汽车行业智能驾驶与自动驾驶方案

汽车行业智能驾驶与自动驾驶方案TOC\o"1-2"\h\u9947第1章智能驾驶与自动驾驶概述 3199481.1智能驾驶技术的发展历程 3145871.2自动驾驶技术的分级与定义 3216281.3智能驾驶与自动驾驶的市场应用 413215第2章智能驾驶感知技术 4271892.1感知技术概述 4203872.2雷达感知技术 5133662.3摄像头感知技术 5303622.4激光雷达感知技术 54871第3章智能驾驶决策与控制技术 5141103.1决策与控制技术概述 5128483.2行车路径规划 5206493.3智能避障与紧急制动 6136003.4智能车速控制 615172第4章车载网络与通信技术 6298744.1车载网络技术概述 6290624.1.1发展历程 765604.1.2技术特点 7142704.1.3研究与应用现状 79154.2车载以太网技术 7126054.2.1技术原理 7106774.2.2技术优势 8238324.3无线通信技术 8186844.3.1蜂窝车联网（CV2X） 876474.3.2无线局域网（WLAN） 854954.3.3蓝牙技术 8194784.4车联网技术 839504.4.1车与车通信（V2V） 944734.4.2车与路通信（V2R） 9251054.4.3车与人通信（V2P） 9315644.4.4云计算与大数据 98454第5章智能驾驶安全与可靠性 9256715.1安全与可靠性概述 989945.2功能安全 968895.3系统可靠性 10276485.4信息安全 103878第6章自动驾驶系统集成与测试 10254436.1系统集成概述 10273486.2系统架构设计 11206036.2.1硬件架构 11210646.2.2软件架构 111376.2.3网络架构 11140746.3系统测试与验证 11316116.3.1测试方法 11133556.3.2测试工具与平台 11323656.3.3测试流程 11281346.4测试场景与案例 11294926.4.1测试场景设计 11278526.4.2测试案例 115482第7章自动驾驶法规与政策 1214267.1国内外自动驾驶法规概述 12144707.1.1国内自动驾驶法规 1243767.1.2国外自动驾驶法规 1267.2法规对自动驾驶技术的影响 1288287.2.1技术标准的制定 1286447.2.2道路测试与示范应用 1247717.2.3产业协同发展 12194137.3政策支持与产业促进 12135657.3.1政策支持 12211777.3.2产业促进 13265247.4法规与政策的未来趋势 13126997.4.1法规逐步完善 132147.4.2政策支持力度加大 13301897.4.3国际合作与交流 1328417第8章自动驾驶商业模式与市场分析 13145138.1商业模式概述 13171648.2自动驾驶技术在各领域的应用 1369488.2.1乘用车领域 13258718.2.2商用车领域 13106668.2.3公共交通领域 13271278.2.4物流配送领域 13243608.3市场规模与增长趋势 13317418.3.1全球市场规模及增长趋势 1451738.3.2我国市场规模及增长趋势 1450138.3.3影响市场规模与增长趋势的因素 14165848.4市场竞争格局与挑战 14278818.4.1市场竞争格局 14277178.4.2主要竞争对手分析 14179568.4.3市场份额分析 14182098.4.4自动驾驶市场面临的挑战 145395第9章自动驾驶技术发展前景与趋势 146249.1技术发展趋势 1458719.1.1算法优化与升级 14238369.1.2硬件设备升级 14295139.1.3软硬件协同发展 14234459.1.4安全性提升 14131609.2产业链上下游的融合与创新 1515929.2.1汽车制造商与科技企业的合作 1565629.2.2传感器与芯片企业的竞争与合作 15112029.2.3服务生态的构建 151199.3智能交通与自动驾驶的协同发展 15206189.3.1车联网技术 15264799.3.2智能交通基础设施 15308059.3.3多模式出行服务 15174269.4未来自动驾驶技术的应用场景 15102429.4.1乘用车 1580479.4.2商用车 1595699.4.3特定场景 1633429.4.4智能交通系统 1628399第10章我国智能驾驶与自动驾驶产业布局与发展策略 161184210.1我国产业现状与挑战 162926710.2产业布局与政策建议 161976410.3产学研合作与人才培养 163270910.4国际合作与竞争策略 17第1章智能驾驶与自动驾驶概述1.1智能驾驶技术的发展历程智能驾驶技术起源于20世纪末，其发展历程可分为以下几个阶段：（1）辅助驾驶阶段：该阶段主要依赖于驾驶员的操作，通过一些辅助设备来提高驾驶安全性。例如，早期的防抱死制动系统（ABS）和电子稳定程序（ESP）等。（2）部分自动化阶段：此阶段驾驶员仍然需要监控驾驶环境，但部分驾驶功能已实现自动化，如自适应巡航控制（ACC）和自动泊车系统等。（3）有条件自动化阶段：在这个阶段，车辆可以在特定环境下实现自动驾驶，如高速公路上的自动驾驶功能。但驾驶员仍需在复杂环境下接管驾驶。（4）高度自动化阶段：车辆在多数环境下可以实现自动驾驶，但可能需要驾驶员在特定情况下进行干预。（5）完全自动化阶段：即未来的无人驾驶阶段，车辆可以在各种环境下实现完全自动驾驶，无需驾驶员介入。1.2自动驾驶技术的分级与定义根据美国汽车工程师协会（SAE）的定义，自动驾驶技术分为以下五个级别：（1）Level0（无自动化）：完全由驾驶员控制车辆，没有自动化系统参与。（2）Level1（辅助驾驶）：车辆具备单一功能自动化，如自适应巡航控制或车道保持辅助。（3）Level2（部分自动化）：车辆具备多个功能自动化，但驾驶员需监控驾驶环境并随时准备接管。（4）Level3（有条件自动化）：车辆在特定环境下可以实现完全自动驾驶，但驾驶员需在系统请求时接管驾驶。（5）Level4（高度自动化）：车辆在多数环境下可以实现完全自动驾驶，无需驾驶员干预。（6）Level5（完全自动化）：车辆在任何环境下都可以实现完全自动驾驶，无需驾驶员介入。1.3智能驾驶与自动驾驶的市场应用智能驾驶与自动驾驶技术已在以下领域得到广泛应用：（1）乘用车市场：各大汽车厂商纷纷推出搭载智能驾驶辅助系统的车型，如特斯拉的Autopilot、奥迪的TrafficJamAssist等。（2）商用车市场：自动驾驶技术在商用车领域也取得了一定的进展，如自动卡车驾驶、自动驾驶公交车等。（3）共享出行：自动驾驶技术为共享出行领域带来革新，例如百度、谷歌等企业正在研发的无人驾驶出租车。（4）物流配送：自动驾驶技术在物流配送领域具有巨大潜力，可以实现无人配送车辆在指定路线上的自动行驶。（5）特定场景应用：在特定场景下，如港口、矿山、农田等，自动驾驶技术已经得到实际应用，提高了作业效率和安全性。（6）公共交通：自动驾驶公交车、地铁等公共交通工具的研发和应用，有助于提高公共交通的运行效率和安全性。第2章智能驾驶感知技术2.1感知技术概述智能驾驶技术的核心组成部分之一是感知技术，其主要任务是对车辆周边环境进行实时监测，获取道路、车辆、行人等信息，以保证行车安全。感知技术包括雷达、摄像头、激光雷达等多种传感器，通过这些传感器收集的数据，智能驾驶系统可以对车辆周围环境进行精确识别和判断。2.2雷达感知技术雷达感知技术具有以下优势：不受光照、雨雾等天气条件影响，能够实现对车辆周围环境的全天候监测。雷达传感器通过发射射频信号并接收反射回来的信号，实现对障碍物的距离、速度和方位角的测量。根据雷达工作频率的不同，可以分为短波雷达、中波雷达和毫米波雷达。2.3摄像头感知技术摄像头感知技术是基于计算机视觉原理，通过对采集到的图像进行预处理、特征提取和目标识别等操作，实现对车辆周围环境的感知。摄像头感知技术具有较高的分辨率和实时性，能够识别道路标志、交通信号和行人等目标。但是摄像头感知技术对光照、天气等条件较为敏感，存在一定的局限性。2.4激光雷达感知技术激光雷达（LiDAR）感知技术通过发射激光脉冲并接收反射回来的激光信号，实现对周围环境的高精度三维测量。激光雷达具有以下优点：高分辨率、高精度、较远的探测距离和较小的体积。这使得激光雷达在自动驾驶领域具有广泛的应用前景。但是激光雷达成本较高，目前在乘用车市场的大规模应用仍受到一定限制。本章主要介绍了智能驾驶感知技术中的雷达、摄像头和激光雷达技术，这些技术为智能驾驶系统提供了丰富的环境感知信息，为后续的决策和控制提供了重要依据。第3章智能驾驶决策与控制技术3.1决策与控制技术概述智能驾驶决策与控制技术作为汽车行业自动驾驶技术的核心，主要负责对车辆行驶过程中的各种信息进行处理和分析，从而实现对车辆行驶行为的决策和控制。本节将从决策与控制技术的原理、架构及其在智能驾驶系统中的应用进行概述。3.2行车路径规划行车路径规划是智能驾驶决策与控制技术的重要组成部分。其主要目标是在复杂的道路环境中，为自动驾驶车辆规划出一条安全、高效的行驶路径。本节将重点讨论以下内容：（1）路径规划算法：介绍常见的路径规划算法，如Dijkstra算法、A算法、RRT算法等，并分析其在智能驾驶系统中的应用和优缺点。（2）路径优化：针对路径规划算法的初始路径，通过优化算法（如曲线拟合、平滑处理等）提高路径的平滑性和行驶舒适性。（3）多传感器数据融合：阐述如何利用多种传感器（如激光雷达、摄像头、超声波传感器等）获取的环境信息进行路径规划。3.3智能避障与紧急制动智能避障与紧急制动技术是自动驾驶系统安全性的重要保障。本节将从以下方面展开讨论：（1）障碍物检测：介绍常见的障碍物检测算法，如深度学习、聚类分析等，并分析其功能和适用场景。（2）避障策略：阐述自动驾驶车辆在检测到障碍物时，如何根据不同场景选择合适的避障策略，如紧急变道、减速避让等。（3）紧急制动：分析紧急制动系统的原理、控制策略及其在自动驾驶车辆中的应用。3.4智能车速控制智能车速控制是自动驾驶车辆实现安全、高效行驶的关键技术。本节将围绕以下方面进行论述：（1）车速控制策略：介绍自动驾驶车辆在不同行驶场景下的车速控制策略，如跟车、超车、巡航等。（2）自适应巡航控制：分析自适应巡航控制（ACC）系统的原理、结构和应用，以及如何与其他自动驾驶技术相结合。（3）车速控制算法：阐述常见的车速控制算法，如PID控制、模糊控制、模型预测控制等，并分析其在智能驾驶系统中的功能表现。第4章车载网络与通信技术4.1车载网络技术概述车载网络技术作为智能驾驶与自动驾驶方案的关键支撑，承担着车内各个控制器、传感器及执行器之间的信息传输任务。本章首先对车载网络技术进行概述，介绍其发展历程、技术特点以及在我国的研究与应用现状。4.1.1发展历程车载网络技术的发展可追溯到20世纪80年代，当时主要采用CAN（ControllerAreaNetwork）总线技术。汽车电子技术的发展，车载网络技术逐渐演变为多总线并存、面向服务的架构。4.1.2技术特点车载网络技术具有以下特点：（1）实时性：车载网络需满足实时性要求，以保证车辆在复杂环境下行驶的安全性。（2）可靠性：车载网络需具备高可靠性，以保证在各种恶劣环境下正常运行。（3）灵活性：车载网络需支持灵活的拓扑结构，以适应不同车型和功能需求。（4）兼容性：车载网络需兼容不同厂商的设备，以实现跨品牌、跨车型的互操作性。4.1.3研究与应用现状我国在车载网络技术方面取得了一定的研究成果，已在部分车型上实现应用。目前我国车载网络技术研究主要集中在以下几个方面：（1）车载网络协议标准化：制定符合我国国情的车载网络协议标准，推动产业健康发展。（2）车载网络硬件研发：研发高功能、低功耗的车载网络硬件设备。（3）车载网络软件优化：优化车载网络软件架构，提高实时性和可靠性。4.2车载以太网技术车载以太网技术作为一种新兴的车载网络技术，以其高带宽、低延迟和良好的兼容性等特点，逐渐成为智能驾驶与自动驾驶方案的重要选择。4.2.1技术原理车载以太网技术基于IEEE802.3标准，采用以太网物理层和数据链路层协议，实现车内各设备之间的通信。4.2.2技术优势车载以太网技术具有以下优势：（1）高带宽：车载以太网提供高达1Gbps的传输速率，满足高清视频、大数据等传输需求。（2）低延迟：车载以太网采用时间同步机制，实现微秒级的数据传输延迟。（3）兼容性：车载以太网兼容现有以太网技术，便于与互联网、物联网等外部网络互联。4.3无线通信技术无线通信技术在智能驾驶与自动驾驶领域具有重要作用，本章主要介绍以下几种无线通信技术：4.3.1蜂窝车联网（CV2X）蜂窝车联网（CellularVehicletoEverything，CV2X）是基于3G/4G/5G等蜂窝移动通信技术的车联网通信技术。CV2X具有以下优势：（1）覆盖范围广：基于蜂窝网络，实现远距离、广覆盖的通信。（2）传输速率高：支持高速数据传输，满足智能驾驶与自动驾驶对实时性、大数据传输的需求。（3）兼容性强：与现有蜂窝网络基础设施兼容，便于快速部署。4.3.2无线局域网（WLAN）无线局域网（WirelessLocalAreaNetwork，WLAN）技术在车载环境中具有较高的传输速率和良好的兼容性。其主要应用场景如下：（1）车内无线接入：为乘客提供无线互联网接入服务。（2）车辆与路边设备通信：实现车辆与路边设备的实时信息交互。4.3.3蓝牙技术蓝牙（Bluetooth）技术是一种短距离无线通信技术，适用于智能驾驶与自动驾驶场景中的以下应用：（1）车钥匙：实现无钥匙进入和启动车辆。（2）车内设备互联：实现车内各设备之间的无线通信。4.4车联网技术车联网技术是指通过车载终端、路边设备、云计算平台等实现车与车、车与路、车与人的信息交互与共享。本章主要介绍以下车联网技术：4.4.1车与车通信（V2V）车与车通信（VehicletoVehicle，V2V）技术通过车载终端实现车辆之间的实时信息交互，提高道路行驶安全性。4.4.2车与路通信（V2R）车与路通信（VehicletoRoad，V2R）技术通过车载终端与路边设备实现信息交互，为车辆提供实时交通信息、道路状况等。4.4.3车与人通信（V2P）车与人通信（VehicletoPedestrian，V2P）技术通过车载终端与行人携带的智能设备实现信息交互，提高行人安全。4.4.4云计算与大数据云计算与大数据技术在车联网中发挥着重要作用，实现对海量数据的存储、分析与处理，为智能驾驶与自动驾驶提供数据支持。第5章智能驾驶安全与可靠性5.1安全与可靠性概述智能驾驶技术的发展极大地推动了汽车行业的变革。但是安全与可靠性作为智能驾驶技术的核心问题，始终是业界关注的焦点。本章将从功能安全、系统可靠性和信息安全三个方面对智能驾驶安全与可靠性进行深入探讨。5.2功能安全智能驾驶系统的功能安全是保证车辆在预定功能范围内正常行驶的基础。为实现功能安全，需从以下几个方面进行考虑：（1）系统设计：在智能驾驶系统设计阶段，应充分考虑各种潜在的安全风险，制定相应的安全策略。（2）传感器系统：传感器是智能驾驶系统感知环境的关键部件，其精度、可靠性和实时性对功能安全。（3）控制器设计：控制器是实现智能驾驶功能的核心，需具备良好的稳定性和抗干扰能力。（4）执行机构：执行机构的安全功能直接关系到车辆行驶的安全，应保证其在各种工况下的可靠性和响应速度。5.3系统可靠性智能驾驶系统的可靠性是保证车辆长时间稳定运行的关键。提高系统可靠性的措施包括：（1）模块化设计：采用模块化设计，降低系统复杂度，提高各个模块的可靠性和可维护性。（2）冗余设计：对关键部件和系统进行冗余设计，保证在部分组件失效时，系统仍能正常运行。（3）故障诊断与容错控制：通过实时监测系统状态，发觉并处理故障，实现故障诊断与容错控制。（4）长期运行测试：对智能驾驶系统进行长期运行测试，验证其在不同工况下的可靠性。5.4信息安全车联网技术的发展，智能驾驶系统面临的信息安全问题日益严峻。为保证信息安全，应采取以下措施：（1）加密技术：采用加密技术保护车辆与外部环境的信息交互，防止数据泄露。（2）身份认证：对车辆与外部设备进行身份认证，保证信息的合法性和真实性。（3）安全协议：制定安全协议，对车联网中的数据传输进行有效监控和管理。（4）入侵检测与防御：建立入侵检测与防御系统，实时监控网络攻击行为，保障系统安全。通过以上措施，可提高智能驾驶系统的安全与可靠性，为消费者提供更加安全、可靠的驾驶体验。第6章自动驾驶系统集成与测试6.1系统集成概述自动驾驶系统集成是将各子系统和部件有机地结合在一起，实现车辆环境感知、决策控制、执行机构控制等功能的高效协同。本章主要介绍自动驾驶系统集成的关键技术和方法，包括硬件在环（HIL）、软件在环（SIL）及硬件与软件协同在环（HSIL）的集成策略。6.2系统架构设计6.2.1硬件架构自动驾驶系统硬件架构主要包括传感器、计算平台、控制器和执行机构等。在设计硬件架构时，应考虑各部件的兼容性、功能和可靠性，以保证系统的高效运行。6.2.2软件架构自动驾驶系统软件架构主要包括感知、决策、控制和人机交互四个层次。软件架构设计应遵循模块化、层次化和开放性原则，以便于系统集成和后续升级。6.2.3网络架构自动驾驶系统网络架构负责实现各硬件和软件模块之间的通信。设计网络架构时，应关注通信协议、数据传输速率和实时性等方面的要求。6.3系统测试与验证6.3.1测试方法自动驾驶系统测试与验证主要包括单元测试、集成测试和系统测试三个层次。测试方法包括静态测试、动态测试和仿真测试等。6.3.2测试工具与平台针对自动驾驶系统测试，应选择合适的测试工具和平台，如仿真测试平台、实车测试平台和数据分析工具等。6.3.3测试流程自动驾驶系统测试流程包括测试计划制定、测试用例设计、测试执行和测试结果分析等环节。测试过程中应严格遵循相关标准和规范，保证测试的全面性和准确性。6.4测试场景与案例6.4.1测试场景设计测试场景设计应覆盖自动驾驶系统在实际运行中可能遇到的各类情况，包括城市道路、高速公路、乡村道路和特殊环境等。6.4.2测试案例本节列举了几个典型的自动驾驶测试案例，包括紧急制动、变道辅助、自动驾驶泊车和复杂交通场景下的自动驾驶等。通过这些案例，可以验证自动驾驶系统在不同场景下的功能和可靠性。第7章自动驾驶法规与政策7.1国内外自动驾驶法规概述智能驾驶与自动驾驶技术的快速发展，各国对于相关法规的制定与完善显得尤为重要。本节将简要介绍国内外在自动驾驶领域的法规概况。7.1.1国内自动驾驶法规我国高度重视自动驾驶技术的发展，相关部门出台了一系列政策以支持自动驾驶产业的创新与发展。主要包括《智能网联汽车道路测试管理规范》、《新能源汽车产业发展规划（20212035年）》等，为自动驾驶技术的发展提供了法规依据。7.1.2国外自动驾驶法规国外在自动驾驶法规方面的发展较早，美国、欧洲、日本等国家和地区已经制定了一系列法规，以促进自动驾驶技术的发展。如美国的《自动驾驶汽车政策指南》、欧洲的《通往自动化移动出行之路》等。7.2法规对自动驾驶技术的影响法规的制定与完善对自动驾驶技术的发展具有深远影响，本节将从以下几个方面进行分析。7.2.1技术标准的制定法规对自动驾驶技术的标准进行了明确，有利于引导企业研发符合安全、环保等要求的自动驾驶产品。7.2.2道路测试与示范应用法规为自动驾驶道路测试和示范应用提供了法律依据，有助于推动自动驾驶技术的实际应用。7.2.3产业协同发展法规的出台促使产业链上下游企业加强合作，共同推动自动驾驶技术的发展。7.3政策支持与产业促进7.3.1政策支持我国通过设立专项资金、提供税收优惠等政策支持，鼓励企业加大自动驾驶技术研发投入。7.3.2产业促进积极引导产业链上下游企业加强合作，推动自动驾驶技术成果转化，形成产业协同发展格局。7.4法规与政策的未来趋势7.4.1法规逐步完善自动驾驶技术不断成熟，我国将逐步完善相关法规体系，为自动驾驶产业发展提供有力保障。7.4.2政策支持力度加大将继续加大对自动驾驶产业的扶持力度，通过政策引导、资金支持等方式，推动产业快速发展。7.4.3国际合作与交流我国将积极参与国际自动驾驶法规的制定，加强与国际先进水平的交流和合作，共同推动全球自动驾驶产业的发展。第8章自动驾驶商业模式与市场分析8.1商业模式概述自动驾驶技术的发展为汽车行业带来了全新的商业模式。本节将对自动驾驶的商业模式进行概述，分析其盈利途径及价值链。主要包括：产品销售、服务订阅、数据运营、广告推广等模式，并探讨各类模式的优缺点及适用场景。8.2自动驾驶技术在各领域的应用自动驾驶技术不仅在乘用车领域得到广泛应用，还逐步拓展至商用车、公共交通、物流配送等多个领域。本节将分析自动驾驶技术在各领域的应用现状、发展潜力及市场需求。8.2.1乘用车领域8.2.2商用车领域8.2.3公共交通领域8.2.4物流配送领域8.3市场规模与增长趋势本节将详细分析全球及我国自动驾驶市场规模，并对未来市场增长趋势进行预测。同时从政策、技术、产业链等多个角度探讨影响市场规模与增长趋势的因素。8.3.1全球市场规模及增长趋势8.3.2我国市场规模及增长趋势8.3.3影响市场规模与增长趋势的因素8.4市场竞争格局与挑战自动驾驶市场竞争激烈，国内外企业纷纷布局。本节将分析市场竞争格局，包括主要竞争对手、市场份额、技术实力等，并探讨自动驾驶市场面临的挑战。8.4.1市场竞争格局8.4.2主要竞争对手分析8.4.3市场份额分析8.4.4自动驾驶市场面临的挑战第9章自动驾驶技术发展前景与趋势9.1技术发展趋势自动驾驶技术作为汽车行业的核心技术之一，正不断引领着汽车产业的变革。本节将从以下几个方面阐述自动驾驶技术的发展趋势：9.1.1算法优化与升级人工智能技术的快速发展，自动驾驶算法将不断优化，提高识别准确率和应对复杂场景的能力。深度学习、强化学习等技术的应用将使自动驾驶系统具备更强的自主学习能力。9.1.2硬件设备升级传感器、计算平台等硬件设备的功能提升，将进一步提高自动驾驶系统的可靠性。高精度地图、激光雷达、毫米波雷达等关键组件的成本降低和功能提升，将加速自动驾驶技术的普及。9.1.3软硬件协同发展软硬件协同设计将成为自动驾驶技术发展的重要趋势。通过硬件与软件的深度融合，实现高效计算、低功耗和低成本，提高自动驾驶系统的综合功能。9.1.4安全性提升自动驾驶技术的发展将更加注重安全性。通过完善法规标准、加强安全验证和提升系统可靠性，降低自动驾驶车辆的风险。9.2产业链上下游的融合与创新自动驾驶技术的发展将推动产业链上下游企业进行深度融合与创新，主要体现在以下几个方面：9.2.1汽车制造商与科技企业的合作汽车制造商与科技企业在自动驾驶领域展开合作，共同研发先进技术，实现优势互补，加速自动驾驶汽车的量产和商业化。9.2.2传感器与芯片企业的竞争与合作传感器和芯片企业将在自动驾驶领域展开激烈竞争，同时进行合作，推动相关技术的发展。高功能、低功耗、低成本的传感器和芯片产品将成为市场主流。9.2.3服务生态的构建自动驾驶技术的发展将带动产业链上下游企业共同构建服务生态，包括高精度地图、云计算、车联网等，为自动驾驶汽车提供全方位的支持。9.3智能交通与自动驾驶的协同发展智能交通系统与自动驾驶技术相互促进，共同推动汽车产业的变革。以下是协同发展的主要方向：9.3.1车联网技术车联网技术为自动驾驶提供实时、准确的道路信息，提高行驶安全性和效率。同时自动驾驶车辆也可以为智能交通系统提供大量数据，优化交通管理。9.3.2智能交通基础设施智能交通基础设施为自动驾驶车辆提供支持，如智能信号灯、智能停车场等。自动驾驶车辆与智能交通基础设施的协同，将有效缓解交通拥堵，提高交通效率。9.3.3多模式出行服务自动驾驶技术将推动多模式出行服务的发展，实现私家车、公共交通、共享出行等多种出行方式的无缝衔接，提高出行效率。9