场景驱动自动驾驶商业化发展与展望白皮书 2023

1.1自动驾驶商业化政策持续落地级测试示范区10家和先导区4家、交通部授权4家、12动驾驶运营补贴的政策。北京亦庄:鼓励开展示范应用，按单个示范项目实际投资额的30%给予资金奖励，最高奖励300万元。深圳市:对于示范车辆行驶里程奖励，单个企业最高奖励1000万元。苏州相城:落户苏州高铁新城且共同参与1.2自动驾驶商业化投资现状3Robotaxi:Robotaxi即自动驾驶出租车，又称共享无人车。其业务本质是自4干线物流:在自动驾驶技术应用的系列场景中，干线物流是除了Robotaxis家做无人配送的公司，2021年12月宣布由线性资本、索道资本等资本方作为元人民币A轮融资，2022年8月又宣布完成由兴湘资本与睿住资本联合领投的6无人环卫车、无人公交/小巴也或多或少得到了资本关注。尤其是矿山自动驾驶焦L4级无人小巴的自动驾驶公司轻舟智航，成者在2020年就完成了C+轮数亿元的融资后，2021年至2023年都有持续融资。71.3自动驾驶商业化发展前景过程，当前商用车、特种车、专用车中采用到L4级别，但也需要经历从慢到快、从8L2级自动驾驶向L3级自动驾驶发展的阶段。J.D.Power发布的《2021年中国消50分，远高于美国消费者的36分。自动驾驶商业化拥有万亿级市场空间。毕马威《配备部分自动驾驶或有条件自动驾驶功能的汽车销量占出售汽车总量的比例超9场景自动驾驶市场空间约9000亿元。随着政策、产业等不断完善,以及商业化进程的提速,未来中国自动驾驶产业有望在“十四五”甚至“十五五”期间,引领全球新一轮科技创新发展方向。与此同时,自动驾驶技术商业化落地的广阔市场,将有望解决人力成本高、交通安全事故频出等诸多交通运输行业痛点,推动自动驾驶产业加速发展。2.1国外自动驾驶商业化发展路径全自动驾驶。2017年5月，欧盟道路交通研究咨询委员会（EuropeanRoad线图的核心内容，包括CCAM（Conn高速公路和走廊是该路线图中认为最有可能实现的没有人类驾驶员责任的方面，证明CCAM解决方案满足甚至超出用户和社会需求对于推动用户采用限制区域的示范活动需进一步确保感知的可靠性和安全性,推进欧洲对限制区域用例的统一,以进一步降低成本并加快部署。限制区域通常通过周界保护防动机在于封闭区域非常适合更早引入L4级车连接的L4级车辆、交通系统整体功能安全、该路线图认为在城区混合交通的自动驾驶应用是实现社会目标的最重要组成部分,关键问题是如何将自动驾驶集成到多式联运系统中。在未来十年内，在性。城区混合交通的用例将根据非常明确的ODD和特定功能的基础设施需求逐运营。其主要促成因素包括感知能力、V2X车队管理等车辆要素，城市高精地证和交通规则的国际法规，并简化和协调L农村地区的自动驾驶发展是该路线图认为兼备高速行驶和复杂交通状况的驾驶共享和公共接驳车以及垃圾收集等自动驾驶市政服务作为高度自动驾驶的点地区的安全效益。物理基础设施需要与ISAD的增加同步-卡马系统（CARMA使用开源软件设计，实现车路协同，通过云服务提供实时信息；二是建设支持车路协同的研发-测试平台，可在保护开发者知识产权条美国对自动驾驶汽车的支持不仅局限于政策研究、技术在商业化落地方面,美国的企业为其他国家的自动驾驶提供了参考案例。从划被称为是最有可能商业化的路径，也是未来具体到项目实践层面,2021年开展的东京沿海地区示范试验项目,是典型不同于网约车市场的受限,自动驾驶技术在日本根基发达的公共出行领域适应更为良好,部分地区已开启付费运营。Robotaxi这一商业变现路径或许较难打驶、利用5G实现多车同时行驶等测试的爱知县，宣布没有方向盘、油门或刹车踏板的自动驾驶穿梭巴士NavyaArma首次在市2.2国内自动驾驶商业化发展路径中国自动驾驶载人场景企业的发展分为三个阶段,测试示范、成本示范区与自动驾驶企业协同融合发展,为自动驾驶企业提供较大支持。2021推进两项重大战略措施，通过实现“技术+实践”齐头并进，以快速推动自动驾度和小马智行的Robotaxi实现在北京亦庄约60平方公里范围限定区域内的公开2030年将在公共道路上实现规模化自动驾驶的商业化落地。在我国自动驾驶载人场景发展过程中，自动驾驶企业通过单车智能、车路协同等技术已解决步实现盈利。但是，末端配送、环卫等开放在众多场景中,Robotaxi具有市场空间大、盈利模式清晰的特点,是高级别化契机。2022年以来，继百度推出萝卜快跑之后，众多网约车纷纷与自动驾驶采用自动驾驶，超出该区域的其他区域则将由安随着5G时代的到来,自动驾驶正成为未来出行的重要关键词。自动驾驶出地，实现常态化运营，同时双方推出“自动驾驶+有出租车逐渐迈出商业化第一步，城市道路条件下的L42.3自动驾驶商业落地的场景化逻辑开放场景,从低速场景到高速场景,从简单场景到复杂场景,从载物场景到载人场景,从结构化道路场景到非结构化道路场景等。自动驾驶相关技术仍处于不断封闭低速载物场景在2024年左右可大规模商业化落地,高速载物场景则在2030年左右方可落地,背后的核心考量是技术成熟度及法律法规问题。在特定场景下，比如矿山、港口、环卫、无人物流小车等赛道，2021年自动驾驶取得在“单车智能+车路协同”的自动驾驶发展思路下，未落地和发展。当前，载人场景、载货场景和特殊3.1载人场景Robotaxi:指自动驾驶出租车，是基于自动驾驶技术提供出租服务的车辆。国家和地方城市陆续发布相关政策,但大多是顶层设计、产业规划范畴。例在推动Robotaxi商业化发展落地过程中,自动驾驶公司的发展策略可分为升。2018年底，小马智行在广州进行自动驾驶出租车的试运营，开展了国内最研的无人驾驶解决方案已在北京、武汉、苏州等城市推广。2021年，智行者无针对Robobus落地应用,各地方政府纷纷出台相关政策和实施细则。2021综合来看,我国Robobus已进入规模化试运营阶段。我国在Robobus商业3.2载物场景干线物流:即借助无人驾驶进行运输、收货、仓储、运送的物流作业流程。国家正在通过政策制定、示范区建设、运营路线制定,推进干线物流发展。进行智慧公路试点。该政策发布以来，各省市陆施。2021年底，北京市高级别自动驾驶示范区开放全国首个智能网联汽车高速国重汽、一汽解放等主机厂通过多方合作方式将重卡自动驾驶作为重点布局。末端配送具有极大的市场和商业价值,在自动驾驶商业化发展进程中成为众件供应商、中游解决方案商以及下游配送服务截至目前,在自动驾驶末端配送产业中,多家企业已推出相关产品并在多地近两年,末端配送场景进入里程碑式快速发展阶段。2021年5月，北京公3.3特殊场景场景下如下文的港口、矿山、无人环卫等已在部分港口场景:基于港口场景下的自动驾驶应用，可有效解决由于传统港内运约人工成本并提高安全性。同时，由于港口是诸多企业布局港口场景下的自动驾驶,市场竞争激烈。与港口合作参与自动目前,港口场景下也面临一些技术层面的问题和挑战。技术未完全成熟矿区场景:我国矿产资源丰富，每年产量可达上百亿吨。在矿区场景下，由是刚需。无人驾驶在矿山开采中，可通过技术支撑，使矿山开采整体能耗下降、限定场景下的自动驾驶，国内起步较晚。但由于矿区无人驾驶对应千亿以上的表3-6矿区场景自动驾驶相关政策(续)其中,头部公司正在步入规模化商用阶段。目前，我国第一梯队的矿山智能驾驶公司，例如踏歌智行已逐渐打开市场，率先实现了矿区无人运输运营模式，多斯永顺煤矿、江铜德兴铜矿等。易控智驾2020年5月与准东露天煤矿就无人环卫场景:即采用自动驾驶环卫车辆替代传统有人驾驶的环卫车辆。无人环北京、上海、广州、长沙等十余个城市均已开始试运营无人环卫项目,自动其中2台用于日常作业、1台用于应急备用。广州国际生传统环卫公司牵手科技公司,共同打造自动驾驶环卫车。2018年起，国内L4级别无人扫路车，并实现封闭场景和半封闭场景的商业化落地。201同时,当下无人环卫也面临几大发展难点。政策上，国家层面缺乏环卫无人3.4基于场景的自动驾驶商业化面临的问题各类应用场景由于适用环境道路和技术水平存在差异,落地规模和商业化进展不一,很难一步到位实现L4级以上自动驾驶。其中，港口、矿山等封闭场景并实现可取消安全员的L4级自动驾驶。由此可见，我国业化的进程上整体在逐步发展和落地，同时综合来看,基于场景的自动驾驶商业化仍面临由法律法规、技术限制、成本法律法规:针对具体场景的自动驾驶商业化具体政策法规亟需完善,做到有技术限制:产业链上下游尚有亟需突破的核心关键技术,存在技术的安全保成本问题:自动驾驶成本如果进一步得到控制和降低,势必将助力自动驾驶商业化落地再提速。L3级以上自动驾驶功能对传感器、汽车软硬件产业生态面临重构,产业边界日益模糊。目前，智能化、网联化4.1自动驾驶硬件技术及趋势车载智能计算平台是自动驾驶的关键基础,自主可控意义重大。自动驾驶智智能芯片是车载智能计算平台的核心硬件,算力提升趋势明显。自动驾驶存耗的计算芯片，需要通过高算力来满足高级别自动驾驶的计算需求。2020-2022TOPS。未来，汽车生产企业对高算力的追求，将进一步成为其在芯片领域与科国内企业加速推进车载智能计算平台自研,填补国产平台空白。国内主要车计算平台，适用于乘用车、商用车、作业车等多种自动驾驶应用场景，其支持智能决策算法的难点在于与交通参与者的交互,而目标行为识别和轨迹预测底盘控制技术表现出集成化发展趋势,核心领域国外主导。随着汽车电动化国内企业加强控制执行核心技术攻关,层层推进国产替代。例如，智行者高4.2自动驾驶软件技术及趋势其中，系统软件面向底层基于异构分布式硬件/芯片组合的硬件系统，为上层软随着自动驾驶级别的不断提升,高精度地图将成为自动驾驶重要的软件,从图得以合理使用。高精度定位技术的主流方案包括卫星组合导航定位、激光与单一场景自动驾驶商业化相比,多场景自动驾驶商业化的主要技术难点在其中，智行者基于“中央计算单元+软件操作系统+数据闭环平台”三层架4.3自动驾驶商业化需要高效算法迭代4.3.1长尾问题制约自动驾驶规模应对自动驾驶长尾问题,目前主要采取两方面优化措施。一方面可通过基于“单车智能+车路协同”的多源融合感知，提升自动驾驶汽车对复杂交通状况的4.3.2算法高效迭代是自动驾驶商s中国企业自动驾驶规模商业化实践当前汽车领域自动驾驶的发展,已不单单是技术产品之争,商业化之争甚至开始超过技术产品之争,成为各参与企业决胜的关键。对企业来说，自动驾驶商级别自动驾驶；另一条路是跨越式路线，即直接5.1车企自动驾驶子公司毫末智行的自动驾驶商业化之路是渐进式路线和跨越式路线两条并线进行,毫末智行打造的自动驾驶辅助系统毫末HPilot现已搭载图5-2毫末智行末端自动驾驶解决方案——“5S服务”口数字化转型。在干线物流领域，挚途科技聚焦高速公路干线运输场景，2021东风悦享的自动驾驶商业化之路是依托L4级自动驾驶技术,提供智慧交通和智慧城市整体解决方案。目前，东风悦享在自动驾驶商业化的实践主要是在享在上海车展展示的Sharing-Bus无人驾驶智慧巴士搭载了L4级自动驾驶和5G飞行模块、功能舱体模块、地面模块的陆空一体化智慧物流解决方案——在享受背靠车企的资源的同时，车企子公司自本身发展也受到背靠车企的限5.2初创型自动驾驶企业除了具有整车制造能力的主机厂外,一大批科技型初创企业也相继涌入自动驾驶领域。软件定义汽车已成为汽车产业近年来的发展共识，随着人工智能的加速渗透，汽车行业正在进行智能化、网联化变革，自动驾驶技术成为当下本文以蘑菇车联、智行者科技、文远知行为对象，对初创型自动驾驶企业自动“作为解决方案，实现L4级自动驾驶大规模落地，并支撑智慧交通建设工