智能驾驶行业市场分析（自动驾驶行业研究）
今天给各位分享智能驾驶行业市场分析的知识，其中也会对自动驾驶行业研究进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、汽车智能驾驶就业前景如何？
- 2、【完整版】2020-2025年中国车联网和自动驾驶行业市场定位策略研究报告
- 3、聪明的车or智慧的路？自动驾驶的未来将走向何方
- 4、智能交通这个行业的前景如何?
- 5、智能化汽车发展现状和未来发展趋势
- 6、汽车智能网联发展前景如何？
汽车智能驾驶就业前景如何？
就业非常有前景，上汽前瞻技术研究院直接给户口，广汽研究院也专门第二次招智能车的人！国内的科技公司也在搞，百度、华为也在搞，如果你现在在参加无人车比赛的团队，那么随便就业，甚至可能直接留团队，现在武大的智能车团队有对应的公司！清华大学特地为此孵化了一个汽车学堂的项目，我表弟就去学了，从小就是二小子，但是现在嘴里一套一套全是无人驾驶之类的专业知识，刮目相看了都。
【完整版】2020-2025年中国车联网和自动驾驶行业市场定位策略研究报告
《全球自动驾驶技术行业2021年调研及趋势分析报告》
正文目录
1 统计范围
1.1 自动驾驶技术介绍
1.2 自动驾驶技术分类
1.2.1 全球市场不同类型自动驾驶技术规模对比：2019 VS 2021 VS 2026
1.2.2 高级驾驶员辅助系统（ADAS）
1.2.3 半自动
1.2.4 全自动
1.3 全球自动驾驶技术主要下游市场分析
1.3.1 全球自动驾驶技术主要下游市场规模对比：2019 VS 2021 VS 2026
1.3.2 自适应巡航控制（ACC）
1.3.3 盲点监测（BSM）
1.3.4 前方碰撞警告（FCW）
1.3.5 智能速度适应（ISA）
1.3.6 车道偏离警告（LDW）
1.3.7 夜视系统（NVS）
1.3.8 停车辅助（PA）
1.3.9 行人检测系统（PDS）和激光雷达
1.3.10 自适应前灯（AFL）
1.4 全球市场自动驾驶技术总体规模及预测
1.5 全球主要地区自动驾驶技术市场规模及预测
1.5.1 全球主要地区自动驾驶技术市场规模及预测：2016 VS 2021 VS 2026
1.5.2 全球主要地区自动驾驶技术市场规模（2016-2021）
1.5.3 北美自动驾驶技术市场规模及预测（2016-2026）
1.5.4 欧洲自动驾驶技术市场规模及预测（2016-2026）
1.5.5 亚太自动驾驶技术市场规模及预测（2016-2026）
1.5.6 南美自动驾驶技术市场规模及预测（2016-2026）
1.5.7 中东及非洲自动驾驶技术市场规模及预测（2016-2026）
1.6 自动驾驶技术市场发展趋势、驱动因素和阻碍因素分析
1.6.1 自动驾驶技术市场驱动因素
1.6.2 自动驾驶技术市场阻碍因素
1.6.3 自动驾驶技术市场发展趋势
···略全报告【页数】：120【图表数】：161
聪明的车or智慧的路？自动驾驶的未来将走向何方
易车原创 前面几期,易车科技从自动驾驶企业到自动驾驶的技术,做了深度解析,主要围绕车端的硬件设备、软件算法以及底层架构等方面,今天我们将视野拉高,更加宏观的来聊聊自动驾驶目前的两大发展方向——单车智能和车路协同。
单车智能:它的重心更倾向于车辆驾驶的自动化程度,而单车智能的技术实现路线也被分为两种,一种是以Waymo为代表的,以多线激光雷达、多种传感器进行感知;第二类以特斯拉为代表,基于摄像头和视觉感知。
车路协同:则是在单车智能的基础上,通过车联网将“人-车-路-云”交通参与要素有机地联系在一起,助力自动驾驶车辆在环境感知、计算决策和控制执行等方面的能力升级,加速自动驾驶应用成熟。
简单来说,单车智能和车路协同的本质是技术和成本在车侧和路侧的分配。
其中,单车智能是国内外大多数无人驾驶企业所在推进的方案,但是这并不意味着这将成为实现无人驾驶的最优解,也不能笃定说车路协同就是最优解。虽然L4-L5级的自动驾驶最理想的模式是实现“车端-路端-云端”的高度协同,从聪明的车配上智慧的路,车端智能和路侧智能协同呼应,但车端智能和路端智能的发展不是完全同步的关系,自动驾驶的路线选择面临感知能力、决策能力(算力)等不同能力在车侧和路侧分配的问题,所以对应的自动驾驶成本也不同。
目前来说在自动驾驶这条赛道内,各家企业的技术路线还真不是完全趋同的,有的是主攻单车智能,尽可能的把车武装到牙齿,激光雷达、毫米波雷达、摄像头、高精定位等硬件设备全都配全并且选用的都是参数拉满的配置,代表企业如AutoX和小马智行等;有的是单车智能和车路协同齐头并进,两手都要抓,代表企业如百度Apollo以及蘑菇车联等。
单车智能的代表企业,国内来说AutoX算是较为突出的,AutoX总裁肖健雄曾表示:自动驾驶不能单纯依靠路车协同实现,目前道路智能化还难以真正做到全覆盖。要提升自动驾驶的安全性以及驾驶体验,必须改进单车智能的技术,以应对雨雾等各种极端天气,确保用户能够得到安全的Robotaxi体验。
同时,车路协同与单车智能相辅相成,车路协同是对单车智能的一种有益补充。假如国家层面加大道路基础设施建设,可以辅助提升自动驾驶的道路精准度,同时也能增加道路交通的安全性。
可见肖健雄对于单车智能还是更加看重的,其认为路侧的设施存在故障、维修、养护等一系列问题,只能当做是一种辅助作用,重点还要把车做到最为智能与安全,提升传感器冗余,做到万无一失。
今年7月,AutoX发布了第五代全无人驾驶系统AutoX Gen5,是为无人驾驶而从零开始打造的,一共具备了超过50个传感器,配备了规模庞大的传感器集群,总像素达到2.2亿像素每帧,配备了高清的4D毫米波雷达并可实现0.9度分辨率。每秒钟成像的激光雷达点云实现了1500万,算力平台支持2200TOPS的算力平台。这套惊人的硬件总成表现了AutoX要把车做到最“聪明”的决心。
车路协同以百度Apollo为例,百度的技术路径是“聪明的车+智能的路”双剑合璧力图实现自动驾驶最优解。
单车智能方面,百度Apollo推出了联合北汽极狐共同打造的新一代共享无人车Apollo Moon。
硬件方面,Apollo Moon搭载的第五代套件采用了1颗主激光雷达,13颗摄像头和5颗毫米波雷达的多冗余传感器组合。车辆前部加装了一颗成本很低的前向激光雷达,将在系统失效情况下用于冗余系统。虽然减少了激光雷达的使用,但Apollo Moon增加了摄像头的个数,同时还大幅度提升了图像分辨率和帧率,视觉感知能力正在发挥越来越大的作用。
另外Apollo采用的计算平台提供的算力超过800TOPS,用了更多车规级的器件,为无人化实现了主计算系统和备份安全系统的一体化设计,采用水冷散热设计,不仅体积减小,结构简化,整体噪音也极低,车内非常静谧。
在路侧方面,Apollo Air是目前全球唯一仅通过路侧感知就能实现开放道路L4自动驾驶闭环的技术。
Apollo Air技术可以在没有车端传感器、仅借助路端轻量感知和红绿灯信息的情况下,通过利用V2X、5G等无线通信技术实现“车-路-云”的信息交互,从而赋能自动驾驶。
相较于单车智能,车路协同技术路线通过超视距的道路感知、车路云多个终端的智能信息互通互联,不仅可以扩大车辆感知范围、保障自动驾驶安全,还能降低对车端感知系统的要求,从而进一步降低单车自动驾驶的成本。
根据百度自身统计,车路协同已经可以解决单车智能在路测时遇到的54%左右的问题,减少62%的接管次数,降低30%的单车成本。
目前百度已经在北京、广州、上海开展了车路协同方案的落地实践。
在北京,百度针对12.1公里28个路口进行车路协同智能化改造,搭建支撑L4级自动驾驶车辆测试运行的基础环境;建设车路协同边缘计算支撑平台,搭建了边缘计算服务框架,实现设备管理、车路协同算法同步等边云一体化功能。
2020年8月,黄埔区、广州开发区与百度Apollo开启“广州市黄埔区广州开发区面向自动驾驶与车路协同的智慧交通‘新基建’项目”,覆盖黄埔133公里城市开放道路的102个路口和路段。
上海嘉定汽车城开展开放道路智能网联汽车测试环境建设,项目建设里程37.8公里,覆盖范围约65平方公里,通过对56个路口以及重点路段进行智慧化改造,提供了更加丰富的测试场景。
通过这两家的技术路线我们看出,各家虽然都表达了单车智能+车路协同两条腿走路的愿景和目标,但实际实施过程中还是各有侧重的,这也让双方走向了不同的岔路,未来哪方能立足于市场还得拭目以待了。
单车智能存在的局限性:
1、超视距感知、视觉盲区无法感知到。
无论是摄像头还是激光雷达,本质上都是探测电磁波,与人类的视觉感官类似,人看不到的地方,这些设备也探测不到。视觉盲区典型的例子就是“鬼探头”,如下图中,行人出现时,减速已经来不及了。
2、恶劣环境感知。
单车智能有许多长尾问题有待解决,比如暴雨天气下,单车感知系统几近失灵,激光雷达因积水反射,噪点增多,摄像头画面模糊,目标识别的置信度降低。
在黑夜场景下,单车视觉感知条件严重不足,曝光时间延长,感光范围缩小,雷达因缺少摄像头反馈的颜色和语义信息支持,无法辨别障碍物。
3、高成本设备利用率低。
在一辆车上装激光雷达等设备,很贵。然而一辆车大部分时间是停着不动的,行驶的时间只占一小部分(停一晚上开车去上班,停一天开车下班)。这样昂贵的设备利用率很低,不划算。
讲单车局限性一定要讲两个例子,Uber自动驾驶撞出事故、特斯拉自动驾驶车祸,这是典型的单车智能局限性的体现。数据表明,传统汽车大约每50万英里发生一起事故,单车智能自动驾驶汽车大约每4.2万英里发生一起事故。
所以要有车路协同。把昂贵的设备安装在路上,由路上的设备来进行感知(有时候也做一些计算工作)。车路协同是由“路”来“告诉”车周边的情况,例如前方200米有车,注意减速;在路线上前方5公里处有车祸,提前绕行。(车速很快,需要高带宽低时延的传输方式,所以车路协同是5G很好的应用工具)
这样车和路就成了一个统一的整体。
路侧设备采集到了所有的车的信息,这些数据可以上报到一个统一的中心,由这个中心根据这些数据进行分析并加以应用,这个中心就是所谓的“云脑”:
1、出现车祸、拥堵能及时的告诉所有车辆,设定了目的地之后根据交通状况计算出行时间;
2、通过大数据提前预知什么时间、什么地方会发生拥堵,提出预警;
3、根据预测的交通流,给出出行建议,几点出发走那条路会最顺畅。
从车路协同道路设施来说,智能路牌、信号灯等车路协同的设施能够保证单车智能对于外界数据和信息的获取,保证交通的统一调度以及安全行驶。在理想状态下,车路协同确实是能很好地解决单车智能的这些弱点。
车路协同存在的局限性:
车路协同对单车智能也是存有依赖性的,其中有一点是十分重要的,不论是车路协同和单车智能的网络安全防护并非不可破。
对于黑客来说,破坏单车智能网络,可能只是几辆车的交通事故,但是车路协同网络安全性故障,带来的可能是整个交通网络的瘫痪甚至更严重。所以,一旦车路协同遭到侵入,这时单车智能的重要性就体现出来了,暂且不提如何实现不堵车的问题,保证车辆行驶时的安全性则只能由单车智能接管。
另外要想实现全域范围的L5自动驾驶,那就需要全路段都铺设智能设备,那么且不说政策何时能够完全匹配,光是这些路端设备的维修、保养和检测就需要投入很大的人力和物力,并且如果某一个路口的设备出了问题,还是要看车辆能否足够智能来应对。
从双向通讯的角度来看,车路协同中的每一辆单车都是体系中十分重要的一环,是平台数据的重要来源,如果车辆非智能,那么车联网也无法落地,也将失去意义。
总的来说,根据美国交通部的说法,车联网的核心价值是提升消费者的出行安全,减少交通事故。那么,窥一斑而见全豹,从最重要的网络安全与道路安全的角度去看车路协同和单车智能,两者未来一定需要融合发展。
对于美国而言,人工智能领域全球领先,人才储备充足,基础科研实力强,美国的人工智能企业数量位居全球首位,遍布基础层、技术层和应用层。另外,美国拥有发达的集成电路技术,高端芯片设计领域一直保持领先态势,为高性能车载芯片的发展打下良好基础。另一方面,美国在通信行业和5G领域落后于中国的发展,且基础设施的投资一般由市场主导而非政府主导,网联化推动进程缓慢。不论是单车智能“谷歌派”还是“特斯拉派”,背后的核心能力都是人工智能算法和决策芯片,而这正是美国的战略优势所在。
对于中国而言,以华为为代表的通信企业在5G技术方面世界领先,且4G和5G基站数量多,覆盖广,2020年底中国5G基站数超过60万个。2020年2月《智能汽车创新发展战略》预计到2025年,智能交通系统和智慧城市相关设施建设取得积极进展,车用无线通信网络(LTE-V2X 等)实现区域覆盖。另外,从中国的道路情况来看,中国高速公路总里程世界第一,公路总a class="hidden" href="" tit
智能交通这个行业的前景如何?
伴随智慧城市的兴起，智能交通行业已经成为是目前细分领域中最具前景、政策倾斜最多的行业，“科技+交通”概念为主的智能交通行业，未来将有望吸引巨量资金进入。据“中国城市智能交通市场研究报告”统计，2008至2013年间，城市智能交通复合增长率达到20.2%。随着国家“十二五”交通规划的出台，预计2014年智能交通总体市场规模将增至459.5亿元。而受益于公安部《道路交通安全“十二五”规划》、《道路交通科技发展十二五规划》等多项政策，预计未来10年国内智能交通的资金投入将超过1700亿元。
目前国内从事智能交通行业的企业约有2000多家，主要集中在道路监控、高速公路收费、3s和系统集成环节。目前国内约有500家企业在从事监控产品的生产和销售。高速公路收费系统是中国非常有特色的智能交通领域，国内约有200多家企业从事相关产品的生产，并且国内企业已取得了具有自主知识产权的高速公路不停车收费双界面cpu卡技术。在3s领域，国内虽然有200多家企业，一些龙头企业在高速公路机电系统、高速公路智能卡、地理信息系统和快速公交智能系统领域占据了重要的地位。
2011年中国智能交通行业应用总体市场规模达到252.8亿元，比2010年201.9亿元增长了25.21%，2012年随着各地智慧城市建设的推进，在智能交通行业it应用投资方面加大了力度，2012年比2011年增长了25.59%，规模达到了317.5亿。2013年受政府投资推动智慧城市建设的影响，智能交通行业应用投资增长至408亿元，增长率则高达28.5%。
智能交通系统作为交通现代化建设的重要内容，“十三五”期间仍将是我国交通科技领域重点支持和发展的战略方向。针对“一带一路”、“京津冀协同发展”、“长江经济带”等国家战略对交通运输提出的重大需求，以解决我国综合运输效能低下、公众出行不便、交通安全态势严峻、交通能耗高、交通服务水平落后等迫切问题为导向，面向应用需求，继往开来，创新引领和推动智能交通的持续发展，是我国智能交通行业未来发展的主要思路。
综合交通智能化协同与服务
国外发达国家从基础设施与装备一体化、多种运输装备集成设计、运营调度与服务一体化等多个方面，充分实现综合货物运输方式间的信息共享，不断提高智能化信息服务水平。近年来我国各种运输方式都得到了快速发展，但多种运输方式间的信息交互服务滞后，制约了综合交通协同与高效服务。未来随着综合交通的发展和便捷出行的要求，信息共享和智能化服务技术将得到充分发展和应用。
交通运输系统安全运行智能化保障
交通安全是我国交通领域长期面临的严峻问题，交通运输系统安全运行的智能化保障将是未来智能交通发展的重要方向。交通安全涉及交通系统的多个要素，仅仅从单一因素不能从根本上改善交通安全水平，未来交通运输系统安全运行的智能化保障将重点集中于运用现代信息技术来分析事故成因、演化规律、管控策略以及设计主动安全技术和管理方法，从人-车-路协调的角度实现交通安全运行防控一体化。
合作式智能交通和自动驾驶将成为智能交通的重点
合作式智能交通、在美国成为互联车辆是近年来国际智能交通界关注的重要方向，它将无线通信、传感器和智能计算等前沿技术综合应用于车辆和道路基础设施，通过车与车、车与路信息交互和共享，首先实现车辆运行的安全保障，其次实现绿色驾驶和交通信息服务，它是安全辅助驾驶、路径优化、低碳高效等多目标统一的新服务。发达国家在这个领域已经做了大量的实际道路测试，基本实现了产业化。值得一提的是在日本已经在全部高速公路上实现了高速无线数据通信的全覆盖，具备上述功能的车载终端已经销售了数十万台。
另外值得重视的方向是自动驾驶汽车，这虽然是从智能交通诞生起就在研究的领域，但是近几年的发展极为迅速，在高速公路和城市道路上的测试试验已经在发达国家普遍开展，自动驾驶汽车在无人干预的条件下自动运行几千公里的例子比比皆是。同时低速无人驾驶汽车在发达国家的开发和试验也接近实用，在特殊区域、开放道路、居民社区已经进行了大量运行试验，新出行模式的萌芽已经开始显现。
智能交通系统的特殊要求将推动信息技术发展
智能交通最大的特点是高速移动的交通工具间、交通工具与基础设施间的可靠数据交互和流数据的计算，而这些特殊的要求对宽带移动通信技术和计算技术的进步起到了强大的推动作用，例如超高速无线局域网和5G移动通信都把低延时作为一个重要指标，5G甚至提出延时不超过1毫秒，这个指标是直接对应于交通安全应用要求的。再例如，快速移动车辆在通信网络内要求不中断的数据连接，以保证流数据的计算，这就对通信的传输控制协议和流计算技术提出了新要求，这在一般公用通信系统中是没有的。这些技术近年来取得了不少突破，给实现智能驾驶和自动驾驶提供了支撑。
技术体系和标准化体系的完善
我国现有的智能交通系统体系框架和标准化体系是上世纪末借鉴国际智能交通系统发展的经验，结合我国实际国情制定的。应该说，这个体系框架和标准体系对引领我国智能交通系统的建设发展发挥了重要的积极作用，主要内容是符合技术发展走向和我国的应用实际的。
近年来，在交通运输部和国家标准委的安排下，对智能交通标准体系进行了修订，将智能交通领域的通信应用技术、车路和车车合作技术、移动互联交通应用技术、交通信息安全管理等内容补充进标准体系。其中，车路和车车通信国家标准由交通部和工信部安排，已经发布了两项，有两项将于今年年底发布，还有若干项在标准委的安排下正在开展编制。
同时，我国智能交通系统建设发展中，立足国情创新发展了许多智能交通新的应用和技术，成效突出。总结发展成果，立足国情，跟踪国际新技术发展动态，适时完善和丰富我国智能交通系统体系框架，将是未来我国智能交通系统领域的重要工作。
智能交通产业生态圈的跨界融合
随着新技术的发展和应用，为出行者提供更加精细、准确、完善和智能的服务，将是智能交通系统面向公众服务的重要方向。这些服务的提供将加速交通产业生态圈的跨界融合，汽车制造业、汽车服务业、交通运营服务、互联网、信息服务、智能交通等行业的融合发展将是大趋势。
未来的智能交通系统，在缓解交通拥堵、提高安全保障的同时，将更加关注效率、服务、主动安全、环保、交互体验和基础设施智能化等多个目标的协同。为此，要积极推动智能交通技术协同创新体系建设，发挥市场机制作用，强化行业协会和产业联盟等的作用，通过行业技术标准、知识产权保护等规范智能交通市场，形成专业分工、协同发展的智能交通产业链，构建智能交通产业健康可持续发展的生态环境。
所以智能交通市场巨大，前景光明。
智能化汽车发展现状和未来发展趋势
当前汽车产业发展成熟，电动化、网联化、智能化已成汽车产业的发展潮流和趋势，我国正加快推动智能网联汽车发展。国家多次出台配套政策标准推动行业发展，当前中国智能汽车数量超千万辆;推动智能汽车发展需要提升智能道路基础设施水平，试点城市先行发展发挥领头作用。
随着智能网联技术的快速发展，智能汽车领域正成为新一轮科技革命和产业革命的战略高地，我国智能汽车行业迎来了发展的黄金期，预计2025年中国智能汽车数量有望达2800万辆。
当前汽车产业发展成熟，电动化、网联化、智能化已成汽车产业的发展潮流和趋势，我国正加快推动智能网联汽车发展。根据发改委于2020年2月发布的《智能汽车创新发展战略》，智能汽车是指通过搭载先进传感器等装置，运用人工智能等新技术，具有自动驾驶功能，逐步成为智能移动空间和应用终端的新一代汽车，智能汽车通常又称为智能网联汽车、自动驾驶汽车等。
整体而言，智能汽车是集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，将环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，是典型的高新技术综合体。当前我国智能网联汽车处于协同式智能交通与自动驾驶阶段;到2025年之后将处于智慧出行阶段。
国家多次出台配套政策标准推动行业发展
智能汽车是汽车领域的重要发展方向，在此背景下，国家也多次出台配套政策标准推动行业发展。2021年2月，《国家综合立体交通网规划纲要》指出将加强智能化载运工具和关键专用装备研发，推进智能网联汽车(智能汽车、自动驾驶、车路协同)、智能化通用航空器应用。
《智能网联汽车技术路线图2.0》指出到2025年PA、CA级智能网联汽车渗透率持续增加，到2025年达50%;C-V2X终端的新车装配率达50%。工信部表示下一步将加快构建形成综合统一、科学合理、协调配套的国家车联网产业标准体系。
中国智能汽车数量超千万辆
对于当前我国智能汽车发展情况，根据中国汽车工业协会统计，2020年，汽车销量为2531.1万辆，同比下降1.78%。根据国家工业信息安全发展研究中心，随着智能网联新车型的加速投放市场及潜在消费者对于智能网联认可度的提升，智能网联新车市场渗透率还将进一步提升，2020年渗透率将达到51.6%，经过测算，到2020年，中国智能网联汽车数量超千万辆，约为1306万辆。目前，中国智能网联汽车产业正处于加速发阶段。
试点城市先行发展发挥领头作用
推动智能汽车发展需要提升智能道路基础设施水平，2021年4月，住房和城乡建设部、工业和信息化部确定北京、上海、广州、武汉、长沙、无锡等6个城市为智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展第一批试点城市，发挥领头作用，推进引领全国的智能汽车示范应用和试点运营。
北京市出台《北京市智能汽车基础地图应用试点暂行规定》、《北京市智能汽车基础地图应用试点申请指南》等政策，规范智能汽车发展;上海市出台的《上海市国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》指出打造国家智能汽车创新发展平台，实现自动驾驶特定场景商业化运营试点。
预计2025年中国智能汽车数量有望达2800万辆
随着智能网联技术的快速发展，智能汽车领域正成为新一轮科技革命和产业革命的战略高地，我国智能汽车行业迎来了发展的黄金期，车联网汽车的数量不断增加。据国家发改委预计，2025年中国的智能汽车渗透率达82%，数量将达到2800万辆。2030年将达到95%，约为3800万辆。
中国汽车工业协会预测，中国将在2020至2025年间实现低速驾驶和停车场景下的自动驾驶;2025至2030年间实现更多复杂场景下的自动驾驶。2035年中国智能汽车产业规模将超过2000亿美元，由此，中国将成为世界第一大智能汽车市场。
—— 更多数据请参考前瞻产业研究院发布的《中国智能汽车行业发展研究与投资前景分析报告》
汽车智能网联发展前景如何？
随着信息化与汽车的深度融合，汽车正在从传统的交通运输工具转变为新型的智能出行载体，发展智能网联车对一个国家而言具有战略意义，因此近年来各国大力支持智能网联车的发展，我国也不例外，从政策扶持、制定道路测试法规、建设示范区、基础数据平台、产业创新联盟和批准重点项目等多方面推进我国智能网联车的发展。
政策与法规双管齐下
智能网联汽车是指车联网与智能车的有机联合，是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与人、车、路、后台等智能信息交换共享，实现安全、舒适、节能、高效行驶，并最终可替代人来操作的新一代汽车。
发展智能网联车有助于改善交通安全，提高交通效率。另一方面，智能网联车能够有效减少污染物的排放量，起到环保的作用。近年来，各国纷纷推出相关政策大力支持智能网联车的发展，我国也不例外，将智能网联车上升到国家发展战略高度。从政策扶持、制定道路测试法规、建设示范区、基础数据平台、产业创新联盟和批准重点项目等多方面推进我国智能网联车的发展。
在政策上，2018年12月，国家发布《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》，提出到2020年，实现LTE-V2X在部分高速公路和城市主要道路的覆盖，开展5G-V2X示范应用，建设窄带物联网(NB-loT)网络，构建车路协同环境。车联网用户渗透率达到30%以上，新车驾驶辅助系统(L2)搭载率达到30%以上，联网车载信息服务终端的新车装配率达到60%以上。2019年12月，《新能源汽车产业发展规划(2021-2035年)征求意见稿》提出到2025年，智能网联汽车新车销量占比达到30%，高度自动驾驶智能网联汽车实现限定区域和特定场景商业化应用。
道路测试是实现智能网联车产业化和商业化的基础，因此我国高度重视智能网联汽车公共道路测试情况，近年来加紧出台了各项智能驾驶上路法规。2018年4月，我国颁布了第一个规范自动驾驶汽车道路测试的法规文件《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》;2019年10月，工业和信息化部在智能网联汽车测试区交流研讨会上表示将会研究修订《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》，不断优化完善测试验证和应用示范环境。与此同时，重庆、北上海等地方政府也相继出台自动驾驶汽车道路测试法规文件加快推动智能网联车道路测试。
建立多样化的示范区
在智能网联车示范运行方面，我国早在2015年就开始在全国各地布局，目前已经在北京、上海、重庆、浙江、长春、武汉、无锡等地建设了超过23个智能网联汽车测试示范区，积极推动半封闭、开放道路的测试验证。
数据平台、创新联盟与重点项目助力
除了不断完善道路测试法律法规文件和建设多元化的智能网联汽车示范区外，国家还大力支持建设智能网联汽车基础数据平台，目前我国已经建立了交通行业网联化统一监管平台，其具有全国性平台的架构。与此同时，在国家工信部的支持下，中国汽车工程学会联合包括汽车整车企业、科研院所、通信运营商、软硬件厂商等30多家单位共同发起成立“车联盟产业技术创新战略联盟”，2015年7月更名为“智能网联汽车产业技术创新战略联盟”，旨在政策和战略研究、关键共性技术研发、学术交流与国际合作、人才培养等方面展开合作，进而推动我国智能网联车技术的快速发展。
为与国际先进智能网联汽车技术水平保持同步发展，开发具有自主知识产权的智能网联汽车产品和技术，我国也相继批准国家重点研发项目，如智能电动汽车电子电气架构研发、电动自动驾驶汽车关键技术研究与示范运行等项目，目前均已经进入中期检查阶段。
—— 以上数据来源于前瞻产业研究院《中国智能网联汽车（ ICV ）行业发展模式与投资战略规划分析报告》
智能驾驶行业市场分析的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于自动驾驶行业研究、智能驾驶行业市场分析的信息别忘了在本站进行查找喔。
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