自动驾驶（亦称智能网联汽车）是运用了尖端的车载传感器、控制器以及执行器等精密部件，同时整合了现代通信及网络技术的优点，以达到高度实现复杂环境感知、智能化决策以及协同控制等多项功能的汽车。这一类汽车更具特色的地方在于能够实现车与各种实体之间（包括但不限于人类、其他车辆、道路设施以及云端系统等）进行智能化信息交互及资源共享，从而取代人工进行车辆操控。根据我国《汽车驾驶自动化等级标准》以及SAE（国际自动机械工程师学会），将自动驾驶的自动化程度划分为由低至高的六个级别，分别为L0至L5。其中，L0级别代表着传统驾驶方式，即非自动化阶段；而L1、L2两个级别则被归类为辅助驾驶，具备部分自动驾驶功能；至于L3至L5三个级别，则属于在先决条件上存在差异的自动驾驶范畴，尤其值得注意的是，L3级别堪称自动驾驶领域的一道重要分水岭。

　　在自动驾驶产业链的上游，诸如车载软件、地图、芯片、传感器等主要二级供应商的身影，当然还有智能驾驶解决方案等关键一级供应商；而在产业链的中游，则涵盖了包括商用车、乘用车等各类车型在内的整个汽车制造环节；至于产业链的下游，主要涉及到诸如车辆运营等各类相关的服务市场。

　　第一，受到技术成熟度的极大限制。自动驾驶技术的发展进程直接依赖于各项硬件设备、软件应用以及计算能力等各个领域的科技创新与融合成效。虽然目前自动驾驶的软硬件已经取得了长足的进步，然而现有的技术依然存在诸多不足之处，这无疑成为自动驾驶向更为高级层次发展的巨大阻碍因素。例如，激光雷达在穿透雨雾时的能力尚显不足，同时又容易遭受强大光线的干扰；而摄像头在进行视觉感知的过程中，其敏感度在夜间或者恶劣气象条件下会大幅度降低。近几年来，市面上众多知名品牌的自动驾驶车辆亦或是顶尖自动驾驶企业的测试车型频繁发生事故，许多都是由于自动驾驶系统未能精准地识别出路障所导致的，这恰恰揭示出了当前自动驾驶技术尚未完全成熟的严重问题。鉴于不同的解决方案都具备各自的优势与劣势，因此在现阶段，自动驾驶的技术路线尚未被明确界定，无论是在感知层面还是决策层面，都存在着多元化的技术路径在激烈竞争。例如，在感知层领域，尽管特斯拉的 Autopilot 坚定地遵循了以视觉为主导的解决策略，并并未采纳采用高精度地图的做法，这种策略不仅具有低廉的实施成本，而且能有效抵御外界环境和气候条件带来的不利影响。然而，小鹏汽车的 XPILOT 却选择了由激光雷达主导的技术路线，并且辅之以高精地图，这样的组合方式在精度上得到极大提升，探测距离更远，不仅能够降低受天气和环境因素的干扰程度，然而，由于其成本相对较高，我们还是不能忽视这一问题。另一方面，值得大家关注的是，随着自动驾驶技术逐渐向更高层次和更高水平的自动化方向推进，车载芯片的装机数量大幅度攀升，对计算性能的要求也随之日益增高。目前来看，尽管我国有诸如地平线、华为海思等在内的优秀芯片制造商正在迎头赶上，并且他们和英伟达、特斯拉、Mobileye、高通之间仍然存在明显的技术差距。此外，相对于全球领先的芯片制造技术水平来说，我国大陆地区的芯片制造工艺也仍存在相当大的差距。尤其在当前美国等西方国家不断强化对芯片产业链的控制力度，并将芯片视为大国角逐中的重要工具的背景之下，我国车载芯片的供应链安全面临着较大的潜在风险。

　　第二，由软硬件成本所构成的门槛也不容忽视。尽管自动驾驶功能无疑能够使汽车驾驶者从繁琐的操作中解脱出来，从而提升用户的驾乘体验，然而要实现这项崭新的功能，却需要消费者承担额外的经济负担。因此，消费者在考虑是否选择搭载这些新功能时，必然会在新增功能所带来的便利性与额外成本之间做出权衡。若实现自动驾驶所需的成本过高，那么仅有极少数的“先驱者”可能会选择购买此类车型，这势必导致市场销售规模无法扩大，进而影响到企业的盈利水平，使得企业难以获得足够的资金用于技术创新和研发投入，从而延缓了技术的更新换代和升级步伐。因此，自动驾驶所需的高额软硬件成本成为了其广泛应用和功能升级的一道巨大障碍。一方面，尽管诸如摄像头、激光雷达、V2V/V2I以及处理器等相关软硬件设备的单位成本已经出现了明显的下滑趋势，但无人驾驶功能的引入仍将显著提高汽车的生产成本；另一方面，随着自动驾驶功能的不断升级，汽车所需的硬件数量和代码量也将随之增长，尤其是对于L3级及以上的自动驾驶系统而言，对硬件冗余备份的需求更为迫切，这无疑将进一步加大生产成本。

　　第三，在基础设施层面所面临的诸多挑战。自动驾驶技术路线主要分为两种，即单车智能以及车路协同。要使其向着更高层次迈进，直至最终达到完全无人驾驶的终极目标，不仅需依赖于单车智能层面上的硬件及软件进行更为深入的研发并提升性能表现，同时也需要车外通讯、路边设施以及云端平台等基础设施与车辆形成无缝连接与协同工作。举例来说，由美国联邦交通运输部门资助设立的研究机构，历经几十年来不懈努力，研发出了囊括“车辆对车辆通信”（V2V）以及“车辆对基础设施通信”（V2I）在内的关键技术——“车对外界的信息交换（V2X）”。然而，在现今阶段，单车智能路线仍然受到诸如车载传感器安装位置、探测范围、视野角度、时间同步等多项制约因素的影响，使得其在繁华交汇路口、极端恶劣气象条件、逆光等复杂多变的环境中难以有效解决精确感知识别以及高精度定位这类关键难题。相比之下，路侧数字化基础设施具备道路信号发布、道路信息感知及控制等多项功能，借助无线通信网络实现与车辆间的数据互联互通与实时分享，有效弥补了车载传感器在视距有限、感知盲点等方面的不足之处，从而显著提升了自动驾驶车辆对于道路环境的感知能力，为车辆提供更为安全、高效的决策支持，进而推动交通效率的提升，降低交通事故发生率。

　　第四，考虑到数据数量对于自动驾驶技术发展的重要影响。无论采用摄像机模式抑或是激光雷达技术，自动驾驶都离不开海量且多元化的数据来支撑其算法的训练与更新换代。车辆作为一种对安全性能有着极高要求的工业制品，唯有自动驾驶的可靠性达到甚至超越传统汽车的标准，才具有全面替代人为驾驶的可能性。然而，我们必须认识到，自动驾驶场景中所涉及的数据分布往往呈现出独特的“长尾”特点——即大多数常见情景会频繁出现，但极端情况或边缘案例发生的几率微乎其微。尤其值得注意的是，当前无人驾驶技术尚处于发展阶段，主要应用于一定范围内相对稳定及有限的区域，这无疑进一步限制了获得多种多样场景数据，尤其是边缘情况下数据的积累与开拓。虽然在较为单一且简单的路况条件下（例如高速公路等车道线明确、车流量适中之场景），高级辅助驾驶功能可以得到良好的发挥，但在诸如城市道路等复杂多变的环境中，其表现仍无法令人完全安心，在某些罕见的路况下，可能因对环境判断失误而导致意外事故的发生。随着自动驾驶技术向更深层次、更高级别的方向发展，特别是在从试验场拓展至有限区域之后，又进而向全天候多种路况全面普及，所面临的现实场景的复杂性也随之水涨船高，对于所需数据的规模与质量亦提出了更为严苛的要求。由于边缘场景低概率性的特殊性质，我们在真实道路环境采集数据时，必须倚赖庞大行驶里程的不断积累，这无疑是一项既耗费时间又耗资巨大的艰巨任务。据相关研究估算，若欲使无人驾驶系统超越人类驾驶员的安全水平，则需积累超过80-100亿英里的测试里程。然而，若测试里程不足，自动驾驶的安全性便难以得到实质性的提升；反之，若安全性未能达到预期标准，那么高级别自动驾驶将只能局限于试验场及有限区域内，从而进一步制约了测试里程的增长。为解决此困境，一种可行的替代方案便是构建数字化仿真场景，利用模拟数据进行训练，然而在此过程中仍然存在边缘情境收集与标注难度较大以及仿真场景构建壁垒高等诸多难题。除此之外，高精度地图的覆盖范围尚显不足，同样需要投入大量时间与资金用于数据采集与制图。

　　第五，监管环境的不完善构成了限制之一。当自动驾驶技术发展至L3阶段后，汽车搭载的系统便能在很大程度上替代驾驶员对车辆进行操控。正是基于这一原因，国际汽车工程学会在2021年对相关标准进行了更新，将L0至L2级别定义为“驾驶员辅助系统”，而L3至L5级别则被划归为“自动驾驶系统”。换言之，只有达到了L3级别的车辆才能被正式冠以“自动驾驶”之名。自此以后，自动驾驶系统能够在不同程度上实现对车辆的驾驶，从而使得车辆或者汽车制造商需要承担更为重大的责任。然而，当前在关于L3以及更高等级自动驾驶的权责认定、道德伦理等诸多方面仍存在着巨大的争议与法律空白。在系统操控车辆的过程中，若不幸发生事故并导致损失，那么对于人类而言，无法通过过错侵权来追究责任；同时，适用于自动驾驶汽车的注意义务标准亦有别于传统的人类驾驶者。众所周知的电车难题，是指在电车遭遇突发意外之时，倘若电车继续按照原有的轨道前行，无疑将导致更为严重的人员伤亡状况；然而若转向岔路口，有可能会较之原先的路线减轻伤亡程度，但必然牵连到无辜的旁观者。在这一情形下，决策者将会陷入道德伦理的困境之中。而对于我们人为驾驶的车辆来说，在遭遇突发事件之际，驾驶员通常会依据其专业知识和反应能力做出相应的决断，并承受相应的结果。但是，在无人驾驶状态下，车载电子系统又该如何根据实际情况做出恰当的应对策略呢？汽车制造商们又是怎样依据哪些原则来预设相关的算法配置？此外，那些设计和定制这些算法的汽车制造商们应当肩负起何种责任呢？因此，为了避免触及法律层面的风险，尽管当前已经有部分企业在技术层面实现了L3级别乃至L4级别的自动驾驶功能，他们依然选择延迟推出L3级别的相关产品，只请求在车辆行驶过程中驾驶员能够适时地介入到车辆的操纵权。法律法规的缺位以及由此产生的不容忽视的不确定性风险，已然成为了自动驾驶技术发展道路上的一大阻碍。

　　纵观整个制造业市场，当前自动驾驶技术的主要应用场景集中在物流运输、Robobus、Robotaxi、自主配送车以及卫生领域等多个领域。其中，诸如百度、智道互联等知名企业已经开始了全方位的业务拓展和战略布局。

　　城市导航辅助驾驶（ NOA）作为 L3 级别的高级智能化驾驶技术的关键应用领域，它的研发和投入实施，无疑是近些年来自动驾驶技术领域里的重大突破之一。值得注意的是，与常规意义上的高速公路上的自动驾驶功能相比，城市 NOA 的核心在于，它要求车辆必须在路况复杂多变的城市道路场景中，充分发挥自动驾驶的性能优势。在 2023 年这一特殊年份，我国众多知名汽车制造商，例如华为、小鹏等企业，纷纷推出了搭载城市 NOA 功能的先进智能驾驶车型，从而有力地推动了高精度定位技术的持续进步和发展。

　　传统高精确度地图模式尽管在快速公路以及其他结构化道路环境中展现出卓越的性能，然而，鉴于城市道路所具有的诸多动态特性，频繁地更新地图信息在技术层面上构成了一项艰巨的挑战，并且其成本也相对较高。为了应对这一棘手的问题，业界已经开始逐步采纳轻地图、重感知的创新性技术策略，旨在减轻智能驾驶系统对于高精地图的过度依赖，同时实现高精度定位在城市复杂道路环境中的广泛应用。轻地图方案的核心理念在于大幅度削减地图信息的存储量及更新频率，仅仅保留关键性的道路特征信息。

　　在轻地图方案中，先进的高精度定位技术发挥着至关重要的角色，为每辆汽车都赋予了极为精确的绝对位置信息，使得即使在没有全面且详细的高精度地图作为依托的情况下，各类车载传感器依然能够敏感地探测到周遭环境，进而实现实时定位以及路径规划等关键功能。值得一提的是，轻地图方案大幅度地降低了地图更新所需的频率和成本，特别是在面对城市中错综复杂的交通状况时，这种方案更能有效减轻系统对于云端地图的过度依赖，从而提升整个系统的独立运行能力以及响应速度。通过深思熟虑地将高精度定位技术与实时感知算法有机结合，轻地图模式足以从容应对各种复杂多变的城市环境，为智能驾驶领域提供高效且稳定的定位及导航支持。

　　在以轻量级地图而着重于感知体验的特定应用场景之中，高精度的定位无疑成为智能驾驶系统精确规划行驶路线以及制定合理决策的关键基础，特别是在面临错综复杂的交通状况之时，通过运用高精度定位技术并结合多种传感器的多帧信息进行有效融合，我们有望显著提升汽车在对障碍物的辨识、路面状况的判定以及环境感知等方面的精准度。展望未来，轻量级地图模式的广泛普及将有助于大幅降低智能驾驶技术的实际部署成本，同时也能进一步强化智能驾驶系统在各种复杂环境下的适应力，从而为其在更为广阔的市场领域内得到广泛应用创造了可能性。

　　高精度定位产业完整的产业链条，涵盖了从元器件供应的源头，经由系统解决方案的集成过程，最终落脚于应用领域的三大主要阶段。在产业链条的上游，我们可以看到由芯片、天线以及传感器等诸多核心元器件供应商所构成的坚实基石，它们为实现高精度定位提供了必要的基础性硬件支持；至于中游，主要由系统方案集成商与定位服务提供商共同构成，这一阶段正是通过对硬件设备、软件平台以及相应服务的精准整合，从而打造出具有强大竞争力和广泛实用价值的高精度定位系统及服务平台；而在下游，其广阔的应用领域涵括了诸如智能驾驶、智慧交通、无人系统等行业应用场景，引领着高精度定位技术在真实市场环境下得以大规模地普及和实。

　　统计数据显示， 2023年中国L1至L5自动驾驶汽车的出货量1092.30万辆。2021-2024年中国L1至L5自动驾驶汽车的出货量如下：

　　在导航系统中输入所需抵达之地点，此时，车辆便会在行驶期间自动实现诸如跟车、超车、变道、转弯以及对红绿灯的识别和响应等多种功能。如今，此类场景正逐渐在日益增多的配备了城市NOA系统（全称为“自动辅助驾驶”）的智能化汽车上得以实现，使得驾驶者们所向往的“双手自由”不再是遥不可及的梦想。

　　如今，“城市NOA”已成为各家车企激烈角逐的焦点战场，诸多企业纷纷宣布其规划的NOA全面覆盖百座城市计划。据理想汽车透露，其在2023年11月份前将NOA技术推广至约50个城市并进一步扩大覆盖范围，直至同年12月份实现对全国100个城市的无缝衔接。而长城方面，亦在2023年第三季度实现城市NOA功能的全面上线年上半年时能够完成在全国100个城市的深度覆盖；至于国内新兴品牌智己汽车，他们则宣布从2023年9月份开始启动无高精地图支持下的NOA功能公开测试，预计在2024年实现对全国超过100个城市的完整辐射，并在2025年内逐步跨入全场景通勤的全新阶段。

　　城市领航现在全面实现，也就表征着智能辅助驾驶的新篇章已经拉开序幕。对于无人驾驶领域而言，城市领航的广泛应用无疑是其重要的里程碑时刻，象征着这项尖端技术已经逐步迈向全新的发展阶段。城市领航的普及使得无人驾驶车辆能够更加自如地穿梭于更为错综复杂的交通环境之中，从而有力地提升了这类车辆的实际可用性。同时，由于城市领航技术正是实现纯粹无人驾驶的关键要素之一，因此，它的广泛采纳将有可能为L4级与L5级别的无人驾驶技术研发及推广工作提供强大的技术支持和推动力。

　　据行业内普遍认同的观点，汽车制造商与供应商们所提及的图，主要集中于高精地图领域。尽管部分企业公开表示并不依赖高精地图，然而实际情况却是，他们仍然选择从四维图新购买相关地图服务。在行业领域，知名企业四维图新近期隆重推出了全新NI In Car系列智能驾驶产品矩阵，以及备受瞩目的AC8025AE舱行泊一体化芯片等创新产品。四维图新的战略定位已逐渐转变为新型Tier 1，而非传统意义上的Tier 1。

　　积极引领自动驾驶技术的迅猛发展步伐。有必要把自动驾驶技术在我国科技研发的战略布局之中擢升到关键枢纽位置上，进一步强化在关键领域中的基础科学研究和产业共用技术开发的资金支持，如车规芯片、激光雷达等内容，覆盖整个产业链上下游，包括V2I基础设施等重要部分。与此同时，深化科技体制改革，大力度支持企业与高等院校、科研院所携手申请国家层面科技项目，为推动科技成果的产业化应用倾注全力，并为之打造科技创新创业的广袤天地。我们应该激励整机制造商、零部件供应商及数位科技企业进一步增加自动驾驶技术研发的资金投入，共同组建技术联盟、创办开放源码社区，热切参与全球范围内的技术合作以及国际技术标准的设定活动。

　　大力倡导和激励车路协同基础设施的建设。积极推动新一代车载无线X）、车载无线通信网络（例如LTE-V2X）建设工作，优先在部分城市及高速公路进行试点并推广应用。AG真人国际有条不紊地展开对市政道路设施的数字化升级与改造工程，特别是针对已经投入运行的高级别自动驾驶试验区，更应优先安装配备了如智能摄像头、激光雷达以及智能交通灯等尖端技术设备的基础设施，以期达到车路协同的最佳效果。在此过程中，我们还将积极参与并推动制定高精度地图的国家级行业标准，支持、鼓励地图导航企业、自动驾驶企业、出行服务企业共同组成战略联盟，共享实时道路信息数据，从而推动高精地图的动态更新，为广大用户带来更为精准、优质的服务体验。

　　着力发挥数据积累的关键作用。当鼓励各地政府进一步拓展高级别自动驾驶的运行范围，同时也应激励各类自动驾驶企业加大路测投入并扩充运营队伍规模；此外，应该主动参与到国内外那些法规相对宽松的地区展开路测与实际运营工作中来。此外，致力于推动自动驾驶仿真技术的研发，努力打造出一个具有行业代表性的数字化仿真公用平台，以期能激发企业更多地选择以仿真模拟的方式来累积丰富的数据资源。最后，应当修订与更新自动驾驶数据采集、存储、传输以及交易等过程中所涉及的相关法条，确保公众安全得到保障的基础上，允许汽车制造商采用影子模式，即在有人驾驶状态下启动传感器探测行车道路周边环境所获取的数据，以此为契机，支持车企将所得自动驾驶数据进行交易与共享。

　　全力推动自动驾驶相关的立法项目。同时，积极鼓励各地方政府根据自身实际情况，拟定并出台针对自动驾驶领域的地方性法规，以规范和指导自动驾驶在安全设计、研发、测试以及实际应用等各个环节的工作。其中，法规内容应涵盖具备高度自动化驾驶功能之汽车在道路上安全行驶所需要达到的必备条件；发生事故之后，各项事故原因的精细化鉴定流程、明确确立事故责任划分的具体依据以及相应的赔偿责任体系；针对各类汽车保险的明晰政策，以及严谨而精确的理赔规则；对涉及自动驾驶汽车的各参与方——例如提供商、生产商乃至RoboTaxi等主体的严格监管规范，以及其他相关事宜。此外，我们还需借鉴国内外以及各地的立法实践经验，结合当前科技发展趋势以及市场需求，适时地制定出符合我国国情的全国性自动驾驶法律法规。

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