关注| 走进新基建（十一）无人驾驶
时间：2020-04-22
国家工业信息安全发展研究中心 数据资源所
撰稿人：鲁萍、冯开瑞
审稿：陈正坤、范增杰、张洁雪
引言：无人驾驶技术是汽车产业变革的核心，随着国内政策体系的逐步完善和新基建的蓬勃展开，人工智能、5G、工业互联网、数据中心赋能下的自动驾驶技术，将为未来的汽车发展揭开新篇章。
一、什么是无人驾驶？
无人驾驶是接受目的地指令后，通过传感系统自动感知道路环境,自动识别路面安全信息,自动规划行车路线安全到达目的地的自动驾驶技术。3月9日，工业和信息化部发布《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准报批稿，明确我国汽车自动驾驶由低到高可分为0-5级：应急辅助、部分驾驶辅助、组合驾驶辅助、有条件自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶。其中，高度自动驾驶（4级）和完全自动驾驶(5级)由车辆完成所有的驾驶操作，无需驾驶员参与，属于无人驾驶范畴。
《汽车驾驶自动化分级》是我国智能网联汽车标准体系的基础类标准之一，将为我国后续自动驾驶相关法律、法规、强制性标准的出台提供支撑，助力无人驾驶行业发展。
二、无人驾驶的技术支持
无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、精准定位、决策与规划、控制与执行、高精地图与车联网V2X、无人驾驶汽车测试与验证技术。
环境感知技术：汽车利用摄像机、激光雷达等传感器套件对车身周围的动态和静态对象进行3D重构。
精准定位技术：借助各类导航系统、定位技术，汽车能够知道自身所在物理位置。
决策与规划技术：给定起始点和终点，自动驾驶汽车结合环境感知和导航定位子系统的相关信息，通过行为决策与路径规划系统进行信息处理，明确车辆行驶的最优路径和合理选择。
控制与执行系统：车辆控制平台是无人车的核心部件，集成车辆的各种控制系统。通常认为车辆控制系统可以分为纵向控制（采用油门和制动综合控制的方法实现对预定车速的跟踪）和横向控制（包括对驾驶员行为的模拟和车辆动力学的分析）两个环节。
高精地图与车联网V2X：基于车联网（V2X系统）的实时高精地图，能够帮助车辆感知、预测路面复杂信息，更好地规避潜在风险。
无人驾驶汽车测试与验证技术：基于场景生成大量道路测试数据，用于训练和改进无人驾驶相关算法，测试并验证无人驾驶车辆能否做出安全的自动操纵行为。
三、无人驾驶技术应用场景
现阶段，国内无人驾驶技术的应用主要集中于物流、共享出行、公共交通、环卫、港口码头等领域。
1、物流行业
无人驾驶技术的应用，将加快装卸、运输物流工作的无人化和机器化，有效提高运输效率、降低物流成本、增强安全性。
2、共享出行
无人驾驶技术能够有效解决共享出行“找车难”、“停车难”等问题，实现“车找人”、“车找位”、“一键叫车”、“一键泊车”的功能。
3、公共交通
无人驾驶公交车能根据道路状况应对各类突发状况，实现自动减速避让、自动紧急停车、障碍物绕行变道、自动按站停靠等功能。
4、环卫
无人驾驶清洁车通过自主识别环境，能够自动规划行进路线并自动清洁，实现全自动、全工况、精细化、高效率的清洁作业。
5、港口码头
借助无人驾驶技术，港口码头能够实现集装箱运输的自动化，既有效节约人工成本，又能解决行驶路线不精准、转弯造成视线盲区、司机疲劳驾驶等人工驾驶问题，同时进一步增强安全性。
四、无人驾驶的发展现状与趋势
根据国际自动工程协会（SAE）提出的汽车自动驾驶技术分级标准，自动驾驶由低到高可分为L0-L5六个等级（基本对应《汽车驾驶自动化分级》报批稿的0-5级）。目前，全球范围内实现商业量产的自动驾驶系统，以L1和L2为主，L3及以上级别已有部分开始商业试运营，但是仅仅在极小范围内进行。对于国内自主品牌来说，百度研发的L4自动驾驶无人车“阿波龙”在全球率先实现量产，北汽、比亚迪和蔚来等车企将直接跳过L3级，开始研发L4和更高级别的自动驾驶技术；而Tier1（一级供应商，给设备厂商供货）和Tier2（二级供应商，给一级供应商供货），目前正专注于L3级别以下的ADAS（高级驾驶辅助系统）相关量产落地，对于L3及以上级别的自动驾驶技术则处于前瞻研发阶段。
目前，我国无人驾驶汽车领域的智能程度相对较低，大部分为低级别的自动驾驶。随着国内政策体系的逐步完善和新基建的快速铺开，国内无人驾驶发展前景一片光明。首先，基于国内庞大的汽车和科技消费需求，中国有望成为最大的无人驾驶市场；其次，政策体系的逐步完善将加快无人驾驶商业化步伐，无人矿区等低速/限定场景应用有望率先爆发；最后，国内5G、人工智能、工业互联网、数据中心等技术的高速发展，将为无人驾驶注入新的活力。