作為未來汽車工業的發展方向，中國智能駕駛產業市場規模預計到2020年將達到1214億人民幣，前景可期。

　　智能駕駛汽車，是自動化載具的一種，具有傳統汽車的運輸能力。作為自動化載具，智能駕駛汽車能夠部分或全面代替駕駛員感測其環境及進行駕駛行為。智能駕駛汽車目前商用化程度較低，較高智能駕駛級別的無人駕駛汽車均為原型機及展示系統。作為未來汽車工業的發展方向，中國智能駕駛產業市場規模預計到2020年將達到1214億人民幣，前景可期。

　　智能駕駛技術分級

　　智能駕駛分為四個等級，從低到高分別是初級輔助駕駛、高級輔助駕駛、自動駕駛和無人駕駛。　　

　　智能汽車是一種汽車的類別，類似智能手機，擁有開放式的操作系統和總線接口。智能汽車能夠方便地對汽車軟硬件進行改造或升級以獲得更多功能。

　　智能汽車的出現是智能駕駛技術發展過程中發生質變的關鍵點，智能汽車的普及將在未來形成新的商業模式，車載攝像頭、車載雷達、車載夜視儀等部分核心硬件將預裝在智能汽車中，智能汽車的出現將逐步形成完整的軟硬件生態系統，處于上游的智能駕駛硬件供應商將有機會直接面對終端消費者。

　　全球及中國智能駕駛市場現狀

　　產業發展關鍵因素：汽車工業技術和政策。

　　產業政策

　　國務院印發的《中國制造2025》將無人駕駛汽車作為汽車產業未來轉型升級的重要方向之一，“十三五”規劃提出要積極發展智能汽車的目標。今年3月聯合國發布《國際道路交通公約》修正案，允許汽車在特定時間內進行自動駕駛。

　　汽車工業發展

　　各國政府對智能駕駛技術研發的資金投入逐漸增大，智能汽車、無人駕駛汽車等概念和產業的發展，使得智能駕駛也受到投資機構和互聯網巨頭的廣泛關注。

　　在全球范圍內，政府和用戶逐漸認識到，智能駕駛尤其是無人駕駛能有效改善交通和減少交通事故，使得政府和普通用戶對智能駕駛的認可度持續提升。

　　最為關鍵的是，智能駕駛技術的改進。之前的傳統廠商以輔助駕駛技術為核心，逐步試驗并裝備高級輔助駕駛系統，從而向自動駕駛過渡，目前已有多家廠商正在研發無人駕駛技術。典型的廠商如奔馳、奧迪、大眾、寶馬均推出無人駕駛的概念車。

　　相比于傳統廠商，讓人驚喜的是互聯網企業的無人駕駛項目。許多互聯網巨頭跳過傳統制造路線，直接從智能駕駛的最高級別無人駕駛切入，人工智能、高精度地圖等科技技術是互聯網巨頭發展無人駕駛技術的重要技術。谷歌一直都在研究無人駕駛，互聯網新貴Uber的無人駕駛已經進入測試階段。

　　智能駕駛汽車的普及與量產遇到瓶頸

　　盡管智能駕駛受到傳統車企和互聯網巨頭的重點關注，眾多資本也注入到這一領域。同時，通過智能駕駛技術有助于改善交通、減少交通事故，但這一領域依然面臨著一些障礙。

　　智能駕駛技術的障礙

　　當前智能駕駛面臨黑客入侵、車輛間的通訊系統、司機切換問題、極端天氣下的可靠性、電子地圖的更新、行為感知能力以及需要為智能駕駛進行一些道路基礎設施的重建等障礙。

　　機器人倫理

　　智能駕駛汽車被迫在事故中對可能的傷害做出選擇，一直是人們關注的道德問題。因此美國、英國也針對這一問題頒布了相關法律規定。

　　破壞性創新

　　智能駕駛汽車若真的被大規模地采用，原本的交通制度等將可能不再可用，而這個過渡過程亦充滿不確定性。

　　政策缺失

　　現在各地政府針對智能駕駛的相關法規仍存在相當缺失。

　　頂層設計推動產業發展

　　各國政府相繼對產業進行頂層設計發推進智能駕駛技術的發展，日本、美國或將率先實現智能駕駛技術規模輸出。

　　未來三年是搶占市場的關鍵時期

　　日前全球駕駛市場正處于探索期階段，傳統車企、互聯網巨頭、投資機構等多領域企業加入不斷燒熱了智能駕駛的藍海，目前智能駕駛研究競賽處于白熱化階段，率先推出相應產品的企業將在領域中存有一席之地。

　　Analysys易觀預測，到2019年全球智能汽車市場將迎來洗牌階段，缺乏競爭力的企業將被淘汰，而到2021年少數產品成熟的企業將主導市場，智能駕駛技術也將逐漸得到普及。　

　　智能駕駛案例分析

　　從軟硬件到商業應用，產業鏈已初具規模　　

　　案例1：谷歌Driveless Car　

　　Google通過頂部激光雷達來繪制周圍環境，通過激光反射波來測量距離。智能駕駛過程中，車載雷達、位置傳感器等可測量出車輛在三個方向上的加速度、角速度等數據，然后再結合GPS計算出車輛的位置，所有數據經過處理，由系統作出行駛判斷。　　

　　谷歌的智能駕駛方案已經成熟，開始在商業方面進行積極展望。在制造方面，今年無人駕駛項目大量招聘人才，正著手提升研發生產無人駕駛汽車整車的能力。

　　在應用開發領域，谷歌正探索無人駕駛汽車在公共交通領域、物流貨運領域、汽車租賃等領域的應用，這些領域的成本承受能力更強，因此可率先實現無人駕駛技術的應用。

　　案例2：特斯拉電動汽車

　　特斯拉以電動車為核心突破口找到了傳統汽車廠商差異化發展策略，在特斯拉成立初期以具有環保意識的高收入人群作為他們的客戶，通過這些收益來研發并制造價格適中、中等批量的汽車，最終實現為大眾階層打造低價、大批量的汽車。自成立發來，特斯拉得到快速發展。2016年推出入門級電動車Model 3，24小時之內就接到超過13.5萬輛的訂單。

　　特斯拉以成熟的硬件和機器學習打造智能駕駛商業化車型。

　　特斯拉采用了攝像頭作為無人駕駛汽車的眼睛，通過軟件處理攝像頭提取的信息，以此來計算距離，識別路標以及探測人行橫道。同時汽車配備了12個遠距離360度無死角的超聲波傳感器和雷達系統，以幫助半自動化駕駛系統。

　　數萬輛特斯拉汽車會將道路上搜集的各種路況數據實時輸送回特斯拉的中央數據庫里，其應用軟件根據這些信息反饋，不斷改善提升算法的性能和駕駛體驗，在用戶數量持續增長的背景下，可以預見特斯拉輔助駕駛的智能程度將會有顯著提升。　　

　　案例3：北科天繪

　　北科天繪是中國領先的智能駕駛關鍵零部件制造商，致力于制造國際一流水準的激光雷達，是國內唯一具備全系列測量型激光雷達研發能力的高新技術企業，是國內唯一同時具備測繪、導航兩大類產品的激光雷達生產企業。

　　北科天繪是激光雷達行業首家推出導航型LiDAR，自2014年啟動LiDAR技術和產品研發，2016年推出第一款16線360度高端導航LiDAR：R-Fans。