四、智能网联汽车的发展现况

目前，智能网联汽车已初步形成主流的技术架构及集成方案，整体功能方面初步具备一定条件下的自动驾驶能力，但成熟度和可靠性尚未达到安全交通融入的程度。在市场应用方面，目前依旧是以L2辅助驾驶为主。随着技术的更新和法律法规的健全，智能网联汽车将加速商业化落地、拓展产业应用，在具备一定条件的应用中有望率先开展。

1.智能网联汽车的主流技术方案

智能网联汽车自动驾驶功能的实现主要依赖于环境感知传感器、自动驾驶计算平台、网联通信设施、人机交互系统等。其中，环境感知传感器相当于智能网联汽车的五官，自动驾驶计算平台相当于自动驾驶汽车的大脑，网联通信设施是实现V2X功能的核心，人机交互系统是智能网联汽车另一个重要的版块。未来智能化、人性化、多样化的人车交互系统将使得自动驾驶功能的接管和移交过程变得更加安全和易用，在降低事故率的同时还能实现多媒体娱乐、导航等功能。其主流技术方案如图1-6所示。

2.智能网联汽车的政策和法规

近年来，各国纷纷推出相关政策大力支持智能网联汽车的发展。我国也不例外，将智能网联汽车上升到国家发展战略高度，从政策扶持、制定道路测试法规、建设示范区、基础数据平台、产业创新联盟和批准重点项目等多方面推进我国智能网联汽车的发展。2018年12月，国家发布《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》，提出到2020年，实现LTE-V2X在部分高速公路和城市主要道路的覆盖，开展5G-V2X示范应用，建设窄带物联网（NB-IoT）网络，构建车路协同环境。车联网用户渗透率达到30%以上，新车驾驶辅助系统（L2）搭载率达到30%以上，联网车载信息服务终端的新车装配率达到60%以上。

道路测试是实现智能网联汽车产业化和商业化的基础，因此我国高度重视智能网联汽车公共道路测试情况，近年来加紧出台了各项智能驾驶上路法规。2018年4月，我国颁布了第一个规范自动驾驶汽车道路测试的法规文件——《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》。2019年10月，工业和信息化部在智能网联汽车测试区交流研讨会上表示将会研究修订《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》，不断优化完善测试验证和应用示范环境。与此同时，重庆、南通等地方政府也相继出台自动驾驶汽车道路测试法规文件，加快推动智能网联汽车道路测试。2019年12月，《新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》（征求意见稿）提出到2025年，智能网联汽车新车销量占比达到30%，高度自动驾驶智能网联汽车实现限定区域和特定场景商业化应用。

在智能网联汽车示范运行方面，我国早在2015年就开始在全国各地布局。目前已经在北京、上海、重庆、长春、武汉、无锡等地建设了超过23个智能网联汽车测试示范区（表1-2），积极推动半封闭、开放道路的测试验证。

除了不断完善道路测试法律法规文件和建设多元化的智能网联汽车示范区外，国家还大力支持建设智能网联汽车基础数据平台，目前我国已经建立了交通行业网联化统一监管平台，其具有全国性平台的架构。与此同时，在国家工业和信息化部的支持下，中国汽车工程学会联合包括汽车整车企业、科研院所、通信运营商、软硬件厂商等30多家单位共同发起成立“车联网产业技术创新战略联盟”，2015年7月更名为“智能网联汽车产业技术创新战略联盟”，旨在政策和战略研究、关键共性技术研发、学术交流与国际合作、人才培养等方面展开合作，进而推动我国智能网联汽车技术的快速发展。为与国际先进智能网联汽车技术水平保持同步发展，开发具有自主知识产权的智能网联汽车产品和技术，我国也相继批准国家重点研发项目，如智能电动汽车电子电气架构研发、电动自动驾驶汽车关键技术研究与示范运行等项目。

3.L2辅助驾驶技术的发展

目前，L2辅助驾驶功能已经成为在售车型主流配置方案。随着汽车市场的发展和消费者认知的强化，L2级别的辅助驾驶离规模化商业变现更为接近，车型渗透率也逐渐增高，面临产业快速膨胀的机会。

图1-7所示为汽车之家2019年统计的在售汽车ADAS配置搭载率，近三成以上市面车辆在不同程度上搭载了ADAS的相关功能，搭载率已经具备规模化应用程度。

在市场结构方面，L2辅助驾驶早期主要应用于30万元以上的中高端汽车，很多厂家也将其作为高配车型的选装功能。在技术层面，行业内认知度较高的主机厂有特斯拉、沃尔沃、奥迪等，其中特斯拉从2014年开始为车辆配备安全性驾驶辅助功能，目前其自动驾驶硬件已经升级到第三代，配备了HW3.0硬件，支持停车场低速运行和高速公路部分特定场景下驾驶辅助功能，未来将提出进一步的功能升级，包括识别交通信号灯和停车标志、城市道路自动驾驶。沃尔沃搭载的Pilot Assist自动驾驶辅助系统能满足车辆在特定条件下的自动跟车、主动制动、车道保持、路牌限速识别等功能，在识别以及介入方面精准度都非常高。特斯拉的HW3.0硬件实物图如图1-8所示。

4.V2X技术的发展

智能网联汽车的发展路径是从单车智能到车路协同升级，其中以单车智能为主，车路协同为辅。单车智能主要依赖于摄像头、激光雷达、毫米波雷达等环境感知传感器进行道路场景识别，车路协同是单车智能的功能延展和补充，基于V2X（Vehicle to Everything）技术开展。

（1）车路协同的应用有望降低单车成本

车路协同是一种自动驾驶补充方案，能够在一定程度上弱化单车传感器的功能和性能要求。从原理上讲，车端传感器的功能可以通过道路端传感器来补偿实现，道路端通过路侧单元（RSU）将获取到的环境数据传递给车端，通过坐标系变换将路端环境信息转化成车端环境信息，发送至计算平台进行数据融合。这样一来，只要能保证道路端数据的实时性、完整性和可靠性，便可以通过降低单车传感器搭载的数量和性能来实现单车集成成本的降低，而基于RSU的路端数据通过类似广播的方式让所有在道路行驶的车辆共享，实现资源集中和高效处理。

（2）车路协同降低自动驾驶计算平台算力负荷

自动驾驶计算平台是智能网联汽车的大脑，各路传感器获取的数据都要在这里融合、决策并输出决策和控制信号。算力是评价计算平台性能的重要指标，也是直接关系到造价成本的核心参数。单车智能方案中，要增强环境感知能力，往往通过增加传感器性能和数量的方式来实现，这意味着实时处理信息量的增大。由于自动驾驶对于数据传输延时性极为敏感，所以对计算平台的算力也提出更高的要求。基于此背景，多接入边缘计算成为比较实用的网络结构，可以部分缓解计算平台的压力。

（3）5G的应用将拓宽数据通道，降低通信时延

基于5G高速数据传输的特征，可以实现海量传感器信息的传输。从功能角度分析，车端可以利用多元异构的传感器获取更加丰富的车辆周边环境动态信息，在一定程度上提高自动驾驶的安全性；道路传感器之间可以进行实时的信息通信，实现路径优化、安全信息广播等，包括周边行人预警、盲区车辆碰撞预警等场景；边缘云与区域云的数据传输也可以通过5G的无线方案实现。从性能角度分析，5G的高速传输特征可以有效降低端到端的通信时延，提高安全性能。

5.智能网联汽车的当前应用

目前我国智能网联汽车还处于形成产业雏形的阶段，可商用无人驾驶的应用主要分两部分∶公共交通道路和特定条件下的受限制区域。随机交通场景的融入目前存在一定的问题，在技术层面尚未完全成熟，可靠性和安全性还有待验证；在法律法规层面，国家在智能网联汽车方面交通法律法规尚未完全建立；在运营成本方面，车辆集成费用较高，规模化运营初期投资较大。但是，在一定条件下的场景应用还是存在很大的市场空间，同时目前也具备可行性的技术方案，下面介绍几个不同领域的典型案例。

（1）自动驾驶矿车

内蒙古宝利煤炭有限公司于2019年9月在宝利煤矿首次使用了3辆自动驾驶矿车来运输煤炭。通过“愚公”智慧矿山无人化运输系统来对车辆进行控制，具体包括矿车自动驾驶系统、机群调度系统、远程管控系统等。矿车通过传感器和雷达收集数据，形成记忆并优化算法，可以自动适应随天气变化的矿区道路。由于不需要车内驾驶员，3台无人驾驶的翻斗车，至少可以节省6个驾驶员的成本，但需要有后台人员对其安全性进行监控。“愚公”智慧矿山无人化运输系统控制台如图1-9所示。

（2）自动驾驶公交车

2018年12月28日，湖南湘江新区智慧公交示范线首发仪式在长沙市举行。湖南湘江新区智慧公交示范线路全长7.8km，沿途停靠11个站点，双向总计22个站点，一期计划投放4辆中车电动智能驾驶公交试运行。该项目依托国家智能网联汽车（长沙）测试区，将打造集研发“车-路-云”应用于一体的智慧公交全国示范线。该自动驾驶功能实现的亮点是V2X的应用，这也是该自动驾驶项目的核心和主推技术。湖南湘江新区智慧公交车如图1-10所示。

（3）自动驾驶出租车

2020年8月19日，深圳元戎启行科技有限公司（Deeprouti.Ai）与曹操出行联合宣布，双方正在进行自动驾驶车辆的测试运营合作，目标是在2022年杭州亚运会期间提供自动驾驶出行服务。双方合作的自动驾驶出租车如图1-11所示。

该自动驾驶出租车基于吉利旗下高端纯电动车型—几何A进行改装，使用了DeepRoute-Sense II传感器套件解决方案。7个摄像头全部嵌于车顶盒内部，除了车辆顶部的3个激光雷达，元戎启行还在车辆前端安装了1个固态激光雷达。该方案两侧的激光雷达，最小可探测距离为0.1m，能精准感知近距离的物体，解决车辆近距离盲区问题；在水平视场角保持360°的基础上，能对近距离盲区进行最大范围的覆盖。

2021年4月23日，深圳元戎启行科技有限公司首家获得深圳市智能网联汽车道路测试联席工作小组发出的《智能网联汽车应用示范通知书》。根据规划，元戎启行将从小区域定向邀请开始，逐步扩大载人应用示范规模，并在深圳市中心向公众开放自动驾驶出行服务。2021年1月，元戎启行的自动驾驶车辆在深圳公开道路测试示范区进行了超过1000km的自动驾驶路试，全程无交通违法和事故，还通过了行人和非机动车的识别及响应、交通信号灯识别及响应、交叉路口通行、环形路口通行等12项功能检测，并获得相关证明。

（4）自动驾驶物流车

2020年2月，新型冠状病毒的防疫工作进入严重复杂时期，在全力保障疫区物流和物资运送的同时，要尽可能减少人员接触，阻断“人传人”的传染链条，无人配送成为最佳选择。

自2020年2月7日开始，一清创新UDI提供了无人配送、无人物流解决方案，成为山东某市疫区物流的主力，为市区运送蔬菜，每车单趟可配送1500g蔬菜瓜果。一清无人车从蔬菜中转站出发，工作人员把蔬菜放到无人车上之后，通过手机App选择无人车到达的目的地，比如医院、学校、政府单位的食堂。在前线疫区，一清无人驾驶快递物流车—“夸父”采用的是无人驾驶技术，工作人员无须接近疫区便可实现任意操控，“夸父”可以承担后勤仓库与病房、病房与垃圾站、超市与小区等地点之间的物资和物料运输任务，实现了非接触配送，有效减少了人与人直接接触所带来的感染风险。一清无人车能够实现自主智能地规划路径、检测障碍物然后进行规避等一系列智能化的操作。到达终点后再由终端的人员签收卸货，整个运输过程可以实现完全的无人化。“夸父”无人驾驶物流车如图1-12所示：

“夸父”无人快递物流车部署流程短，24h服务，极大限度地降低了防疫物资和人力成本的消耗。无人车运行之前需要进行数据采集、地图建模的环节，将生成的地图导入无人车的计算机之后，无人化的前提条件便已具备。通过手机App下达任务，就可以实现点对点无人物流运输，而且能够自主避障并进行路径规划。目前，一清创新UDI的无人车平均每车全天候安全运营1万km。