现阶段，无人驾驶一直是人们关注的焦点，众多企业纷纷发布自家新品。随着无人驾驶技术的研发热潮遍及全球，世界知名车企、互联网企业、零部件厂商、芯片厂商纷纷入局，驱动产业整体向前快速发展。预计今年下半年自动驾驶将进一步从技术层面走向商业化落地场景。

发展现状

各国政府积极制定自动驾驶普及路线图，放宽无人驾驶汽车相关法律法规。我国一直高度重视智能网联汽车的发展，并出台了多项举措。

发展路径

目前，自动驾驶发展存在两条路径：ADAS 和人工智能。

第一种以传统车企为代表，包括通用、福特、大众、宝马、丰田等。

按照SAE标准，包括从0－5的六个等级。其中L1级是简单的驾驶辅助。L2级是辅助型的半自动驾驶。L3级是在一定的条件下，实现无人驾驶。L4级和L5级则是高度和完全的无人驾驶。

传统车企通过不断完善和发展 ADAS 功能和技术，从L0级逐步升级到L5级，通过渐进提高汽车的自动化、智能化程度来不断向完全自动驾驶发展，最终实现 L5 级全自动无人驾驶。

传统车企具备丰富的整车制造经验，完善的配套服务体系。核心技术是 ADAS 的各项自动控制系统，在汽车的行驶决策过程中，更多的是由人对周边的状况做出判断，并采取执行措施，机器决策仅起到辅助作用。ADAS只是实现无人驾驶的过渡手段，此阶段传统车企占主导地位，所有ADAS软硬件提供者都是其供应商，涉及到传感器硬件、车辆执行端等车企及零部件传统优势产业，互联网企业不其备优势。

第二种以互联网企业为代表，包括Google、英特尔、NVIDIA、百度等。

由于在高精度地图以及人工智能领域拥有绝对优势，互联网企业主要通过提高移动式机器人深度学习能力和自主决策能力来完成跨越式发展，直接定位 L4级、L5 级自动驾驶技术。

互联网企业拥有先进的互联网技术，成熟的算法和云服务平台，能够通过人工智能技术不断提高机器的“驾驶经验”，从而对行驶路况进行准确的判断，降低人为因素干扰带来的事故率。核心技术是人工智能技术，在汽车的行驶决策过程中，完全由机器对周边状况进行决策并控制执行，人工智能完全控制汽车的所有驾驶决策。

以Google为例，其无人驾驶汽车车顶的激光雷达能够不断収出光束，当光束接触到周围的物体后反射回来并且被接收，根据算法能够绘制周边物体的3D模型，车前摄像头通过边缘识别技术，可以对交通信号灯和行人进行识别。这类数据模型会不断被上传到数据库，通过算法对模型进行深度比对和自学习，从而提高算法的分辨精确度。无人车还可以通过自学方式提前预判周围物体的运动轨迹，做出适合自己的路径规划。对于互联网企业来说，此类算法以及深度学习技术正是优势所在。

以上两种路径并不是泾渭分明，而是越来越呈现出横向合作的趋势。

许多传统车企积极通过合作、入股或是全资收购看中的科技公司，提高在人工智能、大数据方面的技术能力，加速无人驾驶技术研发。比如福特 于2017年收购人工智能企业 Argo AI ，将开发一款人工智能的“虚拟驾驶员系统”，包括摄像头、雷达、光探测和测距雷达，以及软件和计算平台，以实现福特2021年推出一款全自动无人驾驶汽车的承诺。

通用于2016年收购创业公司 Cruise Automation，并于2018年1月发布了新一代无人驾驶汽车Cruise AV，为首辆无需驾驶员、方向盘和踏板就能实现安全驾驶的可量产汽车。

大众则与NVIDIA达成合作，研究如何利用 NVIDIA DRIVETM IX 平台打造全新座驾体验。NVIDIA将为德国汽车制造商的未来车型添加人工智能功能，采取“智能型副驾驶”系统的形式。

宝马已经与英特尔、Mobileye结成同盟，近期还与地图服务商HERE合作，并宣布会在2021年推出符合SAE标准的L5 级自动驾驶汽车。

微软与多家汽车制造商建立了大量的合作关系，以此研发连接互联网的汽车和无人驾驶汽车，合作方包括宝马、福特、雷诺日产、丰田以及沃尔沃等。

百度同英特尔、NVIDIA、博世、大陆等供应商达成战略合作，形成了“百度＋处理器＋中国车企＋博世、大陆”的联盟。

腾讯则同广汽联手，发布iSPACE智联电动概念车，该车搭载了腾讯“AI in Car”系统，已经在人车交互的场景智能方面取得了优势。

未来发展趋势

2017年底，普华永道思略特发布《2017年数字化汽车报告：动荡的汽车行业》。该报告预测，2025年，美国、欧洲和中国的联网汽车将达到4．7亿辆，而2030年无人驾驶L4／L5级的汽车也将达到8000万辆左右。2027－2028年，L5级无人驾驶汽车将开始成为市场主流，而到了2029至2029年，该层级的无人驾驶汽车将全线成为主流。报告还预测，截至2030年，共享无人驾驶汽车将占到汽车总行驶里程的25％－37％，其中欧洲、美国和中国地区分别占比26％、25％和37％；私人拥有的无人驾驶汽车在欧洲分布的最多。

而市场研究公司IHS则预测，2025年全球无人驾驶汽车销量将达到23万辆，2035年将达到1180万辆，届时无人驾驶汽车保有量将达到5400万辆。其中，2035年4级完全无人驾驶汽车每年销量可达到480万辆，其中北美市场份额将达到29％，中国为24％，西欧为20％。

根据波士顿咨询的研究数据，2025年自动驾驶汽车的市场规模将达到420亿美元，到2035年，全球有四分之一汽车都将是自动驾驶汽车。而大多数汽车制造商都把研发出第一款全自动驾驶汽车的时间锁定在2021年左右。从现在到2021年，行业将会发生大量的瞄准零部件供应商以及技术合作伙伴的投资并购。

从商业模式看，无人驾驶汽车推向市场面向C端将以“销售产品”或“提供服务”两种形式出现。前者指的是直接将汽车作为产品卖给消费者；后者包括B2B2B和B2B2C两种模式。而“提供服务”将是未来主流业务模式。

从推广的角度来看，作为B2B2B模式的代表，无人驾驶卡车有望率先实现商业化。无人驾驶技术目前面临的最大障碍就是复杂的路况。特别是在城市路段，无人驾驶需要高精度的地图导航。由于路网每天都有变化，如整修、道路标识线磨损及重漆、交通标示改变等，这些变化需要及时反映在高精地图上以确保无人车行驶安全。在我国，由于交通基础设施更新迭代极为快速，给无人驾驶带来更大的困难。因此，目前大多数无人驾驶车辆的路测主要在低速和封闭的场景进行。相比于路况复杂的城市路段，卡车主要应用在高速公路这一相对简单的驾驶场景，从技术上更加易于实现。未来可能按照干线物流——城际物流——市内物流，行驶环境由简单到复杂循序渐进逐步推进。

同时，采用无人驾驶卡车后，一方面，由于直接取代了司机的地位，人力成本直接降为0。另一方面，在编队行驶的状态下，位于车队中间的卡车能够节省 20％ 的燃料消耗，队尾的卡车能够节省 15％ 的燃料消耗。车队越长，整体的燃料节省率越高。通过降低人力成本以及燃料成本，实现降低物流成本的目的，因此无人驾驶卡车的市场前景极为广阔。

随着产业规模不断扩大，商用进程日益加快，自动驾驶的发展也将深刻改变周边行业，一些职业面临着转型甚至淘汰的命运。以无人驾驶卡车为例，因为高级别无人驾驶（L4级－L5级）意味着汽车的大部分行为由系统主宰，司机需要完成角色的转变。他们将不再驾驶，转而负责其它工作，例如订单处理、库存管理、客户服务和销售。此外，未来将出现一个全新的岗位——远程车辆操作员。企业可能创建指挥中心，与空中交通管制中心类似，用以监控无人车的运行，一旦车辆遇到麻烦便接管驾驶工作。现在，美国加州正在草拟规定，要求建立无人驾驶汽车的远程通信链接。目前很多汽车制造商都在研发远程控制中心相关技术。

针对我国的建议

当前，自动驾驶无论在技术还是成本上都存在改进空间，相关的法律标准也亟需逐步完善。应借鉴国际经验，从三个方面推动我国自动驾驶的发展：

一是健全法律，明确责任划分。可以借鉴美国《无人驾驶法案》以及德国无人驾驶汽车法律，立足我国实际，在《道路安全法》、《标准化法》、《测绘法》的基础上进行豁免、解释或修订。以法律形式，明确规定无人驾驶汽车批量生产、销售、牌照发放、驾驶员资质要求、上路行驶，以及无人驾驶汽车所需的公共道路标准、无人驾驶汽车发生交通事故的法律后果、法律责任主体、法律责任划分等规定。

二是完善标准，保障规范安全。可以借鉴美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）在车道探测、倒车摄像头、防碰撞刹车系统、车到车通信（V2V）技术等领域建立的无人驾驶技术标准，完善我国无人驾驶汽车标准体系建设，建立无人驾驶汽车的产品许可制度，出台影响车辆安全和信息安全的技术标准规范，从源头上保障无人驾驶汽车的安全性和可靠性。

三是组织研发，提升技术水平。可以借鉴美国交通运输部（DOT）与美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）联合发布的《自动驾驶系统2．0：安全展望》，发布符合中国国情的指南，作为无人驾驶研发的规则手册。指南应列出无人驾驶制造商和研发人员自愿评估的方面，包括系统安全、对象和事件检测和响应、车辆网络安全、耐撞性等，以支持无人驾驶行业的创新者在这项技术的部署。同时，需要加强产学研用联动，对传感器、控制器、执行器等关键设备等共性问题联合攻关。

结语：作为一项颠覆式的创新，自动驾驶将对人类的出行方式、城市布局和生产生活带来巨大变革，包括政府、企业、个人在内的所有利益攸关方都不可避免地以各自的方式参与其中，见证这一伟大的进程。