最新汽车自动驾驶研究报告，300页PDF，汽车人必看，附下载

根据统计，由司机驾驶原因导致交通事故的占比超过90%，自动驾驶的出现可以有效的减少因司机驾驶问题所导致的交通事故，大大提升出行安全，同时自动驾驶的实时路径规划可以为车辆选择最优的行驶路线，减少交通拥堵，提升交通运输效率。

自动驾驶是指让汽车自己拥有环境感知、路径规划并且自主实现车辆控制的技术，也就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶或是自动驾驶。美国汽车工程师协会（SAE）根据系统对于车辆操控任务的把控程度，将自动驾驶技术分为L0-L5，系统在L1~L3级主要起辅助功能；当到达L4级，车辆驾驶将全部交给系统，而L4、L5的区别在于特定场景和全场景应用。本篇报告我们将主要论述L4级自动驾驶系统技术、成本和商业化应用场景。

目前从技术上来讲已经基本上具备了实现L4级自动驾驶的能力，主要是通过高精度传感器+深度学习实现车辆对于周围环境中障碍物的探测，加以识别判断并进行动作决策等。

自动驾驶涉及到极为复杂的多产业融合，除了传统整车制造以外还涉及到了大量新兴技术，如：人工智能、大数据、物联网等，由于传统厂商难以短时间内形成相关技术研发能力，因此这给予了行业外相关技术企业进入这一巨大新兴市场的绝佳机会。

除了新型高精度传感器（Lidar）等Tier2厂商外，人工智能创业公司着手开发自动驾驶算法以及针对特定或通用场景的整套系统解决方案；而互联网企业基于其在数据、资金、行业所拥有的强大综合实力，希望为未来出行领域开发L4、L5平台级自动驾驶系统；传统厂商OEMs、Tier1s也看到了自动驾驶巨大的商业机会，除了通过开发ADAS模块，使其现有产品逐渐获得L1~L3级自动驾驶能力以外，其也通过自建，整体收购的形式组建自己的自动驾驶研发团队，目标是开发适应未来的完全无人驾驶产品。

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环境感知，认路能力的一部分，通过传感器，采集周边和自身信息，实时发送给处理器，形成对周边环境的认知模型。

毫米波雷达发展成熟，是大部分算法型公司的解决方案，感知层主要设备；车规级的激光雷达研发周期长，用来做测试采购成本较高，且必须外露在车外进行感知，乘用车解决方案中涉及相对较少；摄像头视觉解决方案多用于L2级别，L3级别及以上应用规模大；芯片研发未来倾向ASIC专用芯片，目前GPU通用芯片更多用于适合L4级别以上的商用场景。