红旗轿车发布了一款新概念模型车，目标是两年后达到销量10万台级。
1月8日晚，中国一汽红旗品牌战略发布会在北京人民大会堂举行。中国第一汽车集团有限公司董事长、党委书记徐留平在会上发布新红旗概念模型车，并介绍新红旗品牌战略。
参考观研天下发布《2018-2023年中国汽车自动驾驶行业市场现状分析及投资方向研究报告》
徐留平在会上表示，新红旗未来的量产目标是，2020年达到销量10万台级，2025年达到销量30万台级，2035年达到销量50万台级。据他介绍，新红旗的概念模型车已在红旗上海研发分院制作完成。
伴随着概念模型车图片的展示，可以看到在格栅、贯通式旗标、前大灯、腰身、轮标、汉字“红旗”尾标等方面体现的统一设计语言。同时，会上还公布了全新红旗徽标（辅助标识），采用金色与红色的搭配，形成对开的红旗形状。
该全新红旗徽标未来将呈现于红旗车型的方向盘和轮毂上。车头仍将使用中轴线红旗标，车尾使用毛体“红旗”标。
“新红旗”概念模型车展现了未来新红旗家族的统一设计语言
徐留平介绍，未来，新红旗家族将包括L、S、H、Q四大系列产品，其中L系列为新高尚红旗至尊车，S系列为新高尚红旗轿跑车，H系列为新高尚主流车，Q系列为新高尚商务出行车。“红旗面向客户承诺，终身免费（保修、救援、取送）服务。2025年前，新红旗将推出17款全新车型。”
值得注意的是，在上述四款车型中，L系列已有开放定制。徐留平在会上称，将向全球客户推出100辆专属定制限量版新红旗L5至尊座驾。据了解，目前，带有7国语言的专属定制官网已正式开通，全面接受在线定制申请。
在发布新概念模型车之外，徐留平还发布了目前中国一汽的研发体系和布局。
他表示，为了适应掌控和应用全球最新技术的要求，目前已经构建了“一部四院”研发体系，形成“三国五地”全球研发布局。
其中，长春为其全球研发总部，目前已在当地新组建了造型设计院、新能源研发院和智能网联研发院；在北京，新设了前瞻技术创新分院和体验感知测量研究院；在上海，新设了新能源研发分院；在德国慕尼黑，新设了前瞻设计分院；在美国硅谷，新设了人工智能研发分院。
同时，徐留平透露，目前中国一汽已建立了一支超过5000人的全球化研发团队，全新制定了研发体系和开发、试验流程。同时还投入重金建设世界顶级标准的制造基地。
他表示，建成后的L级新红旗制造工厂，用户可通过手机app查看自己所订车型的生产过程，也可亲自参与设计、选择、确定车型细节；建成后的新红旗H工厂，将成为中国最先进的“智能工厂”和“绿色工厂”。其中，智能化工位将占到全部工位数量的80%以上，单车制造的碳排放达到国际先进水平。
值得注意的是，红旗还将涉足目前新兴的新能源领域和智能领域，并均有明确时间表。
据徐留平介绍，在新能源领域，将以全部电动化作为新红旗的驱动动力。其中，2018年新红旗首款EV纯电动车将上市；2019年，新红旗燃料电池车实现批量实地运行；2020年，新红旗全新FME平台将推出系列电动车，巡航里程将达600公里；2025年，新红旗将推出15款电动车型。
在智能领域，据徐留平介绍，将不断推出更加智能化、高度自动化、完全自动化驾驶的产品。其中，2019年将推出实现L3级自动驾驶的量产车型；2020年推出实现L4级自动驾驶的量产车型；2025年实现L5级自动驾驶。此外，红旗已开发了最新的“智能驾驶舱”技术，将会在今年的北京车展上展出。
此外，红旗还将构建“智能出行生态圈”。现已与长春市、成都市、天津市、常州市等政府推动相关服务，并正在打造新红旗智享出行服务全国平台。
“当前，红旗已经成为中国驻外大使馆专门用车。”徐留平称，红旗已经并正在构建中国第一品牌联盟。并且还正在设计和打造“新红旗绿色智能小镇”。
何谓“新红旗”？徐留平在发布会的一开始便下了定义——新红旗的品牌理念是中国式新高尚精致主义，目标客户是中国式新高尚情怀人士。战略目标是把新红旗打造成为“中国第一、世界著名”的“新高尚品牌”。
汽车自动驾驶行业市场现状分析
1概论
自动驾驶是汽车产业与人工智能、物联网、高性能计算等新一代信息技术深度融合的产物，是当前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向，已成为各国争抢的战略制高点。本文重点介绍自动驾驶涉及的技术、标准，以及国内外测试、部署方面的进展和趋势。
2自动驾驶技术及分类
2.1自动驾驶技术分级
自动驾驶技术分为多个等级，目前国内外产业界采用较多的为美国汽车工程师协会（SAE）和美国高速公路安全管理局（NHTSA）推出的分类标准。按照SAE的标准，自动驾驶汽车视智能化、自动化程度水平分为6个等级：无自动化（L0）、驾驶支援（L1）、部分自动化（L2）、有条件自动化（L3）、高度自动化（L4）和完全自动化（L5）。两种不同分类标准的主要区别在于完全自动驾驶场景下，SAE更加细分了自动驾驶系统作用范围。
2.2自动驾驶技术路线
在自动驾驶技术方面，有两条不同的发展路线：“渐进演化”的路线
也就是在今天的汽车上逐渐新增一些自动驾驶功能，如特斯拉、宝马、奥迪、福特等车企均采用此种方式，这种方式主要利用传感器，通过车车通信（V2V）、车云通信实现路况的分析。
完全“革命性”的路线即从一开始就是彻彻底底的自动驾驶汽车，如谷歌和福特公司正在一些结构化的环境里测试的自动驾驶汽车，这种路线主要依靠车载激光雷达、电脑和控制系统实现自动驾驶。从应用场景来看，第一种方式更加适合在结构化道路上测试；第二种方式除结构化道路外，还可用于军事或特殊领域。
2.3自动驾驶涉及的软硬件
（1）传感器
传感器相当于自动驾驶汽车的眼睛。通过传感器，自动驾驶汽车能够识别道路、其他车辆、行人障碍物和基础交通设施。按照自动驾驶的不同技术路线，传感器可分为激光雷达、传统雷达和摄像头3种。
激光雷达是目前被采用比例最大的设备，Google、百度、Uber等公司的自动驾驶技术目前都依赖于它，这种设备被架在汽车的车顶上，能够用激光脉冲对周围环境进行距离检测，并结合软件绘制3D图，从而为自动驾驶汽车提供足够多的环境信息。激光雷达具有准确快速的识别能力，唯一缺点在于造价高昂（平均价格在8万美元/台）导致量产汽车中难以使用该技术。
传统雷达和摄像头由于激光雷达的高昂价格，走实用性技术路线的车企纷纷转向传统雷达和摄像头作为传感器替代方案，如著名的电动汽车生产企业特斯拉，采用的方案就是雷达和单目摄像头，国际知名厂商为Mobileye等。
其硬件原理与目前车载的ACC自适应巡航系统类似，依靠覆盖汽车周围360°视角的摄像头及前置雷达来识别三维空间信息，从而确保交通工具之间不会互相碰撞。虽然这种传感器方案成本较低、易于量产，但对于摄像头的识别能力具有很高的要求：单目摄像头需要建立并不断维护庞大的样本特征数据库，如果缺乏待识别目标的特征数据，就会导致系统无法识别以及测距，很容易导致事故的发生；而双目摄像头可直接对前方景物进行测距，但难点在于计算量大，需要提高计算单元性能。
（2）高精度地图
自动驾驶技术对于车道、车距、路障等信息的依赖程度更高，需要更加精确的位置信息，是自动驾驶车辆对环境理解的基础。随着自动驾驶技术不断进化升级，为了实现决策的安全性，需要达到厘米级的精确程度。如果说传感器向自动驾驶车辆提供了直观的环境印象，那么高精度地图则可以通过车辆准确定位，将车辆准确地还原在动态变化的立体交通环境中。
（3）V2X
指的是车辆与周围的移动交通控制系统实现交互的技术，X可以是车辆，可以是红绿灯等交通设施，也可以是云端数据库，最终目的都是为了帮助自动驾驶车辆掌握实时驾驶信息和路况信息，结合车辆工程算法做出决策，是自动驾驶车辆迈向无人驾驶阶段的关键。
（4）AI算法
AI算法是支撑自动驾驶技术最关键的部分，目前主流自动驾驶公司都采用了机器学习与人工智能算法来实现。海量的数据是机器学习以及人工智能算法的基础，通过此前提到的传感器、V2X设施和高精度地图信息所获得的数据，以及收集到的驾驶行为、驾驶经验、驾驶规则、案例和周边环境的数据信息，不断优化的算法能够识别并最终规划路线、操纵驾驶。
3国内外发展情况及趋势
从自动驾驶国内外整个发展情况来看，美、德引领自动驾驶产业发展大潮，日本、韩国迅速觉醒，我国呈追赶态势。具体而言，体现出以下几个趋势：
（1）以尽快商用为目标，加快推进路面测试和法规出台
在路面测试方面，美、德、日、韩以及我国均积极推进路测，作为自动驾驶汽车应用的基础。
从国际上来看
各国纷纷将2020年作为重要时间节点，希望届时实现自动驾驶汽车全面部署。美国在州层面积极进行自动驾驶立法，截至2016年底，16个州通过相关法案或行政令，明确测试条件和要求，允许企业在州层面展开路面测试。德国政府2015年已允许在连接慕尼黑和柏林的A9高速公路上开展自动驾驶汽车测试项目，交通运输部门于2017年3月向柏林的Diginet-PS自动驾驶试点项目发放补贴，用于开发处理系统并提供自动驾驶的实时交通信息。日本Nissan公司已经在东京、硅谷和伦敦测试了旗下的自动驾驶汽车LEAF，希望尽快积累安全测试记录。韩国目前已颁发13张自动驾驶测试许可，计划于2020年前商业化3级自动驾驶汽车。
从我国来看
工业和信息化部2016年在上海开展上海智能网联汽车试点示范；在浙江、北京—河北、重庆、吉林、湖北等地开展“基于宽带移动互联网的智能汽车、智慧交通应用示范”，推进自动驾驶测试工作。北京已出台智能汽车与智慧交通应用示范5年行动计划，将在2020年底完成北京开发区范围内所有主干道路智慧路网改造，分阶段部署1000辆全自动驾驶汽车的应用示范。
江苏于2016年11月与工业和信息化部、公安部签订三方合作协议，共建国家智能交通综合测试基地。
（2）以网联汽车为方向，推动系统研发和通信标准统一
从目前产业趋势来看
多数企业采取了网联汽车（ConnectedCars）的发展路径，加快芯片处理能力、自动驾驶认知系统研发，推动统一车辆通信标准的出台。
从研发方面来看
德国博世集团和NVIDIA正在合作开发一个人工智能自动驾驶系统，NVIDIA提供深度学习软件和硬件，BoschAI将基于NVIDIADrivePX技术以及该公司即将推出的超级芯片Xavier，届时可提供第4级自动驾驶技术。IBM宣布其科学家获得了一项机器学习系统的专利，可以在潜在的紧急情况下动态地改变人类驾驶员和车辆控制处理器之间的自主车辆控制权，从而预防事故的发生。
从车辆通信标准方面来看
LTE-V、5G等通信技术将成为自动驾驶车辆通信标准的关键，为自动驾驶提供高速率、低时延的网络支撑。一方面，国内外协同推进LTE-V2X成为3GPP4.5G重要发展方向。大唐、华为、中国移动、中国信息通信研究院等合力推动，在V2V、V2I的标准化工作方面取得了积极进展；另一方面，LTE-V2X技术随着自动驾驶需求的发展正逐步向5GV2X演进。5G、V2X专用通信可将感知范围扩展到车载传感器工作边界以外的范围，实现安全高带宽业务应用和自动驾驶，完成汽车从代步工具向信息平台、娱乐平台的转化，有助于进一步丰富业务情景。当前，5G汽车协会（5GAA）和欧洲汽车与电信联盟（EATA）签署了谅解备忘录，将共同推进C-V2X产业，使用基于蜂窝的通信技术的标准化、频谱和预部署项目。中国移动与北汽、通用、奥迪等合作推动5G联合创新，华为则与宝马、奥迪等合作推动基于5G的服务开发。此外，工业和信息化部组织起草的智能网联汽车标准体系方案即将对外发布，车联网标准体系也在逐步完善，对于智能网联汽车发展至关重要。
（3）以创新业态为引领，互联网企业成为重要驱动力量
互联网企业天生具有业务创新和发展的基因，目前也纷纷涉足自动驾驶行业，成为了行业重要的驱动力量。美国方面，谷歌公司2009年已开始无人驾驶企业研发，2015年12月—2016年12月在加州道路上共行驶记录635868英里，不仅是加州测试里程最多的企业，也是系统停用率最低的企业。
美国第一大网约车服务商Uber已在匹兹堡、坦佩、旧金山和加州获准进行无人驾驶路测，第二大网约车服务商Lyft也于2016年9月公布自动驾驶汽车三阶段发展计划，目前也已在匹兹堡开展测试。苹果公司也于2017年4月刚刚获得加州测试许可证。
韩国方面，刚刚批准韩国互联网公司Naver在公路上测试自动驾驶汽车，成为第13家获得许可的自动驾驶汽车研发企业，计划于2020年前商业化3级自动驾驶汽车。
从我国来看，百度公司也于2016年9月获得了在美国加州的测试许可，11月在浙江乌镇开展普通开放道路的无人车试运营。其总裁兼首席运营官陆奇更是于2017年4月19日发布了“Apollo”计划，计划将公司掌握的自动驾驶技术向业界开放，将开放环境感知、路径规划、车辆控制、车载操作系统等功能的代码或能力，并且提供完整的开发测试工具，目的是进一步降低无人车的研发门槛，促进技术的快速普及。腾讯于2016年下半年成立自动驾驶实验室，依托360°环视、高精度地图、点云信息处理以及融合定位等方面技术积累，聚焦自动驾驶核心技术研发。阿里、乐视等也纷纷与上汽等车企合作开发互联网汽车。
（4）以企业并购为突破，初创企业和领军企业成为标的
自动驾驶发展较快的企业所并购的主要对象为掌握自动驾驶关键技术的领军企业或初创企业。
2016年7月，通用公司以超过10亿美元价格收购了硅谷创业公司CruiseAutomation，后者研发的RP-1高速公路自动驾驶系统具备高度自动化驾驶应用潜力。
2017年3月，英特尔以153亿美元收购以色列科技企业Mobileye，后者致力于研发与自动驾驶有关的软硬件系统，是特斯拉、宝马等公司驾驶辅助系统的主要摄像头供应商，掌握一系列图像识别方面的专利。
优步公司2015年收购了提供位置API的创业公司deCarta，还从微软Bing部门获取了精通图像和数据收集的员工。
2017年4月，百度宣布全资收购一家专注于机器视觉软硬件解决方案的美国科技公司xPerception，该公司对面向机器人、AR/VR、智能导盲等行业客户提供以立体惯性相机为核心的机器视觉软硬件产品，可实现智能硬件在陌生环境中对自身的定位、对空间三维结构的计算和路径规划。据业界分析，百度此举可能为了加强视觉感知领域的软硬件能力。
总的来看，收购领军企业或具有潜力的初创企业，可迅速加快自身自动驾驶技术的积累，形成竞争优势。
1月8日晚，中国一汽红旗品牌战略发布会在北京人民大会堂举行。中国第一汽车集团有限公司董事长、党委书记徐留平在会上发布新红旗概念模型车，并介绍新红旗品牌战略。
参考观研天下发布《2018-2023年中国汽车自动驾驶行业市场现状分析及投资方向研究报告》
徐留平在会上表示，新红旗未来的量产目标是，2020年达到销量10万台级，2025年达到销量30万台级，2035年达到销量50万台级。据他介绍，新红旗的概念模型车已在红旗上海研发分院制作完成。
伴随着概念模型车图片的展示，可以看到在格栅、贯通式旗标、前大灯、腰身、轮标、汉字“红旗”尾标等方面体现的统一设计语言。同时，会上还公布了全新红旗徽标（辅助标识），采用金色与红色的搭配，形成对开的红旗形状。
该全新红旗徽标未来将呈现于红旗车型的方向盘和轮毂上。车头仍将使用中轴线红旗标，车尾使用毛体“红旗”标。
“新红旗”概念模型车展现了未来新红旗家族的统一设计语言
徐留平介绍，未来，新红旗家族将包括L、S、H、Q四大系列产品，其中L系列为新高尚红旗至尊车，S系列为新高尚红旗轿跑车，H系列为新高尚主流车，Q系列为新高尚商务出行车。“红旗面向客户承诺，终身免费（保修、救援、取送）服务。2025年前，新红旗将推出17款全新车型。”
值得注意的是，在上述四款车型中，L系列已有开放定制。徐留平在会上称，将向全球客户推出100辆专属定制限量版新红旗L5至尊座驾。据了解，目前，带有7国语言的专属定制官网已正式开通，全面接受在线定制申请。
在发布新概念模型车之外，徐留平还发布了目前中国一汽的研发体系和布局。
他表示，为了适应掌控和应用全球最新技术的要求，目前已经构建了“一部四院”研发体系，形成“三国五地”全球研发布局。
其中，长春为其全球研发总部，目前已在当地新组建了造型设计院、新能源研发院和智能网联研发院；在北京，新设了前瞻技术创新分院和体验感知测量研究院；在上海，新设了新能源研发分院；在德国慕尼黑，新设了前瞻设计分院；在美国硅谷，新设了人工智能研发分院。
同时，徐留平透露，目前中国一汽已建立了一支超过5000人的全球化研发团队，全新制定了研发体系和开发、试验流程。同时还投入重金建设世界顶级标准的制造基地。
他表示，建成后的L级新红旗制造工厂，用户可通过手机app查看自己所订车型的生产过程，也可亲自参与设计、选择、确定车型细节；建成后的新红旗H工厂，将成为中国最先进的“智能工厂”和“绿色工厂”。其中，智能化工位将占到全部工位数量的80%以上，单车制造的碳排放达到国际先进水平。
值得注意的是，红旗还将涉足目前新兴的新能源领域和智能领域，并均有明确时间表。
据徐留平介绍，在新能源领域，将以全部电动化作为新红旗的驱动动力。其中，2018年新红旗首款EV纯电动车将上市；2019年，新红旗燃料电池车实现批量实地运行；2020年，新红旗全新FME平台将推出系列电动车，巡航里程将达600公里；2025年，新红旗将推出15款电动车型。
在智能领域，据徐留平介绍，将不断推出更加智能化、高度自动化、完全自动化驾驶的产品。其中，2019年将推出实现L3级自动驾驶的量产车型；2020年推出实现L4级自动驾驶的量产车型；2025年实现L5级自动驾驶。此外，红旗已开发了最新的“智能驾驶舱”技术，将会在今年的北京车展上展出。
此外，红旗还将构建“智能出行生态圈”。现已与长春市、成都市、天津市、常州市等政府推动相关服务，并正在打造新红旗智享出行服务全国平台。
“当前，红旗已经成为中国驻外大使馆专门用车。”徐留平称，红旗已经并正在构建中国第一品牌联盟。并且还正在设计和打造“新红旗绿色智能小镇”。
何谓“新红旗”？徐留平在发布会的一开始便下了定义——新红旗的品牌理念是中国式新高尚精致主义，目标客户是中国式新高尚情怀人士。战略目标是把新红旗打造成为“中国第一、世界著名”的“新高尚品牌”。
汽车自动驾驶行业市场现状分析
1概论
自动驾驶是汽车产业与人工智能、物联网、高性能计算等新一代信息技术深度融合的产物，是当前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向，已成为各国争抢的战略制高点。本文重点介绍自动驾驶涉及的技术、标准，以及国内外测试、部署方面的进展和趋势。
2自动驾驶技术及分类
2.1自动驾驶技术分级
自动驾驶技术分为多个等级，目前国内外产业界采用较多的为美国汽车工程师协会（SAE）和美国高速公路安全管理局（NHTSA）推出的分类标准。按照SAE的标准，自动驾驶汽车视智能化、自动化程度水平分为6个等级：无自动化（L0）、驾驶支援（L1）、部分自动化（L2）、有条件自动化（L3）、高度自动化（L4）和完全自动化（L5）。两种不同分类标准的主要区别在于完全自动驾驶场景下，SAE更加细分了自动驾驶系统作用范围。
2.2自动驾驶技术路线
在自动驾驶技术方面，有两条不同的发展路线：“渐进演化”的路线
也就是在今天的汽车上逐渐新增一些自动驾驶功能，如特斯拉、宝马、奥迪、福特等车企均采用此种方式，这种方式主要利用传感器，通过车车通信（V2V）、车云通信实现路况的分析。
完全“革命性”的路线即从一开始就是彻彻底底的自动驾驶汽车，如谷歌和福特公司正在一些结构化的环境里测试的自动驾驶汽车，这种路线主要依靠车载激光雷达、电脑和控制系统实现自动驾驶。从应用场景来看，第一种方式更加适合在结构化道路上测试；第二种方式除结构化道路外，还可用于军事或特殊领域。
2.3自动驾驶涉及的软硬件
（1）传感器
传感器相当于自动驾驶汽车的眼睛。通过传感器，自动驾驶汽车能够识别道路、其他车辆、行人障碍物和基础交通设施。按照自动驾驶的不同技术路线，传感器可分为激光雷达、传统雷达和摄像头3种。
激光雷达是目前被采用比例最大的设备，Google、百度、Uber等公司的自动驾驶技术目前都依赖于它，这种设备被架在汽车的车顶上，能够用激光脉冲对周围环境进行距离检测，并结合软件绘制3D图，从而为自动驾驶汽车提供足够多的环境信息。激光雷达具有准确快速的识别能力，唯一缺点在于造价高昂（平均价格在8万美元/台）导致量产汽车中难以使用该技术。
传统雷达和摄像头由于激光雷达的高昂价格，走实用性技术路线的车企纷纷转向传统雷达和摄像头作为传感器替代方案，如著名的电动汽车生产企业特斯拉，采用的方案就是雷达和单目摄像头，国际知名厂商为Mobileye等。
其硬件原理与目前车载的ACC自适应巡航系统类似，依靠覆盖汽车周围360°视角的摄像头及前置雷达来识别三维空间信息，从而确保交通工具之间不会互相碰撞。虽然这种传感器方案成本较低、易于量产，但对于摄像头的识别能力具有很高的要求：单目摄像头需要建立并不断维护庞大的样本特征数据库，如果缺乏待识别目标的特征数据，就会导致系统无法识别以及测距，很容易导致事故的发生；而双目摄像头可直接对前方景物进行测距，但难点在于计算量大，需要提高计算单元性能。
（2）高精度地图
自动驾驶技术对于车道、车距、路障等信息的依赖程度更高，需要更加精确的位置信息，是自动驾驶车辆对环境理解的基础。随着自动驾驶技术不断进化升级，为了实现决策的安全性，需要达到厘米级的精确程度。如果说传感器向自动驾驶车辆提供了直观的环境印象，那么高精度地图则可以通过车辆准确定位，将车辆准确地还原在动态变化的立体交通环境中。
（3）V2X
指的是车辆与周围的移动交通控制系统实现交互的技术，X可以是车辆，可以是红绿灯等交通设施，也可以是云端数据库，最终目的都是为了帮助自动驾驶车辆掌握实时驾驶信息和路况信息，结合车辆工程算法做出决策，是自动驾驶车辆迈向无人驾驶阶段的关键。
（4）AI算法
AI算法是支撑自动驾驶技术最关键的部分，目前主流自动驾驶公司都采用了机器学习与人工智能算法来实现。海量的数据是机器学习以及人工智能算法的基础，通过此前提到的传感器、V2X设施和高精度地图信息所获得的数据，以及收集到的驾驶行为、驾驶经验、驾驶规则、案例和周边环境的数据信息，不断优化的算法能够识别并最终规划路线、操纵驾驶。
3国内外发展情况及趋势
从自动驾驶国内外整个发展情况来看，美、德引领自动驾驶产业发展大潮，日本、韩国迅速觉醒，我国呈追赶态势。具体而言，体现出以下几个趋势：
（1）以尽快商用为目标，加快推进路面测试和法规出台
在路面测试方面，美、德、日、韩以及我国均积极推进路测，作为自动驾驶汽车应用的基础。
从国际上来看
各国纷纷将2020年作为重要时间节点，希望届时实现自动驾驶汽车全面部署。美国在州层面积极进行自动驾驶立法，截至2016年底，16个州通过相关法案或行政令，明确测试条件和要求，允许企业在州层面展开路面测试。德国政府2015年已允许在连接慕尼黑和柏林的A9高速公路上开展自动驾驶汽车测试项目，交通运输部门于2017年3月向柏林的Diginet-PS自动驾驶试点项目发放补贴，用于开发处理系统并提供自动驾驶的实时交通信息。日本Nissan公司已经在东京、硅谷和伦敦测试了旗下的自动驾驶汽车LEAF，希望尽快积累安全测试记录。韩国目前已颁发13张自动驾驶测试许可，计划于2020年前商业化3级自动驾驶汽车。
从我国来看
工业和信息化部2016年在上海开展上海智能网联汽车试点示范；在浙江、北京—河北、重庆、吉林、湖北等地开展“基于宽带移动互联网的智能汽车、智慧交通应用示范”，推进自动驾驶测试工作。北京已出台智能汽车与智慧交通应用示范5年行动计划，将在2020年底完成北京开发区范围内所有主干道路智慧路网改造，分阶段部署1000辆全自动驾驶汽车的应用示范。
江苏于2016年11月与工业和信息化部、公安部签订三方合作协议，共建国家智能交通综合测试基地。
（2）以网联汽车为方向，推动系统研发和通信标准统一
从目前产业趋势来看
多数企业采取了网联汽车（ConnectedCars）的发展路径，加快芯片处理能力、自动驾驶认知系统研发，推动统一车辆通信标准的出台。
从研发方面来看
德国博世集团和NVIDIA正在合作开发一个人工智能自动驾驶系统，NVIDIA提供深度学习软件和硬件，BoschAI将基于NVIDIADrivePX技术以及该公司即将推出的超级芯片Xavier，届时可提供第4级自动驾驶技术。IBM宣布其科学家获得了一项机器学习系统的专利，可以在潜在的紧急情况下动态地改变人类驾驶员和车辆控制处理器之间的自主车辆控制权，从而预防事故的发生。
从车辆通信标准方面来看
LTE-V、5G等通信技术将成为自动驾驶车辆通信标准的关键，为自动驾驶提供高速率、低时延的网络支撑。一方面，国内外协同推进LTE-V2X成为3GPP4.5G重要发展方向。大唐、华为、中国移动、中国信息通信研究院等合力推动，在V2V、V2I的标准化工作方面取得了积极进展；另一方面，LTE-V2X技术随着自动驾驶需求的发展正逐步向5GV2X演进。5G、V2X专用通信可将感知范围扩展到车载传感器工作边界以外的范围，实现安全高带宽业务应用和自动驾驶，完成汽车从代步工具向信息平台、娱乐平台的转化，有助于进一步丰富业务情景。当前，5G汽车协会（5GAA）和欧洲汽车与电信联盟（EATA）签署了谅解备忘录，将共同推进C-V2X产业，使用基于蜂窝的通信技术的标准化、频谱和预部署项目。中国移动与北汽、通用、奥迪等合作推动5G联合创新，华为则与宝马、奥迪等合作推动基于5G的服务开发。此外，工业和信息化部组织起草的智能网联汽车标准体系方案即将对外发布，车联网标准体系也在逐步完善，对于智能网联汽车发展至关重要。
（3）以创新业态为引领，互联网企业成为重要驱动力量
互联网企业天生具有业务创新和发展的基因，目前也纷纷涉足自动驾驶行业，成为了行业重要的驱动力量。美国方面，谷歌公司2009年已开始无人驾驶企业研发，2015年12月—2016年12月在加州道路上共行驶记录635868英里，不仅是加州测试里程最多的企业，也是系统停用率最低的企业。
美国第一大网约车服务商Uber已在匹兹堡、坦佩、旧金山和加州获准进行无人驾驶路测，第二大网约车服务商Lyft也于2016年9月公布自动驾驶汽车三阶段发展计划，目前也已在匹兹堡开展测试。苹果公司也于2017年4月刚刚获得加州测试许可证。
韩国方面，刚刚批准韩国互联网公司Naver在公路上测试自动驾驶汽车，成为第13家获得许可的自动驾驶汽车研发企业，计划于2020年前商业化3级自动驾驶汽车。
从我国来看，百度公司也于2016年9月获得了在美国加州的测试许可，11月在浙江乌镇开展普通开放道路的无人车试运营。其总裁兼首席运营官陆奇更是于2017年4月19日发布了“Apollo”计划，计划将公司掌握的自动驾驶技术向业界开放，将开放环境感知、路径规划、车辆控制、车载操作系统等功能的代码或能力，并且提供完整的开发测试工具，目的是进一步降低无人车的研发门槛，促进技术的快速普及。腾讯于2016年下半年成立自动驾驶实验室，依托360°环视、高精度地图、点云信息处理以及融合定位等方面技术积累，聚焦自动驾驶核心技术研发。阿里、乐视等也纷纷与上汽等车企合作开发互联网汽车。
（4）以企业并购为突破，初创企业和领军企业成为标的
自动驾驶发展较快的企业所并购的主要对象为掌握自动驾驶关键技术的领军企业或初创企业。
2016年7月，通用公司以超过10亿美元价格收购了硅谷创业公司CruiseAutomation，后者研发的RP-1高速公路自动驾驶系统具备高度自动化驾驶应用潜力。
2017年3月，英特尔以153亿美元收购以色列科技企业Mobileye，后者致力于研发与自动驾驶有关的软硬件系统，是特斯拉、宝马等公司驾驶辅助系统的主要摄像头供应商，掌握一系列图像识别方面的专利。
优步公司2015年收购了提供位置API的创业公司deCarta，还从微软Bing部门获取了精通图像和数据收集的员工。
2017年4月，百度宣布全资收购一家专注于机器视觉软硬件解决方案的美国科技公司xPerception，该公司对面向机器人、AR/VR、智能导盲等行业客户提供以立体惯性相机为核心的机器视觉软硬件产品，可实现智能硬件在陌生环境中对自身的定位、对空间三维结构的计算和路径规划。据业界分析，百度此举可能为了加强视觉感知领域的软硬件能力。
总的来看，收购领军企业或具有潜力的初创企业，可迅速加快自身自动驾驶技术的积累，形成竞争优势。
资料来源：国家统计局，观研天下整理，转载请注明出处（GSL）
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