无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为自动驾驶汽车、电脑驾驶汽车、轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。在20世纪已有数十年的历史，21世纪初呈现出接近实用化的趋势。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。

　　根据2020年3月中国工业和信息化部发布的《汽车驾驶自动化分级》标准，基于驾驶自动化系统，能够执行动态驾驶任务的程度，根据在执行动态驾驶任务中的角色分配以及有无设计运行条件限制，汽车自动化驾驶可分为6个等级。对于4级及以上的驾驶自动化，系统发出接管请求时，若乘客无响应，系统具备自动达到最小风险状态的能力。此外，5级驾驶自动化在车辆可行驶环境下没有设计运行条件的限制。

　　NHTSA (美国高速公路安全管理局) 将无人驾驶程度的划分为五个层级：无自动驾驶辅助能、特定自动驾驶辅助功能、组合式自动驾驶辅助功能、有限自动驾驶以及无人驾驶。

　　▷ LEVEL0：无自动驾驶辅助功能，没有装备任何自动驾驶辅助的功能，或仅安装了一些预警如前碰提醒(FCW)、侧偏提醒(LKW)等。

　　▷ LEVEL1：特定功能自动驾驶辅助，车型装备了如自动定速巡航(ACC)、自动紧急助刹(AEB)、道路偏移回正(LKA)等功能。这些功能能协助驾驶者在特定情况下实现自动驾驶，提高安全性，降低驾驶强度等。2005年后这些功能便逐步引入。

　　▷ LEVEL2：组合自动驾驶辅助，将多个自动驾驶功能组合协调工作，实现特定场景的自动驾驶，如自动泊车、高速公路上的自动驾驶等。自2015年开始，这些功能已经出现在了部分车型中。

　　▷ LEVEL3：有限自动驾驶辅助(高度自动驾驶)，随着汽车的自动化可靠性和性能的发展，汽车将逐步替代人类成为行驶的主导，将在大部分时间中代替驾驶者操控。

　　▷ LEVEL4：无人驾驶，汽车完全实现无人驾驶。只需驾驶员给出既定地点即可前往。或许在2030年后，我们就可以看到完全无人驾驶的车辆大量行驶在道路之上。

　　防抱死制动系统。虽然防抱死制动器需要驾驶员来操作但该系统仍可作为无人驾驶系统系列的一个代表，因为防抱死制动系统的部分功能在过去需要驾驶员手动实现。不具备防抱死系统的汽车紧急刹车时，轮胎会被锁死，导致汽车失控侧滑。

　　牵引和稳定控制系统。这些系统不太引人注目，通常只有专业驾驶员才会意识到它们发挥的作用。牵引和稳定控制系统比任何驾驶员的反应都灵敏。与防抱死制动系统不同的是，这些系统非常复杂，各系统会协调工作防止车辆失控。

　　2. 自动泊车：自动泊车系统是无人驾驶技术的一大成就。通过该系统，车辆可以像驾驶员那样观察周围环境，及时做出反应并安全地从A点行驶到B点。虽然这项技术还不能让人完全放手，让汽车自动载您回家，但毕竟是朝着这个方向迈出了第一步。

　　自谷歌2009年推出无人驾驶汽车计划以来，无人驾驶行业已经持续了十多年的探索。据美国布鲁金斯学会（Brookings Institution）统计显示，2014年至2018年全球无人驾驶领域投资早已超过1000亿美金。国外如英特尔斥资153亿美元收购以色列企业Mobileye、福特投资了10亿资金与成立仅两个月的Argo AI组建合资公司、通用砸10亿美元收购自动驾驶初创公司Cruise Automation、用5亿美元和打车应用Lyft打造无人驾驶网络等。国内的无人驾驶投资同样火爆，专门面向无人驾驶和智能汽车的产业基金相继成立，其中优车产业基金、凯辉汽车基金、百度Apollo基金是最大的三支。

　　无人驾驶是目前人工智能领域改变人类生活方式最彻底，技术最集中，AI人才最聚集的地方。做好无人驾驶技术代表着做好了通信产业、电子产业、半导体产业和人工智能产业。据英特尔和Strategy Analytics预测，2050年全球自动驾驶市场规模将达到7万亿美元。无人驾驶发展至今，全球已有多家企业宣布在2020年前后推出无人驾驶汽车。据预测，自动驾驶汽车的全球市场份额需要花15-20年时间达到25%，带有公路和交通堵塞自动驾驶功能的汽车将率先上路应用；到2022年，带有城市自动驾驶模式汽车上路；2025年之后，完全无人驾驶汽车才会大量出现。预测数据显示，到2035年全球无人驾驶汽车销量将达2100万辆。参考2015年全球汽车年销量突破8000万台，中国销量接近2500万台。庞大的汽车销量和消费者对科技的需求，中国有望成为最大的无人驾驶市场。

　　无人驾驶产业链上游市场主体为感知系统供应商、决策系统供应商、控制与执行系统供应商以及为无人驾驶汽车服务的地图定位与网络服务商。

　　无人驾驶汽车环境感知解决方案主要有以摄像头为主的计算机视觉方案和激光雷达方案。虽然摄像头硬件技术已相对成熟，但所需的算法识别准确率仍待提高；激光雷达的点云数据处理算法实现较易，但硬件成本较高，因此这两种方案尚不能单一地成为无人驾驶汽车最优的感知方案。

　　▷ 以摄像头为主的计算机视觉感知方案已大规模应用于自动驾驶L1和L2级别，即辅助驾驶市场，主要方案供应商有中科慧眼、天隼图像、格灵深瞳和智眸科技等。

　　▷ 激光雷达通过发射和接受激光束计算激光遇到障碍物的折返时间，分析得出目标与设备的相对距离，测量得到障碍物的轮廓。以速腾聚创、禾赛科技、北科天绘为代表的创业企业希望以低线束、低成本、量产化的激光雷达产品打通市场。

　　高精地图是高精度、精细化定义的地图，比传统导航地图更，数据更新更及时。高精地图能发挥感知汽车周边环境的功能，是无人驾驶汽车发展的前提。当前高精地图领域的主要参与者有：传统导航电子地图厂商，如四维图新、高德和百度；整车厂商，如奔驰、宝马和奥迪等；自动驾驶领域创业公司，如宽凳科技和Momenta等。

　　车联网意指车与一切互联（V2X），包括其他车辆、行人、道路设施等，使汽车拥有更大范围的感知能力以发现潜在风险，及时优化路径规划。车与云平台互联还能及时更新车载系统，为车主提供及时的信息娱乐服务。目前，整车厂商已经具备了较低等级的网联化技术，实现了汽车与后台的互联，汽车可自动及时地更新车载系统以及将用户操作数据上传后台。但更高级别的网联协同感知、V2X的信息互联等涉及基础设施改建、车载网络升级（车载以太网代替CAN总线结构）和通信技术标准的出台，发展进程缓慢，技术仍处于研发阶段。

　　算法成为创业企业进入无人驾驶领域的主要入口。算法企业将不同算法封装成覆盖不同环节的系统模块（如环境感知、中央决策等），用以嵌入无人驾驶汽车，与其他传感器硬件配套，组成可量产、可通用的无人驾驶解决方案。为突破商业限制，部分算法企业正探索更多元的发展模式。

　　无人驾驶汽车需要实时处理来自传感器、摄像头、激光雷达等车辆自主运行需要的部件的大量数据，因此对芯片算力要求很高。为避免计算延时导致安全事故，无人驾驶车载端需要具备相应的算力要求，车载端的人工智能芯片必不可少。

　　无人驾驶产业链中游市场主体主要分为两大阵营，包括互联网科技企业以及整车厂商，涉及阿里巴巴、腾讯、百度、华为等科技巨头和一汽、上汽、长城、长安等车企巨头。

　　互联网科技企业包括无人驾驶领域的初创企业，多采用直接研发无人驾驶技术（L4和L5）的方案，直接占领技术高点，试图抢占无人驾驶市场先机。

　　整车厂商包括新兴汽车厂商多采用从研发L1级别技术逐步过渡到L4、L5级别，即从辅助驾驶渐进至无人驾驶领域，在维持现有辅助驾驶市场营收的基础上，逐步投产无人驾驶汽车。

　　无人驾驶产业链下游主体为消费者，涉及个人消费者、行业应用以及出行服务商等机构消费者。在个人消费层面，中国消费者目前可购买到的自动驾驶车辆仅可达自动驾驶L2级别，真正的无人驾驶汽车尚未投入零售端。在行业应用层面，无人驾驶汽车厂商对封闭式以及半封闭式场景的测试与应用已逐步开展，各厂商逐步开始将无人驾驶车辆投入各行业应用场景试运行。

　　无人驾驶的商业模式主要是以移动场景匹配的概念作为基础的，也就是集成了房地产+汽车的功能，使得很多商业模型可以以汽车作为载体。这里不仅仅是一些零售业的载体，也可以利用其可移动特征作为B2C的桥梁。总之都是利用这种可移动的特征，形成一种柔性的商业模式。

　　无人驾驶汽车在未来技术成熟后、推出市场面向最终C端商业化可以以“卖产品”或“提供服务”两种形式出现。以产品形式售卖给高净值收入人群作为私人自动驾驶车辆，而提供服务形式可以分为B2B2C(中间的B端作为共享模式的车辆运营商，提供无人驾驶车辆给C端)、以及B2B2B(相对封闭、路况不复杂的场景，诸如货车、卡车在中间高速路段就交由驾驶系统来掌控)。

　　在自动驾驶正式全面普及之前，大量功能相对单一、路况相对简单或不太适用于人工驾驶的商用领域将会优先实现全方面自动驾驶，而商用领域的自动驾驶实现也将会对市场进行教育，带动乘用车自动驾驶更快落地。

　　可以作为一家独立的店铺进行运营，定时进行取货和能源补给后，自动开到适合其商业类型的场景进行定点销售。这也是最传统的无人驾驶汽车商业模型。

　　连接了线上和线下的环节，在消费者线上选好准备购买商品的类别，就会有相应的售货车将相关的货物送来，你可以在车里挑选合适的，然后付款购买。

　　很多提供不同服务和售卖不同商品的无人驾驶汽车会编队驶来，为这个场景提供相关的服务。买卖双方提供低的资金成本、物流和加工服务，探索出来一些场景后，再固化成流程。

　　对国内无人驾驶产业的各个专利申请人的专利数量进行统。

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