新一代智慧交通发展现状与趋势展望

课题指导:课题副指导:理课题组长:课题组成员:I (—)新—代智慧交通的主要内涵 (二)新—代智慧交通的产业链 3(三)发展新—代智慧交通的重要意义 4 (—)总体情况 (二)主要国家或地区发展情况 (—)市场规模 22(二)政策支持 23(三)试点实践 29 35(五)基础设施 43(六)结论 44 46(—)推动参与主体多元化发展 46(二)面向电动化、智能化、网联化发展 46(三)软硬件解帮实现“软件定义汽车” 47 (五)人工智能赋能自动驾驶 II(六)商业模式多元化探索发展 52(—)顶层法律制度尚不完善 (二)政策制度设计还需突破创新 (三)商业模式尚未形成闭环 58(五)测试路网的开放程度不够 (六)缺乏清晰统—的规则标准 (七)—些自动驾驶业态面临不少发展制约 61(八)兼顾安全与利用的数据流通体系尚未形成 62 64(—)支持企业大力开展智能网联技术创新 64(二)完善智能网联建设的组织领导机制 65(三)推动相关法律法规修订 (五)探索智慧交通数据的有效应用 (六)加强智能网联交通国际合作 (七)加强对智能网联交通的宣传引导 71 1жȽӶѾᱥжԙᲰឝӚ䙐(—)新—代智慧交通的主要内涵等领域有关技术加速融合，电动化、智能化、网联化成为汽车产业的发展潮流和趋势。汽车汇聚新能源、新材料和互联网、物联网、大数据、人工智能等多种变革性技术，正在从单纯的交通工具向移动智能终端、储能单元和数字空间转变。随着自动驾驶、车路协同等技术的进步，汽车等交通方式越来越向智能化方逐渐从研发阶段走向测试应用阶段，并将进—步进入商业化应用阶段。本研究所指新—代智慧交通，主要聚焦于智能网联汽车领域。——智能化。智能化汽车是指运用大数据、人工智能等新技术，从传统的交通工具逐步转型成为智能移动空间和应用终端的新—代汽车。从技术层面看，汽车正由人工操控的机械产品逐步向电子信息系统控制的智能产品转变。从产业层看，汽车将由单纯的交通运输工具逐渐转变为智能移动空间和应用终端，成为多种经济新业态、新模式的重要载体。智能化汽车包括智慧座舱、智能导航、自动是自动驾驶。汽车自动驾驶技术可划分为LO至L5共六个级别:L1至L2为驾现自动驾驶，不需要人类驾驶员干预；L5是完全自动驾驶。从目前行业发展趋势看，辅助驾驶和自动驾驶技术从L2级循序渐进、不断选代，向L3、L4级不2图1-1自动驾驶分级示意图资料来源:美国汽车工业协会SAE图1-2自动驾驶人类驾驶员与自动驾驶系统功能分级示意图资料来源:美国汽车工业协会SAE——网联化。网联化汽车是指通过搭载先进的车载传感器、控制器、执行器3等装置，融合现代通信与网络、物联网、云计算等技术，实现车与“X”(车、路、人、云)的信息智能化交换共享、具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能的新一代汽车。网联化汽车的核心是将车辆、路侧设施等都作为数据终端，能化应用提供重要的数据支撑。图1-3网联化汽车体系结构示意图资料来源:国家智能网联汽车创新中心(二)新一代智慧交通的产业链新一代智慧交通的产业链包含汽车制造、自动驾驶、车路协同、数据服务等各相关领域，产业链条较长，参与方众多。——上游关键技术。包含车端、路端、网端三个层次，表现为“聪明的车”“智慧的路”和“灵活的网”。具体来看，车端涉及汽车执行与控制系统、终端与芯片、车载软件与算法、环境感知系统等，是实现自动驾驶技术的核心要素；4路端涉及新型智慧交通系统、新能源与充电设施及新型交通基础设施系统等，是实现车路协同的重要支撑；网端涉及高精度定位和地图、通信网络及应用软件与信息服务等，是实现车路协同技术的重要保障。——中游制造集成。包含智能制造、交通企业、零部件商、整车厂商、系统集成商及信息安全供应商等。——下游服务应用。包含港口、矿区、干线物流、无人配送、无人环卫、Robotaxi、Robobus等诸多应用场景。图1-4新一代智慧交通全产业链资料来源:课题组制图(三)发展新一代智慧交通的重要意义发展新一代智慧交通是促进高质量可持续发展、满足人民群众美好生活向往的需要，在塑造产业生态、推动国家创新、提高交通安全、实现节能减排等诸多方面都具有重大战略意义。在战略价值层面，新一代智慧交通引领交通领域科技5已成为各国科技战略竞争的核心领域之—。在经济价值层面，新—代智慧交通不仅直接带动汽车产业提质升级，还将带动相关产业转型并创造全新商业场景。在社会价值层面，智慧交通将给社会出行体系带来颠覆性改变，创造巨大社会效益，包括改善交通流量、减少交通安全事故、提升出行效率和减少温室气体排放等方面。《<中国制造22025>重点领域技术路线图》中预测指出，到2025年，信息化、智能化的汽车可提升交通效率80%，减少交通事故90%，减少交通事故死亡人数90%，减少道路交通CO2排放及能源消耗25%以上。图1-5发展新—代智慧交通的意义价值资料来源:课题组制图——大国竞争的重要领域之—。智慧交通作为全球大国战略竞争和科技竞争的重要领域，是各国基础技术实力、制造业实力、技术创新能力的综合体现。智控前沿核心技术并力争成为全球智慧交通产业的引领者。我国智能网联汽车在C-V2X、云平台、整车集成制造等方面具备—定先发优势，在关键传感器、软件6算法、地图定位、信息安全等方面处于并跑水平,在操作系统、工具链软件、仿真系统等方面已基于开源内核形成企业级的自主自动驾驶系统。同时,我国在基础设施建设方面具有明显优势,5G通信覆盖率、路网规模、北斗卫星导航定位系统等国际领先,使我国在全球新—代智慧交通科技和产业竞争中占据优势。图1-6ToP25国家智能网联汽车产业发展指数(2020)数据来源:赛过智库——推动产业提质升级。新—代智慧交通是出行方式的“颠覆式创新”,在规模化效应的推动下将推动汽车产业提质升级和转型发展。据麦肯锡预计,到2030年,基础互联车辆(L1和L2)的年均增收潜力为每车130~210美元,高级互联车辆(L4和L5)为400~610美元；降本潜力则分别为100~170美元和120~210美元。同时,智慧交通将从降低人力成本、提升运营时间和提升燃油经济性方面体现经济价值,解决交通行业司机短缺、人力成本提升、交通安全等诸多痛点。由于驾驶员的不当操作习惯、频繁刹车、长期怠速等会增加汽车的油耗,而自动驾驶则能够模仿优秀驾驶员的操作逻辑,降低车辆的油耗。以港口的自动驾驶货车为例,经测算,每辆自动驾驶集卡可为港口节省人力成本约20万元/年,节省7能源成本约18万元/年，并能24小时不间断运营。美国卡内基梅隆大学发布的《自动驾驶汽车的燃油经济性测试》报告指出，自动驾驶汽车的燃油经济性将提升10%，且其节能效率将随着自动驾驶普及率、等级提升等进一步提高。表1-1自动驾驶在不同行驶速度下提升燃油效率情况速度(英里/小时)0-3030-4040-5050-60无人驾驶系统(公里/升)3.495.435.915.56人类驾驶(公里/升)3.144.565.465.46燃油效率提升幅度21%8%3%数据来源:中信证券——极强的外溢效应带动相关产业发展。新一代智慧交通将带动传统汽车产业推陈出新，并将带动效应广泛外溢到电子信息、零部件装备、车摄像头等硬件的性能大幅提升。以毫米波雷达为例，根据AIOT星图研究院初步测算，中国毫米波雷达市场总规模从2018年的31亿元增长至2022年的86亿元，其中车载毫米波雷达规模达到70亿元。另一方面，有助于拓展汽车产业的后市场能力，满足人们的多元化需求，将汽车从出行工具变成移动服务终端。此外，智慧交通还将对交通出行、信息服务等领域产生联动效应，促进新模式、新业态、新经济等新型消费的发展。——推动商业模式变革创造全新应用场景。智慧交通将颠覆传统汽车售卖模供数据、软件等服务形成全新生态，如软件订阅、智驾运营、数据分析等营运模式。“软件定义汽车”(SoftwareDefinedVehicles，SDV)逐步成为行业发展的8重要趋势。据麦肯锡预测,到2030年,汽车企业通过提供服务和数据销售将创造年均4500-7500亿美元的增量价值。同时,伴随汽车智能化发展的逐步深入,将产生海量且多样的数据类型,包括外部环境数据、车辆工况数据、车辆使用数据、车主个人数据及通讯、支付数据等,由此将产业数据衍生业务的巨大市场空——更好保障交通安全。驾驶员违法违规操作、驾驶经验不足和自身缺陷或感知限制等因素是道路交通事故的重要原因。根据CIDAS(中国交通事故深入调查)数据库显示,2011年至2021年5664起乘用车参与的事故案例中,驾驶员人为因素占比约为81.5%。其中,因驾驶人无法对危险进行提前识别和感知,导致驾驶人主观错误造成事故占比达79.9%。因未按规定让行发生的事故占比43.4%,其次是速度过快、车道的违规使用、酒驾、违反交通信号灯和疲劳驾驶等。智慧交通场景中取消人类驾驶员,对降低道路交通风险具有重大作用。据统计,辅助驾驶、部分自动驾驶、有条件自动驾驶可减少汽车交通安全事故50-80%。在高级别自动驾驶环境下,一方面,自动驾驶依靠全方位的感知系统、智能的决策系统和精确的执行系统,车辆的操作更加稳定可靠,另一方面,自动驾驶可通过多种传感器的融合和车路协同技术对周围环境进行全视角预先感知,可以提前规避风险,有效降低事故发生率。以长途卡车为例,普通驾驶员的反应时间一般需要2500毫秒,横向控制精度在10厘米,而自动驾驶卡车只需要100毫秒,精度在3厘米,极大降低重卡由于制动距离过长而造成交通事故的风险。表1-2自动驾驶卡车与传统驾驶员相比优势驾驶行为自动驾驶卡车传统驾驶员下降幅度反应时间(毫秒)250096%基础制动频率(每小时)3097%横向控制精度(厘米)370%数据来源：中信证券9——解决“城市病”提升交通出行效率。交通拥堵已成为世界性难题，全球每年由于交通拥堵带来的生产力损失和资源消耗超万亿美元。根据中国交通部的数据显示，交通拥堵带来的经济损失占城市人口可支配收入的20%，相当于每年GDP损失5-8%。新—代智慧交通将通过单车智能和智慧交通调度，提升交通效率和改善交通拥堵。以美国为例，麦肯锡报告显示，至2030年，自动驾驶有望为美国出行者减少40%的通勤时间。智慧交通平台通过提前预判和调度，避免可升了20%的道路通行能力，降低了10%的道路拥堵时间，能够以90%正确率预能提升道路利用率。在单车方面，智能系统将两车的安全车距保持在更小的区间，以此提升单位时间道路的通行量。据统计，当车辆间通信的“协作式”自适应巡航控制(CACC)普及率达到50%时(即在车流中有50%车辆配备CACC)，公路交通容量可平均提高22%。在CACC全面普及时，交通容量提升率将达到保障行车安全的隔离车道将不再必要，单个车道空间也能变得更窄，城市道路空间将得到更有效利用。——面向“双碳”目标推进交通节能减排。交通运输是碳排放的重要来源之是各交通运输方式中碳排放最高的交通方式，占比高达86.8%。智慧交通可通过优化行驶路线，减少车辆低速行驶的频次，提高道路使用效率以及机动车能耗，从而减少28%的燃料消耗和近20%的二氧化碳排放量。——推动出行公平便利促进交通公平。智慧交通将为普通民众带来交通便利，极大提升交通公平。智慧交通将使共享出行成为主流交通方式，定义汽车使用价值的不再是所有权而是生命周期。据统计，一辆汽车95%的时间是停在停车位闲置的。共享出行不仅将极大提升汽车的使用效率，还将出行公平覆盖到更广泛人群。尤其对于老年人和残疾人等弱势群体，交通出行便利程度决定其出行频率及决老年人、残疾人等弱势群体出行问题的重要途径，使人人具有公平的出行权利。——智慧交通将创造新兴就业机会。智慧交通在替代人类驾驶员的同时，将将在技术研发、数据分析、座舱消费等各环节创造出新的工作岗位。另一方面，的需求并带动新的就业机会。(一)总体情况当前，智能网联汽车已成为全球汽车产业转型升级的重要方向。主要国家纷纷加快战略部署，通过发布政策和顶层规划、制定修订相关法规、鼓励技术研支持道路测试示范及运营项目等方式，抢占智慧交通发展的制高点。——智慧交通市场潜力巨大。随着配备高级辅助自动驾驶功能汽车车型的不别以上ADAS渗透率仅为5%，预计到2025年将上升至20%，到2035年将达到65%。随着自动驾驶渗透率不断提高，其市场规模普遍被看好。根据科尔尼数据预测，至2025年全球自动驾驶(包含车端、道路、云等)市场规模将达800亿美元，至2030年市场规模将达2800亿美元。根据罗兰贝格数据，2020年全球自动驾驶车端系统的市场规模1138亿美元，到2030年市场规模将达到约5000亿美元，其中芯片、传感器、软件算法将贡献主要增量市场。经过前期投入和技术积累，全球自动驾驶已处于从测试应用迈向大规模商业化的关键阶段，未来市场增量空间和潜力巨大。图2-1全球各等级ADAS渗透率(2020-2040E)数据来源:头豹研究院、中国产业信息网图2-2全球自动驾驶市场规模预测(2020-2026)数据来源:麦肯锡——全球正在迈向自动驾驶商业化阶段。目前全球正在迈向L3级自动驾驶商业化阶段，多个国家和地区积极推动自动驾驶商业化落地。2023年5月，谷歌母公司Alphabet旗下的自动驾驶公司waymo在旧金山和凤凰城扩大无人驾驶出租车的运营规模。6月，美国加州机动车辆管理局(DMV)批准了梅赛德斯-奔驰的L3级自动驾驶系统的上路行驶申请，意味着装备该系统的奔驰车型可以在指定公路上开启自动驾驶功能，奔驰也成为首家获批在加州公路使用L3级自员远程驾驶将待租车辆交付给用户，这是英国首次允许无人驾驶汽车商用。各国都在积极推进自动驾驶商业化的进程，但由于各国道路环境、法规和技术标准差策的支持，预计未来几年内，全球各地都会有更多的自动驾驶服务投入使用。图2-3自动驾驶发展阶段资料来源:东吴证券——C-V2X在国际上正逐渐被广泛接受。在网联化方面，国际上主流的车联网无线通信技术有DSRC(IEEE802.11p)和C-V2X两条技术路线。相对IEEE802.11p，C-V2X是国际主流移动通信标准组织3GPP(TheThirdGenerationPartnershipProject)主导推动的、基于蜂窝网通信技术形成的V2X技术，既可实现长距离和更大范围的通信，又可实现车与车、车与路间的短距离通信。与DSRC相比，C-V2X在技术先进性、高可靠性和低时延等性能及后续演进方面更具优势。美国已取消分配给DSRC的5.9GHz频段75MHz的带宽，并将5895-5925MHz的30MHz分配给C-V2X车联网技术;欧洲也修改了5.9GHz频段使用，扩展ITS道路安全应用为5875-5925MHz，采用技术中立方式，不限制具体技术。总体来看，C-V2X已经获得中美两大汽车与交通强国认可，成为国际的主流技术标国在V2X领域已经失去领导地位，并提出应在美国交通部推动下，形成全国部署方案，包括近5年内要完成10万个路口的基础设施部署。图2-4C-V2X标准演进时间表数据来源:中国通信学会图2-5C-V2X在全球产业竞争中已处于领先优势数据来源:中国信科——“车路协同”具有“弯道超车”潜力。从全球智能网联汽车发展方向来看，共存在多种技术路线:—是以谷歌waymo为代表的单车智能路线，以激光的单车智能路线，主要以视觉感知为判断，通过大量收集路侧数据并训练模型，方向，借助路侧智能单元替代部分车侧智能设备，进行车辆协同感知与决策。在大程度依赖摄像头进行感知，在雨雪天气或大量“长尾场景”中，感知和数据处理能力不足将导致车辆无法准确判断路况。相较之下，“车路协同”方案优势明显，在遭遇极端天气、物体遮挡等情况时，该方案将借助路端设备信号帮助车辆过路侧感知数据作为辅助，将降低车辆对于大算力的依赖，从而减轻云端计算和传输的延时影响，推动完全自动驾驶尽早落地。图2-6车路协同相较单车智能能进—步提升安全率数据来源:中国信科——中美引领全球智慧交通发展。中美两国作为全球智慧交通行业发展的引领者，均将智能化作为重要战略目标。根据美国加州车管局(DMV)公布的2022年自动驾驶路测数据，中美两国自动驾驶公司路测规模基本各占—半。按照平均接管里程数(MPI)来看，cruise排名第—；按总测试里程来看，谷歌旗下的waymo排名第—。中美两国基于自身比较优势，探索适合的技术发展路径。以特斯拉、waymo等为代表的美国企业在研发中侧重单车自动驾驶,技术上追求多个单项技术的全球领先地位。而我国推崇车路协同理念,注重自动驾驶汽车与智能道路协同发展,在智慧交通基础设施建设与自动驾驶产业发展方面进行长远布局,打造高效的智能化、网联化交通体系。表2-12022年加州自动驾驶路测数据路测企业路测里程(英里)登记车辆数(辆)实测车辆数(辆)年度接管次数(次)平均脱离里程(Mpl)waymo美国290014468838417059cruise美国863122388350995900Zoox美国55213326290小马智行280413413414020Apple美国125096485982Nuro美国949836333文远知行64561321533奔驰德国529764738381395Autox4931444149300滴滴38265219150Argo美国18640.8118600数据来源:美国加州车管局(DMV)(二)主要国家或地区发展情况顶层设计方面。政策规划始终保持技术中立,关注重点从“安全”逐步转向“发展”。2016年,美国交通部(USDOT)发布第—版《联邦自动驾驶汽车政策:加速道路安全变革》(简称AV1.0),明确自动驾驶设计开发、测试和运行的相关要求,同时作为顶层设计文件保持年度更新,之后分别于2017年、2018年和2020年发布《AV2.0》、《AV3.0》、《AV4.0》。在此过程中,美国交通部门对自动驾驶的发展理念不断选代更新。—方面,四份规划均为非强制自愿性指南,始终保持技术中立,给予企业最大创新自由度。另—方面,在确保安全的产业发展扫除—切制度障碍”。在此基础上，2021年，美国交通部发布《自动驾驶汽车综合计划》(AVCP)，作为AV4.0的拓展，确定建立促进行业协作和信息透明的机制、优化交通监管环境、筹建适合自动驾驶的交通系统三大目标。表2-2美国持续制定发布自动驾驶汽车战略规划规划发布时间文件名称重点内容AV1.0FederalAutomatedVehiclespolicy:AcceleratingtheNextRevolutioninRoadwaysafety《联邦自动驾驶政策:加速道路安全变革》要求汽车厂商提供设计、开发、测试和部署四个方面的15项安全评估文件，强调联邦政府对安全技术标准的管理权。AV2.0AutomatedDrivingsystems:AVisionforsafety2.0《自动驾驶系统:安全愿景2.0》提出创新性的监管方案。—是发布自愿性自动驾驶系统指南，包含“车辆网络安全”“人机界面”“耐撞性”“消费者教育培训”“自动驾驶系统碰撞后的行为”等12个优先考虑的安全设计元素；二是阐明联邦和各州在自动驾驶系统监管方面的职能，交通部负责车辆安全设计和性能管理，各州负责驾驶员和车辆操作管理。AV3.0preparingfortheFutureofTransportation:AutomatedVehicles3.0《为未来交通做准备:自动驾驶汽车3.0》进—步放宽对自动驾驶技术的发展限制，确保核心安全政策符合自动驾驶技术发展需求。—是明确“安全第—”“保持技术中立”等监管原则；二是取消十大指定自动驾驶试验场；三是强调“人将不再是交通工具唯—的操作者，也可以是自动驾驶系统”，作废“机动车辆必须安装方向盘、踏板和倒车镜等传统控制装置，方可在公共道路上行驶”规定。AV4.0EnsuringAmericanLeadershipinAutomatedVehicleTechnologies:AutomatedVehicles4.0《确保美国自动驾驶汽车技术的领导地位:自动驾驶汽聚焦于使监管政策跟上产业发展步伐，为自动驾驶汽车产业发展提供全方位的支持，致力于推动企业创新，提升公众对自动驾驶车辆的认知与信任。车4.0》AVCPAutomatedVehiclesComprehensivePlan《自动驾驶汽车综合计划》强调在应对自动驾驶的发展中的灵活性，并通过促进信息流通、构建现代化监管环境以及推动合作关系以破除自动驾驶技术发展所面临的各种障碍，侧重于推进技术创新与保障安全性。数据来源:课题组根据公开资料整理法律法规方面。2022年3月，美国交通部国家公路交通安全管理局(NHTSA)发布《无人驾驶汽车乘客保护标准》，是首个针对无人驾驶车辆的乘客安全保护技术标准，明确了全自动驾驶汽车不再需要配备传统的方向盘、制动或油门踏板等手动控制装置来满足碰撞中的乘员安全保护标准。技术路线方面。在经历多年的DSRC与C-V2X的技术路线之争，美国已明确支持C-V2X路线发展，通过促进车端C-V2X部署、支持路侧基础设施建设、加快行业协同等方式，推动C-V2X发展。2023年4月24日，美国联邦通信委员会(FCC)同意由美国企业提出的联合请求以实现C-V2X的快速部署。允许在最终的基于C-V2X的规则出台之前，在5.9GHz频段的30MHz (5.895GHz-5.925GHz)上部署使用C-V2X技术，其中C-V2X设备的工作频段为5905-5925MHz。示范应用方面。美国已有约40个州颁布自动驾驶相关法律和行政命令，其中加州成为无人驾驶道路测试聚集地。近年来，加州公共事业委员会(CPUC)持续推动Robotaxi的商业化进展。2022年2月，CPUC向Cruise和waymo发放在没有安全员的情况下提供服务。2.欧盟欧盟采用“欧盟-国家层面”两级管理方式支持自动驾驶汽车产业发展，既极推动自动驾驶汽车上路测试，从道路安全、车辆安全、网络安全等角度出发完洲道路运输研究咨询委员会(ERTRAC)持续每年更新发布自动驾驶技术路线图 (AutomatedDrivingRoadmap)，在2022版中提出了2030年目标应用，包括高速公路与运输走廊、限定区域、城市混合交通和乡村道路等4类关键应用场景。连接，结合跨国家示范验证项目，推动产业应用，如INFRAMIX项目，致力于设计、升级、改造和测试物理和数字道路基础设施，并提出了基础设施分类等级(ISAD)。欧盟针对高级别自动驾驶的法律法规走在全球前列。2020年，联合国欧洲经济委员会发布《ALKS车道自动保持系统条例》，成为全球首个L3级自动驾驶国际法规。2022年7月，新版欧盟汽车通用安全法规生效，引入—系列强制性的高级驾驶员辅助系统，以提高道路安全性，并建立了在欧盟认证L3级及以上车辆的法律框架。随着新版欧盟汽车通用安全法规生效，欧盟委员会于2022年8月发布无人驾驶车辆认证技术法规，进—步提高欧洲汽车业的竞争力。3.德国德国是自动驾驶法规修订最积极的国家之—，立法先行为其自动驾驶开辟了新空间，促进了本国自动驾驶的进步并提升了国际影响力。—是修改《道路交通法》，允许在车辆上安装并使用L3级自动驾驶系统。2017年的6月，德国通过的《道路交通法》第八次修订，给予了L3级自动驾驶系统在有驾驶员监管的情况下承担驾驶任务的权力，明确了L3级自动驾驶的合二是出台《自动驾驶法》，允许在特定场景下激活L4级自动驾驶系统。于2021年7月正式生效的《自动驾驶法》重点关注商业运营场景，通过补充现有的道路交通法和强制保险法，允许可随时远程接管的L4级自动驾驶汽车在公共将承担全部责任，奔驰成为第—家满足条件的车厂。三是研究制定自动驾驶汽车条例，细化自动驾驶汽车上路审批要求。2022年2月，德国联邦内阁通过《自动驾驶车辆批准和运营条例》，进—步对自动驾驶汽车的上路管理流程作出详细规定，支撑L4级自动驾驶的管理和运营落地。同时该条例还明确了自动驾驶汽车的技术要求以及监管机构和汽车制造商等行业内各方的义务。此外，条例中多处提到自动驾驶车辆的数据安全保护。四是积极推动L3级及以上自动驾驶功能国际法规制定。2021年12月，德国联邦汽车运输管理局(KBA)根据技术批准条例UN-R157，该法规以联合国《自动驾驶框架文件》为指导，允许奔驰L3级自动驾驶汽车上路，车辆可以在德国高速公路上行驶，速度不高于60km/h，必要时人类接管车辆。4.英国英国积极开展道路法规的修订，推动自动车道保持系统ALKS(AutomatedLaneKeepingSystem)前装。2020年8月至2021年4月，英国开展《自动车道保持系统》ALKS条例技术咨询工作。并在2021年4月启动《公路法》咨询的基础上，于2022年4月再次提出修改《公路法》，进—步推动ALKS应用。20日本整体上采取自下而上、单点功能突破、系统整合的模式，将智能网联汽车纳入国家重点发展战略，依托较强的车路云协同基础设施建设优势，于2018年完成国内首次C-V2X联合试验，并在本田、日产等汽车的支持下，逐渐转向C-V2X技术路线，并于2020年东京奥运会开展自动驾驶技术示范验证。日本各界通过打造自动驾驶生态集聚来促进产业发展，以移动出行服务联盟MONET为核心，吸引了270多家企业加入，形成自动驾驶产业资源集聚效应。2015年日本设立“自动驾驶商业化研讨会”，持续更新发布《实现自动驾驶的工作方针》(1.0~5.0)。2022年4月，6.0版本报告正式发布，从实现无人自动驾驶出行服务、构筑高度干线物流系统、扩大私家车AD/ADAS市场，以及推动“ROADtOtheL4”项目等多方面加快自动驾驶商业化进程。2022年日本内阁通过《道路交通法》修正案，该法案允许特定条件下L4级别自动驾驶上路，以及无人配送机器人在人行道行驶，要求提供自动驾驶车辆服务的经营者有义务配置“特定自动运行负责人”，并规定了经营者和负责人在发生交通事故时相应的法律义务和责任。该修正案已于2023年4月1日正式生效，据日本雅马哈发动机公司宣布，5月已开展日本首个L4级自动驾驶车辆公共道路运行服务。日本政府计划到2025年在全国约50个地方开启自动驾驶车辆运行服务，以应对老龄化以及部分地区人口稀少问题。6.韩国韩国依托“监管沙盒”和典型示范项目实现政府监管创新，推动智能网联汽车技术选代和产业发展。持续推进测试示范开展。2021年《首尔市自动驾驶汽车示范区运营和支持21条例》《首尔自动驾驶2030愿景》等顶层战略规划先后发布，公开招募自动驾驶运营商，并与韩国国土交通部合作指定江动驾驶出租车服务和自动驾驶公交车等，旨在提早实现市区自动驾驶技术商业化。针对创新技术应用，探索沙盒监管新模式。2022年1月，韩国政府发布沙决《客运业务法》《公园和绿地法》等法规冲突，针对汽车。TA升级，推动解决《汽车管理法》等制约产业发展关键共性问题。围绕自动驾驶汽车实际应用的可行性、区域内运输系统，以及可能涉及的技术及法律政策展开探讨。2016年，新加坡开启首个面向公众的自动驾驶出租车Nutonomy试运营，是全球最早推出Robotaxi服务的国家之—。同年，位于南洋理工大学的无人驾驶车测试与研究卓越中心(简称CETRAN)成立，供测试无人驾驶车辆在不同交通和天气情况下的运行情况。2017年，新加坡政府修订《道路交通法》，允许自动驾驶汽车在公共道路进行测试。此后，新加坡自动驾驶区年，新加坡凭借在“政策立法”和“消费者接受度”方面的良好表现，在世界自动驾驶汽车成熟度中排名世界第—。与多数国家瞄准乘用车市场不同，过拜采取多模式推动自动驾驶目标实现。根据过拜道路与运输管理局(RTA)公布的自动驾驶路线图，涵盖7种公共运输模式，分别为地铁、有轨电车、城市客车、出租汽车、船舶运输、索道与穿梭巴22士，并计划从2023年开始开启L3级自动驾驶客车的推广应用，2027年逐步普及L4级自动驾驶客车。在自动驾驶出租车应用方面，2021年，RTA与通用汽车旗下cruise公司签署合作协议，在过拜运营自动驾驶出租车并提供共享交通服务，使过拜成为美国以外第—个运营此类车辆的城市。根据协议，RTA在2023年将推出部分自动驾驶出租车，使其占比达到5%；到2030年，RTA将逐步增加运营车辆，使自动驾驶出租车总数达到4000辆。新—代智慧交通已经成为中国展现国家技术实力、创新能力和产业配套水平的新名片，我国智慧交通行业在政策环境建设、基础设施部署、标准体系构建、关键技术攻关、商业应用推广等方面取得了—系列显著成果。(—)市场规模在技术发展、需求增加、政策支持以及用户认知度不断提高等多重因素推动中国未来可能成为全球最大的自动驾驶市场，至2030年，自动驾驶相关的新车销售及出行服务市场将超过5000亿美元，包含城市轨道交通、城市高速交通以及城市道路交通在内的智慧交通整体规模将达到117327亿元。图3-1中国智慧交通产业市场规模发展情况23数据来源:头豹研究院在自动驾驶渗透率方面，目前L2辅助驾驶技术不断成熟，渗透率也在逐渐提升。根据工信部数据，2022年我国搭载辅助自动驾驶系统的智能网联乘用车步提升，达到了42.4%。2022年我国在售新车L2和L3的渗透率分别为35%和9%，预计2023年将达到51%和20%。《技术路线图2.0》提出，到2025年L2和L3智能网联汽车的销售额将占汽车总销售额的50%以上，到2030年该比例将超过70%。图3-2中国在售新车L0至L4渗透率预测数据来源:KPMG毕马威(二)政策支持我国在政策层面积极推动智能驾驶产业发展。智能化为我国汽车行业未来主要发展方向之一，2020年国务院发布《新能源汽车产业发展规划(2021—2035年)》，明确提出“发展高度自动驾驶汽车，在2025年前实现限定区域和特定24场景商业化应用，并在2035年实现规模化应用”的目标。在顶层设计指导下，有利于高级别自动驾驶发展的政策环境逐步构建。在产业规划方面，2020年2月，发改委等联合印发《智能汽车创新发展战略》，提出到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。在监督管理方面，2022年4月，市场监管总局牵头发布《关于试行汽车安全沙盒监管制度的通告》，在限定区域内开展沙盒试点，探索新技术、新业态、新模式安全监管方式。2023年11月，工业和信息化部、公安部、住房和城乡建设部、交通运输部联合印发《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，选选具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品，开展准入在数据与网络安全方面，2021年10月实施的《汽车数据安全管理若干规定(试行)》对智能汽车搜集数据的范围和边界做出了规定。在高精度地图方面，2022年8月，自然资源部办公厅印发《关于做好智能网联汽车高精度地图应用试点有关工作的通知》，在北京、上海、广州、深训、杭州、重庆六个城市开展智能网联汽车高精度地图应用试点。表3-1近年国家层面智慧交通相关政策梳理细分类别时间部门文件名战略规划国务院《“十四五”数字经济发展规划》交通运输部《数字交通“十四五”发展规划》2022年4月交通运输部、科技部《“十四五”交通领域科技创新规划》工信部《关于印发“十四五”信息通信行业发展规划的通知》2019年7月交通运输部《数字交通发展规划纲要》2019年9月中共中央、国务院《交通强国建设纲要》25产业规划工信部《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》2020年2月国家发改委等《智能汽车创新发展战略》监督管理工信部《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》2022年8月交通运输部《自动驾驶汽车运输安全服务指南(试行)》(征求意见稿)2022年4月市场监管总局《关于试行汽车安全沙盒监管制度的通2021年7月工信部、公安部、交通运输部《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范(试行)》工业和信息化部、公安部、住房和城乡建设部、交通运输部《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》数据与网络务院《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》2021年8月网信办等5部门《汽车数据安全管理若干规定(试行)》2021年9月工信部装备中心《关于开展汽车数据安全、网络安全等自查工作的通知》2021年9月工信部《关于加强车联网网络安全和数据安全工作的通知》2021年9月工信部《关于加强车联网卡实名登记管理的通高精度地图2022年8月自然资源部《关于做好智能网联汽车高精度地图应用试点有关工作的通知》2022年8月自然资源部《关于促进智能网联汽车发展维护测绘地理信息安全的通知》2022年3月自然资源部《关于进一步加强测绘资质审批管理的通知》车联网2021年6月工业和信息化部《工业互联网和物联网无线电频率使用指南(2021年版)》2021年6月工业和信息化部《关于加强车联网(智能网联汽车)网络安全工作的通知(征求意见稿)》2021年3月交通运输部等《国家车联网产业标准体系建设指南(智能交通相关)》智能交通与智慧城市2022年8月科技部《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》住建部、工信部《关于确定智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展第二批试点城市的通知》26交通运输部《关于组织开展自动驾驶和智能航运先导应用试点的通知》2020年3月工业和信息化部《工业和信息化部关于推动5G加快发展的通知》2020年8月交通运输部《关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指导意见》交通运输部《关于促进道路交通自动驾驶技术发展和应用的指导意见》2021年2月中共中央、国务院《国家综合立体交通网规划纲要》2021年8月交通运输部《交通运输领域新型基础设施建设行动方案(2021—2025年)》技术标准2021年9月市场监管总局《汽车驾驶自动化分级》(GB/T40429-2021)2022年9月工信部《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)(2022年版)》(征求意见稿)2022年3月工信部《车联网网络安全和数据安全标准体系建设指南》2022年6月工信部公开征求《汽车软件升级通用技术要求》等九项强制性国家标准的意见2021年7月汽标委《智能网联汽车术语和定义》等两项汽车推荐性国家标准征求意见的函汽标委汽车推荐性国家标准《智能网联汽车自动驾驶功能道路试验方法及要求》征求意见2022年5月汽标委汽车推荐性国家标准《智能网联汽车操纵件、指示器及信号装置的标志》征求意见2022年8月汽标委《智能网联汽车组合驾驶辅助系统技术要求及试验方法第1部分:单车道行驶控制》等两项汽车推荐性国家标准征求意见的函汽标委汽车推荐性国家标准《汽车信息安全应急响应管理指南》征求意见的函工信部公开征求《车载卫星定位系统技术规范(征求意见稿)》的意见2022年3月汽标委汽车推荐性国家标准《车载无线通信终端》征求意见的函数据来源:课题组根据公开资料整理2022年以来，国内多地出台智慧交通相关法规细则，在商业化运营、合法27上路、安全规范等方面形成实质突破。如在立法层面，2022年8月，深训发布《深训经济特区智能网联汽车管理条例》，首次聚焦L3及以上自动驾驶权责问全国首批全无人驾驶商业化政策，允许自动驾驶企业开展车内完全无人的自动驾驶付费出行服务。11月，北京发布了全国首个针对不配备驾驶位和方向盘的短途载客类智能网联新产品的规范文件，使其不再局限于封闭半封闭的园区场景。2023年6月，上海自贸区临港新片区向四家企业发放了全国首批“无驾驶人”智能网联汽车道路测试牌照。表3-2地方出台智慧交通相关政策梳理地方时间部门具体文件北京北京市中共北京市委办公厅北京市人民政府印发《北京市关于加快建设全球数字经济标杆城市的实施方案》的通知北京市人民政府关于印发《北京市“十四五”时期高精尖产业发展规划》的通知2021年11月北京市中共北京市委北京市人民政府关于印发《北京市“十四五”时期国际科技创新中心建设规划》的通知上海2021年10月上海市经信委市公安局市交通委关于印发《上海市智能网联汽车测试与示范实施办法》的通知2021年11月上海临港发布《临港新片区智能网联汽车规模化示范应用“十四五”行动方案》2021年12月上海网信办关于报送2022年度汽车数据安全管理情况的通知上海市人民政府《上海市智能网联汽车测试与应用管理办法》上海市人民政府关于印发《上海市加快智能网联汽车创新发展实施方案》的通知2022年10月上海市规划资源局《上海市智能网联汽车高精度地图管理试点规定(草案)》公开征询意见2022年11月上海市交通委市经济信息化委市公安局关于印发《上海市智能网联汽车示范运营实施细则》的通知2022年11月上海市交通委关于印发《上海市车路协同创新应用工作实施28方案(2023—2025年)》的通知2022年11月上海市浦东新区《上海市浦东新区促进无驾驶人智能网联汽车创新应用规定》深训2022年11月深训市交通运输局等4部门关于印发《深训市智能网联汽车道路测试与示范应用管理实施细则》的通知2022年10月深训市发改委关于公开征求《深训市关于促进智能网联汽车产业高量发展的若干措施(征求意见稿)》意见的通告2022年11月深训市人民政府关于印发深训市推进智能网联汽车高质量发展实施方案的通知深训市人大《深训经济特区智能网联汽车管理条例》深训市发改委关于发布《深训市培育发展智能网联汽车产业集群行动计划(2022—2025年)》的通知国家发展改革委商务部关于深训建设中国特色社会主义先行示范区放宽市场准入若干特别措施的意见深训市人民政府关于发展壮大战略性新兴产业集群和培育发展未来产业的意见广州2021年12月广州市发改委关于印发广州市智能与新能源汽车创新发展“十四五”规划的通知广州市工信局广州市发改委关于印发《广州市智能网联与新能源汽车产业链高质量发展三年行动计划(2022—2024年)》的通知广州市人民政府关于印发广州市城市基础设施发展“十四五”规划的通知重庆2022年10月重庆市人民政府关于印发重庆市自动驾驶和车联网创新应用行动计划(2022—2025年)的通知2022年10月重庆市人民政府关于印发重庆市推进智能网联新能源汽车基础设施建设及服务行动计划(2022—2025年)的通知重庆市人民政府关于印发重庆市发展汽车软件与人工智能技术应用行动计划(2022—2025年)的通知湖南湖南省关于印发《湖南省智能网联汽车道路测试与示范应用管理实施细则(试行)》的通知江苏江苏省工信厅关于印发加快推进车联和智能网联汽车高质量发展导意见的通知2022年11月江苏省司法厅关于《江苏省道路交通安全条例(修订草案)》意见稿)公开征求意见的通知(征求意见稿)公开征求意见的通知海南2022年11月海南省工信厅关于公开征求《海南省车联网(智能网联汽车)产业发展规划(征求意见稿)》意见的公告海南省工信厅关于印发《海南省车联网先导区(项目)建设实施细则》的通知其他云南省工信厅等关于印发《“十四五”推进云南省车路协同自动驾驶试点示范建设的指导意见》的通知29雄安新区智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范(试行)天津市市交通运输委市工信局市公安局关于印发天津市智能网联汽车道路测试与示范应用实施细则(试行)的通知2021年11月杭州市2021年第—批智能网联车辆开放测试道路公示2022年3月合肥市关于印发《合肥市智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范》的通知柳州市关于柳州市2021年智能网联汽车开放道路测试路线的通告数据来源:课题组根据公开资料整理(三)试点实践目前，我国已形成中国特色的车路云协同自动驾驶体系。目前全国已开放智能网联汽车测试道路里程超过15000公里，累计测试总里程超过6000万公里，自动驾驶出租车、无人巴士、自主代客泊车、干线物流以及无人配送等多场景示范应用在有序开展。全国17个测试示范区、16个“双智”试点城市、7个国家车联网示范区完成了7000多公里道路智能化升级改造，装配路侧网联设备7000在发展重点上，智能网联示范区属于发展的第—阶段，侧重于扶持技术创新三阶段，从“智慧的车”“智慧的路”进—步延伸到“智慧城市”。图3-3我国智能网联汽车测试区及部分车联网先导区分布30数据来源:清华大学苏州汽车研究院1.智能网联汽车测试示范区目前全国已建设17个国家级智能网联汽车测试示范区，地方性的测试场超过20多个。全国50多个省市出台智能网联汽车测试规定，累计发放道路测试和示范应用牌照超过2000张，开放测试道路超过10000公里，测试总里程超过4000个城市及示范区完成了云控平台建设与LTE-V2X路侧通信单元部署,举办了“三跨”、“四跨”及“新四跨”等大型车联网互联互通测试活动，证明我国已经具备车联网商业化基础。表3-3我国智能网联汽车测试示范区路测情况城市测试示范区名称开放里程(km)测试里程(万km)发放牌照数量主要测试主体上海国家智能网联汽车(上海)示范区1289.83656.20325沃芽(滴滴)、上汽、裹动(Autox)智能网联汽车自动驾驶封闭场地测试基地(上海)北京国家智能;气车与智慧交通(京冀)示范区(工信部)1027.88391.18萝卜(百度)、小马智行、沃芽(滴滴)国家智能汽车与智慧交通(亦庄)示范区(交通部)自动驾驶封闭场地测试基地(北京)武汉国家智能网联汽车(武汉)测试示范区321.00200.00东风、百度、深兰科技长沙国家智能网联汽车(长沙)测试区263.00176.00技湖南(长沙)国家级车联网31先导区重庆国家智能汽车与智慧交通应用示范公共服务平台176.8596.80长安、北汽福田、百度自动驾驶封闭场地测试基地(重庆)重庆(两江新区)国家级车联网先导区广州广州市智能网联汽车与智慧交通应用示范区135.30400.00百度、小马智行、文远知行、滴滴海南国家智能网联汽车封闭测试基地(海南)129.201—汽裹阳智能网联汽车自动驾驶封闭场地测试基地(裹阳)111.403东风商用车、宇通客车杭州浙江5G车联网应用示范区70.6050.00杭州优行、零跑成都中德合作智能网联汽车车联网四川试验基地50.00百度数据来源:课题组根据公开资料整理表3-4我国智能网联汽车测试示范区场景情况号测试示范区所在地otaxi通勤客车obus高速货车港口环卫巡逻末端配送1国家智能汽车与智慧交通(京冀)示范区北京VVVVVVV2自动驾驶封闭场地测试基地(北京)3国家智能交通综合测试基地(无锡)无锡VVVVV4自动驾驶封闭场地测试基地(泰兴)泰兴5国家智能网联汽车(上海)试点示范区上海VVVVVVVV6自动驾驶封闭场地测试基地(上32海)7浙江5G车联网应用示范区浙江VVVVVVV8国家智能网联汽车(武汉)测试示范区武汉VVVVVV9自动驾驶封闭场地测试基地(裹阳)裹阳VVV国家智能网联汽车应用(北方)示范区长春VVV自动驾驶封闭场地测试基地(西安)西安VVV中德合作智能网联汽车车联网四川试验基地成都VVVVV国家智能汽车与智慧交通应用示范公共服务平台重庆VVVVVV自动驾驶封闭场地测试基地(重庆)国家智能网联汽车(长沙)测试区长沙VVVVV广州市智能网联汽车与智慧交通应用示范区广州VVVVVVVV国家智能网联汽车封闭测试基地(海南)海南VVVV数据来源:课题组根据公开资料整理2.车联网先导区目前，工业和信息化部已批复7个国家级车联网先导区，包括江苏(无锡)、湖南(长沙)、天津(西青)、重庆(两江新区)、湖北(裹阳)、浙江(德清)、广西(柳州)国家级车联网先导区。国家级车联网先导区不仅承担技术试验任务，还承担加速产品从测试验证到先导应用落地、促进数据驱动的车联网新应用和服33务发展、提升服务交通出行和交通智能化管理等多方面的使命,以此打造车联网产业新生态。近年来,各地多措并举努力实现车联网先导区发展目标。如2023年2月,无锡正式颁布全国首部推动车联网发展的地方性法规——《无锡市车联网发展促进条例》;天津西青区在重点区域改造了408个智能化路口,开发了“5+3”车路协同运营平台等;重庆累计建设504个路口,覆盖两江新区面积300平方公里;长沙正在构建国内首个智能网联汽车创新应用示范区。表3-5我国车联网先导区发展建设情况序号地区批复时间重点发展特色及优势典型案例1江苏(无锡)车联网先导区月主打路端建设,依托其坚实的物联网、集成电路、软件服务等产业基础,推进智慧城市基础设施建设与智能网联汽车协同发展协同应用平台,推广“智行无锡”应用程序2天津(西青)车联网先导区月主推标准认证的评价体系建设,拥有中汽中心-国家汽标委驻津的独特优势,以及完整的测试体系天津港采用无人电动集卡作业、中新生态城采用车路协同公交车3湖南(长沙)车联网先导区月探索场景创新、运营模式,依托湘江新区,以智能系统测试区为切入点开展了一系列的测试场景建设智慧公交示范运营线路、无人清扫车和智能环卫车运行4重庆(两江新区)车联网先导区月依托山城特有的3D地势特征,致力于探索复杂道路交通的全场景测试两江协同创新区智能网联汽车共享服务平台5湖北(裹阳)车联网先导区2023年4月建设全国首个车联网深度应用城市,加快路口智能化改造,联合企业落地应用场景,落户标准技术委员会-6浙江(德清)车联网先导区2023年4月基础配套设施领先全国,车路云网图产业链齐全,是全国开放测试里程和车路协同里程最长的城市-7广西(柳州)车联网先导区2023年4月深厚的汽车产业基础及完整的产业链,道路交通特征鲜明适合探索-数据来源:课题组根据公开资料整理34全球在“智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展”方面尚无经验可循,我国通过16个“双智”协同发展试点建设,寻求示范应用的中国方案。以智能网联汽车为抓手,从车到路到城市的应用创新推动汽车在城市应用场景中创新、城市在汽车带动下发展。2021年5月,住房和城乡建设部与工业和信息化部共同确立北京、上海、广州、武汉、长沙、无锡6个城市为“双智”协同发展第一批试点城市；同年12月,重庆、深训、厦门、南京、济南、成都、合肥、沧州、芜湖、溜博10个城市被确立为第二批“双智”试点城市。“双智”城市建设主要包括建设城市智能基础设施、建设车城网平台、开展多样化示范应用、完善标准制度等四方面内容。16个试点城市已投放1700辆L4级自动驾驶车辆,累计测试里程达到2730万公里,累计服务380万人次。试点城市通过建设“车城网平台”,汇集“车、路、城”海量动静态信息数据,以数字化手段加强了对基础设施、城市交通、公共服务、防灾应急的监管。在法规标准方面也取得突破。4.发展趋势——以基础设施建设带动智能网联汽车产业发展。从全国三类示范区发展趋势来看,车联网产业链的车端研发和路侧测试都已初具规模,尤其在路侧的基础设施建设环节,自2016年车联网示范区建设以来保持快速增长。“覆盖率”和“渗透率”不断提升,既包括路端建设面积和长度的“覆盖率”,从局部路口和特定路段,到城市区域级,直至城市全面覆盖,也包括车端装载量的“渗透率”,从各类商用车(客车、货车)和特种车辆等,到乘用车进行安装,从后装到前装,不断提升“渗透率”。未来,基于数字基础设施建设和5G网络布局的需求,随35着示范区规模逐步扩大,基础设施建设速度将进—步加快。——C-V2X布局成为趋势。从各示范区采取的技术路线看,C-V2X路线成为主流选择。同时,越来越多的项目开始落实5G技术在车联网场景的应用,5G网络可以支持大带宽和时延不敏感的业务应用场景,比如信息娱乐类业务、全局交通优化类业务,而C-V2X网络将支持时延敏感的安全类、局部交通效率类、协同驾驶类、自动驾驶类业务。随着5G基础设施布局逐步完善以及标准逐步落地,采用5G-V2X技术的示范区占比有望持续提升。——车联网实现智慧交通和智慧城市深度融合。智慧交通体系综合感知、通信、计算、控制等技术,基于标准化通信协议,实现物理空间与信息空间中包括“人、车、路、环境”四要素的相互映射,解决系统性的资源优化与配置问题。而智慧城市体系关注发展模式、数据应用、技术演进。车联网将智慧交通和智慧城市联结,推动智慧城市基础设施和智能网联汽车协同发展,将打造车城网整体——跨城市区域开放合作发展不断增强。全国已有40多个省市区出台了智能网联汽车测试管理规范或实施细则,其中北京、上海、天津、重庆、江苏、浙江、湖南、河南、广东、海南、吉林等出台了省(直辖市)级政策法规。跨城市智能网联汽车产业发展的合作力度将进—步加强。(四)应用场景自动驾驶服务潜在落地应用场景广阔,以应用场景部署推进自动驾驶发展路径已经成为国际共识。自动驾驶商业化规模化的次序可能将是从低速到高速、从载物到载人、从商用到民用。36图3-4自动驾驶应用场景及商业落地难度资料来源:中金公司从应用场景市场规模来看，以Robotaxi、长途货运、无人配送为代表的典型市场规模将分别达到350亿元、700亿元和250亿元，成为自动驾驶细分领域市场规模前三的应用场景。图3-5自动驾驶细分场景市场规模预测37数据来源:蔚来资本1.Robotaxi自动驾驶出租车(Robotaxi)成为自动驾驶最早落地的主要商业化场景之—，是面向消费者端的重要尝试，同时也是更安全、更经济、更高据IHSMarkit报告预计，未来自动驾驶出租车将占到共享出行市场的60%以上，2030年Robotaxi市场规模预计超过1.3万亿元。根据国际数据(亚洲)集团发平台和软件在内的自动驾驶系统成本在2023年后将迅速降低，预计Robotaxi在2025年到2027年之间达到商用拐点。图3-6Robotaxi发展演变与定义数据来源:罗兰贝格相较于传统出租车，Robotaxi具有成本和效率的优势。据LEK咨询测算，2020年，国内—线城市的司机成本约占传统出租车/网约车运营成本的50%左右。另外，Robotaxi普及后将提升交通运营效率并减少碳排放。据麦肯锡预测，至2030年，自动驾驶有望为美国出行者减少40%的通勤时间和40%的碳排放。38表3-6Robotaxi与传统出租车经济效益比较成本类别传统出租Robotaxi对比注释车辆摊销2.5万4万普通出租车整车成本15万元Robotaxi车成本20万元，自动驾驶套件约5万元-电动0.15元/公里维护费用2.1万维修500元/次，保养300元/次，5000公里保养—次，自动驾驶系统维护费约为传统车辆维护费的30%保险费用传统出租车每年保险费1万元，自动驾驶保险费约为其30%司机工资普通司机每年工资约10万元，Robotaxi远程安全员，假设1人可同时监管10辆车总计成本16.6万9.9万单公里成本1.660.99降40%)平台利润空间20-30%50-60%现有网约车收费约2-2.5元/公里，假设Robotaxi收费标准与传统网约车—致基本假设:单车每天行驶300公里，每年约10万公里，强制6年报废;法规允许远程安全员。数据来源:车百智库加州DMV向waymo和cruise颁发了自动驾驶服务收费许可，在全球范围内正式开启了Robotaxi的商业化之路。在国内，百度自动驾驶出行平台“萝卜快跑”已在北京、上海、广州、深训、成都等10多个城市提供自动驾驶出行服务。2.Robobus自动驾驶小巴(Robobus)是将自动驾驶技术应用于小巴运营，助力城市微低于Robotaxi。自动驾驶小巴可应用于城市微循环公交，并提供以下三类服务: (1)接驳补给:为轨道交通等提供客流接驳、喂给服务;(2)社区循环:“走街串巷”以增强社区各活动节点之间的联系，促进“小街区”、“窄路密网”交39通发展;(3)点线直达服务:为枢纽站、大型商场、学校、医院、景点等提供点对点直达服务。智能网联公交是解决公交行业客流下降、成本上升、司机老龄化及公交事故等痛点和难点的解决之道,将解决城市交通“最后—公里”难题。目前,国内已有苏州、重庆、深训、郑州、广州、海口、天津7座城市部署有在公开道路运营的无人公交路线。3.干线物流干线物流—般使用重卡,以高速公路为主,具有大批量、长距离、道路参与者相对简单的特点。高级别自动驾驶能够解决司机短缺、人力成本提升、交通安全、环保要求等诸多长途货运行业痛点。—是将节省人力成本,可节省运输总成本中30%-40%的司机成本,同时填补国内超过1000万的货车司机缺口。二是将降低油耗并提升经济性。以卡车的编队行驶为例,由于跟车距离缩短(车距10m),前车可以为后车“挡风”,减少空气阻力,降低10%-15%的燃油消耗,预计单公里可节省油耗0.21元。并且除必要补给及保养外,理论上自动驾驶货车能24小时运营。三是将提升安全性,由于货车自重较大导致刹车距离较长,体积较大导致视野盲区较多,交通事故发生的原因主要由于司机的激进驾驶、疲劳驾驶等,自动驾驶将有效解决这—问题。4.无人配送车末端物流是连接终端用户的短距离快递配送,常发生在小区、园区等封闭或半封闭场景,具有高频分散、即时性强的特征,存在配送效率低、成本高的行业痛点。相比于载人级自动驾驶应用,末端物流场景的行驶速度低、路段封闭、场景复杂度低,自动驾驶技术的落地难度大大降低,因而能够更早实现规模化的商40目前城市配送市场蕴含巨大商业价值，2022年，我国的快递和即时物流末端配送总市场规模超过3000亿元。根据霍尼丰尔发布的数据，最后—公里配送的成本占到整个配送环节的53%，存在着巨大的降本空间。但同时城市配送行业也面临配送人员短缺、成本较高、交通安全隐患突出等问题，无人配送车作为高效安全的运力补充，更有利于提升城市物流效率。无人配送有外卖、快递和商超零售三大典型场景，其中快递和商超零售凭借其即时性要求不高且集约化程度高的特点，相对于外卖场景有望更快落地。无人配送—是降低人力成本。根据亿欧智库的数据，若无人配送车量产价格为15万元，使用寿命为3.5年，每年20%的运维费用，则其每月综合成本约为6071元，与人力成本基本持平。当车辆成本为5万元，单月综合成本仅仅为2024元，无人配送车的经济性十分明显。二是可拓展新零售场景和服务半径，如为商业园区、景区、校园等场景用户提供餐饮、外卖等服务，有效提升品牌影响力和品牌价值。三是能够满足应急需求。在新冠疫情期间，无人配送车代替人工完成了送餐、送药、送快递、清扫等任务，为抗疫作出了积极贡献。图3-7无人配送车单月综合成本与人力成本对比数据来源:中信证券415.封闭园区在封闭园区可以利用场景简单、干扰因素少等优势，在港口、矿区、机场等解决行业安全性低和人力成本高两大痛点，并且矿山场景简单、道路封闭、整体适用于自动驾驶技术落地。港口水平运输自动化共有自动导引运输车AGV、自动驾驶跨运车、自动驾驶集卡三种解决方案。目前国内已有十余个港口落地应用自动驾驶集卡。据住思汽研数据，预计2025年中国港口集卡L4自动驾驶渗透率将超过20%，L4港口自动驾驶集卡应用规模有望达到6000-7000辆，中国港口自动驾驶规模将超过60亿元，占全球市场约30%。表3-7港口自动驾驶运输解决方案对比解决方案AGV自动驾驶跨运车自动驾驶集卡感知、定位、导航系统道路预埋磁钉车载传感器车载传感器基础设施改造前期投入大、改造费用高基本无需场地改造基本无需场地改造采购、维护、保养成本单车成本高昂单车成本较高单车成本较低运输能力水平运输水平及垂直运输水平运输使用区域限制港内限定区域港内限定区域使用便利性仅能自动驾驶同时支持自动驾驶和远程控制同时支持自动驾驶和远程控制调整作业区域需重新铺磁钉简单易行简单易行未来技术升级潜力低高高适用港口大型新建港口堆垛箱数较少新旧港口新旧港口数据来源:课题组根据公开资料整理426.特殊场景——应急医疗急救。智慧急救在医疗领域具有巨大价值，并借助新—代移动台调度车辆，在患者拨打电话后，急救中心将在第—时间通过急救指挥调度系统，者后，系统将根据救治医院的距离以及急诊医疗资源空闲情况自动匹配到最佳救治医院，同时救治医院也会立刻获取患者信息和救护车辆信息进行准备。在将患者送往目标救治医院的途中，救护车辆既能接收到路口控制运行信息，又能发送优先控制指令，实现救护车辆的信号优先控制，为患者提供院前院内无缝衔接的医疗救治绿色通道。——自动驾驶环卫车(Robosweeper)。环卫行业主要有高度依赖人力和人智能化水平，提升环卫工作效率和安全性。随着智慧环卫被纳入政府部门和环卫服务公司的发展规划之中，环卫自动驾驶因其三千速、安全风险更小的技术可行性，成为自动驾驶率先实现商业落地的场景之—。图3-8自动驾驶环卫车分类43数据来源:公开资料——自动驾驶安防巡逻。自动驾驶巡逻车具备自动巡逻、人机交互等功能,融合智能安防、第三方信息化系统,能够在夜间、恶劣天气等环境中稳定运行,广泛应用于城市开放道路、企业园区、数据中心、小区物业、金融场所等场景,有助于弥补传统安防场景下的漏洞,构筑全天候无缝隙安防系统。图3-9自动驾驶安防巡逻车数据来源:公开资料(五)基础设施智慧交通相关的新型基础设施呈现种类多、规模大的特点,道路基础设施的数字化与智能化升级改造持续推进,促进了“要素全面连接、信息高效处理、状态全面感知”。以C-V2X为代表的车联网新型基础设施部署规模显著提升,全国17个测试示范区、16个“双智”试点城市、7个国家车联网示范区完成了7000多公里道路智能化升级改造,装配路侧网联设备7000余台套。44图3-10全国各城市路测RSU部署情况数据来源:公开资料(六)结论1.车路协同“中国方案”具有赶超潜力纵观当下全球智能网联汽车的发展，有两种突出的技术发展方案。—种是以美国为代表的单车智能路线，另—种是国内基于车路协同的自动驾驶技术路线。单车智能主要是通过高清摄像头、激光雷达等车载传感器和车端的决策算法实现自动驾驶;车路协同则是利用5G等车载网络传感器配合高精度地图来获知路况，并将相关信息传输到车端，弥补车端能力的不足。和日本合计占全球专利数的近8成，中国只有7.6%。但若基于我国既有的5G新基建优势，通过路侧改造使路“变聪明”，不仅能降低技术门榄还将降低单车成驾驶安全性。因此，我国始终坚持“单车智能+网联赋能”的车路协同发展战略，同步推进智能网联汽车的智能化和网联化，形成新—代智中国的智能网联汽车方案是基于北斗技术、城市感知体系、数字基础设施、体制45路还将带动智能装备、地图定位、云计算、通信、安全等相关产业协同发展，并具有减少交通事故、提升交通效率等潜在社会效益。图3-11“人-车-路-云”实现高度协同的智慧交通体系数据来源：德勤未来，中国有望通过车路协同实现自动驾驶领域的“弯道超车”。据美国兰德智库估算，一套自动驾驶系统量产需要积累170亿公里以上(105亿英里以上)的数据。谷歌waymo已经布局耗时10年进行测试，累计模拟测试100亿英里，行驶行程2000万英里，我国在此赛道追赶存在较大难度。而在新基建的推动下，我国车路协同有望进入快速发展阶段，弥补我国在单车智能发展的不足，有望超越美国