今年以來，多個一線城市發布相關政策及法律法律，自動駕駛商業化正在進入越早經歷越好的秩序化發展。
自動駕駛開啟城市競賽模式
今年以來，多個一線城市發布相關政策及法律法律，自動駕駛商業化正在進入越早經歷越好的秩序化發展。
“隨著自動駕駛行業越來越熱，北上廣深等一線城市一定會去爭取相關企業落戶自己的城市，而出臺相應政策是最直觀的表現。”
具體來看，各個城市的動作無一不在落實2020年國家發改委、工信部、科技部等11個部委聯合發布的《智能汽車創新發展戰略》。
7月，北京正式開放國內首個無人化出行服務商業化試點，開展常態化收費服務，并允許安全員從主駕移到副駕。隨后，重慶、武漢兩地在8月發布自動駕駛全無人商業化試點政策，允許車內無安全員的自動駕駛車輛在社會道路上開展商業化服務。
9月，上海市人民政府辦公廳發布《上海市加快智能網聯汽車創新發展實施方案》，明確規劃了上海對自動駕駛的發展目標：到2025年，上海市將初步建成國內領先的智能網聯汽車創新發展體系。產業規模力爭達到5000億元，具備組合駕駛輔助功能(L2級)和有條件自動駕駛功能(L3級)汽車占新車生產比例超過70%，具備高度自動駕駛功能(L4級及以上)汽車在限定區域和特定場景實現商業化應用。
法律層面，深圳在7月頒布《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》(下稱“《條例》”)，這是國內首部關于智能網聯汽車管理的法規，以立法的形式為自動駕駛車輛的產品準入、上路條件、權責劃分等板塊作出了相對明確的規定。
根據中研普華產業研究院發布的《2022-2027年中國自動駕駛行業前景預測與投資戰略咨詢報告》顯示：
自動駕駛系統可分為感知、決策和控制三個層面，其中決策層主要依靠機器視覺、深度學習、傳感器、高精度地圖和車聯網等技術協同合作，對感知層傳來的路況和車況數據進行認知和判斷，形成實時的行駛指令，并將指令傳達給控制層來實現駕駛行為。基于對人類駕駛員操作借助多少的程度，國際上將自動駕駛分為L0到L5共六個級別。其中L0為無自動化，L5為完全自動駕駛。目前行業內主要廠商已實現L3級別自動駕駛技術，少數頂尖廠商正在攻堅L4級別。
從2009年起，Google、百度等科技巨頭進入自動駕駛領域。我國的自動駕駛發展保持與國際并跑的態勢，國內自動駕駛發展從地域上看，產業發展集中在北京、廣東、上海、浙江、江蘇，技術領域涵蓋了ADAS/駕駛解決方案、成車機器人制造、雷達傳感器、行車系統和算法、地圖和導航等方面。從商用化現狀可以看出，這些企業還處于技術研發階段，跨界和整合是的產業鏈進入了深度合作期，優勢互補可以上企業和整個產業向好發展。
自動駕駛行業前景分析
今年10月，由我國牽頭制定的首個自動駕駛測試場景領域國際標準ISO 34501: 2022 Road vehicles - Test scenarios for automated driving systems - Vocabulary《道路車輛自動駕駛系統測試場景詞匯》正式發布。工信部表示，近年來，隨著汽車自動駕駛技術在全球的迅速興起，自動駕駛測試評價相關標準成為各個國際標準化組織的重點工作方向。
自動駕駛汽車的平穩運行，除了制度上的綠燈，還需要道路大開綠燈，讓“聰明的車”和“智慧的路”協同發展。
由于智能化汽車高度依賴于數據信息，做出的每一個判斷與決策都與道路條件、實時情況息息相關，智能車和智慧路需要密切配合，才能共同保障新技術下的出行安全。因此，推進智能網聯道路設施建設，不斷提升道路基礎設施信息化、標準化水平刻不容緩。
目前，我國的單車智能駕駛處于 L2 至L3 過渡階段，智慧公路也處于試點階段。車路協同有望于 2030 年國內規模化落地，粗略估計國內市場將達萬億。
將“人-車-路-云”交通參與要素有機地聯系在一起，是車路協同需要實現的目的。
多家車企、通訊運營商正在積極推進車路協同，分別針對通信芯片、通信模組、通信基站等領域展開了布局。
華為圍繞硬件、數據、算法、高精地圖，構建了一套以數據為核心的開放平臺，服務覆蓋了自動駕駛數據、模型、訓練、仿真、標注等全生命周期業務。云服務與智能硬件平臺、智能駕駛OS一起，構成了車云協同的MDC智能駕駛平臺。
“人-車-路-云”的結合，一方面能夠促進車路協同體系的完善;另一方面能進一步推動自動駕駛朝著低成本、高效率、低時延的方向發展，促進科技成果轉化為交通運輸生產力。
隨著汽車行業電動化的深入，巨頭們爭相在智能自動駕駛賽道上加速跑。到2030年，中國智慧交通市場規模將達到10.6萬億元。“隨著車端、路端、云端智能布局持續完善，C端需求將被逐漸釋放，同時伴隨著自動駕駛市場機制的形成，產業鏈愈加成熟，智慧交通市場呈現穩定增長態勢。”
更多行業詳情請點擊中研普華產業研究院發布的《2022-2027年中國自動駕駛行業前景預測與投資戰略咨詢報告》。
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2022-2027年中國自動駕駛行業前景預測與投資戰略咨詢報告
自動駕駛系統可分為感知、決策和控制三個層面，其中決策層主要依靠機器視覺、深度學習、傳感器、高精度地圖和車聯網等技術協同合作，對感知層傳來的路況和車況數據進行認知和判斷，形成實時的行...
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