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自动驾驶技术正在加速商业化落地
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自动驾驶逐步落地的过程中，部分企业“曲线前进”，实现对高等级自动驾驶的降维应用。
文丨宋豆豆
自动驾驶又“火”了，年末“搞了个大事情”的百度，断臂求生、忍痛割爱的优步，与将造车提上日程、欲开发自动驾驶芯片的苹果，共同将自动驾驶行业再次拉回公众视线。
12月8日，第二届百度Apollo生态大会上，百度Apollo公布了其在智能交通、智能车联和自动驾驶方面的技术研发及未来的落地应用规划。值得一提的是，百度Apollo发布高级别智能驾驶解决方案ANP（Apollo Navigation Pilot），即领航辅助驾驶，基于目前国内唯一的L4级纯视觉自动驾驶技术Apollo Lite打造。
需要注意的是，2014年进入自动驾驶领域并推出“Titan”计划的苹果公司近期也再次发力。12月9日，有媒体报道，苹果在与台积电合作开发自动驾驶汽车芯片，并探索在美国设立汽车组装厂，预计2024-2025年，“Apple Car”就会正式亮相。此前一天，彭博社称苹果公司已任命其AI主管约翰·贾南德雷亚（John Giannandrea）领导自动驾驶汽车部门，负责苹果自动驾驶系统的后续开发，该系统最终可能用于苹果汽车。
有人欢欣鼓舞，有人暗自神伤。
美东时间12月7日，全球共享出行巨头优步（Uber）出售亏损已久的自动驾驶子公司ATG（Advanced Technologies Group）。交易预计将于明年第一季度完成，同时优步承诺将向Aurora至少投资4亿美元。令人唏嘘的是，去年4月，ATG估值高达72.5亿美元；目前收购方Aurora对ATG的估值约为40亿美元。
近年来，自动驾驶作为智能化和网联化发展的高级形态，华丽的赛道涌入了无数顶尖的技术与人才，吸引了数不清的资本与客户，科技巨头、传统车企以及初创公司频繁发力，在汽车智能化供给侧展开竞争，自动驾驶“战争”已然打响。
入局者众
“如果说未来有某一个趋势会在一定程度上完全颠覆现有的价值分配，我们认为一定是自动驾驶。”罗兰贝格全球高级合伙人、大中华区副总裁郑赟表示。
罗兰贝格预计，2030年自动驾驶车端系统的市场规模将达5000亿元。其中，芯片、传感器和软件算法是主要贡献者，市场规模分别预计可达1480亿元、1308亿元、917亿元。
目前自动驾驶技术的开发企业主要分为三类：一是互联网科技巨头，包括谷歌、百度、华为、阿里等；二是车企或汽车零部件厂商，包括通用、上汽、长安等传统车企以及新能源领域中高歌猛进的造车新势力等；三是初创公司，比如小马智行、文远知行等。
12月8日，百度发布“乐高式汽车智能化解决方案”，将旗下的智能驾驶、数字化领域产品打包为智驾、智舱、智图、智云四大系列产品。百度集团副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇认为，自动驾驶能力将成为智能汽车的决胜点，无人驾驶驶入“快车道”。
值得注意的是，自动驾驶逐步落地的过程中，部分企业“曲线前进”，实现对高等级自动驾驶的降维应用。此次大会上Apollo智驾发布的高级别智能驾驶解决方案ANP，基于目前国内唯一的L4级纯视觉自动驾驶技术Apollo Lite打造，百度称其是L4级自动驾驶技术降维释放到L2级辅助驾驶领域的产品。
Apollo Lite具有轻传感器、轻算法、强感知的特点，全车搭载10路摄像头、具备360°环视感知，单卡GPU，算力小于30TOPs。不同于行业方案仅支持高速和城市环线，ANP还可以在城市道路使用。据了解未来3-5年Apollo智驾产品预计前装量产搭载100万台。
此前百度与威马在AVP（Automated Valet Parking自主泊车）开展量产合作，将L4级别自动驾驶技术逐步降维，推动高级自动驾驶功能和场景的前装量产，使L2+级自动驾驶逐步成长为L4级别。
此外，12月8日，广州黄埔联合百度Apollo正式启动了全球最大的自动驾驶Maas平台，部署包括自动驾驶出租车、自动驾驶公交、自动驾驶巡检以及自动驾驶作业车在内的4支车队。前一天，北京市向百度颁发了首批5张无人化路测（第一阶段）通知书，这是北京市首次允许测试主体在开放道路进行无人化自动驾驶测试，百度Robotaxi迈向无人化的脚步在加快。据透露未来3年百度将在全国30个城市落地Robotaxi运营。
除了百度外，“不造车”的华为在汽车智能化征程中也频繁发力。北京车展期间华为展示了ADS自动驾驶解决方案；10月底，华为智能汽车解决方案品牌HI发布。华为智能汽车解决方案BU总裁王军介绍，HI高阶自动驾驶ADS是中国道路场景下最好的高阶自动驾驶系统，这个全栈解决方案设计通过了最高等级ASIL D功能安全评估。它以L4级自动驾驶架构为基础，提供面向L4-L2+级自动驾驶全栈解决方案。此外华为在自动驾驶需要的摄像头、毫米波雷达、激光雷达等产品上均已布局。
相对于科技公司日渐白热化的激烈竞争，传统车企在稳扎稳打的加快布局。2020年广州车展上，BMW自动驾驶辅助系统Pro亮相，可实现L2级自动驾驶；通用加大了Super Cruise的宣传，首席执行官玛丽·博拉表示，到2023年，通用计划将对电动汽车和自动驾驶汽车的支出增加35%，达到270亿美元。国内车企方面，长安UNI-T搭载具备量产条件的L3级自动驾驶技术；广汽Aion LX搭载L3级自动驾驶；吉利计划在2020年实现G-Pilot3.0应用；比亚迪已经实现L2+级别自动驾驶。
造车新势力们也在自动驾驶领域高歌猛进。蔚来发布NOP领航辅助系统，可实现在指定路径下按照导航路线自动辅助驾驶的功能；小鹏推出NGP高速自主导航驾驶，小鹏汽车表示，NGP区别于传统的 L2/L2.5 级别辅助驾驶的功能，达到了L3 级别自动驾驶的门槛；理想汽车近期透露2022年将实现L4级自动驾驶应用。
华西证券表示，智能驾驶浪潮已至，2020年各大整车厂相继推出L3级别智能驾驶车辆，L4高级别有望在2021年陆续推出。华西证券坚定看好以传感器为代表的硬件产业和以高精度地图、操作系统为代表的软件产业迎来爆发式增长。
前不久举行的2020世界智能汽车大会上，业界预计2022年将是L4级别自动驾驶汽车的元年，届时无人驾驶出租车的L4级别部件改装成本将下降至十万元。
融资热潮不减
今年以来，国内外已公开宣布的自动驾驶融资事件已接近20起，融资总金额近300亿元。据中商产业研究院统计，今年上半年国内有13起自动驾驶领域投融资事件，涉及284亿元。下半年，自动驾驶融资热潮依旧频繁见诸报端。
11月9日，自动驾驶卡车技术与运营公司嬴彻科技宣布完成由宁德时代领投的新一轮1.2亿美元的股权融资。嬴彻宣称，通过此轮融资，他们将加速L3级别自动驾驶重卡量产和商业化运营进度。
同一天，自动驾驶创业公司小马智行（Pony.ai）完成了C轮融资，筹集2.67亿美元，估值达到约53亿美元。
11月10日，位于美国加州的自动驾驶送货公司Nuro宣布在C轮融资中获得了5亿美元的投资，融资后估值达到50亿美元。
11月22日，重卡自动驾驶初创公司智加科技，正在完成总融资为1亿美元的新一轮融资，据悉目前已经到账6000万美元。这是继嬴彻科技之后，重卡自动驾驶领域再次达成近亿美元的投资。
11月23日，自动驾驶汽车初创公司Gatik宣布其在A轮融资中成功筹集2500万美元，但并未披露估值。
12月3日，成立于2017年的毫米波雷达公司“Lunewave”完成700万美元A轮融资，本轮融资资金将用于推进其自动驾驶汽车雷达新技术的商业化，继续与Tier 1供应商合作，共同制造雷达传感器。
投资者们对自动驾驶趋之若鹜，似乎与自动驾驶技术相关的产业融资表现尤为顺利，这一新物种缘何受到青睐？
一方面，先行者的魅力让后来者跃跃欲试。在自动驾驶领域，美国自动驾驶领头羊Waymo成为涌入自动驾驶赛道选手们努力的目标和方向。仅从估值来看，自动驾驶目前只有两家企业——Waymo和其他企业。由于无人驾驶汽车商业化耗时比预期长，2019年摩根士丹利对Waymo公司的估值从此前的1750亿美元下调至1050亿美元，但千亿美元的神话仍然难以复制。
10月9日Waymo宣布，将在凤凰城提供完全无人出租车服务，这是自动驾驶公司首次向公众开放没有安全员的无人驾驶出租车，这意味着Robotaxi在技术和商业化方面迈出重要一步，也释放了一个信号——实现完全无人驾驶不再遥不可及。
另一方面，埃隆·马斯克（Elon Musk）对特斯拉自动驾驶能力的信任与吹捧，一定程度上引起了资本市场的关注，前几日市值突破6000亿美元、将近丰田三倍市值的特斯拉再次一骑绝尘。特斯拉最新发布的全自动驾驶（FSD）软件套装的价格从8000美元上涨至1万美元，未来价格有可能超过10万美元。
12月初，马斯克在接受采访时表示，“我对推出全自动驾驶功能非常有信心，甚至在明年就会将其发布给特斯拉车主。而且我认为，至少部分司法管辖区明年会允许全自动驾驶。”但一直以来，特斯拉在尚未完成开发的情况下销售FSD软件包，特斯拉车主们将Autopilot当成自动驾驶等行为引起争议。尽管争议不断，但人们对自动驾驶的兴趣未减。
此外，今年突发疫情为自动驾驶开辟了新的市场，敏锐的投资者们已然在思考后疫情时代未来出行与交通的变化，也为自动驾驶融资热添了一把“火”。
商业化落地道阻且长
“尽管中国汽车产业面临产销量下降的风险，但是我们可以确定，智能汽车市场在不断扩大，预计到2025年全球联网汽车数量将接近7400万辆，其中中国的联网汽车数量将达到2800万辆。”12月3日，国家发展和改革委员会国际合作司副司长高健在2020世界智能汽车大会上表示。
据中国汽车工业协会预测，中国将在2020至2025年间实现低速驾驶和停车场景下的自动驾驶，在2025至2030年间实现更多复杂场景下的自动驾驶。到2040年，道路上行驶的车辆将有四分之三都是智能驾驶的车辆。有预测称，到2035年中国智能汽车产业规模将超过2000亿美元。
而值得注意的是，尽管自动驾驶前景广阔，但从试运营到大规模商业化落地挑战重重：技术、资金、法规、数据、场景等均存在未知变量，真正意义上的无人化和规模化运营何时能够实现？自动驾驶商业化前夜依旧漫长，但自动驾驶趋于完善的过程也是人类理性不断发展的历程。
12月3日，AutoX正式公布中国首批车内全无人、无远程遥控的RoboTaxi车队，并发布了25台车在深圳市繁华公开道路完全无人驾驶的视频。在网友欢呼“自动驾驶的未来已来”之际，有媒体报道，深圳市交管局回应称“深圳目前并未允许任何无人驾驶出租车在测试区内开展试运营，更没有批准过任何完全无人驾驶的车辆在道路上行驶。”
尽管因牌照问题被质疑，但AutoX如此急切展示自己具备无人驾驶能力，一定程度上表明了去掉安全员成为自动驾驶领域努力打造商业化闭环的尝试，也是无人驾驶迈入下一阶段的入场券。
“无人驾驶要想盈利必须实现单车盈利，实现单车盈利的前提是要能够实现无人驾驶，目前车辆配备安全员运营的模式不可能赚钱，甚至比普通模式还要亏钱。”文远知行 COO张力此前在接受智库君采访时表示，在出租车成本结构里，司机成本占60%左右，如果不能替代司机，无人驾驶Robotaxi的商业模式是不成立的。
小马智行总经理莫璐怡也表示，目前自动驾驶整体技术在飞速发展中，要在各种不同的应用场景中去获得巨大的商业盈利，前提是要达到自动驾驶两大目标——无人化和规模化。
不容忽视的是，未来智能网联汽车产业发展需要海量的数据支撑，数据体量不足直接影响自动驾驶技术的进步。目前单一车企数据体量远不能满足L4级别自动计时所需的数十亿英里级数据积累。当前行业尚未形成有效的数据共享生态。此外，企业间数据无法打通和共享，致使自动驾驶算法稳定性和安全性存在不足。
中国汽车工业协会总工程师、副秘书长叶盛基认为，法规标准体系尚待健全，自主可控产业链亟待构成，社会对智能网联汽车的接受度有待检验，智能网联汽车安全体系还需进一步完善，以及基础设施投资大，商业化模式尚不清晰等皆是智能汽车发展面临的主要问题。
郑赟表示，目前自动驾驶仍面临技术水平等瓶颈，在相当长一段时间内，主要将以场景化自动驾驶的状态出现。“商业模式、技术水平、基础建设以及相应的政策支撑等不同维度仍需要齐头并进。”
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
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无人驾驶发展现状及趋势论文3000
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最佳回答我国的无人驾驶起步并不晚，产业热点已经形成。20世纪50年代开始，以计算机为象征、以信息技术为代表的新技术革命孕育兴起;90年代进入加速期，涌现出一批互联网企业，互联网得到快速普及。我国无人车商用已经进入到实质性阶段，随着企业投入、政府引导、社会关注，无人驾驶汽车的产业热点已经形成。
中国无人驾驶汽车行业发展周期
目前，无人驾驶汽车行业发展尚且不够成熟，但整体环境发展态势良好。国内无人驾驶汽车仍处于研发测试阶段，在技术上还有很大的不确定性和进步空间。同时，产品、市场和服务等方面可变动空间大，行业的商业模式也正处于摸索阶段。随着无人驾驶汽车技术和当时的5G技术的不断发展和各地政府的积极推进，越来越多的自主品牌车企将加快落地无人驾驶路测项目。总体来看，中国无人驾驶汽车行业在不断的研发测试阶段，处于行业的导入期。
列入国家顶层发展规划
2015年起，中国政府开始将自动驾驶技术发展纳入国家顶层规划中，以求抢占汽车产业转型先机，强化国家竞争实力。从2015年至2020年，中国无人驾驶汽车相关政策密集出台，关注点从智能网联汽车细化至无人驾驶汽车。2020年初，国家相继出台《智能汽车创新发展战略》与《汽车驾驶自动化分级》两项方案，进一步明确自动驾驶战略地位与未来发展方向。
中国无人驾驶汽车生产情况
中国无人驾驶汽车行业目前及将来一段时间内还将处于研发的初级阶段，国内无人驾驶汽车量产时间最早大概出现在2022年左右，因此2014-2018年中国无人驾驶汽车行业的发展，主要还是以技术研发为主，预计随着国外技术成熟度的不断提升，国内各车企参与无人驾驶汽车研发的积极性将水涨船高。
使用无人驾驶汽车意愿
根据Ipsos益普索发布一项最新调查《憧憬无人驾驶汽车——2018全球无人驾驶汽车消费者调查》的报告显示，2018年，46%的中国人受访者最有可能使用无人驾驶汽车;9%的中国消费者不愿意使用无人驾驶汽车;45%的消费者持观望不确定的态度，但对无人驾驶汽车的想法很感兴趣。
虽然目前使用无人驾驶汽车的意愿不是很强，但随着无人驾驶总体技术及各项关键技术成熟，智能网联汽车自主研发体系、生产配套体系及产业群得以建立，消费者的意愿会增强。
中国无人驾驶汽车行业发展前景
中国无人驾驶汽车行业目前及将来一段时间内还将处于研发的初级阶段，国内无人驾驶汽车量产时间最早大概出现在2022年左右，因此2014-2018年中国无人驾驶汽车行业的发展，主要还是以技术研发为主，预计随着国外技术成熟度的不断提升，国内各车企参与无人驾驶汽车研发的积极性将水涨船高。
随着我国北斗导航系统的完善，基于导航技术以及高清地图的无人驾驶汽车的研发也将会得到国家以及相关部门的支持，保证我国无人驾驶汽车技术与国际研究水平的接轨。
预计随着国外技术成熟度的不断提升，国内各车企参与无人驾驶汽车研发的积极性将会不断提高，据美国市场研究公司和IHS Automotive预测，到2035年全球无人驾驶汽车销量将达到2100万辆左右，而中国市场的份额约为24%左右，约为504万辆，其市场前景非常可观。
—— 更多数据请参考前瞻产业研究院《中国无人驾驶汽车行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》
以上就是道尔智控小编解答(窄巷)分析关于“无人驾驶发展现状及趋势论文3000”的答案，接下来继续为你详解用户（共执桔梗枝）回答“现在智能驾驶辅助功能的应用越来越广泛，你会为它买单吗？”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
现在智能驾驶辅助功能的应用越来越广泛，你会为它买单吗？
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最佳回答现在的智能驾驶辅助功能应用会越来越广泛，对于很多车主来说，这样的方式是能够减轻自己的驾驶疲惫感，但也要慎重的使用这项功能。
可以发现现在的汽车功能越来越多，自动驾驶辅助系统也在不断的更新，如果在夜晚开车，人们就可以利用这样的驾驶方式帮助自己变得更加轻松，但是也要注意前方的路口，会让开车体验变得更高，但也要注意安全。自动驾驶辅助系统并不是自动驾驶，能够帮助人们减轻疲劳，但不能够只依靠这种系统，现在市面上所有的车辆都会搭载一种自动驾驶辅助系统，而一些辅助系统并没有完全驾驶的功能，而法律也会规定驾驶员使用这项功能的时候，仍然需要注意周围的环境，如果出现突发情况或者是紧急情况的时候，才能够保证整体的安全。
很多人都知道特斯拉的车辆系统都是比较高级的，就有很多驾驶人员体验过这辆车的驾驶辅助系统也有人测试过小鹏以及其他车辆的辅助驾驶体系。小鹏汽车在做中国智能汽车方面还是有自己的独特优势，自动驾驶辅助系统宣传的也特别的强，一开始大家并不相信这种系统，主要是发现这种功能有不可靠的情况存在，后面就通过工程师的一些设计在特殊的道路和环境中进行测验，最终功能已经测试成功。
可以发现自动泊车，还有自动驾驶辅助系统，他们的等级并不在一个级别上面。人们在使用这类系统的时候，对于驾驶人员来说也是不能够完全靠这种系统，需要自己去关注周围的情况，当人们对一些事物有一些陌生的感觉的时候，用这种系统帮助自己加深认识是可以的。
以上就是道尔智控小编解疑贡献者：（共执桔梗枝）贡献的关于“现在智能驾驶辅助功能的应用越来越广泛，你会为它买单吗？”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，下面继续解读下文用户【我是有多爱你】贡献的“极狐阿尔法s hi版自动驾驶实测”的一些相关问题做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
极狐阿尔法s hi版自动驾驶实测
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最佳回答我掐指算了算，距离上次试驾极狐阿尔法S已经过去了一年的时间，不过我对这款车依然印象深刻。
除了亮眼的掀背尾门和座舱内的三联大屏，极狐阿尔法S在驾驶方面的表现更加迷人。在和极狐工程师对话的时候，工程师也曾非常骄傲的说：“运动就代表底盘硬吗，大家可以好好试驾一下阿尔法S再来谈”。如工程师所讲，阿尔法S的悬架初段调校非常柔软，完全能应付城市里各种恼人的减速带，而悬架中段强劲的支撑性又能让它畅游山路，游刃有余。
今天，我们再次试驾阿尔法S，不过这台阿尔法S有点不一样，我们的试驾体验分享也不再是转向、底盘等等。
今天我们体验的车型是「极狐阿尔法S HI版」，“HI”即“HUAWEI Inside”的意思。HI版车型作为车系内的顶配而存在，有进阶版与高阶版两款车型，指导价为39.79/42.99万元。支撑这级别价格的，除了3.5秒破百的极致性能和500km的NEDC续航，更为重要的是HI版的高阶智能驾驶辅助功能。
如今哪些品牌及车型能被归纳进智能驾驶的第一梯队？如果以实际推送到用户手中的功能来计算，特斯拉及小鹏等品牌无疑是最尖端的。不过如果论技术储备而已释放的公开信息来看，极狐阿尔法S HI版也完全可以排进第一梯队了。
极狐阿尔法S HI版配备了6毫米波雷达+12超声波雷达+13高清摄像头（1前向四目、4侧视、4环视 、1后视）的强大感知硬件，当然更重要的是它的3颗126线激光雷达（最大探测距离200m，水平FOV120°，垂直FOV25°）。
极狐能把这套硬件玩出什么花样？这正是咱今天要分享的内容。
早在一年之前，极狐阿尔法S HI版已经放出了一段“震惊业界”的智能驾驶Demo视频，随后我们也曾试乘体验过这款车。不过，今天的测试不太一样，我们终于可以坐在主驾驶位亲自亲自让车子带我们跑起来了。
虽然都是体验车辆的智能驾驶，但屁股坐的位置不同，体验还真不一样呢。
■ 体验①：AVP自动代客泊车
极狐阿尔法S HI版的「AVP自动代客泊车」支持跨楼层泊车，如上图中可见，在车辆经过第一次进入地库、寻找车位、学习路径之后，系统会自动生成地库的楼层信息。
在跨楼层的过程中，车辆在下坡中自带陡坡缓降的处理很不错。这个时候坐在主驾轻扶方向盘，我有一种坐在副驾坐别人车的感觉，并没有感到驾驶行为来自机器与系统。
与其他同行的系统（例如小鹏P5）一样的是，这种超长路径自动泊车、跨楼层自动泊车稍微麻烦的地方在于路径学习。这套功能在常用的环境中会非常好用，只需要一次学习，用户即可在自家小区停车场、办公区停车楼、常逛的商超停车场无尽享受。
极狐阿尔法S HI版的「AVP自动代客泊车」在运行过程中能带来非常接近人工驾驶的感受，系统也能够在面对其他车辆、行人的时候力度适中的执行制动，总体体验可以给与高分评价。
■ 体验②：无保护左转
老司机都知道，在十字路口开车的时候：直行是爷爷，右转是爸爸，左转是孙子。
对于智能驾驶系统来说，左转的难度也比右转大很多，一方面是左转需要移动的空间更大，另一方面是左转具有相对更大的风险。而所谓无保护左转，就是指在没有路权保护的情况下，车辆进行十字路口左转的操作。
极狐阿尔法S HI版的仪表具有实景路况虚拟显示功能，值得一提的是，它的仪表能够非常实时的显示路况信息。如上图所示，两辆公交车左转时，我们的仪表可以几乎完全同步的显示出它们的位置。
既然系统对周围车辆的位置了然于心，在处理复杂路况的时候，它自然也能从容应对。在经过多个路况复杂、车多的十字路口之后，车辆自行左转的操作都非常得当，能够在恰当的时机制动、驻车，礼让所有车辆。
■ 体验③：市区及环路智能驾驶
如今，转向灯自动变道已经不算高科技了，像smart那样不追求高阶智能驾驶的品牌也做到了打转向灯自动变道。
不过，自主变道就不同了，这项功能应当说是智能驾驶高不高阶的分水岭了，使用者无需主动打转向灯，系统会自行选择时机变道。
连续拨动2次怀挡挡杆，车辆即可在高精地图覆盖的城区开启全面的智能驾驶。在进入五环路以后，道路长而直，这台车开始频繁的伺机自主变道超车。
虽然极狐阿尔法S HI版的3颗究极武器激光雷达布置在车头，但这台车的视觉感知系统可是360°无死角的，系统对于变道时机的安全性也能很好的把握，一旦有快车接近，系统便不会轻易并线。
快车驶离，旁边车道安全之后，这台车会非常果断的执行变道。从体感来说，这台车的自主变道更接近小鹏P7变温和以后的感觉（曾经P7的“顶油变道”非常激进，后通过OTA有所收敛）。
总之，这种体感属于非常可以接受的范围，相信这种果断又不冒进的自主变道效率也是在新的行业共识参考线附近的。
极狐阿尔法S自身具备良好素质，出色的底盘滤振表现与舒适性都很在线，而HI版更将其智能化水准推升到一线行列。
今天我们的主驾体验与此前副驾体验的环节并没有本质区别，不过作为“责任人”来体验这一系列智能驾驶功能，感受确实不太一样。虽然略带紧张感，但好在今天的体验一切顺利，在人与车达成默契之后，我也越来越信任这套系统。
■ 邦点评
在全程轻扶方向盘、极少人工接管的情况下，我们体验了极狐阿尔法S HI版的AVP自动代客泊车、无保护左转、市区及环路智能驾驶等项目。在车辆的上下坡、加速、制动等等体感方面，这台车已经达到了很成熟的程度，我们几乎就快认为车辆是由人类在驾驶的了，而通过上面的动图相信大家也感受到了这台车的功能丰富程度。
最后仍需要提醒，智能驾驶辅助系统始终是辅助系统，驾驶员仍需时刻做好接管车辆的准备，这样才更加安全。在下一阶段，智能驾驶普及的同时，如果有更多的朋友能够恰当的使用它，相信智能驾驶的价值也会被更大程度的被挖掘。
【本文来自易车号作者电动邦，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关】
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自动驾驶一场革命式的改变
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易车原创 前面几期,易车科技从自动驾驶企业到自动驾驶的技术,做了深度解析,主要围绕车端的硬件设备、软件算法以及底层架构等方面,今天我们将视野拉高,更加宏观的来聊聊自动驾驶目前的两大发展方向——单车智能和车路协同。
单车智能:它的重心更倾向于车辆驾驶的自动化程度,而单车智能的技术实现路线也被分为两种,一种是以Waymo为代表的,以多线激光雷达、多种传感器进行感知;第二类以特斯拉为代表,基于摄像头和视觉感知。
车路协同:则是在单车智能的基础上,通过车联网将“人-车-路-云”交通参与要素有机地联系在一起,助力自动驾驶车辆在环境感知、计算决策和控制执行等方面的能力升级,加速自动驾驶应用成熟。
简单来说,单车智能和车路协同的本质是技术和成本在车侧和路侧的分配。
其中,单车智能是国内外大多数无人驾驶企业所在推进的方案,但是这并不意味着这将成为实现无人驾驶的最优解,也不能笃定说车路协同就是最优解。虽然L4-L5级的自动驾驶最理想的模式是实现“车端-路端-云端”的高度协同,从聪明的车配上智慧的路,车端智能和路侧智能协同呼应,但车端智能和路端智能的发展不是完全同步的关系,自动驾驶的路线选择面临感知能力、决策能力(算力)等不同能力在车侧和路侧分配的问题,所以对应的自动驾驶成本也不同。
目前来说在自动驾驶这条赛道内,各家企业的技术路线还真不是完全趋同的,有的是主攻单车智能,尽可能的把车武装到牙齿,激光雷达、毫米波雷达、摄像头、高精定位等硬件设备全都配全并且选用的都是参数拉满的配置,代表企业如AutoX和小马智行等;有的是单车智能和车路协同齐头并进,两手都要抓,代表企业如百度Apollo以及蘑菇车联等。
单车智能的代表企业,国内来说AutoX算是较为突出的,AutoX总裁肖健雄曾表示:自动驾驶不能单纯依靠路车协同实现,目前道路智能化还难以真正做到全覆盖。要提升自动驾驶的安全性以及驾驶体验,必须改进单车智能的技术,以应对雨雾等各种极端天气,确保用户能够得到安全的Robotaxi体验。
同时,车路协同与单车智能相辅相成,车路协同是对单车智能的一种有益补充。假如国家层面加大道路基础设施建设,可以辅助提升自动驾驶的道路精准度,同时也能增加道路交通的安全性。
可见肖健雄对于单车智能还是更加看重的,其认为路侧的设施存在故障、维修、养护等一系列问题,只能当做是一种辅助作用,重点还要把车做到最为智能与安全,提升传感器冗余,做到万无一失。
今年7月,AutoX发布了第五代全无人驾驶系统AutoX Gen5,是为无人驾驶而从零开始打造的,一共具备了超过50个传感器,配备了规模庞大的传感器集群,总像素达到2.2亿像素每帧,配备了高清的4D毫米波雷达并可实现0.9度分辨率。每秒钟成像的激光雷达点云实现了1500万,算力平台支持2200TOPS的算力平台。这套惊人的硬件总成表现了AutoX要把车做到最“聪明”的决心。
车路协同以百度Apollo为例,百度的技术路径是“聪明的车+智能的路”双剑合璧力图实现自动驾驶最优解。
单车智能方面,百度Apollo推出了联合北汽极狐共同打造的新一代共享无人车Apollo Moon。
硬件方面,Apollo Moon搭载的第五代套件采用了1颗主激光雷达,13颗摄像头和5颗毫米波雷达的多冗余传感器组合。车辆前部加装了一颗成本很低的前向激光雷达,将在系统失效情况下用于冗余系统。虽然减少了激光雷达的使用,但Apollo Moon增加了摄像头的个数,同时还大幅度提升了图像分辨率和帧率,视觉感知能力正在发挥越来越大的作用。
另外Apollo采用的计算平台提供的算力超过800TOPS,用了更多车规级的器件,为无人化实现了主计算系统和备份安全系统的一体化设计,采用水冷散热设计,不仅体积减小,结构简化,整体噪音也极低,车内非常静谧。
在路侧方面,Apollo Air是目前全球唯一仅通过路侧感知就能实现开放道路L4自动驾驶闭环的技术。
Apollo Air技术可以在没有车端传感器、仅借助路端轻量感知和红绿灯信息的情况下,通过利用V2X、5G等无线通信技术实现“车-路-云”的信息交互,从而赋能自动驾驶。
相较于单车智能,车路协同技术路线通过超视距的道路感知、车路云多个终端的智能信息互通互联,不仅可以扩大车辆感知范围、保障自动驾驶安全,还能降低对车端感知系统的要求,从而进一步降低单车自动驾驶的成本。
根据百度自身统计,车路协同已经可以解决单车智能在路测时遇到的54%左右的问题,减少62%的接管次数,降低30%的单车成本。
目前百度已经在北京、广州、上海开展了车路协同方案的落地实践。
在北京,百度针对12.1公里28个路口进行车路协同智能化改造,搭建支撑L4级自动驾驶车辆测试运行的基础环境;建设车路协同边缘计算支撑平台,搭建了边缘计算服务框架,实现设备管理、车路协同算法同步等边云一体化功能。
2020年8月,黄埔区、广州开发区与百度Apollo开启“广州市黄埔区广州开发区面向自动驾驶与车路协同的智慧交通‘新基建’项目”,覆盖黄埔133公里城市开放道路的102个路口和路段。
上海嘉定汽车城开展开放道路智能网联汽车测试环境建设,项目建设里程37.8公里,覆盖范围约65平方公里,通过对56个路口以及重点路段进行智慧化改造,提供了更加丰富的测试场景。
通过这两家的技术路线我们看出,各家虽然都表达了单车智能+车路协同两条腿走路的愿景和目标,但实际实施过程中还是各有侧重的,这也让双方走向了不同的岔路,未来哪方能立足于市场还得拭目以待了。
单车智能存在的局限性:
1、超视距感知、视觉盲区无法感知到。
无论是摄像头还是激光雷达,本质上都是探测电磁波,与人类的视觉感官类似,人看不到的地方,这些设备也探测不到。视觉盲区典型的例子就是“鬼探头”,如下图中,行人出现时,减速已经来不及了。
2、恶劣环境感知。
单车智能有许多长尾问题有待解决,比如暴雨天气下,单车感知系统几近失灵,激光雷达因积水反射,噪点增多,摄像头画面模糊,目标识别的置信度降低。
在黑夜场景下,单车视觉感知条件严重不足,曝光时间延长,感光范围缩小,雷达因缺少摄像头反馈的颜色和语义信息支持,无法辨别障碍物。
3、高成本设备利用率低。
在一辆车上装激光雷达等设备,很贵。然而一辆车大部分时间是停着不动的,行驶的时间只占一小部分(停一晚上开车去上班,停一天开车下班)。这样昂贵的设备利用率很低,不划算。
讲单车局限性一定要讲两个例子,Uber自动驾驶撞出事故、特斯拉自动驾驶车祸,这是典型的单车智能局限性的体现。数据表明,传统汽车大约每50万英里发生一起事故,单车智能自动驾驶汽车大约每4.2万英里发生一起事故。
所以要有车路协同。把昂贵的设备安装在路上,由路上的设备来进行感知(有时候也做一些计算工作)。车路协同是由“路”来“告诉”车周边的情况,例如前方200米有车,注意减速;在路线上前方5公里处有车祸,提前绕行。(车速很快,需要高带宽低时延的传输方式,所以车路协同是5G很好的应用工具)
这样车和路就成了一个统一的整体。
路侧设备采集到了所有的车的信息,这些数据可报到一个统一的中心,由这个中心根据这些数据进行分析并加以应用,这个中心就是所谓的“云脑”:
1、出现车祸、拥堵能及时的告诉所有车辆,设定了目的地之后根据交通状况计算出行时间;
2、通过大数据提前预知什么时间、什么地方会发生拥堵,提出预警;
3、根据预测的交通流,给出出行建议,几点出发走那条路会最顺畅。
从车路协同道路设施来说,智能路牌、信号灯等车路协同的设施能够保证单车智能对于外界数据和信息的获取,保证交通的统一调度以及安全行驶。在理想状态下,车路协同确实是能很好地解决单车智能的这些弱点。
车路协同存在的局限性:
车路协同对单车智能也是存有依赖性的,其中有一点是十分重要的,不论是车路协同和单车智能的网络安全防护并非不可破。
对于黑客来说,破坏单车智能网络,可能只是几辆车的交通事故,但是车路协同网络安全性故障,带来的可能是整个交通网络的瘫痪甚至更严重。所以,一旦车路协同遭到侵入,这时单车智能的重要性就体现出来了,暂且不提如何实现不堵车的问题,保证车辆行驶时的安全性则只能由单车智能接管。
另外要想实现全域范围的L5自动驾驶,那就需要全路段都铺设智能设备,那么且不说政策何时能够完全匹配,光是这些路端设备的维修、保养和检测就需要投入很大的人力和物力,并且如果某一个路口的设备出了问题,还是要看车辆能否足够智能来应对。
从双向通讯的角度来看,车路协同中的每一辆单车都是体系中十分重要的一环,是平台数据的重要来源,如果车辆非智能,那么车联网也无法落地,也将失去意义。
总的来说,根据美国交通部的说法,车联网的核心价值是提升消费者的出行安全,减少交通事故。那么,窥一斑而见全豹,从最重要的网络安全与道路安全的角度去看车路协同和单车智能,两者未来一定需要融合发展。
对于美国而言,人工智能领域全球领先,人才储备充足,基础科研实力强,美国的人工智能企业数量位居全球首位,遍布基础层、技术层和应用层。另外,美国拥有发达的集成电路技术,高端芯片设计领域一直保持领先态势,为高性能车载芯片的发展打下良好基础。另一方面,美国在通信行业和5G领域落后于中国的发展,且基础设施的投资一般由市场主导而非政府主导,网联化推动进程缓慢。不论是单车智能“谷歌派”还是“特斯拉派”,背后的核心能力都是人工智能算法和决策芯片,而这正是美国的战略优势所在。
对于中国而言,以华为为代表的通信企业在5G技术方面世界领先,且4G和5G基站数量多,覆盖广,2020年底中国5G基站数超过60万个。2020年2月《智能汽车创新发展战略》预计到2025年,智能交通系统和智慧城市相关设施建设取得积极进展,车用无线通信网络(LTE-V2X 等)实现区域覆盖。另外,从中国的道路情况来看,中国高速公路总里程世界第一,公路总<a class="hidden" href="" tit
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最佳回答说起智能驾驶汽车，这可是科幻电影中的常客。上世纪90年代引进的美国电视连续剧《霹雳游侠》里大名鼎鼎的战车基特(K.I.T.T.)就吸引了无数国人观众的眼球。虽然那时候国内私人汽车还很少，但是不妨碍我们去憧憬。
1993年史泰龙主演的科幻片《超级战警》里更是整个城市的汽车都实现了自动驾驶，而且还可以视频通话，出事故时会自动填充泡沫保护驾乘人员等。
而到了斯皮尔伯格指导，阿汤哥主演的《少数派报告》里，智能驾驶汽车则已经成为一套完整的智能立体交通系统的一部分，所有车辆都带有磁悬浮功能，极快，上下翻滚毫无压力，可墙，可以下地，而且完全不会发生交通事故。不得不说这就是未来自动驾驶的终极目标啊！
至于《变形金刚》那就不用说了，大黄蜂可是可以自己把驾驶员丢下，然后去自己洗车，上光、打蜡，做个美容再回来的。当然，人家本来就是外星人，咱得尊重人家，不过在《变形金刚4》里面，人类不是也仿照霸天虎造出了自己的自动驾驶卡车——威震天么？
那么什么是智能驾驶呢？它和自动驾驶有什么区别呢？
首先，智能驾驶与自动驾驶是不同概念，智能驾驶的定义更为宽泛。它指的是车载智能系统帮助人进行驾驶工作，以及在条件允许的情况下替代人进行驾驶的技术。所以智能驾驶包含自动驾驶，而自动驾驶是智能驾驶发展的最高形态。
其实智能驾驶已经进入我们的生活。比如说，很多车都已经配备的自动紧急制动功能（AEB），其技术原理就是在汽车前部装上雷达等传感器，当探知前方有撞到车辆或者行人等风险时，会自动帮助驾驶员刹车。再比如另一种技术可以在路况稳定的高速公路上实现自适应巡航，也就是根据前方车辆的行驶情况，对自身的车速和安全距离进行动态调整，以实现稳定的跟车行驶。这些智能驾驶技术不仅可以在一定程度上减少交通事故的发生，从而减少乘员伤害和财产损失，还可以极大的减轻驾驶员的负担驾驶员更轻松的完成驾驶任务，属于比较成熟的智能驾驶技术。
如今，智能驾驶可以说是汽车领域最热的概念，几乎每家企业都在研究，“各村都有各村的高招”，那么对于智能驾驶技术水平的高低有没有统一的标准呢？
国际自动机工程师学会（SAEInternational）制定了一套分级标准，把智能驾驶分为6个等级，从L0到L5，数值越高，代表驾驶的自动化程度就越高。我国在SAE J3016的基础上，也在制定类似的汽车驾驶自动化分级的国家标准。根据这套标准，0级为应急辅助；1级为部分驾驶辅助；2级为组合驾驶辅助；3级为有条件自动驾驶；4级为高度自动驾驶；5级为完全自动驾驶。
这其中0-2级智能驾驶是需要驾驶员全程参与并承担全部驾驶责任的，智能系统为驾驶员提供辅助；而3-5级智能驾驶则开始进入所谓的自动驾驶阶段，当智能驾驶系统接管车辆时，驾驶员就可以看电视、刷微信、打电话，甚至睡觉了（4-5级）。
那么，目前我们能买到的智能驾驶汽车，发展到了哪个阶段呢？答案是2级智能驾驶阶段。准确的说可量产的智能驾驶汽车正处在2级到3级过渡的阶段。说到这里可能有朋友会说：不对啊，我看到国内外很多报道都提到，已经有3级、4级的车型上路，什么特斯拉、奥迪A8，不是都已经量产了么，无人出租车也开始示范运营了啊，怎么可能才2级呢？
其实仔细看看这些报道就能发现，目前这些高级别的智能驾驶功能大都还停留在小批量测试或示范运行阶段，距离大规模量产应用还有一段距离。少数汽车企业虽然推出了达到3级智能驾驶的量产车型，但更多是以技术展示的形式存在。出于成本、风险、技术成熟程度等方面的考虑，更多的汽车企业都在从L2到L3之间攀登。也许对高级别智能驾驶的研究代表着未来的美好愿景和努力方向，但是不断提升和完善2级智能驾驶功能才是目前汽车行业在智能驾驶领域最迫切也最接地气的任务。
其实大家大可不必为手头的车只有2级智能驾驶功能而沮丧，因为2级智能驾驶功能发展到现在，也已经足够强大。这一等级的车辆已经可以对道路情况进行探测、识别和响应，并能对车辆同时且持续的进行纵向（油门、刹车）和横向（转向）的控制。一些配置齐全、性能优异的2级智能驾驶系统，除了要求驾驶员保持注意力、手不能脱离方向盘外，已经很接近3级系统的表现了。
提到这就需要说明下，不是所有的2级智能驾驶汽车都有同样的功能配置和系统表现。由于分级标准只界定了各等级系统的基本特征，并未明确所具体的功能配置和技术要求，而且针对各种2级智能驾驶功能的详细标准大都还在起草中，因此目前各车型配置的2级系统在功能配置和实际表现上可谓良莠不齐。更有甚者，一些车型在功能说明上还存在着功能描述不清晰、夸大宣传和误导消费者的情况。最近频繁登上头条的智能驾驶车辆事故新闻中，有很大比例是驾驶员错误的理解和使用智能驾驶功能造成的。
那么如何才能擦亮眼睛，选择一款功能完备、性能优异，还能保证驾驶员正确使用的2级智能驾驶汽车呢？是苦修汽车专业，自己练成行业专家？还是听从企业的宣传，在各种“L2.5”、“L2+”的模糊定义中锻炼火眼金睛？亦或是将专业的事儿交给专业的人，听高人指点迷津呢？
还是让专业人士来帮帮我们吧。7月31日，华诚认证与SAE联合推出了中国首个智能驾驶等级认证，即CL2级智能行车认证与CL2级智能泊车认证。这一认证规则在2级驾驶自动化定义的基础上，针对目前市场上“L2+级”智能驾驶汽车的功能特点，从安全保障措施、系统功能表现和碰撞避免能力三个方面，对包括行车功能和泊车功能在内的2级智能驾驶功能的安全性和舒适性进行了综合评价。其中CL2级智能行车认证涉及八大类28项典型驾驶场景，而CL2级泊车认证则覆盖了水平、垂直、斜向三大类9种典型车位。
CL2认证的问世无疑对于推动中国的汽车智能网联技术的规范化发展，提升行业的整体技术水平都有很大的益处，也为广大消费者选车购车提供了专业化的参考依据。
如果说智能交通是一个完整的体系，智能驾驶汽车是其重要的组成部分的话，那么如今有了CL2认证，就等于在智能交通的道路上设立了一个路标，而汽车企业可以在路标的指引下加速前进，不仅实现本文开头那些被认为是科幻的智能驾驶功能，甚至更进一步，开拓出更多的智能驾驶“脑洞”。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
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人工智能在医疗领域的发展前景
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最佳回答大数据与人工智能的前景是非常的好的。
随着社会的发展，人们逐渐对生活的质量的要求越来越高，开始注重养生等方面的问题，这些都是通过大数据来统计的，还有人们对于穿着也不只是简单的追求保暖，还要时尚，这也是大数据统计人们的喜好来的，对于人工智能，很多大公司开始实行人脸识别等等，大数据和人工智能已经融入到了我们的生活，未来的发展前景也是一片光明。数据显示，人工智能技术助力自动驾驶创建一个新的万亿级市场。Python是进入人工智能行业首选的编程语言，是适合进行人工智能、数据分析、爬虫、互联网等项目开发、各种库、各种相关联的框架都是以Python作为主要语言开发出来的。达内教育开设Python人工智能与数据分析实战课，因材施教课程设计，满足不同人员学习需求，OMO线上线下同步教学，因材施教分级教学。
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智能汽车和自动驾驶的区别
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最佳回答智能车辆就是在一般车辆上增加了先进的传感器（如雷达、摄像头等）、控制器、执行器等装置，通过车载环境感知系统和信息终端，实现与人、车、路等的信息交换，使车辆具备智能环境感知能力，能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态，并使车辆按照人的意愿到达目的地，最终实现替代人来操作的目的的汽车。
自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-driving automobile ）又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪已有数十年的历史，21世纪初呈现出接近实用化的趋势。
自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。
安全性
自动驾驶汽车一直配备了驾驶员。我们训练有素的驾驶员会一直跟随汽车，他们可以像解除巡航控制一样轻松地接管汽车。此外，我们也有训练有素的软件操作人员坐在乘客座位上，监控软件运行状况。在所有测试进行之前，我们都会派出驾驶员，驾驶普通汽车了解路线和路况。通过加入道路标记和交通标志等功能，车载软件能够提前熟悉周围环境及特殊之处。在工作之前也提前告知当地警方。
能源消耗
自动驾驶汽车能够促使人们拼车，极大的减少汽车的使用，创造“高速公路火车”。这些高速公路火车能减少能源消耗，增加主要道路的运力。在节约时间方面，美国交通运输部估计，每一工作日，人们平均花费52分钟在上下班路上。未来，人们可以以更有效率的方式使用这些时间。
以上就是道尔智控小编解答(野生超人)贡献关于“智能汽车和自动驾驶的区别”的答案，接下来继续为你详解用户（染冬）贡献“智能网联汽车技术应用与发展前景”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
智能网联汽车技术应用与发展前景
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最佳回答随着信息化与汽车的深度融合，汽车正在从传统的交通运输工具转变为新型的智能出行载体，发展智能网联车对一个国家而言具有战略意义，因此近年来各国大力支持智能网联车的发展，我国也不例外，从政策扶持、制定道路测试法规、建设示范区、基础数据平台、产业创新联盟和批准重点项目等多方面推进我国智能网联车的发展。
政策与法规双管齐下
智能网联汽车是指车联网与智能车的有机联合，是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与人、车、路、后台等智能信息交换共享，实现安全、舒适、节能、高效行驶，并最终可替代人来操作的新一代汽车。
发展智能网联车有助于改善交通安全，提高交通效率。另一方面，智能网联车能够有效减少污染物的排放量，起到环保的作用。近年来，各国纷纷推出相关政策大力支持智能网联车的发展，我国也不例外，将智能网联车上升到国家发展战略高度。从政策扶持、制定道路测试法规、建设示范区、基础数据平台、产业创新联盟和批准重点项目等多方面推进我国智能网联车的发展。
在政策上，2018年12月，国家发布《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》，提出到2020年，实现LTE-V2X在部分高速公路和城市主要道路的覆盖，开展5G-V2X示范应用，建设窄带物联网(NB-loT)网络，构建车路协同环境。车联网用户渗透率达到30%，新车驾驶辅助系统(L2)搭载率达到30%，联网车载信息服务终端的新车装配率达到60%。2019年12月，《新能源汽车产业发展规划(2021-2035年)征求意见稿》提出到2025年，智能网联汽车新车销量占比达到30%，高度自动驾驶智能网联汽车实现限定区域和特定场景商业化应用。
道路测试是实现智能网联车产业化和商业化的基础，因此我国高度重视智能网联汽车公共道路测试情况，近年来加紧出台了各项智能驾驶上路法规。2018年4月，我国颁布了第一个规范自动驾驶汽车道路测试的法规文件《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》;2019年10月，工业和信息化部在智能网联汽车测试区交流研讨会上表示将会研究修订《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》，不断优化完善测试验证和应用示范环境。与此同时，重庆、北上海等地方政府也相继出台自动驾驶汽车道路测试法规文件加快推动智能网联车道路测试。
建立多样化的示范区
在智能网联车示范运行方面，我国早在2015年就开始在全国各地布局，目前已经在北京、上海、重庆、浙江、长春、武汉、无锡等地建设了超过23个智能网联汽车测试示范区，积极推动半封闭、开放道路的测试验证。
数据平台、创新联盟与重点项目助力
除了不断完善道路测试法律法规文件和建设多元化的智能网联汽车示范区外，国家还大力支持建设智能网联汽车基础数据平台，目前我国已经建立了交通行业网联化统一监管平台，其具有全国性平台的架构。与此同时，在国家工信部的支持下，中国汽车工程学会联合包括汽车整车企业、科研院所、通信运营商、软硬件厂商等30多家单位共同发起成立“车联盟产业技术创新战略联盟”，2015年7月更名为“智能网联汽车产业技术创新战略联盟”，旨在政策和战略研究、关键共性技术研发、学术交流与国际合作、人才培养等方面展开合作，进而推动我国智能网联车技术的快速发展。
为与国际先进智能网联汽车技术水平保持同步发展，开发具有自主知识产权的智能网联汽车产品和技术，我国也相继批准国家重点研发项目，如智能电动汽车电子电气架构研发、电动自动驾驶汽车关键技术研究与示范运行等项目，目前均已经进入中期检查阶段。
—— 数据来源于前瞻产业研究院《中国智能网联汽车（ ICV ）行业发展模式与投资战略规划分析报告》
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