2020年中国无人驾驶汽车发展研究
无人驾驶汽车技术现状和发展趋势
无人驾驶汽车技术现状和发展趋势无人驾驶汽车技术（Autonomous Driving Technology）是近年来快速发展的一项创新技术，代表了未来智能交通的方向。
通过利用人工智能、感知技术和自动控制系统等，无人驾驶汽车能够在没有人类驾驶员的情况下进行安全、高效的行驶。
本文将介绍无人驾驶汽车技术的现状和发展趋势。
一、无人驾驶汽车技术现状目前，无人驾驶汽车技术已经取得了较大的进展，在实验室和测试场地上取得了显著的成果。
各大汽车制造商、科技公司和初创企业都加大了研发投入，竞相推出自己的无人驾驶汽车解决方案。
1. 基础技术成熟：无人驾驶汽车的关键技术包括传感器、感知算法、自动控制、导航定位等方面。
这些技术在多年的研发和实践中已经相对成熟，并且已经被广泛应用于自动驾驶汽车的开发中。
2. 部分商业化应用：一些汽车制造商已经开始将无人驾驶汽车技术商业化应用。
例如，特斯拉的Autopilot系统可以实现部分自动驾驶功能，包括自动驾驶巡航和自动停车等。
滴滴出行在中国多个城市推出了无人驾驶出租车服务，给用户提供了实际的无人驾驶汽车体验。
3. 限制与挑战：尽管无人驾驶汽车技术已经取得了重要的突破，但仍然存在着一些限制和挑战。
例如，无人驾驶汽车的安全性和可靠性仍然是一个重要的问题，需要继续进行技术改进和测试验证。
此外，法律法规和道德伦理等方面的问题也需要进一步研究和解决。
二、无人驾驶汽车技术的发展趋势无人驾驶汽车技术的发展前景非常广阔，将会对交通、经济和社会产生深远的影响。
以下是无人驾驶汽车技术的发展趋势：1. 自动驾驶水平提升：目前的无人驾驶汽车主要处于辅助驾驶水平，未来随着技术的进步，将逐步实现高度自动驾驶和完全自动驾驶。
高度自动驾驶可以在特定场景下实现全程自动驾驶，而完全自动驾驶可以在任何道路和环境条件下实现全面自动驾驶。
2. 交通效率提升：无人驾驶汽车可以通过优化路线和减少交通堵塞等方式提升交通效率。
无人驾驶汽车之间的通信和协同驾驶将能够更好地利用道路资源，降低交通事故率，并减少能源消耗。
无人驾驶汽车技术研究报告
无人驾驶汽车技术研究报告无人驾驶汽车技术是当今科技领域的热门话题，其正迅速发展并引起了广泛的关注。
本报告旨在全面研究无人驾驶汽车技术的现状和未来发展趋势，并探讨其对社会和经济的影响。
一、引言无人驾驶汽车技术是指通过计算机和传感器等设备实现车辆自动驾驶的一种先进技术。
传统车辆需要人工操纵实现行驶，在这一技术的发展下，汽车将能够自主感知和决策，从而实现自动驾驶。
二、无人驾驶技术的现状目前，无人驾驶汽车技术已经取得了显著的进展。
一方面，各大汽车制造商和科技公司纷纷投资于无人驾驶技术的研发和应用。
特斯拉、谷歌、百度等公司推出的自动驾驶汽车已经在实际道路上进行了测试。
另一方面，无人驾驶技术所需的关键技术逐渐成熟，包括激光雷达、人工智能、高精度地图等。
三、无人驾驶技术的优势无人驾驶技术相比传统驾驶具有多重优势。
首先，它可以提高交通安全性。
自动驾驶汽车能够实时感知并及时应对交通状况，减少人为因素导致的事故风险。
其次，无人驾驶技术可以提高交通效率。
车辆之间可以实时通信，避免交通堵塞和事故发生，节约时间和资源。
此外，无人驾驶汽车还可以为老年人和残疾人群体提供更加安全和便捷的交通方式。
四、无人驾驶技术的挑战尽管无人驾驶技术在各个方面都表现出巨大潜力，但其仍然面临着一些挑战。
首先，安全问题是最大的挑战之一。
无人驾驶汽车需要面对各种复杂的交通场景，如突发状况、恶劣天气等，如何保证安全成为了需要解决的难题。
其次，无人驾驶技术的法律和道德问题也亟待解决。
例如，在交通事故中如何分担责任，如何保护驾驶员的隐私等问题。
五、无人驾驶技术的未来发展随着无人驾驶技术的不断发展，我们可以预见它将在未来得到更广泛的应用。
首先，无人驾驶汽车将在公共交通领域得到广泛应用，提供更高效和便利的交通选择。
其次，无人驾驶技术将推动出行方式的革新，人们可以更加轻松地享受到出行的便利。
此外，无人驾驶技术还将对城市规划和经济结构产生深远的影响。
六、结论无人驾驶汽车技术是未来交通领域的发展趋势，其具备改变人们出行方式的潜力。
无人驾驶汽车的研究与发展
无人驾驶汽车的研究与发展在当今科技飞速发展的时代，越来越多的科技被应用到各种各样的领域，其中包括汽车行业。
无人驾驶汽车是近年来备受关注的一个领域，它代表了人工智能与汽车工业的结合。
本文将探讨无人驾驶汽车的研究与发展。
一、无人驾驶汽车定义与类型无人驾驶汽车是指不需要人类驾驶，而是通过先进的电子设备、传感器和无线网络等技术，实现自我驾驶的汽车。
在这一领域，主要的汽车有三种类型，即完全无人驾驶汽车、半自动驾驶汽车和高级驾驶辅助系统。
完全无人驾驶汽车是指车辆在任何情况下都能够自动驾驶，包括城市区域，高速公路，复杂道路和恶劣天气条件下等。
半自动驾驶汽车通常指车辆可以自动执行某些驾驶任务，例如在高速公路上进行跟车或停车等简单的任务，但仍需要人类驾驶员监控车辆的操作。
高级驾驶辅助系统是指车辆可以协助驾驶员控制汽车操作，例如避障，自动制动，车道保持等。
二、无人驾驶汽车技术的关键在实现无人驾驶汽车技术时，需要通过以下技术实现：1、感知技术：无人驾驶汽车需要通过激光雷达，摄像头，超声波，雷达和GPS等多种传感器感知周围环境，不同的传感器形成一种多层次的感知系统，从而更好地识别道路，车辆，行人和障碍物等。
2、决策技术：当无人驾驶汽车感知到周围环境时，它需要做出一系列决策，如判断最佳行驶路线，决定变道或超车等。
这涉及到机器学习、神经网络等技术。
3、控制技术：控制技术包括电子控制单元（ECU），制动系统，转向系统和动力系统等。
这是确保无人驾驶汽车能够正常操作的关键。
4、通信技术：无人驾驶汽车需要通过高速无线网络传送和接收各种信息，如实时交通，天气等数据。
三、无人驾驶汽车的应用领域无人驾驶汽车在诸如交通拥堵，减少车祸等方面有着非常广泛的应用。
它可以用于长途物流，旅游等不同的场景，也可以让年老和残障人士更加独立地出行。
同时，它可以使城市更加绿色可持续，减少尾气排放和碳足迹。
此外，无人驾驶汽车也可以为公共交通网络提供更多的选择。
无人驾驶汽车技术研究现状与发展方向
无人驾驶汽车技术研究现状与发展方向越来越多的科技公司和汽车制造商投入无人驾驶汽车的研发和测试。
从目前的情况来看，无人驾驶技术的发展前景无比广阔。
无人驾驶汽车是指装备了自动驾驶系统的汽车。
这些系统基于激光雷达、相机、红外线传感器等多种感知技术，实现车辆与车辆之间、车辆与道路之间、车辆和行人之间的智能识别和互动，并针对行驶环境进行实时决策和执行。
目前，无人驾驶汽车行业已经涉及到多个国家和地区，无人驾驶汽车成为汽车行业的重要研究领域之一。
从技术和市场的角度来看，无人驾驶汽车有着广阔的发展前景。
无人驾驶汽车技术现状目前，无人驾驶汽车技术的研究方向主要包括多传感器融合、数据融合和人工智能控制等方面。
同时，无人驾驶汽车还需要经历一系列测试和验证过程，以及相关法规和标准的制定。
多传感器融合是实现无人驾驶汽车自主导航的基础。
通过使用不同传感器收集车辆周围的环境信息，包括来自雷达、相机、超声波和激光测距仪等多种传感器的信息，以实现对行驶环境的感知和理解。
为了更准确地获取车辆周围环境信息，无人驾驶汽车采用了多模式数据融合技术。
该技术将车辆周围传感器所获取的信息进行详细的分析和比对，综合得出更加精准的环境信息，以实现车辆的精确定位和导航。
人工智能控制是无人驾驶汽车技术的重要方向之一。
通过使用人工智能技术，该技术可以对车辆的感知和决策过程进行自主学习和优化。
包括神经网络技术、决策树算法、深度学习等都可以应用于无人驾驶汽车的控制系统中。
为了确保无人驾驶汽车的安全性和可靠性，需要进行大量的测试和验证。
测试和验证环节是无人驾驶汽车研究的关键步骤之一，以验证其可靠性、安全性和适应性。
同时，还需要制定相关的法规和标准，以确保无人驾驶汽车与现有交通法规的适配性和合法性。
无人驾驶汽车发展趋势基于当前的技术研究成果，无人驾驶汽车的发展趋势非常明显：智能化、多层次、多领域化和系统集成化。
这些趋势将进一步提高无人驾驶汽车的性能和适应性，促进其在未来市场中的更广泛应用。
无人驾驶汽车技术的发展现状及前景分析
无人驾驶汽车技术的发展现状及前景分析无人驾驶汽车技术是指通过人工智能、传感器和自动化控制等先进技术，实现车辆在无需人类干预的情况下进行自主驾驶的能力。
随着技术的不断进步，无人驾驶汽车技术正逐渐成为汽车行业的热点话题，其在未来的发展前景备受关注。
本文将从技术发展现状、应用场景和前景分析三个方面进行探讨。
一、技术发展现状无人驾驶技术的发展已经取得了长足的进步。
首先是感知和感知决策技术的突破。
通过激光雷达、摄像头和传感器等装置，车辆能够实时感知周围环境，识别道路、交通信号和障碍物等，并做出相应的决策。
其次是控制系统的升级。
车辆配备了先进的计算机系统，可以根据感知到的信息进行路径规划、速度控制和转向操作，实现自主驾驶。
另外，人工智能技术的进步也为无人驾驶技术提供了重要支持，车辆能够通过学习和优化算法来不断提升自身的驾驶能力。
二、应用场景无人驾驶汽车技术具有广阔的应用前景。
首先是交通运输领域。
无人驾驶汽车能够提高交通系统的效率和安全性，降低交通事故率。
无人驾驶也能减少交通拥堵，节约燃料资源，改善城市交通环境。
其次是物流领域。
无人驾驶技术能够实现物流车辆的全程自动驾驶，提高物流效率，降低物流成本。
此外，无人驾驶汽车还可以应用于特殊领域，如农业、矿山以及环境监测等，为这些领域提供更加高效和智能的解决方案。
三、前景分析无人驾驶汽车技术的前景十分广阔。
首先是市场前景。
根据市场研究机构的预测，无人驾驶汽车市场规模将在未来几年内快速增长，2025年有望达到数千亿美元。
其次是技术前景。
随着技术的不断进步和成熟，无人驾驶汽车技术将会更加智能化、安全可靠，能够适应各种复杂的交通环境。
再次是政策前景。
越来越多的国家和地区在政策层面给予无人驾驶汽车技术的支持和鼓励，为其发展营造有利条件。
此外，企业间的竞争也推动了无人驾驶汽车技术的不断创新和进步。
虽然无人驾驶汽车技术的发展前景看好，但仍然存在一些挑战和难题。
首先是法律法规的制定和完善。
无人驾驶技术的研究现状与发展
无人驾驶技术的研究现状与发展随着科技的飞速发展，无人驾驶技术已逐渐走进我们的生活中。
无人驾驶汽车，简称AV，是未来交通领域场景智能化、网络化、数字化的典型代表。
随着自主驾驶技术的不断发展和商用化应用，它已经成为全球最具前景和最热门的产业之一，有着广泛的应用前景和巨大的经济价值。
本文将从几个方面探讨无人驾驶技术的研究现状和未来发展趋势。
一、技术路线当前，主流的无人驾驶技术路线主要分为传统和新型两大类。
传统的无人驾驶技术路线是以地图为基础，从地图入手，将车道线、交通标识等车辆需要识别的信息提前录入地图中，以地图为基础，车辆实时识别所在位置并在地图上规划路径。
这种技术路线的特点是成本低、技术成熟、成熟度较高。
新型无人驾驶技术路线主要是以感知、决策、控制三个模块为核心。
感知模块主要使用多传感器，如相机、激光雷达、毫米波雷达等，对环境进行感知；决策模块根据感知模块提供的信息，对环境进行分析，并决策“应该怎么走”；控制模块根据决策模板的输出信号，对车辆进行实时的控制。
这种技术路线相较于传统的无人驾驶技术路线来说，更为先进、更具可靠性、适用于更多种场景。
二、发展现状目前，无人驾驶技术的发展可分为三个阶段：第一个阶段是试验研究阶段，主要是尝试无人驾驶汽车在实际公路场景下行驶，不断优化系统功能，积累数据，为应用商业化打下基础。
第二个阶段则是商业化应用阶段，主要的目标是市场化和技术创新。
目前，国内外影响最大、商业化价值最高的无人驾驶项目是阿里巴巴、百度和广汽、比亚迪等企业的自动驾驶出租车计划。
在美国，谷歌和特斯拉成为了最具代表性的无人驾驶项目，而且已经实现了商业化应用。
第三个阶段则是技术快速迭代和平台合作，这个阶段主要目标是打通技术鸿沟和平台壁垒，建立起无人驾驶技术产业协同创新生态，以实现对自主驾驶的全产业链、全过程的纵向和横向协同。
未来无人驾驶技术的市场规模、应用领域、技术路线和商业模式将有着巨大的变革和突破。
三、未来趋势无人驾驶技术正在逐步迎来爆发式的发展。
无人驾驶技术发展研究报告
无人驾驶技术发展研究报告近年来，无人驾驶技术在汽车行业中迅速发展。
随着人工智能和传感器技术的不断进步，无人驾驶车辆已经成为现实。
本文将对无人驾驶技术的发展进行研究，分析其应用前景和挑战。
一、无人驾驶技术的定义和分类无人驾驶技术，简而言之，就是指车辆在没有人类驾驶员的情况下自动驾驶。
根据驾驶员的参与程度，无人驾驶技术可分为五个级别，即Level 0到Level 5。
Level 0表示完全由人类驾驶，而Level 5则表示完全无需人类干预的自动驾驶。
二、无人驾驶技术的关键技术1. 传感器技术：无人驾驶车辆依靠传感器收集周围环境信息，包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等。
这些传感器将输入到车辆的自主系统中，用于判断行驶路径和识别障碍物。
2. 人工智能：人工智能技术在无人驾驶技术中起着重要作用。
深度学习和神经网络等人工智能算法能够处理传感器输出的数据，并作出智能的决策。
3. 软件系统：无人驾驶车辆还需要强大的软件系统来管理各种任务和功能。
这些软件系统包括路径规划、交通信号处理、车辆控制等。
三、无人驾驶技术的应用无人驾驶技术有广泛的应用前景。
以下是一些主要领域的应用：1. 物流和货运：无人驾驶车辆可以用于物流和货运，提高运输效率，减少人力成本。
2. 出行服务：无人驾驶车辆可以为人们提供便利的出行服务，减少交通拥堵和事故发生。
3. 农业：无人驾驶技术可以应用于农业，实现自动化的农业生产和作业。
4. 公共交通：无人驾驶车辆可以改善公共交通系统，提高运输效率和减少碳排放。
四、无人驾驶技术的挑战虽然无人驾驶技术有许多应用前景，但仍面临一些挑战。
1. 安全性：无人驾驶技术需要确保车辆的安全性，防止意外事件的发生。
这需要完善的安全系统和对各种复杂道路情况的应对能力。
2. 法律法规：无人驾驶技术的应用还需要符合相应的法律法规。
尚未解决的问题包括道路交通规则的适应和责任的界定。
3. 数据隐私：无人驾驶技术需要收集和处理大量的数据。
无人驾驶车技术的发展现状
无人驾驶车技术的发展现状随着人工智能的不断发展，无人驾驶车技术也越来越受到重视。
目前，全球范围内的汽车厂商、互联网巨头、新兴企业等都在投入大量的资金和精力，推动无人驾驶车技术的发展。
本文将从技术现状、政策支持和商业前景三个方面来探讨无人驾驶车技术的发展现状。
一、技术现状1.传感技术无人驾驶车技术的核心是传感技术。
传感器的种类有很多，包括毫米波雷达、摄像头、激光雷达等。
其中，激光雷达是目前应用最广泛的传感器。
它可以快速生成三维环境图像，准确地捕捉周围景物的距离、方向和速度等信息。
2.算法技术无人驾驶车需要通过算法实现智能驾驶，决策和控制是关键。
目前，主要有三种算法：规则引擎、基于机器学习的决策树和深度学习。
其中，深度学习算法是应用最广泛的一种算法，其基于神经网络，能够自动学习和优化。
3.汽车联网无人驾驶车技术需要车辆和云端之间的高速通信。
这就需要利用5G技术、车联网技术等。
车联网技术的应用范围越来越广泛，已经成为无人驾驶车技术不可或缺的一部分。
二、政策支持1.国家政策政策支持是推动无人驾驶车技术快速发展的重要动力。
中国自2016年起开始加大对无人驾驶车技术的支持，出台了一系列政策文件，扶持产业发展。
其中，《智能网联汽车产业发展规划》提出，到2020年，国内级别的自动驾驶技术达到L3以上，实现小规模商用。
2.地方政策除了国家政策，各地方政府也加大了对无人驾驶车技术的支持。
比如，北京规划到2022年，实现自动驾驶公交线路的商业化运营；上海则要实现自动驾驶出租车的试点项目。
三、商业前景无人驾驶车技术是一个创新、高风险的领域，商业模式的创新至关重要。
1.汽车制造商汽车制造商可通过研发车载自动驾驶系统和无人驾驶汽车来实现商业化。
比如，Waymo是谷歌公司的自动驾驶部门，已经在美国实现了自动驾驶出租车的商业化。
特斯拉也在自动驾驶技术上投入了很多资源，新款Model S和Model X已将硬件自动驾驶系统集成到其车型中。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
新加坡 荷兰 挪威 美嘚国 芬兰 瑞典 韩国
阿拉伯 英国 丹麦
25.45 25.22 24.25 23.99 23.58 23.17 22.71 22.23 21.36 21.21
2020年自动驾驶准备指数TOP10国家得分
技术层面
感知技术、激光雷达、多 精度摄像头等多种技术仍 未成熟
成本层面
无人驾驶汽车目前开发成 本较高，L4级别的成本 费用是10亿级别的
2015-2020年中国ADAS行业市场规模（单位：亿元）
1000 878
800
720
600
576
420 400
250
200 102
0 2015
2016
2017
2018
2019E
2020E
2015-2020年中国车载摄像头出货量（单位：万颗）
5000
4000
3000
2000 1000
1350
1625
2
牌照数量（张） 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
4.6 自动驾驶普及尚待时日
值得注意的是，尽管无人驾驶是未来的趋势，但目前仍处于发展的初期，技术还不够成熟；此外，目前针对自动驾驶的政策、法律法规、 保险等，以及配套的基础设施都还不完善，要等到自动驾驶真正的商用落地，还有很长的路要走。根据2020年7月毕嘚马威发布的《2020年自动 驾驶汽车成熟度指数2020》显示，从国家对自动驾驶技术的准备情况和开放态度来看，新加坡位于榜首，得分25.45；中国第20名，得分16.42， 无人驾驶普及尚待时日。
多种通信技术支持C-V2X业务分阶段发展
4.2 车联网快速渗透 规模有望接近万亿元
得益于政策和大行业的发展，我国车联网行业快速渗透，行业规模不断扩大。根据华为预测，车联网是物联网高速领域内行业成熟度最 高并且连接数量最多的领域，预计2020年，中国车联网连接数量将达到6000万规模。另外，根据中国联通数据显示，预计2020年，中国车联网 市场规模超过2000亿，渗透率超过20%。至2025年，预计将接近万亿元。
企业 百嘚度 文知远行 小马智行 滴滴 一汽 上汽 金龙 腾讯 蔚来 东风 长安 阿里巴巴 初速度
国内无人驾驶企业拥有自动驾驶路测牌照情况（单位：张）
牌照数量（张） 150 20 5
企业 智行者 图森未来
金旅
4
吉利
4
星行科技
3
盼达用车
3
禾多科技
2
宇通客车
2
东风商用车
2
长沙智能驾驶研究院
2
智加科技
2
北汽新能源
基于信息广播基础车 车协同类
1
如车车碰撞预警、 前车刹车警告
基于信息广播基础车 路协同类
2
如限速、施工提 醒、闯红灯提醒
基于5G高宽带和MEC本 地协同计算的更广和
更深协同感知类
3
如基于高精地图的 车辆路径引导、交 通远程监控、弱势 交通参与者等
基于协同感知和控制的 智能驾驶和智慧交通
4
如动态车道管理、 车路协同交叉口通 行、交通信号灯动 态优化等
2016-2019年中国车载激光雷达市场规模（单位：亿元） 7.0
1.9 2016
2.8 2017
3.6 2018
2019
Байду номын сангаас
4.5 企业加速布局 百嘚度遥遥领先
面对飞速发展的无人驾驶市场，各领域企业纷纷布局。从自动驾驶路测牌照来看，目前国内已颁发约200张自动驾驶路测牌照，其中，百 度累计获150张，在全国占比过半。2019年7月1日，北京市自动驾驶测试管理联席小组正式发放了首批T4级别自动驾驶测试牌照，这批被称为 目前技术含量最高的5张牌照被百嘚度全部收入囊中。
注：此处无人驾驶主要指乘用车无人驾驶
通信
5G、GPS、V2X、NB-IoT
算法
语音、机器视觉、SLAM、定 位、环境识别、决策等
硬件
麦克风、触控、伺服器、摄 像头、激光雷达、T-Box等
4.1 C-V2X业务向更安全、绿色、智能、协同演进
蜂窝车联网（ C-V2X ）技术通过将“人-车-路-云”交通参与要素结合在一起，支撑车辆获得比单车感知更多的信息，促进智慧交通体 系的构建。随着网络、5G等技术的不断发展，C-V2X业务演进在第一阶段基础安全告警和交通信息通知类业务的基础上，逐步从“车-路-云协 同感知”向“车-路-云网联协同控制”发展，推动C-V2X业务在驾驶安全、交通效率、信息服务这三个方面向着更加安全、协同、智能、绿色 演进。
15000 10000 5000
0
2015-2025年中国车联网行业市场规模及渗透率（单位：亿元，%） 77% 9550
7% 400
2015年
24% 2010
2020年
市场规模（亿元）
渗透率（%）
2025年
4.3 ADAS市场规模持续增长 车载摄像头需求量攀升
先进驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems，ADAS）是汽车发展全自动驾驶的基础，ADAS系统越成熟，实现全自动驾驶 的可能性也越高；车载摄像头则是无人驾驶车辆判断环境的主要设备之一。近年来，无人驾驶技术不断进步，ADAS作为无人驾驶的前奏，迎来 了高速发展期，2019年市场规模约达720亿元。而在ADAS市场的快速推动下，车载摄像头的出货量也持续攀升，2019年约达3350万颗。
2000
2600
3350
4400
0 2015
2016
2017
2018
2019E
2020E
4.4 车载激光雷达高速发展 整体规模仍较小
激光雷达（LiDAR）是一种集激光、GPS和IMU三种技术于一身的系统，最初只在军事上应用，后逐渐应用在生活中，其中无人驾驶领域使 用最为广泛。目前谷歌、百嘚度、奥迪、福特、宝马等企业都在逐渐使用激光雷达的感知解决方案，其已经成为了无人驾驶技术中的最基本的配 置。过去激光雷达一直被外资品牌垄断，但近两年来，国产激光雷达产品迎来发展，不仅在某些性能指标上与国际品牌不相上下，而且价格是 其三分之一到三分之二，具备一定的竞争力。但整体来看，目前我国车载激光雷达市场规模较小，增速较快，2018年约为3.6亿元，2019年约 增长至7亿元。
2020年中国无人驾驶汽车发展研究
2020年6月
4 无人驾驶——汽车未来的发展方向
无人驾驶是汽车未来的研究方向，对于汽车行业甚至是交通运输业有着深远的影响。无人驾驶汽车的来临将能够解放人类的双手，降低 发生交通事故发生的频率。目前，我国无人驾驶产业仍处于初级阶段，但其将是我国对美欧日等传统汽车大国实现弯道超车的重要领域。