中国自动驾驶行业分析报告
行业分析的实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着科技的不断进步，智能网联汽车行业逐渐成为全球汽车产业发展的新趋势。
我国政府高度重视智能网联汽车产业发展，出台了一系列政策支持，推动行业快速发展。
本实验旨在分析我国智能网联汽车行业的现状、发展趋势及市场规模，为行业决策者提供参考。
二、实验目的1. 了解我国智能网联汽车行业的发展现状；2. 分析我国智能网联汽车行业的发展趋势；3. 评估我国智能网联汽车市场规模及增长潜力；4. 为我国智能网联汽车产业发展提供政策建议。
三、实验方法1. 文献分析法：查阅相关政策文件、行业报告、学术论文等，了解我国智能网联汽车行业的发展历程、政策环境、技术水平、市场规模等；2. 案例分析法：选取具有代表性的智能网联汽车企业，分析其发展策略、产品特点、市场竞争状况等；3. 统计分析法：运用统计数据，分析我国智能网联汽车行业的发展趋势和市场规模。
四、实验内容（一）我国智能网联汽车行业现状1. 政策环境：我国政府高度重视智能网联汽车产业发展，出台了一系列政策，如《智能网联汽车产业发展规划（2017-2025年）》等，为行业发展提供了有力保障；2. 技术水平：我国智能网联汽车技术水平不断提高，自动驾驶、车联网、车路协同等领域取得显著成果；3. 市场规模：截至2023年底，我国智能网联汽车测试道路里程已达到2万千米，发放的测试牌照超过5200张，累计测试里程超过8800万千米。
（二）我国智能网联汽车行业发展趋势1. 自动驾驶技术逐渐成熟：自动驾驶技术将成为未来智能网联汽车行业发展的关键；2. 车联网技术广泛应用：车联网技术将为智能网联汽车提供更丰富的应用场景和增值服务；3. 车路协同技术不断创新：车路协同技术将实现车与车、车与路、车与人的高效协同，提高道路通行效率；4. 产业链逐渐完善：随着政策的支持和市场的需求，我国智能网联汽车产业链将逐步完善。
（三）我国智能网联汽车市场规模及增长潜力1. 市场规模：预计到2025年，我国汽车技术软件市场规模可能达到142.5亿元，私有云市场预计也将显著增长，从2022年的1500亿元增加到2400亿元；2. 增长潜力：随着智能网联汽车销量增长，市场规模有望进一步扩大。
低速自动驾驶市场分析报告
低速自动驾驶市场分析报告1.引言1.1 概述概述部分：低速自动驾驶市场是指自动驾驶技术在低速环境下的应用市场，包括停车、拥堵、校园、工厂等低速场景。
随着科技的进步和人们对安全、便利性的需求不断增加，低速自动驾驶技术逐渐成为自动驾驶技术的热点领域之一。
本报告将对低速自动驾驶市场进行深入分析，探讨市场的现状、趋势和竞争格局，以期为行业参与者和投资者提供有益的参考和建议。
文章结构部分的内容如下：1.2 文章结构本报告分为引言、正文和结论三部分。
在引言部分中，我们将概述本报告的目的和内容，并总结主要发现。
在正文部分中，我们将对低速自动驾驶市场的概况、市场趋势分析和市场竞争格局进行详细分析。
最后，在结论部分，我们将对本报告的主要发现进行总结，并展望低速自动驾驶市场的未来发展，并提出相关建议。
文章1.3 目的:本报告旨在对低速自动驾驶市场进行深入分析，探讨其概况、市场趋势以及竞争格局。
通过对市场的全面了解，我们旨在总结主要发现，展望未来发展，并提出相关建议，为相关企业和投资者提供决策参考，促进低速自动驾驶市场的健康发展。
1.4 总结在本文中，我们对低速自动驾驶市场进行了全面的分析和调研。
通过对市场概况、趋势分析和竞争格局的研究，我们发现低速自动驾驶市场正在迅速发展，各种创新技术不断涌现，市场潜力巨大。
在未来发展展望方面，我们预计低速自动驾驶市场将继续保持高速增长，成为自动驾驶技术领域的重要发展方向。
因此，我们建议各相关企业和机构应积极投入研发和市场推广，抓住低速自动驾驶市场的发展机遇，共同推动行业的进步和发展。
2.正文2.1 低速自动驾驶市场概况低速自动驾驶市场概况低速自动驾驶市场指的是车辆在低速行驶时，通过激光雷达、摄像头以及其他传感器实现自主导航和避障的技术应用市场。
随着技术的不断发展和成熟，低速自动驾驶技术已经逐渐走进日常生活，并在特定场景下得到了广泛应用。
低速自动驾驶技术首先在一些特定场景下得到应用，比如园区内的货物运输、机场的巡航车、校园内的校园巴士等。
2023年辅助驾驶系统行业市场调研报告
2023年辅助驾驶系统行业市场调研报告近年来，随着汽车技术的不断发展和智能化水平的提高，辅助驾驶系统开始逐渐得到广泛应用。
据报告显示，全球辅助驾驶系统市场规模将在2025年达到340亿美元以上。
本文将对辅助驾驶系统行业市场进行调研分析。
一、辅助驾驶系统市场现状目前，全球辅助驾驶系统市场已经进入了快速增长的阶段，预计在未来几年内将进一步扩大市场规模。
据市场调研机构预测，到2025年，全球辅助驾驶系统市场将达到340亿美元以上，年复合增长率将达到16.7%。
在市场领域上，欧美和日本是全球辅助驾驶系统市场的主要市场，占据市场份额的比例非常高。
而在亚洲市场中，中国和韩国辅助驾驶系统市场增长较快。
二、辅助驾驶系统市场驱动因素在当前汽车市场中，辅助驾驶系统拥有更多的优势，成为了一个快速发展的市场。
其中，以下因素成为市场增长的主要推动因素：1、汽车安全要求的提升。
随着人们交通安全意识的提高，更多的汽车厂商开始投入到安全领域，在车辆中加入更多的辅助驾驶系统能够满足汽车安全需求，降低交通事故率，提高车辆安全性能。
2、消费者购车意愿的提高。
消费者在购车时，智能化和安全性能成为重要的考虑因素。
辅助驾驶系统能够提高车辆的智能性和安全性能，满足消费者需求，逐渐成为汽车制造商必备的配置之一。
3、政策激励。
为了鼓励汽车制造商加强辅助驾驶系统的研发和生产，政府、国际组织和行业协会纷纷出台了一系列支持措施和政策，包括区域刺激政策、税收减免政策、行业标准化制定等。
三、辅助驾驶系统市场面临的挑战和机遇辅助驾驶系统市场面临以下的挑战和机遇：1、技术创新和研发。
为了走在竞争的前沿，汽车制造商需要全力加强研发，推出更加强大的辅助驾驶系统，提高智能驾驶、自动驾驶等的技术含量，不断提升产品的市场竞争力。
2、法规政策的制定。
辅助驾驶系统的标准化和法规政策制定同样具有重要的意义，尤其是在亚太地区的规制不确定性更加严重。
所以，政府应该制订合理的法规政策规定，引导制造商进行合规开发和生产。
自动驾驶报告
20**年自动驾驶行业分析之全球篇撰写时间：20**年6月目录3第1章概述...............................................................................................1.1 自动驾驶驾驶的概念与定义 (3)1.1.1 自动驾驶的定义 (3)1.1.2 自动驾驶分级 (3)41.2 自动驾驶产业链 ...........................................................................................1.2.1 产业链结构图 (4)1.2.2 产业链价值趋势 (5)1.2.3 自动驾驶系统产业链结构 (6)第2章全球自动驾驶产业发展现状 (7)72.1 全球政策 .......................................................................................................2.2 全球自动驾驶发展比较 ...............................................................................92.2.1 发展情况比较 (9)2.2.2 竞争地位比较 (9)2.2.3 研发技术比较 (11)2.3 全球自动驾驶汽车量产时间表 (12)142.4 自动驾驶发展难题 .....................................................................................142.4.1 技术难题.........................................................................................2.4.2 法律难题.........................................................................................16172.4.3 伦理难题.........................................................................................2.5 自动驾驶市场规模与前景 (17)182.6 自动驾驶行业发展趋势 .............................................................................2.6.1 以尽快商用为目标，2020年是重要时间节点 (18)2.6.2 以网联汽车为方向，推动系统研发和通信标准统一 (18)2.6.3 以创新业态为引领，互联网企业成为重要驱动力量 (18)2.6.4 以产业融合为突破，催生并购潮与深度合作 (19)第1章概述1.1 自动驾驶驾驶的概念与定义1.1.1 自动驾驶的定义目前的自动驾驶可分为两类。
无人驾驶行业分析报告
无人驾驶行业分析报告无人驾驶行业分析报告一、定义无人驾驶技术，是指车辆不需要人类驾驶员的控制而能自主行驶的技术。
它主要由感知与定位、决策与控制系统等组成。
传感器收集路况数据，响应系统进行数据处理，最终得出驾驶行为。
无人驾驶技术基于这些技术实现自动驾驶，以提升交通效率和降低事故率。
二、分类特点所谓无人驾驶分为小型、中型、大型三个类别，无人驾驶类别则可根据驾驶员与驾驶区域进行划分。
小型无人驾驶车通常使用于商场内和住宅区内环境。
中型无人驾驶车则通常用于城市交通道路。
而大型无人驾驶车通常用于工厂和物流园区。
无人驾驶车的分类不同，它们所采用的技术和应用场景也不同。
小型无人驾驶车通常采用视觉传感器和环境感知技术；中型和大型无人驾驶车，则通常采用激光雷达、毫米波雷达等传感技术，同时利用高精度地图和无线通讯技术等。
三、产业链无人驾驶行业的产业链主要包括感知、计算、控制、车载应用、云服务和车辆端等。
（1）感知系统感知系统通常由雷达、激光、红外、摄像头等技术组成，它们负责无人车的环境感知和障碍物识别。
（2）计算系统计算系统负责实时数据处理和决策控制，其中涉及到的关键技术有处理器、芯片、算法等。
（3）控制系统控制系统主要由电机、传感器、执行机构等技术构成，负责完成无人车的控制和操作。
（4）车载应用车载应用是指车载智能终端和车载通信技术等，负责提供人机交互、信息娱乐等功能。
（5）云服务云服务则负责车辆联网、数据储存、数据分析等，承担无人驾驶系统的大数据输出和处理的工作。
（6）车辆端车辆端则负责集成整个无人驾驶系统，并负责车辆与车辆间、车辆与环境和车与人之间的数据交互。
四、发展历程无人驾驶技术的发展历程可分为3个阶段。
（1）第一阶段：1995年至2009年，实现半自动化驾驶。
该阶段主要通过ADAS系统实现半自动化驾驶，包括巡航控制、自适应巡航、自动泊车等功能。
北京大学自主研发了国内第一个自动泊车系统。
（2）第二阶段：2010年至2015年，实现自动化驾驶。
自动驾驶职业发展研究报告-第1篇
国际化视野与职业发展
自动驾驶行业具有强烈的国际竞争性，职业人士需要具备国际化的视野。了解全球行业发 展趋势、技术前沿和合作机会，可以为个人的职业发展带来更广阔的空间。参与国际性的 研讨会、项目合作和学术交流，有助于拓展国际人脉和积累国际经验，提升职业影响力和 竞争力。
职业道德与社会责任
道路安全与风险管理
自动驾驶技术的不断发展也带来了新的道路安全和风险挑战。研究如何有效降低事故率， 应对自动驾驶系统的故障，制定科学的风险管理策略，以保障道路上的行车安全。持续监 测、分析事故数据，不断优化系统，是确保自动驾驶系统安全性的必要手段。
产业生态与合作共赢
自动驾驶技术的应用不仅关乎技术本身，也涉及到产业生态的构建与合作共赢。加强产业 链各环节的合作，推动标准化、资源共享，有助于降低成本、提高效率。同时，跨行业的 协同创新，如与城市规划、交通管理等部门的合作，能够更好地满足社会需求，推动自动 驾驶产业的健康发展。
法律与伦理考量
自动驾驶引发了一系列法律和伦理问题，涉及责任分配、隐私保护等。法律专家、伦理学 家与科技专家的合作，有助于制定相关法规和伦理准则，为自动驾驶的推广和应用提供框 架，确保科技发展与社会稳定相结合。
跨学科合作与创新
城市规划与基础设施升级
自动驾驶的普及需要城市基础设施的升级和规划调整。城市规划师、交通工程师与技术专 家的合作，可以优化道路设计，提供更好的自动驾驶环境。同时，智能交通基础设施的建 设，如车辆通信系统，有助于提高自动驾驶的效率和安全性。
行业研究报告-自动驾驶芯片-GPU的现在和ASIC的未来
自动驾驶芯片：GPU的现在和ASIC的未来——自动驾驶系列报告三：车载芯片篇行业观点⏹自动驾驶系列报告第三篇，我们将按时间顺序梳理车载芯片的发展历程，探讨未来发展方向。
汽车电子发展初期以分布式ECU架构为主流，芯片与传感器一一对应，随着汽车电子化程度提升，传感器增多、线路复杂度增大，中心化架构DCU、MDC逐步成为了发展趋势；随着汽车辅助驾驶功能渗透率越来越高，传统CPU算力不足，难以满足处理视频、图片等非结构化数据的需求，而GPU同时处理大量简单计算任务的特性在自动驾驶领域取代CPU成为了主流方案；从ADAS向自动驾驶进化的过程中，激光雷达点云数据以及大量传感器加入到系统中，需要接受、分析、处理的信号大量且复杂，定制化的ASIC芯片可在相对低水平的能耗下，将车载信息的数据处理速度提升更快，并且性能、能耗和大规模量产成本均显著优于GPU和FPGA，随着自动驾驶的定制化需求提升，ASIC专用芯片将成为主流。
⏹目前出货量最大的驾驶辅助芯片厂商Mobileye、Nvidia形成“双雄争霸”局面，Xilinx则在FPGA的路线上进军，Google、地平线、寒武纪在向专用领域AI芯片发力，国内四维图新、全志科技等也在自动驾驶芯片领域积极布局。
Mobiley e的核心优势是EyeQ 系列芯片，可以处理摄像头、雷达等多种传感器融合产生的大量数据，在L1-L3自动驾驶领域具有极大的话语权，目前出货量超过了2700万颗；NVIDIA在GPU领域具有绝对的领导地位，芯片算力强大且具备很强的灵活性，但功耗高、成本高，AI机器学习并不太适合GPU的应用；此外Google、地平线、寒武纪、四维图新等更聚焦在针对不同场景下的具体应用，芯片设计也开始增加硬件的深度学习设计，自动驾驶上AI的应用已经成为未来的趋势。
⏹基于产业前景和潜在的巨大市场，给予行业买入评级，上市公司方面看好四维图新，建议关注地平线、寒武纪。
公司名称代码收盘价（元/美元）EPS （元/美元）PE业务来源：Wind/Thomson一致预测风险提示⏹自动驾驶行业发展不及预期；装车渗透不及预期；产品开发、成本下降不及预期；使用场景限制；法律法规限制自动驾驶发展；事故影响。
全球及中国自动驾驶出租车(Robotaxi)行业现状分析
全球及中国自动驾驶出租车（Robotaxi）行业现状分析刘潘刘潘2024-01-3015:45一、自动驾驶出租车产业概述自动驾驶出租车，也被称为Robotaxi，是一种利用人工智能、传感器、通信等技术实现自主行驶的出租车。
这些车辆通常配备了高精度地图、摄像头、雷达、超声波等设备，能够感知周围的环境和交通状况，并通过算法和控制系统进行路径规划、避障、加减速、转向等操作。
乘客可以通过手机APP或者语音识别等方式预约或者叫到自动驾驶出租车，并输入目的地。
自动驾驶出租车会按照最优路线将乘客送达目的地，并完成付款和评价等流程。
自动驾驶出租车行业发展历程二、自动驾驶出租车行业发展相关背景1、自动驾驶出租车行业发展相关政策交通运输部发布了《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》（征求意见稿），鼓励在条件相对可控的场景使用自动驾驶汽车从事出租汽车客运经营活动。
此外，北京、上海、广州、深圳等地也出台了相关政策，允许自动驾驶汽车在特定区域、特定时段进行测试和示范应用。
自动驾驶出租车行业发展相关政策2、中国L2-L5车辆渗透率作为自动驾驶技术最有前景的应用，Robotaxi为内置L4和L5自动驾驶技术的无人类驾驶智慧出行乘用车。
Robotaxi有望通过提供更安全及更经济实惠的出行服务，重塑出行行业。
该等成果的实现主要取决于技术进步，包括高度智能的传感器及更准确的算法。
2021-2027年中国L2-L3和L4-L5车辆渗透率情况相关报告：产业研究院发布的《2024-2030年中国自动驾驶出租车行业市场深度研究及投资规划建议报告》三、自动驾驶出租车行业产业链1、自动驾驶出租车行业产业链结构图自动驾驶出租车行业的产业链包括上游、中游和下游三个环节。
上游主要包括传感器、芯片、摄像头、雷达等硬件供应商，这些设备是自动驾驶汽车感知环境所必需的。
下游主要是乘客和相关行业。
乘客可以通过手机APP或其他方式预约自动驾驶出租车，并享受安全、便捷的出行服务。
2019年中国自动驾驶行业研究报告
2018年我国自动驾驶落地场景
落地领域
细分
时间
2018-04
一汽解放L4级无人驾驶重型卡车下线
具体内容
2018-04
东风商用车发布LΒιβλιοθήκη 级无人驾驶重卡卡车（高速公路、港口、矿区）
能化推动ADAS的快速发展。根 据美国高速公路安全管理局的 定义，目前全球正处于汽车自 动化程度的第2个阶段。在当前 阶段，根据驾驶环境信息，由 一个或多个驾驶辅助系统在特
定工况下执行转向或加速/减速， 同时驾驶员执行所有其余的各 类动态驾驶任务，作为自动驾 驶基础的ADAS应用快速发展。
（Level） （完全自动化）
自动驾驶汽车
降低驾驶人力成本
• 降低打车服务成本 • 减少人们买车需求
适应多种人群
• 降低对驾驶者要求 • 为残疾人增加便利
提供移动空间
• 帮助企业业务走上道路 • 打造便利的生活方式
1-4 自动驾驶应用场景
我国 的无人驾驶是从
1992年国防科技大学成功统车厂都逐步开始进入无
等
单一功能辅助
特定环境下（高速 公路等）实现无人
驾驶
单一功能辅助
所有交通环境，包括 复杂城市道路实现无
人驾驶
1-3 自动驾驶优势
缓解交通拥堵
• 与智能交通系统协同运行 • 配合交通系统优化车流
减少空气污染
• 增加汽车共享 • 减少车辆总量
自动驾驶优势
提高驾驶安全性
• 对潜在危机做出反应 • 较人类反应更为迅速
国家对自动驾驶汽车分阶段具体规划
阶段
起步期
时间
2020年
2023年中国自动驾驶域控制器研究报告 pdf
2023年中国自动驾驶域控制器研究报告pdf一、引言随着人工智能和物联网技术的快速发展，自动驾驶汽车逐渐成为交通领域的研究热点。
自动驾驶域控制器作为自动驾驶系统的核心部件，对于实现无人驾驶至关重要。
中国作为世界汽车生产和消费大国，在自动驾驶领域也展现出强大的研发实力。
本报告将对中国自动驾驶域控制器的研究现状、发展趋势及竞争格局进行深入分析。
二、中国自动驾驶域控制器研究现状1. 技术水平逐步提高：中国自动驾驶域控制器技术在近年来取得了显著进步，科研院所和企业纷纷投入研发，推出了一系列具有自主知识产权的域控制器产品。
2. 产业链逐渐完善：中国自动驾驶域控制器产业链已逐渐形成，上下游企业合作密切，为行业提供全方位的服务和支持。
3. 应用领域不断拓展：自动驾驶域控制器已广泛应用于公共交通、物流、出租车、个人车辆等领域，为人们提供更加智能、便捷的出行体验。
三、中国自动驾驶域控制器发展趋势1. 高度集成化：随着汽车电子电气架构的演变，自动驾驶域控制器将逐渐实现高度集成化，将多个功能模块整合到一个控制器中，降低成本并提高可靠性。
2. 软硬件解耦：为了实现更灵活的软件升级和配置，未来域控制器将实现软硬件的解耦，使软件和硬件各自独立发展，降低彼此的依赖性。
3. 人工智能赋能：随着人工智能技术的进步，域控制器将具备更强大的计算和推理能力，为自动驾驶提供更丰富的感知信息和决策支持。
四、中国自动驾驶域控制器竞争格局1. 市场参与者众多：中国自动驾驶域控制器市场参与者众多，包括传统汽车电子企业、互联网企业以及初创公司等。
这些企业在竞争中合作，共同推动行业的发展。
2. 市场份额持续扩大：随着自动驾驶的加速落地，中国自动驾驶域控制器的市场份额将进一步扩大，成为汽车电子市场的重要增长点。
3. 竞争焦点转向技术实力和创新能力：在竞争日益激烈的市场环境下，企业之间的竞争焦点将转向技术实力和创新能力。
拥有核心技术和创新能力的企业将在竞争中脱颖而出。
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1-5 自动驾驶政策
我国对智能网联汽车有分阶段的具体规划，2016年中国汽车工程协会正式对外发布了自动驾驶领域技术标准--《节能与新能 源汽车技术路线图》。根据路线图目标明确，中国力争至2030年实现拥有完全自动驾驶汽车规模达3800万辆。从时间节点来 看，路线图明确制定了我国自动驾驶汽车发展的三个五年阶段需要达成的目标，其中2020年是关键节点。
人 人/机器
机器 机器 机器 机器
人 人 人 机器 机器 机器
人 人 人 人 机器 机器
/ 部分 部分 部分 部分 全部
区域
道路 环境监测
全部
全部
部分
部分
部分 部分 部分
部分 部分 部分
全部
全部
1-2 自动驾驶发展阶段
全球自动驾驶发展阶段
ADAS（高级驾驶辅助系统）是 实现自动驾驶的基础，汽车智
能化推动ADAS的快速发展。根 据美国高速公路安全管理局的 定义，目前全球正处于汽车自 动化程度的第2个阶段。在当前 阶段，根据驾驶环境信息，由 一个或多个驾驶辅助系统在特
（警告） （1990年）
（2010年）
（2020年）
（2030年）
单一功能辅助 定速续航、ABS、
ESP
组合功能辅助 自适应巡航、碰撞 预警、紧急制动等
等
单一功能辅助 特定环境下（高速 公路等）实现无人
驾驶
单一功能辅助 所有交通环境，包括 复杂城市道路实现无
人驾驶
1-3 自动驾驶优势
缓解交通拥堵
• 与智能交通系统协同运行 • 配合交通系统优化车流
定工况下执行转向或加速/减速， 同时驾驶员执行所有其余的各 类动态驾驶任务，作为自动驾 驶基础的ADAS应用快速发展。
（Level） （完全自动化）
（高度自动化）
（辅助）
L1级 辅助驾驶DAS
全球现处阶段 ADAS快速 发展
L2级 高级辅助驾驶
ADAS
自动驾驶 进入拐点
L3级 高度自动驾驶HAD
L4级+ 完全自动驾驶
1-1 自动驾驶定义及分级
自动驾驶在人工智能和汽车产业的飞速发展下已成为业内外关注的焦点，依据美国汽车工程师协会（SAE）2014年制订的自 动驾驶分级标准（按照自动驾驶对于汽车操纵的接管程度和驾驶区域），自动驾驶可分为L0-L5共六级。
自动驾驶定义及分级
SAE等级
名称
概念界定
功能
驾控主体 感知接管 监控干预 实现功能
2018-07
美团推出无人配送开放平台，新款无人配送概念车为L4自动驾驶
即时配送
2018-11 2018-11 2018-09
智行者无人驾驶物流配送车“蜗必达”已正式投入量产 苏宁无人车已在南京、北京、成都的苏宁店铺投入使用 北京环卫集团推出7款纯电动无人驾驶环卫车
环卫车
2018-11 2018-12
国家对自动驾驶汽车分阶段具体规划
阶段
起步期 发展业规模达3000万辆，驾驶辅助/部分自动驾驶车辆市场占有率达到50%。 汽车产业规模达3500万辆，高度自动驾驶车辆市场占有率达到约15%。
高速发展期
2030年
汽车产业规模达3800万辆，完全自动驾驶车辆市场占有率接近10%。
CONTENTS
目录
01 自动驾驶行业发展现状 02 自动驾驶产业链重点环节分析 03 自动驾驶汽车行业领先企业案例 04 自动驾驶行业发展趋势
自动驾驶行业发展现状
1-1 自动驾驶定义及分级 1-2 自动驾驶发展阶段 1-3 自动驾驶优势 1-4 自动驾驶应用场景 1-5 自动驾驶政策 1-6 自动驾驶路测牌照发放情况
1-5 自动驾驶政策
时间
2017-12-13 2017-12-18 2017-12-26 2017-12-26 2017-12-29
驾驶员执行部分 或全部动态驾驶
任务
自动驾驶系统执 行全部动态驾驶
任务 （使用状态中）
Level 0
完全人类驾驶
由人类驾驶员全程操控汽车，但可以得 到主动安全系统的辅助信息。
Level 1
利用环境感知信息对转向或纵向加减速
机器辅助驾驶 进行闭环控制，其余工作由人类驾驶员 完成。
利用环境感知信息同时对转向和纵向加 Level 2 部分自动驾驶 减速进行闭环控制，其余工作由人类驾
驶员完成。
Level 3
有条件自动驾驶
由自动驾驶系统完成全部驾驶操作，人 类驾驶员根据系统请求进行干预。
Level 4
在限定道路和功能条件下，由自动驾驶 高度自动驾驶 系统完成全部驾驶操作，无需人类驾驶
员进行任何干预。
由自动驾驶系统完成全部的驾驶操作，
Level 5 完全自动驾驶 人类驾驶员能够应付的全部道路环境， 系统都能自动完成。
智行者无人驾驶清洁车“蜗小白”已正式投入量产，已和首钢合作，为园区提供机器人清扫配送服务 宇通下线纯电动无人驾驶扫路机
巴士 出租车
2018-05 2018-07 2018-11
宇通搭载L4级自运营 文远知行开发自动驾驶出租车于广州投入试运营
减少空气污染
• 增加汽车共享 • 减少车辆总量
自动驾驶优势
提高驾驶安全性
• 对潜在危机做出反应 • 较人类反应更为迅速
自动驾驶汽车
降低驾驶人力成本
• 降低打车服务成本 • 减少人们买车需求
适应多种人群
• 降低对驾驶者要求 • 为残疾人增加便利
提供移动空间
• 帮助企业业务走上道路 • 打造便利的生活方式
1-4 自动驾驶应用场景
我国 的无人驾驶是从
1992年国防科技大学成功统车年，我国自动驾驶主要在物流运输、配送服务、作业、载客四大领域实现落地。
2018年我国自动驾驶落地场景
落地领域
细分
时间
2018-04
一汽解放L4级无人驾驶重型卡车下线
具体内容
卡车（高速公路、港口、矿区） 快递服务
2018-04 2018-04 2018-04 2018-05 2018-09 2018-03 2018-06
东风商用车发布L4级无人驾驶重卡 中国重汽L4级无人驾驶电动卡车在天津港口试运营 图森未来5辆无人集卡车队商业试运营 苏宁无人重卡“行龙一号”在上海奉贤完成首测 西井科技发布全时无人驾驶电动重卡Q-Truck，业务已从港区扩展至矿区 菜鸟无人车进入测试阶段 20辆京东无人配送车全场景常态化运营