近年來，我國智能網聯汽車產業發展迅速，已初步形成L2及以上汽車研發和測試的能力，商業化和應用落地方面也進入探索階段。2018 年 12 月，工業和信息化部印發了《車聯網(智能網聯汽車)產業發展行動計劃》，發展行動計劃目標在 2020 年，實現車聯網(智能網聯汽車)產業跨行業融合的突破，具備高級別自動駕駛功能的智能網聯汽車實現特定場景規模應用，車聯網綜合應用體系基本構建，用戶滲透率大幅提高。

　　目前，智能網聯汽車已初步形成主流的技術架構及集成方案，整體功能方面初步具備一定條件下的自動駕駛能力，但成熟度和可靠性還尚未達到安全交通融入的程度。在市場應用方面，目前依舊是以L2輔助駕駛為主，L3及其以上的自動駕駛功能目前在量產車中尚未開展應用。隨著技術的更新和法律法規的健全，智能網聯汽車將加速商業化落地、拓展產業應用，在一定條件的應用有望率先開展。

　　智能網聯汽車已經形成主流技術方案

　　智能網聯汽車自動駕駛功能的實現主要依賴于環境感知傳感器、自動駕駛計算平臺、網聯通訊設施、人機交互系統等。其中，環境感知傳感器相當于智能網聯汽車的五官、自動駕駛計算平臺相當于自動駕駛汽車的大腦、網聯通訊設施是實現V2X功能的核心、人機交互系統是智能網聯汽車的另一個重要的版塊，未來智能化、人性化、多樣化的人車交互系統將使得自動駕駛功能的接管和移交過程變的更加安全和易用，在降低事故率的同時還能實現多媒體娛樂、導航等功能。

　　智能網聯汽車法規和標準還在完善中

　　近年來，國家已經開始針對自動駕駛應用場景、車路協同領域的標準、智能網聯汽車的網絡安全、數據安全、信息安全、個人隱私保護等方面建立相關的法律法規。

　　在標準方面，2017年12月29日，由工信部、國家標準委共同制定的《國家車聯網產業標準體系建設指南》系列文件發布，據標準化主體對象和行業屬性把指南分為總體要求、智能網聯汽車、信息通信、電子產品與服務等部分，對智能網絡汽車的標準進行了頂層設計，為后續開展細化工作奠定了基礎。

　　L2市場滲透率將逐步加大

　　L3落地方案尚不成熟

　　目前， L2輔助駕駛功能已經成為在售車型主流配置方案，L3級別的量產化受制于技術和成本尚未實現規模化量產。隨著汽車市場的發展趨勢和消費者認知的強化，L2級別的輔助駕駛(ADAS)離規�；�商業變現更為接近，車型滲透率也逐漸增高，面臨產業快速膨脹的機會。

　　下圖為汽車之家2019年統計的在售車輛ADAS配置搭載率，可知近三成以上市面車輛在不同程度上搭載了ADAS的相關功能，搭載率已經具備規�；瘧�用程度。

　　市場結構方面，L2輔助駕駛早期主要應用于30萬元以上的中高端汽車，很多車型也將其做為高配車型的選裝功能。在技術層面，行業內認知度最高的第一梯隊有特斯拉、沃爾沃、奧迪等，其中特斯拉是從2014年開始為車輛配備安全性駕駛輔助功能，目前特斯拉自動駕駛硬件已經升級到第三代，配備了HW3.0硬件，支持停車場低速運行和高速公路部分特定場景下駕駛輔助功能，未來將提出進一步的功能升級，包括識別交通信號燈和停車標志、城市道路自動駕駛。沃爾沃搭載的Pilot Assist自動駕駛輔助系統能滿足車輛在特定條件下的自動跟車、主動剎車、車道保持、路牌限速識別等功能，在識別以及介入方面精準度都非常高。

　　L3自動駕駛目前是汽車主機廠尚未逾越的一道鴻溝，主要壁壘在于技術方案的可靠性和成本。部分有實力的一線品牌對L3開展過專項攻關，但尚未有成熟產品落地。

　　V2X車路協同成為

　　單車智能邁向智慧交通系統的關鍵

　　智能網聯汽車的發展路徑是從單車智能為到車路協同升級，其中以單車智能為主，車路協同為輔。單車智能主要依賴于攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等環境感知傳感器進行道路場景識別，車路協同是單車智能的功能延展和補充，基于V2X(Vehicle to Everything)技術開展。

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　　車路協同的應用有望降低單車成本

　　車路協同是一種自動駕駛補充方案，能夠在一定程度上弱化單車傳感器的功能和性能要求。從原理上講，車端傳感器的功能可以通過道路端傳感器來補償實現，道路端通過RSU(路測單元)將獲取到的環境數據傳遞給車端，通過坐標系變換將路端環境信息轉化成車端環境信息，發送至計算平臺進行數據融合。這樣一來，只要能保證道路端數據的實時性、完整性和可靠性，可以通過降低單車傳感器搭載的數量和性能來實現單車集成成本的降低，而基于RSU的路端數據通過類似廣播的方式讓所有在道路行駛的車輛共享，實現資源集中和高效處理。

　　02

　　車路協同降低自動駕駛計算平臺算力負荷

　　自動駕駛計算平臺是智能網聯汽車的大腦，各路傳感器獲取的數據都要在這里融合、決策并輸出決策和控制信號。算力是評價計算平臺性能的重要指標，也是直接關系到造價成本的核心參數。單車智能方案中，要增強環境感知能力，往往通過增加傳感器性能和數量的方式來實現，這意味著實時處理信息量的增大，由于自動駕駛對于數據傳輸延時性極為敏感，所以對計算平臺的算力也提出更高的要求。基于此背景，多接入邊緣計算成為比較實用的網絡結構，可以部分緩解計算平臺的壓力。

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　　5G的應用將拓寬數據通道，降低通訊時延

　　基于5G高速數據傳輸的特征，可以實現海量傳感器信息的傳輸。從功能角度，車端可以利用多元異構的傳感器獲取更加豐富的車輛周邊環境動態信息，在一定程度上提高自動駕駛的安全性;道路傳感器之間可以進行實時的信息通訊，實現路徑優化、安全信息廣播等，包括周邊行人防預警、盲區車輛碰撞預警等場景;邊緣云與區域云的數據傳輸也可以通過5G的無線方案。從性能角度分析，5G的高速傳輸特征可以有效的降低端到端的通信時延，提高安全性能。

　　智能網聯汽車應用

　　與商業化落地處于探索階段

　　總體上，目前我國智能網聯汽車還處于形成產業雛形的階段。以商用無人駕駛的應用主要分兩部分：一是公共交通道路，二是一定條件下的受限制區域。隨機交通場景的融入目前存在一定的問題，在技術層面技術尚未完全成熟，可靠性和安全性還有待驗證;法律法規層面上國家在智能網聯汽車(自動駕駛)方面交通法律法規尚未完全建立;運營成本方面，車輛集成費用較大，規�；�運營初期投資較大。但是，在一定條件下的場景應用還是存在很大的市場空間，同時目前也具備可行性的技術方案，下面介紹幾個不同領域的典型案例：

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　　工程用途車輛的應用：自動駕駛礦車

　　位于鄂爾多斯市達拉特旗白泥井鎮的內蒙古寶利煤炭有限公司在2019年9月起，三臺無人駕駛礦車在此試運行。據調研統計，由于不需要車內駕駛員，三臺無人駕駛的翻斗車，至少可以節省六個司機的成本，但需要有后臺人員對其安全性進行監控。

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　　固定路線公共交通應用：自動駕駛公交車

　　2018年12月28日，湖南湘江新區智慧公交示范線首發儀式在長沙市舉行。湖南湘江新區智慧公交示范線路全長7.8公里，沿途停靠11個站點，雙向總計22個站點，一期計劃投放4輛中車電動智能駕駛公交試運行。目前開放道路L3等級的4輛中車電動智能駕駛公交試運行，依托國家智能網聯汽車(長沙)測試區，該項目將打造集研發“車-路-云”應用于一體的智慧公交全國示范線。該自動駕駛的功能實現的亮點是V2X的應用，這也是該自動駕駛項目的核心和主推技術。

　　特定區域公共交通應用：自動駕駛出租車

　　2019年11月28日，廣州文遠知行科技有限公司攜手廣州市白云出租汽車集團、科學城(廣州)投資集團，在黃埔區、廣州開發區開啟RoboTaxi(以自動駕駛技術提供出行服務)試運營服務。車輛采用日產純電動車型作為原型車，搭載文遠知行的L4級自動駕駛軟硬件解決方案。

　　城市特種工作車輛：清潔環衛車

　　北京植物園配置了微型無人駕駛清掃車 “蝸小白”，于2019年1月1日引進，能夠自主完成路面清掃、灑水、垃圾收集等工作。工作效率等效6名環衛工人，極大地提高了清潔效率。

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