（1）智能驾驶基本概述：实现智能驾驶的硬件和软件所共同组成的系统被称为驾驶自动化系统，指车辆通过不同类型的传感器实现对周边道路、行人、障碍物、路侧单元及其他车辆的感知，在不同程度上实现车辆安全、自主驾驶，是人工智能在汽车领域融合应用的重要方向。

有别于传统人工驾驶车辆，智能驾驶车辆最大特点是以人工智能技术为主导，其驾驶过程是机器不断收集驾驶信息并进行信息分析和自我学习从而达到自动驾驶的系统工程。伴随智能驾驶技术的发展，汽车将从过去的封闭转向开放，融入到联网的平台中进行实时的信息交互。

智能驾驶产业链与汽车产业经过多年发展已形成的成熟产业链分工基本一致，主要由后服务市场、整车厂商、一级供应商、二级供应商及其他上游原材料、设备供应商等构成，专业化分工有序，形成竞争加合作的产业链生态。

产业链上游主要由各类传感器、芯片、软件算法、高精地图等产业组成。随着我国芯片产业不断成熟，预计在十四五期间将迎来技术突破。与此同时我国涌现一批专注于智能驾驶解决方案的企业，在智能驾驶技术及解决方案上实现突破。处于中游的整车厂商通过自主研发或合作研发的方式不断开发具备智能驾驶功能的汽车并制定智能驾驶车辆研发计划。智能驾驶技术升级及智能驾驶车辆的运营衍生出了下游服务市场，车辆逐渐拥有更加自主化的驾驶能力，无人配送车、无人网约车运营及工程车辆的运营和改装将帮助企业在运输环节降本增效。

中金企信国际咨询公布的《2023-2029年智能驾驶市场竞争力分析及投资战略预测研发报告》

（2）智能驾驶的分级标准与技术体系：目前，世界各国对驾驶自动化技术理解和分类基本一致，中国《汽车驾驶自动化分级》（GB/T40429-2021）将驾驶自动化分为L0-L5五级。L0级别系统仅提供预警类功能，车辆控制完全由驾驶员掌控，因此不属于辅助驾驶或自动驾驶范围。L1-L2级别系统可接管少部分的、不连续的车辆控制任务，属于辅助驾驶范围。而L3-L5级别系统可以在激活后的一定情况下执行连续性的驾驶任务，因此属于自动驾驶范围。

L0级别的预警功能和L1、L2级别的辅助驾驶功能作为转向自动驾驶的过渡产品，以主动安全功能为主，是汽车自动化、智能化的初级阶段，需要驾驶员随时准备接管，目前在市场中处于快速普及期，同时展现出从高端车型向中低端车型不断渗透的特点。L4级别功能在特殊场景、特殊条件下可体现在特定场景和路段的自动驾驶，如自主代客泊车功能等。L5级别自动驾驶则不区分具体功能和产品形态，可完成在全速、全域、全场景下的完全无人驾驶，尚需要法规、伦理、技术方面的配合才可实现。

在技术体系方面，智能驾驶系统按照功能架构可以进一步划分感知层、决策层、执行层：感知层负责实现车辆对环境感知的功能，解决“我在哪”的问题。智能驾驶车辆通过各类传感器，如摄像头、毫米波雷达、超声波传感器、激光雷达等获取车辆周边信息，产生图片数据、视频数据、点云图像、电磁波等信息为后续综合决策提供数据支出，智能驾驶系统去除无效信息后利用不同类型数据形成冗余的同时提升感知精度。对于不同级别智能驾驶汽车和驾驶任务而言，所需的传感器类型和性能也有所区别。因此在量产车辆当中，感知传感器及方案的配置需要以需求为导向，有针对性地选择合适的传感器和感知方案的组合，实现功能、效用和成本之间的最优解。

各类感知方案聚合情况分析

决策层基于环境感知的结果进行数据融合和分析，判断应当执行操作并制定相应的轨迹规划方案，解决“要去哪”的问题。决策层依据获取的信息进行决策判断，选择适合的工作模型，制定相应的控制策略，替代人类做出驾驶行为。同时这部分功能也具有预测任务，例如在车道保持、车道偏离预警、车距保持，障碍物警告等系统中，需要预测本车与其他车辆、车道、行人等在未来一段时间内的状态。

执行层接收决策层数据，通过驱动、制动、转向等达成车辆的横向及纵向控制，使汽车精准地按照决策规划实现有效的避让、减速、车距保持、转向等动作，解决“怎么去”的问题。控制执行技术主要分为车辆的横向控制和纵向控制两大部分。横向控制即转向控制，保证汽车在规划的路线上正常行驶，在不同车速、路况条件下保证转弯的有效性和乘坐舒适度。纵向控制可以对危险情况做出紧急处理，最大程度上避免交通事故的发生；还可以在安全的前提下缩短与前车的距离，提高交通运行效率。