作为未来汽车工业的发展方向，中国智能驾驶产业市场规模预计到2020年将达到1214亿人民币，前景可期。

　　智能驾驶汽车，是自动化载具的一种，具有传统汽车的运输能力。作为自动化载具，智能驾驶汽车能够部分或全面代替驾驶员感测其环境及进行驾驶行为。智能驾驶汽车目前商用化程度较低，较高智能驾驶级别的无人驾驶汽车均为原型机及展示系统。作为未来汽车工业的发展方向，中国智能驾驶产业市场规模预计到2020年将达到1214亿人民币，前景可期。

　　智能驾驶技术分级

　　智能驾驶分为四个等级，从低到高分别是初级辅助驾驶、高级辅助驾驶、自动驾驶和无人驾驶。　　

　　智能汽车是一种汽车的类别，类似智能手机，拥有开放式的操作系统和总线接口。智能汽车能够方便地对汽车软硬件进行改造或升级以获得更多功能。

　　智能汽车的出现是智能驾驶技术发展过程中发生质变的关键点，智能汽车的普及将在未来形成新的商业模式，车载摄像头、车载雷达、车载夜视仪等部分核心硬件将预装在智能汽车中，智能汽车的出现将逐步形成完整的软硬件生态系统，处于上游的智能驾驶硬件供应商将有机会直接面对终端消费者。

　　全球及中国智能驾驶市场现状

　　产业发展关键因素：汽车工业技术和政策。

　　产业政策

　　国务院印发的《中国制造2025》将无人驾驶汽车作为汽车产业未来转型升级的重要方向之一，“十三五”规划提出要积极发展智能汽车的目标。今年3月联合国发布《国际道路交通公约》修正案，允许汽车在特定时间内进行自动驾驶。

　　汽车工业发展

　　各国政府对智能驾驶技术研发的资金投入逐渐增大，智能汽车、无人驾驶汽车等概念和产业的发展，使得智能驾驶也受到投资机构和互联网巨头的广泛关注。

　　在全球范围内，政府和用户逐渐认识到，智能驾驶尤其是无人驾驶能有效改善交通和减少交通事故，使得政府和普通用户对智能驾驶的认可度持续提升。

　　最为关键的是，智能驾驶技术的改进。之前的传统厂商以辅助驾驶技术为核心，逐步试验并装备高级辅助驾驶系统，从而向自动驾驶过渡，目前已有多家厂商正在研发无人驾驶技术。典型的厂商如奔驰、奥迪、大众、宝马均推出无人驾驶的概念车。

　　相比于传统厂商，让人惊喜的是互联网企业的无人驾驶项目。许多互联网巨头跳过传统制造路线，直接从智能驾驶的最高级别无人驾驶切入，人工智能、高精度地图等科技技术是互联网巨头发展无人驾驶技术的重要技术。谷歌一直都在研究无人驾驶，互联网新贵Uber的无人驾驶已经进入测试阶段。

　　智能驾驶汽车的普及与量产遇到瓶颈

　　尽管智能驾驶受到传统车企和互联网巨头的重点关注，众多资本也注入到这一领域。同时，通过智能驾驶技术有助于改善交通、减少交通事故，但这一领域依然面临着一些障碍。

　　智能驾驶技术的障碍

　　当前智能驾驶面临黑客入侵、车辆间的通讯系统、司机切换问题、极端天气下的可靠性、电子地图的更新、行为感知能力以及需要为智能驾驶进行一些道路基础设施的重建等障碍。

　　机器人伦理

　　智能驾驶汽车被迫在事故中对可能的伤害做出选择，一直是人们关注的道德问题。因此美国、英国也针对这一问题颁布了相关法律规定。

　　破坏性创新

　　智能驾驶汽车若真的被大规模地采用，原本的交通制度等将可能不再可用，而这个过渡过程亦充满不确定性。

　　政策缺失

　　现在各地政府针对智能驾驶的相关法规仍存在相当缺失。

　　顶层设计推动产业发展

　　各国政府相继对产业进行顶层设计发推进智能驾驶技术的发展，日本、美国或将率先实现智能驾驶技术规模输出。

　　未来三年是抢占市场的关键时期

　　日前全球驾驶市场正处于探索期阶段，传统车企、互联网巨头、投资机构等多领域企业加入不断烧热了智能驾驶的蓝海，目前智能驾驶研究竞赛处于白热化阶段，率先推出相应产品的企业将在领域中存有一席之地。

　　Analysys易观预测，到2019年全球智能汽车市场将迎来洗牌阶段，缺乏竞争力的企业将被淘汰，而到2021年少数产品成熟的企业将主导市场，智能驾驶技术也将逐渐得到普及。　

　　智能驾驶案例分析

　　从软硬件到商业应用，产业链已初具规模　　

　　案例1：谷歌Driveless Car　

　　Google通过顶部激光雷达来绘制周围环境，通过激光反射波来测量距离。智能驾驶过程中，车载雷达、位置传感器等可测量出车辆在三个方向上的加速度、角速度等数据，然后再结合GPS计算出车辆的位置，所有数据经过处理，由系统作出行驶判断。　　

　　谷歌的智能驾驶方案已经成熟，开始在商业方面进行积极展望。在制造方面，今年无人驾驶项目大量招聘人才，正着手提升研发生产无人驾驶汽车整车的能力。

　　在应用开发领域，谷歌正探索无人驾驶汽车在公共交通领域、物流货运领域、汽车租赁等领域的应用，这些领域的成本承受能力更强，因此可率先实现无人驾驶技术的应用。

　　案例2：特斯拉电动汽车

　　特斯拉以电动车为核心突破口找到了传统汽车厂商差异化发展策略，在特斯拉成立初期以具有环保意识的高收入人群作为他们的客户，通过这些收益来研发并制造价格适中、中等批量的汽车，最终实现为大众阶层打造低价、大批量的汽车。自成立发来，特斯拉得到快速发展。2016年推出入门级电动车Model 3，24小时之内就接到超过13.5万辆的订单。

　　特斯拉以成熟的硬件和机器学习打造智能驾驶商业化车型。

　　特斯拉采用了摄像头作为无人驾驶汽车的眼睛，通过软件处理摄像头提取的信息，以此来计算距离，识别路标以及探测人行横道。同时汽车配备了12个远距离360度无死角的超声波传感器和雷达系统，以帮助半自动化驾驶系统。

　　数万辆特斯拉汽车会将道路上搜集的各种路况数据实时输送回特斯拉的中央数据库里，其应用软件根据这些信息反馈，不断改善提升算法的性能和驾驶体验，在用户数量持续增长的背景下，可以预见特斯拉辅助驾驶的智能程度将会有显著提升。　　

　　案例3：北科天绘

　　北科天绘是中国领先的智能驾驶关键零部件制造商，致力于制造国际一流水准的激光雷达，是国内唯一具备全系列测量型激光雷达研发能力的高新技术企业，是国内唯一同时具备测绘、导航两大类产品的激光雷达生产企业。

　　北科天绘是激光雷达行业首家推出导航型LiDAR，自2014年启动LiDAR技术和产品研发，2016年推出第一款16线360度高端导航LiDAR：R-Fans。