歐盟委員會考慮2017年將19項安全技術納入新車的標準配置，并將強制執(zhí)行，自動緊急制動和車道偏離警告成為標配；國內2017年速度輔助系統(tǒng)、自動緊急制動、車道偏離預警/車道偏離輔助的加分要求已設定為系統(tǒng)裝機量達到100%。

智能網聯(lián)汽車是搭載先進的車載傳感器、控制器、執(zhí)行器等裝置，融合現(xiàn)代通信與網絡技術，實現(xiàn)車與X(人、車、路、后臺等)智能信息交換共享，具備復雜的環(huán)境感知、智能決策、協(xié)同控制和執(zhí)行等功能，可實現(xiàn)安全、舒適、節(jié)能、高效行駛，并最終可替代人來操作的新一代汽車。按照技術應用和應用場景，組成了兩橫三縱的技術架構。

汽車電子的發(fā)展有兩個維度，智能化和網聯(lián)化，沿著兩橫三縱的技術架構，逐步實現(xiàn)成熟的智能化和網聯(lián)化。

2016年-2018年主要是三大傳感器的融合使用，傳感器和視覺解決方案的融合促進實現(xiàn)自適應巡航、自動緊急制動等部分自動駕駛(PA)功能，以及輔助網聯(lián)信息交互；

2017年-2019年主要是高精度地圖的成熟，實時路況的更新和更豐富的路況信息加速實現(xiàn)車道內自動駕駛、全自動泊車等有條件自動駕駛(CA)功能。

2019年-2022年是車載通訊模塊、互聯(lián)網終端、通信服務的成熟，5G網絡建設的部署完成和商業(yè)化，V2X信息交互低延遲要求共同推動網聯(lián)化的加速，實現(xiàn)更復雜路況(近郊)的全自動駕駛；2022年-2025年主要是決策芯片和算法的成熟，隨著人工智能嵌入式落地智能終端，F(xiàn)PGA通用架構向ASIC專用架構的轉變，算法和芯片設計的協(xié)同發(fā)展，實現(xiàn)全區(qū)域的無人駕駛等高級(HA)/完全自動駕駛(FA)功能和網聯(lián)協(xié)同決策控制的功能

歐盟委員會考慮2017年將19項安全技術納入新車的標準配置，并將強制執(zhí)行，自動緊急制動和車道偏離警告成為標配；國內2017年速度輔助系統(tǒng)、自動緊急制動、車道偏離預警/車道偏離輔助的加分要求已設定為系統(tǒng)裝機量達到100%。各國政策陸續(xù)出臺，要求汽車逐步配備汽車電子相關組建，成為汽車電子發(fā)展最大的推動力。

國外谷歌和特斯拉兩種發(fā)展路徑加速發(fā)展

自動駕駛目前進展

加州車管局(DMV)公開了自動駕駛項目的脫離測試數(shù)據，基本衡量了目前主要自動駕駛項目在加州境內在不同天氣環(huán)境，不同的路段進行測試的進展，谷歌的性能明顯優(yōu)于其他廠商。

谷歌和特斯拉在無人駕駛領域采取了兩種不同的有代表性的發(fā)展路徑，谷歌利用地圖和深度學習實時建模來實現(xiàn)自動駕駛；特斯拉依賴于傳統(tǒng)的傳感器的融合實現(xiàn)數(shù)據搜集識別、處理分析、完成自動駕駛功能。

從自動駕駛精度來看，谷歌的沒有明確的數(shù)據，但其軟件層面的可以檢測和理解手勢之類的信號并作出反應；moblieye的FCW(前向碰撞預警)的算法識別精度達到99.99%；特斯拉的算法處理水平很高，奔馳的路測車有著比特斯拉多一倍的傳感器，但是精度遠不及特斯拉。

谷歌的自動駕駛技術發(fā)展可以分為兩段，以waymo成為獨立事業(yè)部為轉折點:第一階段，主要突出軟件領域和技術突破，采用自有的高精度地圖和Velodyne提供的64線激光雷達方案，配備谷歌chauffeur軟件系統(tǒng)，最為突出的是展示的無人駕駛原型車中直接拋棄了傳統(tǒng)車的剎車、方向盤、油門等設備，僅用一個啟動鍵實現(xiàn)無人駕駛，而硬件制造原型車都是來源傳統(tǒng)車企，如2014年展示的谷歌第二代車型就是從白色雷克薩斯RX450H混合動力SUV改造而來。

2016年11月，waymo成為獨立事業(yè)部后，開始采用硬件和軟件并行的方案，采用自己研發(fā)的激光雷達，傳統(tǒng)傳感器和8個視覺模塊相互融合，最新展示的無人車使用了三個不同探測距離的激光雷達，自主技術研發(fā)將激光雷達成本降低九成。未來技術商業(yè)化首先落地在貨運(有個固定場景的低速共享市場)和共享車服務的應用。

2016年11月，特斯拉Autopilot2.0發(fā)布，該系統(tǒng)將包含8個攝像頭，覆蓋360度可視范圍，對周圍環(huán)境的監(jiān)控距離最遠可達250米；車輛配備的12個超聲波傳感器完善了視覺系統(tǒng)，探測和傳感硬、軟物體的距離接近上一代系統(tǒng)的兩倍。

增強版前置雷達通過冗余波長提供周圍更豐富的數(shù)據，雷達波可以穿越大雨、霧、灰塵，甚至前方車輛。另外，Autopilot2.0使用的處理芯片NVIDIADrivePX2的處理性能為原來MobileyeQ3的40倍。

國內科技公司和傳統(tǒng)車企合作打造自動駕駛，精度提升速度快

通過863計劃實施和國家自然科學基金委項目支持，清華大學、國防科技大學、北京理工大學等部分高校、院士團隊、汽車企業(yè)在環(huán)境感知、人的行為認知及決策、基于車載和基于車路通信的駕駛輔助系統(tǒng)的研究開發(fā)取得了積極進展，并開發(fā)出無人駕駛汽車演示樣車。清華大學等高校聯(lián)合企業(yè)開發(fā)的自適應巡航控制系統(tǒng)、行駛車道偏離預警系統(tǒng)、行駛前向預警系統(tǒng)等具有先進駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)功能樣機，正在逐步進入產業(yè)化階段。

目前，國內一汽、長安、廣汽、吉利等汽車品牌雖已開始裝備ADAS產品，但核心技術均來自國外的零部件供應商，如博世，德爾福，大陸等。近兩年，我國許多互聯(lián)網企業(yè)也紛紛進軍汽車行業(yè)，但更多的是涉足智能汽車的舒適和服務領域，例如阿里與上汽在“互聯(lián)網汽車”領域開展合作，共同打造面向未來的互聯(lián)網汽車及生態(tài)圈。百度和騰訊均推出了車機互聯(lián)產品,此外，博泰、樂視等企業(yè)均推出了互聯(lián)網概念汽車。

從精度水平來看，百度的技術路徑與谷歌一樣，算法基于攝像頭和激光雷達，去年通過攝像頭判斷物體的準確率達到了89.6%，今年其準確率上升到了90.13%，其行人識別率達到95%、紅綠燈判斷達到了99.9%。

谷歌和百度的技術路徑一部到位，成本較高，精度較高;特斯拉等車企的技術路徑是一個緩慢學習的過程，成本較低，精度也較低，未來的發(fā)展方向是必然兩種技術手段的融合。

更多資訊請關注汽車制造頻道