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無人駕駛行業(yè)概況

無人駕駛定義

無人駕駛是指利用車載傳感器來感知車輛自身狀態(tài)和周圍環(huán)境，并根據(jù)感知所獲得的路徑、車輛位置和障礙物信息通過自動操縱執(zhí)行機(jī)構(gòu)來控制車輛的速度和轉(zhuǎn)向。它是一個集導(dǎo)航、環(huán)境感知、控制與決策、交互等多項(xiàng)功能于一體的綜合智能系統(tǒng)。

智能無人駕駛汽車主要利用傳感器技術(shù)、信號處理技術(shù)、通訊技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)等，通過集成視覺、激光 雷達(dá)、超聲傳感器、微波雷達(dá)、GPS、里程計(jì)、磁羅盤等多種車載傳感器來辨識汽車所處的環(huán)境和狀態(tài)，并根據(jù)所獲得的道路信息、交通信號的信息、車輛位置和障礙物信息做出分析和判斷，向主控計(jì)算機(jī)發(fā)出期望控制，控制車輛轉(zhuǎn)向和速度，從而實(shí)現(xiàn)無人駕駛車輛依據(jù)自身意圖和環(huán)境的擬人駕駛。

無人駕駛等級劃分標(biāo)準(zhǔn)

目前兩大權(quán)威機(jī)構(gòu)美國機(jī)動工程師協(xié)會（SAE）和美國高速公路安全管理局（NHTSA）都對無人駕駛技術(shù)進(jìn)行了劃分。SAE 將無人駕駛程度分為5個級別，它的分類標(biāo)準(zhǔn)是按照司機(jī)從完全掌控駕駛到汽車完全自動駕駛，從無自動化到完全自動化展開的。NHTSA將無人駕駛技術(shù)分為0-4 級，兩者之間劃分原則基本相同。

對于無人駕駛概念的界定，狹義上來說主要有以下三個層面：

1.對應(yīng)于SAE分級標(biāo)準(zhǔn)，無人駕駛專指L4、L5階段，汽車能夠在限定環(huán)境乃至全部環(huán)境下完成全部的駕駛?cè)蝿?wù)。

2.自動駕駛則覆蓋L1到L5整個階段，在L1、L2階段，汽車的自動駕駛系統(tǒng)只作為駕駛員的輔助，但能夠持續(xù)地承擔(dān)汽車橫向或縱向某一方面的自主控制，完成感知、認(rèn)知、決策、控制、執(zhí)行這一完整過程。

3.智能駕駛則包括自動駕駛，以及其他輔助駕駛技術(shù)。他們能夠在某一環(huán)節(jié)為駕駛員提供輔助甚至能夠替代駕駛員，優(yōu)化駕車體驗(yàn)。

本文中主要提及的無人駕駛行業(yè)內(nèi)容，泛指廣義的自動駕駛領(lǐng)域內(nèi)容。

無人駕駛優(yōu)勢

減少交通安全事故

據(jù)世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計(jì)，全球每年有124萬人死于交通事故，這一數(shù)字在2030年可能達(dá)到220萬人。無人駕駛汽車可能大幅降低交通事故數(shù)量，來自Eno Center的報(bào)告中曾提到，如果道路上行駛的汽車當(dāng)中，無人駕駛汽車比例上升至10%，那么每年將可減少超過370億美元的損失；而如果無人駕駛汽車的比例上升至90%，則每年因交通意外減少所帶來的價(jià)值將達(dá)到4471億美元。在過去6年間，谷歌無駕駛汽車已經(jīng)行駛300多萬公里，只遇到過16起交通意外，且從未引發(fā)過致命事件。

大幅降低交通擁堵程度

無人駕駛汽車不僅可幫助減少車禍，還能大幅降低交通擁堵情況。據(jù)KPMG報(bào)告顯示，無人駕駛汽車可幫助高速公路容納汽車能力提高5倍。

改變用車習(xí)慣

研究顯示一旦采用無人駕駛汽車，美國汽車保有量最高將下降43%，這主要是由于與購買私家車相比，使用共享汽車可節(jié)省80%左右的開支。

減少溫室氣體排放

       由于無人駕駛汽車在加速、制動以及變速等方面都進(jìn)行了優(yōu)化，有助于提高燃油效率、減少溫室氣體排放。據(jù)麥肯錫預(yù)測，無人駕駛汽車每年幫助減少3億噸溫室氣體排放，這相當(dāng)于航空業(yè)二氧化碳排放量的一半。

幫助特殊人群出行

      老年人以及殘疾人由于身體原因不能像正常人那樣可以隨意駕駛車輛出行，有了無人駕駛車輛，這些特殊人群的出行顯得要比以往便利的多。

節(jié)約城市空間

       隨著汽車保有量下降，對停車場的需求也會下降，停車場可被改造為居住空間，而這有助于緩解不斷增加的人口帶來的土地危機(jī)。

無人駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展背景

無人駕駛技術(shù)最初的發(fā)展從減少、防止機(jī)動車事故開始。從1950年至2000年，OEM車廠和Tier 1的零部件制造商對車輛發(fā)明、生產(chǎn)了許多結(jié)構(gòu)性的改進(jìn)。最核心的就是四大安全系統(tǒng)：安全帶，防抱死制動系統(tǒng)（ABS），安全氣囊和電子穩(wěn)定控制（ESC）。

2000年到2016年，由于在計(jì)算機(jī)、人工智能、機(jī)器人控制等技術(shù)方面的突破，智能無人駕駛車輛得到了進(jìn)一步發(fā)展。大學(xué)研究機(jī)構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、傳統(tǒng)的汽車廠商紛紛進(jìn)入無人駕駛領(lǐng)域。隨著計(jì)算、算法及傳感器技術(shù)的不斷進(jìn)步，現(xiàn)在的無人車已經(jīng)越來越智能，有的在技術(shù)上已經(jīng)基本可以做到完全脫離人來駕駛，雖然還沒有正式開始商用，但是隨著無人駕駛發(fā)展起來的一些技術(shù)已經(jīng)開始進(jìn)入實(shí)用階段，如自動泊車、自動巡航、自動車道保持等等，無人駕駛未來的發(fā)展方向會是更安全、更智能。

無人駕駛行業(yè)發(fā)展概況

艾媒咨詢數(shù)據(jù)顯示，2016年全球無人駕駛汽車市場規(guī)模為40億美元左右，艾媒咨詢分析師認(rèn)為，雖然百度、谷歌等行業(yè)巨頭都投身于無人駕駛汽車技術(shù)研究領(lǐng)域，但由于現(xiàn)有法律法規(guī)的限制，短期內(nèi)無人駕駛汽車市場規(guī)模變化不大，預(yù)計(jì)2021年全球市場規(guī)模將達(dá)到70.3億美元左右，行業(yè)整體處于內(nèi)部測試階段，難以實(shí)現(xiàn)大面積推廣。

國外無人駕駛行業(yè)發(fā)展歷程

無人駕駛的概念早已有之。早在1925年，無線電設(shè)備公司Houdina Radio Control公司設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)第一輛無人駕駛汽車American Wonder；1956年，通用公司公布世界上第一輛配備了汽車安全及自動導(dǎo)航系統(tǒng)的概念車Firebird II；20世紀(jì) 60、70年代，西方發(fā)達(dá)國家開展無人駕駛車輛研究應(yīng)用于軍亊領(lǐng)域；20世紀(jì)90年代開始，技術(shù)的突破帶動無人駕駛汽車的快速發(fā)展，激發(fā)了各國研究的熱情；2004年，美國國防部高級研究項(xiàng)目局（DARPA）舉辦了無人駕駛進(jìn)程中最重要的挑戰(zhàn)賽，三屆比賽對后來的技術(shù)發(fā)展產(chǎn)生了深進(jìn)的影響；2009年開始，Google為代表的各大公司陸續(xù)開始無人駕駛技術(shù)的研究，拉開了產(chǎn)業(yè)序幕。隨著技術(shù)產(chǎn)業(yè)鏈的日臻成熟，2016年被公認(rèn)是無人駕駛元年，目前業(yè)界也正在積極推動以市場為主導(dǎo)、企業(yè)為主體的產(chǎn)業(yè)化落地。

      

國外各國無人駕駛發(fā)展現(xiàn)狀

美國通過立法推進(jìn)無人駕駛發(fā)展

       美國無人駕駛汽車的研究從上世紀(jì)50年代開始，在1980年之后高速發(fā)展。在20世紀(jì)80年代，美國國防 高級研究計(jì)劃局（DARPA）與美國陸軍展開合作，共同開展了 AVL（自主地面車輛）項(xiàng)目。1995年，卡耐基 梅隆大學(xué)對研制出 Navlab-V 智能車進(jìn)行試驗(yàn)。1996年開始，美國國防部進(jìn)行DEMO系列無人駕駛汽車的研發(fā)。2003年，卡耐基梅隴大學(xué)與通用公司開始了無人駕駛技術(shù)方面的合作。2007 年，雙方合作的第一輛無人駕駛汽車獲得了DARPA 挑戰(zhàn)賽的第一名。2008年，通用公司和卡耐基梅隴的合作研究基地成立。2010年，谷歌研制 的無人駕駛汽車開展了城市道路測試。Google Driverless Car 是谷歌公司的Google X實(shí)驗(yàn)室研發(fā)中的全自動駕 駛汽車，目前正在測試，已駕駛了48萬公里。

       隨著無人駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展演進(jìn)，對無人駕駛的立法變得十分重要。截至2015年，美國已經(jīng)有16個州啟動無人駕駛立法；截至2014 年是12個州，截至2013年是9個州，截至2012年是6個州。Nevada 在2011年授權(quán)無人駕駛車的運(yùn)營，是全美第一個授權(quán)無人駕駛的州。之后，California，F(xiàn)lorida，Michigan，North Dakota，Tennessee和 Washington D.C 針對無人駕駛通過了相關(guān)的法案。Arizona州長簽署了無人駕駛的行政命令。

歐洲無人駕駛汽車發(fā)展處于領(lǐng)先水平

      1987年，Prometheus計(jì)劃成為無人駕駛汽車在歐洲的最大項(xiàng)目。1994 年，研究所研制出的VaMP和VITA-2智能車在法國的高速公路行駛了超過1000公里，能完成變道，超車等復(fù)雜行為。最高時速高達(dá)130公里每小時。 1995年，以奔馳為原型設(shè)計(jì)的智能車進(jìn)行了超過1600 公里的行駛試驗(yàn)，最高時速高達(dá)175公里每小時。

      2010年，意大利Parma大學(xué)研制出ARGO智能車從羅馬出發(fā)抵達(dá)上海，歷時三個月，并且只有極少的人工干預(yù)。2011年，牛津大學(xué)研發(fā)的 Wildcat無人駕駛汽車使用激光雷達(dá)監(jiān)控路面交通狀況，汽車在山路實(shí)現(xiàn)駕駛，堵車?yán)@道等復(fù)雜活動。2014年，研發(fā)團(tuán)隊(duì)改裝的 Nissan也成功路測，無人駕駛汽車使用算法導(dǎo)航，包括運(yùn)用計(jì)算機(jī)，概率等來推理周圍的駕駛環(huán)境。

      法國INRIA公司花費(fèi)10年時間打造Cycab無人駕駛汽車。采用衛(wèi)星定位系統(tǒng)與智能傳感器和人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)無人駕駛。乘客只需輸入地址就可實(shí)現(xiàn)安全達(dá)到目的地。

      德國柏林自由大學(xué)研制的 Made in Germany無人駕駛汽車在柏林市內(nèi)行駛，順利通過46個交通信號燈，行程近20公里。德國KIT理工學(xué)院與奔馳合作研究，截止到2013年已經(jīng)在德國南部自動駕駛超過 100公里。

日本無人駕駛創(chuàng)新領(lǐng)先世界

       2017年起，日本政府允許無人駕駛車輛在人口稀疏的地區(qū)和郊外的公路上啟動行駛試驗(yàn)。于2020年允許無人駕駛的乘用車在部分地區(qū)上路。根據(jù)路透社報(bào)告，日本擁有世界上最多的自動駕駛相關(guān)的創(chuàng)新。前五名分別是：Toyota(日本)，Denso(日本)，Bosch(德國), Nissan(日本)，Honda(日本)

國內(nèi)無人駕駛發(fā)展歷程及現(xiàn)狀

我國從上世紀(jì) 80 年代就開始進(jìn)行無人駕駛汽車的相關(guān)研究，具體進(jìn)展如下：

       不同于國外車企以自主研發(fā)為主，我國汽車廠商多采取與國內(nèi)科研院所、高校合作研發(fā)無人駕駛技術(shù)，其中已經(jīng)開始相關(guān)研究工作的企業(yè)有一汽、上汽、北汽、奇瑞、長安等。其中，2015年7月，長安汽車發(fā)布智能化汽車“654”戰(zhàn)略，計(jì)劃到2025年建立起1500人的研發(fā)隊(duì)伍，累計(jì)投入130億元提升無人駕駛等智能汽車技術(shù)水平，并掌握全自動駕駛技術(shù)。

       2015年國務(wù)院發(fā)布《中國制造2025》，將自動駕駛座位汽車產(chǎn)業(yè)未來轉(zhuǎn)型升級的重要方向，制定了明確的技術(shù)發(fā)展時間線（2025年實(shí)現(xiàn)L4、L5級別的自動駕駛），提供配套政策支持，推動產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)和應(yīng)用示范區(qū)的落地，逐步實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)和產(chǎn)品的自主化、標(biāo)準(zhǔn)化，推動國內(nèi)無人駕駛產(chǎn)業(yè)良性發(fā)展。

      各國關(guān)于無人駕駛安全標(biāo)準(zhǔn)匯總

      西方國家為安全評級加入更多安全駕駛功能標(biāo)準(zhǔn)，政策推動ADAS功能滲透率的加速提升是市場擴(kuò)張的關(guān)鍵催化劑，會為ADAS市場帶來結(jié)構(gòu)化行業(yè)利好。聯(lián)合國在2016年3月對《維也納道路交通公約》進(jìn)行修訂，賦予無人駕駛車合法身份。

從加州路測資質(zhì)看無人駕駛產(chǎn)業(yè)格局

迄今為止，已有45家公司取得加州路測許可，由此可一窺全球無人駕駛產(chǎn)業(yè)格局。加州是全球首個通過無人駕駛汽車正式法規(guī)的地區(qū)，是全球最主要的無人駕駛測試基地。加州DMV（Department of MotorVehicles）已授予45家公司無人駕駛路測許可，相關(guān)公司覆蓋傳統(tǒng)車企、零部件供應(yīng)商、科技巨頭、初創(chuàng)公司等領(lǐng)域。

無人駕駛產(chǎn)業(yè)布局進(jìn)程加快

2017年新增25家許可，產(chǎn)業(yè)進(jìn)程明顯加速。從2014年9月頒發(fā)第一批無人駕駛路測許可至今，加州DMV已累計(jì)授予45家公司路測資質(zhì)，其中2014/15/16年分別為7/4/9家，2017年至今已授予25家，產(chǎn)業(yè)進(jìn)程明顯加速。伴隨傳感器、芯片和通信技術(shù)的快速發(fā)展，2019年前后有望出現(xiàn)智能駕駛汽車產(chǎn)品投放加速，2020年之后逐漸迎來銷量提升。L3-L4級自動駕駛有望較快落地，全天候、全路況的L5級全自動駕駛或需十年以上時間進(jìn)入大規(guī)模部署。預(yù)計(jì)，到2025年20%以上量產(chǎn)汽車有望實(shí)現(xiàn)不同級別的智能駕駛，市場規(guī)?；虺|美元。

初創(chuàng)公司發(fā)展迅猛

無人駕駛領(lǐng)域初創(chuàng)公司數(shù)量占比快速提升，輕裝上陣助力高速發(fā)展。從目前的結(jié)構(gòu)來看，45家公司中包含傳統(tǒng)車企11家（大眾、通用、長安、上汽等）、零部件供應(yīng)商6家（德爾福、博世、大陸、法雷奧等）、科技巨頭7家（谷歌、蘋果、英偉達(dá)、特斯拉等）、初創(chuàng)公司21家（Zoox、Drive.ai、蔚來、Pony.ai等）。汽車技術(shù)有望走向機(jī)械、電子、通信、人工智能的深度融合。初創(chuàng)公司的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)往往來自于傳統(tǒng)車企、科技巨頭及知名高校，交叉背景或?qū)⒅究焖偾斑M(jìn)。作為行業(yè)新進(jìn)入者，初創(chuàng)公司輕裝上陣，亦有望實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。初創(chuàng)公司有望憑借各自優(yōu)勢，在無人駕駛整車制造、運(yùn)營、系統(tǒng)解決方案或關(guān)鍵零部件等領(lǐng)域獲得重要地位。

中國力量凸顯

中美引領(lǐng)全球無人駕駛，中資公司占比持續(xù)提升。在目前的45家公司中，中資和華人背景公司共14家，占比高達(dá)31%，僅次于美國19家，遠(yuǎn)高于歐洲8家、日韓4家。從時間維度上來看，2014/15年獲得許可的公司中均無中資公司；2016年中資和華人背景公司4家，占比44%；2017年至今中資和華人背景公司10家，占比40%。從組成結(jié)構(gòu)來看，14家中資和華人背景公司中包括2家傳統(tǒng)車企（長安、上汽）、1家科技公司（百度）、11家初創(chuàng)公司（蔚來、Pony.ai、圖森、景馳等）。中國在全球科技領(lǐng)域地位持續(xù)提升，中資公司有望成為全球科技創(chuàng)新的重要力量，快速成長并參與全球產(chǎn)業(yè)分工和競爭。

從加州路測資質(zhì)看無人駕駛產(chǎn)業(yè)格局

加州成全球無人駕駛汽車測試基地

加州是全球首個通過無人駕駛汽車正式法規(guī)的地區(qū)，也是主管美國汽車安全的最高部門NTHSA（美國高速公路安全管理局）總部所在，開放性、包容性以及權(quán)威性使得加州成為全球無人駕駛汽車測試的主要基地。加州無人駕駛路測許可（Autonomous Vehicle Testing Permit）由加州車輛管理局（Department of Motor Vehicles，DMV）頒發(fā)，獲得許可的公司可以在加州特定的公共道路上進(jìn)行無人駕駛車輛的測試。從2014年9月頒發(fā)第一批無人駕駛路測許可至今，加州車輛管理局已累計(jì)授予全球45家公司路測許可，覆蓋傳統(tǒng)車企、零部件供應(yīng)商、科技巨頭、初創(chuàng)公司等。

全球無人駕駛產(chǎn)業(yè)進(jìn)程明顯加速

2014、2015、2016年分別為有7、4、9家公司獲得加州無人駕駛路測許可，2017年已有多達(dá)25家公司獲得許可，超過過去三年的總和，占到了總數(shù)的一半以上，呈現(xiàn)爆發(fā)式的增長。這表明無人駕駛的產(chǎn)業(yè)進(jìn)程呈現(xiàn)明顯加速狀態(tài)，全球各大公司正加速推進(jìn)無人駕駛汽車的研究，無人駕駛領(lǐng)域的競爭逐漸趨于白熱化。

創(chuàng)業(yè)公司成為無人駕駛產(chǎn)業(yè)重要力量

得加州無人駕駛許可的45家公司中包含傳統(tǒng)車企11家（大眾、通用、長安、上汽等）、零部件供應(yīng)商6家（德爾福、博世、大陸、法雷奧等）、科技巨頭7家（谷歌、蘋果、英偉達(dá)、特斯拉等）、初創(chuàng)公司21家（Zoox、Drive.ai、蔚來、Pony.ai等），初創(chuàng)公司占比47%，接近總量的一半，是全球無人駕駛產(chǎn)業(yè)的重要參與者。汽車技術(shù)有望走向機(jī)械、電子、通信、人工智能的深度融合。而初創(chuàng)公司的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)往往來自于傳統(tǒng)車企、科技巨頭及知名高校，交叉背景或?qū)⒅究焖偾斑M(jìn)。

中美引領(lǐng)全球無人駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展

在目前獲得加州無人駕駛路測許可的45家公司中，中資和華人背景公司共14家，占比高達(dá)31%，僅次于美國19家，遠(yuǎn)高于歐洲8家、日韓4家。未來中美將引領(lǐng)全球無人駕駛產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

無人駕駛產(chǎn)業(yè)鏈及細(xì)分領(lǐng)域分析

數(shù)據(jù)、共享經(jīng)濟(jì)和人工智能技術(shù)正在打破過去成熟的金字塔式的汽車產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)。不同環(huán)節(jié)的企業(yè)相互合作，以實(shí)現(xiàn)最佳的經(jīng)濟(jì)效益為目標(biāo)，使得數(shù)據(jù)、技術(shù)、資本得以在整個無人駕駛產(chǎn)業(yè)生態(tài)之中流動、循環(huán)。

從產(chǎn)業(yè)圖譜角度來看，無人駕駛產(chǎn)業(yè)包含硬件和軟件兩大部分：硬件分為整車和智能零部件兩部分；軟件分為技術(shù)和內(nèi)容兩部分。

硬件部分：智能硬件是實(shí)現(xiàn)無人駕駛的基礎(chǔ)。通過智能感知設(shè)備對周邊環(huán)境進(jìn)行信息采集，由植入深度學(xué)習(xí)算法的芯片處理器進(jìn)行決策分析，并通過控制執(zhí)行設(shè)備對芯片處理器做出的決策進(jìn)行執(zhí)行。人機(jī)交互設(shè)備屬 于汽車內(nèi)部的信息采集設(shè)備，通過交互設(shè)備接收消費(fèi)者的指令，并提供導(dǎo)航和車內(nèi)娛樂等服務(wù)。一輛完整的智能無人駕駛汽車通常需要配置的主要智能零配件包括：激光雷達(dá)、超聲波傳感器、測距傳感器、GPS 定位裝置、前視攝像頭、毫米波雷達(dá)以及（內(nèi)置）計(jì)算機(jī)系統(tǒng)（擔(dān)任系統(tǒng)平臺）等。

軟件部分：深度學(xué)習(xí)算法、云服務(wù)、車聯(lián)網(wǎng)、系統(tǒng)平臺、人機(jī)交互等是人工智能的核心技術(shù)，也是實(shí)現(xiàn)無人駕駛的核心技術(shù)。地圖導(dǎo)航系統(tǒng)是無人駕駛發(fā)展的前提，能夠增加無人駕駛汽車對外部地理位置信息的完整度。娛樂通信生活服務(wù)內(nèi)容則能夠大大豐富無人駕駛的汽車生活，滿足消費(fèi)者娛樂、社交、辦公等的需求。

從上述無人駕駛產(chǎn)業(yè)生態(tài)分布圖中可以看到：無人駕駛供應(yīng)商產(chǎn)業(yè)體系中的新興企業(yè)，從傳統(tǒng)Tier2供應(yīng)商獲得設(shè)備部件支持，經(jīng)過技術(shù)的整合研發(fā)，最終由Tier1供應(yīng)商、或直接由整車廠完成集成、組裝的工作，形成無人駕駛整體解決方案。此外，產(chǎn)業(yè)各環(huán)節(jié)的企業(yè)將軟硬件協(xié)同作為發(fā)展趨勢，提供一體化完整方案。就汽車供應(yīng)商產(chǎn)業(yè)體系而言，已越來越呈現(xiàn)生態(tài)化、網(wǎng)狀化的趨勢，企業(yè)間縱向聯(lián)結(jié)約越加緊密。

傳感器行業(yè)分析

作為智能汽車的核心部件之一，傳感器具有檢測與傳輸周圍環(huán)境實(shí)時數(shù)據(jù)的重要作用，是人工智能與深度學(xué)習(xí)得以發(fā)揮作用的重要前提。同時，隨著汽車智能化程度的不斷提升，汽車對攝像頭與傳感器的需求也將不斷加速提升。

無人駕駛技術(shù)第一步環(huán)境感知即依賴傳感器而實(shí)現(xiàn)：傳感器對地面標(biāo)志線、行人和車輛、紅綠燈和車燈信息，以及車輛鳴笛等進(jìn)行獲取。傳感器至今已經(jīng)歷了三個發(fā)展階段，目前智能型傳感器已廣泛用于 汽車、安防、醫(yī)療等行業(yè)。

在無人駕駛技術(shù)來臨之前，車用傳感器即用于汽車電子技術(shù)、作為車載電腦（ECU）的輸入裝置，能夠?qū)l(fā)動機(jī)、底盤、車身各個部分的運(yùn)作工況信息以信號方式傳輸給車載電腦，從而使汽車運(yùn)行達(dá)到最佳狀態(tài)。在無人駕駛汽車中，定位、雷達(dá)、視覺等傳感器寫作融合，能夠以圖像、點(diǎn)云等形式輸入收集到的環(huán)境數(shù)據(jù)，并通過算法的提取、處理和融合，進(jìn)一步形成完整的汽車周邊駕駛態(tài)勢圖，為駕駛行為決策提供依據(jù)。

車載攝像頭

       車載攝像頭的出現(xiàn)非常符合仿生邏輯，人眼是人類對外部環(huán)境世界最重要的感知器官。對路況的辨別、對交通標(biāo)志的辨識都依靠人眼完成，針對圖像的處理能力，是人類實(shí)現(xiàn)駕駛的基礎(chǔ)。車載攝像頭的功能也是對路況圖像進(jìn)行捕捉、記錄和識別。

目前，高端汽車的各種輔助設(shè)備配備的攝像頭可以多達(dá)8個，用于輔助駕駛員泊車或觸發(fā)緊急剎車。三星電子手機(jī)攝像頭供應(yīng)商和韓國最大的車載攝像頭制造商 Mcnex公司預(yù)測，當(dāng)攝像頭成功取代側(cè)視鏡時，汽車上的攝像頭數(shù)量將達(dá)到12個。

相比于消費(fèi)電子產(chǎn)品上使用的攝像頭，車載攝像頭對安全性與穩(wěn)定性的要求更高。車載攝像頭必須經(jīng)過一系列質(zhì)量測試，包括連續(xù)數(shù)日的水下浸泡測試、1000小時的溫度變化測試（低溫-40℃，高溫85℃，并在數(shù)秒鐘內(nèi)完成高低溫切換）。因此，進(jìn)入車廠的認(rèn)證體系需要較長的認(rèn)證周期。

        良好的圖像采集功能一方面與硬件的性能和質(zhì)量有關(guān)，但另一方面，攝像頭傳 感器的核心價(jià)值是算法和解決方案。利用優(yōu)質(zhì)攝像頭設(shè)備可以精確捕捉圖像信息， 但理解圖像信息則依賴于算法的實(shí)現(xiàn)。Mobileye作為一家初創(chuàng)期前8年沒有收益的算 法公司，通過海量數(shù)據(jù)積累與算法優(yōu)化，僅憑單目攝像頭便實(shí)現(xiàn)識別、測距等功能，令A(yù)DAS低成本大大降低，其產(chǎn)品在眾多主流車型上得到應(yīng)用。

目前從硬件方面來看，前裝攝像頭模組市場基本上被日韓系的廠商所掌握，松下、索尼以及韓國的MCNEX占據(jù)主要份額。國內(nèi)的企業(yè)一般都是由原來做手機(jī)攝像 頭再拓展到做車載攝像頭的，目前舜宇光學(xué)在車載攝像頭方面進(jìn)展較快，是松下、博世等企業(yè)的供應(yīng)商。

        毫米波雷達(dá)

        波長為1～10毫米的電磁波稱毫米波（millimeter wave），它位于微波與遠(yuǎn)紅外波相交疊的波長范圍，因而兼有兩種波的特點(diǎn)。毫米波雷達(dá)主要表現(xiàn)出以下突出的特點(diǎn)。

極寬的帶寬：毫米波頻率范圍為26.5～300GHz，帶寬高達(dá)273.5GHz。即使考慮大氣吸收，在大氣中傳播時只能使用四個主要窗口，但這四個窗口 的總帶寬也可達(dá)135GHz，為微波以下各波段帶寬之和的5倍。這在頻率資源緊張的今天無疑極具吸引力。

波束窄：相同天線尺寸下毫米波的波束要比微波的波束窄得多。例如一個12cm的天線，在9.4GHz時波束寬度為18度，而94GHz時波束寬度僅1.8度。 因此可以分辨相距更近的小目標(biāo)以及更為清晰地觀察目標(biāo)的細(xì)節(jié)。

      與激光相比，毫米波的傳播受氣候的影響要小得多，具有全天候穩(wěn)定性。

      與微波相比，毫米波元器件的尺寸要小得多，更容易小型化。

      由于毫米波雷達(dá)的性能優(yōu)良，在空間、軍事、直升機(jī)和汽車方面都得到廣泛應(yīng)用。同時，毫米波雷達(dá)也成為實(shí)現(xiàn)ADAS功能的重要傳感器設(shè)備。目前車載毫米波雷達(dá)主要有24GHz和77GHz兩種，24GHz雷達(dá)系統(tǒng)用于實(shí)現(xiàn)近距離探測（Short Range Rader，簡稱SRR），77GHz系統(tǒng)主要用于實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離的探測（Long Range Rader，簡稱LRR）。

      汽車控制系統(tǒng)根據(jù)毫米波雷達(dá)檢測的壓力信號來控制汽車的剎車系統(tǒng)。通過SRR和LRR相結(jié)合和對汽車的控制，可以立體式、全方位為汽車提供行車安全。

      毫米波雷達(dá)ADAS傳感器目前仍由大陸、博世、電裝、TRW、奧托立夫等傳統(tǒng)零部件廠商壟斷。由于毫米波雷達(dá)傳感器在軍用通訊、衛(wèi)星通訊有較多運(yùn)用，并且 60GHz以上的毫米波技術(shù)西方對于中國是禁運(yùn)的，因此國內(nèi)發(fā)展相對較為緩慢。國內(nèi)市場上華域汽車以24GHz的SRR毫米波雷達(dá)為切入點(diǎn)，開始逐步建立其自身ADAS產(chǎn)品路線圖。77GHz的LRR毫米波雷達(dá)技術(shù)仍然有待國產(chǎn)化破局，部分創(chuàng)業(yè)型公司如北京行易道科技、亞太機(jī)電集團(tuán)投資的杭州智波科技在77GHz毫米波雷達(dá)方面有一定的技術(shù)優(yōu)勢。

激光雷達(dá)

       激光雷達(dá)起源于軍方技術(shù)，根據(jù)功能可以區(qū)分為跟蹤激光雷達(dá)、制導(dǎo)激光雷達(dá)、測繪激光雷達(dá)和水下激光雷達(dá)等。1995年，商用激光雷達(dá)首次問世，此后進(jìn)入高速發(fā)展期。由于激光雷達(dá)能夠?qū)Νh(huán)境信息進(jìn)行3D建模，可以對周邊環(huán)境的動態(tài)信息和位置分布實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確刻畫，正符合ADAS和無人駕駛的要求，因此吸引了無人駕駛領(lǐng)域各方參與者的廣泛關(guān)注。

激光雷達(dá)LiDAR的全稱為 Light Detection and Ranging 激光探測和測距，即光探測與測量，是一種集激光，全球定位系統(tǒng)（GPS）和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（INS）三種技術(shù)于一體的系統(tǒng)，可以獲得數(shù)據(jù)并生成精確的DEM（數(shù)字高程模型）。

激光雷達(dá)的主流廠商有Velodyne、Quanergy、Ibeo等公司。激光雷達(dá)是谷歌無人駕駛汽車的基礎(chǔ)性傳感器設(shè)備。谷歌應(yīng)用Velodyne HDL-64E的360度64束激光雷達(dá)傳感器，實(shí)現(xiàn)對行車周邊環(huán)境全景掃描并建立3D模型，通過與高精度地圖進(jìn)行匹配，谷歌無人駕駛汽車可以實(shí)現(xiàn)厘米級定位，而其他傳感器設(shè)備則起到輔助作用。 

       Velodyne目前已經(jīng)量產(chǎn)銷售的激光雷達(dá)有三款，分別是 HDL-64E(64 線)、HDL-32E(32線)、VLP-16（16線）。除了谷歌、百度、Uber等無人駕駛汽車使用64線產(chǎn)品，一些車企在車上使用 32 線和 16 線產(chǎn)品測試。2016年1月CES上，福特展示了安裝 Velodyne HDL-32的混動版蒙迪歐自動駕駛研究車。荷蘭 NAVYA 的兩部全自 動駕駛 ARMA 公交穿梭車測試了VLP-16和HDL-32，最后選用32線。Velodyne 并不提供算法產(chǎn)品。Velodyne 向車企輸出的是激光雷達(dá)原始數(shù)據(jù)。

       限制激光雷達(dá)在無人駕駛領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的主要因素在于成本。因此，目前激光雷達(dá)產(chǎn)品仍然主要應(yīng)用于測繪領(lǐng)域。在無人駕駛上有實(shí)際產(chǎn)品應(yīng)用的供應(yīng)商主要是 Velodyne和Ibeo。谷歌使用的Velodyne的HDL-64E激光雷達(dá)售價(jià)高達(dá)數(shù)十萬元萬人民幣。

國內(nèi)市場上，中海達(dá)的iScan三維激光測量系統(tǒng)是首個車載激光雷達(dá)裝置，中海達(dá)與百度達(dá)成合作，為百度提供國內(nèi)城市的高清激光街景數(shù)據(jù)采集及生產(chǎn)。北科天 繪的R-Angle系列車載激光雷達(dá)系統(tǒng)2015年獲得測繪科技進(jìn)步一等獎，并與四維圖新合作完成了全國范圍內(nèi)高等級公路的ADAS道路數(shù)據(jù)獲取與處理。

       由于激光雷達(dá)所固有的對環(huán)境的3D建模能力，可以說要實(shí)現(xiàn)無人駕駛，激光雷達(dá)的作用是必不可少的。目前也有如美國的Quanergy等企業(yè)在研發(fā)低成本的固態(tài)激光雷達(dá)，成本可能低至數(shù)百美元。一旦激光雷達(dá)成本大幅下降，無人駕駛普及的推廣進(jìn)度將顯著加快。

待隨著無人駕駛技術(shù)的進(jìn)步，激光雷達(dá)的出貨量增加，價(jià)格隨之下降。 假設(shè)2035年左右激光雷達(dá)單價(jià)可以下降到1萬美元到5千美元甚至更低，那么2035年以后激光雷達(dá)市場規(guī)模往千億美元沖刺。

     

高精地圖產(chǎn)業(yè)分析

高精地圖在無人駕駛中的作用

自動駕駛過程中，高精地度起到了高精度定位、輔助環(huán)境感知、規(guī)劃與決策等功能。其中最重要的 是高精度定位，把自動駕駛汽車上傳感器感知到的環(huán)境信息與高精地圖對比，得到車輛在地圖中的精確位置，這是路徑規(guī)劃與決策的前提。輔助環(huán)境感知是在高精地圖上標(biāo)注詳細(xì)道路信息，輔助汽車在感知過程中進(jìn)行驗(yàn)證。比如車輛傳感器感知到前方道路上的坑洼，可以在跟高精地圖中數(shù)據(jù)對比，如果地圖中也標(biāo)記了同樣的坑 洼，就能起到驗(yàn)證判斷的作用。規(guī)劃決策則是利用云平臺了解傳感器感知不到區(qū)域（比如幾公里外）的路況信息，提前避讓。

高精地圖工作原理

高精地圖與現(xiàn)在常見的導(dǎo)航地圖（比如車載導(dǎo)航地圖）相比有很大不同，主要體現(xiàn)在使用者不同、用途不同、所屬系統(tǒng)不同、要素和屬性不同。導(dǎo)航地圖的使用者是人，用于導(dǎo)航、搜索。而高精地圖的使用者是計(jì)算機(jī)，用于高精度定位、輔助環(huán)境感知、規(guī)劃與決策。因此導(dǎo)航地圖在車內(nèi)屬于車載信息娛樂系統(tǒng)，帶顯示屏，而高精地圖屬于車載安全系統(tǒng)，不需要屏幕。要素跟屬性方面，導(dǎo)航地圖僅包含簡單道路線條、信息點(diǎn)（POI）、行政區(qū)劃邊界，而高精地圖包含詳細(xì)道路模型，包括車道模型、道路部件、道路屬性和其他的定位圖層。

高精地圖需要實(shí)時更新的特性打破了過去圖商只是向主機(jī)廠或者車載信息娛樂企業(yè)銷售License 的商業(yè)模式，開始向地理信息數(shù)據(jù)服務(wù)商轉(zhuǎn)型。而且重要性也大幅上升，傳統(tǒng)汽車中，導(dǎo)航地圖只是車主選配的功能。在自動駕駛汽車?yán)铮呔貓D是不可或缺的核心部件。圖商在產(chǎn)業(yè)鏈中的角色正在逐漸從傳統(tǒng)汽車時代的供應(yīng)商轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣玉{駛時代的重要參與者、合作者、服務(wù)商。當(dāng)然圖商的商業(yè)模式在從 license 向 service 的轉(zhuǎn)型過程 中還有很多問題需要克服。比如如果汽車的交付模式?jīng)]有變，依然是主機(jī)廠通過4S店將車輛銷售給客戶的錢貨兩清模式，那么后續(xù)地圖服務(wù)的費(fèi)用該如何收取。

國外高精地圖玩家

國外的高精地圖主要有 Here、TomTom、Waymo（原 Google 地圖）等老牌圖商，其中 Waymo 的高精地圖，目前僅用于自己的無人車披露信息非常少。此外因?yàn)槊绹牡貓D測繪政策限制較少，因此成為高精地圖創(chuàng)業(yè)者 的天堂，比較有名的初創(chuàng)公司有 DeepMap、CivilMaps、lvl 5、Carmera。初創(chuàng)企業(yè)往往有一個自己主打的算法技 術(shù)，比如 CivilMaps 能將 1T 的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)壓縮到 8MB，Carmera 融合攝像頭和激光雷達(dá)的圖像獲得更好 的傳感效果等。但是云端的存儲、運(yùn)算、通信能力是初創(chuàng)企業(yè)普遍的短板。另外 Uber、通用 Cruise 等也都在布 局高精地圖。本篇報(bào)告我們不去過多地討論不同測量方法和算法之間的差異，而更多地去探討圖商未來可能的 商業(yè)形態(tài)。

Here前身為美國地圖公司NAVTEQ，2008 年被諾基亞以81億美元的價(jià)格收購NAVTEQ，并入自己的Here地圖部門。2015年4月，諾基亞宣布剝離Here部門，吸引了寶馬、奔馳、奧迪、谷歌、Uber、Facebook、百度、 騰訊（聯(lián)合四維圖新）來競標(biāo)。最終奔馳、寶馬、奧迪臨時組成的聯(lián)合體以28億歐元（約 31 億美元）全資收 購 Here，三家各占 1/3 的股權(quán)。Here的地圖數(shù)據(jù)覆蓋約200個國家，超過 4600 萬公里。在北美以及歐洲市場，HERE地圖為 80%有導(dǎo)航功能的轎車提供地圖數(shù)據(jù)（2015 年數(shù)據(jù)），每年超過1000萬輛新車安裝了 Here 服務(wù)， 寶馬、奔馳、豐田、日產(chǎn)均為其客戶。

高精地圖方面，Here從2013年就開始制造高精地圖，其研發(fā)最早開始于 Here 與戴姆勒的一個合作項(xiàng)目。憑借其在地圖領(lǐng)域的積累，以及被奔馳、寶馬、奧迪收購后主機(jī)廠的資源，Here 正在努力構(gòu)建行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。首先因?yàn)椴煌放栖囕v的傳感器數(shù)據(jù)傳輸格式不同，導(dǎo)致云端無法高效聚合這些數(shù)據(jù)。2015年Here發(fā)布了一項(xiàng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)慕涌谝?guī)范，讓汽車可以將車載傳感器獲取的數(shù)據(jù)上傳到云端，進(jìn)行地圖更新。這些數(shù)據(jù)包括車道識別、路標(biāo)識別、坡道斜率、道路曲率、溫度、降水量以及目標(biāo)檢測等。并聚集了16家主機(jī)廠和系統(tǒng)供應(yīng)商共同推進(jìn)車內(nèi)傳感器數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一格式。2015年Here還開放了部分高精地圖數(shù)據(jù)供車企進(jìn)行自動駕駛技術(shù)測試，開放的數(shù)據(jù)有美國舊金山港灣區(qū)周邊道路、Mcity內(nèi)部道路以及底特律、密歇根內(nèi)部與周邊的所有公開測試道路 的數(shù)據(jù)；德國慕尼黑到巴伐利亞州霍勒道的A9 高速公路；法國巴黎南部在 A6-A10 高速公路之間的數(shù)據(jù)等。

國內(nèi)高精地圖玩家

和美國不同，我國有比較嚴(yán)格的地圖測繪政策限制，目前擁有“導(dǎo)航電子地圖資質(zhì)單位名單”的企業(yè)有13家。分別是四維圖新、高德、長地萬方、凱德、易圖通、城際高科、國家基礎(chǔ)地理信息中心、科菱航睿、光庭信息、浙江省第一測繪院、江蘇省基礎(chǔ)地理信息中心、靈圖、立德空間信息。百度地圖就是通過子公司長地萬方開展導(dǎo)航電子地圖測繪的。

國內(nèi)的地圖行業(yè)呈現(xiàn)三足鼎立的狀況，百度地圖、高德（阿里）、四維圖新（騰訊），其背后是互聯(lián)網(wǎng)巨頭對地圖入口的爭奪。當(dāng)然主機(jī)廠也不會將自動駕駛時代的附加紅利拱手讓給科技公司，比如上汽一方面跟阿里成立了合資的斑馬網(wǎng)絡(luò)，開發(fā)了車載操作系統(tǒng)，里面使用了高德的地圖。一方面又向高精地圖初創(chuàng)公司中海庭注資1.46億元，獲得51%股份。

百度認(rèn)為自己在高精地圖領(lǐng)域有三個優(yōu)勢：1.車隊(duì)規(guī)模大、覆蓋廣：擁有全國規(guī)模最大的高精度地圖采集車隊(duì)（40 多輛），覆蓋 30 萬公里的全國 高速及城市道路；2.精細(xì)化程度高：可以精細(xì)刻畫上百種道路要素和屬性；3.生產(chǎn)效率高：自動化處理程度達(dá)到 90%以上。

百度是目前國內(nèi)唯一一家同時具備比較完善的自動駕駛技術(shù)和高精地圖的公司，在2018年2月加州車輛管 理局公布的自動駕駛脫離報(bào)告中百度以22.06次/千英里位列第六，躋身世界領(lǐng)先水平。

高德地圖：車載系統(tǒng)先行者

高德成立于2002年，于2004年正式獲得國家測繪局頒發(fā)的導(dǎo)航電子地圖甲級測繪資質(zhì)。高德剛開始也主打B2B模式，擁有奧迪、奔馳、Google、蘋果等重量級客戶。但是2010年上市后，將重心轉(zhuǎn)向互聯(lián)網(wǎng)地圖服務(wù)，2011年推出Android和iOS版本的高德手機(jī)地圖。截止 2013年，高德地圖用戶超過1億，國內(nèi)手機(jī)地圖裝機(jī)量市場份額超過33%，位居第一。

2013年5月和2014年2月，阿里分兩次收購了高德100%股權(quán)。被阿里收購后，高德開始更好的融入移動互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)。

2014年7月阿里、上汽簽訂協(xié)議，共通投資10億元成立“互聯(lián)網(wǎng)汽車基金”，各占股50%，并成立斑馬網(wǎng) 絡(luò)技術(shù)有限公司，雙方各持股 49.5%。并以斑馬網(wǎng)絡(luò)為主體開發(fā)了YunOS（現(xiàn)在進(jìn)化為AliOS），并搭載在了榮威RX5上。這是國內(nèi)首款互聯(lián)網(wǎng)汽車，作為先行者他們探索出了一條行之有效的數(shù)據(jù)劃分與合作模式。其中與出行強(qiáng)相關(guān)的地圖數(shù)據(jù)，例如餐飲、停車場、加油/充電站的POI會上傳至高德的服務(wù)器，用于高德改善和加強(qiáng)動 態(tài)交互信息的準(zhǔn)確性。

ADAS產(chǎn)業(yè)鏈分析

ADAS指高級駕駛輔助系統(tǒng)，是智能駕駛和自動駕駛的基礎(chǔ)，同時也是主動安全技術(shù)的具體應(yīng)用。ADAS總體可分為2大類：安全類輔助和便利/舒適類輔助，部分系統(tǒng)還兼具安全和便利性雙重功能。

ADAS的發(fā)展是推進(jìn)21世紀(jì)無人駕駛汽車發(fā)展的主要原因，汽車行業(yè)自2000年起推出了一系列高級駕駛 輔助系統(tǒng)(Advanced Driver Assistant System，ADAS)功能：

2000年：夜視儀、前方碰撞預(yù)警(Forward Collision Warning，F(xiàn)CW)；

2002年：后置攝像頭、泊車輔助(Park Assist，PA)；

2005年：車道偏離預(yù)警(Lane Departure Warning，LDW)；

2006年：自適應(yīng)前照燈系統(tǒng)(Adaptive Front Lights，AFS)、自動泊車(Automatic parking，AP)、盲點(diǎn)探測系 統(tǒng)(Blind Spot Detection，BSD)；

2007年：全景可視系統(tǒng)(Surround View Systems，SVS)；

2008年：前方碰撞輔助(Forward Collision Assist，F(xiàn)CA)；

2010年：瞌睡警示(Drowsiness Alert)；

2014年：車道保持輔助(Lane Departure Assist，LKA)，通過一系列的 ADAS功能進(jìn)一步地減少、防止機(jī)動車事故；

2016年以后，部分無人駕駛的功能如單車道自動駕駛、交通擁堵環(huán)境下的自動駕駛、車道變化自動駕駛、城市自動駕駛等等有望逐步實(shí)現(xiàn)。再進(jìn)一步過渡到完全無人駕駛。

2025年之后，無人駕駛技術(shù)預(yù)計(jì)能做到完全無人駕駛在任何情況下。無人駕駛是技術(shù)化向智能化發(fā)展的產(chǎn) 物，也是汽車行業(yè)發(fā)展的必經(jīng)之路。

現(xiàn)階段ADAS發(fā)展和應(yīng)用的最大驅(qū)動力來自政府對汽車駕乘安全要求的提高。歐洲、美國、日本等發(fā)達(dá)國家已從立法和評級標(biāo)準(zhǔn)（NCAP）等方面對新車ADAS的配置做出規(guī)定，其中普遍要求ADAS系統(tǒng)應(yīng)具備前方碰撞預(yù)警（FCA）、車道偏離預(yù)警（LDW）功能，走在全球最前列的歐盟還對自動緊急制動（AEB）、車道保持輔助（LKA）甚至行人檢測功能等提出了要求。

ADAS產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成

ADAS 的主要組成部分包括傳感器、芯片（核心是信號處理和數(shù)據(jù)運(yùn)算芯片）、算法軟件等。傳感器一般由系統(tǒng)集成商研發(fā)提供；芯片和算法軟件一般由半導(dǎo)體公司、系統(tǒng)集成商合作開發(fā)，整車廠亦會在具體車型的應(yīng)用上參與開發(fā)。系統(tǒng)集成商與整車制造商有最直接和密切的關(guān)系，且是 ADAS 系統(tǒng)整體解決方案的提供者。

ADAS 硬件的核心是傳感器（攝像頭、雷達(dá)等）和處理器，而軟件核心是算法。芯片處理器短期內(nèi)國產(chǎn)化很難有較為顯著的進(jìn)展，因此國內(nèi) ADAS 本土化的突破關(guān)鍵就在有具有自主技術(shù)的算法公司。

目前要滿足ADAS應(yīng)用的高性能需求，需使用多個不同類型的傳感器來完成安全相關(guān)任務(wù)，這也是ADAS今后發(fā)展方向，也是國內(nèi) ADAS 廠商的努力方向。由于ADAS的功能，往往是通過一組傳感器+處理器的方式 捆綁銷售，使得 Tie1 供應(yīng)商或稱作系統(tǒng)供應(yīng)商在里面擔(dān)當(dāng)了ADAS產(chǎn)業(yè)鏈中核心角色，它們是方案的設(shè)計(jì)者，而且都在各自算法上有多年積累。

目前ADAS市場主要被國外Tie1供應(yīng)商/系統(tǒng)供應(yīng)商所壟斷，在商用車市場，威伯科、大陸和博世三家公司就占據(jù)了60%的市場份額；在乘用車市場，大陸、德爾福、電裝、奧托立夫和博世則占據(jù)了65%的份額。

國內(nèi)已涌現(xiàn)出很多自主品牌的 ADAS 系統(tǒng)提供商，如蘇州智華、深圳前向啟創(chuàng)、上?？v目科技、北京中科 慧眼、南京創(chuàng)來科技等，且少數(shù)產(chǎn)品也已進(jìn)入前裝市場測試，但起步較晚，ADAS需要較長的技術(shù)積累，短期 內(nèi)較難與國外ADAS巨頭抗衡。

ADAS產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)介紹

感知：汽車不像人類有五官，汽車感知環(huán)境數(shù)據(jù)的方式是依靠各類傳感器。而傳感器搭載數(shù)量越多，汽車能收集到的信息就越多。

目前ADAS主要采用的傳感器有攝像頭、雷達(dá)、激光和超聲波等，可以探測光、熱、壓力或其它用于監(jiān)測汽車狀態(tài)的變量，通常位于車輛的前后保險(xiǎn)杠、側(cè)視鏡、駕駛桿內(nèi)部或者擋風(fēng)玻璃上。

大部份ADAS采用攝像頭+雷達(dá)的組合方式，以實(shí)現(xiàn)雷達(dá)測距與攝像頭圖像識別功能的互補(bǔ)。主動式與被動式紅外夜視系統(tǒng)是兩種主流的技術(shù)路線。主動式通過CCD接受物體反射的對應(yīng)敏感頻譜成像，而被動式的紅外焦平面探測器接受物體的紅外輻射成像。兩者各有優(yōu)勢，將在較長時間內(nèi)共存。

判斷：前面說到傳感器讓汽車可以像人類一樣有感知，而能夠讓汽車作出判斷的核心靈魂就是算法了。根據(jù)傳感器等輸入數(shù)據(jù)，行車電腦可以取代司機(jī)主動發(fā)出控制的指令。

算法：ADAS系統(tǒng)可靠性、準(zhǔn)確度的決定性因素，主要包括攝像頭/雷達(dá)測距、行人識別、道路交通標(biāo)志識別等，針對前裝應(yīng)用的可靠性要求高，需要進(jìn)行大量的場景測試與標(biāo)定。其中雷達(dá)標(biāo)定的門檻最高。

執(zhí)行：ADAS系統(tǒng)通過傳感器獲取數(shù)據(jù)，主芯片完成判斷后，初級應(yīng)用通過聲音、圖像、振動對駕駛者進(jìn)行警示。與電子控制功能結(jié)合后，逐漸進(jìn)化到對車輛的自動控制。

ADAS產(chǎn)業(yè)鏈中芯片與算法主要企業(yè)介紹

芯片、算法在ADAS系統(tǒng)中至關(guān)重要，行業(yè)集中度高，主要有Mobileeye、ADI等公司。

（1）Mobileye/ST——EyeQ5

說到ADAS第一個必須要提的就是Mobileye。作為ADAS界的大佬，它占領(lǐng)了汽車安全駕駛系統(tǒng)全球70%以上的市場份額。據(jù)公司網(wǎng)站的資料顯示：包括特斯拉、通用、大眾、奧迪、寶馬、雪鐵龍、福特、本田、現(xiàn)代、捷豹、陸虎、尼桑、歐寶、雷諾、豐田和沃爾沃等在內(nèi)汽車品牌都和Mobileye有合作關(guān)系。

Mobileye擁有太多的優(yōu)勢。比如計(jì)算機(jī)圖片的標(biāo)注歷史數(shù)據(jù)，算法的積累，甚至自己研發(fā)了自己的芯片。目前最新的是與意法聯(lián)手合作研發(fā)用于自動駕駛的EyeQ5芯片。可以說，在這個領(lǐng)域深根細(xì)作十幾年的Moblieye有相當(dāng)深厚的歷史背景，這些經(jīng)驗(yàn)并不是其他公司短時間可以超越的。

（2）ADI——Blackfin處理器（BF60X系列）

ADI Blackfin視覺駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）都是基于Blackfin系列處理器，其中核心器件是DSP（digital signal processor，即數(shù)字信號處理器）。具有車道偏離警告、交通信號識別、智能前燈控制、物體檢測/分類、行人檢測等功能。低端系統(tǒng)基于BF592，實(shí)現(xiàn)LDW功能；中端系統(tǒng)基于 BF53x/BF54x/BF561，實(shí)現(xiàn)LDW（車輛偏離預(yù)警系統(tǒng)）/HBLB/TSR（Traffic SignRecognition道路交通標(biāo)志識別系統(tǒng)）等功能；高端系統(tǒng)基于BF60x，實(shí)LDW/HBLB（智能遠(yuǎn)光燈控制）/TSR/FCW（前方碰撞預(yù)警系統(tǒng)）/PD（車輛探測）等功能。集成的視覺預(yù)處理器能夠顯著減輕處理器的負(fù)擔(dān)，從而降低對處理器的性能要求。

（3）德州儀器（TI）——TDA SoC系列

一直以來，TI為汽車市場提供著許多的一流產(chǎn)品，針對3D全景環(huán)視應(yīng)用，TDA SoC系列也跟著應(yīng)運(yùn)而生，目前已經(jīng)有TDA2x、TDA3x、TDA2Eco。

TDA2x：TDA2x可實(shí)現(xiàn)各種前置攝像機(jī)應(yīng)用的同步運(yùn)行，其中包括遠(yuǎn)光燈輔助、車道保持輔助、高級巡航控制、交通信號識別、行人/對象檢測以及防碰撞等。此外，TDA2x還支持智能2D及3D環(huán)繞視圖以及后方碰撞警告等泊車輔助應(yīng)用，并可運(yùn)行為前置攝像機(jī)開發(fā)的行人/對象算法。TI TDA2x 還可作為融合雷達(dá)與攝像機(jī)傳感器數(shù)據(jù)的**處理器，幫助做出更穩(wěn)健的ADAS決定。

TDA3x：TDA3x系列可支持車線維持輔助、自適應(yīng)巡航控制、交通標(biāo)志識別、行人與物體檢測、前方防碰撞預(yù)警和倒車防碰撞預(yù)警等多種ADAS算法。這些算法對于前置攝像頭、全車環(huán)視、融合、雷達(dá)與智能后置攝像頭等眾多ADAS應(yīng)用的有效使用至關(guān)重要。此外，TDA3x處理器系列還能幫助客戶開發(fā)針對行人和車輛、前方碰撞預(yù)警及車線維持輔助的自主緊急制動（AEB）等符合NCAP程序的ADAS應(yīng)用。

TDA2Eco：TDA2Eco處理器，是TI在這3年內(nèi)針對汽車行業(yè)推出的第三款產(chǎn)品，該產(chǎn)品針對3D全景環(huán)視應(yīng)用而開發(fā)，可便捷替代初、中級全景環(huán)視解決方案中所使用的TDA2器件，從而降低功耗、優(yōu)化性能和物料清單 (BOM) 。 

車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)分析

車聯(lián)網(wǎng)即“汽車移動物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)”。傳統(tǒng)汽車聯(lián)網(wǎng)和智能汽車做為車聯(lián)網(wǎng)的智能硬件是其重要組成部分。較高的汽車保有量和銷售預(yù)計(jì)，成熟的移動互聯(lián)網(wǎng)都是車聯(lián)網(wǎng)發(fā)展必不可少的條件。

車聯(lián)網(wǎng)在最初被定義為電子傳感裝置，之后發(fā)展到車載導(dǎo)航，車載娛樂系統(tǒng)，再到車輛管理，交通管理，車載物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用形式。目前，這些裝置很多已實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)并且商業(yè)化?，F(xiàn)在，我們認(rèn)為車聯(lián)網(wǎng)是為提高駕駛安全性，舒適性，提高用車效率等一系列的創(chuàng)新。車聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)智能交通能夠提高道路使用效率：據(jù)預(yù)測，智能交通技術(shù)可以使交通堵塞減少約60%，使短途運(yùn)輸效率提高近70%，使現(xiàn)有的道路網(wǎng)的通行能力提高2-3倍，車輛在智能交通體系內(nèi)行駛，停車次數(shù)減少13%-45%，車輛使用效率提高50%以上。

根據(jù)PWC機(jī)構(gòu)預(yù)測，2016 年，智能車和車聯(lián)網(wǎng)市場預(yù)計(jì)規(guī)模為403 億歐元（約 3000 億人民幣），2021年，預(yù)計(jì)市場規(guī)模為1226億（約 9000億人民幣），智能車和車聯(lián)網(wǎng)市場預(yù)計(jì)以平均每年 25%的速度增長，其中，安全部分占據(jù)最大比重，從2016年的155億歐元增長到493億歐元。按照 PWC 的預(yù)計(jì)，智能汽車和車聯(lián)網(wǎng)全球市場空間未來有望達(dá)到萬億人民幣規(guī)模。

主要的車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈參與者有：汽車生產(chǎn)商，元器件設(shè)備制造商，硬件制造商，終端設(shè)備制造商，軟件開發(fā)商，系統(tǒng)集成商，移動通信運(yùn)營商，車載信息服務(wù)提供商（Telematics Service Provider, TSP），內(nèi)容服務(wù)提供商，以及位于末端的用戶。TSP 是整個車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈的核心。

車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的核心是智能交通（TSP），即交通信息網(wǎng)絡(luò)控制平臺通過裝在每輛汽車上的傳感終端，實(shí)現(xiàn)對 所有車輛的有效監(jiān)管并提供綜合服務(wù)。是將先進(jìn)的傳感器技術(shù)、通信技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、自動控制技術(shù)、信息發(fā)布技術(shù)等有機(jī)地運(yùn)用于整個交通運(yùn)輸管理體系而建立起的一種實(shí)時的、準(zhǔn)確的、高效的交通運(yùn)輸綜合管理和控制系統(tǒng)。

車聯(lián)網(wǎng)軟件提供商

是車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)，主要為車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈中的硬件廠商提供軟件支持。車聯(lián)網(wǎng)軟件提供商從中還可以細(xì)分出地圖提供商、應(yīng)用提供商、系統(tǒng)提供商等不同角色。

車載終端設(shè)備提供商

向整車廠商、4S店或車主直接供貨。由于傳統(tǒng)汽車影音導(dǎo)航本身具備一定的客戶群，而這些客戶也是車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的用戶，因而在進(jìn)入車聯(lián)網(wǎng)市場已經(jīng)擁有部分客戶資源，在向車聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型過程中亦較有優(yōu)勢。

移動智能終端提供商

一般向用戶直接供貨。主要承載移動應(yīng)用及其配套服務(wù)。

TSP企業(yè)

在目前整個車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈中處于核心地位。國外TSP的發(fā)展比國內(nèi)的發(fā)展較為成熟，主要是整車廠商和移動運(yùn)營商獨(dú)立或合作的形式展開。中國TSP企業(yè)目前發(fā)展較為薄弱，但是其市場潛力較大，消費(fèi)者的需求也較為強(qiáng)烈，收益較高，是產(chǎn)業(yè)鏈上眾多企業(yè)爭取的對象。

互聯(lián)網(wǎng)廠商

在車聯(lián)網(wǎng)市場上是新進(jìn)參與者。由于汽車的封閉性，汽車廠商把控著 CAN總線數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)廠商可以做的應(yīng)用還是受到較為明顯的限制。

V2X（Vehicle to X)，是車聯(lián)網(wǎng)和智能無人駕駛的關(guān)鍵技術(shù)。V2X 主要實(shí)現(xiàn)的是車與車（V2V，Vehicle to Vehicle）、車與基礎(chǔ)設(shè)施（V2I，Vehicle to Infrastructure）之間的通信，后續(xù)還可以拓展到V2R（Vehicle to Road），V2H（Vehicle to Human），逐步獲得實(shí)時路況、道路信息、行人信息等一系列交通信息，提高駕駛安全性、減少擁堵、提高交通效率等。

目前 V2X 技術(shù)主要包括歐美和中國兩大陣營，歐美采用DSRC（Dedicated Short Range Communications）技術(shù)，目前已經(jīng)成為國際主流且較為成熟，進(jìn)入商業(yè)化階段。根據(jù)產(chǎn)業(yè)調(diào)研，美國將于2019年左右通過強(qiáng)制要求前裝安裝 V2X 模塊，預(yù)計(jì)大范圍推廣會在 2020 年左右。

LTE-V 技術(shù)是由華為、大唐等主導(dǎo)的我國實(shí)現(xiàn) V2X 網(wǎng)絡(luò)通信的技術(shù)。針對車輛應(yīng)用 LTE-V 定義了兩種通信方式——以基站為控制中心的集中式（LTE-V-Cell）和無需基站的分布式（LTE-V-Direct）。相比 DSRC，LTE-V 的優(yōu)勢在于無需重建基站，可以利用 LTE 4G 網(wǎng)絡(luò)基站，推廣成本低。國內(nèi)LTE-V 正在標(biāo)準(zhǔn)制定階段，相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)有望可在 2017 年完成；標(biāo)準(zhǔn)化之后，通常需要一年左右的時間推出商業(yè)化芯片組生產(chǎn)，估計(jì)LTE V2X到2018年或之后可以推廣商業(yè)應(yīng)用。

無人駕駛兩種發(fā)展路徑介紹

無人駕駛熱潮使得Google、百度、Uber、英偉達(dá)等科技公司，特斯拉、通用、福特、奧迪等汽車公司，博世、大陸、福爾德、電裝等汽車零部件公司，Cruise、Zoox 等創(chuàng)業(yè)公司前赴后繼投入關(guān)中?？偨Y(jié)來看，參不者可以分為三類：1）整車廠及零部件供應(yīng)商，優(yōu)勢在于硬件、品牌和市場上占有率；2）科技公司，優(yōu)勢在于人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)能力積累；3）TaaS 服務(wù)商，如 Uber、Lyft、滴滴等，優(yōu)勢在于用戶數(shù)據(jù)積累。 

與前幾年的合作不同，如今更多的公司選擇了合作開發(fā)，希望通過合作構(gòu)筑價(jià)值網(wǎng)絡(luò)， 迅速占領(lǐng)市場。全球范圍內(nèi)，已經(jīng)形成“百度-英偉達(dá)-博世|大陸-中德車企集團(tuán)”、“Google-FCA豐田-Lyft -Avis”、“英特爾-Mobileye-寶馬-德爾?！边@樣的生態(tài)圈，還有特斯拉、通用、福特、豐田等準(zhǔn)備自行實(shí)現(xiàn)整條技術(shù)運(yùn)營線的獨(dú)立集團(tuán)。 

汽車智能化發(fā)展的最終目標(biāo)都是實(shí)現(xiàn)L5級全自勱無人駕駛，目前有兩種技術(shù)發(fā)展路徑：1.以輔劣駕駛（ADAS）為核心，僅L0逐步過渡到L5，通過每一代車型搭載的輔劣駕駛系統(tǒng)不斷升級的方式，逐步實(shí)現(xiàn)L5級全自勱無人駕駛；2.僅L0直接跨度到L4，在特定的垂直領(lǐng)域或相對封閉的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)無人駕駛，再向全環(huán)境全路況的 L5 級無人駕駛普及。

Google行業(yè)先驅(qū)者 

Google 無人車的發(fā)展經(jīng)歷了兩個階段：第一階段，采用以激光雷達(dá)為主要傳感技術(shù)，配合高精度地圖的解決方案，共推出過三代產(chǎn)品，最特別的是在第三代產(chǎn)品Pod Car原型車中，直接拋棄傳統(tǒng)汽車的剎車、方向盤、油門等設(shè)備，僅用一個啟動鍵實(shí)現(xiàn)無人駕駛；

第二階段，2016年12月無人駕駛業(yè)務(wù)分拆，成立獨(dú)立公司W(wǎng)aymo。在技術(shù)方面自主研發(fā)的整套無人駕駛傳感器系統(tǒng)，包括3個覆蓋短、中、長距離的激光雷達(dá)、8個視覺模塊、以及雷達(dá)，大幅降低激光雷達(dá)的成本，提供硬件和軟件并行的完整解決方案；在商業(yè)化方面，在利亞桑那州鳳凰城開啟無人駕駛車的上路測試運(yùn)營，對大眾開放服務(wù)。

Google一方面基于自身在人工智能方面的技術(shù)積累；一方面大量收購AI創(chuàng)業(yè)公司，比如深度學(xué)習(xí)公司DeepMind、圖片分析公司Jetpac、機(jī)器人公司Holomi、3D視覺系統(tǒng)公司Industrial Perception等，通過技術(shù)融合，提升技術(shù)能力。

國內(nèi)百度領(lǐng)先Apollo 

2013年12月，百度宣布成立自動駕駛事業(yè)部，并在北京五環(huán)完成首次測試；2016年11月，與車廠合作打造的自動駕駛車已經(jīng)體驗(yàn)運(yùn)營，體驗(yàn)全程3.16km，使用L4自動駕駛技術(shù)實(shí)現(xiàn)紅綠燈識別、行人避讓以及超車并線等功能；2017年4月，百度發(fā)布“Apollo計(jì)劃”，將向合作伙伴提供一個開放、完整、安全的軟件平臺，幫助他們結(jié)合車輛和硬件系統(tǒng)，快速搭建一套屬于自己完整的自動駕駛系統(tǒng)。其測試車輛配備安裝在車頂?shù)?4線激光雷達(dá)、3個環(huán)繞車頂?shù)?6線激光雷達(dá)、位于車頂前方的兩個視覺識別攝像頭、以及車前方的毫米波雷達(dá)。預(yù)計(jì)2020年，與奇瑞合作的L3級自動駕駛乘用車將實(shí)現(xiàn)商業(yè)化量產(chǎn)。

初創(chuàng)企業(yè)蓬勃涌現(xiàn) 

無人駕駛領(lǐng)域，不僅巨頭布局，也是創(chuàng)業(yè)公司關(guān)注的焦點(diǎn)。各創(chuàng)業(yè)公司通過團(tuán)隊(duì)掌握的核心算法或芯片等技術(shù)在一些關(guān)鍵的路徑上找到自己的解決方案，沒有一味地遵循 Google 的技術(shù)方案，展示出各式各樣的技術(shù)路線，是無人駕駛產(chǎn)業(yè)収展癿重要推進(jìn)力量。統(tǒng)計(jì)來看，無人駕駛領(lǐng)域的初創(chuàng)企業(yè)主要集中在美國和中國。 

ADAS 商業(yè)化先行 僅L2切入 漸進(jìn)式發(fā)展

ADAS系統(tǒng)先行，是無人駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要路徑。從技術(shù)角度看，ADAS構(gòu)建起來無人駕駛技術(shù)積累的橋梁，是車企切入無人駕駛的漸進(jìn)式道路；從商業(yè)化角度看，ADAS是現(xiàn)階段無人駕駛成果的商業(yè)化成品，互聯(lián)網(wǎng)巨頭有望通過與車企、零部件廠商合作進(jìn)行研發(fā)。

Autopilot高速迭代 

2016年10月，特斯拉稱其10月后生產(chǎn)的所有車型都配備自動駕駛硬件，相關(guān)軟件將在2018年推出；2017年9月，特斯拉正式向迪拜的出租車公司交付50輛配備“全自動駕駛功能”的Model S和Model X。其自動駕駛車型搭載3個前置攝像頭（不同視角，廣角、長焦、中等）、2個側(cè)邊攝像頭（一左一右）、3個后置攝像頭、1個后置倒車攝像頭、12個超聲波傳感器（傳感距離增加一倍）和1個前置雷達(dá)(增強(qiáng)版)；采用NVIDIA Drive PX2芯片（40x Autopilot 1.0 處理速度）。預(yù)計(jì)2020年推出L5級別全自動無人駕駛汽車。

寶馬聯(lián)合Mobileye及英特爾 

40輛寶馬無人駕駛汽車于2017年下半年開始路測，該車型配備了4個Ibeo低線束激光雷達(dá)，4個短距離毫米波雷達(dá)和5個攝像頭（包含單目和雙目，車前擋風(fēng)玻璃上方裝有3個，車后擋風(fēng)玻璃裝有2個）；采用的芯片來自英特爾和英偉達(dá)。預(yù)計(jì)將在2021年前開發(fā)一款完全滿足SAE L3、兼容SAE L4的無人駕駛汽車iNext；最早將于2030年為汽車配備5級自動駕駛功能。

長安 穩(wěn)步推進(jìn)無人駕駛轎車產(chǎn)業(yè)化

2016年4月，長安實(shí)現(xiàn)高速路段的無人駕駛測試，采用的車型是基于睿騁、CS75等量產(chǎn)車型改造的自動駕駛測試車，采用以雷達(dá)為主的傳感器方案，搭載5個毫米波雷達(dá)、1個激光雷達(dá)、1個前置攝像頭。長安計(jì)劃于2018年完成第二階段半自動駕駛技術(shù)開發(fā)及產(chǎn)業(yè)化；計(jì)劃2020年實(shí)現(xiàn)第三階段高度自動駕駛技術(shù)的應(yīng)用，完成樣車測試工作和示范運(yùn)行；2025年?duì)幫黄频谒碾A段無人駕駛關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。在自動駕駛領(lǐng)域，長安已逐步與博世、德爾福、英特爾、蔚來、百度等公司達(dá)成戰(zhàn)略合作。

無人駕駛發(fā)展預(yù)測

無人駕駛市場規(guī)模預(yù)測

美國汽車工程學(xué)會SAE將自動駕駛分為0到5級（美國高速公路管理局NHTSA將自動駕駛分為0到4級），0級為完全人工駕駛，5級為徹底的無人駕駛，中間的級別為不同程度的自動駕駛或輔助駕駛。目前L1和L2技術(shù)已相對成熟，L3技術(shù)即將量產(chǎn)（特斯拉、奧迪均聲稱已經(jīng)達(dá)到3級自動駕駛），徹底的L5無人駕駛可能還需要至少十年才能達(dá)到產(chǎn)業(yè)化階段。全球自動駕駛滲透率將快速提升：2020年，L1、L2級自動駕駛滲透率將達(dá)到40%；2025年，20%以上量產(chǎn)汽車有望實(shí)現(xiàn)不同級別的智能駕駛；至2040年，所有新車都將配備自動駕駛功能，其中L4、L5級自動駕駛滲透率將達(dá)50%。對應(yīng)市場規(guī)?；虺|美元。

無人駕駛乘用車滲透率仍較低，同時處于低層次的無人駕駛乘用車比例較高。根據(jù)中 國汽車工業(yè)協(xié)會的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，2015年中國乘用車銷量達(dá)2114.6萬臺，這一數(shù)字在2020 年或?qū)⑦_(dá)到 2773.3 萬。根據(jù)易觀分析的數(shù)據(jù)，截至 2015 年，中國無人駕駛乘用車滲透率 已經(jīng)達(dá)到了 15%，市場規(guī)模已經(jīng)達(dá)到了 353 億元。預(yù)計(jì)到 2019 年，中國無人駕駛乘用車 滲透率將超過 50%，且等級 3-等級 4 水平的智能

無人駕駛行業(yè)面臨問題

當(dāng)前影響無人駕駛落地、市場爆發(fā)的原因主要涉及軟、硬件技術(shù)、核心基礎(chǔ)設(shè)施以及政策法規(guī)等方面的不完善。

1.軟件方面，開發(fā)出滿足 SAE Level 4 及以上級別的軟件是決定近十年里完全自動駕駛汽車能否真正實(shí)現(xiàn)的主要因素。軟件方面一個關(guān)鍵的問題是無人駕駛汽車如何與道路上其他無人駕駛汽車以及人類駕駛員的進(jìn)行協(xié)商駕駛，同時GPS傳感器的錯誤率是否能滿足車輛高精度定位的問題亦亟待解決。具體來說，軟件發(fā)展需要面臨探測理解、“訓(xùn)練”、故障安全機(jī)制和“黑箱”問題等四類問題。

2.硬件方面，首先多傳感器融合的過程會異常艱難。多傳感器融合已成為業(yè)內(nèi)公認(rèn)的可以滿足ADAS應(yīng)用高性能需求的方案，具體的融合方案已呈現(xiàn)趨同，但是完成 融合系統(tǒng)架構(gòu)的需要大量人力財(cái)力投入、計(jì)算機(jī)視覺為主的系統(tǒng)在L3向L4跨越的過程中產(chǎn)生的龐大難以處理的數(shù)據(jù)量，以及進(jìn)一步會產(chǎn)生的融合算法問題等等都表明傳感器融合會是一個長期過程。其次，核心基礎(chǔ)設(shè)施尚不能滿足無人駕駛發(fā)展趨勢的需要，升級需求迫切。從車道分割線到傳感器和通訊模塊等等均需要升級，以便于無人駕駛汽車可以獲取足夠多關(guān)于所處環(huán)境的信息以便進(jìn)行預(yù)判、制定決策以及作出反應(yīng)。此外，還需要實(shí)現(xiàn)智能交通生態(tài)的突破性進(jìn)展。全球各國各地的交通環(huán)境會受到包括自然環(huán)境，政府的城市規(guī)劃、政策，以及道德、民族文化等多方面因素的影響，故無人駕駛系統(tǒng)還需要與交通環(huán)境適配。

3.法律體系完善的滯后性也在無形中增加了無人駕駛落地的困難。人工智能等技術(shù)的引入對現(xiàn)存法律法規(guī)體系提出了巨大的挑戰(zhàn)：一方面問責(zé)機(jī)制尚未明確，“電車問 題”這類道德倫理判斷 AI 算法無法決定，因而需要厘清事故發(fā)生后系統(tǒng)開發(fā)商、制造商、使用者之間的權(quán)利和義務(wù)；另一方面，深度學(xué)習(xí)“黑箱子”熟悉導(dǎo)致算法過程的不透明和不可解釋性，會增加使用者的疑慮，因此需要建立獨(dú)立完善統(tǒng)一的無人駕駛產(chǎn)業(yè)鏈監(jiān)督機(jī)構(gòu)，而目前尚無相關(guān)完整的監(jiān)督體系。除此之外，因?yàn)闊o人駕駛涉及信息的互聯(lián)互通，因而會產(chǎn)生大量隱私性數(shù)據(jù)，故立法體系需要完善對掌握這些數(shù)據(jù)的公司在保護(hù)用戶隱私權(quán)、合法合理使用用戶數(shù)據(jù)方面的要求。

無人駕駛未來市場發(fā)展?jié)摿薮?/strong>

在數(shù)據(jù)大爆炸時代，利用科技來改變?nèi)祟惿罘绞綄⒊蔀榧夹g(shù)新風(fēng)口，尤其是在無人駕駛汽車領(lǐng)域，無人駕駛汽車領(lǐng)域在未來30年將會逐漸融入到人們的日常生活中，改變?nèi)祟悅鹘y(tǒng)出行方式及行為習(xí)慣，并走向市場化、規(guī)?；?。

衍生行業(yè)將大規(guī)模擴(kuò)張

百度、谷歌等互聯(lián)網(wǎng)巨頭都集中投資于無人駕駛汽車行業(yè)，建立專業(yè)團(tuán)隊(duì)研發(fā)領(lǐng)先技術(shù)，并以自身強(qiáng)大的地圖導(dǎo)航系統(tǒng)及大規(guī)模用戶的優(yōu)勢，改變?nèi)祟悅鹘y(tǒng)出行概念及方式，同時更會帶動車載雷達(dá)、攝像頭等行業(yè)市場規(guī)模的擴(kuò)大。

數(shù)據(jù)智能化拯救道德選擇困境

雖然目前特斯拉等無人駕駛汽車還存在安全風(fēng)險(xiǎn)以及道德選擇方面的不完善，但這不會妨礙以技術(shù)來改善人類生活品質(zhì)的腳步，無人駕駛汽車在為社會帶來多重便利的同時，也將利用數(shù)據(jù)完善系統(tǒng)選擇，真正建立起智慧出行社會。

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