國家發改委、科技部、工信部等11個部委聯合發布 《智能汽車創新發展戰略》

國家發改委、科技部、工信部等11個部委聯合發布

《智能汽車創新發展戰略》

近日，國家發改委罕見地聯合了包括科技部、工信部在內的共11個部委，于2月24日印發了《智能汽車創新發展戰略》,將智能汽車正式提升到“國家戰略”高度,對產業鏈和生態閉環各環節提供了頂層指導與發展路徑,凝聚了相關部委在該領域的共識,對于智能汽車行業以及相關企業的發展來說具有空前意義。

戰略中提出，到2025年，中國標準智能汽車的技術創新、產業生態、基礎設施、法規標準、產品監督和網絡安全體系將基本形成，能夠實現有條件自動駕駛的智能汽車達到規模化生產，實現高度自動駕駛的智能汽車在特定環境下市場化應用。到2035年，中國標準智能汽車體系全面建成的目標。這一重要通知為智能汽車產業的未來發展指明了方向，為智能網聯汽車領域的參與者帶來極大鼓舞，不難預見行業發展將迎來重要機遇期！

國內自動駕駛行業目前狀況

激光雷達

要實現自動駕駛，車得會自己“看路”。傳感器就是智能汽車的“眼睛”。

目前智能汽車最重要的傳感器有三種：激光雷達、高分辨率攝像頭、毫米波雷達。這三種“眼睛”各有優劣：激光雷達測量位置準，但無法測量速度，且成本很高；攝像頭成本低，感知方式最直接，但測距能力弱，且受天氣環境影響大；毫米波雷達檢測距離遠，幾乎不會受環境干擾，缺點是數據穩定性差、無法提供高度等信息。

于是，圍繞這三種“眼睛”如何搭配，就誕生出兩種技術路線的對決。特斯拉是強硬的“視覺主義者”，堅持不使用激光雷達，以“攝像頭+超強計算機視覺算力”為核心，搭建起自己的感知系統。

而智能汽車的其他主流廠商如谷歌、優步、通用等，顯然認為純粹依靠攝像頭并不保險，紛紛采用以激光雷達為核心，輔之以毫米波雷達與攝像頭的方案。

兩種技術路線最終誰能勝出，還要等待時間的證明。但目前中國的選擇，是更為主流的“激光雷達+”方案。

在激光雷達這個關鍵零部件領域，中國表現如何？由中國汽車工程學會、國汽智聯汽車研究院編寫的《中國智能網聯汽車產業發展報告（2019）》顯示，目前國內已涌現出不少優質激光雷達供應商，禾賽科技、速騰聚創等更是達到了國際領先水平。

自動駕駛

如果說傳感器是智能汽車的“眼睛”，那么自動駕駛系統就是智能汽車的“大腦”。而以人工智能為核心技術的自動駕駛解決方案企業，就是智能汽車產業鏈的核心，掌握著產業發展主導權。

在中國，這類企業主要集中在兩個領域：一個是百度為代表的互聯網公司，下轄自動駕駛事業群；另一個則是專注于自動駕駛系統研發的初創公司，比如小馬智行、初速度（Momenta）、文遠知行等。

如果拋開大量技術專業術語，能最直接衡量自動駕駛系統優劣高下的標準有兩個：是否已經有產品化的東西；是否能得到下游車廠和資本市場的認可。

而自動駕駛系統這顆“大腦”通常包含五個模塊：傳感器融合、感知、預測、路徑規劃、控制。每個都是技術難點。“最好的模塊方案是市場上買不來的。如果市場上能買到，那一定是通用的，但通用的一定不是最適合你的。

從這個角度看，國內自動駕駛系統企業中，百度與小馬智行走在了前面。2019年9月，百度自動駕駛出租車隊在長沙開跑，并于11月初在滄州推出國內第二個無人駕駛出租車試運營項目。

2019年12月底，百度又成為國內首批在北京市展開自動駕駛載人測試的企業。在新冠肺炎疫情期間，北京海淀醫院的無人送餐車、上海張江人工智能島上的無人消毒車，背后都是百度Apollo自動駕駛的技術支持。

由此可見，自動駕駛的自主研發是必然的

高精度地圖

依靠傳感器和自動駕駛系統，智能汽車就基本具備了單車智能。但在一些特殊場景中，仍然會存在隱患。比如傳感器雖然能感知到紅綠燈，但如果路面停車線不清晰，或者被雨雪覆蓋，應該在什么位置停車就成了一個難題，而類似場景還有不少!

目前來看，讓智能汽車擁有“上帝視野”的高精度地圖，是建設進度相對較快的配套設施。據《中國智能網聯汽車產業發展報告（2019）》，國內三大圖商四維圖新、高德、百度，基本都完成了國內30多萬公里高速公路和城市快速路的地圖采集。

曾經的導航地圖時代，中國圖商起步很晚、全面落后，但如今向高精度地圖時代的轉型，又給了中國圖商一個彎道超車的機會。

無論如何，自主研發，永遠是各廠商科技點上不變的真諦！