安部签订三方合作协议,共建国家智能交通综合测试基地。

       (2)以网联汽车为方向,推动系统研发和通信标准统一

       从目前产业趋势来看

       多数企业采取了网联汽车(ConnectedCars)的发展路径,加快芯片处理能力、自动驾驶认知系统研发,推动统一车辆通信标准的出台。

       从研发方面来看

       德国博世集团和NVIDIA正在合作开发一个人工智能自动驾驶系统,NVIDIA提供深度学习软件和硬件,BoschAI将基于NVIDIADrivePX技术以及该公司即将推出的超级芯片Xavier,届时可提供第4级自动驾驶技术。IBM宣布其科学家获得了一项机器学习系统的专利,可以在潜在的紧急情况下动态地改变人类驾驶员和车辆控制处理器之间的自主车辆控制权,从而预防事故的发生。

       从车辆通信标准方面来看

       LTE-V、5G等通信技术将成为自动驾驶车辆通信标准的关键,为自动驾驶提供高速率、低时延的网络支撑。一方面,国内外协同推进LTE-V2X成为3GPP4.5G重要发展方向。大唐、华为、中国移动、中国信息通信研究院等合力推动,在V2V、V2I的标准化工作方面取得了积极进展;另一方面,LTE-V2X技术随着自动驾驶需求的发展正逐步向5GV2X演进。5G、V2X专用通信可将感知范围扩展到车载传感器工作边界以外的范围,实现安全高带宽业务应用和自动驾驶,完成汽车从代步工具向信息平台、娱乐平台的转化,有助于进一步丰富业务情景。当前,5G汽车协会(5GAA)和欧洲汽车与电信联盟(EATA)签署了谅解备忘录,将共同推进C-V2X产业,使用基于蜂窝的通信技术的标准化、频谱和预部署项目。中国移动与北汽、通用、奥迪等合作推动5G联合创新,华为则与宝马、奥迪等合作推动基于5G的服务开发。此外,工业和信息化部组织起草的智能网联汽车标准体系方案即将对外发布,车联网标准体系也在逐步完善,对于智能网联汽车发展至关重要。

       (3)以创新业态为引领,互联网企业成为重要驱动力量

       互联网企业天生具有业务创新和发展的基因,目前也纷纷涉足自动驾驶行业,成为了行业重要的驱动力量。美国方面,谷歌公司2009年已开始无人驾驶企业研发,2015年12月—2016年12月在加州道路上共行驶记录635868英里,不仅是加州测试里程最多的企业,也是系统停用率最低的企业。

       美国第一大网约车服务商Uber已在匹兹堡、坦佩、旧金山和加州获准进行无人驾驶路测,第二大网约车服务商Lyft也于2016年9月公布自动驾驶汽车三阶段发展计划,目前也已在匹兹堡开展测试。苹果公司也于2017年4月刚刚获得加州测试许可证。

       韩国方面,刚刚批准韩国互联网公司Naver在公路上测试自动驾驶汽车,成为第13家获得许可的自动驾驶汽车研发企业,计划于2020年前商业化3级自动驾驶汽车。

       从我国来看,百度公司也于2016年9月获得了在美国加州的测试许可,11月在浙江乌镇开展普通开放道路的无人车试运营。其总裁兼首席运营官陆奇更是于2017年4月19日发布了“Apollo”计划,计划将公司掌握的自动驾驶技术向业界开放,将开放环境感知、路径规划、车辆控制、车载操作系统等功能的代码或能力,并且提供完整的开发测试工具,目的是进一步降低无人车的研发门槛,促进技术的快速普及。腾讯于2016年下半年成立自动驾驶实验室,依托360°环视、高精度地图、点云信息处理以及融合定位等方面技术积累,聚焦自动驾驶核心技术研发。阿里、乐视等也纷纷与上汽等车企合作开发互联网汽车。

       (4)以企业并购为突破,初创企业和领军企业成为标的

       自动驾驶发展较快的企业所并购的主要对象为掌握自动驾驶关键技术的领军企业或初创企业。

       2016年7月,通用公司以超过10亿美元价格收购了硅谷创业公司CruiseAutomation,后者研发的RP-1高速公路自动驾驶系统具备高度自动化驾驶应用潜力。

       2017年3月,英特尔以153亿美元收购以色列科技企业Mobileye,后者致力于研发与自动驾驶有关的软硬件系统,是特斯拉、宝马等公司驾驶辅助系统的主要摄像头供应商,掌握一系列图像识别方面的专利。

       优步公司2015年收购了提供位置API的创业公司deCarta,还从微软Bing部门获取了精通图像和数据收集的员工。

       2017年4月,百度宣布全资收购一家专注于机器视觉软硬件解决方案的美国科技公司xPerception,该公司对面向机器人、AR/VR、智能导盲等行业客户提供以立体惯性相机为核心的机器视觉软硬件产品,可实现智能硬件在陌生环境中对自身的定位、对空间三维结构的计算和路径规划。据业界分析,百度此举可能为了加强视觉感知领域的软硬件能力。

       总的来看,收购领军企业或具有潜力的初创企业,可迅速加快自身自动驾驶技术的积累,形成竞争优势。

       中国报告网发布的《2018-2023年中国汽车自动驾驶行业市场现状分析及投资方向研究报告》内容严谨、数据翔实,更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展动向、市场前景、正确制定企业竞争战略和投资策略。本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据,以及我中心对本行业的实地调研,结合了行业所处的环境,从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。它是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势,洞悉行业竞争格局,规避经营和投资风险,制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一。本报告是全面了解行业以及对本行业进行投资不可或缺的重要工具。
       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。
目录
第一章汽车自动驾驶行业相关概述
1.1汽车自动驾驶行业相关定义
1.1.1汽车自动驾驶定义
1.1.2自动驾驶汽车定义
1.2最近3-5年中国汽车自动驾驶行业市场特点分析
1.2.1赢利性
1.2.2成长速度
1.2.3附加值的提升空间
1.2.4进入壁垒/退出机制
1.2.5风险性
1.2.6行业周期
1.2.7竞争激烈程度指标


第二章汽车自动驾驶行业发展环境分析
2.1汽车自动驾驶行业政治法律环境
2.1.1行业主管单位及监管体制
2.1.2行业相关法律法规及政策
2.1.3政策环境对行业的影响
2.2汽车自动驾驶行业经济环境分析
2.2.1国际宏观经济分析
2.2.2国内宏观经济分析
2.2.3宏观经济环境对行业的影响分析
2.3汽车自动驾驶行业社会环境分析
2.3.1使用无人驾驶汽车意愿
2.3.2无人驾驶汽车使用场景


第三章汽车自动驾驶行业基础技术分析
3.1无人驾驶汽车技术概况
3.1.1无人驾驶汽车的关键技术
3.1.2无人驾驶汽车的基础设备
3.1.3无人驾驶客车的核心技术
3.2感知技术
3.2.1感知系统介绍
3.2.2RFID技术的工作原理
3.2.3传感技术
3.2.4摄像头系统
3.2.5雷达系统
3.2.6高精度地图
3.3控制系统
3.3.1系统的基本内容
3.3.2计算处理系统
3.3.3电动转向系统
3.3.4电子自动驻车制动系统
3.3.5自动刹车紧急制动技术
3.3.6倒车防碰撞系统
3.3.7电子油门系统
3.4互联技术
3.4.1汽车互联体系
3.4.2车载V2X模块
3.4.3车载LTE-Fi模块
3.5ADAS辅助驾驶系统
3.5.1驾驶员辅助技术
3.5.2ADAS的传感器
3.5.3ADAS预防碰撞系统
3.5.4ADAS系统发展趋势
3.6人工智能技术
3.6.1人工智能的内涵及分类
3.6.2人工智能的产业链分析
3.6.3人工智能发展的新阶段
3.6.4人工智能助力无人驾驶
3.6.5人工智能市场规模预测


第四章2017年汽车自动驾驶领域车联网应用分析
4.1智能交通的发展概述
4.1.1智慧交通的主要内容
4.1.2发展智慧交通的重要意义
4.1.3智能交通的主要应用领域
4.1.4智能交通市场的发展规模
4.1.5智能交通市场发展格局
4.1.6智能交通行业获政策支持
4.22017年车联网技术及行业综况
4.2.1车联网的内涵及特点
4.2.2车联网系统的基本结构
4.2.3车联网的互联结构体系
4.2.4车联网行业发展进程分析
4.2.5车联网的产业链正在形成
4.2.6相关政策推动车联网发展
4.2.7车联网发展驱动因素分析
4.3车联网技术应用于无人驾驶领域
4.3.1车联网是智能交通的基础
4.3.2车联网成为无人驾驶争夺口
4.3.3车联网将助力无人驾驶实现
4.3.4车联网与无人驾驶融合发展
4.4基于车联网的无人驾驶系统设计
4.4.1应用车联网技术的无人驾驶系统
4.4.2无人驾驶汽车嵌入车联网平台设计
4.4.3基于车联网无人驾驶汽车应用设计
4.5车联网与相关技术的融合
4.5.1中心云支持的最佳路线实时规划
4.5.2路侧云的视频监控与分布式存储
4.5.3车载云支持的合作上传与下载
4.5.4大数据技术在车联网的应用形式
4.5.5基于移动互联网的车联网架构
4.6车联网未来发展趋势分析
4.6.1车联网的电商化发展趋势
4.6.2车联网逐步实现跨界合作
4.6.3车联网进一步创新服务
4.6.4车联网最终迈向无人驾驶


第五章全球汽车自动驾驶行业发展状况分析
5.1全球汽车自动驾驶行业发展分析
5.1.1全球汽车自动驾驶行业发展周期
5.1.2全球汽车自动驾驶行业发展现状
5.1.3全球汽车自动驾驶行业竞争格局
5.1.4全球汽车自动驾驶行业前景与趋势
1、行业发展前景预测
2、行业发展趋势预测
5.2主要国家汽车自动驾驶行业发展分析
5.2.1美国汽车自动驾驶行业发展分析
1、美国汽车自动驾驶行业发展现状
2、美国汽车自动驾驶行业市场格局
3、美国汽车自动驾驶行业发展规划
5.2.2德国汽车自动驾驶行业发展分析
1、德国汽车自动驾驶行业发展现状
2、德国汽车自动驾驶行业市场格局
3、德国汽车自动驾驶行业发展规划
5.2.3法国汽车自动驾驶行业发展分析
1、法国汽车自动驾驶行业发展现状
2、法国汽车自动驾驶行业市场格局
3、法国汽车自动驾驶行业发展规划
5.2.4英国汽车自动驾驶行业发展分析
1、英国汽车自动驾驶行业发展现状
2、英国汽车自动驾驶行业市场格局
3、英国汽车自动驾驶行业发展规划
5.2.5瑞典汽车自动驾驶行业发展分析
1、瑞典汽车自动驾驶行业发展现状
2、瑞典汽车自动驾驶行业市场格局
5.2.6日本汽车自动驾驶行业发展分析
1、日本汽车自动驾驶行业发展现状
2、日本汽车自动驾驶行业市场格局
3、日本汽车自动驾驶行业发展规划
5.2.7韩国汽车自动驾驶行业发展分析
1、韩国汽车自动驾驶行业发展现状
2、韩国汽车自动驾驶行业市场格局
3、韩国汽车自动驾驶行业发展规划
5.2.8新加坡汽车自动驾驶行业发展分析
1、新加坡汽车自动驾驶行业发展现状
2、新加坡汽车自动驾驶行业发展规划


第六章中国汽车自动驾驶行业发展概述
6.1中国汽车自动驾驶行业发展状况分析
6.1.1中国汽车自动驾驶行发展概况
6.1.2中国汽车自动驾驶行发展特点
6.22017年汽车自动驾驶行业发展现状
6.2.12017年汽车自动驾驶行业市场规模
6.2.22017年汽车自动驾驶行业发展现状
6.32018-2023年中国汽车自动驾驶行业面临的困境及对策
6.3.1汽车自动驾驶行业发展面临的瓶颈及对策分析
1、汽车自动驾驶行业面临的瓶颈
2、汽车自动驾驶行业发展对策分析
6.3.2汽车自动驾驶企业发展存在的问题及对策
1、汽车自动驾驶企业发展存在的不足
2、汽车自动驾驶企业发展策略

第七章中国汽车自动驾驶行业市场竞争格局分析
7.1中国汽车自动驾驶行业竞争格局分析
7.1.1汽车自动驾驶行业区域分布格局
7.1.2汽车自动驾驶行业企业规模格局
7.1.3汽车自动驾驶行业企业性质格局
7.2中国汽车自动驾驶行业竞争五力分析
7.2.1汽车自动驾驶行业上游议价能力
7.2.2汽车自动驾驶行业下游议价能力
7.2.3汽车自动驾驶行业新进入者威胁
7.2.4汽车自动驾驶行业替代产品威胁
7.2.5汽车自动驾驶行业现有企业竞争
7.3中国汽车自动驾驶行业竞争SWOT分析
7.3.1汽车自动驾驶行业优势分析(S)
7.3.2汽车自动驾驶行业劣势分析(W)
7.3.3汽车自动驾驶行业机会分析(O)
7.3.4汽车自动驾驶行业威胁分析(T)
7.4中国汽车自动驾驶行业重点企业竞争策略分析




第八章汽车自动驾驶行业领先企业竞争力分析
8.1北京四维图新科技股份有限公司竞争力分析
(1)企业概况
(2)主营业务情况分析
(3)公司运营情况分析
(4)公司优劣势分析
8.2浙江亚太机电股份有限公司竞争力分析
(1)企业概况
(2)主营业务情况分析
(3)公司运营情况分析
(4)公司优劣势分析
8.3天泽信息产业股份有限公司竞争力分析
(1)企业概况
(2)主营业务情况分析
(3)公司运营情况分析
(4)公司优劣势分析
8.4深圳市索菱实业股份有限公司竞争力分析
(1)企业概况
(2)主营业务情况分析
(3)公司运营情况分析
(4)公司优劣势分析
8.5广东盛路通信科技股份有限公司竞争力分析
(1)企业概况
(2)主营业务情况分析
(3)公司运营情况分析
(4)公司优劣势分析
8.6国睿科技股份有限公司竞争力分析
(1)企业概况
(2)主营业务情况分析
(3)公司运营情况分析
(4)公司优劣势分析
8.7宁波均胜电子股份有限公司竞争力分析
(1)企业概况
(2)主营业务情况分析
(3)公司运营情况分析
(4)公司优劣势分析
8.8北京荣之联科技股份有限公司竞争力分析
(1)企业概况
(2)主营业务情况分析
(3)公司运营情况分析
(4)公司优劣势分析
8.9江苏保千里视像科技集团股份有限公司竞争力分析
(1)企业概况
(2)主营业务情况分析
(3)公司运营情况分析
(4)公司优劣势分析
8.10浙江万安科技股份有限公司竞争力分析
(1)企业概况
(2)主营业务情况分析
(3)公司运营情况分析
(4)公司优劣势分析

第九章2018-2023年中国汽车自动驾驶行业发展趋势与前景分析
9.12018-2023年中国汽车自动驾驶市场发展前景
9.1.12018-2023年汽车自动驾驶市场发展潜力
9.1.22018-2023年汽车自动驾驶市场发展前景展望
9.22018-2023年中国汽车自动驾驶市场发展趋势预测
9.2.12018-2023年汽车自动驾驶行业发展趋势
9.2.22018-2023年汽车自动驾驶市场规模预测
9.32018-2023年中国汽车自动驾驶行业供需预测
9.3.12018-2023年中国汽车自动驾驶行业供给预测
9.3.22018-2023年中国汽车自动驾驶行业需求预测
9.3.32018-2023年中国汽车自动驾驶供需平衡预测
9.4影响企业经营的关键趋势
9.4.1行业发展有利因素与不利因素
9.4.2需求变化趋势及新的商业机遇预测
10.4.3政策开放对汽车自动驾驶行业的影响
10.4.4互联网+背景下汽车自动驾驶行业的发展趋势


第十章2018-2023年中国汽车自动驾驶行业投资前景
10.1汽车自动驾驶行业投资现状分析
10.2汽车自动驾驶行业投资特性分析
10.2.1汽车自动驾驶行业进入壁垒分析
10.2.2汽车自动驾驶行业盈利模式分析
10.2.3汽车自动驾驶行业盈利因素分析
10.3汽车自动驾驶行业投资机会分析
10.3.1产业链投资机会
10.3.2重点区域投资机会
10.3.3产业发展的空白点分析
10.4汽车自动驾驶行业投资风险分析
10.4.1汽车自动驾驶行业政策风险
10.4.2宏观经济风险
10.4.3市场竞争风险
10.4.4关联产业风险
10.4.5技术研发风险
10.4.6其他投资风险
10.5国家战略下企业的投资机遇
10.5.1“互联网+”投资机遇
10.5.2“中国制造2025”投资机遇
10.5.3企业投资问题和投资策略
10.6汽车自动驾驶行业投资潜力与建议
10.6.1汽车自动驾驶行业投资潜力分析
10.6.2汽车自动驾驶行业最新投资动态
10.6.3汽车自动驾驶行业投资机会与建议

第十一章研究结论及建议
11.1研究结论
11.2建议

图表目录
图表:国内生产总值及其增长速度
图表:三次产业增加值占国内生产总值比重
图表:人口数及其构成
图表:城镇新增就业人数
图表:全员劳动生产率
图表:居民消费价格月度涨跌幅度
图表:居民消费价格比涨跌幅度
图表:新建商品住宅月环比价格上涨、持平、下降城市个数变化情况
图表:全国一般公共预算收入
图表:国家外汇储备
图表:粮食产量
图表:全部工业增加值及增长速度


(GYZJY)
图表详见正文
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