中国自动驾驶技术发展分析

1、中国自动驾驶技术发展分析技术创新，变革未来目录CONTENTS 中国自动驾驶发展背景中国自动驾驶应用价值商业化应用驱动因素自动驾驶应用场景1.1 中国自动驾驶应用价值The benefits of autonomous driving in China6中国自动驾驶发展背景1.1 中国自动驾驶应用价值当前技术还无法达到全工况、全区域的自动驾驶，4级自动驾 驶足以满足限定场景内实现完全替代驾驶员及安全员的需求根据工信部发布的汽车驾驶自动化分级推荐性国家标准报批稿，中国对自动驾驶技术的分级标准与SAE*类似，均根据系统对车辆操纵 任务的把控程度，将自动驾驶技术分为0-5级。其中，4级及以上自动驾驶

2、真正实现了系统对驾驶员的替代。5级完全自动驾驶没有使用场景限制，无需监控和控制，可实现全工况、全区域的自动驾驶，是汽车驾驶自动化系统研发的终极目标。但研 发难度大、成本高，现阶段还未达到5级所需技术水平。在当前多数应用场景中，4级自动驾驶足以满足替代驾驶员的要求。7 资料来源：根据工信部汽车驾驶自动化分级与国际汽车工程协会（SAE International）2018年修改的 J3016号文件，整理。*注：1）SAE：SAE international 国际汽车工程协会；2）灰色框线部分为工信部 与SAE的不同，SAE认为0-3级自动驾驶在周边监控需要人控制，工信部认为需要人和系统共同控制；3

3、）动态驾驶任务包括操作层面（转向、刹车、加速、监控汽车和道路）和策略层面（决定变道、转弯、使用信号灯的时间），但不包括战略层面（规划路线等）的驾驶任务。驾驶自动化等级判定流程可持续执行全部动态驾 驶任务和动态驾驶接管， 且没有运行限制？5级是否在有限的设计运行 范围内，持续执行全部 动态驾驶任务和执行动 态驾驶任务接管？L3及以下4级是是否否驾驶员 自动驾驶系统0级（L0）应急自动驾驶（无自动驾驶）1级（L1）部分自动驾驶（人工辅助）2级（L2）驾驶辅助（部分自动驾驶）3级（L3）条件自动驾驶（有条件自动驾驶）4级（L4）高度自动驾驶5级（L5）完全自动驾驶转向控制 加速减速驾驶环境 监控*动

4、态驾驶 任务接管*工信部与SAE对自动驾驶分级标准对比中国自动驾驶发展背景1.1 中国自动驾驶应用价值4级自动驾驶商用车应用关乎生命安全、运输效率、节能环保， 将释放巨大社会价值4级自动驾驶真正实现了在限定场景内解放人力。干线、矿区、港口等场景的货物运输工作强度大、危险性高，安全事故时有发生，给行业 和企业带来了巨大损失；而随着我国人口老龄化以及物流行业的发展，货车司机缺口进一步拉大，将制约运量提升；传统柴油卡车是机动 车污染物排放的主要来源，司机的不规范驾驶将造成更多油耗进而排放更多污染物。4级自动驾驶的应用通过替代人力及规范驾驶策略，将 提升道路安全，减少交通事故发生数，缓解人力短缺，促进

5、节能环保，释放巨大社会价值。8 资料来源：根据卡车司机从业状况调查报告、自动驾驶应用场景与商业化路径、中国物流大数据报告-货车司机篇、网易数读，整理。填补 1000万货车司机缺口缓解人力短缺随着我国人口老龄化，适龄劳动人口逐年8909009109208802013 2014 2015 2016 2017 2018 2019卡车是机动车污染的主要源头。驾驶员不规范的驾 驶行为会造成更多油耗，进而排放更多污染物。促进节能环保传统柴油卡车能耗大、排放量大，会产生 大量氮氧化物、颗粒物。因此，传统柴油减少10%能源损耗55%车辆状况25%驾驶行为15%路况5%其他油耗 影响因素自动驾驶系统通过精准操作

6、、 策略优化可节省10%能源损耗下降，劳动人口与劳动需求将产生巨大缺口。据业内专家预测，随着物流行业发展，我国未来货车司机缺口将达1000万人。由于工作强度大、环境艰苦、危 险性大等因素，货运行业对年轻人吸引力差，后备力量 不足，司机短缺现象普遍，制约运输效率提升，自动驾 驶将有效缓解司机短缺现象，提升运输效率。中国劳动年龄（16-59岁）人口数量（百万人）第六类（高危）职业之一。根据2016年公安部数据，我国货运车辆在机动车中占比只有12%，却制造了48%的交通事故死亡数。造成事故的主要原因是超速 驾驶、注意力不集中等人为因素。自动驾驶能够极大减 少甚至消除因人为因素导致的道路交通风险。提升

7、道路安全货运行业安全事故频发，货车司机被列为减少 48%交通事故死亡数违法违规操作注意力不集中驾驶经验不足醉驾酒驾1.2 商业化应用驱动因素The driving factors of commercialization9产品从无到有，在科学期更多向外展示的在技术期，技术解决方案提供商需要证在产品期，已有实际应用的案例呈现，是概念车，而不是实际真实落地的产品。明产品的稳定性，会在落地场景上测试， 但不具备场景复制能力。同时，由于此完善技术框架。车上需要配备安全员，时的解决方案属于定制化服务，单位成随时准备介入。本较高。在普及期，技术解决方案提供商的核心产 品已达到标准化生产，在同场景下不同地

8、点应用时只需要简单的调试。量产后将获 得规模优势，可降低单位成本。产品时间线产 品 成 熟 度 阶 段技术期科学期产品期普及期自动驾驶落地全过程自动驾驶系统价格下降曲线驾驶产品具 实际可应用、商业化应用时间节点：自动 有场景复制能力、产品方案 终端应用需求实际存在。当前时间节点 中国自动驾驶发展背景1.2 商业化应用驱动因素自动驾驶产品是否可复制是衡量自动驾驶技术从产品期到普及 期的核心标准本报告将自动驾驶落地全过程分为科学期、技术期、产品期和普及期四个阶段。其中，从产品期到普及期，自动驾驶解决方案从定制化走 向标准化。本报告研究的商业化应用时间拐点发生在从产品期到普及期的过渡阶段。在这个时间

9、拐点上，技术解决方案提供商的自动驾驶产品具有场景复制能力，且解决方案具有可行性。同时，终端应用方的需求是真实的，即成本可承担。10资料来源：车袁，落地之路硅谷无人驾驶产品心经，2020年中信出版社；整理。 中国自动驾驶发展背景1.2 商业化应用驱动因素中国自动驾驶商用车发展加速进入产品期，已实现多场景落地 应用11 资料来源：整理。自2009年首届“智能车未来挑战赛”举办以来，以百度为代表的科技企业加速自动驾驶技术研发及产品测试，自动驾驶技术迭代加速。自 2018年起，随着自动驾驶市场关注度由乘用车逐渐转向商用车，自动驾驶商用车发展加速；以西井科技、主线科技为代表的科技企业纷纷 落地商用车自动

10、驾驶解决方案，标志着自动驾驶商用车发展进入了产品期，在多场景实现落地应用。中国自动驾驶商用车领域发展大事件2009年首届中国 智能车未来挑战赛2013年百度汽车大脑 项目启动2015年宇通智能驾驶电动客车 完成了32.6KM的无人驾驶测试2018年1月西井科技在珠海港 完成全球首辆港口无人集卡作业2018年京东正式发布全自主研发的 L4级自动驾驶重卡2018年5月菜鸟ET实验室联合一汽解放、 速腾聚创等企业推出“驼峰计划”目的是打造新型智慧物流网络2017年百度推出 Apollo计划2019年1月一汽解放宣布 哥伦布智慧物流开放计划2020年9月安徽首条自动 驾驶汽车5G示范线开通2019年9

11、月国务院印发交通强国建设纲要2020年5月庆铃汽车和百度 合作推出自动驾驶商用汽车科学期技术期产品期2017年一汽解放举办了挚途智能汽车发布会2018年苏宁物流和智加科技联合推出 “行龙一号”首辆自动驾驶重型卡车2019年12月银川市政府和百度签订合作协议 在银川公铁物流园区打造示范性测试路面2020年11部委联合下发智能汽车创新发展战略2019年12月上汽红岩5G+自动驾驶 重卡实现了在10级大风环境中精准行驶2015年阿里菜鸟ET实验室2018年4月主线科技在天津港2018年7月首款L4级无人商用车2019年11月智加科技获得2020年8月多种无人集 启动无人配送小车研发实现全球首台电动无

12、人集卡作业金龙“阿波龙”第100辆正式下线全国首张跨省无人重卡牌照卡车型落地妈湾港2018年北汽福田 获商用车路测牌照 中国自动驾驶发展背景1.2 商业化应用驱动因素多部委政策鼓励自动驾驶技术实现商业化应用，推动汽车大国 向汽车强国发展12 资料来源：根据各政府部门官网文件，整理。产业发展2017.4 汽车产业中长期发展规划加大技术研发支持，协调制定相关标准法规，推 动宽带网络基础设施建设和多产业攻坚智能网联汽车大数据交互平台，加快网络信息安全和车辆 形势安全体系建设。2018.12 车联网（智能网联汽车）产业发 展行动计划2020年后，高级别自动驾驶功能的智能网联汽车和5G-V2X逐步实现规

13、模化商业应用，“人- 车-路-云”实现高度协同。2020.02 智能汽车创新发展战略到2025年实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产，实现高度自动驾驶的智能汽车在 特定环境下市场化应用。2018.1 智能汽车创新发展战略（征求意 见稿）2025年，标准、法规、产品监管、信息安全体 系全面建立，新车基本实现智能化。2019.5 2019年智能网联汽车标准化工作要点全面开展自动驾驶相关标准（如自动驾驶数据记 录、驾驶员接管能力识别及驾驶任务接管）研发， 启动交叉两路口碰撞预警等系统应用类标准的预 研，完成智能网联汽车通信需求、自动驾驶高精 地图标准化需求等研究项目，深入参与联合国智 能网联汽

14、车国际法规协调并继续加大国际标准的 参与广度与深度。技术路径2018.04 智能网联汽车自动驾驶功能测试规程（试行）2018.06 国家车联网产业标准体系建设 指南（总体要求）2018.07 自动驾驶封闭测试场地建设技 术指南（暂行）2019.09 国家车联网产业标准体系建设 指南（车辆智能管理）体系建设2018.12 北京市智能网联汽车创新发展行 动方案2018.12 重庆加快新能源和智能网联汽车 产业发展若干政策措施2018-2020）2019.6 江苏省推进车联网产业发展行动计 划（2019-2021）2019.7 成都市智能网联汽车产业发展实施 方案（2019-2021）地方政策202

15、0.03 汽车驾驶自动化分级2019.7 上海市智能制造行动计划（2019-2021）顶层设计中国制造2025到2025年，掌握自动驾驶总体技术及 各项关键技术，建立较完善的智能网 联汽车自主研发体系、生产配套体系 及产业群，基本完成汽车产业转型升 级。新一代人工智能发展规划构建开放协同的人工智能科技创新体 系，培育高端高效的智能经济，建设 安全便捷的智能社会，明确提出发展 自动驾驶汽车等智能运载工具。交通强国建设纲要由依靠传统要素驱动向更加注重创新驱 动转变、加强智能网联汽车（智能汽车、 自动驾驶、车路协同）研发、推动大数 据、互联网、人工智能、区块链、超级 计算等新技术与交通行业深度融合。

16、新基建及相关政策新基建及相关政策所涉及的5G、人工 智能、新能源充电桩建设等领域将从 车联网、单车智能等方面助力自动驾 驶高质量发展。 中国自动驾驶发展背景1.2 商业化应用驱动因素多领域技术构成自动驾驶产业链上游，协同发展促进应用落地13 资料来源：整理。精准定位系统决 策 层控 制 层横向控制、纵向控制输出环境感知规划车辆行驶路径辅助路径规划辅助环境感知芯片控制决策、逻辑运算GPU车辆 控制平台卫星导航系统高精度地图米级感 知 层类型检测精度高、抗光照性能好、探测角度广功能多物体检测，长距离（250m），可穿透雾和粉尘车辆、行人、车道线检测，探测距离可达1000m短距离检测精度高、价格低廉

17、产品激光雷达毫米波雷达摄像头超声波雷达机械式、固态式常用24Hz、77Hz单目、多目，CCD、CMOS UPA、APA线控转向线控制动与油门 自动变速器SLAM 自主导航系统厘米级数据传输总线CPUFPGAASIC环境感知、信息融合、路径规划自动驾驶技术主要涉及感知层、决策层、控制层三个层面。感知层通过激光雷达等传感器采集环境信息数据；决策层通过CPU、GPU等芯 片完成信息融合、环境感知、路径规划，从而输出控制决策，由控制层的线控转向、制动等系统实现车辆的横向控制与纵向控制。此外， 精准定位系统和高精度地图两大技术能够加强自动驾驶系统的环境感知与定位能力，辅助自动驾驶应用落地。自动驾驶产业链

18、上游技术盘点感知车辆的绝对位置和方位惯性导航系统 中国自动驾驶发展背景1.2 商业化应用驱动因素中国自动驾驶上游产业链趋于完善，为自动驾驶实现商业化奠 定了良好的基础14 资料来源：整理。自2016年以来中国自动驾驶上游技术产业蓬勃发展，在感知层、决策层、控制层以及精准定位系统和高精度地图等技术领域均出现具有代 表性的国产企业，在诸如激光雷达、自动驾驶芯片等核心零部件和高精度地图等技术服务方面实现国产化；中国自动驾驶上游产业链趋于 完善，为自动驾驶商业化应用奠定良好基础。中国自动驾驶上游企业盘点感知层毫米波雷达（14家）超声波雷达（3家）摄像头（14家）输出环境感知规划车辆行驶路径感知车辆的绝

19、对位置和方位辅助环境感知辅助路径规划算法（3家）高精度地图（12家）精准定位系统（22家）激光雷达（12家）控制层车载电脑（2家）操作系统（3家）线控底盘（4家）决策层芯片（10家） 中国自动驾驶发展背景1.2 商业化应用驱动因素自动驾驶商业化应用投入大、周期长、回报慢，资本市场趋于 冷静，转至需求更加明显且落地难度较小的商用车领域自2016年起中国自动驾驶领域融资逐步升温，并在2018年达到顶峰，融资总额达162.3亿元，同比增长201.6%；早期融资集中于自动驾驶上 游企业和乘用车领域，商用车领域融资较少；由于自动驾驶乘用车研发难度大、商业化应用验证周期长，导致了投资回报慢，资本逐步趋 于

20、冷静；因此自2018年起，资本逐渐转向需求更加明确且更易落地的商用车领域，期望更快实现自动驾驶商业化应用。15 资料来源：整理；数据来源：。028641012201720182019乘用车商用车8.053.7162.3107.10204060801001201401602016201720182019中国自动驾驶领域融资总额中国自动驾驶融资事件数及商用车领域标志性事件盘点2018.04智行者 B轮2018.10主线科技 A轮2017.06智行者 A轮2017.11图森未来 C轮2017.08图森未来 B轮2019.03踏歌智行 A轮2019.06图森未来 D轮2019.05新石器 A轮2020

21、.03嬴彻科技 股权融资2020.04西井科技 股权融资2020.05驭势科技 股权融资2020.03慧拓智能 A+轮（亿元）180（件）16141.3 自动驾驶应用场景The application of autonomous driving16自动驾驶载货商用车领域的六大主流应用场景当前自动驾驶在载货商用车领域有六大主流应用场景，包括：港口场景、物流园区、矿区场景、机场场景、干线物流、末端物流。17 资料来源：整理；图片来源：Pixabay、苏宁官方稿件。港口场景物流园区干线物流末端物流场景简介：港口场景复杂 度低， 对自动驾驶技术要 求低，但市场规模较小；应用现状：在上海、天津、 宁波、

22、深圳等多地港口已 展开自动驾驶集卡试运营； 天津港已布局超25辆自动 驾驶集卡；车辆类型：自动驾驶集卡；实现功能：自动驾驶集卡 行驶在塔吊和堆场之间，负 责运输集装箱， 速度为 30km/h以下。场景简介：物流园区基建 完善，自动化程度高，内 部行驶的车辆类型较多； 应用现状：菜鸟、苏宁、 德邦均布局物流园自动驾 驶，京东也在筹备5G物流 示范园，全园将引入自动 驾驶技术；车辆类型：自动驾驶重卡 自动驾驶轻型货车；实现功能：仓与仓之间货 物运输，速度为30km/h以 下。场景简介：自动驾驶主要 应用在露天矿区， 该场景 基建程度相对较差， 粉尘 多， 自动驾驶感知难度高；应用现状：白云鄂博矿区

23、、 鄂尔多斯矿区等多个矿区 展开试运营；车辆类型：自动驾驶矿卡 自动驾驶宽体车；实现功能：自动驾驶矿卡 完成岩石土方剥离，将煤 矿运送到指定位置，速度 为30km/h以下。场景简介：机场场景内车 辆类型多，包括加油车、 摆渡车、拖车、飞机等， 对感知和决策的考验较大；应用现状：广州、海口、 北京等多地机场已展开自 动驾驶接驳车试运营；车辆类型：自动驾驶接驳车；实现功能：在机场行李仓 和飞机行李仓之间，运输 行 李 及 货 物 ， 速 度 为 30km/h以下。场景简介：干线物流场景 机动车与非机动车隔离， 无对向来车，降低了感知 及决策难度；应用现状：目前国内应用 是会铺设一条专用的智慧 道路

24、， 图森未来、主线科 技已在多地进行商业试运 营；车辆类型：自动驾驶货车；实现功能：实现货物点到 点的自动干线运输， 行驶 速度80-120km/h。场景简介：末端物流具有高频、分散的特点，目的是解决“最后一公里”配送难题；应用现状：目前苏宁、京东等平台均推出了4级无人配送小车，并已实现试运营；车辆类型：无人配送小车；无人配送大车；实现功能：小体积配送车主要行驶在人行道，负责配送食品外卖；大体积则是用于线下零售配送；行驶速度为15-25km/h。自动驾驶商用车领域六大主流应用场景矿区场景机场场景 中国自动驾驶发展背景1.3 自动驾驶应用场景 中国自动驾驶发展背景1.3 自动驾驶应用场景港口场景下自动驾驶技术实现难度相对较小，更易实现商业化 应用场景复杂程度是自动驾驶技术在该场景实现落地应用的关键因素之一。从场景对自动驾驶技术实现难度的影响因素出发，通过交 通标识、行人干扰程度等8个指标对自动驾驶商用车应用六大主流场景进行评价对比。综合分析之下，4级自动驾驶技术在港口场景应用难 度较小，更易实现商业化应用，因此将港口场景作为自动驾驶商业化应用研究的主要研究场景。18资料来源：根据专家访谈，整理。简易交通标识行人干扰度低静态干扰物少车辆干扰度低路线复杂度低低速行驶通信环境质量基建