2019-2023年中國智能駕駛行業(yè)影響因素

時間:2019-04-10

來源:中投投資咨詢網(wǎng)

導語:我國智能駕駛既有頂層政策戰(zhàn)略導向,又有專項政策指導實施,標準法規(guī)也不斷完善。

一、有利因素

(一)政策利好

我國智能駕駛既有頂層政策戰(zhàn)略導向,又有專項政策指導實施,標準法規(guī)也不斷完善。在我國政策頂層設計中,《中國制造2025》和《十三五規(guī)劃》都將智能駕駛作為汽車產(chǎn)業(yè)升級的重要方向。在專項政策中,2015年7月,國務院發(fā)布《關于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導意見》,加快智能輔助駕駛的研發(fā)與應用。2016年10月,汽車工程學會專題發(fā)布了《無人駕駛技術(shù)路線圖》;11月,中汽協(xié)發(fā)布《汽車行業(yè)升級投資指南》,從行業(yè)的技術(shù)和投資角度,引導智能駕駛的發(fā)展。2017年6月,工信部發(fā)布《國家車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)標準體系建設指南(智能網(wǎng)聯(lián)汽車)(2017)》,2018年3月、4月,工信部接連發(fā)布《2018年智能網(wǎng)聯(lián)汽車標準化工作要點》和《智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試管理規(guī)范(試行)》指導行業(yè)標準化落地實施,上路測試有法可依。

(二)人工智能推動自動駕駛汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展

人工智能技術(shù)一定會不斷發(fā)展,并且越來越完善,其在自動駕駛汽車產(chǎn)業(yè)中進行應用,也一定會讓汽車的性能提升,讓自動駕駛技術(shù)的可靠性、科學性以及安全性得到提高,并會不斷發(fā)展成為我國工業(yè)發(fā)展中的一個重要產(chǎn)品。自動汽車的發(fā)展,也會成為推動我國經(jīng)濟發(fā)展的一個重要方向,其集成多種高新技術(shù),如,傳感器、通信設備、計算機處理器、人工智能以及地圖導航等,我國對于自動駕駛汽車的研究也會不斷加強,這會促進人工智能在自動駕駛汽車中的應用以及發(fā)展。

(三)深度學習提高無人駕駛安全性

深度學習在圖像識別方面得到了很大的突破,其算法能夠通過多層迭代學習特征抽象的模式識別,進而可以提升對物體及路況識別的精準度。在云計算及大數(shù)據(jù)時代下,智能控制技術(shù)需要依靠深度學習,來滿足自動駕駛在精確度以及安全度上的要求。深度學習屬于人工智能中的一門學科,利用計算機算法在機器上對神經(jīng)網(wǎng)絡進行模擬,進而讓機器能夠獲得學習的能力。

無人駕駛汽車利用深度學習可以對其駕駛行為進行不斷的優(yōu)化,這也是當前最有效的解決方案。無人駕駛汽車在行駛中都會遇到各種交通情景以及突發(fā)情況,進而產(chǎn)生很多的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)會被傳回到云平臺中,為其深度學習提供訓練樣本,經(jīng)過大量的訓練以及學習,就會讓其得到自身行駛的駕駛經(jīng)驗,還能得到其他車輛的學習以及訓練成果,樣本訓練日益增加,駕駛技術(shù)也會相應的提升,讓無人駕駛技術(shù)能得到極大的進步,提升其安全性。

(四)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)紛紛涉足智能駕駛行業(yè)并成為重要驅(qū)動力

從國際上看,Google的自動駕駛汽車測試已經(jīng)超過400萬英里,從實驗室走向了實用階段,公司正在為其商業(yè)化,積極布局,并與多家主機廠開展了合作;Uber已在匹茲堡、坦佩、舊金山和加州獲準進行無人駕駛路測;蘋果公司也于2017年4月獲得了加州測試許可證;韓國互聯(lián)網(wǎng)公司Naver成為韓國第13家獲得許可的自動駕駛汽車研發(fā)企業(yè),計劃于2020年前商業(yè)化L3自動駕駛汽車。

從國內(nèi)來看,互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)百度、阿里、華為等企業(yè)紛紛進軍智能網(wǎng)聯(lián)汽車的技術(shù)研發(fā)和服務工作,由于擁有較高技術(shù)實力,這些企業(yè)的態(tài)度更加積極。2016年5月,百度宣布在蕪湖建立無人駕駛汽車運營區(qū)域,并計劃在3年內(nèi)實現(xiàn)商用。騰訊于2016年下半年成立自動駕駛實驗室,依托360°環(huán)視、高精度地圖、點云信息處理以及融合定位等方面技術(shù)積累,聚焦自動駕駛核心技術(shù)研發(fā)。

二、不利因素

(一)互聯(lián)網(wǎng)層面的挑戰(zhàn)

人工智能技術(shù)是基于互聯(lián)網(wǎng)工作的,其主要依托為互聯(lián)網(wǎng)實時的更新交通路況、上傳數(shù)據(jù)以及接收數(shù)據(jù)。所以,人工智能技術(shù)對于互聯(lián)網(wǎng)具有較強的依賴性,其開發(fā)的自動駕駛汽車也對互聯(lián)網(wǎng)有較強的依賴,然而現(xiàn)階段的網(wǎng)絡安全情況并不是很好,經(jīng)常會出現(xiàn)網(wǎng)絡攻擊事件,這就給不法分子提供了機會。所以,當前在發(fā)展自動駕駛汽車時,怎樣能夠確保人工智能技術(shù)在其中應用的安全性以及可靠性,是需要認真思考的一個問題。

(二)法律上的挑戰(zhàn)

在法律層面上沒有清楚的規(guī)定自動駕駛汽車,尤其是對自動駕駛汽車產(chǎn)生事故之后的相關方面缺乏規(guī)定,無法認定責任,讓自動駕駛汽車沒有法律約束,這也成為其發(fā)展的一個重要挑戰(zhàn)。


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