国内自动驾驶领域发展现状怎么样？

一、国内自动驾驶领域发展现状怎么样？

中国自动驾驶行业市场概述

国际自动驾驶等级划分

自动驾驶是一种机汽车驾驶系统，它通过人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有人类主动操作的情况下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶汽车是技术的载体，也是智能汽车的一种，又称轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现自动驾驶的目的。

在自动驾驶等级划分上，SAE（国际汽车工程师学会）将自动驾驶技术分为L0-L5，共6个等级，NHTSA（美国国家公路交通安全管理局）将自动驾驶分为L0-L4共5个等级。目前部分车企已经推出了具有L2功能的车型，L1和L2仍然需要驾驶员驾驶，属于ADAS（高级辅助驾驶系统）范畴。而L3将是一个风水岭，从L3开始，汽车才真正进入到自动驾驶范畴，L3指在特定场景下，系统可以实现对车辆的完全接管，当驾驶员在系统失效时，驾驶员取得驾驶权。

中国汽车驾驶自动化分级标准

2021年8月20日，国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会批准发布了《汽车驾驶自动化分级》，该标准于2022年3月1日起开始实施，规定了汽车驾驶自动化功能的分级，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范围限制，将驾驶自动化分成0级至5级。

•0级驾驶自动化（应急辅助）：驾驶自动化系统不能持续执行动态驾驶任务中的车辆横向或纵向运动控制，但具备持续执行动态驾驶任务中的部分目标和事件探测与响应的能力。

•1级驾驶自动化（部分驾驶辅助）：驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行动态驾驶任务中的车辆横向或纵向运动控制，且具备与所执行的车辆横向或纵向运动控制相适应的部分目标和事件探测与响应的能力。

•2级驾驶自动化（组合驾驶辅助）：驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行动态驾驶任务中的车辆横向和纵向运动控制，且具备与所执行的车辆横向和纵向运动控制相适应的部分目标和事件探测与响应的能力。

•3级驾驶自动化（有条件自动驾驶）：驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行全部动态驾驶任务。

•4级驾驶自动化（高度自动驾驶）：驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管。

•5级驾驶自动化（完全自动驾驶）：驾驶自动化系统在任何可行驶条件下持续地执行全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管。

高级辅助驾驶ADAS（1/2）

高级驾驶辅助系统（Advanced Driving Assistance System，ADAS）是利用安装在车上的各式各样传感器（毫米波雷达、激光雷达、单\双目摄像头以及卫星导航），在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。ADAS是商用车自动驾驶的发展基础，目前主流车型的功能基本处在L2级别，在商用车应用场景中，现在的部分港口、矿山等封闭场景已经可以实现L4级别自动驾驶。

全球自动驾驶行业发展历程

自动驾驶成为汽车行业发展趋势

中国自动驾驶行业发展历程

坎坷十年终迎商业化时代

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中国自动驾驶行业核心技术

自动驾驶系统架构

自动驾驶由三个部分构成，分别是 感知层、决策层、执行层。感知层主要通过摄像头、雷达等感知周围环境信息，并通过GPS、惯导等实现定位等车辆状态的获取信息，模拟人眼识别道路上的人、物等；决策层依据感知层提供的环境信息和车辆定位情况，通过算法融合、特征提取等数据融合之后做出决策，输出给各种执行层的控制单元；控制层则通过底盘及各种控制附件件，驱动车辆执行相应命令动作。

•感知层：自动驾驶的感知即对于环境的场景理解能力和把握，例如障碍物的类型及位置、道路标志及标线、可行驶的区域、交通规则等。环境感知通常是通过融合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器的数据来获取这些信息。目前两种主流技术路线，一种是以特斯拉为代表的以摄像头为主导的多传感器融合方案；另一种是以谷歌、百度为代表的以激光雷达为主导，其他传感器为辅助的技术方案。根据融合阶段不同分为前融合和后融合。前融合指的是把所有传感器的数据作为整体进行识别；后融合指的是将不同传感器识别后的结果进行整合；以及多传感器融合技术，就是利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据，在一定的准则下加以自动分析和综合，从而完成信息处理的过程。

•决策层：自动驾驶技术可以依据驾驶场景、驾驶需求进行任务决策，规划出车辆的路径和对应的车身控制信号，工作流程总体分为两个环节：第一环节由芯片对感知层收集的外部环境信息进行筛选与处理；第二环节是由深度学习算法与强计算能力进行决策与路径规划。因此决策控制层的关键点在于芯片和算法。

•执行层：将控制信号发送给执行器，执行器执行的过程。执行器有转向、油门、刹车、灯光档位等。由于电动汽车执行器执行较线性，便于控制，因此比燃油车更适合作为自动驾驶汽车使用。为了实现更精确的执行能力，线控转向、线控刹车、线控油门等技术不断发展。

环境感知：车载摄像头（1/2）

要实现自动驾驶系统，首先要解决的就是感知层信息采集的过程，自动驾驶感知系统会用到各种传感器，包括摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、红外夜视，以及用于定位和导航的GNSS（全球导航卫星系统）和IMU（惯性测量单元）。每种类型的感知技术都有优缺点，通过他们之间信息的充分融合，最终才能形成全面可靠的感知数据，供给决策与控制系统使用。

车载摄像头主要组成部件包括 镜头组、图像传感器（CMOS）以及 数字处理芯片（DSP）。车载摄像头的工作原理，是将采集好的图像转换为二维数据，然后对采集的图像进行模式识别，通过图像匹配算法识别行驶过程中的行人、车辆、交通标志等，最后依据目标物体的运动模式或使用双目定位技术，估算目标物体与本车的相对距离和相对速度。

环境感知：超声波雷达

环境感知：毫米波雷达

环境感知：激光雷达

环境感知：传感器融合

车身感知：高精度定位

车身感知：高精度地图

通信技术：车联网V2X

算法决策：车用芯片

算法决策：自动驾驶算法

算法决策：车控操作系统

执行控制：线控制动

执行控制：线控转向

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中国自动驾驶行业仿真测试

自动驾驶测试体系

自动驾驶汽车在真正商业化应用前，需要经历大量的道路测试才能达到商用要求。仿真测试主要通过构建 虚拟场景库，实现自动驾驶感知、决策规划、控制等算法的 闭环仿真测试，满足自动驾驶测试的要求。场景库是自动驾驶仿真测试的基础，场景库对现实世界的覆盖率越高，仿真测试结果越真实。而且自动驾驶汽车研发的不同阶段对于场景库的要求也不同，需要场景库实现不同的测试功能。

C-ASAM测试

虚拟场景库测试与实车测试

中国自动驾驶行业应用场景

自动驾驶加速商业化（1/2）

目前自动驾驶主要应用于一些限定场景、低速场景以及环境复杂度低的场景中，例如无人出租车（Robotaxi、无人公交车（Robobus）、智慧矿山、港口码头、物流园区、干线物流、末端物流、环卫作业、无人零售等领域。

中国自动驾驶行业产业链

加速推进车路协同应用落地

自动驾驶产业链上游包括感知层、传输层、决策层和执行层，中游平台层和自动驾驶汽车制造企业，以及下游的应用场景等几方面。具体来看：

•上游：感知层、传输层、决策层和执行层推动技术落地。目前自动驾驶汽车感知层带来的市场增量主要在传感器。自动驾驶技术实现的真正门槛就在于决策层上。从决策层面看，软件和数据、芯片、ADAS算法、高精度地图定位以及车联网系统为汽车进行路况判断，规划最优行驶路径，起到决策作用。

•中游：平台层提供众多解决方案。平台层涉及整车生产与自动驾驶运营环节，主要涉及核心零部件的制造，与物联网、算法、大数据等技术的融合，解决方案通常自主研发或与传统车企合作研发。

•下游：应用层渗透率不断提升。自动驾驶技术商业化后的使用场景十分广泛，当前阶段主要应用于一些限定场景、低速场景以及环境复杂度低的场景中。

中国自动驾驶行业市场规模

ADAS市场稳定增长

目前大部分主流乘用车企在量产车型上前装L1级功能，在部分高端车型或中高配上前装部分L2级功能。从合资品牌、自主品牌到造车新势力，ADAS功能配置率都持续走高，已成为吸引消费者的重要因素，ADAS技术渗透率也呈快速提升态势。根据Statista公布的数据显示，2021年全球ADAS市场规模接近200亿美元，相比上年同比增长约8%。ADAS系统既是车企切入自动驾驶的渐进式道路，也是现阶段自动驾驶成果的商业化产品。在这一背景下，我国ADAS也迎来发展良机，预计2022年中国ADAS市场规模将迫近1,200亿元。

国内激光雷达市场增速领先全球

中国自动驾驶行业竞争格局

自动驾驶领域主要玩家

目前自动驾驶企业可分为科技和出行公司、芯片公司（Tier1及Tier2供应商）、造车新势力（直接布局L3级以上自动驾驶）、传统OEM整机厂商。其主要发展如下：

中国自动驾驶行业政策法规

利好政策不断，加速商业化落地

我国近些年相继出台了一系列法律法规促进了自动驾驶及智能汽车发展。2015年开始《中国制造2025》将智能网联汽车列入十年重点，2020年在明确智能汽车未来产业发展战略的同时，明确了2025/2030年自动驾驶汽车应用场景，并对L3+自动驾驶推广作出指导，到2021年推动城市交通基础设施、交通载运工具、环境网联化和协同化发展。

高阶自动驾驶合法上路新阶段

中国自动驾驶行业企业介绍

百度Apollo（1/3）

百度Apollo是百度发布的名为“Apollo（阿波罗）”的向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供的软件平台。百度2013年开始布局自动驾驶，2017年推出全球首个自动驾驶开放平台Apollo。目前百度Apollo已经在自动驾驶、智能汽车、智能交通三大领域拥有业内领先的解决方案。

谷歌Waymo（1/3）

Waymo前身是Google在2009年开启的一项自动驾驶汽车项目，在2016年12月由Google独立出来，成为Alphabet公司旗下的子公司。至今，Waymo在自动驾驶领域已经有多年的深厚积累，拥有全面的自动驾驶技术，在美国重点城市自动驾驶也已铺开，成为全球自动驾驶的领军企业。

中国自动驾驶行业观点与分析

自动驾驶的价值思考与畅想

发展难点与存在问题

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二、机器人领域发展现状？

机器人领域正在快速发展，其中工业机器人已经成为制造业中不可或缺的一部分。中国的工业机器人年产量已经位居世界首位，累计增长达到19.1%。工业机器人在汽车、电子等行业的下游发展中表现出色，并且随着新能源汽车的快速发展，工业机器人增速再次抬头。

另外，智能机器人和特种机器人在“863”计划的支持下也取得了一些成果，其中最为突出的是水下机器人，6000米水下无缆机器人的成果居世界领先水平，还开发出直接遥控机器人、双臂协调控制机器人、爬壁机器人、管道机器人等机种。在机器人视觉、力觉、触觉、声觉等基础技术的开发应用上，我国也开展了不少工作，有了一定的发展基础。

总的来说，机器人领域的发展现状呈现出稳步发展的趋势，随着技术的进步和应用领域的拓展，未来机器人领域还有更大的发展空间。

三、涂鸦智能发展现状？

很好。因为涂鸦智能是一家专注于智能家居的公司，致力于为用户提供更加便捷的智能化生活体验，同时也在不断地加强自身的技术和产品研发实力，逐步成为智能家居市场的领导者。涂鸦智能旗下的智能门锁、智能家居、智能安防等产品在市场上受到了广泛的关注和认可，并获得了多项国际性的技术认证和奖项。涂鸦智能还推出了一系列的智能软件产品，如涂鸦云、涂鸦开放平台等，持续推进着智能化发展的进程。未来，涂鸦智能将继续深耕智能家居领域，为用户提供更加丰富、智能化、个性化的产品和服务，助力人们更好地享受智能生活。

四、智能驾驶现状

智能驾驶现状：探索无人驾驶技术的未来

智能驾驶技术作为现代科技领域的热门话题，正日益引起人们的关注。随着技术的不断进步和创新，无人驾驶的实现似乎离我们越来越近了。那么，我们何时能真正迎来智能驾驶的时代呢？本文将介绍智能驾驶的现状和未来发展趋势。

智能驾驶技术可以追溯到几十年前，但在过去的几年中取得了巨大的进展。各大汽车制造商、科技公司和初创企业都在探索和开发无人驾驶汽车。他们利用人工智能、传感器技术和大数据分析等先进技术来实现车辆的自主驾驶。

目前，智能驾驶技术主要分为几个级别。第一级别是辅助驾驶，车辆仍然需要人类驾驶员的干预。第二级别是部分自动驾驶，在特定条件下车辆可以自主驾驶，但驾驶员需要保持警惕。第三级别是有条件的自动驾驶，车辆在特定条件下可以完全自主驾驶，但需要驾驶员随时准备接管。第四级别是高度自动化，车辆几乎可以完全自主驾驶，但仍然需要驾驶员作为备份。

虽然智能驾驶技术取得了一些突破，但要实现完全自主驾驶仍然面临一些挑战。其中之一是法律法规的制定和适应。智能驾驶涉及到交通法规和责任的问题，各国政府需要对相关法律进行修改和完善。另一个挑战是技术的可靠性和安全性。在无人驾驶车辆上，任何故障或漏洞都可能导致事故发生，因此保证技术的可靠性非常重要。

然而，尽管存在这些挑战，智能驾驶技术的发展势头仍然迅猛。越来越多的汽车制造商和科技公司加大了对无人驾驶技术的投入和研发。无人驾驶技术不仅仅是汽车行业的颠覆，还将影响到交通运输、城市规划和能源消耗等领域。

在交通运输方面，智能驾驶技术有望提高道路交通的效率和安全性。由于无人驾驶车辆可以实时获取和分析交通数据，它们可以选择最优的路线和速度，减少交通拥堵和事故的发生。此外，智能驾驶技术还可以提供更多的交通选择，如共享出行和智能公交系统，进一步促进可持续交通的发展。

从城市规划的角度来看，智能驾驶技术将改变人们对交通和道路的理解和使用。随着自动驾驶汽车的普及，城市交通将变得更加高效和安全。车辆之间可以实时通信和协调，避免了人为因素导致的交通事故。此外，智能驾驶技术还可以减少停车位需求，通过共享出行减少车辆数量，降低城市的空气污染和噪音污染。

在能源消耗方面，智能驾驶技术可以通过优化车辆的行驶路线和速度来降低能源消耗。无人驾驶车辆可以实时监测燃料消耗和能源利用效率，并进行调整。此外，智能驾驶技术还可以促进电动汽车的普及，推动可再生能源的发展。

需要注意的是，虽然智能驾驶技术有着巨大的潜力，但我们也要认识到其中的风险和挑战。一方面，随着智能驾驶技术的普及，可能会出现一些技术和道德上的问题。例如，自动驾驶汽车如何应对紧急情况？在道德决策上应该如何权衡人的生命和财产安全？另一方面，智能驾驶技术的发展可能会导致就业岗位的减少，特别是与驾驶相关的行业。

然而，总的来说，智能驾驶技术的发展对于我们的社会和经济具有重要的意义。它可以提高交通运输的效率和安全性，改善城市的环境质量，促进能源的可持续利用。因此，政府、企业和个人都应该加大对智能驾驶技术的投入和支持，推动无人驾驶技术在未来的落地和应用。

五、人工智能发展现状？

人工智能作为一项新兴的技术，在过去几年里得到了快速的发展。目前，人工智能已经在多个领域展现出了重要的应用价值。例如，在医疗领域，在诊断和治疗方面人工智能已经开始得到越来越广泛的应用；在金融领域，人工智能也可以对风险控制、投资管理等方面提供帮助；在工业制造领域，人工智能的应用可以提高产品质量和生产效率。同时，人工智能在语音识别、图像识别等方面也取得了较为显著的进展。

未来，人工智能的应用领域将会继续拓展，对于提高生产效率、降低成本、改善生活质量等方面都具有重要的意义。

六、幼儿园艺术领域的发展现状？

随着现在社会的发展变化，人们的生活水平提高，对于追求的东西也是越来越高端。我认为从幼儿国开始学艺术应该也是很多家长的选择，毕竟家长都希望自己的孩子多才多艺

七、人工智能的主要发展领域？

以下是人工智能的主要发展领域之一：

1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，涉及让计算机通过数据和模型训练来自主学习和改进。机器学习应用广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。

2. 计算机视觉：计算机视觉涉及让计算机通过图像和视频理解和解释视觉信息。它在图像识别、目标检测、人脸识别、图像生成等领域有广泛的应用。

3. 自然语言处理：自然语言处理涉及让计算机理解和处理人类自然语言的能力，包括语音识别、机器翻译、情感分析、文本生成等。它在智能助理、机器翻译、信息检索等方面有应用。

4. 专家系统：专家系统是模拟专家知识和经验的计算机系统，能够解决复杂的问题和提供决策支持。它在医疗诊断、金融分析、工业控制等领域有应用。

5. 自动驾驶：自动驾驶技术利用人工智能和传感器技术使汽车实现自主导航和驾驶。它涉及计算机视觉、机器学习、路径规划等技术，目前在汽车行业和交通领域得到广泛研究和应用。

6. 智能机器人：智能机器人结合了感知、决策和执行的能力，能够与人类进行交互，并执行各种任务。它在生产制造、医疗护理、家庭服务等领域有应用。

除了以上领域，人工智能还在金融、教育、农业、游戏等许多领域有广泛的应用。随着技术的不断发展和创新，人工智能的应用领域还将继续扩展和深化。

八、智能家居的现状与发展？

现在的智能家居已经相对成熟，但传统家电仍然占据着市场的主导地位。此外，一些厂商过分夸大智能家居的功能，实际效果无法达到，导致消费者望而却步。同时，高昂的学习成本也是智能家居发展的制约因素之一。许多厂商只注重发展代理商，而忽略了对代理商的培训和扶持，导致许多人不愿意了解和使用智能家居。

然而，智能家居是第三次产业革命的重要元素，是家居发展的必由之路。因此，智能家居的发展前景必定是光明的。随着技术的不断进步和人们对智能家居的认知逐渐提高，智能家居的市场份额将会不断扩大。未来，智能家居将会成为人们生活中不可或缺的一部分，为人们带来更加智能化、便利化的生活方式。

然而，智能家居发展面临着一些制约因素。首先，缺乏统一的标准是智能家居发展的主要障碍。目前，各个厂商都在各自忙着开发自己的智能家居系统，导致不同品牌之间的兼容性问题，消费者只能选择同一品牌的产品，这严重阻碍了智能家居的普及。其次，传统家电的反弹也是智能家居发展的制约因素之一。传统家电虽然没有智能家居那么智能，但是价格便宜，易于使用，因此仍然占据着市场的主导地位。最后，网络的普及也是智能家居发展的制约因素之一。虽然现在网络已经非常普及，但是在一些偏远地区或者是网络不稳定的地方，智能家居的使用受到了限制。

九、滴滴自动驾驶发展现状？

发展现状不错。滴滴自动驾驶已完成三轮超11亿美元的融资，首轮估值达34亿美元。兵强马壮、粮草备足，滴滴自动驾驶将面向一个规模超万亿元的共享无人车市场。目前团队人数超500人，拥有超过100辆自动驾驶汽车的车队。

十、人工智能领域发展现状

在当今科技领域，人工智能领域发展现状无疑是备受关注和讨论的焦点。随着人工智能技术的持续进步和应用范围的不断扩大，人们对于人工智能的潜力和影响也愈发关注。

人工智能的定义

人工智能，又称为AI（Artificial Intelligence），是指通过智能设备或程序模拟人类智能所表现出来的一门技术学科。它旨在使机器能够像人类一样思考、学习、决策和解决问题。

人工智能领域发展历程

人工智能的发展可以追溯到上个世纪50年代，随着计算机技术的不断进步，人工智能开始蓬勃发展。从最初的逻辑推理到如今的深度学习和机器学习，人工智能领域取得了巨大的进步。

人工智能在各领域的应用

• 医疗领域：人工智能在医疗诊断、药物研发等方面发挥着重要作用。
• 金融领域：人工智能被广泛应用于风险管理、交易分析等金融业务中。
• 教育领域：智能教育系统、个性化学习等成为教育领域的新热点。

人工智能领域未来展望

随着技术的不断发展，人工智能领域的未来发展仍充满无限可能。从智能机器人到智能城市，人工智能将深刻改变我们的生活方式和工作方式。

总的来说，人工智能领域发展现状充满活力和挑战，我们期待着人工智能技术能够为人类社会带来更多的便利和进步。