無人駕駛汽車是一種智能汽車，也可以稱之為輪式移動機器人，主要依靠車內的以計算機系統為主的智能駕駛儀來實現無人駕駛。

　　無人駕駛依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。

　　無人駕駛主要原理在于通過車載傳感系統感知道路環境，自動規劃行車路線并控制車輛到達預定目標；同時通過車載傳感器感知周圍環境，并根據感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息，控制車輛的轉向和速度，從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛。

　　根據美國的專利顧問公司 Lexinnova 的報告，無人駕駛汽車發展所需基本技術有9 項，即車對車通訊(V2V Communication)、巡航控制(Cruise Control)、自動剎車(Automatic Brakes)、車道維持(Lane Keeping)、雷達(Radar)、循跡或穩定控制(Traction or Stability Control)、視頻攝影機(Video Camera)、位置估計器(Position Estimator)、全球定位系統(Global Positioning System，GPS)，在上述的基本技術中，前五項技術的專利申請數量相對較多，是最重要的技術。

無人駕駛汽車需依靠的 9 大技術

資料來源：Lexinnova

　　無人駕駛發展階段劃分

　　產業信息網發布的《2015-2020年中國汽車駕駛輔助系統（ADAS）市場分析與發展前景預測報告》顯示，關于無人駕駛的階段劃分，目前業界引用最多的是美國公路安全局（NHTSA）對自動駕駛技術的官方界定，分為無自動（0 級）、個別功能自動（1 級）、多種功能自動（2 級）、受限自動駕駛（3 級）和完全自動駕駛（4 級）五個級別。

美國公路安全局對自動駕駛技術的分級

資料來源：NHTSA

　　從目前發展情況看，自動駕駛作為汽車技術的發展趨勢已經得到業界廣泛認可，自動駕駛 1 級（個別功能自動）已經得到基本普及，其他級別發展情況不一：

　　自動駕駛 2 級（多種功能自動）普及度不斷提高。歐盟 2012 年就出臺相關法規，要求所有的商務車輛都要在 2013 年 11 月之前安裝好緊急自動剎車系統 AEB(Automatic Braking Assistance)，2014 年起，所有歐盟市場銷售的新車都要配備 AEB，沒有配備該系統的汽車都不能獲得 E-NCAP 五星級的安全認證。Volvo 的城市安全系統、本田的 CMBS、奔馳的 Pre-Safe 都屬于這個層次，目前英菲尼迪的新車已能夠自動控制方向盤。

　　自動駕駛 3 級（受限自動駕駛）目前已形成雛形。戴姆勒的奔馳 S 系轎車可以在堵車的情況下自動跟車。

　　自動駕駛 4 級（完全自動駕駛）目前應用很少。這個級別是各大主流車企及谷歌、百度等互聯網公司致力于達到的終極目標，駕駛者完全不必操控車輛。

　　從國外來看，從上世紀 70 年代開始，美國、英國、德國等發達國家就已經開始進行無人駕駛汽車的研究，在可行性和實用化方面都取得了突破性的進展，主要標志性事件為：

　　1970 年前：一些車企使用射頻和磁釘的方式來導引車輛實現自動駕駛。

　　1977～2000 年：日本、歐洲和美國的一些高校進行了一些實驗和開放項目 ， 主 要 提 供 給 高 校 和 研 究 院 所 進 行 的 開 放 項 目 ， 如 EUREKA Prometheus、CMU NAVLAB、AHS Demo。

　　2004 和 2006 年：分別進行 DARPA 的一些比賽，鼓勵各個高校組織實際的車輛相互競爭參與比賽。

　　2007 年：DARPA 城市挑戰賽，選擇了城市道路這項有很高難度的項目，其中 Carnegie Mellon 和 Stanford 這兩個車隊比賽成績很接近。

　　2015 年 6 月 26 日，Google 無人駕駛車正式開上美國加州的公路進行測試。

　　2016 年 1 月 15 日，美國聯邦政府宣布，計劃在未來 10 年撥款 40 億美元，加速無人駕駛汽車的發展，希望減少交通事故死亡率和交通擁堵狀況。

　　2016 年 1 月 19 日，據日本共同社報道，聯合國談判相關人士表示，關于全球汽車廠商推進研發的自動駕駛系統，制定汽車國際規則的聯合國機構已開始制定安全法規。預計日本和德國將提出方案，關于高速公路的行駛法規最早將在 2017 年 3 月獲得通過。成員國將遵照國際法規完善國內法。

　　2016 年 1 月 29 日，英國交通部宣布，準許自動駕駛汽車在倫敦街頭上路測試。從 2016 年 7 月起，“格林威治自動化交通環境項目”的第一輛自動駕駛車將在倫敦東南部的泰晤士河格林威治半島的道路上試車。

　　2016 年 2 月，美國監管部門告知谷歌，根據美國聯邦法律，谷歌無人駕駛汽車可以被視為“司機”，這是無人駕駛技術在世界范圍內邁出的重要一步。

國外無人駕駛發展歷程簡析

資料來源：公開資料整理

　　在國外，目前谷歌等互聯網公司正在引領無人駕駛發展的潮流，給傳統汽車發展相關技術帶來了較大壓力，特斯拉、奧迪、日產、沃爾沃、奔馳、豐田等廠商相繼加快了研發步伐，從目前發展情況看，汽車廠商基本處于自動駕駛 2 級（多種功能自動）到自動駕駛 3 級（受限自動駕駛）的過渡階段。根據各自目標規劃，預計 2020 年前后有望推出第一批真正意義上的量產自動駕駛汽車產品。

國外主要汽車企業無人駕駛技術發展概況

資料來源：公開資料整理

　　國內發展情況

　　我國從上世紀 80 年代就開始進行無人駕駛汽車的相關研究，進展如下：

　　國防科技大學 1992 年成功研制出中國第一輛真正意義上的無人駕駛汽車。

　　2005 年，首輛城市無人駕駛汽車在上海交通大學研制成功。

　　2011 年 7 月，由一汽集團與國防科技大學共同研制的紅旗 HQ3 無人駕駛汽車完成了286 公里的高速全程無人駕駛試驗，人工干預的距離僅占總里程的0.78％。

　　2012 年，軍事交通學院的“軍交猛獅Ⅲ號”以無人駕駛狀態行駛 114 公里，最高時速 105 公里／小時。

　　2015 年 12 月初，百度無人駕駛汽車在北京進行全程自動駕駛測跑，實現多次跟車減速、變道、超車、上下匝道、調頭等復雜駕駛動作，完成了進入高速到駛出高速不同道路場景的切換，最高時速達100 公里／小時，是國內無人車領域迄今為止進行的難度最大，最接近真實路況的開放道路測試。

　　2015 年 12 月 14 日，百度宣布正式成立自動駕駛事業部，計劃三年實現自動駕駛汽車的商用化，五年實現量產。

　　不同于國外車企以自主研發為主，我國汽車廠商多采取與國內科研院所、高校合作研發無人駕駛技術，其中已經開始相關研究工作的企業有一汽、上汽、北汽、奇瑞、長安等。其中，2015 年 7 月，長安汽車發布智能化汽車“654”戰略，計劃到 2025 年建立起 1500 人的研發隊伍，累計投入 130 億元提升無人駕駛等智能汽車技術水平，并掌握全自動駕駛技術。

國內主要整車企業無人駕駛汽車研發情況

資料來源：公開資料整理

　　我們認為，目前我國無人駕駛汽車技術發展仍以汽車廠商為主導，整體上處于自動駕駛 1 級（個別功能自動）到自動駕駛 2 級（多種功能自動）的過渡階段，發展明顯滯后于國外。為加快提升技術水平，《中國制造 2025》重點領域技術路線圖已經將無人駕駛汽車作為汽車產業未來轉型升級的重要方向之一，未來將不斷加大政策支持力度。同時，隨著 5G 建設的推進，“萬物互聯”將成為可能，從而為智能駕駛汽車的迅速發展奠定網絡基礎條件。

　　無人駕駛汽車技術發展模式：

　　①豐田

　　豐田宣布 2020 年左右實現可在“汽車專用道路”上使用的自動駕駛技術，為建立無人駕駛所需的高精度地圖，豐田推出了一套“地圖自動繪制系統”，該系統可以充分利用搭載于市銷車上的攝像頭及 GPS，自動繪制車輛自動駕駛所必須的高精度地圖，該項技術有望為將來的自動駕駛車輛提供行駛支持，未來還有望擴充應對“一般道路”及“道路障礙物”等方面的功能。

　　該項技術的基本原理是利用搭載了攝像頭的車輛，在行駛過程中采集路面圖像數據和地理位置數據，并將數據統一反饋到信息中心進行集中處理和調整，進而自動繪制出大范圍高精度的地圖。

　　該系統采用了由豐田中央研究所開發的空間信息自動生成技術“COSMIC”（云空間信息生成），可利用車輛收集的圖像數據和 GPS 信號繪制高精度地圖。
該系統通過市銷車及現有基礎設施收集信息，因此在實現信息實時更新的同時，還能有效控制系統成本。

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　　作為汽車安全的領導者，沃爾沃提出到 2020 年確保其汽車產品不會出現重大傷亡事故，而發展自動駕駛技術正是這一目標的產物。目前，沃爾沃的車輛已包含有自動緊急剎車、行人和騎車者監測、車道偏移輔助和自適應式巡航控制等技術。

　　目前，沃爾沃已進入“高度自動駕駛”的實質性項目測試和商業化階段，為加快無人駕駛相關技術研發和推廣，2014 年沃爾沃發布了與愛立信打造的 Sensus 智能操作系統，Sensus 智能操作系統基于愛立信的云端服務，提供包括互聯（Connect）、服務（Service）、娛樂（Entertain）、導航（Navi）、控制（Control）在內的車載互聯功能，以實現安全、便捷、智能、高效的車內外互聯體驗，旨在打造基于車聯網、物聯網和大數據的智能城市交通生態系統。

　　目前，Sensus 智能操作系統在中國的合作伙伴包括百度、聯通、高德、豆瓣等。

　　同時，沃爾沃與蘋果 CarPlay 和谷歌 Android Auto 均已達成合作聯盟，未來沃爾沃車主可通過 Sensus 與目前兩大應用最廣泛的智能手機平臺進行互聯互通。

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　　早在 2013 年，寶馬就與汽車零部件供應商大陸集團合作開發無人駕駛汽車，主要目的是為 2020 年之后將自動駕駛技術投入應用作準備。

　　2014 年，寶馬展示了其研發的無人駕駛技術，該技術不僅可以幫助車主在交通狀況擁堵的城市找到便捷暢通的行駛路線，同時并不會奪走駕駛員對汽車的掌控權。寶馬將其命名為“UR：BAN research”（城市空間），該技術是以用戶為主的網絡管理和輔助系統，致力于幫助駕駛員避開路上的行人，通過預測交通信號燈的變化方式使出行更加順暢更加高效。

　　“UR：BAN”項目的研發將會持續到2016年，并將重點放在三個方面的研發上：認知輔助、網絡化交通系統、交通中的人為因素。“認知輔助”系統的目標是，幫助駕駛員時刻關注來往行人的動向。

　　寶馬設想在汽車上安裝類似“認知輔助”系統，對行人進行自動分析，并對車主做出預警，汽車隨時采取自動轉向或自動剎車的措施，避免撞到行人。

　　目前，寶馬已將這一技術在寶馬 5 系上進行試驗，該技術能識別出行人的體形，并通過計算程序估算出行人的位置和將走的路線。

　　寶馬大力推進的另一項目“Urban Roads”著重開發“綠色協調和減速輔助系統”，該系統可計算出紅綠燈的變換時間，并將其結合當前的實時路況信息，之后隨時調整道路和發動機設置，以實現最高效的駕駛狀態。

　　在 2015 年的 CES 展上，寶馬推出了全新的自動駕駛技術，包括 360°預防碰撞系統和多層停車場全自動泊車技術。當存在碰撞危險時，360°預防碰撞系統會通過報警聲向駕駛者發出警告，還可通過自動制動干預以厘米級精度使車輛停止。同時，通過在試驗車型上安裝了高精度的 GPS 以及傳感器列陣，在分析完大量數據之后，汽車會針對當前路況做出精確判斷。

　　④Tesla

　　特斯拉 Model S P85D 在發布時，廠商就明確表示其具有各類傳感器，可實現自動駕駛功能。只不過，限于當時的技術條件限制，軟件方面卻沒有全部開放所有的個功能，特別是自動駕駛功能。

　　2015 年 10 月，公司發布 7.0 版本固件，固件中搭載了名為 Autopilot 的自動駕駛功能。用戶通過在線升級廠商推送的固件后即可解鎖自動駕駛功能，特斯拉的自動駕駛功能主要包括自動車道保持、自動變道和自動泊車等功能。

　　與谷歌無人駕駛所不同的是，特斯拉并不是真正意義上的無人駕駛，而是高級自動駕駛（或輔助駕駛），谷歌的解決方案更多是依靠高精度雷達、高精度傳感器和高精度地圖，而特斯拉的高級自動駕駛則更多地依賴攝像頭，依靠機器視覺進行車道保持、變道等功能。

　　就其理念而言，Google更理想化，直接指向終極解決方案，而Tesla更務實些，現階段的可行性更高。近期，公司發布了最新的 7.1 版本固件。7.1 系統新增加了輔助轉向的安全限制，當車主開著特斯拉 Model S 進入住宅區行駛時，車輛可以通過地圖自動識別道路環境，將車輛限制在一定速度內行駛。

　　此外，7.1 系統還加入了手機召喚功能。借助召喚功能，即使駕駛員在車外，Model S 和 Model X 也能完成泊車和駛離車位的操作，甚至還能根據需要開啟和關閉預編程車庫門。召喚功能是公司邁向全自動駕駛的重要一步，展現了特斯拉在自動駕駛領域的領先地位。目前，特斯拉被認為是全世界量產車中主動安全和準自動駕駛性能最先進的汽車。

　　值得注意的是，特斯拉的自動駕駛功能也在通過“自主學習”進行不斷完善和優化。目前，遍布 42 個國家的客戶已駕駛 107000 多輛特斯拉汽車累計行駛了近20 億英里。特斯拉自動駕駛功能正在以每天 100 多萬英里的速度進行學習。特斯拉能通過汽車與中央數據庫的無線連接來收集和在車輛間共享詳細行駛數據，這令其在打造可靠體驗方面具備了一個獨特優勢。

　　綜上分析，我們認為，從目前發展情況看，豐田、沃爾沃、寶馬、tesla 等主流跨國車企無人駕駛技術主要從自動駕駛 1 級（個別功能自動）向自動駕駛 4 級（完全自動駕駛）橫向發展，遵循由易到難，由簡單到復雜的發展路徑，通過車聯網和 ADAS 著手，自建或共建高精度地圖系統，不斷豐富自動駕駛功能及內涵，循序漸進，最終實現真正意義上的無人駕駛。

　　互聯網廠商直接切入高級別無人駕駛領域

　　與整車廠商不同的是，互聯網廠商始終以顛覆式的姿態進入。整車廠商大多以輔助駕駛為核心，逐步試驗并裝配高級輔助駕駛系統，進而由輔助駕駛過渡到自動駕駛；而互聯網廠商則直接從無人駕駛切入，以人工智能、高精度地圖和激光雷達等技術綜合實現最高級別無人駕駛（任何時間、任何路況自動駕駛）。

自動駕駛與無人駕駛的差異

資料來源：車云網 渤海證券

　　與汽車廠商、零部件廠商不同的是，互聯網廠商在整車制造、零部件制造等領域經驗尚淺，但在云計算、大數據處理、人工智能、高精度地圖等領域有較為明顯的優勢，以人工智能和高精度地圖等“軟實力”為核心推出無人駕駛解決方案，將從“軟”向“車”實現“顛覆”。

　　主要模式

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　　谷歌是互聯網企業開發無人駕駛技術的先驅，谷歌目前的無人駕駛技術為 level4級別，為全球最高水準。Google Driverless Car 是谷歌公司的 Google X 實驗室研發中的全自動駕駛汽車，不需要駕駛者就能啟動、行駛以及停止。從 2009 年第一次推出無人駕駛汽車計劃以來，谷歌的無人駕駛汽車已經發展到了第三代。前兩代均是在現有車型上進行改造實現的，第一代是在豐田普銳斯的基礎上進行改裝的；第二代是基于雷克薩斯 SUV 改裝的。

　　第三代是谷歌從頭開始設計生產的無人駕駛汽車，該車在 2015 年 6 月底推出。第三代的原型車并不包括方向盤、油門踏板、后視鏡及其他部件，由此可以看出谷歌對自家的無人駕駛汽車非常有自信。

　　2009 年至今，谷歌無人車在自動駕駛模式下已經累積行駛達 228.5 萬公里，而通過手動受控駕駛已經累計行駛 159.2 萬公里。目前，這個數字還在以每周 1.6~2.1萬公里的速度在增長。自動駕駛里程的累積將不斷訓練谷歌無人駕駛控制系統，使其人工智能程度更高，進而能夠實現“任何時間、任何路段”的無人駕駛。

　　②百度

　　2015 年 12 月，百度公司宣布，百度無人駕駛車國內首次實現城市、環路及高速道路混合路況下的全自動駕駛。百度公布的路測路線顯示，百度無人駕駛車從位于北京中關村軟件園的百度大廈附近出發，駛入 G7 京新高速公路，經五環路，抵達奧林匹克森林公園，并隨后按原路線返回。百度無人駕駛車往返全程均實現自動駕駛，并實現了多次跟車減速、變道、超車、上下匝道、調頭等復雜駕駛動作，完成了進入高速（匯入車流）到駛出高速（離開車流）的不同道路場景的切換。測試時最高速度達到 100 公里/小時。

　　百度無人駕駛車項目于 2013 年起步，由百度研究院主導研發，其技術核心是“百度汽車大腦”，包括高精度地圖、定位、感知、智能決策與控制四大模塊。

　　其中，百度自主采集和制作的高精度地圖記錄完整的三維道路信息，能在厘米級精度實現車輛定位。同時，百度無人駕駛車依托國際領先的交通場景物體識別技術和環境感知技術，實現高精度車輛探測識別、跟蹤、距離和速度估計、路面分割、車道線檢測，為自動駕駛的智能決策提供依據。

　　百度的無人駕駛解決方案與谷歌類似，即均是以人工智能、高精度地圖為核心，依托傳感器、激光雷達等硬件設備構筑的最高級別無人駕駛系統。百度大腦是其與傳統車廠相比的核心競爭力，據悉，百度大腦基于計算機和人工智能，模擬人腦思維的模式，擁有 200 億個參數，通過模擬人腦的無數神經元的工作原理進行再造：存儲及“思考”。

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　　Mobileye 是國際 ADAS 領域的領導廠商，始建于 1999 年，總部位于以色列,另在美國、德國、日本、西班牙也有分部或者研究部門，主要致力于汽車工業的計算機視覺算法和駕駛輔助系統的芯片技術的研究。其研究成果和產品，可視作目前世界上最頂級的“智能駕駛輔助系統”,已集成至沃爾沃、通用、寶馬、現代、沃爾沃客車、雷諾卡車等世界汽車制造商生產的車輛中。

　　Mobileye 的視覺智能能力，通過其核心芯片 EyeQ2 視覺處理器和搭配的一套算法來實現。Mobileye 的關鍵技術突破在于其所有應用只使用一個攝像機且將多個應用捆綁起來，在一個基于 EyeQ2 處理器的攝像機上同時運行。因此，Mobileye在通過單一硬件平臺提供多功能系統以及執行之前只能由不同傳感器陣列完成的任務方面具有明顯的優勢。

　　通過一個高敏感度的攝像頭，賦予車輛觀察前方/周圍的能力，并通過讓車輛學會通過關鍵特征和輪廓，辨別周圍的環境，能識別出人、自行車、摩托車、行車線、速度標識及其他交通工具等；通過計算速度、角度等關鍵參數進行提前預判，并通過圖像和聲音來提醒駕駛員提高警惕。

　　我國傳感器市場保持較快增長：產量上，2014 年車載傳感器達到 9515 萬只，2010-14 年的年復合增速達到 22.29%。市場規模上，根據統計局數據顯示，2014年我國車載傳感器市場達到 128.3 億元，2011-14 年復合增速 6.81%。

2009-2014年我國車用傳感器產量（單位：萬只）

資料來源：公開資料整理

2011-2014年我國車載傳感器市場規模

資料來源：公開資料整理

　　隨著智能汽車及無人駕駛的普及，車載傳感器應用需求將快速上升，單位汽車傳感器用量將持續上升。據此邏輯我們測算，2020 年我國車載傳感器市場將達到243.19 億元，年復合增速 11.25%，保持較快增長。

2014-2020年我國車載傳感器市場預測

資料來源：公開資料整理

　　綜上分析，考慮到各種傳感器的成本、優劣與技術發展前景， 我們預計，激光雷達、毫米波雷達以及立體視覺攝像頭三大傳感器符合未來技術發展前景，是在無人駕駛商業化中最有可能受益的傳感器類型，目前來看，“毫米波雷達+立體視覺攝像頭”的方案性價比相對更高，將有望率先快速推廣。