华西证券-计算机行业:L3立法首落地,自动驾驶迈入新阶段-220707

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日期:2022-07-07 20:03:42 研报出处:华西证券
行业名称:计算机行业
研报栏目:行业分析 刘泽晶  (PDF) 4 页 571 KB 分享者:烹**鲜 推荐评级:推荐
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研究报告内容
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  事件概述:

  7月5日,深圳市第七届人民代表大会常务委员会发布公告,《公告》指出,深圳市第七届人民代表大会常务委员会第十次会议通过了《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》,自2022年8月1日起施行。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】

  分析与判断:

  国内首部L3法规落地,开放L3准入,明确事故权责认定。http://www.hibor.com.cn(慧博投研资讯)

  1、明确L3、L4、L5级自动驾驶认定:L3即有条件的自动驾驶,是指自动驾驶系统可以在设计运行条件下完成动态驾驶任务,在自动驾驶系统提出动态驾驶任务接管请求时,驾驶人应当响应该请求并立即接管车辆。

  2、扩大路测范围:(1)法规内容:市人民政府可以选择车路协同基础设施较为完善的行政区全域开放道路测试、示范应用,探索开展商业化运营试点。在全域开放的行政区开展道路测试、示范应用的具体办法由所在区人民政府另行制定,报市人民政府批准后公布实施。政策解读:扩大路测范围为行政区全域,具体办法需要后续单独制定;为算法训练提供更多长尾场景数据,L3技术进化有望加速。(2)完全自动驾驶的智能网联汽车可以不具有人工驾驶模式和相应装置,可以不配备驾驶人。但是,无驾驶人的完全自动驾驶智能网联汽车只能在市公安机关交通管理部门划定的区域、路段行驶。政策解读:规定测试区域可不设置现场安全员。

  3、设置准入产品名录:法规内容:市工业和信息化部门应当根据智能网联汽车产品生产者的申请,将符合深圳市地方标准的智能网联汽车产品列入深圳市智能网联汽车产品目录,并向社会公布。列入国家汽车产品目录或者深圳市智能网联汽车产品目录的智能网联汽车,并取得相关准入后,可以销售,可以上道路行驶。违规路测、销售的,处扣押、没收、罚款等处罚。市工业和信息化部门可以对准入的智能网联汽车产品设置使用范围、应用场景等限制性措施。政策解读:设置“深圳市智能网联汽车产品目录”为准入,准许L3级别网联车销售、备案升级,并可以在规定的使用范围内使用脱手行驶功能。

  4、安全角度完善上路行驶细则:法规内容:有条件自动驾驶和高度自动驾驶的智能网联汽车在自动驾驶模式下行驶时,驾驶人应当处于车辆驾驶座位上,监控车辆运行状态和周围环境,随时准备接管车辆。智能网联汽车产品生产者应当为车辆配置自动驾驶模式外部指示灯,智能网联汽车在自动驾驶模式下行驶时应当开启外部指示灯,向道路上的其他车辆和行人发出明显的安全提示。政策解读:从安全角度出发完善了行驶细则,有条件自动驾驶下驾驶人有义务监控车辆及准备随时接管;智能网联汽车上路行驶时需具备明显辨识性;为后续其他省份提供了借鉴模板。

  5、发展车路协同基础设施:法规内容:市人民政府可以选择车路协同基础设施较为完善的行政区全域开放道路测试、示范应用,探索开展商业化运营试点。鼓励有条件的智能网联汽车相关企业建设道路和交通场景仿真模拟平台,对智能网联汽车的自动驾驶系统进行仿真测试和技术验证。政策解读:带动车路协同基础设施建设、智慧交通平台建设加速。

  6、网络安全和数据保护备受关注:法规内容:协调网联汽车产品、服务及其供应链的网络安全风险监督管理工作,建立网络安全评估和管理机制,制定数据安全管理制度和隐私保护方案。政策解读:车载相关数据安全问题始终备受重视。

  7、事故权责认定:有驾驶人的智能网联汽车发生交通事故造成损害,属于该智能网联汽车一方责任的,由驾驶人承担赔偿责任。完全自动驾驶的智能网联汽车在无驾驶人期间发生交通事故造成损害,属于该智能网联汽车一方责任的,由车辆所有人、管理人承担赔偿责任;因智能网联汽车存在缺陷造成损害的,可依法向生产者、销售者请求赔偿。

  智能驾驶产业加速迎来标志性节点,有望实质性推动产业加速。

  深圳条例为我国L3准入及立法提供了标准和样板,后续其他地区有望加速跟进。智能驾驶汽车市场被进一步激活,有望形成L3功能开启→真实驾驶数据收集→长尾场景完善→算法进化迭代→自动驾驶功能体验改进→促进L3进一步推广的正循环。目前头部新势力等车企已经做好城市NOA布局,相关车型已蓄势待发,我们预计产业将在2-3年内完成由L2+到L3、L4的飞跃。

  投资建议:

  智能驾驶产业加速,相关车路协同/软件搭建/驾驶域控/激光雷达/高精地图/数据合规等产业链公司均有望受益,核心推荐中科创达、德赛西威、四维图新,其他受益标的包括光庭信息、虹软科技、东软集团、道通科技、千方科技等。

  风险提示

  智能驾驶技术发展不及预期、相关政策推进不及预计、全球汽车芯片供应紧张风险、宏观经济下滑风险等。

  

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