《十堰激光雷达推广项目建议书》由会员分享，可在线阅读，更多相关《十堰激光雷达推广项目建议书（132页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、泓域咨询/十堰激光雷达推广项目建议书目录第一章 市场预测7一、 多传感器融合趋势7二、 激光雷达行业下游应用8三、 激光雷达发展历程9第二章 背景、必要性分析12一、 激光雷达产业阶段12二、 激光雷达14三、 区位战略定位16四、 项目实施的必要性18第三章 总论20一、 项目名称及投资人20二、 编制原则20三、 编制依据20四、 编制范围及内容21五、 项目建设背景22六、 结论分析25主要经济指标一览表27第四章 建筑工程可行性分析29一、 项目工程设计总体要求29二、 建设方案29三、 建筑工程建设指标30建筑工程投资一览表31第五章 建设规模与产品方案32一、 建设规模及主要建设内
2、容32二、 产品规划方案及生产纲领32产品规划方案一览表33第六章 选址方案分析34一、 项目选址原则34二、 建设区基本情况34三、 坚持创新驱动发展，全面塑造发展新优势38四、 项目选址综合评价40第七章 发展规划分析42一、 公司发展规划42二、 保障措施43第八章 法人治理46一、 股东权利及义务46二、 董事50三、 高级管理人员56四、 监事58第九章 运营模式60一、 公司经营宗旨60二、 公司的目标、主要职责60三、 各部门职责及权限61四、 财务会计制度64第十章 组织机构管理72一、 人力资源配置72劳动定员一览表72二、 员工技能培训72第十一章 原辅材料及成品分析75一
3、、 项目建设期原辅材料供应情况75二、 项目运营期原辅材料供应及质量管理75第十二章 节能方案76一、 项目节能概述76二、 能源消费种类和数量分析77能耗分析一览表78三、 项目节能措施78四、 节能综合评价79第十三章 环境保护方案80一、 环境保护综述80二、 建设期大气环境影响分析80三、 建设期水环境影响分析80四、 建设期固体废弃物环境影响分析81五、 建设期声环境影响分析81六、 环境影响综合评价82第十四章 安全生产分析83一、 编制依据83二、 防范措施85三、 预期效果评价89第十五章 投资估算91一、 投资估算的依据和说明91二、 建设投资估算92建设投资估算表96三、
4、建设期利息96建设期利息估算表96固定资产投资估算表97四、 流动资金98流动资金估算表99五、 项目总投资100总投资及构成一览表100六、 资金筹措与投资计划101项目投资计划与资金筹措一览表101第十六章 经济效益分析103一、 基本假设及基础参数选取103二、 经济评价财务测算103营业收入、税金及附加和增值税估算表103综合总成本费用估算表105利润及利润分配表107三、 项目盈利能力分析107项目投资现金流量表109四、 财务生存能力分析110五、 偿债能力分析110借款还本付息计划表112六、 经济评价结论112第十七章 招标及投资方案113一、 项目招标依据113二、 项目招标
5、范围113三、 招标要求114四、 招标组织方式114五、 招标信息发布114第十八章 项目风险分析115一、 项目风险分析115二、 项目风险对策117第十九章 总结分析119第二十章 附表附件121建设投资估算表121建设期利息估算表121固定资产投资估算表122流动资金估算表123总投资及构成一览表124项目投资计划与资金筹措一览表125营业收入、税金及附加和增值税估算表126综合总成本费用估算表126固定资产折旧费估算表127无形资产和其他资产摊销估算表128利润及利润分配表128项目投资现金流量表129第一章 市场预测一、 多传感器融合趋势智能驾驶需要传感器满足成本、可靠性、距离、精
6、度等不同维度的需求，由于各类传感器互有优劣，难以替代，因此多传感器融合已成为大势所趋。要实现高级别的智能驾驶，仅靠不同传感器之间简单的堆叠和并列是远远不够的，通过主次分明、有机统一的传感器融合方案，激发核心传感器之间的“化学反应”，实现更优异的感知表现，并使辅助传感器对系统整体能力做到恰到好处的补充，才是打造智能驾驶车辆感知系统的必要之举。目前对于智能驾驶的感知层融合配置，市场上主要有两大技术流派：一类是“摄像头主导”方案，感知系统由摄像头主导+毫米波雷达组成，轻感知重算法，以特斯拉为典型代表；另一类是“激光雷达主导”方案，感知系统由激光雷达主导+摄像头+毫米波雷达组成，重感知轻算法，以Way
7、mo、百度等无人驾驶型企业和蔚来、小鹏、理想等造车新势力为典型代表。“摄像头主导”方案依赖人为干预，在L2以及下阶段占据优势。“摄像头”方案采用“摄像头”+“算法”完全模拟“人眼”+“人脑”的纯视觉驾驶行为，依赖大量的数据训练来提高感知的准确度，在技术成熟度、成本上具备优势，但在精度、可靠性上都有局限，尤其在应对汽车高速行驶等长尾场景时，摄像头+毫米波的组合对于非标准静态的物体也有一定的识别障碍，需要驾驶员的大量干预。因此，在L2及以下的智能驾驶阶段，“摄像头主导”方案占据优势。现阶段特斯拉已凭借先发销量优势，通过数据积累上的高墙垒筑，在L2阶段便与其他新势力拉开了差距，独占绝对优势。“激光雷
8、达主导”方案增强感知系统冗余，助力L3+智能驾驶的实现。“激光雷达”方案重感知重算法，精度高、抗干扰能力强，配合高精度地图更能实现精准定位。随着智能驾驶向L3进阶，驾驶员的参与度会大幅度减少，单纯的“眼见为实”已不再满足车辆智能驾驶的需求。激光雷达具备高精度、高可靠性，配合摄像头和毫米波雷达，能增强系统的可靠性、冗余性，有望在L3+阶段成为汽车传感器中不可或缺的一部分，并且借助差异化竞争优势，也有望成为除特斯拉外的造车新势力实现弯道超车的有效手段。二、 激光雷达行业下游应用凭借优越的三维成像和高精度定位功能，激光雷达已广泛应用于科学研究和社会发展的各个领域，早期主要被广泛应用在航空航天、测绘、
9、风电等领域，随后受汽车智能化的驱动，在车载领域迅速发展，具体来看：市场规模：根据MordorIntelligent数据，2019-2020年激光雷达市场总规模为15.35-16.37亿美元，预计到2026年激光雷达市场总规模将达到57.92亿元，2019-2026年复合增长率高达20.89%。应用占比：传统的环境测绘是激光雷达最主要应用，2020年市场规模已有10.85亿美元，占比高达66.28%，用于地形测量、风速监测、农林测绘等；其次是工业测量应用，2020年市场规模有4.15亿美元，占比25.35%，用于工业自动化、物流、智能楼宇等场景；汽车应用占比最小，但潜力可观，2020年市场规模约
10、为1.38亿元，占比8.43%。市场潜力：根据MordorIntelligent数据，随着智能汽车的快速上量，辅助驾驶（ADAS）系统市场占比快速提升，2019-2026年复合增长率高达111.46%，除此之外无人驾驶领域依旧是激光雷达的车载主战场，2019-2026年复合增长率达12.87%；工业及环境测绘增长较慢，2019-2026年复合增长率分别为6.42%和4.34%。三、 激光雷达发展历程激光雷达行业积累近60年，在功能上从测距发展到测角、测速，在设计上从单点发展到平面、3D，在应用上从军用延伸至商用、民用，具体来看主要历经以下四个阶段：航天与军事领域科研阶段（1960年代1970年
11、代）：世界上第一台激光发生器诞生于1960年，此后不久基于激光的探测技术开始得到发展。最早且最简单的激光雷达就是激光测距仪，由美国宇航局和美国军方开发，用于月球测距；此后又扩展到研究用于对洲际导弹等其他飞行器的瞄准和跟踪的激光雷达，1964年研制出用于导弹初始跟踪测量的激光雷达，同时测角、测距、测速，是世界上第一部完整而实用的激光雷达。工业与商业测绘应用崛起（1980年代1990年代）：激光雷达商业化技术起步，二极管系统提高了激光雷达的紧凑性、单线数扫描结构的加入扩大了激光雷达的视场范围并拓展了其应用领域、GPS民用技术精度达到了厘米的量级促进了激光雷达测量技术与定位系统结合。这期间RIEGL
12、及FARO（法如）等厂商引入扫描式结构，专注于激光机载测绘及工业测量；Sick（西克）及Hokuyo（北洋）等厂商推出的2D扫描式单线激光雷达产品被应用于工业测量以及早期的无人驾驶研究项目。无人驾驶领域初步探索（2000年代2010年代）：21世纪，随着扫描、摄影、卫星定位及惯性导航系统的集成，利用不同的载体及多传感器的融合，实现了激光雷达三维影像数据获得技术的突破，激光雷达对三维环境高精度重建的应用优势得到了空前认可，并从政府技术垄断向大幅度商业化渗透。2004年开始的美国国防高级研究计划局无人驾驶挑战赛（DARPAGrandChallenge）推动了无人驾驶技术的快速发展并带动了高线数激光
13、雷达在无人驾驶中的应用。车载激光雷达车规化发展也在这一时间起步，2010年Ibeo同Valeo（法雷奥）合作进行车规化激光雷达SCALA的开发，并于2017年实现量产，此后采用转境、MEMS、1550nm新型技术方案的激光雷达公司Innoviz、Luminar等相继出现。车载应用逐步铺开（2020年）：随着智能驾驶向L3阶段进阶，激光雷达行业也随之进入高速发展期，在高级辅助驾驶领域的应用得到不断发展，激光雷达技术开始朝向芯片化、阵列化发展，境外激光雷达公司迎来上市热潮，同时不断有巨头公司加入激光雷达市场竞争。第二章 背景、必要性分析一、 激光雷达产业阶段美国汽车工程师学会（SAE）将智能驾驶的
14、发展按驾驶控制权的归属分为六个阶段：L0-L2为较低阶辅助驾驶阶段，由驾驶员主导、系统辅助完成；L3-L5为高阶智能驾驶阶段，驾驶决策责任方逐步由驾驶员过度到系统。智能驾驶按技术架构分为感知、决策和执行三个层次。感知层是汽车的“眼睛”，主要负责对环境信息和车内信息的采集与处理；决策层是汽车的“大脑”，依据感知信息来进行驾驶决策判断；执行层相当于汽车的“四肢”，按照决策结果对车辆进行控制。这其中，感知层是实现智能驾驶的基础和前提，在信息传输上归纳为三个层面：1、物理信息，包括姿态、速度、形状、温度、能耗等；2、语义信息，辨别物体的类别；3、行为预测，预测物体的行为。智能传感器是感知层的硬件核心。
15、感知层通过传感器实现对信息的感知，根据作用机理不同分为传统传感器和智能传感器，前者主要负责车辆对自身状态的感知，安装在动力总成、底盘系统等汽车关键部位，该类传感器多以MEMS工艺生产，具有低成本、高可靠性、小体积等优势。后者负责从车辆外界获取信息，是智能驾驶感知层的硬件核心，主要包括车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达四大类别的硬件传感，具备两个显著特征：1）量少价高，与传统传感器相比，智能传感器数量少且价格高，基本都在百元以上，占据了汽车传感器总成本的绝大部分；2）量随级升，随着汽车SAE等级提升，为了提高感知冗余，所需配备的智能传感器数量随之增多。摄像头、毫米波雷达、超声波雷达以及最新出现的激光雷达特色鲜明，在探测精度、感知范围、环境抗干扰及成本等方面各有所长，组成了智能驾驶感知系统的“主力阵容”。摄像头：技术成熟成本可控，成为最主要的视觉传感器。摄像头类似人眼，可对物体几何特征、色彩及文字信息进行识别，
