文：任澤平團(tuán)隊

智能駕駛是人工智能革命和新能源革命的集大成者，是下一個萬億級大賽道。一方面，目前的新能源電動化率已經(jīng)大幅提升，而電動化后就要看智能化，目前L2+級別自動駕駛汽車正在快速滲透；另一方面，AI時代需要超級應(yīng)用、超級場景來引領(lǐng)，智能駕駛就是AI能夠快速落地的超級應(yīng)用，是新質(zhì)生產(chǎn)力代表的方向之一。

中國的智能駕駛正在高速發(fā)展。智能駕駛將帶動萬億級賽道，上下游產(chǎn)業(yè)鏈長、應(yīng)用場景多，整個產(chǎn)業(yè)都會在未來幾年高速增長。2023年,我國L2級新乘用車滲透率達(dá)到47.3%；2024年1-5月突破50%。武漢成為全球最大的無人駕駛運營服務(wù)區(qū)。北京、武漢投入100+億做智能網(wǎng)聯(lián)建設(shè)；20+城市快速投入試點；上海新發(fā)布4張牌照……都在代表著智能駕駛進(jìn)入全面鋪開時代。 

中國走的是車路云協(xié)同和單車智能共同發(fā)力的一體化路線，需要大量的智能化“新基建”。與美國以單車智能為主的路線不同，這意味著中國在智能道路改造方面的新基建投入將更大，對經(jīng)濟(jì)提質(zhì)升級更明顯。

智能化不僅是技術(shù)上的突破，也將帶來商業(yè)模式的變革、出行行業(yè)競爭格局的重塑：

第一，高度的智能化是共享化，帶來商業(yè)運營、汽車保險等結(jié)構(gòu)性變化。全自動駕駛實現(xiàn)后可能出現(xiàn)共享無人出租平臺，汽車消費從個人保有轉(zhuǎn)為部分共享運營。汽車金融也會受影響，在平臺責(zé)任制的認(rèn)定下，無人駕駛保險等新險種的需求會爆發(fā)。

第二，智能駕駛將大幅節(jié)能減碳、減少交通擁堵和事故，短期雖然會暫時出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性出租車、網(wǎng)約車就業(yè)問題，產(chǎn)生交通擁堵等爭議；但是長遠(yuǎn)來看交通事故減少，出行效率提高，無人駕駛時代到來，已是大勢所趨。

第三，智能化變革會加速對轉(zhuǎn)型慢的傳統(tǒng)車企淘汰，技術(shù)硬、積累深的新能源汽車公司成為受益者。主流汽車消費群體年輕化，影響了車企在智能化領(lǐng)域持續(xù)投入。目前，新售車型對L2+的車聯(lián)網(wǎng)能力需求將持續(xù)提升，保守估計到2030年前L2級以上滲透率將超過80%，其中L3+或超過20%。

第四，推進(jìn)智能駕駛的同時，也要密切關(guān)注核心軟硬件的自主化替代進(jìn)程，不能在智能化底層硬科技、尤其是高階算力芯片被卡脖子。

截止2024年5月，全國已有47個國家級智能網(wǎng)聯(lián)測試示范區(qū)，16個雙智試點城市，7個智能網(wǎng)聯(lián)先導(dǎo)區(qū)，包括武漢、重慶、深圳、北京等無人駕駛提前布局的重點城市。全國共開放自動駕駛示范道路3.2萬多公里，測試?yán)锍坛^1.2億公里，各地智能化路測單元部署超過8700套。

1  發(fā)展智能駕駛具有必要性、迫切性和合理性

智能駕駛是新能源汽車發(fā)展進(jìn)程的下半場，智能汽車為用戶提供舒適、安全、科技感的駕乘體驗。發(fā)展智能駕駛具有必要性，對消費者和社會而言，智駕在出行安全、節(jié)能、性價比、駕乘體驗、出行效率等方面貢獻(xiàn)顯著。

一是更安全：世界衛(wèi)生組織披露的數(shù)據(jù)顯示，每年道路交通事故造成全球約130萬人死亡、5000萬人受傷。密歇根大學(xué)報告顯示，20%-46%的碰撞事故可以被ADAS高級駕駛輔助功能所避免；美國IIHS公路安全保險協(xié)會指出，自動駕駛可以減少34%的安全事故。

二是更節(jié)能：智能駕駛的控制系統(tǒng)優(yōu)化汽車加速、制動、減速方式，有效地提高燃油和電力利用率?？▋?nèi)基梅隆大學(xué)報告指出，帶有智能駕駛功能的汽車，燃油經(jīng)濟(jì)性提升10%，自動化等級越高、節(jié)能效率越高。

三是更有性價比：智能駕駛對人力成本較高的場景意義重大，比如將自動駕駛用于卡車長途運輸。

四是駕乘體驗更好，是老齡社會友好型產(chǎn)品：智能駕駛能更及時全面捕捉路面信息，做出反應(yīng)。日本內(nèi)閣《交通安全白皮書》指出，因踩錯剎車油門的死亡事故，75歲以上司機(jī)是其他群體的4.9倍。智駕提升駕乘舒適度，高齡駕駛員操作友好。

五是提升出行效率：每年交通擁堵帶來的經(jīng)濟(jì)損失相當(dāng)于國內(nèi)生產(chǎn)總值的5-8％，自動駕駛后使整體交通效率提升10%。智能駕駛能減少交通事故，改善道路擁堵，降低人員和經(jīng)濟(jì)損失。

發(fā)展智能駕駛具有迫切性，對汽車產(chǎn)業(yè)影響深遠(yuǎn)。汽車是居民消費中附加價值較高的產(chǎn)品，是一國制造業(yè)的核心領(lǐng)域之一。智能網(wǎng)聯(lián)車本質(zhì)上是以互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等為代表的新質(zhì)生產(chǎn)力在耐用消費品、交通領(lǐng)域的應(yīng)用。智能駕駛的發(fā)展帶動汽車產(chǎn)業(yè)技術(shù)升級，帶動供應(yīng)鏈和產(chǎn)業(yè)生態(tài)的革新，帶動上下游核心科技突破，是各國必爭的戰(zhàn)略高地。

發(fā)展智能駕駛具有合理性。我國是全球最大的汽車消費市場，不僅基礎(chǔ)設(shè)施配套齊全，技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)趨于完善，而且消費者的對新事物接受度高、市場活躍。2024年6月，我國機(jī)動車保有量達(dá)4.4億輛，汽車3.45億輛。道路基礎(chǔ)設(shè)施正加快智能化升級，支撐智能駕駛發(fā)展。截止2024年5月，全國已有47個國家級智能網(wǎng)聯(lián)測試示范區(qū)，16個雙智試點城市，7個智能網(wǎng)聯(lián)先導(dǎo)區(qū)。截至2024年5月底，全國共開放自動駕駛示范道路3.2萬多公里，測試?yán)锍坛^1.2億公里，各地智能化路測單元部署超過8700套。

技術(shù)端，高精地圖、激光雷達(dá)、車載AI芯片取得重大進(jìn)展，未來將有眾多跨時代意義的新技術(shù)得到應(yīng)用。以車載AI芯片為例，高階自動駕駛芯片已具備量產(chǎn)裝機(jī)能力。華為昇騰310和610搭載MDC810、MDC610計算平臺，引領(lǐng)國內(nèi)高端自動駕駛市場；地平線征程6也在2024年4月北京車展公布，算力從10+TOPS到560TOPS。

行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)日趨完善，政策端對智能汽車的發(fā)展尤為重視。2024年，五部門聯(lián)合發(fā)布重磅政策，智能網(wǎng)聯(lián)汽車進(jìn)入快速成長期。7月3日，工信部、公安部、自然資源部、住建部、交運部聯(lián)合公布了智能網(wǎng)聯(lián)汽車“車路云一體化”應(yīng)用試點城市名單。包括北京、上海、重慶、鄂爾多斯、蘇州、無錫、成都、廣州、深圳等20城。

智能駕駛可劃分不同等級，當(dāng)前我國正處于從輔助駕駛到有條件自動駕駛過渡，同時也處于高度自動駕駛開啟階段。

國際上看，SAE美國汽車工程師學(xué)會的分級標(biāo)準(zhǔn)，是目前較為通用的自動駕駛分級標(biāo)準(zhǔn)，獲全球眾多國家地區(qū)參考。國內(nèi)方面，2020年3月，我國《汽車駕駛自動化分級》規(guī)定智能駕駛分為6個等級：L0-L2為駕駛輔助，L3-L5為自動駕駛。通俗來講：L1一般是可以解放手或者腳；L2可以同時解放手和腳；L3可以進(jìn)一步解放眼；L4及以上還可以解放大腦。

自動駕駛技術(shù)涉及交通、通信、電子等多領(lǐng)域融合和多產(chǎn)業(yè)協(xié)同，是一個從L0、L1、L2往L3、L4、L5漸進(jìn)的過程。隨著等級上升，軟硬件配置要求也在提高。以激光雷達(dá)為例，L0-L2駕駛輔助無需激光雷達(dá)，但在L3及以上高階自動駕駛中，激光雷達(dá)是必不可少的硬件設(shè)備。芯片方面，若要實現(xiàn)L2到L3級別的跨越，算力需要從24Tops跨越到300Tops，提升至少12.5倍。

2 智能駕駛：技術(shù)與安全是首要考量、配套與成本是落地關(guān)鍵

推動智能駕駛發(fā)展的核心驅(qū)動力是汽車用戶群體的出行偏好改變。一方面是基于對智能駕駛的技術(shù)認(rèn)可，當(dāng)前中國已經(jīng)擁有一個成熟、完整、自主的智能汽車產(chǎn)業(yè)鏈。另一方面，安全問題是根本，關(guān)于人和系統(tǒng)，哪方的駕駛決策更優(yōu)引發(fā)廣泛討論。

此外，從企業(yè)層面來看，單車智能和車路協(xié)同路線之間競爭客觀存在，當(dāng)前來看，智能網(wǎng)聯(lián)發(fā)展需要車路協(xié)同和單車智能的技術(shù)合力。實際上，智能駕駛并非單指某一技術(shù)路線。只是出于技術(shù)的成熟度、落地難度、商業(yè)化成本等客觀條件限制，當(dāng)下仍是以車路協(xié)同發(fā)展為主，單車智能為有力支撐的，技術(shù)互補(bǔ)和相輔相成的現(xiàn)狀。

2.1智能駕駛技術(shù)：感知、決策、執(zhí)行，三大系統(tǒng)協(xié)同

智能駕駛的實現(xiàn)，本質(zhì)上是感知(環(huán)境感知與定位)、決策(智能規(guī)劃與決策)、執(zhí)行(控制執(zhí)行)三大核心系統(tǒng)的協(xié)同。自動駕駛系統(tǒng)最終是為了取代人工，如果將其類比人的話，如下圖所示：感知層相當(dāng)于人的五官，感知周圍的環(huán)境，搜集數(shù)據(jù)傳輸?shù)經(jīng)Q策層；決策層相當(dāng)于人的大腦，處理感知層傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，輸出相應(yīng)的操作指令給執(zhí)行層；執(zhí)行層相當(dāng)于人的四肢，執(zhí)行大腦給出的指令。其中感知層主要包括三部分，環(huán)境感知、位置感知和速度、壓力等其它感知；決策層主要包括三部分，操作系統(tǒng)(算法)、集成電路(芯片)、計算平臺；執(zhí)行層主要包括三部分，動力供給、方向控制、車燈控制。

從技術(shù)和產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展階段來看，感知環(huán)節(jié)基本實現(xiàn)國產(chǎn)替代，產(chǎn)業(yè)鏈較為成熟。車載攝像頭、毫米波、超聲波雷達(dá)、激光雷達(dá)都已實現(xiàn)自主替代，技術(shù)路線多元化。決策層挑戰(zhàn)最大，上層軟件需要長期數(shù)據(jù)積累，中間軟件的壁壘高，自主替換難度大，底層軟件的操作系統(tǒng)基本完成自研。此外，最核心的AI芯片也長期被海外廠商壟斷，我國芯片廠商的產(chǎn)品正在快速進(jìn)步、但仍需時間提升實力并驗證產(chǎn)品。

智能駕駛決策層的三大核心分別是硬件算力芯片、中間件軟件架構(gòu)、底層操作系統(tǒng)。

1）硬件方面智能駕駛AI芯片是汽車行業(yè)最關(guān)注的核心。目前智能AI芯片發(fā)展存在多方面挑戰(zhàn)。一是行業(yè)進(jìn)入壁壘高：由于汽車芯片的研發(fā)和驗證周期長、資金投入大，切換供應(yīng)商存在失敗風(fēng)險，因此多數(shù)整車廠選擇與先發(fā)的海外芯片廠深度綁定。二是研發(fā)技術(shù)難度大：智能駕駛的 AI 芯片不同于傳統(tǒng)汽車域控制器的 32位 MCU 芯片，前者在算力、性能、功耗、操作系統(tǒng)方面的要求顯著高于后者。導(dǎo)致其研發(fā)成本和制造工藝攻堅困難。三海外政策變量多：全球半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈已經(jīng)成熟，我國半導(dǎo)體制造行業(yè)起步較晚，且發(fā)展受海外政策環(huán)境變化擾動，部分關(guān)鍵技術(shù)獨立突破難度較大。目前智能駕駛訓(xùn)練用的AI芯片主要來源于英偉達(dá)，在海外限制收緊的背景下，中國車企如何去搭建算力基礎(chǔ)設(shè)施是一大隱憂。

2）中間件軟件架構(gòu)是技術(shù)壁壘最高的環(huán)節(jié)，是解決不同供應(yīng)商軟硬件兼容性問題的核心。其功能是通過集成的AutoSAR（汽車開發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)），連接上層應(yīng)用軟件和底層操作系統(tǒng)直接交互。中間件的開發(fā)需要投入極高的時間、人力和財務(wù)成本，此外，還需要與多家供應(yīng)商長時間合作來進(jìn)行產(chǎn)品兼容性調(diào)試與匹配。實際軟件開發(fā)還需要綁定硬件廠商，準(zhǔn)入門檻十分苛刻。從2003年建立擴(kuò)張至今，該聯(lián)盟已包含近200家企業(yè)，只有9家核心企業(yè)和63家一級會員能實際參與到開發(fā)模式的籌劃、管理和調(diào)控。我國科技巨頭中有百度、華為等8家是一級會員。

3）底層的操作系統(tǒng)是管理和控制車載硬件與軟件資源的程序?？梢赃M(jìn)一步細(xì)分為基礎(chǔ)型和定制型。由于操作系統(tǒng)的特殊性：一是涉及智能駕駛基礎(chǔ)內(nèi)核操作，二是支持應(yīng)用生態(tài)且積累龐大的用戶數(shù)據(jù)，三是系統(tǒng)的適配驗證成本極高，車企在選擇操作系統(tǒng)后就無法輕易更換。在基礎(chǔ)系統(tǒng)中如何去選擇底層路線成了車企的一大難題。

基礎(chǔ)型操作系統(tǒng)，如QNX、Linux、WinCE、Android，鴻蒙，目前 75%的自動駕駛底層操作系統(tǒng)使用的是 QNX 系統(tǒng)。基礎(chǔ)型操作系統(tǒng)自主開發(fā)難度高，國內(nèi)廠商選擇通常是后者。定制型操作系統(tǒng)是在前者的基礎(chǔ)上深度開發(fā)、修改內(nèi)核的定制化產(chǎn)物。

如果選用QNX和Android等海外系統(tǒng)去進(jìn)行定制化開發(fā)，可能會面臨一系列隱患。

一是數(shù)據(jù)安全問題：海外系統(tǒng)可能會存在數(shù)據(jù)后門，這導(dǎo)致車輛在行駛過程中產(chǎn)生的敏感數(shù)據(jù)，如位置信息、駕駛習(xí)慣等，有可能被黑客攻擊或被企業(yè)收集用于非法目的。

二是可能導(dǎo)致上層應(yīng)用開發(fā)受限。由于系統(tǒng)的源代碼受到專利保護(hù)，或受到相關(guān)政策限制，國內(nèi)企業(yè)在開發(fā)上層應(yīng)用時可能遇到諸多困難。不僅增加了迭代成本和研發(fā)周期，還可能導(dǎo)致發(fā)展落后于海外。

三是還可能面臨政策變化的風(fēng)險。隨著國際局勢變化，某些國家可能會對敏感技術(shù)進(jìn)行限制或制裁。如果大量依賴這些海外系統(tǒng)，將對我國智能駕駛應(yīng)用和發(fā)展造成嚴(yán)重影響，使得中國企業(yè)處于被動地位。

2.2智能駕駛安全：智能系統(tǒng)決策更優(yōu)，相關(guān)法規(guī)待完善

根據(jù)CIDAS(中國交通事故深入調(diào)查)數(shù)據(jù)庫顯示，人是交通安全中最不確定的因素。通過調(diào)查2011年至2021年的5664起乘用車事故發(fā)現(xiàn)，駕駛員人為因素占比約為81.5%。其中，79.9%是因為駕駛員無法對危險進(jìn)行提前識別和感知的主觀錯誤事故。43.4%是因為駕駛員未按規(guī)定讓行發(fā)生的事故。

2021年12月，由中國汽車技術(shù)研究中心有限公司聯(lián)合同濟(jì)大學(xué)、百度Apollo編制的《自動駕駛汽車交通安全白皮書》指出，智能駕駛并非‘零’事故”，但的確比人類駕駛更安全。

智能駕駛可從三個維度有效降低交通事故發(fā)生率。

一是依靠融合感知系統(tǒng)進(jìn)行全方位路況信息收集，提前規(guī)避道路風(fēng)險。

二是憑借智能決策系統(tǒng)和精確執(zhí)行系統(tǒng)，杜絕疲勞駕駛、酒后駕駛等危險行為；在無其他更高優(yōu)先級事項的前提下，防范違反交規(guī)行為。

三是智能駕駛像駕駛員一樣具備案例分析和不斷學(xué)習(xí)的能力，在復(fù)雜的出行場景中也可以逐步解決不少癢點、痛點和高頻問題，讓出行的所有節(jié)點都“有跡可循”。

從歷史經(jīng)驗和技術(shù)難點來看，智能駕駛出現(xiàn)安全問題通常有兩種情形。一是感知系統(tǒng)的技術(shù)盲點，二是人車決策的認(rèn)知偏差。

感知系統(tǒng)技術(shù)盲點是指有些部分車企選擇“純視覺路線”作為智能駕駛的感知系統(tǒng)解決方案，該系統(tǒng)采用攝像頭為主，毫米波、超聲波雷達(dá)為輔作為傳感器。在沒有激光雷達(dá)測距的情況下，在極端氣候場景、AI學(xué)習(xí)樣本少的特殊場景中，算法可能判斷失誤。因此，近年在激光雷達(dá)技術(shù)的不斷成熟下，“多傳感器融合感知方案”成為自動駕駛落地的普遍共識。

人車決策的認(rèn)知偏差，是部分用戶誤把市場上的駕駛輔助系統(tǒng)和自動駕駛劃等號，導(dǎo)致在駕駛過程中錯誤地把任務(wù)完全交予車輛。在多起相關(guān)事故中，用戶都在駕駛輔助功能下放棄了對車輛的控制，且在收到系統(tǒng)提醒后有充足反應(yīng)時間的情況下，卻沒有恢復(fù)對車輛的控制。實際上，當(dāng)前主流的L2只是在L1的ACC自適應(yīng)巡航和LKA車道保持功能上增加了自動變道功能，并不等于能完全替代人類司機(jī)。

從安全責(zé)任角度看，自動駕駛由算法主導(dǎo)，而算法并不具備人類的道德地位，由此，機(jī)器根據(jù)預(yù)設(shè)算法決定碰撞中的道德困境如何解決，引發(fā)了人機(jī)協(xié)作的倫理挑戰(zhàn)。在出現(xiàn)危險情況時，道義中心論算法、功利主義算法或者其他道德算法方案所執(zhí)行導(dǎo)致結(jié)果迥異，在法學(xué)界存在一定爭議。因此目前不同國別對自動駕駛責(zé)任認(rèn)定存在差異。部分條例認(rèn)定交通事故責(zé)任主體仍然是駕駛?cè)耍糠謬易詣玉{駛認(rèn)定責(zé)任主體為車輛生產(chǎn)主機(jī)廠。不同責(zé)任認(rèn)定區(qū)間，或影響用戶使用高級別自動駕駛意愿。若自動駕駛系統(tǒng)不為責(zé)任主體，用戶升級到 L3級以上意愿或有影響。

綜合來看，盡管系統(tǒng)決策比人類駕駛更加可靠，但目前高度智能的無人駕駛技術(shù)還在實際應(yīng)用的試水期，對于責(zé)任界定，社會接受度方面還存在一定爭議，特定環(huán)境下接管控制任務(wù)是駕駛員的義務(wù)和責(zé)任。隨著用戶信任普遍形成，智能駕駛普及率上升，相關(guān)法律法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)完善，智能駕駛會更加安全。

3  智能駕駛: 全球政策布局已久，三大關(guān)鍵節(jié)點 

3.1海外政策：大國博弈，輪流搶占制高點

美國盡力保持在自動駕駛領(lǐng)域的全球領(lǐng)先的地位。2013年，制定了《關(guān)于自動駕駛汽車的初步政策》，2014年再推出《智能交通系統(tǒng)戰(zhàn)略計劃（ITS）2015-2019》。2017年發(fā)布更具體的《自動駕駛系統(tǒng)2.0：安全愿景》，加大對智能駕駛技術(shù)的重視。2020年，正式出臺《確保美國在自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)先地位：自動駕駛汽車4.0》，明確自動駕駛發(fā)展的重要地位。2022年3月,美國國家公路交通安全管理局發(fā)布最終規(guī)定：優(yōu)化測試審批流程，自動駕駛汽車的制造商無需為了滿足碰撞標(biāo)準(zhǔn)，配備手動駕駛控制系統(tǒng)，代表其全自動駕駛無需人工控制的時代來臨。從最初的制定自動駕駛測試的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)、確定以自動化和網(wǎng)聯(lián)化為核心發(fā)展目標(biāo)，進(jìn)化到全面打開全自動駕駛的大門。其目標(biāo)是2025-2030年，大多數(shù)美國汽車自動駕駛，到2045年全美汽車實現(xiàn)自動駕駛。

歐洲是最早重視自動駕駛發(fā)展的地區(qū)之一。早在2003年就聯(lián)合產(chǎn)業(yè)界出臺了eSafety，即歐洲道路安全行動計劃，提供了智駕發(fā)展的總框架和戰(zhàn)略：一是實現(xiàn)到2010年，道路安全事故死亡人數(shù)減半的目標(biāo)，二是利用先進(jìn)的信息與通信技術(shù)，探索車路協(xié)同方案的可行性。2011年，《歐洲一體化交通白皮書》，成為統(tǒng)一歐盟的交通基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)范與規(guī)劃。2013年，“地平線2020計劃”，2015年《歐洲自動駕駛智能系統(tǒng)技術(shù)路線》，正式提出了歐洲自動駕駛發(fā)展戰(zhàn)略。2020年，歐洲經(jīng)濟(jì)委員會發(fā)布新標(biāo)準(zhǔn)，通過關(guān)于自動駕駛豁免的ECE新法規(guī)，極大放松了自動駕駛的測試監(jiān)管。2021年9月，歐洲道路運輸研究咨詢委員會發(fā)布最新自動駕駛技術(shù)路線圖，政策從最初的以保障車輛安全為目的，發(fā)展到建立智能化、自動化車聯(lián)網(wǎng)。歐盟提出了全球范圍內(nèi)最激進(jìn)的自動駕駛計劃，從2022年，全歐所有新車將統(tǒng)一支持車聯(lián)網(wǎng)，最快到2030年，歐洲進(jìn)入全自動駕駛社會。

日本希望通過自動駕駛技術(shù)為經(jīng)濟(jì)提供新增長點。2013年，“自動駕駛系統(tǒng)戰(zhàn)略創(chuàng)新項目（SIP-adus）”開始重視自動駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展。2014年，發(fā)布《官民ITS構(gòu)想/路線圖》，通過政府和私營企業(yè)聯(lián)合制定、共同實施、一致發(fā)展智能駕駛產(chǎn)業(yè)。2016年和2018年，分別發(fā)布《自動駕駛汽車道路測試指南》和“未來投資戰(zhàn)略2018”,鼓勵自動駕駛測試，強(qiáng)調(diào)“人工智能”在出行領(lǐng)域和智能駕駛的結(jié)合。2020年推出《實現(xiàn)自動駕駛的相關(guān)報告和方案》。2022年4月，修改《道路交通法》，放寬自動駕駛范圍，允許在高速公路上使用L3級自動駕駛。日本的自動駕駛產(chǎn)業(yè)政策已經(jīng)從最初的建立世界最安全的交通系統(tǒng)，發(fā)展為如今的希望通過自動駕駛技術(shù)帶動日本經(jīng)濟(jì)增長。目標(biāo)是：到2030年，L3級別汽車達(dá)到新車銷量30%。同時實施監(jiān)管沙盒制度，在特定空間創(chuàng)造更寬松環(huán)境，使得自動駕駛實證實驗可以進(jìn)行。但日本的自動駕駛測試的準(zhǔn)入主體仍然有限，這也使得日本自動駕駛的發(fā)展相對緩慢。

3.2國內(nèi)政策：產(chǎn)業(yè)支持充足，標(biāo)志性政策落地

我國智能駕駛布局近十年，近期重磅政策落地。政策上，2018、2020和2024年是三個重要時間節(jié)點。

2015年《中國制造2025》的智能網(wǎng)聯(lián)車發(fā)展的起步點，也標(biāo)志著我國開始對自動駕駛產(chǎn)業(yè)進(jìn)行總體方向規(guī)劃。2017年的《汽車產(chǎn)業(yè)中長期發(fā)展規(guī)劃》是第一部分類自動駕駛級別、對市場提出中長期規(guī)劃并完善相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的文件。2018年《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》要求車用無線通信網(wǎng)絡(luò)（LTE-V2X 等）實現(xiàn)區(qū)域覆蓋，新一代車用無線通信網(wǎng)絡(luò)（5G-V2X）在部分城市、高速公路逐步開展應(yīng)用。

2020年《智能聯(lián)網(wǎng)汽車標(biāo)準(zhǔn)化工作要點》進(jìn)一步夯實了發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)車的基礎(chǔ)。2020年，作為第一個重要節(jié)點，我國總結(jié)過去自動駕駛發(fā)展取得的進(jìn)展，并展望了5年后的2025年，重新制定自動化分級標(biāo)準(zhǔn)。2020年7月《“十四五”規(guī)劃》提出積極穩(wěn)妥發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和車聯(lián)網(wǎng)；聚焦人工智能等關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)與迭代應(yīng)用。2020-2022年推出一系列政策，針對性的對產(chǎn)業(yè)鏈完善、場景化應(yīng)用、具體技術(shù)創(chuàng)新做出發(fā)展指引。2022年7月，我國首部L3級自動駕駛法規(guī)《深圳經(jīng)濟(jì)特區(qū)智能網(wǎng)聯(lián)汽車管理條例》施行，9月上海出臺政策對L3級實際落地和L4級商業(yè)化應(yīng)用提供了支持。

2024年6月，五部門聯(lián)合發(fā)布重磅政策，智能網(wǎng)聯(lián)汽車進(jìn)入快速成長期。7月3日，工信部、公安部、自然資源部、住建部、交運部聯(lián)合公布了智能網(wǎng)聯(lián)汽車“車路云一體化”應(yīng)用試點城市名單。包括北京、上海、重慶、鄂爾多斯、蘇州、無錫、成都、廣州、深圳等20城，預(yù)估初步階段涉及智能網(wǎng)聯(lián)智能化建設(shè)的市場規(guī)模約百億級別，智能網(wǎng)聯(lián)車消費市場為萬億級別。

4  智能駕駛的未來：車聯(lián)萬物，暢想智行

智能駕駛的未來發(fā)展離不開車路云一體化：單車智能技術(shù)進(jìn)步與車路協(xié)同的建設(shè)完善，以及智能交通運營商的興起，來繼續(xù)推動市場進(jìn)步，最終在政策的引導(dǎo)下，推廣更豐富的智能駕駛場景應(yīng)用落地。

4.1車聯(lián)網(wǎng)：電氣架構(gòu)轉(zhuǎn)型，通訊技術(shù)進(jìn)步

車聯(lián)網(wǎng)，是指通過車載無線通信設(shè)備與人、其他車輛、道路、云端等實現(xiàn)高速通訊的技術(shù)。

車聯(lián)網(wǎng)的基本組成包含：①車路協(xié)同路測設(shè)施（高精度傳感器，邊緣計算單元，無線通訊系統(tǒng)）；②大數(shù)據(jù)、云計算平臺；③車端感知、執(zhí)行、人機(jī)交互系統(tǒng)；④基于人工智能的綜合決策、治理、運維平臺和大模型；⑤高精度地圖和衛(wèi)星導(dǎo)航；⑥路測輔助設(shè)施（信號燈、檢修清障）；⑦用戶側(cè)的車載交通服務(wù)軟件。

其工作原理是：車輛端的感知系統(tǒng)時刻保持對路況和運行的監(jiān)控，通過V2X技術(shù)和道路與其他車輛保持同步連接，道路端的傳感器、攝像頭、信號站、路燈等收集道路信息、交通狀況；通過網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)上傳給云端的儲存、計算、和決策中心，再由云端通過網(wǎng)絡(luò)反饋信息和決策給車輛端。

車聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的本質(zhì)是改造汽車電子電氣系統(tǒng)的過程。汽車有五大系統(tǒng)和域，電子電氣系統(tǒng)是汽車“大腦”。在傳統(tǒng)汽車中，對于傳感器與各種電子電氣系統(tǒng)的信息傳輸與控制都由 ECU（車載電腦）完成。每個功能由一個獨立的 ECU 分布式汽車電子控制器實現(xiàn)。當(dāng)前ECU正向域集成化演變，不同的功能將集成到一個域內(nèi)來實現(xiàn)，提升算力利用率。在未來，ECU架構(gòu)將變?yōu)橹醒爰惺?，一個車載中央計算器控制全車的域控制器，最終通過云計算達(dá)到“車聯(lián)萬物”。

路測基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、升級是中期的發(fā)展難點和政策聚焦點。引入路側(cè)傳感、通訊、和計算是對車路云一體化的全方位升級。但由于路測系統(tǒng)包含從攝像頭到毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)的大量傳感設(shè)備、高算力需求單元和通訊傳輸設(shè)備，各種硬件的相互適配和即時響應(yīng)也是一大挑戰(zhàn)，因此路測設(shè)施建設(shè)對智能化一體化方案的設(shè)計能力要求較高。

在車聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)的車路協(xié)同場景中，確保車端與路端的信息實時交互十分重要，通信模組負(fù)責(zé)車與車、車與路之間實時傳輸信息，能通過可靠、低延時的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境確保兩端快速接入網(wǎng)絡(luò)，是車路協(xié)同發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。通信技術(shù)是車路協(xié)同中的連接通道也是車聯(lián)網(wǎng)的底層技術(shù)。

目前，主要的車路協(xié)同的底層通信技術(shù)是DSRC和C-V2X（蜂窩車聯(lián)網(wǎng)）。C-V2X起步相對較晩，但因為基于蜂窩通信技術(shù)，其便捷性、可靠性方面具有優(yōu)勢。除此之外，C-V2Ⅹ可以與5G通信技術(shù)兼容，未來在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用也廣受關(guān)注。隨著未來通信技術(shù)與C-V2X的進(jìn)一步融合，三維建模、時空同步、智能識別等技術(shù)愈發(fā)成熟，越來越多支持車路協(xié)同的高速公路將在全國建成。

4.2無人駕駛應(yīng)用場景：解決乘用痛點，拓寬商用范圍

智能駕駛的應(yīng)用場景可以分為乘用場景和商用場景兩類。乘用場景除了用戶自購自用主要是自動駕駛出租車（Robotaxi）和無人駕駛公交(Robobus)。

根據(jù)美國SAE標(biāo)準(zhǔn)定義，Robotaxi是指出行公司提供的L4-L5級自動駕駛出租車。Robotaxi無人駕駛出租車具備三大優(yōu)勢，能解決傳統(tǒng)出行服務(wù)三大痛點。

一是隱私保護(hù)，許多乘客希望出行過程可以減少與他人溝通，無人駕駛出租車可以避免乘客在狹小空間內(nèi)與他人的接觸，減少溝通成本，保護(hù)乘客隱私，提高乘坐體驗。

二是高效出行，自動駕駛出租車可以適應(yīng)城市道路上的多種復(fù)雜路況，并根據(jù)實時交通信息做出路線調(diào)整。在路況判斷、規(guī)劃執(zhí)行、遵守交規(guī)方面也優(yōu)于人類駕駛員，能給乘客帶來便捷高效的出行體驗。

三是成本更低，數(shù)據(jù)表明，國內(nèi)一線城市出租車均價區(qū)間在2.6-3.2元/公里，其中駕駛員成本占約50%。雖然目前無人駕駛出租成本偏高，但在未來大規(guī)模商用落地后，最終能完全節(jié)約人力成本，為用戶帶來經(jīng)濟(jì)實惠的出行體驗。

我國無人出租起步相對較晚，武漢為全國乃至全球無人駕駛提供模板。2019年9月22日，武漢國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試示范區(qū)正式揭牌。2022年9月，武漢與重慶率先發(fā)布全無人商業(yè)化試點政策，向百度發(fā)放全國首批無人化示范運營資格。截止2023年底，武漢已成為全球最大的無人駕駛運營服務(wù)區(qū)。

Robobus無人駕駛公交是按照指定路線行駛的無人公共交通工具。對車路協(xié)同、車輛智能監(jiān)控、安全預(yù)警等方面要求比乘用車更高，實現(xiàn)大規(guī)模商用還需要時間驗證。2021年4月，全國首個自動駕駛公交車示范運營項目在重慶永川正式落地。2022年4月，Apollo Robobus獲得北京市頒發(fā)的智能網(wǎng)聯(lián)測試牌照。2022年9月，山東菏澤也亮相了宇通自動駕駛公交車。

4.3智能交通運營商：驅(qū)動智能網(wǎng)聯(lián)進(jìn)步的關(guān)鍵參與者

智能交通運營商的主要職能：協(xié)助車聯(lián)網(wǎng)一體化體系建設(shè)，構(gòu)建路側(cè)智能化基礎(chǔ)設(shè)施，提供云側(cè)的大數(shù)據(jù)分析、云端支持、AI模型等技術(shù)支持，完善智能出行的服務(wù)和安全標(biāo)準(zhǔn)。讓越來越多經(jīng)驗豐富、技術(shù)深厚的智能網(wǎng)聯(lián)運營商加入進(jìn)來，加速構(gòu)建起未來社會的智能交通新生態(tài)。

在智能網(wǎng)聯(lián)化構(gòu)想下，交通系統(tǒng)需要融合現(xiàn)代通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，最終實現(xiàn)車與萬物的智能信息交換與共享。成熟的智能交通運營商理論上需要三方面條件：

一是要有高階路側(cè)設(shè)備的智能化一體化方案的建設(shè)、運營、維護(hù)能力。以路測邊緣計算單元為例，配置200TOPS以上的算力就能支持L4級自動駕駛上路。但從部署難點看，高算力計算單元不僅單顆生產(chǎn)成本高，適配不同車型和傳感器需要算法調(diào)整，上傳到云端也需要即時響應(yīng)，且為了保障實時的數(shù)據(jù)處理對延遲的要求也極為苛刻。因此，企業(yè)有研發(fā)、生產(chǎn)路側(cè)傳感裝置、通訊設(shè)備能力，擁有邊緣計算產(chǎn)品十分重要。

二是需要有較強(qiáng)的軟件系統(tǒng)集成能力、云平臺、和大數(shù)據(jù)運算平臺，在人工智能領(lǐng)域具備一定基礎(chǔ)。智能交通運營覆蓋范圍在理想狀態(tài)下是公路系統(tǒng)的全范圍，既使是覆蓋部分地區(qū)，也需要處理海量的道路和用戶數(shù)據(jù)。對于整車企業(yè)來說，這無疑是巨大的挑戰(zhàn)。對于軟件供應(yīng)商來說，單個企業(yè)也難以支撐相應(yīng)的規(guī)模。未來的成熟的車路云體系涉及的數(shù)據(jù)量、計算量、算力需求都將呈數(shù)量級增長。而機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化后的專用大模型，和邊緣計算的分布式AI將很大程度上對感知算法和決策準(zhǔn)確度進(jìn)行優(yōu)化、提高運維效率的同時，信息處理和即時反饋能力也將得到加強(qiáng)。因此，AI大模型的實力決定了運營商的能力上限。

三是智能交通運營商還必須親自參與到市場中，要擁有較為成熟的車端無人駕駛技術(shù)和豐富的落地示范項目經(jīng)驗。因為車端無人駕駛成熟度主要取決于車載傳感器算法、計算平臺的算力上限、訓(xùn)練程度。這就要求運營商要在有成本優(yōu)勢的前提下，具備投入自動駕駛汽車的能力。在現(xiàn)階段，具備這樣能力的企業(yè)不多。短期內(nèi)，租用或購買其他車企的自動駕駛汽車來投入市場或許是主要智能交通運營商的選擇，但長期來看，擁有無人駕駛汽車研、產(chǎn)、用能力的運營商才能在競爭中存活，因為智能駕駛市場的核心在于車的差異化，沒有造車能力的科技企業(yè)，就算在云平臺和大數(shù)據(jù)上取得了優(yōu)勢，作為運營商也會失去核心競爭力。 

我國智能出行服務(wù)領(lǐng)域已有多家企業(yè)積極參與，初步形成市場格局。起步初期主要有三種模式：一是傳統(tǒng)車企自創(chuàng)出行平臺，二是傳統(tǒng)出行平臺聯(lián)合車企與新智行公司達(dá)成合作。三是互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)成立新出行平臺。對比來看，第一種獨家運營模式挑戰(zhàn)大，緊靠一家車企為主力，縱使是行業(yè)龍頭也難在新市場快速擴(kuò)張。第二種模式擴(kuò)張速度可觀，但后期難免形成決策權(quán)分散，發(fā)展上具有諸多不確定性。第三種模式成本高，需要自研、自測、自產(chǎn)無人駕駛汽車，但模式成熟后優(yōu)勢也將凸顯，統(tǒng)籌的產(chǎn)品與服務(wù)更容易塑造品牌效應(yīng)。

當(dāng)前來看第三種模式在市場上較為成功，互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)參與智能網(wǎng)聯(lián)建設(shè)和服務(wù)運維。2021年8月，百度成功孵化智能出行平臺“蘿卜快跑”，配備百度自家的Apollo系列汽車提供出行服務(wù)，成為第三種模式的創(chuàng)立者，百度2024年Q1財報顯示，蘿卜快跑一季度提供乘車服務(wù)約82.6萬次，同比增長25%。

全球來看，智能網(wǎng)聯(lián)發(fā)展也在催生新的商業(yè)模式。比如特斯拉推出的Robotaxi服務(wù)。馬斯克認(rèn)為，完全自動駕駛后下一步是共享化，將于2024年8月8日推出無人駕駛出租車Robotaxi。一方面回收部分特斯拉車型投入到出租車隊中，另一方面車主也可以加入平臺，將空閑車輛作為Robotaxi賺取收益。隨著特斯拉的FSD全自動駕駛系統(tǒng)更加普及。該服務(wù)的推出可能會改變特斯拉的商業(yè)模式，從單純的汽車制造商轉(zhuǎn)變?yōu)榧鏋樘峁┏鲂蟹?wù)的公司。

Robotaxi也是全球智能駕駛進(jìn)入爆發(fā)期的信號：一方面，對于每個車主而言，車輛使用率會提高，對于特斯拉而言，在Robotaxi運行的規(guī)模優(yōu)勢下擴(kuò)大數(shù)據(jù)采集，加速算法迭代。另一方面，智駕系統(tǒng)可以靠軟件和服務(wù)賺錢，這拓展了無人駕駛的新商業(yè)模式。馬斯克在財報中強(qiáng)調(diào)，汽車的未來不僅屬于電動化，也屬于自動駕駛。特斯拉有望通過數(shù)百萬車輛的數(shù)據(jù)和龐大的人工智能訓(xùn)練集群，來實現(xiàn)規(guī)模化的自動駕駛應(yīng)用。

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