随着互联网、大数据、人工智能等技术在汽车领域的广泛应用，汽车正加速由机械化向智能化转变，智能网联汽车已成为人工智能、大数据、云计算、通信等产业的综合产物。当前，全球主要国家和地区纷纷加快产业布局，制定发展战略，各项技术标准及法规等逐渐完善。中国政府高度重视智能网联汽车的发展并频频出台支持政策，自动驾驶产业得到迅猛发展。本文从政策、标准、技术、产业等方面介绍国内自动驾驶发展情况，并与国外自动驾驶产业发展进行对比分析，指出我国在自动驾驶产业发展过程中的挑战，为未来我国自动驾驶产业发展提供参考意见。
互联网和人工智能技术在汽车行业的快速发展，开启了全球汽车产业的第四次重大变革。在中国汽车行业增速放缓的背景下，自动驾驶有望成为我国汽车产业新的增长点。互联网科技巨头、传统车企、技术型创业公司依托其资金、科技、渠道等资源优势，纷纷抓住产业升级机会，切入自动驾驶领域。另外，中国多元化的应用场景、良好的道路条件、快速发展的通信技术都为中国自动驾驶产业发展提供了优良土壤。因此，自动驾驶有望成为中国从“汽车大国”迈向“汽车强国”的发展新机遇。
（一）国家高度重视自动驾驶产业发展，自动驾驶被列入国家战略
年，国家在政策上依然大力支持自动驾驶产业发展。年9月，中共中央、国务院印发《交通强国建设纲要》。该纲要提出要加强智能网联汽车（智能汽车、自动驾驶、车路协同）研发，形成自主可控完整的产业链。同月，自然资源部、工信部、北京市经信局、北京市规划和自然资源管理委员会将自动驾驶地图应用列入试点工作，政策表明要分阶段加快推动解决自动驾驶地图资质、标准等关键问题，为车联网产业健康快速发展奠定基础。10月，工信部发布《新能源汽车产业发展规划（～年）》，指出到年，有条件自动驾驶智能网联汽车销量占比达到30%，高度自动驾驶智能网联汽车可实现在限定区域内进行商业化应用；到年，有条件自动驾驶智能网联汽车占比达到70%，高度自动驾驶智能网联汽车在高速公路场景下广泛应用。12月，中共中央、国务院印发《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》。该纲要指出，加强大数据、云计算、区块链、物联网、人工智能、卫星导航等新技术研发应用，支持龙头企业联合科研机构建立长三角人工智能等新型研发平台，鼓励有条件的城市开展新一代人工智能应用示范和创新发展，打造全国重要的创新型经济发展高地。
频频出台的政策表明中国政府高度重视自动驾驶汽车的发展，将其看作汽车产业升级的必备条件。自动驾驶作为引领未来的前沿技术之一，不仅会带来汽车产业的全面变革，同时会对经济社会产生深远影响。
（二）各项标准构建工作全面开展，并积极参与国际标准的制定
标准作为自动驾驶汽车产业发展的重要内容，与产业、技术发展起到相互支撑、相互促进的作用。建立国标、行标、团标相互配套的新型标准体系，是引领和规范现阶段自动驾驶汽车发展的重中之重。
年5月，工信部发布《年智能网联汽车标准化工作要点》，在自动驾驶方面，将加快自动驾驶相关标准制定、有序推进汽车信息安全标准制定作为现阶段工作的重点内容；在智能辅助方面，继续稳步推动先进驾驶辅助系统标准制定，完成乘用车和商用车自动紧急制动等标准制定，全面开展自动驾驶相关标准研制。6月，联合国世界车辆法规协调论坛（WP.29）第次会议审议通过中国、欧盟、日本、美国共同提出的《自动驾驶汽车框架》。7月，工信部就《道路车辆先进驾驶辅助系统（ADAS）术语及定义》开始征询意见。该次标准对四轮载客、载货车以及挂车的ADAS功能进行了定义，同时该标准规定了汽车盲区监测（BSD）系统以及乘用车车道保持辅助（LKA）系统的一般要求、性能要求和试验方法。9月，中国公路学会自动驾驶工作委员会发布《智能网联道路系统分级定义与解读报告（征求意见稿）》，从交通基础设施系统的信息化、智能化、自动化角度出发，结合应用场景、主动安全系统、混合交通等情况，把交通基础设施系统分为I0级（无信息化/无智能化/无自动化）、I1级（初步数字化/初步智能化/初步自动化）、I2级（部分网联化/部分智能化/部分自动化）、I3级（基于交通基础设施的有条件自动驾驶和高度网联化）、I4级（基于交通基础设施的高度自动驾驶）、I5级（基于交通基础设施的完全自动化驾驶），并进行了明确定义和详细解读。这是国内首次对智能化道路进行分级。
年，随着自动驾驶汽车特殊场景逐渐落地，相关标准的制定成为当前的迫切需求。自动驾驶汽车突破了原有汽车边界，“人—车—路—网—云”形成新的产业集群，新产业的涌入给自动驾驶汽车标准带来了挑战。年，工信部、国标委、交通部共同制定了智能网联汽车标准体系，拟定到年，初步建立辅助驾驶及低级别自动驾驶的智能网联汽车标准体系。年，全国汽车标准化技术委员会在ADAS、自动驾驶、信息安全、车联网与应用场景等方面已启动41项推荐性国家标准。在国际标准法规的协调中，一方面，中国联合日本、欧盟共同制定联合国自动驾驶法规文件；另一方面，在IEC层面，中国作为召集人，已提供四项国际标准提案。年是自动驾驶汽车的相关标准加快制定的一年，但是标准的本质是对重复的、有广泛共识的事物和概念进行统一规范，这就决定了制定标准的前提是技术发展到一定阶段，标准的制定会在一定程度上滞后于技术的发展。
（三）对自动驾驶产业相关法律法规的修订和研究需加快推进
汽车是一个长产业链的产业，从汽车的全生命周期来看，我国传统汽车的管理涉及汽车生产企业管理、汽车产品管理、道路交通管理、汽车营运管理、汽车配套服务、汽车回收利用等环节。自动驾驶汽车是产业融合的新产物，现存法律中对产品管理、交通管理、保险监管、网络安全、地理信息等方面的规定已不能完全适用于自动驾驶汽车。
自动驾驶监管制度存在空白。现行的交通管理以“人”为核心，建立了成熟的驾驶人和驾驶证管理体系。自动驾驶系统去除了“人”的特性和功能，这就使如何监管自动驾驶系统成为问题。
责任事故的划分。我国现有交通违法处罚以行政处罚为主，责任主体为驾驶人。自动驾驶事故发生原因是多样的，有可能是车辆使用者操作错误，或者系统故障，或者外部攻击，或者通信延迟，如何确认事故责任成为需要解决的问题。
关于测绘的问题。自动驾驶汽车通过环境感知、高精度地图及定位技术，以实现自动驾驶的规划控制。我国测绘资质管理制度要求高精度地图的数据采集、编辑加工和生产制作需要由有导航电子地图测试资质的单位承担，目前国内只有20家企业获得测绘资质，严格的测绘资质审批制度在一定程度上限制了高精度地图的制作。另外，自动驾驶高精度地图需要实时更新，根据《地图管理条例》，我国实行地图审核机制，向社会公开发布的导航电子地图应当报送审核，实时更新的问题与传统审图机制也相冲突。因此，协调国家安全和自动驾驶地图需求是一个问题。
伴随自动驾驶汽车联网功能的增多，网络安全成为自动驾驶发展的门槛问题。如何保障自动驾驶汽车的网络安全成为自动驾驶汽车的重点研究领域。与其他网络终端相比，自动驾驶汽车具有可移动性，网络安全不仅涉及车辆本身，还涉及公共安全。如果遭到不法分子的远程攻击，可能造成严重的财产损失和人员伤亡。我国目前出台的《网络安全法》还无法应对自动驾驶全场景下的网络安全问题。另外，我国目前缺少专门针对自动驾驶汽车网络安全的实施指南或指南性文件。自动驾驶汽车逐渐从交通工具转变为移动智能终端，车辆在运行过程中的信息采集使个人信息保护面临风险，建立个人信息保护制度迫在眉睫。
自动驾驶发展过程中的伦理道德问题仍是绕不过的难题。有学者认为，当自动驾驶汽车陷入“电车难题”时，许多人希望自动驾驶汽车优先保护人类而非动物，优先保护年轻人而非老人，保护尽可能多的人。伦理学的问题仅依靠程序员是无法解决的，需要技术人员、设计师、伦理学家、政府官员及民众更多的讨论，并通过法律法规界定责任归属及赋予保护主体的优先权。
自动驾驶汽车成为汽车及相关产业竞争的重点，而现行的法律法规实施对象是人，对自动驾驶汽车来说是不适用的，技术进步和产业发展对相关制度的需求非常迫切。因此，建议从国家层面提出相关法律法规的修订和研究计划，为自动驾驶快速发展创造良好的发展环境。
（四）自动驾驶汽车技术成为产业创新发展的核心动力
自动驾驶单车智能是通过在车辆上加装感知设备和运算单元，提高车辆本身的感知、决策和控制能力，使其达到甚至超越人类的驾驶水平，部分实现甚至全部实现自动驾驶；车路协同是在路端和车端同时布设感知和运算设备组成车路系统，系统通过各种无线通信的方式，在车和车之间、车和路之间、近端和远端之间，甚至车和人之间构成新的交通结构。
年9月，百度宣布正式开源Apollo车路协同方案。同月，阿里在云栖大会上宣布将车路协同视为未来20年的战略发展方向，并成立“超级联盟”。年5月，腾讯在数字大会上发布了5G车路协同开源平台。华为先后同18家汽车业的企业签署了23份合作协议，体现了华为在未来汽车领域的战略布局重心。
从华为、中兴、大唐等通信领域的企业到以百度、阿里、腾讯为代表的互联网企业，再到四维图新、希迪智驾等创新型企业，均已布局自动驾驶车路协同技术。相对国外以单车智能为自动驾驶主要发展路线而言，我国的车路协同存在较多优势。首先，车路协同方案能突破视觉死角和障碍物遮挡，并且不受天气影响。目前，国内测试案例中的路侧单元，大多布置在交通灯附近，位于高处，能有效避免障碍物的遮挡，而且以静止状态探测移动物体，能明显提高准确率。其次，车路协同能够减少车上传感器应用，降低成本。目前，应用在车上的传感器都有局部的缺陷，需要多传感器的融合。而众多传感器不仅会增加能耗，还会增加单车成本。通过车路协同的方式，能把车上的传感器转移到路上，从而减轻车辆单车压力。最重要的是，中国的5G发展优势能进一步赋能自动驾驶。车联网作为5G的重要应用场景，给自动驾驶带来了低延时、高稳定性的物联网架构，通过服务器的高性能计算、核心云、边缘云给自动驾驶车辆提供实时路况信息、行人信息等，自动驾驶迈入5G时代。
当单车智能逐渐走向瓶颈期，车路协同逐渐成为我国的特色技术路线。在今后的发展过程中，单车智能是基础，车路协同是支撑，二者缺一不可。先从单车的智能化开始，然后逐步应用在部分场景、部分区域，之后随着场景的扩充，加入路端信息，最后形成车路协同。
（五）各地政府大力支持自动驾驶产业落地，开放测试道路得到快速发展
伴随我国自动驾驶关键技术的不断进步，国内多个城市为了促进当地智能网联汽车产业的迅速发展，占领未来汽车产业阵地，纷纷在自动驾驶领域进行布局，如建设智能网联汽车测试区，发布产业相关政策，以聚集产业、吸引投资。目前，在智能网联汽车测试区建设方面，已有北京、上海、长沙、重庆等19个城市颁布智能网联汽车公共道路测试管理办法，并通过示范区建设吸引企业落地。
年3月，“深圳智能网联交通测试示范区”在深圳坪山举行启用仪式，该测试示范区测试区道路总长2.6公里，主要为城区道路，包含典型城市道路场景，如环岛、十字路口、停车场等，同时可满足网联式自动驾驶的应用测试与验证。4月，国内第一条基于自动驾驶的智能网联高速公路测试路段——齐鲁交通智能网联高速公路测试基地及研发中心项目在济南启动。6月，广州市交通运输局为广汽集团、文远知行、小马智行、深兰科技等六家企业共24台车辆颁发智能网联汽车道路测试通知书。广州测试道路路段分布在黄埔、白云、花都、南沙等区，共有测试道路33条，总里程达45.64公里。同月，浙江省德清县发布浙江省首个自动驾驶与智慧出行示范区建设实施方案，以及关于支持开展自动驾驶测试服务的意见。德清将从顶层设计、硬件基础、应用落地、产业发展等方面谋篇布局，打造浙江首个全域城市级自动驾驶与智慧出行示范区。9月，上海与浙江、江苏、安徽共同签署了《长江三角洲区域智能网联汽车道路测试互认合作协议》，区域内的测试数据可以共享，测试结果也可以互认，让华东地区的自动驾驶产业集群效应更加凸显。9月7日，在国家制造强国建设领导小组车联网产业发展专委会第三次全体会议期间，江苏泰兴智能网联汽车自动驾驶封闭场地测试基地获得工信部与交通部的共同授牌，该基地成为江苏省唯一、全国首批3家获得两部委联合认定的自动驾驶封闭场地测试基地。9月22日，国家智能网联汽车（武汉）测试示范区正式揭牌，并为百度、海梁科技、深兰科技3家企业颁发自动驾驶商用牌照。获牌企业不仅可以在公开道路上进行载人测试，也可以进行商业化运营。9月26日，长沙开放道路智能驾驶示范区正式启用，意味着智能网联车辆和普通社会车辆可以在长沙规定的开放道路上共同行驶，长沙正式迈入了“智能驾驶2.0”时代。
年，长三角地区测试互认为我国智能网联汽车测试打开新局面，未来自动驾驶测试环境将进一步优化，虚拟仿真测试、封闭测试区、半封闭测试区、开放道路的整体运行机制将会逐渐健全，推动丰富测试场景、统一测试标准、通信、地理信息、路侧设备技术的完善，更好地支撑自动驾驶技术的发展。
（六）自动驾驶资本进入冷静期，产业协同成为趋势
年自动驾驶行业进入冷静期，自动驾驶企业面临技术与商业化的双重压力。自动驾驶资金投入多、落地挑战大以及资本退坡带来的压力大，成为行业的主要现状。在“落地难、造血慢”的形势下，各大企业纷纷选择结盟。例如，大众与福特Argo、宝马与戴姆勒等车企之间，车企与科技公司之间纷纷在自动驾驶商业化布局中进行合作。
4月2日，东风、华为、襄阳市人民政府正式签署了“智行隆中”项目的战略合作协议，三方联手，打造智慧汽车谷、智慧出行、智慧物流和智慧交通云平台等四个工程。7月3日，吉利董事长李书福与百度创始人李彦宏在百度AI开发者大会上共同宣布，双方就智能网联、智能驾驶等AI技术在汽车、出行领域展开全面战略合作。9月24日，长城与华为在深圳正式签署战略合作协议，双方将在智能网联、智能驾驶、智能座舱、云服务、大数据、出行服务等创新技术领域展开全面合作。在自动驾驶发展放缓的情况下，不同类型企业有不同的战略规划。
1.整车企业
年，红旗EV获得5张北京自动驾驶路测牌照。在产品上，红旗将与百度联合，共同打造L4级自动驾驶乘用车。
年，长安新一代L4级自动驾驶车辆在重庆仙桃数据谷示范运营两年。未来，长安汽车计划到年建成L3级自动驾驶智能开发平台，新产品%联网、%搭载驾驶辅助系统，在高速公路、堵车缓行路段、停车场泊车场景下实现自动驾驶；到年，建成L4级自动驾驶的智能开放平台，车载功能实现%语音控制。
年，名爵ZS搭载博世最新的L2级部分自动驾驶技术上市。未来，上汽集团计划到年实现结构化和部分非结构化道路的自动驾驶，到年实现全场景下的自动驾驶。
年，北汽集团高端智能新能源汽车品牌ARCFOX发布全球首个搭载5G技术的平台。北汽集团计划到年，力争实现所有产品具备“国内领先、世界一流”的智能驾驶和智能互联功能。年之前实现L3级智能驾驶规模化量产，通过冬奥会示范运营，实现全球首次规模化L4商业化运营。
年，广汽集团发布ADiGO生态系统，并与博世发布基于车联网技术的L4级自动代客泊车系统。广汽集团计划于年实现半自动驾驶，年前实现高度自动驾驶，年前实现完全自动驾驶。
年，吉利发布全新升级的GKUI19吉客智能生态系统，博越PRO成为首次搭载该系统的车型。未来，吉利汽车计划年将实现局部工况高度自动驾驶L3，车联网渗透率将超51%。年，在5G协同的情况下，实现高度自动驾驶。年，实现自动驾驶里程占总里程的13%。
2.互联网企业
年下半年，百度不仅先后拿下了北京市首批T4级别路测牌照和自动驾驶载人测试牌照，还陆续在长沙、沧州、阳泉、银川等地开展自动驾驶、车路协同等示范应用。9月，百度自动驾驶出租车队Robotaxi正式在长沙面向公众试运营，踏出市场化第一步。11月初，百度在沧州推出国内第二个无人驾驶出租车试运营项目，使自动驾驶走向市场。年，百度Apollo凭借52辆测试车仅在北京市就完成了75.4万公里的测试，百度也因此成为年北京市所有测试企业中投入测试车数量最多、测试里程最长的企业。
年8月，滴滴正式宣布将旗下自动驾驶部门升级为独立公司，用于开展自动驾驶研发、产品应用及相关业务拓展。之后获得了由上海市颁发的首批载人示范应用牌照。
3.创新型企业
年6月，Pony.ai获得了由美国加利福尼亚州颁发的自动驾驶运营牌照，获准向公共乘客提供自动驾驶出行服务，Pony.ai也成为首家在加利福尼亚州获得该牌照的中国自动驾驶技术公司。11月，Pony.ai通过与现代汽车合作，正式在加利福尼亚州推出首个面向普通公众的Robotaxi常态化服务。
年12月，智加科技的L4级自动驾驶卡车穿越公里，横跨美国东西海岸，为世界知名乳业巨头蓝多湖（LandO’Lakes）提供了首次自动驾驶货运服务。
年12月，驭势科技在香港国际机场内启用无人物流车为旅客提供行李运输服务，这是全球首个在机场实际操作环境下运行的无人驾驶常态化运营项目。
当前国内企业在自动驾驶领域的技术实力和全球影响力正处于快速提升阶段。或许目前国内在自动驾驶的大规模商业化方面还面临供应链不成熟、政策法规不完善等多重难题，但从细分市场来看，高度自动驾驶技术在封闭场景的落地还是指日可待的。未来，随着更多类似的项目逐渐落地，国内无人驾驶有望迎来真正的春天。
（七）自动驾驶商业化落地难、限定场景商业化应用成为热点
目前，自动驾驶发展处于发展初期阶段，仍然有很多问题需要解决。打造促进自动驾驶发展的环境需要多方共同努力，政府部门在政策上为自动驾驶发展扫清障碍，资本通过市场行为推动相关企业快速进步，政、产、学、研划分好明确的分工和权责，通过全新的产业体系促进自动驾驶商业化运营。真正的商业化运营不是仅通过几辆车的示范，或者是在理想状态下的载人测试，而是能够适应多场景、全时段的商业化活动。显然，自动驾驶在目前技术不成熟的阶段仍然有很长的一段路要走。自动驾驶是一个需要长期投入及技术迭代的产业，企业为实现自我造血功能，需要尽快寻找可落地的商业化应用场景，在不同城市开展规模化应用示范，形成经验复制。目前，限定场景商用车成了企业与资本市场的一个新方向，在高速、物流、港口、固定路线接驳、清扫车、矿区、Robotaxi等一些场景中已陆续实现商业化落地。
1.微循环小巴
微循环小巴因为是固定线路，比出租车更容易实现自动驾驶，一般应用于园区通勤。从供应链上看，需要多个16线激光雷达，无需车规。在高精地图方面，特定场景的高精地图的绘制和更新挑战并不大。在算力方面，因为是低速和特定场景，现阶段的英伟达完全可以满足需求。加上园区的一些V2X的协同，效果会更好。
目前，百度的Apollo已经在各地的一些园区展开运营。示范运营能不断反馈数据进行技术更新迭代。重庆礼嘉智慧体验园示范应用的“Apollo”是升级后的“2.0”版本，不仅能够更好地服务于复杂的应用环境，也能为乘客带来更愉快的出行体验。另外，Apollo项目在北京、雄安、福建、广州、深圳等地的机场及旅游景点等均有封闭运行。
2.无人驾驶出租车
年12月，Waymo的付费打车服务在凤凰城上线，这是全球首个上线的商业自动驾驶打车服务。年，上海、长沙、武汉陆续开放无人驾驶示范运营牌照。无人驾驶出租车作为目前自动驾驶最难的应用场景，对相关配置的要求较高。首先，在Lidar上，需要具备至少32线以上的激光雷达；其次，需要搭载运营区域内的3D高精地图，并保持实时更新；再次，算力也是挑战；最后，要配备具有冗余的线控制动系统。
年11月，全国首辆自动驾驶出租车在广州大学城开始投入试营，但之后该项目更改了试运营地点和方式，并且改为“免费试乘”。
年8月，上海市嘉定区人民政府与AutoX达成战略合作，二者将共同建设中国首个无人驾驶Robotaxi运营示范区。
年9月，滴滴获得上海市智能网联汽车示范应用牌照，将在上海嘉定落地部署自动驾驶网约车。未来，滴滴出行App还会上线“混合派单”模式。
同月，百度在长沙宣布Robotaxi试运营正式开启。首批45辆Apollo与一汽红旗联合研发的“红旗EV”Robotaxi车队在长沙部分开放测试路段开始试运营。Robotaxi在目前看来是乘用车无人驾驶落地的最优场景，但也大多是在固定区域试运营或者对内部开放，距真正落地运营在技术上还有较大的距离。
3.无人驾驶配送小车
物流配送小车聚焦物流“最后一公里”的配送区域，是物流配送的最后一个环节，由物流企业将货物配送至用户手中。长期以来，整个物流产业链中成本最高、效率最低的“最后一公里”配送是物流行业的痛点。如何提升“最后一公里”的运作效率，对于物流企业乃至社会发展至关重要。
近年来，我国在无人配送领域的政策不断完善，为无人配送提供了发展机遇。随着人工智能、物联网的发展，越来越多企业布局无人驾驶物流配送业务。在国内，京东、菜鸟、苏宁、顺丰、美团等自带物流业务的公司纷纷入局无人配送领域，一方面，这些公司本身具有应用场景，方便进行测试；另一方面，物流巨头通过与其他技术创新型企业开展合作，也能结合自身优势共同打造高效的配送服务。除了传统的物流巨头企业，大批创业公司也在无人驾驶配送领域布局，如新石器、白犀牛、智行者等企业，不过这些企业基本上是采取与大公司合作的模式。在国外，美国自动驾驶初创公司Nuro推出了全自动无人驾驶配送车，不仅能适用于园区，还可以在城市道路正常运行。目前，在百度Apollo的支持下，新石器、智行者等初创公司，开始向外推出Robo-Delivery的产品，并开始提供给一些物流和配送公司使用。菜鸟已经在杭州和成都进行无人驾驶配送小车的测试工作，希望能尽快实现商业化落地。
目前，无人配送小车因为技术还不能应对各种复杂状况，仍处于测试研发阶段。另外，市场需求还未完全打开，并且无人配送小车车型不同于传统车型，部分零部件需要专门定制化采购，还未形成成熟的产业链。长期来看，无人配送离商业化落地还有一段距离，不过由于电商、外卖在中国的高速发展以及人力成本的快速上涨，中国的无人驾驶配送小车产业未来大有可为。
4.无人驾驶干线物流
目前，有万辆大货车用于公里半径的干线运输；0万辆货车用于50公里半径的区域运输；万辆的微型车（三轮及两轮物流车）在半径5公里的物流领域提供服务。因此，机器司机的市场需求相当庞大。干线物流是指使用干线运输大量和远距离的货物。由于运输距离长和运输能力集中，大量货物可以大跨度快速移动。长期以来，干线物流是中国公路运输的主要形式。随着我国物流行业的快速发展，干线物流也存在一些问题。卡车司机短缺现象普遍，“用工荒、招工难”问题越发严重。年6月，央视财经报道，国内目前货车司机缺口达到0万人。另外，人力成本高且运营效率低，物流货运企业压力大，人力成本占总成本的30%～40%。同时，干线物流货运安全事故频发，给物流企业及社会带来巨大损失。此外，物流行业运营有严重的超载、疲劳驾驶等问题，导致大量交通事故。所以干线物流作为自动驾驶的应用场景，受到众多企业