交通运输业无人驾驶技术应用摸索方案

交通运输业无人驾驶技术应用摸索方案TOC\o"1-2"\h\u9658第一章无人驾驶技术概述 2250771.1无人驾驶技术的发展背景 286191.2无人驾驶技术的分类与特点 310185第二章无人驾驶技术在交通运输业的现状 377802.1无人驾驶技术在道路运输中的应用 3219242.2无人驾驶技术在轨道交通中的应用 4319662.3无人驾驶技术在水上运输中的应用 414572.4无人驾驶技术在航空运输中的应用 532613第三章无人驾驶技术关键技术研究 5262843.1感知与识别技术 5166123.2导航与定位技术 567933.3控制与决策技术 6192943.4通信与网络技术 623422第四章无人驾驶技术在交通运输业的应用场景 7285354.1公共交通 786914.1.1城市公交 7197044.1.2城际轨道交通 770224.2货物运输 7155344.2.1长途货运 73794.2.2城市配送 736114.3出租车与网约车 764204.3.1出租车 7245264.3.2网约车 897584.4机场与港口 8203214.4.1机场 8153464.4.2港口 826211第五章无人驾驶技术对交通运输业的影响 8233095.1提高运输效率 850665.2降低运输成本 834165.3提高安全性 8157605.4促进产业升级 932174第六章无人驾驶技术应用的挑战与问题 952976.1技术成熟度 9113976.2法律法规与标准 9260206.3市场接受度 9130286.4数据安全与隐私保护 1012798第七章无人驾驶技术应用的保障措施 10199837.1政策支持与法规制定 1010057.2技术研发与人才培养 114007.3市场推广与示范应用 11129587.4安全管理与风险防控 1119077第八章无人驾驶技术在交通运输业的应用案例分析 12181298.1我国无人驾驶公交车案例 12302968.1.1案例背景 12269288.1.2案例介绍 12828.1.3案例效果 12205068.2美国无人驾驶卡车案例 12134798.2.1案例背景 1243538.2.2案例介绍 1233008.2.3案例效果 1365468.3欧洲无人驾驶地铁案例 1363888.3.1案例背景 13305238.3.2案例介绍 1384628.3.3案例效果 1320008.4日本无人驾驶船舶案例 13205528.4.1案例背景 13174978.4.2案例介绍 13298678.4.3案例效果 138017第九章无人驾驶技术在交通运输业的发展趋势 1322989.1技术发展趋势 14311989.2市场发展趋势 1475579.3政策发展趋势 1440439.4产业链发展趋势 158381第十章无人驾驶技术在交通运输业的未来发展展望 153079110.1无人驾驶技术的商业化应用 151982910.2无人驾驶技术与其他新兴技术的融合 15249310.3无人驾驶技术在交通运输业的创新应用 152966210.4无人驾驶技术的全球化发展展望 16第一章无人驾驶技术概述1.1无人驾驶技术的发展背景科技的飞速发展，人工智能、大数据、云计算、物联网等先进技术的不断涌现，无人驾驶技术逐渐成为交通运输领域的重要研究方向。无人驾驶技术的发展背景主要包括以下几个方面：（1）政策支持：我国高度重视无人驾驶技术的发展，出台了一系列政策文件，鼓励和推动无人驾驶技术的研发与应用。（2）市场需求：我国经济的持续增长，交通运输需求不断上升，无人驾驶技术可以有效提高运输效率，降低成本，减少交通，满足市场需求。（3）技术进步：无人驾驶技术涉及多个领域，如计算机视觉、传感器技术、控制理论等，这些技术的不断进步为无人驾驶技术的发展提供了有力支持。（4）产业发展：无人驾驶技术已成为全球科技竞争的焦点，各国纷纷加大投入，推动无人驾驶产业的发展，以抢占市场份额。1.2无人驾驶技术的分类与特点无人驾驶技术按照应用领域可分为以下几类：（1）无人驾驶汽车：包括乘用车、商用车等，应用于城市道路、高速公路等多种场景。（2）无人驾驶船舶：应用于内河、海洋等水域，包括无人货船、无人游览船等。（3）无人驾驶航空器：包括无人机、无人直升机等，应用于物流、航空摄影等领域。（4）无人驾驶轨道车辆：如无人地铁、无人轻轨等，应用于城市轨道交通。无人驾驶技术的主要特点如下：（1）自主性：无人驾驶技术能够实现车辆的自主决策、自主行驶，无需人工干预。（2）安全性：无人驾驶技术可以有效降低交通的发生率，提高交通运输的安全性。（3）高效性：无人驾驶技术能够提高运输效率，减少拥堵，降低物流成本。（4）节能环保：无人驾驶技术有助于优化能源消耗，减少排放，保护环境。（5）智能化：无人驾驶技术融合了多种先进技术，如人工智能、大数据等，具有高度智能化特点。无人驾驶技术在交通运输领域的广泛应用，将为我国交通运输事业带来深刻的变革，提高运输效率，降低成本，促进经济发展。第二章无人驾驶技术在交通运输业的现状2.1无人驾驶技术在道路运输中的应用科技的不断发展，无人驾驶技术在道路运输领域取得了显著成果。当前，无人驾驶汽车、无人驾驶公交车等道路运输工具已在我国多个城市投入测试和运行。（1）无人驾驶汽车无人驾驶汽车是道路运输领域的重要应用之一。目前国内外众多企业正在积极研发无人驾驶汽车技术，部分车型已实现商业化运营。无人驾驶汽车通过搭载激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器，结合先进的计算机视觉、人工智能技术，能够实现对周边环境的感知、识别和决策，实现自动驾驶。（2）无人驾驶公交车无人驾驶公交车是城市公共交通的重要发展方向。我国部分城市已开展无人驾驶公交车的试点运行，如深圳、武汉等地。无人驾驶公交车具有智能调度、节能环保、安全可靠等优点，有助于提高城市公共交通效率。2.2无人驾驶技术在轨道交通中的应用无人驾驶技术在轨道交通领域同样取得了显著成果，主要体现在以下几个方面：（1）无人驾驶地铁无人驾驶地铁是一种无需驾驶员操作，通过计算机控制系统实现自动行驶的地铁。我国已在多个城市投入运营无人驾驶地铁线路，如北京、上海、广州等地。无人驾驶地铁具有运行速度快、准确性高、安全可靠等特点，有助于提高城市轨道交通运行效率。（2）无人驾驶有轨电车无人驾驶有轨电车是城市轨道交通的重要组成部分。我国部分城市已开展无人驾驶有轨电车的试点运行，如苏州、青岛等地。无人驾驶有轨电车具有运行平稳、节能环保、占用空间小等优点，适用于城市繁华区域。2.3无人驾驶技术在水上运输中的应用无人驾驶技术在水上运输领域的发展相对较慢，但已取得一定成果。以下为无人驾驶技术在水上运输中的应用：（1）无人驾驶船舶无人驾驶船舶通过搭载先进的导航、通信、感知等设备，实现自动驾驶。目前国内外正在开展无人驾驶船舶的研究和试验，如我国的“天池号”无人驾驶船舶。无人驾驶船舶具有航行效率高、安全性好、环保等优点。（2）无人驾驶港口机械无人驾驶港口机械是实现港口自动化、智能化的重要手段。我国部分港口已投入使用无人驾驶堆高机、无人驾驶搬运车等设备，提高了港口作业效率。2.4无人驾驶技术在航空运输中的应用无人驾驶技术在航空运输领域的发展较为成熟，主要体现在以下几个方面：（1）无人驾驶无人机无人驾驶无人机在航空运输领域具有广泛应用前景，如物流配送、航空摄影、环境监测等。我国在无人驾驶无人机领域取得了显著成果，已成为全球领先的无人机制造商。（2）无人驾驶飞机无人驾驶飞机是航空运输领域的重要发展方向。目前国内外正在开展无人驾驶飞机的研究和试验，如我国的“翔龙”无人驾驶飞机。无人驾驶飞机具有飞行速度快、续航能力强、安全性高等特点，有望在未来航空运输领域发挥重要作用。第三章无人驾驶技术关键技术研究3.1感知与识别技术感知与识别技术是无人驾驶技术的基石，其主要任务是对周围环境进行感知，获取道路、车辆、行人等信息。感知技术主要包括以下几种：（1）摄像头技术：摄像头是无人驾驶系统中最为基础的感知设备，能够获取道路图像信息，实现对车辆、行人、交通标志等目标的识别。（2）雷达技术：雷达通过发射电磁波，接收反射回来的信号，实现对周围物体的距离、速度、方向等信息的感知。（3）激光雷达技术：激光雷达利用激光脉冲测量距离，具有高分辨率、高精度等特点，能够获取周围环境的详细信息。（4）红外线感知技术：红外线感知技术能够探测到物体的热辐射，实现对目标物体的识别。（5）多传感器融合技术：将多种感知技术相结合，实现多源信息的融合，提高感知的准确性和可靠性。3.2导航与定位技术导航与定位技术是无人驾驶车辆在道路上行驶的关键技术，主要包括以下几种：（1）全球定位系统（GPS）：GPS技术能够实现对无人驾驶车辆的精确定位，但受限于信号遮挡、多路径效应等因素，其精度和可靠性存在一定局限性。（2）差分定位技术：通过在地面建立基准站，实时测量和传输差分修正信息，提高无人驾驶车辆的定位精度。（3）惯性导航系统（INS）：惯性导航系统利用加速度计、陀螺仪等传感器，实时测量车辆的加速度和角速度，实现对车辆状态的估计。（4）视觉导航技术：通过摄像头获取的道路图像信息，结合地图数据，实现无人驾驶车辆的视觉导航。（5）多传感器融合导航技术：将多种导航与定位技术相结合，提高无人驾驶车辆的导航精度和可靠性。3.3控制与决策技术控制与决策技术是无人驾驶系统的核心，主要负责根据感知与识别技术获取的信息，制定合理的行驶策略和控制命令。主要包括以下几种：（1）路径规划技术：根据车辆当前位置和目的地，规划出一条安全、高效的行驶路径。（2）行为决策技术：根据道路状况、交通规则等信息，实现对车辆行为的决策，如加速、减速、变道等。（3）运动控制技术：根据决策结果，实现对车辆运动的精确控制，包括速度、方向、加速度等。（4）车辆动力学建模与仿真：通过建立车辆动力学模型，对车辆在不同工况下的运动进行仿真分析，为控制与决策提供依据。3.4通信与网络技术通信与网络技术是无人驾驶技术的重要组成部分，主要负责实现车与车、车与基础设施之间的信息交互。主要包括以下几种：（1）车联网技术：通过车载通信设备，实现车辆与车辆、车辆与基础设施之间的信息传输，提高无人驾驶车辆的协同驾驶能力。（2）无线通信技术：利用无线通信技术，实现车辆与周围环境的信息交互，如V2X通信。（3）网络技术：通过有线或无线网络，实现车辆与云端服务器之间的数据传输，为无人驾驶车辆提供实时路况、地图数据等服务。（4）信息安全技术：针对无人驾驶车辆的通信与网络系统，采取相应的安全措施，保证信息传输的可靠性、安全性和隐私保护。，第四章无人驾驶技术在交通运输业的应用场景4.1公共交通无人驾驶技术的不断发展，公共交通领域成为了其应用的重要场景之一。无人驾驶公共交通车辆能够在固定线路上运行，提供高效、安全、准时的出行服务。4.1.1城市公交无人驾驶城市公交车可以在繁忙的城市道路上实现自动驾驶，降低驾驶员的疲劳程度，提高行驶安全性。同时无人驾驶公交车可以根据客流需求调整运行路线和班次，提高运营效率。4.1.2城际轨道交通无人驾驶城际轨道交通车辆能够在高速行驶过程中保持稳定和安全，降低风险。无人驾驶技术还可以实现车辆之间的通信，提高列车运行效率。4.2货物运输无人驾驶技术在货物运输领域具有广泛的应用前景，可以有效提高物流效率，降低运营成本。4.2.1长途货运无人驾驶长途货运车辆可以在高速公路上实现自动驾驶，减少驾驶员的工作强度，提高行驶安全性。同时无人驾驶技术可以实现车辆之间的协同驾驶，提高运输效率。4.2.2城市配送无人驾驶城市配送车辆可以在市区内实现自动驾驶，降低交通拥堵对配送效率的影响。无人驾驶配送车辆可以自动规划最优路线，提高配送速度。4.3出租车与网约车无人驾驶技术在出租车与网约车领域的应用，将极大改善出行体验，提高运营效率。4.3.1出租车无人驾驶出租车可以在城市道路上实现自动驾驶，减少驾驶员的工作强度，提高服务质量。无人驾驶技术可以实现车辆之间的智能调度，提高运营效率。4.3.2网约车无人驾驶网约车可以在用户需求高峰期迅速响应，提高出行效率。同时无人驾驶技术可以实现车辆之间的智能调度，降低空驶率。4.4机场与港口无人驾驶技术在机场与港口领域的应用，将提高物流效率，降低运营成本。4.4.1机场无人驾驶机场摆渡车、行李运输车等可以在机场内部实现自动驾驶，提高机场运行效率。无人驾驶技术还可以应用于机场的清洁、绿化等辅助作业。4.4.2港口无人驾驶港口起重机、堆高机等设备可以在港口内部实现自动驾驶，提高装卸效率。同时无人驾驶技术还可以应用于港口的物流配送、巡检等环节。第五章无人驾驶技术对交通运输业的影响5.1提高运输效率无人驾驶技术的应用，可以在很大程度上提高交通运输业的运输效率。无人驾驶车辆能够通过智能系统实时获取路况信息，自主规划最优行驶路线，避免拥堵，减少行驶时间。同时无人驾驶车辆具有较高的行驶稳定性，能够实现高速、平稳行驶，提高运输速度。无人驾驶技术还可以实现车辆之间的协同行驶，降低车距，提高道路通行能力。5.2降低运输成本无人驾驶技术的应用，有助于降低交通运输业的运输成本。无人驾驶车辆可以实现无人驾驶，减少驾驶员数量，降低人工成本。同时无人驾驶车辆具有较高的燃油经济性，能够有效降低能源消耗。无人驾驶技术还可以减少交通，降低车辆维修保养成本。5.3提高安全性无人驾驶技术的应用，可以有效提高交通运输业的安全性。无人驾驶车辆具备先进的感知系统，能够实时监测周边环境，识别潜在危险，提前预警。在紧急情况下，无人驾驶车辆可以迅速作出反应，避免发生。无人驾驶车辆还可以减少驾驶员疲劳驾驶，降低因人为因素导致的交通。5.4促进产业升级无人驾驶技术的应用，将促进交通运输业的产业升级。无人驾驶技术的发展，将带动相关产业链的快速发展，如智能传感器、大数据处理、云计算等领域。同时无人驾驶技术还将推动交通运输业向智能化、绿色化方向发展，提高行业整体竞争力。无人驾驶技术还可以为其他行业提供技术支持，如物流、快递等，进一步推动产业升级。第六章无人驾驶技术应用的挑战与问题6.1技术成熟度无人驾驶技术的不断发展，其在交通运输业的应用前景愈发广阔。但是技术成熟度是当前无人驾驶技术应用面临的一大挑战。具体表现在以下几个方面：（1）感知与识别技术。无人驾驶车辆需具备高精度的感知与识别能力，以应对复杂多变的道路环境。当前，传感器、摄像头等硬件设备在功能、稳定性方面仍有待提高，识别算法的准确性和实时性也需进一步优化。（2）决策与控制技术。无人驾驶车辆在行驶过程中，需要根据实时路况进行决策和控制。目前决策算法的适应性、鲁棒性以及控制系统的响应速度等方面仍存在不足。（3）车联网技术。车联网是实现无人驾驶的关键技术之一，它通过车与车、车与路、车与云之间的通信，提高无人驾驶车辆的行驶安全性和效率。目前车联网技术在信号传输、数据融合等方面尚需突破。6.2法律法规与标准无人驾驶技术的广泛应用，对现行法律法规和标准提出了新的挑战。以下方面亟待完善：（1）责任归属。无人驾驶车辆在发生交通时，责任归属难以界定，需要明确无人驾驶车辆制造商、软件开发商、车主等各方责任。（2）道路安全。无人驾驶车辆在道路上行驶，需要保证与其他车辆和行人的安全。现行交通法规需要针对无人驾驶车辆进行修订，以适应其特点。（3）标准制定。无人驾驶技术的快速发展，要求相关标准及时跟进。目前我国在无人驾驶技术标准制定方面尚处于起步阶段，需要加强与国际标准的对接。6.3市场接受度无人驾驶技术的市场接受度是影响其广泛应用的关键因素。以下方面需要关注：（1）消费者信心。消费者对无人驾驶车辆的信任度直接影响其购买和使用意愿。目前消费者对无人驾驶技术的信任度仍有待提高。（2）产业协同。无人驾驶技术的推广应用，需要汽车制造商、软件开发商、基础设施运营商等产业链各方的协同努力。目前产业协同程度尚需加强。（3）社会舆论。社会舆论对无人驾驶技术的关注和评价，会影响市场对无人驾驶技术的接受度。因此，有必要加强无人驾驶技术的宣传和普及，提高社会公众的认识。6.4数据安全与隐私保护无人驾驶技术涉及大量数据的收集、处理和传输，数据安全和隐私保护成为关键问题：（1）数据安全。无人驾驶车辆在行驶过程中，需要实时采集和处理大量数据。如何保证数据在传输、存储和处理过程中的安全性，是当前面临的一大挑战。（2）隐私保护。无人驾驶车辆在行驶过程中，可能涉及个人隐私信息的收集。如何在不侵犯个人隐私的前提下，合理利用这些数据，需要建立相应的隐私保护机制。（3）法律法规。针对无人驾驶技术涉及的数据安全和隐私保护问题，需要建立健全法律法规，明确数据使用、管理和保护的责任和义务。第七章无人驾驶技术应用的保障措施7.1政策支持与法规制定为保证无人驾驶技术在交通运输业的安全、有序应用，我国需加强政策支持与法规制定工作。（1）完善法律法规体系构建无人驾驶技术应用的法律法规体系，明确无人驾驶车辆的法律地位、责任主体及运行规则。对现行法律法规进行修订，为无人驾驶技术的研发、测试及商业化应用提供法律依据。（2）制定优惠政策应制定一系列优惠政策，鼓励企业研发和生产无人驾驶技术，包括税收减免、财政补贴、信贷支持等。同时加大对无人驾驶技术研发项目的资金投入，推动产业快速发展。（3）建立协同监管机制建立跨部门协同监管机制，加强对无人驾驶技术应用的监管。涉及部门包括交通运输、工业和信息化、公安、安全监管等，保证无人驾驶技术在不同领域和环节的安全、合规运行。7.2技术研发与人才培养（1）加强技术研发加大无人驾驶技术研发投入，鼓励企业、高校和科研机构开展产学研合作，推动技术创新。重点发展感知、决策、控制等关键技术，提高无人驾驶系统的安全性和可靠性。（2）人才培养与引进培育一批具有国际竞争力的无人驾驶技术研发团队，加强人才培养和引进。在高校设置相关专业和课程，培养具备无人驾驶技术知识和技能的专业人才。同时引进国际顶尖人才，提升我国无人驾驶技术的研究水平。7.3市场推广与示范应用（1）开展示范项目在具备条件的地区和领域，开展无人驾驶技术示范项目，积累实际运行数据，验证技术成熟度和可行性。通过示范项目，提升社会对无人驾驶技术的认知和接受度。（2）推广商业模式积极摸索无人驾驶技术的商业模式，包括无人驾驶出租车、物流运输、公共交通等。通过商业模式创新，推动无人驾驶技术在交通运输业的广泛应用。（3）加强国际合作积极参与国际无人驾驶技术交流和合作，引进国外先进技术和管理经验，提升我国无人驾驶技术在国际市场的竞争力。7.4安全管理与风险防控（1）建立健全安全管理制度建立健全无人驾驶技术安全管理制度，包括技术研发、测试、运营等环节。加强对无人驾驶系统的安全监测和评估，保证系统运行安全。（2）制定应急预案针对无人驾驶技术可能出现的风险，制定应急预案，明确应对措施和责任主体。在发生后，迅速启动应急预案，降低损失。（3）加强风险防控对无人驾驶技术进行全面的风险评估，识别潜在风险因素，制定相应的防控措施。加强对无人驾驶系统安全功能的检测，保证其在不同环境和场景下的安全运行。第八章无人驾驶技术在交通运输业的应用案例分析8.1我国无人驾驶公交车案例8.1.1案例背景我国无人驾驶公交车的发展取得了显著成果。2018年，我国首条无人驾驶公交线路在广州投入运营，标志着我国无人驾驶公交车正式进入商业化运营阶段。8.1.2案例介绍广州市的无人驾驶公交车线路全长约7.8公里，采用纯电动公交车，具备自动驾驶、自动泊车、自动识别交通信号灯等功能。该线路自运营以来，吸引了大量乘客体验，取得了良好的社会反响。8.1.3案例效果无人驾驶公交车在提高交通效率、降低交通发生率、减轻驾驶员工作压力等方面取得了显著效果。同时无人驾驶公交车的运营也促进了城市智能化交通体系的构建。8.2美国无人驾驶卡车案例8.2.1案例背景美国作为全球科技创新的领导者，无人驾驶卡车的发展也走在前列。2019年，美国初创公司TuSimple成功完成了无人驾驶卡车的跨州货运任务。8.2.2案例介绍TuSimple公司研发的无人驾驶卡车具备L4级别自动驾驶能力，采用先进的激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器，以及强大的计算机视觉技术。该卡车在高速公路上实现了自动驾驶，有效降低了驾驶员的工作强度。8.2.3案例效果无人驾驶卡车在提高运输效率、降低风险、减少驾驶员疲劳等方面取得了显著成果。无人驾驶卡车的运营还有助于降低物流成本，推动交通运输行业的转型升级。8.3欧洲无人驾驶地铁案例8.3.1案例背景欧洲在无人驾驶地铁领域有着丰富的实践经验。伦敦地铁是世界上最古老的地铁系统之一，伦敦地铁积极推动无人驾驶技术的应用。8.3.2案例介绍伦敦地铁的部分线路已实现了无人驾驶，采用先进的自动驾驶系统，具备自动调整速度、自动开关门等功能。无人驾驶地铁的运营有效提高了地铁系统的运行效率，降低了运营成本。8.3.3案例效果无人驾驶地铁在提高地铁运行效率、降低风险、减少驾驶员工作压力等方面取得了显著成果。无人驾驶地铁的运营还有助于提高乘客出行体验，提升城市交通系统的整体形象。8.4日本无人驾驶船舶案例8.4.1案例背景日本作为海洋强国，无人驾驶船舶的研究与应用取得了重要进展。2019年，日本成功研发了全球首艘无人驾驶货船。8.4.2案例介绍日本无人驾驶货船采用先进的航海技术、通信技术、自动控制系统等，具备自动驾驶、自动避障、自动导航等功能。该货船在航行过程中，能够根据实际情况调整航线，保证航行安全。8.4.3案例效果无人驾驶船舶在提高航行效率、降低风险、减少船员工作压力等方面取得了显著成果。无人驾驶船舶的运营还有助于降低运输成本，推动海洋运输业的可持续发展。第九章无人驾驶技术在交通运输业的发展趋势9.1技术发展趋势科技的不断进步，无人驾驶技术在未来交通运输业中呈现出以下技术发展趋势：（1）感知与识别技术向更高精度发展。通过融合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器，提高无人驾驶车辆对周边环境的感知能力，保证行驶安全。（2）智能决策与控制技术向更高效、更灵活发展。通过深度学习、强化学习等算法优化，提高无人驾驶车辆的决策速度和准确性，适应复杂多变的交通环境。（3）车联网技术向更广泛、更高效发展。通过5G、V2X等通信技术，实现车与车、车与路、车与人的信息交互，提高交通系统运行效率。（4）无人驾驶车辆向多样化、个性化发展。根据不同应用场景，开发适用于城市、高速公路、矿区等环境的无人驾驶车辆，满足个性化需求。9.2市场发展趋势无人驾驶技术在交通运输业的市场发展趋势如下：（1）市场规模持续扩大。无人驾驶技术的成熟和商业化推广，市场规模将迅速扩大，为相关产业链带来巨大的市场机遇。（2）行业竞争加剧。国内外企业纷纷布局无人驾驶领域，市场竞争将愈发激烈，推动技术不断创新和优化。（3）跨界合作日益增多。无人驾驶技术涉及多个领域，如汽车制造、通信、互联网等，跨界合作将有助于实现产业链的协同发展。（4）市场细分趋势明显。无人驾驶技术将在不同场景和应用领域实现差异化发展，满足多样化市场需求。9.3政策发展趋势无人驾驶技术在交通运输业的发展受到政策的大力支持，以下为政策发展趋势：（1）政策法规逐步完善。无人驾驶技术的发展，我国将逐步完善相关法规，为无人驾驶车辆的测试、商业化运营提供法律依据。