一、有利因素

(一)政策支持

2017年，《新一代人工智能發展規劃》、《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》等文件先后出臺，對自動駕駛、無人駕駛和智能汽車的發展進行了戰略布局、任務安排，并提出了保障措施。

2018年1月，國家發改委發布《智能汽車創新發展戰略(征求意見稿)》，提出到2020年智能汽車新車占比達到50%，到2035年率先建成智能汽車強國。2018年4月，交通運輸部、工信部、公安部聯合出臺了《智能網聯汽車道路測試管理規范(試行)》，首次從國家層面就規范自動駕駛道路測試做出了包括測試主體、測試車輛、測試路段等在內的相關規定，管理規范的出臺是行業發展的關鍵一步，將推動“無人”駕駛加速“駛向”現實生活。2018年7月，交通運輸部出臺了《自動駕駛封閉場地建設技術指南(暫行)》，對各地封閉場地測試的建設進行指導。2018年12月，工信部制定發布了《車聯網(智能網聯汽車)產業發展行動計劃》，促進車聯網產業的跨行業融合。

2019年1月10日，工信部部長苗圩表示我國將進行5G商業推廣，一些地區將會發放5G臨時牌照，特別強調了車聯網，將來路網也會進行數字化信息化的改造，構建起一個車、路、人互相連通的大網絡體系。

(二)巨大的應用價值和優勢

安全價值：無人駕駛汽車可以避免一些因為駕駛員的失誤而造成的交通事故，并且可以減少酒后駕駛、惡意駕駛等行為的出現，從而有效提高道路交通的安全性。環保效益：無人駕駛汽車通過其控制系統找到最優化的加速、制動、減速方式，有效地提高燃油利用率，減少溫室氣體與有害尾氣的排放量，更加環保節能。資源效益：智能汽車可以通過衛星導航監控實時的路況，從而規劃出最優的路線，有效避免車輛扎堆的現象;此外，自動駕駛汽車可以在到達目的地之后自行尋找泊車位，而不再是就近停靠，可以有效緩解商場、酒店、車站等人流密集的地方停車場的壓力。社會效益：依靠無人駕駛汽車，行動不便的老年人、殘疾人這樣的弱勢群體也無須擔心出行的不便，也有助于社會福利事業的進一步發展。

(三)各大企業加速布局

無人駕駛前景廣闊，無人駕駛技術對于企業來講已經跳出了一個傳統車企的范圍，除汽車企業之外，還有很多包括半導體行業、芯片行業、軟件行業等高科技行業的公司企業，也都積極的參與當中。目前，國內的BAT、華為等科技巨頭也正積極布局無人駕駛汽車，產業格局不盡相同;國內多家自主品牌車企也涉足該領域，一汽、上汽、長城、北汽、長安等多家車企已展示了配備初級階段輔助駕駛、低速自動駕駛等技術的測試樣車，積極展開了在無人駕駛領域的探索。

(四)發展前景廣闊

未來的汽車已經不僅局限于一種交通工具，更多的是向新一代互聯網終端發展。無人駕駛汽車將感知、決策、控制與反饋整合到一個系統中，將從根本上改變傳統汽車的控制方式，不僅是解決汽車社會面臨交通安全、道路擁堵、能源消耗、污染排放等問題的重要手段，也是構建智慧出行服務新型產業生態的核心要素，更是推進交通強國、數字中國、智慧社會建設的重要載體，已成為新時代汽車產業轉型升級的重要突破口、全球汽車產業技術變革的戰略制高點。

中國擁有龐大的汽車銷量和消費者對科技的需求，可謂是巨大的無人駕駛市場。雖然目前的無人駕駛技術不能做到完全載客運營，但在貨運、封閉園區等細分領域，技術需求相對較低，但無人駕駛車輛能以逐步代替傳統車輛的方式，率先實現商業化。隨著大數據、物聯網、云計算的不斷深入發展，無人駕駛汽車的性能將會更加完善，無人駕駛技術的商業化也將會遵循著低速到高速、封閉到開放的路線逐步邁開。

二、不利因素

(一)缺少法律法規的有效支撐

目前，針對無人駕駛的法律法規尚不健全，現有的道路交通法規不能適應無人駕駛汽車的行車條件，人與車的法律責任認定存在模糊地帶，民事、刑事、保險責任認定、違章處罰等還沒有全國性的立法依據;無人駕駛汽車生產相關法律法規也存在缺失。目前車企難以獲得無人駕駛汽車生產資質，即便是對傳統車輛進行智能改裝，《道路交通安全法》亦明令禁止。雖然在國家及地方政府的大力推動下，自動駕駛測試車輛上路牌照落地有了新進展，但還面臨不少法規方面的難題。首先，自動駕駛車輛合法上市的法規缺失;其次，道路設施標準規范不完善、自動駕駛的安全準入標準缺失;另外，生產安全監管標準、安全測試設備、產品安全性測試等方面均未有明確標準。無人駕駛汽車市場的規則尚未形成。

(二)產業資源比較分散

國家智能汽車創新平臺牽頭部門多，資源不聚焦。目前包括國家發改委、工信部、國資委等為代表的多家國家部委和地方政府分別牽頭，主導相關企業成立了多個國家級智能網聯汽車創新平臺。車企及其他關聯企業也在多線投入，整個產業鏈資源投放分散，不僅不利于資源的有效整合，還容易導致形成無序競爭的不良格局。

(三)城市環境下的無人駕駛挑戰

低級別的智能汽車可以較好的實現高速及郊區道路的輔助駕駛等，但對于城市道路的輔助程度依然有限，無人駕駛在這方面的挑戰更是巨大。城市道路與其他道路相比，環境更為復雜，車輛數量多且種類復雜，不同路段車速差異大，非機動車交通流量大，道路交叉點多且密集等。城市環境對無人駕駛汽車的首要挑戰是技術上的挑戰。在硬件方面，相關的傳感器是否能夠精確無誤的進行判斷和操作，目前較大的技術難點就是感知。在軟件方面，在保證傳感數據準確性的基礎上，無人駕駛汽車需要對數據做出準確預測和判斷，除了基本邏輯判斷，更多是突發情況的處理，這不僅需要程序有足夠的穩定性和計算速度之外，還需要更加高級的計算機智能算法和技術。

(四)基礎設施及環境配套不足

首先，當前智能道路設施的普及率并不高，大量在建基礎設施缺乏對專用路測通信系統等網絡設施的頂層設計與部署，車、人、路之間不能互聯互通，無法滿足路測和應用無人駕駛技術的要求。其次，面向無人駕駛汽車的數據交互平臺、公共服務平臺、應用開發平臺建設相對滯后，導致不同車輛、企業、行業管理之間的平臺數據難以實現互聯互通，在一定程度上，限制了無人駕駛汽車大規模應用。此外，目前我國北斗導航系統尚不能提供覆蓋主要路網的高精度數字地圖定位服務，難以匹配無人駕駛汽車的應用場景，也是掣肘無人駕駛技術高階化演進的門檻之一。

2019-2023年中國智能駕駛市場規模預測

2017年，中國智能駕駛市場規模為681億元。我們預計，2019年我國智能駕駛市場規模將達到1，137億元，未來五年(2019-2023)年均復合增長率約為20.72%，2023年將達到2，415億元。

圖表　2019-2023年中國智能駕駛市場規