The Future of Driverless Cars
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來源：Arbei 工業互聯網城市
作為未來汽車工業的發展方向，中國智能駕駛產業市場規模預計到2020年將達到1214億人民幣，前景可期。
智能駕駛汽車，是自動化載具的一種，具有傳統汽車的運輸能力。作為自動化載具，智慧駕駛汽車能夠部分或全面，代替駕駛員感測其環境，及進行駕駛行為。
智慧駕駛汽車目前商用化程度較低，較高智慧駕駛級別的無人駕駛汽車，均為原型機及展示系統。作為未來汽車工業的發展方向，中國智慧駕駛產業市場規模預計到2020年將達到1214億人民幣，前景可期。
智慧駕駛技術分級
智慧駕駛分為四個等級，從低到高分別是初級輔助駕駛、高級輔助駕駛、自動駕駛和無人駕駛。
智慧汽車是一種汽車的類別，類似智慧手機，擁有開放式的操作系統和總線接口。智慧汽車能夠方便地，對汽車軟硬體進行改造或升級，以獲得更多功能。
智慧汽車的出現是智慧駕駛技術發展過程中，發生質變的關鍵點，智慧汽車的普及，將在未來形成新的商業模式，車載攝影機、車載雷達、車載夜視儀等部分核心硬體，將預裝在智慧汽車中，智慧汽車的出現，將逐步形成完整的軟硬體生態系統，處於上游的智慧駕駛硬體供應商，將有機會直接面對終端消費者。
全球及中國智慧駕駛市場現狀
產業發展關鍵因素：汽車工業技術和政策。
產業政策
對岸中國國務院印發的《中國製造2025》將無人駕駛汽車作為汽車產業未來轉型升級的重要方向之一，「十三五」規劃提出要積極發展智能汽車的目標。
今年3月聯合國發佈《國際道路交通公約》修正案，允許汽車在特定時間內進行自動駕駛。
汽車工業發展
各國政府對智慧駕駛技術研發的資金投入逐漸增大，智慧汽車、無人駕駛汽車等概念和產業的發展，使得智慧駕駛也受到投資機構和網路巨頭的廣泛關注。
在全球範圍內，政府和用戶逐漸認識到，智慧駕駛尤其是無人駕駛，能有效改善交通和減少交通事故，使得政府和普通用戶對智慧駕駛的認可度持續提升。
最為關鍵的是，智慧駕駛技術的改進。之前的傳統廠商以輔助駕駛技術為核心，逐步試驗並裝備高級輔助駕駛系統，從而向自動駕駛過渡，目前已有多家廠商正在研發無人駕駛技術。典型的廠商如賓士、奧迪、福斯、BMW均推出無人駕駛的概念車。
相比於傳統廠商，讓人驚喜的是網路企業的無人駕駛項目。許多網路巨頭跳過傳統製造路線，直接從智慧駕駛的最高級別無人駕駛切入，人工智慧、高精度地圖等科技技術，是網路巨頭發展無人駕駛技術的重要技術。
谷歌一直都在研究無人駕駛，網路新貴Uber的無人駕駛已經進入測試階段。
智慧駕駛汽車的普及與量產遇到瓶頸
儘管智慧駕駛受到傳統車企和網路巨頭的重點關注，眾多資本也注入到這一領域。同時，通過智慧駕駛技術有助於改善交通、減少交通事故，但這一領域依然面臨著一些障礙。
智慧駕駛技術的障礙
當前智慧駕駛面臨駭客入侵、車輛間的通訊系統、司機切換問題、極端天氣下的可靠性、電子地圖的更新、行為感知能力以及需要為智慧駕駛，進行一些道路基礎設施的重建等障礙。
機器人倫理
智慧駕駛汽車被迫在事故中，對可能的傷害做出選擇，一直是人們關注的道德問題。因此美國、英國也針對這一問題頒布了相關法律規定。
破壞性創新
智慧駕駛汽車若真的被大規模地採用，原本的交通制度等將可能不再可用，而這個過渡過程亦充滿不確定性。
政策缺失
現在各地政府針對智慧駕駛的相關法規，仍存在相當缺失。
頂層設計推動產業發展
各國政府相繼對產業進行頂層設計，推進智慧駕駛技術的發展，日本、美國或將率先實現智慧駕駛技術規模輸出。
未來三年是搶佔市場的關鍵時期
日前全球駕駛市場正處於探索期階段，傳統車企、網路巨頭、投資機構等多領域企業加入，不斷燒熱了智能駕駛的藍海，目前智慧駕駛研究競賽，處於白熱化階段，率先推出相應產品的企業，將在領域中存有一席之地。
Analysys易觀預測，到2019年全球智慧汽車市場將迎來洗牌階段，缺乏競爭力的企業將被淘汰，而到2021年少數產品成熟的企業將主導市場，智能駕駛技術也將逐漸得到普及。
智慧駕駛案例分析
從軟硬體到商業應用，產業鏈已初具規模
案例1：谷歌Driveless Car
Google通過頂部雷射雷達來繪製周圍環境，通過雷射反射波來測量距離。智慧駕駛過程中，車載雷達、位置傳感器等可測量出車輛在三個方向上的加速度、角速度等數據，然後再結合GPS計算出車輛的位置，所有數據經過處理，由系統作出行駛判斷。
谷歌的智慧駕駛方案已經成熟，開始在商業方面進行積極展望。在製造方面，今年無人駕駛項目大量招聘人才，正著手提升研發生產無人駕駛汽車整車的能力。
在應用開發領域，谷歌正探索無人駕駛汽車在公共交通領域、物流貨運領域、汽車租賃等領域的應用，這些領域的成本承受能力更強，因此可率先實現無人駕駛技術的應用。
案例2：特斯拉電動汽車
特斯拉以電動車為核心突破口，找到了傳統汽車廠商差異化發展策略，在特斯拉成立初期，以具有環保意識的高收入人群，作為他們的客戶，通過這些收益來研發並製造，價格適中、中等批量的汽車，最終實現為大眾階層打造低價、大批量的汽車。
自成立發來，特斯拉得到快速發展。2016年推出入門級電動車Model 3，24小時之內就接到超過13.5萬輛的訂單。
特斯拉以成熟的硬件體和機器學習，打造智慧駕駛商業化車型。
特斯拉採用了攝影機作為無人駕駛汽車的眼睛，通過軟體處理攝影機提取的資訊，以此來計算距離，辨識路標，以及探測人行橫道。同時汽車配備了12個遠距離360度，無死角的超音波傳感器和雷達系統，以幫助半自動化駕駛系統。
數萬輛特斯拉汽車會將道路上，蒐集的各種路況數據，即時輸送回特斯拉的中央數據庫裡，其應用軟體根據這些資訊反回饋，不斷改善提升算法的性能和駕駛體驗，在用戶數量持續增長的背景下，可以預見特斯拉輔助駕駛的智慧程度，將會有顯著提升。
案例3：北科天繪
北科天繪是對岸中國領先的智能駕駛關鍵零部件製造商，致力於製造國際一流水準的雷射雷達，是中國唯一具備全系列測量型雷射雷達研發能力的高新技術企業，是中國唯一同時具備測繪、導航兩大類產品的雷射雷達生產企業。
北科天繪是雷射雷達行業首家推出導航型LiDAR，自2014年啓動LiDAR技術和產品研發，2016年推出第一款16線360度高端導航LiDAR：R-Fans。
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