专栏名称: 沪上布政使

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自动驾驶分析报告

沪上布政使 · 公众号 · · 2025-02-07 11:30

正文

一、市场全景洞察

1.1世界自动驾驶发展史

1925年8月，美国陆军研制出了世界第一辆“无人驾驶汽车”；

1956年，美国通用汽车展出FirebirdII概念车，是世界上第一辆配备安全及自动导航系统的概念车；

1977年，日本研发出了第一个基于摄像头的巡航系统替代预埋式线缆的自动驾驶汽车；

1986年，美国卡内基·梅隆大学开始研发无人驾驶，便携计算机设备加入，自动驾驶汽车可以长距离行驶；

1998年，意大利帕尔马大学ARGO项目完成，其利用立体视觉系统，通过摄像头来检测周围环境，制定导航路线；

2004年，美国国防高级研究计划局（DARPA）举办无人驾驶汽车穿越Mojave沙漠挑战赛，获奖者的方案使得无人驾驶方案雏形建立；

2009年，Google在DARPA的支持下成立了Google实验室，目标完全无人驾驶技术，Google开启新时代；

2011年，国防科技大学与一汽合作研发的红旗HQ3无人驾驶车完成了从长沙至武汉286公里的高速全程无人驾驶实验，标志着我国无人车在复杂环境识别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破；

2013年：

奥迪、宝马、福特、日产、沃尔沃等传统整车厂入局，在未来5～10年开发自动驾驶汽车；

百度开启无人驾驶项目，华为与百度同年起步，与车企进行合作逐步迈入车联网供应商序列。

2014年5月，Google无人车正式发布。

2015年6月正式在美国加州的公路测试，路测推动了相关法律完善。

2016年，进入自动驾驶元年，产业链逐渐完善；

3月28日，美国通用汽车收购自动驾驶初创公司“CruiseAutomation”；

4月12日—17日，长安汽车完成2000公里（重庆－北京）无人驾驶测试，成为中国首个实现长距离无人驾驶的车企；

4月24日，Driver获准美国加州无人驾驶路测（全球第13个），采用深度学习技术；

5月7日，全球第一例无人驾驶命案发生：特斯拉ModelS车主激活了自动驾驶辅助系统，在车祸中死亡；

8月，Uber与沃尔沃宣布联合研发自动驾驶（将共同投资3亿美元，成为继百度和宝马之后，又一个传统车企和互联网公司联手打造无人汽车的案例）；

8月24日，全球两大汽车零部件供应商Delphi和Mobileye宣布联合研发自动驾驶系统；

8月25日，新加坡nuTonomy公司的无人驾驶出租车成功落地，成为全球第一个向公众提供无人出租车的国家城市；

9月，马斯克宣布对Autopilot进行无线升级，称可降低一般事故率；

9月1日，百度无人车获准美国加州路测（全球第15个）；

9月14日，Uber推出无人驾驶载客服务，在美国宾夕法尼亚州试运行，Uber将这批车称为“全世界第一批无人驾驶Uber专车”；

9月20日，美国交通运输部颁发全球第一份自动驾驶官方政策《无人驾驶汽车联邦政策》；

10月，Autopilot2.0发布，新车型都将配备自动驾驶的硬件基础；

11月，百度无人车首次在乌镇第三届世界互联网大会期间亮相；

12月，Alphabet宣布谷歌无人驾驶项目独立成为Waymo部门，同时谷歌不再执着于自造无人车，转而走与车厂合作，共同开发路线；小马智行创立，切入Robotaxi领域。景驰、Roadstar等相继入局，自动驾驶浪潮袭来。

2017年

1月，Waymo宣布激光雷达的价格降为7500美元，仅为Velodyne的64线激光雷达价格的1/10；

3月13日，英特尔以153亿美元收购Mobileye。

1.2中国自动驾驶发展史

1.2.1政策

2015年《中国制造2025》，将无人驾驶作为汽车产业未来转型的重要方向

2017年《汽车产业产业中长期发展规划》，对自动驾驶汽车渗透应用做出规划

2018年《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》规范自动驾驶汽车测试

2019年《交通强国建设纲要》，加强新型载运工具研发，形成自主可控完整的产业链

2020年《节能与新能源汽车技术线路图（2.0版）》《智能网联汽车技术路线图2.0》，设立自动驾驶汽车关键技术架构

2021年《国家综合立体交通网规划纲要》《国家车联网产业标准体系建设指南（智能交通相关）》，构建无人驾驶汽车上路条件

1.2.2技术

1992年，中国第一辆无人驾驶汽车“ATB-1”诞生

20世纪80年代，我国立项了“遥控驾驶的防核化侦察车”项目，国防科技大学、哈尔滨工业大学和沈阳自动化研究所三家单位参与了该项目的研究制造。在八五期间我国第一辆能够自主行驶的测试样车ATB-1就已正式诞生。这是我国第一辆能够自主行驶的测试样车，其行驶速度可以达到21公里每小时。

ATB-1的诞生标志着中国无人驾驶行业正式起步并进入探索期，无人驾驶的技术研发正式启动。

2011年，红旗无人驾驶车完成286公里路测

2011年7月14日，红旗HQ3首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶试验，实测全程自主驾驶平均时速87公里，创造了我国自主研制的无人车在复杂交通状况下自主驾驶的新纪录。

这标志着我国无人车在复杂环境识别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破。

2012年，“军交猛狮Ⅲ号”京津高速行驶

2012年11月24日，“军交猛狮Ⅲ号”完成了114公里的京津高速行驶，这是一辆由黑色现代途胜越野车改装的无人驾驶智能车，由中国军事交通学院研制。车顶安装复杂的视听感知系统，车内装有两台计算机和一台备用计算机组成的执行系统来处理视听感知系统获得的信息，让无人车可以自主进行刹车、油门、制动、换挡等动作。实现了无人工干预的自动行驶。

2015年，国内首辆无人驾驶客车路测完成

2015年8月29日，宇通大型客车从河南省连接郑州市与开封市的城际快速路——郑开大道城铁贾鲁河站出发，在完全开放的道路环境下完成自动驾驶试验，共行驶32.6公里，最高时速68公里，全程无人工干预，不过为了保障安全客车上还是配备了司机。这也是国内首次客车自动驾驶试验。

2015年，百度完成开放高速路自动驾驶测试

2015年12月，百度对外宣布其无人驾驶车已在国内首次实现城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶。百度公布的路测路线显示，百度无人驾驶车从位于北京中关村软件园的百度大厦附近出发，驶入G7京新高速公路，经五环路，抵达奥林匹克森林公园，并随后按原路线返回。百度无人驾驶车往返全程均实现自动驾驶，并实现了多次跟车减速、变道、超车、上下匝道、调头等复杂驾驶动作以及不同道路场景的切换。测试时最高速度达到100公里/小时。

2016年，长安汽车完成2000公里无人驾驶测试

2016年4月17日，长安汽车宣布完成2000km超级无人驾驶测试项目。长安汽车此次长距离无人驾驶测试总里程超过2000km，在历时近6天，途经四川、陕西、河南、河北等全国多个省市及地区后，最终抵达北京。

根据长安汽车智能汽车技术发展规划，高速路况的长途自动驾驶汽车计划于2018年实现量产，复杂城市路况的完全自动驾驶汽车计划于2025年实现量产。

2016年6月，首个国家智能网联汽车试点示范区成立

2016年6月7日，由工信部批准的国内首个“国家智能网联汽车（上海）试点示范区”封闭测试区正式开园运营。这意味着中国的智能联网和无人驾驶汽车从国家战略高度正式进入实际操作阶段。而在同年，中国智能汽车大赛举办。

2017年，百度展示高速公路辅助功能增强版演示车

2017年4月17日，百度展示了与博世合作开发的高速公路辅助功能增强版演示车。该车由百度与博世联合打造，集成了百度高精地图和博世道路特征服务，并通过上百万辆配备博世摄像头、毫米波雷达的量产车辆实现数据众包，使高精地图数据做到实时更新。据悉，百度为展示车辆提供了高精地图、自定位、ARHMI（增强现实车规级交互产品）等核心技术。

这辆车已经实现高速公路的部分自动驾驶，包括车道保持和司机监控下的车道自动切换。得益于定位技术，该演示车可以在进出弯道时自动控制车辆速度；同时在增强现实人机界面技术的帮助下，司机能获得更舒适安全的驾驶体验。

2018年，全球首款level4级量产自驾巴士量产下线

2018年7月4日，百度与厦门金龙合作生产的全球首款level4级量产自驾巴士量产下线。“阿波龙”搭载了百度最新Apollo系统，拥有高精定位、智能感知、智能控制等功能。达到自动驾驶L4级的阿波龙巴士，既没有方向盘和驾驶位，更没有油门和刹车，是一辆完完全全意义上的无人自动驾驶

二、自动驾驶的发展现状及前景

2.1发展现状

自动驾驶，也被称为无人驾驶，是指交通工具在没有人类操作的情况下，能够完成环境的感知与导航，顺利到达目的地。国际权威的机动车工程组织将自动驾驶技术分为六个等级：L0至L5。其中，L0级是没有自动驾驶的纯人工驾驶；L1至L3级是不同程度的辅助驾驶；L4级和L5级则是高度自动驾驶和完全自动驾驶，即在没有特定条件限制下，车辆可以完全自主驾驶，不需要人类干预。目前，自动驾驶系统的设计主要分为两大技术路径，模块化方案和端到端方案。

自动驾驶行业市场规模将继续保持快速增长的趋势，具有广阔的市场前景和发展空间。数据显示，2023年我国自动驾驶市场规模为3301亿元，同比增长14.1%‌。2023年全球无人驾驶汽车行业市场规模为417.5亿美元‌。从市场渗透率来看，2024年智能驾驶渗透率显著提升，新能源乘用车L2级及以上的辅助驾驶功能装车率达到66.6%，高阶智驾辅助的占比也有所增加。随着技术的不断进步和成本的降低，高阶智驾辅助功能正在向更广泛的市场渗透，包括20万级甚至10万级车型。

全球自动驾驶市场规模呈持续增长态势，中国市场更是展现出强劲的增长潜力和活力。随着消费者对汽车智能化、安全性和舒适性的要求不断提高，以及共享出行、物流配送等领域对高效运输解决方案的需求日益迫切，自动驾驶市场迎来了广阔的发展空间。在乘用车领域，越来越多的汽车制造商将自动驾驶功能作为产品的重要卖点和核心竞争力，不断加大研发投入和技术升级，推动自动驾驶汽车的销量逐步增长。高端车型普遍配备了更高级别的自动驾驶辅助系统，而中低端车型也在逐步引入基础的自动驾驶功能，以提升产品性价比和市场竞争力。同时，新能源汽车与自动驾驶技术的融合发展趋势愈发明显，两者相辅相成，共同推动汽车产业的变革。在商用车领域，自动驾驶技术的应用前景同样广阔。物流运输企业对降低运营成本、提高运输效率和安全性的需求，促使自动驾驶卡车在干线物流运输中的应用逐渐增多；公交公司也在积极探索自动驾驶公交的运营模式，以提升公共交通的服务质量和运营效率。此外，矿区、港口等特定场景下的无人驾驶车辆已经开始实现商业化运营，并且取得了一定的经济效益和社会效益。

2.2发展前景

自动驾驶行业未来发展趋势是向着更高级别的自动化、智能化和网联化方向发展。随着技术的不断进步和政策的逐步放开，自动驾驶汽车将在更多场景中得到应用，实现更加安全、高效、便捷的出行体验。同时，自动驾驶将与智能交通系统深度融合，推动整个交通行业的变革和升级。

2.3政策法规环境

国内外政策法规对自动驾驶发展起到了重要的支持与规范作用。联合国等国际组织对自动驾驶相关规则进行了修订和完善，为自动驾驶技术的国际应用消除了部分法规障碍。美国在自动驾驶立法方面走在前列，多个州出台了相关法案，允许自动驾驶汽车在一定条件下进行测试和运营，并对其安全性、监管等方面作出了明确规定，鼓励企业在自动驾驶领域的创新性发展。欧盟也积极推动自动驾驶技术的发展，通过修改现行法律法规，为自动驾驶汽车的上路行驶提供了法律依据，并在技术标准、安全要求等方面进行了统一规范。中国政府高度重视自动驾驶产业的发展，出台了一系列政策法规，从技术研发、道路测试、标准制定、产业规划等多个方面给予支持和引导。工信部、公安部、交通运输部等多部门联合发布了智能网联汽车道路测试管理规范、智能汽车创新发展战略等文件，明确了自动驾驶汽车的测试要求和发展方向，推动了自动驾驶技术的产业化进程。同时，各地政府也积极响应国家政策，纷纷建设自动驾驶测试示范区和创新平台，为企业提供良好的发展环境和测试条件。然而，随着自动驾驶技术的不断发展和应用场景的日益复杂，政策法规仍需进一步细化和完善，以适应新技术带来的新挑战和新问题，确保自动驾驶技术的安全、可靠和可持续发展。

三、自动驾驶技术剖析

3.1感知技术

感知技术是自动驾驶的基础，其核心在于各类传感器的协同运作，从而获取车辆周围环境的全面信息。激光雷达通过发射激光束，并测量反射光的飞行时间，能够精确绘制出车辆周边物体的三维轮廓与距离信息，进而构建出高精度的点云地图，为自动驾驶系统提供丰富的空间数据。这对于识别障碍物、车辆以及行人的位置和形状有着重要作用。

摄像头一人的眼，凭借计算机视觉技术，对道路标识、交通信号灯、车道线以及其他车辆、行人的外观特征进行识别与分析。它可分为前视、后视、环视等多种类型，分别负责不同方向的视觉信息采集。其优势在于能提供直观的图像信息，便于系统理解交通场景以及物体的类别。

毫米波雷达一人的手，利用毫米波频段的电磁波对目标物体进行探测，能够准确测量目标的距离、速度和角度。在恶劣天气条件（如：雨、雾、雪等）下，它具有较好的穿透性与稳定性，可有效弥补激光雷达和摄像头在某些场景下的性能短板。该雷达主要用于检测车辆前方、后方和侧方的障碍物与车辆，为自动驾驶系统提供实时的周边动态信息。

此外，超声波传感器常用于近距离检测，比如在停车辅助系统中，它通过发射和接收超声波来确定车辆与周围障碍物的距离，确保车辆在低速行驶和停车过程中的安全性随着技术的不断进步，传感器的性能也在持续提升。例如，激光雷达的分辨率和探测距离不断增加，摄像头的图像处理能力和智能识别算法日益精进，毫米波雷达的精度和可靠性也得到显著提高。同时，多传感器融合技术成为发展趋势，通过将不同传感器的数据进行融合与互补，能够更全面、准确地感知周围环境，提高自动驾驶系统决策的可靠性和安全性。

3.2决策规划技术

决策规划技术是自动驾驶系统的核心环节，它依据感知层获取的丰富环境信息，运用先进的算法进行复杂的运算和逻辑判断，从而为车辆制定出安全、高效、合理的行驶策略和路径规划。深度学习算法在自动驾驶决策中发挥着关键作用，通过构建深度神经网络模型，对大量的交通场景数据进行学习和训练，能够使系统自动提取出各类场景的特征和模式，进而对不同的交通状况进行准确分类和预测，例如识别前方车辆的行驶意图（加速、减速、变道等）、判断行人的行为趋势等，为决策提供有力支持。强化学习算法则通过让车辆在模拟的交通环境中进行大量的试验和探索，根据不同行为所获得的奖励或惩罚反馈，不断优化自身的决策策略，以实现长期的行驶目标，如最小化行驶时间、最大化行驶安全性等，能够使车辆在复杂多变的交通场景中做出更加灵活和适应性强的决策。在路径规划方面，自动驾驶系统需要综合考虑多种因素，包括但不限于交通规则（如交通信号灯、限速标志、车道线规定等）、道路状况（如道路类型、曲率、坡度、路面平整度等）、车辆自身状态（如车速、加速度、转向角度等）以及周围交通参与者的动态信息。

3.3控制执行技术

控制执行技术是自动驾驶系统将决策规划转化为实际车辆动作的关键环节，直接关系到车辆的行驶安全性和稳定性。在底盘控制方面，电子稳定控制系统（ESC）通过对车辆的制动系统、驱动系统和悬挂系统进行精确控制，能够实时监测车辆的行驶状态（如车速、轮速、车身姿态等），并在车辆出现侧滑、失控等危险情况时，迅速调整各车轮的制动力和驱动力，使车辆保持稳定的行驶轨迹。例如，当车辆在弯道行驶时，如果出现过度转向的趋势，ESC系统会对内侧车轮施加适当的制动力，同时增加外侧车轮的驱动力，从而纠正车辆的行驶姿态，防止侧翻事故的发生。转向系统控制对于自动驾驶至关重要，电动助力转向系统（EPS）根据自动驾驶系统发出的转向指令，精确控制转向电机的输出扭矩，实现车辆的平稳转向。先进的转向系统具备高精度的角度传感器和快速响应的控制算法，能够准确地跟踪预设的行驶路径，确保车辆在各种路况下都能实现精准的转向操作，例如在狭窄的道路上进行自动泊车或在复杂的弯道中行驶时，能够快速、准确地调整转向角度，避免碰撞周围障碍物。

四、政策法规解读

4.1国际政策

美国在自动驾驶领域的政策法规制定上处于领先地位，其政策法规体系呈现出联邦与州两级监管的特点，为自动驾驶技术的发展提供了较为宽松且灵活的环境。联邦层面，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）发挥着关键作用，通过发布一系列指导性文件和安全标准，如《联邦自动驾驶汽车政策指南》等，为自动驾驶汽车的设计、研发和测试制定了明确的安全规范和技术要求，涵盖了自动驾驶系统的故障应对机制、网络安全保障措施以及人机交互界面设计等多个方面，确保车辆在各种工况下的安全性和可靠性。同时，NHTSA积极推动各州在自动驾驶立法上的协调与统一，鼓励各州在遵循联邦基本框架的基础上，根据自身实际情况制定具体的实施细则和监管措施，以促进自动驾驶技术的快速发展和应用落地。在州一级，多个州如加利福尼亚州、内华达州、佛罗里达州等率先出台了专门针对自动驾驶汽车的法规，允许在特定条件下进行道路测试和商业运营，这些法规详细规定了测试车辆的技术要求、测试驾驶员的资质条件、测试场地和路线的选择标准以及事故报告和责任认定的程序等，为自动驾驶企业提供了明确的操作指南和法律依据，吸引了众多科技公司和汽车制造商在当地开展自动驾驶项目，推动了技术的创新和迭代。

欧洲作为汽车工业的重要发源地，对自动驾驶技术的发展也高度重视，其政策法规制定侧重于技术标准的统一和国际协调，旨在打造一个安全、高效且互联互通的自动驾驶生态系统。欧盟通过发布一系列指令和法规，如《通用安全法规》（GSR）及其修订案等，对自动驾驶汽车的安全性能、功能要求和测试认证程序进行了全面规范，明确了车辆在不同自动化等级下的技术指标和安全标准，确保了欧盟内部市场的一致性和兼容性。同时，欧洲各国积极参与国际组织如联合国世界车辆法规协调论坛（WP.29）的活动，与其他国家共同制定全球通用的自动驾驶技术标准和法规框架，推动了自动驾驶技术的国际化发展。例如，德国凭借其强大的汽车产业基础和技术研发实力，在自动驾驶领域制定了严格的技术规范和测试标准，积极支持企业开展自动驾驶技术的研发和试点应用，同时加强与其他欧洲国家的合作，共同推动智能交通系统的建设和发展；瑞典则在自动驾驶测试环境建设方面走在前列，打造了专门的测试场地和智能交通基础设施，为自动驾驶技术的验证和优化提供了良好的条件，同时积极参与欧盟层面的政策法规制定，为欧洲自动驾驶产业的发展贡献了力量。

4.2中国政策

中国的自动驾驶政策法规建设经历了从无到有、逐步完善的过程，近年来取得了显著的进展，为自动驾驶产业的健康发展提供了有力的政策支持和法律保障。早期阶段，主要侧重于自动驾驶技术的研究和探索，相关政策法规相对较少且不够完善，随着技术的不断发展和应用需求的日益增长，政府开始加大对自动驾驶领域的政策支持力度，出台了一系列鼓励性政策和指导意见，引导企业加大研发投入，推动技术创新和产业升级。2018年，工信部发布了《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》，这是中国自动驾驶领域的重要里程碑，标志着自动驾驶汽车的道路测试进入了规范化、法治化的轨道。该规范明确了测试主体、测试车辆、测试驾驶员、测试场地和测试流程等方面的要求，为各地开展自动驾驶汽车道路测试提供了统一的标准和规范，促进了自动驾驶技术的快速迭代和成熟。此后，各地政府纷纷响应，结合当地实际情况制定了具体的实施细则和管理办法，积极推动自动驾驶汽车的道路测试和示范应用，如北京、上海、广州、深圳等城市先后建设了自动驾驶测试示范区，开放了大量的测试道路和场景，吸引了众多企业参与测试和研发活动，形成了良好的产业发展氛围。

随着技术的进一步成熟和应用场景的不断拓展，中国政府在自动驾驶政策法规建设方面持续发力，逐步向商业化运营和产业化发展方向推进。2021年，交通运输部发布了《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》，对自动驾驶汽车在运输服务中的应用场景、安全要求、人员配备等方面进行了明确规定，为自动驾驶汽车的商业化运营提供了初步的指导框架，推动了自动驾驶技术在物流配送、城市公交等领域的应用探索。2022年，深圳率先出台了《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》，这是中国首部针对智能网联汽车的地方性法规，从产品准入、道路通行、事故责任认定等多个方面进行了全面规范，为智能网联汽车的商业化应用提供了更加明确的法律依据和制度保障，具有重要的示范意义和引领作用。此后，其他地区也在加快相关立法工作的步伐，预计未来将有更多的城市和地区出台类似的法规政策，进一步完善中国自动驾驶产业的政策法规体系，促进自动驾驶技术的广泛应用和产业化发展。

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