从20世纪80年代开始，许多国家开始研究无人驾驶汽车，经过长时间的发展，无人驾驶汽车在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展，近年来，随着市场对汽车主动安全和智能化需求的不断提高，无人驾驶巨大的社会和经济价值越发凸显，越来越多的企业与科研机构积极参与并推动无人驾驶领域的发展。本文将深度剖析无人驾驶行业发展现状、关键技术及产业链结构，从而洞悉无人驾驶未来的发展趋势，为相关从业者以及投资人提供参考意见。

作者：蒋磊

来源：朴素资本（ID：pusu-capital）

伴随着人工智能技术的进步，无人驾驶方兴未艾

▌1.1无人驾驶概况：无人驾驶已从“概念化”进入“实用化”阶段

年央视春节联欢晚会上，中国向全世界展示了国家实力和科技进展，由无人车、无人船、无人机组成的全球首个“陆海空”无人系统联合在世界最长的跨海大桥——港珠澳大桥上展演开来。其中由百度Apollo无人车编组的百余辆无人车车队成为首批跑上港珠澳大桥的车队，并在无人驾驶模式下完成“8”字交叉跑等高难度动作。此次春晚上亮相的无人驾驶车队涵盖了多种车型，包括无人驾驶新能源汽车，无人驾驶微循环巴士，无人驾驶扫路机和无人驾驶物流车等，几乎满足了人们家用出行、园区接驳、城市清洁、物流运输等全方位的需求。

在大洋彼岸的美国亚利桑那州，无人驾驶公司Waymo计划在今年年底正式在凤凰城落地自家的自动驾驶打车业务，但过去一年多，这项服务已经在“试运行”了。Waymo的EarlyRidr项目已经有了多名体验乘客，这些人只需通过Waymo的叫车应用，就能免费乘坐自动驾驶汽车往返于学校、购物中心、健身房或其它服务范围内的地点。

针对豪华消费市场，Waymo在今年4月与捷豹路虎集团合作，将在未来2年内提供2万辆JaguarI-PACE用于自动驾驶网约出租车服务。在6月份Waymo同样与菲亚特-克莱斯勒达成了新协议，订购6.2万辆克莱斯勒Pacifica混合动力车，以扩大其自动驾驶车队规模，克莱斯勒表示将于年底开始交付新车。

优步（Ubr）CEODaraKhosrowshahi去年在RcodCod会议受访时也表态，他欢迎Waymo将自动驾驶汽车纳入优步旗下网络。并透露两家公司目前正就此事进行洽谈。

通过上述国内外无人驾驶企业的种种表现，可以发现无人驾驶汽车已逐渐从“概念化”进入“实用化”阶段。年3月9日，Googl旗下DpMind公司研发的AlphaGo围棋人工智能程序挑战九段专业棋手李世石，并以4：1的压倒性优势获得了胜利，由此“人工智能”便掀起了一波新的科技浪潮。作为汽车智能化、网联化的终极目标，无人驾驶有望成为人工智能率先规模化落地的应用。随着传感器等周边产业链和人工智能技术的逐渐成熟，年已经成为无人驾驶产品落地的重要时间节点。

无人驾驶技术的研发热潮促使科技巨头、传统车企纷纷入局，领域内巨头攒动，创业公司也随之蜂起，是产业发展的关键驱动力。各国也都在积极制定自动驾驶普及路线图，放宽无人驾驶汽车相关法律法规；我国相继出台《中国制造》、《节能与新能源汽车技术路线图》等政策文件，推动国内智能网联汽车产业快速发展。

产业上传感器融合趋势明显，三大主流传感器将率先受益，摄像头地位随之稳固，将持续快速发展；激光雷达成本将有待进一步降低，国内相关产业趋势代发；毫米波雷达技术成熟，市场增量空间大，但目前还是以国外企业垄断为主。高精度地图、定位，V2X产业市场起步，具备中长期投资价值。决策领域AI算法融合，不断提升终端计算能力需求，终端AI芯片产业发展进入加速期，核心算法提供商将持续受益，具备中长期投资价值。

从商业模式看，无人驾驶汽车推向市场或将以“卖产品”及“提供服务”两种形式出现。“提供服务”将是主流业务模式。商业化将遵循从低速到高速、封闭到开放的路线走，逐步代替传统车辆。无人驾驶整合汽车共享，将提升汽车共享服务层次，构建交通共享网络，提升城市交通效率。未来随着无人驾驶的普及，商业开发上的价值将逐步体现，带动泛汽车行业潜在价值转移。

▌1.2无人驾驶的发展历程

其实无人驾驶的起源要追溯到年。当时美国国防部举办的DARPAGrandChallng比赛。年的第一届没有选手跑出来，但是年在荒野的比赛，有多支队伍成功跑完，斯坦福大学和卡耐基梅隆大学获得了第一、二名。在年的比赛中，首次把挑战放到了城市路况中，这次是卡耐基梅隆大学，斯坦福大学和弗吉尼亚理工大学分别获得了第一，二，三名。Googl通过该项比赛看到了无人驾驶技术的未来，于年将斯坦福AILab的负责人，也是DARPA中斯坦福大学队原型车的负责人Sbastian招到Googl，和他的原班人马一起，继续无人驾驶领域的研究。GooglX无人驾驶汽车项目于年1月正式成立，无人驾驶汽车这个新鲜东西也开始慢慢的走进人们的视野。

我国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研发。年，国防科技大学成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。年，上海交通大学成功研制出首辆城市无人驾驶汽车。随着无人驾驶技术的不断发展，百度、腾讯等互联网企业以及上汽、长安等传统整车厂也纷纷在无人驾驶领域重点发力。从年开始国内无人驾驶市场兴起，逐渐有更多的互联网公司和传统车厂参与进来，车厂大多是与技术服务商合作模式，经过3年多的发展，各家逐渐找到了自己的发展方向，完成了早期技术的研发与迭代，自动驾驶技术进入到了量产普及的关键节点。

根据美国机动工程师协会（SAE）的定义，根据驾驶技术的自动化程度共分为L0-L5级，L0级表示司机负责控制一切，车辆不具备任何自动驾驶功能；L1级的车辆具有一定的自动化系统可以辅助驾驶员驾驶，例如巡航控制；满足L2级的车辆的自动化系统可以进行一部分驾驶任务，驾驶员只需要监视驾驶环境并执行其余的驾驶任务；当达到L3级时，自动化系统可以实现驾驶任务的某些部分并监控驾驶环境，但驾驶员随时可以接管控制；L4级，自动化系统完全胜任驾驶任务并监控驾驶环境，此时驾驶员不需要控制，但自动化系统只能在某些环境和条件下运行；最后是L5级，自动化系统可以在所有条件下执行任何驾驶任务。目前市面上具备自动驾驶技术的车辆大部分就集中在L2级和L3级的水平上。

无人驾驶技术的背后其实依靠的是高级驾驶员辅助系统（ADAS），各大整车厂和供应商目前都在不停的探索开发高级驾驶员辅助系统（ADAS）的更多功能，随着ADAS慢慢被完善，车辆也将会一步一步从的L0级过度到L5级实现完全自动化。

ADAS目前已经大规模使用的功能有：自适应巡航控制系统（ACC）、自动紧急制动（AEB）、自适应大灯控制（AFL）、盲点检测（BSM）、注意力检测系统（DMS）、前方碰撞预警系统（FCW）、抬头显示器（HUD）、智能车速控制（ISA）、车道偏离告警（LDW）、红外夜视系统（NVS）、泊车辅助(PA)、行人检测系统（PDS）、交通信号及标志牌识别（RSR）、全景泊车停车辅助系统（SVC）等等。这些功能均利用分布在车身四周的长范围雷达传感器，激光雷达，摄像头，低范围累伐传感器和超声波传感器，收集周围的数据。然后通过一系列复杂的运算作出反应来操控或者协助操控汽车。

年8月奥迪发布全新A8，带来了全球首款拥有L3级别自动驾驶技术的车型，超越了特斯拉的L2级水平（其自动驾驶功能在中国上市的新款奥迪A8中被关闭了）。这款奥迪A8车型可在交通拥堵或时速低于60km/h的缓行路段接管驾驶操作。自年起，奥迪将逐渐在量产车型上配备奥迪AI泊车自动驾驶、奥迪AI车库自动驾驶和奥迪AI拥堵自动驾驶等自动驾驶功能。

▌1.3无人驾驶主要参与者及两大技术阵营

无人驾驶热潮使得Googl、百度、Ubr、英伟达等科技公司，特斯拉、通用、福特、奥迪等汽车公司，博世、大陆、福尔德、电装等汽车零部件公司，Cruis、Zoox、驭势科技、图森未来、景驰科技（后拆分出中智行）等创业公司前赴后继投入其中。总结来看，参与者可以分为三类，首先是整车厂及零部件供应商，优势在于硬件、品牌和市场上占有率;其次是科技公司，优势在于人工智能算法、大数据等技术能力和技术人才的积累;最后是TaaS服务商，如Ubr、Lyft、滴滴等，优势在于用户数据的积累。

同时与前几年各自为战不同，如今更多的公司选择了合作开发，希望通过合作构筑价值网络，迅速占领市场。全球范围内，已经形成“百度-英伟达-博世/大陆-中德车企集团”，“Googl-FCA-丰田-Lyft-Avis”、“英特尔-Mobily-宝马-德尔福”等类似这样的生态圈，还有特斯拉、通用、福特、丰田等准备自行实现整条技术运营线的独立集团。

从技术路线上来看，汽车智能化发展的最终目标都是实现L5级全自动无人驾驶，目前有两种技术发展路径，第一种路径是以辅助驾驶系统(ADAS)为核心，从L0逐步过渡到L5，强调以“万无一失”的复杂传感器组合来识别周围环境，低精度导航地图，在任何区域实现无人驾驶，通过每一代车型搭载的辅助驾驶系统不断升级的形式，逐步实现L5级全自动无人驾驶，以传统车厂及其供应商为该路径的典型代表；第二种路径比较激进，是从L0直接跨度到L4，他们通过采集某一区域的高精度3D地图信息，同时配合摄像头、激光雷达等融合传感器，在特定的垂直领域或相对封闭的环境中实现无人驾驶，再向全环境全路况的L5级无人驾驶普及，前面提到的百度、谷歌和部分无人驾驶技术创业公司就是选择了这条路径。

▌1.4无人驾驶行业先驱者Googl

Googl无人车的发展经历了两个阶段，第一阶段，采用以激光雷达为主要传感技术，配合高精度地图的解决方案，共推出过三代产品，最特别的是第三代产品PodCar原型车中，直接抛弃传统汽车的刹车、方向盘、油门等设备，只用一个启动键实现无人驾驶。

第二阶段，年12月无人驾驶业务分拆，成立独立公司Waymo。在技术方面自主研发的整套无人驾驶传感器系统，包括3个覆盖短、中、长距离的激光雷达、8个视觉模块、以及雷达，大幅降低激光雷达的成本，提供硬件和软件并行的完整解决方案;在商业化方面，已在亚利桑那州凤凰城开启无人驾驶出租车的上路测试运营，对部分大众开放服务，不过目前Waymo出租车并没有达到能够改变人们生活的程度，因为它只能在凤凰城指定区域内行驶，所以人们想去服务区外的地方就还是要驾驶自己的车。

Googl无人驾驶技术通过“激光雷达为主+高精度地图+人工智能控制系统”实现。Googl无人车依托GooglMap多年来积累的各种道路交通数据以及街景数据提供最基本的数据支持；综合使用多种传感器，包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、GPS、车轮位置传感器、速度传感器等进行环境感知及车身姿态感知;计算系统方面，配备GooglChauffur人工智能控制系统，综合传感器信息，分析、计算得出决策控制指令。

Googl一方面基于自身在人工智能方面的技术积累；一方面大量收购AI创业公司，比如深度学习公司DpMind、图片分析公司Jtpac、机器人公司Holomni、3D视觉系统公司IndustrialPrcption等，通过技术融合，提升技术能力。

▌1.5激进的商业化代表---特斯拉

特斯拉作为新兴车企，自创办以来就一直是汽车电动化、智能化的代表。年，特斯拉开始配置Autopilot系统，提供辅助驾驶功能，本质上仍属于ADAS辅助驾驶系统，主要功能有自适应巡航、主动车道保持、自动变道、自动泊车四部分，达到了自动驾驶L2级别，部分实现了L3的功能。

算法+数据是特斯拉无人驾驶核心竞争力。就研发无人驾驶汽车而言，特斯拉认为传统车企那种想保证完全安全之后再发布新车的做法是行不通，因为长尾中的小概率工况只有通过收集大量的数据才能被发现和修复。相比传统汽车厂商，特斯拉的核心竞争力在于其不断升级优化的系统软件算法，并通过OTA线上升级的方式迅速修复车辆系统遇到的问题，使汽车可以像智能手机一样更新;人工智能时代的所谓数据为王，拥有的数据越多，算法就能更快的自我学习。

特斯拉提出“影子模式”，为Autopilot系统在后台运行，不采取实际动作，但是会记录不同路况下驾驶员采取的动作，用于对比机器驾驶与人类驾驶的安全性，为Autopilot累积大量的完全自动驾驶数据。Googl经过多年测试，累积了多万英里的数据，而特斯拉通过一代Autopilot系统就已收集超过13亿英里的全球各种道路、天气条件下行驶数据，其中有3亿英里Autopilot系统是真正处于激活状态下的。

▌1.6以百度Apollo为首的国内科技公司

国内的BAT、华为等科技巨头也正积极布局无人驾驶汽车，产业格局不尽相同。百度全力押注人工智能，无人驾驶被视为人工智能技术最重要的落地商用场景之一;腾讯在年成立自动驾驶实验客，开始研发L4自动驾驶技术，原型车已经更新两代;而阿里、华为更多的聚焦在汽车网联层面。百度是国内科技企业中布局无人驾驶较早，技术领先，更是在年发布“Apollo计划”开放平台能力。

年百度启动无人车项目研发，技术路线与Googl相似，也是直接从L4级切入自动驾驶车的研发，采用的是“云+端”的技术路线，核心是“百度汽车大脑”，包含高精度地图、定位、感知、智能决策控制四大模块。为加快商业化落地，年9月，百度成立智能汽车事业部，涉足L3级自动驾驶市场，将百度高精度地图、云计算等能力与传统车厂对接。

年4月上海车展上，百度发布“Apollo计划”，宣布开放无人驾驶技术平台，内容包括一套完整的软硬件和服务体系，涵盖车辆平台、硬件平台、软件平台、云端数据服务等四大部分，提供快速搭建一套完整的自动驾驶系统的能力。

▌1.7创业公司加速推动无人驾驶产业发展

在无人驾驶领域，不仅有巨头布局，也是创业公司