无人驾驶汽车发展面临的挑战与建议
浅谈低速无人车发展现状、挑战及建议
FRONTIER DISCUSSION | 前沿探讨时代汽车 浅谈低速无人车发展现状、挑战及建议李川鹏 王秀旭中汽数据（天津）有限公司 天津市 300300摘 要： 随着无人驾驶技术的创新发展以及资本的投入，无人驾驶赛道热度持续上升，低速无人车成为资本新热点，被视为是破局无人驾驶落地的关键一步。
本文就低速无人车目前发展的现状及面临的问题进行探讨分析，并对其未来的发展趋势提出合理化建议。
关键词：低速 无人驾驶 挑战 建议1 低速无人车发展现状无人驾驶车，是一种无须人工干预而能够感知其周边环境和导航的车辆。
它利用了包括雷达、激光、超声波、GPS、里程计、计算机视觉等多种技术来感知其周边环境，通过先进的计算和控制系统，来识别障碍物和各种标识牌，规划合适的路径来控制车辆行驶。
“低速无人驾驶汽车”是指：应用场景相对简单固定，时速低于50公里/小时的自动驾驶汽车（一般亦称“低速自动驾驶”），主要应用区域包括校园、景区、园区、机场、矿山等；应用范围包括特定区域的物流配送、矿山开采、无人农用机械、餐饮及零售服务等无人车，分为载人和载货两种应用类型。
无人驾驶技术要落地应用，目前由于政策和技术的双重制约，高速乘用车无人驾驶全面落地商用似乎还遥遥无期。
相比之下，应用于封闭或半封闭场地的低速无人驾驶技术稳步着陆，政策上的限制相对较小，其应用价值近几年已经在多个场景中得到验证。
从需求、政策、技术层面来看，低速无人驾驶产业短期内最有可能实现商业价值。
目前，低速无人车行业的发展呈现以下发展趋势：1.1 市场需求端旺盛，应用前景广阔低速无人车应用领域众多，且需求旺盛。
以低速无人车为例。
在移动互联网时代下，网购用户数量和比例双重增长，用户对配送即时性的要求也越来越高。
大量的末端订单使得快递配送的作业模式以小批量、高频次的方式进行，效率低下，且成本极高，同时末端配送市场与劳动力间的矛盾，进一步拉动低速无人车需求。
此次疫情也让低速无人车彻底走入公众视野，为民众所认同并接受，低速无人车有望成为“最后一公里”难题的解决方案。
自动驾驶行业现状 困难 建议
自动驾驶行业现状困难及建议自动驾驶技术作为未来交通领域的重要发展方向，受到了广泛关注。
然而，目前自动驾驶行业在技术、市场推广、政策法规等方面面临着诸多困难。
本文将从现状出发，分析自动驾驶行业存在的困难，并提出一些建议，以期推动自动驾驶行业的健康发展。
一、自动驾驶行业现状1. 技术难题尚未完全突破自动驾驶技术虽然取得了长足进步，但仍存在许多难题有待解决。
在复杂天气和路况下的自动驾驶仍然面临挑战，尤其是在雨雪、大雾等恶劣环境下的行驶表现不尽如人意。
自动驾驶系统对于交通信号、行人、动物等各种意外情况的识别和应对能力也需要进一步提升。
2. 市场推广受阻虽然无人驾驶汽车在一些发达国家得到了试点推广，但从整体来看，自动驾驶汽车的市场普及仍面临着一系列问题。
由于技术限制和监管政策问题，自动驾驶汽车的上路应用仍受到一定的限制。
用户对自动驾驶汽车的信任度有所不足，对自动驾驶技术的安全性和可靠性存有疑虑。
自动驾驶汽车的成本较高，普通用户难以接受，这也制约了其市场推广的步伐。
3. 政策法规尚不完善当前，自动驾驶汽车的监管政策尚不完善，相关法规存在滞后和空白，未能跟上自动驾驶技术发展的步伐。
自动驾驶汽车在行驶中的责任、保险等问题亟待解决，监管政策的跟进能力还有待提高。
二、自动驾驶行业的困难1. 技术方面的困难：自动驾驶技术尚未完全成熟，对于复杂环境的适应能力还有待提高，特别是在特殊天气和复杂交通情况下的表现不佳。
自动驾驶技术的算法和硬件设备也需要不断完善，以提高自动驾驶汽车的安全性和可靠性。
2. 市场推广方面的困难：自动驾驶汽车在市场推广中受到了种种制约。
首先是用户信任度不足，很多用户对自动驾驶技术存在质疑，担心其安全性和可靠性。
自动驾驶汽车的成本较高，一般用户难以承担，这也制约了其市场推广的步伐。
监管政策的不完善也成为限制自动驾驶汽车市场普及的重要因素。
3. 政策法规方面的困难：自动驾驶汽车的监管政策尚不完善，相关法规滞后且存在空白，未能跟上自动驾驶技术发展的步伐。
浅析自动驾驶技术发展现状、趋势及挑战
4AUTO TIMEFRONTIER DISCUSSION | 前沿探讨浅析自动驾驶技术发展现状、趋势及挑战李川鹏 郭宇辰中汽数据（天津）有限公司 天津市 300300摘 要： 随着人工智能、大数据等技术的快速发展，自动驾驶技术已在全球掀起热潮，并被认为是未来汽车工业发展的必然趋势，自动驾驶将从根本上改变我们未来的出行。
目前我国正在多场景推进自动驾驶的应用落地工作。
本文将阐述自动驾驶技术目前发展的现状、趋势，并对自动驾驶技术目前在实际应用过程中面临的问题进行分析。
关键词：低速 无人驾驶 挑战 建议1 自动驾驶技术自动驾驶在汽车行业并不是很晚出现，一开始在欧美和日本，近几年得到了快速的发展，这里面也离不开全球各个国家的立法推动。
希望通过智能网联技术的应用能够减缓或者降低事故的发生概率以及事故的影响。
比如国家推动相关法规的推动，比如说车道偏离，碰撞预警，驾驶员状态监测，AEB 车道保持，通过防止车道偏离和碰撞减少事故发生概率，这也来源于机器的反应速度要比人的反应速度更快。
从整体架构上，目前国内主流自动驾驶主要分为感知层、决策层、控制层。
各大主企业目前核心竞争力体现在算法层面的研究。
基于嵌入式平台的自动驾驶系统核心算法研究主要解决障碍物检测准确度低、误识别、误检测率过高问题和无卫星导航信号的异常状态下的自动驾驶状态保持和路径规划问题，包括基于多传感器信息融合感知算法、多传感器融合定位算法等。
2 自动驾驶法规政策自动驾驶这个概念之所以得到快速发展，也离不开各个国家在立法上的推动。
以美国为例，美国每年基本上都会发布一个和自动驾驶相关的政策，2020年发布了自动驾驶汽车准则4.0，2021年1月11日发布了《自动驾驶汽车综合计划》，一方面推动技术科学的监管，简化豁免的程序，同时也举例说明了一些示范营业厅的场景，意在推动自动驾驶的示范。
中国近期也发布了《智能网联汽车生产企业及产品准入管理意见》《智能网联汽车道路测试与示范运营管理规范（试行）》，自动驾驶的测试和示范管理规范，解决了前期多地测试规范不统一，同时多地并不互认结果，造成企业负担比较大的问题。
无人驾驶技术前景
无人驾驶技术简介
▪ 无人驾驶技术发展趋势
1.随着人工智能技术的不断突破和传感器技术的不断进步，无 人驾驶技术的发展前景十分广阔。 2.未来，无人驾驶技术将更加注重安全性和可靠性，同时也需 要考虑与人类驾驶行为的兼容性和协同性。
▪ 无人驾驶技术面临的挑战
1.无人驾驶技术在发展过程中面临着多种挑战，包括技术成熟 度、法律法规、伦理道德等方面的问题。 2.为了推动无人驾驶技术的健康发展，需要建立完善的技术标 准和法律法规体系，同时加强公众对无人驾驶技术的认知和理 解。
无人驾驶技术前景
行业应用与案例
行业应用与案例
▪ 物流运输
1.提高物流效率：无人驾驶技术在物流运输领域的应用能够显 著提高物流效率，减少人力成本，优化运输路线，降低运输成 本。 2.实现货物追踪：通过无人驾驶技术，可以实时监控货物运输 的位置和状态，提高物流透明度，便于货物追踪和管理。 3.案例：国内外多家物流公司已经开始采用无人驾驶技术进行 货物配送，如京东、顺丰等。
无人驾驶技术前景
市场规模与增长
市场规模与增长
▪ 市场规模与增长
1.无人驾驶技术市场规模正在快速扩大，预计未来几年将保持高速增长。 2.随着技术的不断进步和应用场景的扩大，无人驾驶技术的市场需求将不断增加。 3.政策支持、投资热度和技术创新将是推动无人驾驶技术市场规模增长的主要因素。
▪ 市场规模
1.据市场研究机构预测，未来几年无人驾驶技术市场规模将有望达到数百亿美元。 2.无人驾驶技术将在物流、出租车、公共交通等多个领域得到广泛应用。 3.随着无人驾驶技术的不断普及，其市场规模有望进一步扩大。
无人驾驶技术前景
技术发展趋势
技术发展趋势
▪ 传感器技术的进步
无人驾驶时代：2024年自动驾驶的全面普及
05
自动驾驶产业链与商业模式创新
产业链上游：关键零部件供应商
传感器供应商
提供激光雷达、毫米波雷达、摄像头等感知设备。
芯片供应商
提供高性能计算芯片、图像处理芯片等核心元件。
高精度地图与定位服务商
提供高精度地图数据、定位技术解决方案。
产业链中游：整车制造商与集成商
整车制造商
研发和生产具备自动驾驶功能的汽车。
产业发展愿景
构建完善的自动驾驶产业链，推动相关产 业协同发展，提升国家竞争力。
02
自动驾驶技术体系与关键技术
感知技术
01
02
03
传感器融合
利用雷达、激光雷达、摄 像头等多种传感器，实现 高精度、高可靠性的环境 感知。
目标识别与跟踪
通过图像处理、模式识别 等技术，识别并跟踪车辆 周围的行人、车辆、道路 标志等目标。
多元化出行服务
提供多元化的出行服务，满足不同用户的个性 化需求。
智能网联技术
利用智能网联技术，实现车与车、车与基础设施、车与行人的互联互通，提升 出行效率。
跨领域合作与协同创新机制构建
政府引导与支持
政府应发挥引导作用，提供政策支持和资金扶持，推动自动驾驶 技术的发展。
产学研用协同创新
建立产学研用协同创新机制，加强高校、科研院所、企业和用户的 合作与交流。
国内政策法规现状与挑战
我国政府高度重视自动驾驶的发展，出台了一系列政策法 规，包括道路测试管理规范、商业化应用试点政策等，为 自动驾驶的落地提供了有力支持。
然而，国内自动驾驶政策法规仍面临诸多挑战，如地方政 策差异大、法律法规不完善、安全监管体系不健全等，制 约了自动驾驶的快速发展。
未来，需要进一步完善政策法规体系，加强跨部门协调合 作，推动自动驾驶产业的健康发展。
无人驾驶技术在汽车行业的应用调研报告
无人驾驶技术在汽车行业的应用调研报告一、引言随着科技的迅猛发展，无人驾驶技术在汽车行业开始受到广泛关注。
本报告旨在对无人驾驶技术在汽车行业中的应用进行深入的调研和分析，为相关领域的研究和发展提供参考和建议。
二、无人驾驶技术的定义和原理无人驾驶技术指的是利用人工智能、计算机视觉、传感器等技术，使汽车在无人操作的情况下能够自主完成行驶任务。
其原理主要包括自主感知、决策规划和控制执行三个步骤。
三、无人驾驶技术在汽车行业的应用现状1. 智能辅助驾驶系统通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等装置感知车辆周围环境，并结合地图、路况等数据进行决策和规划，实现车辆的自主行驶。
目前已经有多家汽车制造商在生产车型中推出了智能辅助驾驶系统。
2. 高级驾驶辅助系统在智能辅助驾驶系统的基础上，进一步实现车辆的自动跟车、自动换道、自动停车等功能。
这些功能的实现主要依赖于先进的传感技术和人工智能算法。
3. 出租车和公交车自动驾驶无人驾驶技术为出租车和公交车的运营提供了新的解决方案。
自动驾驶出租车和公交车可以提高运营效率，提供更安全、更便捷的出行服务。
4. 物流和运输领域无人驾驶技术在物流和运输领域的应用也取得了一定的突破。
通过无人驾驶车辆实现货物的自动装卸和运输，可以大幅提高物流效率，降低运输成本。
四、无人驾驶技术在汽车行业的优势和挑战1. 优势（1）提高交通安全性：无人驾驶技术可以减少人为操作错误导致的交通事故，并能及时感知和应对突发状况。
（2）提供出行便利：无人驾驶车辆可以提供24小时不间断的服务，并且可以更好地应对交通拥堵问题。
（3）节省能源和减少排放：无人驾驶技术可以通过智能规划路线和车速，使车辆运行更加高效，从而减少能源消耗和减少碳排放。
2. 挑战（1）技术挑战：无人驾驶技术的核心在于感知、决策和控制，如何提高系统的精度、可靠性和安全性是目前亟待解决的问题。
（2）法律和规范挑战：无人驾驶技术的推广和应用还面临着法律和规范的不完善，特别是在道路交通管理方面存在较大的挑战。
无人驾驶汽车的法律障碍和立法思考
驶汽车所面临的法律障碍及立法思考，以期为推动无人驾驶汽车的合法化进 程提供参考。
一、无人驾驶汽车的法律障碍
1、隐私方面
无人驾驶汽车在收集、传输和处理个人信息方面具有一定的隐患。例如，汽 车可能需要收集路况、交通信号、其他车辆位置等多项信息以实现自动驾驶。这 些信息的收集和使用可能涉及个人隐私的泄露。此外，无人驾驶汽车的行驶轨迹 和习惯也可能被用于推断车主的个人信息和隐私。
2、安全方面
无人驾驶汽车的安全性是法律的重点。尽管无人驾驶汽车的技术在不断完善， 但仍可能存在技术故障或人为因素导致的安全问题。例如，黑客攻击可能会导致 汽车失控或被恶意操控；驾驶员与汽车的权责不明可能引发交通事故的法律纠纷。
3、责任方面
在无人驾驶汽车的事故责任认定方面，也存在一定的法律障碍。传统交通事 故的责任认定依赖于驾驶员的过错程度，但在无人驾驶汽车的情况下，过错责任 主体难以确定。此外，由于无人驾驶汽车的制造商、技术提供者、车辆所有者等 利益相关方众多，事故责任的分担也变得更为复杂。
三、未来展望与结论
随着科技的不断发展，无人驾驶汽车有望在未来成为主流交通工具。然而， 要实现这一愿景，还需克服诸多法律障碍。通过加强立法监管，完善相关法律法 规，并平衡产业利益与法律约束之间的关系，将有助于推动无人驾驶汽车的合法 化进程。
总之，无人驾驶汽车的广泛应用对于提高交通安全性、缓解城市交通压力、 提升出行便利性具有重要意义。然而，在欣赏无人驾驶汽车带来的诸多优点的我 们不能忽视其背后的法律问题和挑战。通过深入探讨无人驾驶汽车的立法思考和 未来发展前景，
总之，无人驾驶汽车是一种利用智能技术实现自主行驶的汽车，它可以提高 交通效率、减少交通事故和拥堵、提高出行安全性和便利性等。未来，随着技术 的不断进步和应用范围的扩大，无人驾驶汽车将会成为一种重要的交通工具。
《2024年无人驾驶的风险与刑法规制》范文
《无人驾驶的风险与刑法规制》篇一一、引言随着科技的飞速发展，无人驾驶技术逐渐成为汽车行业的前沿领域。
然而，在享受无人驾驶技术带来的便利和高效的同时，我们也不得不面对其潜在的风险和挑战。
本文旨在探讨无人驾驶技术的风险及其对刑法规制的影响，以期为相关政策的制定和实施提供参考。
二、无人驾驶技术的风险1. 技术风险无人驾驶技术虽然经过多次试验和测试，但在实际运用中仍可能面临技术故障、系统错误等问题。
这可能导致车辆在行驶过程中出现意外情况，甚至发生交通事故。
此外，对于复杂道路和突发情况的应对能力也尚待提高。
2. 法律风险由于无人驾驶技术涉及到多个领域的法律问题，如道路交通安全法、刑法等，因此需要对其在法律层面进行深入研究。
然而，目前对于无人驾驶的法律法规尚不完善，可能导致法律纠纷和法律责任难以确定。
3. 道德风险在无人驾驶车辆面临紧急情况时，如发生交通事故或交通拥堵时，系统应如何进行决策是一个重要的道德问题。
不同的决策可能产生不同的结果，涉及到法律责任、公众利益等问题，这也增加了无人驾驶的道德风险。
三、刑法规制面临的挑战1. 法律法规完善性不足目前，我国针对无人驾驶的法律法规尚不完善，对于无人驾驶车辆的合法性、责任归属等问题缺乏明确规定。
这可能导致在发生交通事故时，无法准确判断责任归属和法律责任。
2. 刑事责任认定困难由于无人驾驶车辆的决策过程涉及复杂的算法和技术，如何确定事故责任主体及认定相关人员的刑事责任成为一个难题。
同时，如何对系统本身的问题与人为操作失误进行区分也是需要解决的法律问题。
四、刑法规制建议1. 完善相关法律法规为了保障道路交通的安全和秩序，应尽快完善关于无人驾驶的法律法规。
明确无人驾驶车辆的合法性、行驶范围、责任归属等问题，为相关企业和驾驶员提供明确的法律指导。
2. 强化监管与惩罚力度政府应加强对无人驾驶车辆的监管力度，确保其安全运行。
同时，对于违反相关法律法规的行为应予以严厉惩罚，以起到警示作用。
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２０１５年 １２月 １０日上午 ， 官方微信公 众 号宣 员坐在方 向盘 的后 面 ，随时准备在有情况发 生的时候接
Ｗａｎｇ Ｑｉｎｐｕ，Ｚｈａｏ Ｊｉａ，Ｚｈａｏ Ｈａｏ （Ｚｈｏｎｇｔｏｎｇ Ｂｕｓ Ｈｏｌｄｉｎｇ Ｃｏ．，Ｌｔｄ，Ｌｉａｏｃｈｅｎｇ ２５２０００，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗ ｉｔｈ ｔｈｅ ｓｕｐｐｏｒｔ ｏｆ ｎａｔｉｏｎａｌ ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓａｌ ｏｆ ＩｎｔｅＵｉｇｅｎｔ—ｎｅｔｗ０ｒｋｅｄ ｖｅｈｉｃｌｅ ｃｏｎｃｅｐｔ，ｔｈｅ ｒｅ－
驶汽车和 ３０辆谷歌 自主设计研发 的小型原型车【１－２］。谷歌 操作驾驶 ，历 时 ８５ ｍｉｎ，完成 了 １１４ ｋｍ 的高速 公路行驶
作 者 简 介 ：王钦普（１９６４一），男 ，研究 员 ；泰 山学者 ；技术总监 ；主持 国家新能 源汽 车产业创新工程项 目和 国家科技 支撑计划项 目 的技术研发和实施工作 。
２ 第 ６期
客 车 技 术 与 研 究
ＢＵＳ ＆ Ｃ０Ａ ＣＨ ＴＥＣＨ ＮｏＬｏＧ Ｙ ＡＮＤ ＲＥＳＥＡＲＣＨ
无人驾驶汽车发展面临的挑战与建议
王钦普 ，赵 佳 ，赵 浩
（中通 客 车控股 股 份有 限公 司 ，山东 聊 城 ２５２０００）
摘 要 ：随 着 国 家 战略 的 支持 和 智 能 网联 汽 车概 念 的提 出，无 人 驾驶 汽 车 的研 发 工 作 步 入 了快 车道 。 本 文 结 合 无 人 驾 驶 汽 车 的 发展 历 程 和技 术路 线 ，分 析 目前 的 应 用 困境 和 发展 道 路 上 存 在 的 问题 ，并提 出应 对 建
随着 国家在智 能制造领 域 的不断发 力 以及 “工业 每个 月都会 在其 网站上公布其 无人驾驶 汽车项 目的发
４．０”、“互联 网 ＋”等先进概念 的提出 ，中 国的制造业步入 展报 告 ，不仅会 透露无 人车每 宗意外 的详情 ，也 会分 享
了一个 全新 的发展时期 ，无人驾驶 汽车迎来 了前所未有 无人车遇到的一些有趣情况 。美 国福 特汽车正在和谷歌
态 ，逐渐进入人们 的视野 ，引起 了高度关注 。无人驾驶汽
２０１５年 １０月 ２３日，特斯拉通 过 ＯＴＡ空 中升级 正
车的复杂性决定 了其在发展过程 中必定遇到许多困难与 式发布 ７．０固件更新 ，其 中最大的亮点是加入 了 Ａｕｔｏ Ｐｉ—
挑 战。本文结合谷歌无人驾驶汽车和特斯拉 ＡｕｔｏＰｉｌｏｔ系 ｌｏｔ自动辅 助驾驶 功能 ，带来 了 自动车道保持 、自动变 更
议 。
关 键 词 ：智 能 网联 汽 车 ；无 人 驾 驶 汽 车 ；发展 ；挑 战 ；建议
中 图 分 类 号 ：Ｕ４６９．７９
文 献 标 志 码 ：Ａ
文 章 编 号 ：ｌ００６—３３３ ｌ（２０１６）０６—０００２—０５
Ｃｈａｌｌｅｎｇｅ ａｎｄ Ｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｄｅｖｅｌｏｐｍ ｅｎｔ ｏｆ Ｄｒｉｖｅｒｌｅｓｓ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ
发测试工 作。２０１１年 ，国防科技大 学 自主研 制的红旗
谷 歌是 互联 网企业参 与无 人驾驶 技术研究 的先驱 ＨＱ３无人车完成 了从 长沙 到武汉 ２８６ ｋｍ 的高速全程 无
和倡 导者 ，代表 了 目前无人 驾驶 的最 高水 平 。谷 歌 自 人驾驶实验 。此次实 验中 ，无人车 自主超车 ６７次 ，成 功
第 ６期
王 钦普 ，赵 佳 ，赵 浩 ：无 人 驾驶 汽 车发展 面 临 的挑战 与建 议
实 验 ，最高 时速达 １０５ ｋｍ，成为我 国首辆在 官方认证 下 ２．１ 谷歌 的无人车技术路线
完成 高速公路 测试 的无人驾驶智能汽车 。
谷歌在设计 开发 无人驾驶技术之初 ，要 求一个驾驶
的发展 机遇。２０１５年 ５月 ８日国务 院印发 的《中国制造 公 司就无人驾 驶汽 车的开发 和生产开展 推进性 的合 作
２０２５＞＞强 国战略 ，明确指 出 了未 来我 国发展智能 网联汽 谈判 ，计划在福特生 产的车辆上配备谷歌开发 的无人 驾
车的路线与 目标 。无人驾驶作 为智能 网联汽车的终极形 驶 系统 。
２００９年起开展无人驾驶 技术的开发 ，目前正在测试 的车 超越 其 它行 车道上 车辆 １ １６辆 ，被其 它车 辆超 越 １４８
辆 累计行驶里程超过 １６０万 ｋｍ，这些无 人驾驶原型车包 次 ，实测全程 自主驾驶平均时速 ８７ ｋｍ／ｈ。２０１２年 ，由军
含 ２３辆基于雷克萨斯 ＲＸ４５０ｈ混合动力车改造 的无人驾 事交通学 研制 的“猛狮 ３号”无人 车 ，完全 由电脑智 能
统 的工作原理 和技术路线 ，分析无人 驾驶 汽车 目前 的应 车道 、自动泊车三大全新体验 。这是全球首次批量开放应
用困境 和发展 道路 上存 在的问题 ，并 提出一些建议 。
用 自动驾驶功能 ，为用户带来 了更多驾驶便利和乐趣 。
在 国内，高校科研机构 最先开展无人驾驶技术 的研
１ 无人驾驶汽车的发展历程
ｓｅａｒｃｈ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｄｒｉｖｅｒｌｅｓｓ ｖｅｈｉｃｌｅｓ ｇｏ ｉｎｔｏ ｔｈｅ ｆａｓｔ ｌａｎｅ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｎａｌｙｚｅｓ ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｔ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ
ｐｒｅｄｉｃａｍ ｅｎｔｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｅｘｉｓｔｉｎｇ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｏｆ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｒｏａｄ ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｇｉｖｅｓ ｓｏｍｅ ｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓ ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｃｏｕｒｓｅ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｒｏｕｔｅ ｏｆ ｔｈｅ ｄｒｉｖｅｒｌｅｓｓ ｖｅｈｉｃｌｅｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ—ｎｅｔｗｏｒｋｅｄ ｖｅｈｉｃｌｅ；ｄｒｉｖｅｒｌｅｓｓ ｖｅｈｉｃｌｅ；ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ；ｃｈａｌｌｅｎｇｅ；ｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎ