交通运输行业智能交通系统与无人驾驶方案

交通运输行业智能交通系统与无人驾驶方案TOC\o"1-2"\h\u10478第一章智能交通系统概述 231831.1智能交通系统定义及发展历程 233101.2智能交通系统的组成与功能 320764第二章无人驾驶技术概述 480662.1无人驾驶技术定义及分类 4244932.2无人驾驶技术的发展现状与趋势 4267592.2.1发展现状 4203752.2.2发展趋势 515486第三章智能交通系统关键技术 5232153.1车载传感器技术 5122553.1.1雷达传感器 5178493.1.2摄像头传感器 555923.1.3激光雷达 6150143.2车联网通信技术 6282083.2.1车与车通信（V2V） 624083.2.2车与基础设施通信（V2I） 68123.2.3车与行人通信（V2P） 6114653.3数据处理与分析技术 6162923.3.1数据采集与预处理 668313.3.2数据融合技术 6180873.3.3数据挖掘与分析 725511第四章无人驾驶车辆感知系统 7249284.1感知系统组成及工作原理 79504.1.1传感器 7156514.1.2数据处理模块 758204.1.3决策控制模块 77054.2感知系统关键技术 829938第五章无人驾驶车辆决策与控制 8229315.1决策与控制系统组成 882595.2决策与控制关键技术 915333第六章智能交通系统应用案例 9290816.1城市智能交通系统应用 9285786.1.1概述 9115966.1.2城市交通信号控制系统 9198226.1.3城市公共交通系统 1082816.1.4城市停车管理系统 1045036.2高速公路智能交通系统应用 10133266.2.1概述 1034586.2.2高速公路交通监控与预警系统 1051936.2.3高速公路智能收费系统 1014046.2.4高速公路智能养护系统 1093426.2.5高速公路导航与信息服务系统 119750第七章无人驾驶车辆安全与法规 1187367.1无人驾驶车辆安全标准与法规 1155037.1.1国际无人驾驶车辆安全标准与法规 1118257.1.2我国无人驾驶车辆安全标准与法规 1121577.2无人驾驶车辆安全关键技术 1155417.2.1感知与识别技术 11162807.2.2驾驶决策与控制技术 11322867.2.3网络安全技术 12148117.2.4数据处理与存储技术 12233987.2.5车载软件与硬件的可靠性 122156第八章智能交通系统与无人驾驶的融合 12237038.1融合发展趋势 12240158.1.1背景概述 12293578.1.2融合发展趋势分析 12300668.2融合关键技术研究 13184898.2.1车路协同技术 1384658.2.2车联网技术 13152808.2.3无人驾驶车辆关键技术 13292688.2.4数据处理与分析技术 1364188.2.5安全与隐私保护技术 1327207第九章智能交通系统与无人驾驶产业发展 13302169.1产业现状与规模 1396249.1.1现状概述 13275559.1.2规模分析 14296309.2产业链分析 148689.2.1上游产业 14308479.2.2中游产业 1464559.2.3下游产业 14129039.2.4政策环境 14170239.2.5市场需求 1522061第十章智能交通系统与无人驾驶未来展望 15267510.1技术发展趋势 151180810.2市场前景与政策建议 15第一章智能交通系统概述1.1智能交通系统定义及发展历程智能交通系统（IntelligentTransportationSystems，简称ITS）是指运用现代信息技术、数据通信技术、自动控制技术、网络技术等高科技手段，对交通运输系统进行集成、优化和管理，以提高交通系统运行效率、安全性和服务水平的一种综合性技术体系。智能交通系统的核心目标是实现人、车、路、环境四要素的智能化融合，为交通运输行业提供高效、安全、环保的解决方案。智能交通系统的发展历程可以追溯到20世纪70年代，当时主要关注交通监控和管理。经过几十年的发展，智能交通系统在全球范围内得到了广泛的应用和推广。以下是智能交通系统发展的几个阶段：（1）第一阶段（20世纪70年代）：交通监控和管理阶段，主要采用交通信号控制系统、闭路电视监控系统等。（2）第二阶段（20世纪80年代）：信息集成阶段，引入了地理信息系统、全球定位系统等，实现了交通信息的集成和共享。（3）第三阶段（20世纪90年代）：智能交通系统阶段，以车辆导航、车辆识别、自动驾驶等为核心技术，实现了交通系统的智能化管理。（4）第四阶段（21世纪初至今）：智能交通系统与大数据、云计算、物联网等技术的融合，推动智能交通系统向更高效、更安全、更环保的方向发展。1.2智能交通系统的组成与功能智能交通系统由多个子系统组成，主要包括以下几部分：（1）交通信息采集与处理子系统：通过传感器、摄像头等设备采集实时交通信息，通过数据处理和分析，为交通管理提供决策支持。（2）交通指挥与调度子系统：根据实时交通信息，对交通流进行合理调控，实现交通优化和拥堵缓解。（3）车辆导航与信息服务子系统：为驾驶员提供实时、准确的导航和交通信息服务，提高驾驶安全性。（4）智能交通信号控制系统：根据交通流量变化，自动调整交通信号灯的配时，提高道路通行能力。（5）交通监控与预警子系统：通过监控设备，实时掌握交通状况，及时发觉并处理交通。（6）智能公共交通系统：通过优化公共交通资源配置，提高公共交通服务水平，吸引更多市民选择公共交通出行。（7）智能停车管理系统：实现停车资源的合理配置和高效利用，提高停车服务水平。（8）智能物流系统：通过优化物流运输过程，提高物流效率，降低物流成本。智能交通系统的功能主要包括以下几个方面：（1）提高交通运行效率：通过实时交通信息采集和处理，优化交通指挥与调度，提高道路通行能力。（2）保障交通安全：通过车辆导航与信息服务，智能交通信号控制，预警等功能，降低交通发生率。（3）改善交通环境：通过智能公共交通系统、智能停车管理系统等，提高公共交通服务水平，减少交通污染。（4）促进交通运输产业发展：通过智能物流系统等，提高物流效率，降低物流成本，推动交通运输产业的发展。第二章无人驾驶技术概述2.1无人驾驶技术定义及分类无人驾驶技术，顾名思义，是指无需人工干预即可实现车辆自主行驶的技术。该技术涉及计算机视觉、智能算法、大数据、传感器技术等多个领域。无人驾驶技术可以根据车辆智能化程度的不同，分为以下几类：（1）辅助驾驶：通过安装在车辆上的传感器和摄像头，对周边环境进行感知，提供驾驶辅助信息，如车道偏离预警、自适应巡航等。（2）半自动驾驶：在特定工况下，车辆可以自主控制方向、速度等，但需要驾驶员随时准备接管车辆，如自动泊车、自动驾驶等功能。（3）高度自动驾驶：车辆在大多数工况下可以自主行驶，但仍需驾驶员在特定情况下进行干预，如城市道路行驶、高速公路行驶等。（4）完全自动驾驶：车辆在所有工况下均能自主行驶，无需驾驶员干预，如无人驾驶出租车、无人驾驶公交车等。2.2无人驾驶技术的发展现状与趋势2.2.1发展现状我国无人驾驶技术取得了显著的成果，以下为几个方面的现状：（1）政策支持：国家层面出台了一系列政策，鼓励无人驾驶技术的发展，为无人驾驶技术的研发和推广创造了良好的环境。（2）技术突破：我国在无人驾驶领域取得了一系列技术突破，如自动驾驶算法、车联网技术、传感器技术等。（3）产业链形成：无人驾驶产业链逐渐形成，包括车辆制造商、传感器供应商、软件开发商等在内的多家企业共同推动产业发展。（4）试点项目：我国多个城市开展了无人驾驶试点项目，如无人驾驶出租车、无人驾驶公交车等，为无人驾驶技术在实际应用中的推广积累了经验。2.2.2发展趋势（1）技术融合：无人驾驶技术将与其他领域技术如人工智能、物联网、大数据等深度融合，实现更高效、更安全的自动驾驶。（2）商业化加速：无人驾驶技术的不断成熟，商业化进程将加快，未来无人驾驶出租车、无人驾驶公交车等将成为城市交通的重要组成部分。（3）法规完善：无人驾驶技术的发展，相关法规将不断完善，为无人驾驶技术的推广提供有力保障。（4）国际合作：无人驾驶技术发展涉及多个领域，国际合作将成为推动产业发展的重要途径。无人驾驶技术的发展将为交通运输行业带来深刻的变革，提高道路运输效率，降低交通，缓解城市拥堵，推动绿色出行。在未来，无人驾驶技术将在我国交通运输领域发挥重要作用。第三章智能交通系统关键技术3.1车载传感器技术车载传感器技术是智能交通系统的核心技术之一，其主要功能是实现对车辆周边环境的感知和监测。以下为几种常用的车载传感器技术：3.1.1雷达传感器雷达传感器通过发射电磁波，对车辆周边的障碍物进行探测，具有较好的抗干扰能力和适应性强等特点。根据雷达工作原理的不同，可分为微波雷达、毫米波雷达和激光雷达等。3.1.2摄像头传感器摄像头传感器通过图像处理技术，对车辆周边的环境进行监测。摄像头传感器具有成本低、易于安装和维护等优点，但受光照和天气条件影响较大。3.1.3激光雷达激光雷达通过向车辆周边发射激光，测量激光与障碍物之间的距离，实现对环境的精确感知。激光雷达具有测距精度高、抗干扰能力强等优点，但成本较高。3.2车联网通信技术车联网通信技术是实现智能交通系统信息交互的关键技术，主要包括以下几种：3.2.1车与车通信（V2V）车与车通信技术使车辆之间能够实时交换行驶信息，提高行驶安全性和道路利用率。通过V2V通信，车辆可以共享行驶轨迹、速度、加速度等信息，提前预警潜在危险。3.2.2车与基础设施通信（V2I）车与基础设施通信技术实现了车辆与交通基础设施（如红绿灯、交通信号牌等）的信息交互，提高交通系统的运行效率。通过V2I通信，车辆可以获取实时交通信息，优化行驶路线。3.2.3车与行人通信（V2P）车与行人通信技术使车辆能够与行人实时交换信息，提高行人过街安全性。通过V2P通信，车辆可以感知到行人的位置和行动意图，及时调整行驶速度和行驶方向。3.3数据处理与分析技术数据处理与分析技术是智能交通系统的核心环节，主要包括以下几个方面：3.3.1数据采集与预处理数据采集与预处理技术主要包括对车载传感器、车联网通信等环节产生的数据进行整理、清洗和格式转换等操作，为后续的数据分析提供可靠的数据基础。3.3.2数据融合技术数据融合技术通过对多种传感器数据进行整合，提高数据精度和可信度。数据融合技术包括传感器数据融合、车联网通信数据融合等，有助于提高智能交通系统的环境感知能力。3.3.3数据挖掘与分析数据挖掘与分析技术通过对大量交通数据进行分析，发觉交通系统中的规律和趋势，为交通管理、车辆控制等提供依据。常用的数据挖掘方法包括机器学习、统计分析、深度学习等。第四章无人驾驶车辆感知系统4.1感知系统组成及工作原理无人驾驶车辆的感知系统是其核心组成部分，主要由多种传感器、数据处理模块、决策控制模块等构成。以下对感知系统的组成及工作原理进行详细介绍。4.1.1传感器传感器是无人驾驶车辆感知系统的基础，主要包括以下几种：（1）摄像头：用于获取车辆周围环境的图像信息，包括道路、交通标志、行人等。（2）雷达：包括毫米波雷达、激光雷达等，用于检测车辆周围的障碍物、距离和速度等信息。（3）超声波传感器：用于检测车辆周围的低矮障碍物，如行人、地面凸起等。（4）惯性导航系统（INS）：通过测量车辆的加速度、角速度等参数，获取车辆的位姿信息。4.1.2数据处理模块数据处理模块主要负责对传感器采集的数据进行处理，提取有用的信息。主要包括以下几种：（1）图像处理：对摄像头采集的图像进行预处理、特征提取、目标检测等操作，以获取车辆、行人等目标的位置、速度等信息。（2）雷达数据处理：对雷达采集的数据进行滤波、聚类、跟踪等操作，以获取障碍物的距离、速度等信息。（3）多传感器数据融合：将不同传感器采集的数据进行融合，提高感知系统的精度和鲁棒性。4.1.3决策控制模块决策控制模块根据感知系统提供的信息，对无人驾驶车辆的行驶轨迹、速度等进行决策和控制。主要包括以下几种：（1）路径规划：根据车辆的位置、目标位置等信息，规划出一条安全、舒适的行驶路径。（2）速度控制：根据道路状况、车辆间距等信息，对车辆的加速度、减速度进行控制，以保证行驶安全。（3）避障策略：当检测到前方有障碍物时，制定相应的避障策略，保证车辆安全行驶。4.2感知系统关键技术无人驾驶车辆感知系统的关键技术主要包括以下几个方面：（1）传感器技术：传感器是感知系统的基石，其功能直接影响到无人驾驶车辆的安全功能。研究新型传感器、提高传感器功能是感知系统关键技术之一。（2）数据处理算法：数据处理算法是感知系统的核心，决定了感知系统的精度和鲁棒性。研究高效、可靠的数据处理算法是感知系统关键技术之一。（3）多传感器数据融合：多传感器数据融合可以提高感知系统的精度和鲁棒性，是实现无人驾驶车辆安全行驶的关键技术之一。（4）决策控制策略：决策控制策略是无人驾驶车辆实现安全、舒适行驶的关键。研究有效的决策控制策略，提高车辆的自主驾驶能力是感知系统关键技术之一。（5）系统优化与集成：感知系统涉及多种传感器、数据处理模块和决策控制模块，如何实现系统的优化与集成，提高系统的整体功能是感知系统关键技术之一。第五章无人驾驶车辆决策与控制5.1决策与控制系统组成无人驾驶车辆的决策与控制系统是其核心组成部分，负责实现对车辆的精确控制与智能化决策。该系统主要由以下几个部分组成：（1）感知模块：通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器，实现对周边环境的感知，获取道路、车辆、行人等信息。（2）数据处理模块：对感知模块获取的数据进行处理，提取有效信息，为后续决策提供依据。（3）决策模块：根据数据处理模块提供的信息，进行路径规划、速度控制、避障等决策。（4）控制模块：根据决策模块的指令，对车辆进行实时控制，包括驱动、制动、转向等。（5）监控模块：对车辆行驶过程中的各项指标进行监控，如速度、加速度、行驶轨迹等，以保证行驶安全。5.2决策与控制关键技术无人驾驶车辆的决策与控制技术涉及多个领域，以下为关键技术：（1）传感器技术：传感器是无人驾驶车辆感知环境的基础，其功能直接影响车辆的决策与控制效果。目前激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器在无人驾驶车辆中得到了广泛应用。（2）数据处理技术：对传感器获取的大量数据进行有效处理，是无人驾驶车辆决策与控制的关键。主要包括数据预处理、特征提取、数据融合等方法。（3）决策算法：决策算法是无人驾驶车辆实现智能化决策的核心。目前常用的决策算法有基于规则的算法、基于机器学习的算法、基于深度学习的算法等。（4）控制策略：控制策略是无人驾驶车辆实现对车辆实时控制的关键。主要包括PID控制、模糊控制、自适应控制等方法。（5）安全性评价与优化：无人驾驶车辆的安全性评价与优化是保证行驶安全的重要环节。通过对车辆行驶过程中的各项指标进行监控，评估车辆的安全性，进而优化决策与控制策略。（6）车联网技术：车联网技术可以实现车辆与车辆、车辆与基础设施之间的信息交互，为无人驾驶车辆提供更多的决策依据，提高行驶安全性。第六章智能交通系统应用案例6.1城市智能交通系统应用6.1.1概述城市化进程的加快，城市交通问题日益凸显，交通拥堵、频发、环境污染等问题严重影响了城市居民的出行质量。为了解决这些问题，城市智能交通系统应运而生。以下为几个典型的城市智能交通系统应用案例。6.1.2城市交通信号控制系统城市交通信号控制系统通过对交通信号灯的智能调控，实现交通流的优化。例如，北京市采用了自适应交通信号控制系统，根据实时交通流量、拥堵状况等因素自动调整信号灯配时，提高了道路通行效率。6.1.3城市公共交通系统城市公共交通系统通过引入智能交通技术，提高了公共交通的运行效率和服务水平。如上海市的公共交通智能调度系统，通过对公交车、地铁等公共交通工具的实时监控，实现车辆合理调配，缩短乘客等待时间。6.1.4城市停车管理系统城市停车管理系统利用智能技术，实现停车资源的优化配置。如深圳市的智能停车管理系统，通过大数据分析和云计算技术，实时显示停车场空余车位，提高停车效率。6.2高速公路智能交通系统应用6.2.1概述高速公路作为我国交通基础设施的重要组成部分，其运行效率和服务质量直接关系到国家经济的发展。高速公路智能交通系统的应用，有助于提高高速公路的通行能力、安全功能和舒适度。以下为几个典型的高速公路智能交通系统应用案例。6.2.2高速公路交通监控与预警系统高速公路交通监控与预警系统通过实时监控道路状况，发觉并预警交通、拥堵等异常情况，保证道路安全畅通。如江苏省的高速公路交通监控系统，通过视频监控、车辆检测等技术，实时掌握道路状况，及时发布预警信息。6.2.3高速公路智能收费系统高速公路智能收费系统采用ETC（电子收费）技术，实现了车辆快速通行，提高了高速公路的通行效率。如广东省的高速公路智能收费系统，覆盖全省高速公路，为车主提供了便捷的出行体验。6.2.4高速公路智能养护系统高速公路智能养护系统利用物联网、大数据等技术，实现对高速公路基础设施的实时监控和智能养护。如浙江省的高速公路智能养护系统，通过对桥梁、隧道等设施的监测，保证基础设施的安全运行。6.2.5高速公路导航与信息服务系统高速公路导航与信息服务系统通过移动互联网、车载导航等技术，为驾驶员提供实时、准确的出行信息。如四川省的高速公路导航与信息服务系统，通过手机APP、车载导航等方式，帮助驾驶员规划最优出行路线。第七章无人驾驶车辆安全与法规7.1无人驾驶车辆安全标准与法规无人驾驶技术的快速发展，保证无人驾驶车辆的安全功能已成为我国及世界各国关注的焦点。无人驾驶车辆安全标准与法规的制定，旨在为无人驾驶车辆的设计、制造、测试和运营提供明确的技术要求和规范，以保证无人驾驶车辆在道路上的安全运行。7.1.1国际无人驾驶车辆安全标准与法规在国际层面，联合国欧洲经济委员会（UNECE）制定的《关于无人驾驶车辆的法规》为无人驾驶车辆的安全标准提供了基本框架。该法规主要涉及无人驾驶车辆的自动驾驶系统、安全功能、网络安全、数据记录等方面。7.1.2我国无人驾驶车辆安全标准与法规我国无人驾驶车辆安全标准与法规的制定工作也在稳步推进。目前已发布的《无人驾驶车辆道路测试管理规范》和《无人驾驶车辆道路测试安全管理规定》为无人驾驶车辆在我国道路上的测试和运营提供了明确的法规依据。我国还在积极研究制定无人驾驶车辆的国家标准，以推动无人驾驶技术的发展和应用。7.2无人驾驶车辆安全关键技术无人驾驶车辆的安全功能取决于其关键技术的研发与应用。以下为无人驾驶车辆安全关键技术的几个方面：7.2.1感知与识别技术感知与识别技术是无人驾驶车辆安全的基础，主要包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器技术。这些传感器能够实时获取车辆周围的环境信息，为无人驾驶车辆提供准确的数据支持。7.2.2驾驶决策与控制技术驾驶决策与控制技术是无人驾驶车辆安全的核心。通过对环境信息的处理和分析，无人驾驶车辆能够做出合理的驾驶决策，并通过控制系统实现车辆的稳定行驶。7.2.3网络安全技术网络安全技术是保障无人驾驶车辆安全的重要手段。无人驾驶车辆需要与外部环境进行大量数据交互，因此，保证数据传输的安全性。网络安全技术包括数据加密、身份认证、入侵检测等。7.2.4数据处理与存储技术数据处理与存储技术是无人驾驶车辆安全的重要支撑。无人驾驶车辆需要实时处理大量数据，并对其进行有效存储，以便在后续的驾驶过程中提供数据支持。7.2.5车载软件与硬件的可靠性车载软件与硬件的可靠性是无人驾驶车辆安全的关键。无人驾驶车辆需要具备高度可靠的软件和硬件系统，以保证在各种工况下都能稳定运行。通过不断研究和应用这些无人驾驶车辆安全关键技术，有望为无人驾驶车辆在道路上的安全运行提供有力保障。同时我国也应继续加强无人驾驶车辆安全标准与法规的制定，为无人驾驶技术的发展创造良好的政策环境。第八章智能交通系统与无人驾驶的融合8.1融合发展趋势8.1.1背景概述科技的快速发展，智能交通系统（ITS）与无人驾驶技术逐渐成为交通运输行业的重要发展方向。智能交通系统通过信息化手段提高道路运输效率，降低交通发生率，而无人驾驶技术则有望彻底改变人们的出行方式。两者融合发展趋势已成为行业关注的焦点。8.1.2融合发展趋势分析（1）智能化水平不断提高智能交通系统与无人驾驶技术的融合将推动交通运输行业智能化水平的不断提高。通过车路协同、车联网等技术的应用，无人驾驶车辆能够实时获取道路信息，提高行驶安全性和效率。（2）产业链整合加速融合发展趋势将促使产业链各环节加速整合，形成完整的智能交通与无人驾驶生态体系。从硬件设备、软件平台到运营服务，产业链上下游企业将共同推进技术研究和市场应用。（3）政策法规逐步完善智能交通系统与无人驾驶技术的融合，政策法规也将逐步完善。将加大对相关技术的研究支持，同时制定相应的标准和规范，为产业发展创造良好的环境。8.2融合关键技术研究8.2.1车路协同技术车路协同技术是实现智能交通系统与无人驾驶融合的关键。通过车与路之间的信息交互，无人驾驶车辆能够实时获取道路状况，提高行驶安全性和效率。车路协同技术包括车载传感器、路侧传感器、通信技术等。8.2.2车联网技术车联网技术是实现智能交通系统与无人驾驶融合的另一个关键。车联网通过将车辆、路侧设备、云计算等资源整合，为无人驾驶车辆提供实时、准确的道路信息。车联网技术包括车载终端、路侧设备、通信协议等。8.2.3无人驾驶车辆关键技术无人驾驶车辆关键技术包括感知、决策和控制等方面。感知技术通过车载传感器、摄像头等设备，实现对周边环境的感知。决策技术根据感知信息，对车辆行驶路线、速度等进行决策。控制技术则实现对车辆的精确控制，保证行驶安全。8.2.4数据处理与分析技术智能交通系统与无人驾驶融合过程中，数据处理与分析技术。通过对海量数据的处理和分析，可以为无人驾驶车辆提供更加精确的导航、调度等服务。数据处理与分析技术包括大数据、人工智能等。8.2.5安全与隐私保护技术在智能交通系统与无人驾驶融合过程中，安全与隐私保护技术也是关键。为保障无人驾驶车辆的安全行驶，需要加强对车载传感器、通信设备等的安全防护。同时对用户隐私数据进行加密处理，防止泄露。安全与隐私保护技术包括加密、身份认证等。第九章智能交通系统与无人驾驶产业发展9.1产业现状与规模9.1.1现状概述我国智能交通系统与无人驾驶产业得到了迅速发展，已成为全球重要的产业市场。在政策推动、技术创新和市场需求的共同作用下，我国智能交通系统与无人驾驶产业呈现出良好的发展态势。智能交通系统在提高道路通行效率、降低交通、提升交通管理水平等方面取得了显著成效。无人驾驶技术也在逐步走向成熟，为实现交通出行模式的变革提供了有力支撑。9.1.2规模分析据统计，我国智能交通系统市场规模逐年扩大，2019年市场规模已达到亿元人民币，预计未来几年将继续保持高速增长。无人驾驶产业规模也在迅速扩大，2019年市场规模达到亿元人民币，预计到2025年，我国无人驾驶产业规模将达到亿元人民币。9.2产业链分析9.2.1上游产业智能交通系统与无人驾驶产业链上游主要包括传感器、控制器、执行器、通信设备、地图数据等关键零部件和软件。这些零部件和软件的质量直接影响智能交通系统与无人驾驶的功能和安全性。目前我国在上游产业链方面已具备一定的竞争力，部分产品和技术已达到国际先进水平。9.2.2中游产业中游产业主要包括智能交通系统解决方案提供商、无人驾驶技术研发企业、整车制造企业等。这些企业负责将上游产业链的零部件和软件整合到具体产品中，为下游用户提供整体解决方案。我国中游产业链企业数量众多，竞争激烈，但整体实力较强，部分企业已具备国际竞争力。9.2.3