美国黛兰迪尔自动驾驶汽车技术的研发，在20世纪也已经有数十年的历史，于21世纪初呈现出接近实用化的趋势，例如谷歌自动驾驶汽车于2012年5月获得了美国首个自动驾驶车辆许可证。现今，自动驾驶技术已在人工智能和汽车行业的飞速发展下逐渐成为业界焦点。各大互联网科技巨头、大型传统车企、技术型创业公司各自依托其资金、科技、渠道资源等优势，纷纷抓住产业升级机会，切入自动驾驶领域。

　　根据智能化程度我国对自动驾驶进行智能分级，一共分为L1-L5五个级别，不同等级对应不同智能化程度，等级越高，智能能力越强：

　　通过安装在车辆上的传感器对目标和事件进行检测，并通过影像、声音、 震动、灯光、触觉等提示或警告的方式提醒驾驶员执行驾驶任务，达到对驾驶员的提示作用，不具备控制车辆的能力。其驾驶自动化等级为L0。

　　通过安装在车辆上的传感器、通信、决策、执行等装置，检测道路上的行 驶环境，在设计运行条件下辅助驾驶员完成动态驾驶任务，系统开启时具备在驾驶员监管条件下控制车辆的能力。其驾驶自动化等级为L1~L2。

　　自动驾驶可在设计运行条件下通过系统完成动态驾驶任务，在系统失效时仍需人类驾驶员接管，或达成最小风险状态。其驾驶自动化等级为L3~L4。

　　在无设计运行条件下可完成全部动态驾驶任务的驾驶自动化等级为L5。当达到该级别后，汽车也将转变成智能化机器。

　　2020年发布《智能汽车创新发展战略》中提出：当今世界正经历百年未有之大变局，新一轮科技革命和产业变革方兴未艾，智能汽车已成为全球汽车产业发展的战略方向。为加快推进智能汽车创新发展，制定本战略。

　　其中提到：发展智能汽车，有利于提升产业基础能力，突破关键技术瓶颈，增强新一轮科技革命和产业变革引领能力，培育产业发展新优势；有利于加速汽车产业转型升级，培育数字经济，壮大经济增长新动能；有利于加快制造强国、科技强国、网络强国、交通强国、数字中国、智慧社会建设，增强新时代国家综合实力；有利于保障生命安全，提高交通效率，促进节能减排，增进人民福祉。

　　在战略愿景中提到：到 2025 年，中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系基本形成。

　　展望 2035 到 2050 年，中国标准智能汽车体系全面建成、更加完善。安全、高效、绿色、文明的智能汽车强国愿景逐步实现，智能汽车充分满足人民日益增长的美好生活需要。

　　同时，我国《道路交通安全法》近十年未曾修订，而2021年的修订建议稿中加入了智能驾驶相关责任认定的描述，将成为消费者权益和交通安全的有力保障。

　　我国居民人均可支配收入和消费支出稳定升高，即便在疫情影响下居民消费有所放缓，但可支配收入仍然呈现上涨态势。而汽车作为居民重要消费品之一，也将在我国强大的经济和消费环境中获得巨大红利。

　　根据世界银行在2019年公布的数据，我国千人汽车拥有量仅为173辆，与欧美等国仍有较大差距，甚至不敌巴西、伊朗等国。但考虑到我国能源消耗、人口密度、公路承载力和轨道交通发展等因素与国外差异较大，我国汽车千人保有量或难以达到欧美水平，400- 450辆每千人或是较为合理的饱和峰值。因此，我国汽车消费仍然存在较大的消费空间。

　　随着智能网联技术的快速发展，与各类互联网行业巨头的涌入，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，随着智能物联汽车的数量不断增加，我国智能汽车行业也将迎来发展的黄金期。据数据显示，2016-2021年，国内智能汽车市场呈现出快速发展趋势，2021年受汽车芯片价格上升，需求上涨影响，市场规模达到965亿元，同比增长31.29%。

　　传统主机厂为提升自身产品附加值，把握未来市场，采取自研或合作研发的方式提升车辆的智能驾驶能力。虽然其面对变革的积极性较高，但由于庞大的产品体系、多年来的发展惯性和智能驾驶技术起步较晚等因素，导致其智能辅助驾驶产品 推进节奏相对保守。而造车新势力较传统企业发展节奏更快，具有软件技术研发方面的优势。蔚来、小鹏、理想三家头部企业短期内格局已定，虽然背负着上行压力，但均在智能驾驶领域有所建树，规划布局较传统车企更加具有前瞻性。

　　随着技术和数据等能力的提升以及辅助驾驶功能的量产，乘用车辅助驾驶系统不断成为标配，2020年乘用车辅助驾驶渗透率约32%左右，预计2050年渗透率将达到65%，2020年L1级别占比最高，约20%左右；L2级别车辆占比约12%。同时随着智能驾驶相关上路法规的不断完善，L3级别有条件自动驾驶乘用车有望在2023年开始逐步落地。

　　随着智能汽车趋势发展，由于城市工况、道路设计、天气、行人等在不同时间、不同区域差别较大，因此全场景自动驾驶技术难度远超预期。L3较L2级别的数据处理量呈指数级增长，对于芯片、传感器、软件、电子电气构架等都有着较高要求，任一环节的技术滞后都难以实现自动驾驶的落地，因此更高级别的自动驾驶落地在技术层面也面临较大挑战。

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