自动驾驶新技术报告（自动驾驶新技术报告范文）
今天给各位分享自动驾驶新技术报告的知识，其中也会对自动驾驶新技术报告范文进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、疫情，自动驾驶技术提速的新爆点？
- 2、加州DMV最新自动驾驶报告出炉 中国玩家名列前茅
- 3、20年自动驾驶技术体验如何？有什么新的进步呢？
- 4、多维度构建体系 日产/中汽中心发布智能网联汽车自动驾驶报告
- 5、自动驾驶成熟度报告出炉，中国排名第20，榜首国家令人意外
疫情，自动驾驶技术提速的新爆点？
新冠肺炎疫情牵动着每个国人的心，每个人也都在用自己方式与狡猾的病毒作斗争。
战斗中的无人车
在抗疫期间，不少领域都出动了一些无人设备来作为辅助工作和生活的工具，比如说，巡警用无人机监督路人戴口罩、医院机器人为病人送饭、无人车送快递、遥控玩具车出去买菜……
百度Apollo也在近日免费开放了低俗微型车套件及自动驾驶云服务，并对研发过程中的软件、服务、硬件、落地提供资金支持。
自疫情爆发之后，百度Apollo派出技术人员赶往前线到各医院确诊病人隔离区部署无人驾驶消毒机器人，以减少医护人员进出隔离区的次数，保障医护人员的健康；Apollo生态合作伙伴新石器及智行者科技分别开发的无人物流车与无人清洁消毒车，也已经抵达武汉、北京的隔离点，用于隔离区内的独立清洁消毒及送餐服务。
机器人的协助工作有效减少了人与人之间的接触，将疫情传播的可能性降到了最低。同时，无人设备在疫情期间的应用也让人们重新审视了自动驾驶技术，自动驾驶是否能在公共卫生防控、城市应急等领域做些什么呢？
长城汽车新能源产品规划总监余果在接受汽车头条APP采访时表示，“无人驾驶技术的出发点就是为了解决在没有人类参与的环境下如何完成任务，大到宇宙航空，小到个人护理，都是这些技术发展重要领域，这次疫情也一样。只不过在疫情爆发之前，国泰民安，媒体和市场的关注点更多是在交通驾驶领域。”
余果还表示，“其实近几年研发一直都有在做，只是经过这次疫情，加大了对公共卫生防控、城市应急等特殊应用场景的关注，关注度的提升也会促进在该领域的技术发展。同时，疫情也一定会加快自动驾驶、机器人、AI等技术的接受度，并会加快这类技术在民用度上的发展。”
确实如此，一直以来自动驾驶技术都是车企的重要研发项目之一，尤其是国内的造车新势力，在这方面更是想要捷足先登。
襁褓中的自动驾驶
根据各造车新势力此前发布的信息，目前大部分已经具备L2级自动驾驶的能力，而像小鹏、零跑等已经具备了L2.5能力，在2020年将升级至L3，拜腾也已经具备了L3高度自动驾驶能力，蔚来也表示将在2020年发布具备L4自动驾驶能力的车型。
国内传统车企显得略慢半拍，但更多的关注技术的量产层面。一汽与百度Apollo合作的L4自动驾驶车型在2019年进行了小批量生产，并表示将在2020年全面量产；广汽曾计划将于2020年初量产L3级自动驾驶车，成为国内第一家真正推出自动驾驶车辆的车企；北汽、长城、长安、奇瑞等车企计划在2020年实现L3自动驾驶车型的量产，吉利表示将在2020年发布L3级（GPILOT3.0）平台。
尽管车企不遗余力的研发，但是实际上目前落地的项目依旧很少，大多数项目都处在测试、试运营阶段。
东风汽车在2018年4月便获得了L3自动驾驶的路试牌照，在2019年9月国家智能网联汽车（武汉）测试示范区正式揭牌后，东风公司获得了6张测试牌照，其中包括3辆干线物流车、1辆支线物流车、1辆环卫车以及1辆RoboTaxi轿车。东风公司董事长、党委书记竺延风在2019年多次驾乘自动驾驶车辆。除了个人出行业务外，东风公司在公共小巴、无人救援车、无人售货车、无人丰巢等公共出行上的自动驾驶业务逐步进入测试。
成立于2017年的文远知行是发展速度较快的一家出行公司，目前已经进入了试运营阶段。2月14日，文远知行WeRide携旗下合资公司文远粤行发布了中国首份L4级自动驾驶出租车Robo-Taxi的试运营报告。
报告称，文远粤行试运营首月，即2019年12月01日至31日，该Robo-Taxi共完成了8,396次出行服务，占总订单需求的62%，零安全事故，共服务4,683名用户，有94%的乘客给予了最高的五星级评价。Robo-Taxi仅在电子围栏范围内提供服务，未有高速、机场等长距离订单，并且车内配有安全员进行监督。
文远知行创始人兼CEO韩旭曾强调：“在保证安全的前提下，有足够的技术和信心把安全员从车上拿掉，这才是量产的标志。”他还表示，在2020年，文远知行将在部分区域逐步拿掉安全员，实现真正的无人驾驶Robo-Taxi。
Robo-Taxi是很多车企的努力目标，本田在2017年发布的本田NeuV概念车便搭载该功能，本田表示将通过自动驾驶技术和AI来探索扩大移动工具的可能性，在车主不用车并授权的情况下，车辆可进行自动驾驶移动、拼车，成为一辆可以赚钱养家的汽车。
无独有偶，特斯拉也重新定义了“出行单元”，车辆在闲置时，自己开出去当优步，成为帮车主赚钱的交通工具，本质上与Robo-taxi类似。在特斯拉“自动驾驶投资者日”上，特斯拉CEO马斯克也曾经很明确的提出希望在2020年之前，能够获得监管机构对其全自动驾驶汽车的批准，并推出100万辆机器人出租车。
然而目前来看，这一切都还未实现。
对于自动驾驶的落地速度为何如此缓慢，余果以长城汽车为例对此进行了解释：“长城汽车一直没有停止对基础技术、应用场景的研究，包括从欧拉到WEY，都具备了自动驾驶功能。但是自动驾驶要落到实际使用，就不单单是简单的技术问题，会涉及到基础建设，事故认定的法规制定等多方面问题。所以在短期内，可以在一些有限制的条件下，一个区域或者一段距离内，实现L4的自动驾驶，但是全面上路，应该还是一个比较漫长的过程。”
拓展中的应用场景
值得一提的是，在疫情爆发之前，对于此类突发事件，并不是没有车企做过相对应的医疗应急场景。
其中，最令人感动的便是2017年奥迪的一个广告片。片中，一位独自在家的孕妇突然要分娩，她的奥迪AI智能汽车通过孕妇的穿戴设备感受到她身体的变化，自动出现在她家门口，并在赶往医院的途中通知家人、联系医院的医生，随后播放舒缓音乐使孕妇放松，直到到达医院与家人、医生会面。
通过此次突发的疫情情况来看，在自动驾驶方面做技术储备的车企越来越多，但目前来看，能真正立即投入使用的更多是一些物流无人车。
在汽车头条APP采访的几家乘用车车企和自动驾驶技术供应商都纷纷表示，乘用车的无人驾驶在此次疫情面前所做空间还是十分有限的，关于未来相关的应对方案目前还在讨论中。
近日，德国莱茵TV集团向华为MDC智能驾驶计算平台颁发了ISO 26262功能安全管理认证证书，这意味着“不造车，只做汽车供应商”的华为在研发中有了新的突破，华为MDC智能驾驶计算平台在安全性方面已经获得了汽车行业认可。
华为是国内技术流的代表，尽管有宝马、戴姆勒、奥迪等巨头合作伙伴，但不得不提的是，在自动驾驶领域，我国在部分关键技术上依然受限于国外厂商。
我国本土的供应商在传感器如毫米波雷达、激光雷达、芯片等方面起步较晚，技术积累相对少，同时在针对后期需要的嵌入式HPC、AI的基础框架、系统功能安全等也没有明显优势，因此想要构建完整生态链还将面临着一定的挑战。
疫情的突然爆发也让我们看到了距离想象中无人驾驶的到来还有一定的距离，不过，此次疫情也带给我们对自动驾驶未来更多的场景的探索，无人驾驶不单单是为私家车提供方便，也有着其他大有可为的领域。同时，无人驾驶也需要更快的研发速度和足够的测试，来从容的应对进入人们生活中的各种突发场景。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
加州DMV最新自动驾驶报告出炉 中国玩家名列前茅
易车讯 2022年2月10日，加州交通管理局DMV发布全新2021年全年自动驾驶数据，中国与美国头部自动驾驶公司继续占据排行榜前列。
加州DMV年度平均接管里程（MPI，接管里程数）为自动驾驶核心衡量指标之一，反应出综合平均了全年里程和接管数，被行业广泛认为是比试驾体验更客观、量化和准确的衡量办法。
在加州车队规模排名前十的公司为：
在硬件上，可以看到全部玩家均配带了多颗激光雷达。除了小马智行Pony与元戎启行DeepRoute宣布将放弃旋转式激光雷达，改用嵌入车身的单向雷达，其他头部玩家均选择旋转式激光雷达。旋转式激光雷达仍然是绝大多数头部RoboTaxi公司的第一选择。
毫无疑问，无人驾驶行业，处于汽车行业、交通行业、科技行业的交叉口，代表这当代科技发展的巨大变革，孕育着巨大的商业和社会价值。本次全球排名中，中国的代表玩家获得了令人骄傲的成绩，也体现了未来RoboTaxi乃至自动驾驶行业，中国企业的技术储备、商业化能力将让他们成为不可忽视的全球头部参与者。
20年自动驾驶技术体验如何？有什么新的进步呢？
提高交通运行效率、提升社会交通服务的智能化水平，离不开智能汽车、智慧的路和高效的监管与决策。致力于为用户提供安全、舒适、智能、高效驾驶感受的自动驾驶，离不开相应技术的支持。
提高交通运行效率、提升社会交通服务的智能化水平，离不开智能汽车、智慧的路和高效的监管与决策。致力于为用户提供安全、舒适、智能、高效驾驶感受的自动驾驶，离不开相应技术的支持。
车联网
目前，由人工智能和“电动化、智能化、网联化、共享化”为代表的新四化变革驱动，正在引领车联网由第一阶段向第二阶段演进，车联网从汽车内部互联、车与人的交互，慢慢延伸到车与车、车与电信设施、车与路边单元之间的信息交互。
其中，V2X无线通信技术则能够将“人-车-路-网-云”等交通参与要素有机地结合在一起不仅可以支撑车辆获得比单车感知更多信息，促进自动驾驶等技术的研发、转化、应用，还有利于支撑构建一个智慧的交通体系，促使汽车和交通服务朝着新模式业态方向发展。
激光雷达
作为自动驾驶汽车的“眼睛”，激光雷达是重要的传感器之一，对于保证自动驾驶汽车行车安全具有重要意义。激光雷达应用主要分为两个部分：一是落地到自动驾驶测试的无人车上，二是落地到汽车厂商推出的具有辅助驾驶功能的量产车上。
据《中国智能网联汽车产业发展报告(2019)》分析道，激光雷达是未来L4～L5级自动驾驶的核心传感器之一，将逐步由当前的机械旋转式向成本更低、可靠性更高的芯片化、全固态化的方向发展。
精确定位
自动驾驶汽车需要非常精确的定位。除了基于雷达，激光雷达，GNSS和摄像头的普通传感器之外，对于在城市环境中进行自动导航所需的车道级定位来说，轨迹估计也是必不可少的。当前，用于自动驾驶的高精度定位技术主要有以下三种。
其一，基于参考系统信号的绝对定位技术：具有代表性的一种是全球导航卫星系统，以及UWB、WiF、蓝牙等。其二，环境特征匹配，即基于激光雷达和视觉传感器的相对位置，将传感器观察到的特征与数据库中存储的特征进行匹配定位车辆；其三，INS系统提供航迹估计，一种基于惯性导航IMU的组合导航技术。
人机交互
人机交互技术，尤其是触摸屏、语音控制、手势识别技术，在全球未来汽车市场上有较大可能得到广泛采用。自动驾驶汽车人机界面应集成功能设定、车辆控制、信息***、导航系统、车载电话等多项功能，方便驾驶员快捷地从中设置、查询、切换车辆系统的各种信息，从面使车辆达到理想的运行和操纵状态。
当然，人机界面的设计必须在好的用户体验和安全之间做好平衡。随着技术的快速成熟，车载信息显示系统和智能手机将实现无缝连接，人机界面提供的输入方式将会有更多选择的空间，用户能够采取不同操作，在不同的功能之间进行自由切换。
规划决策
决策是无人驾驶体现智能性的核心的技术，相当于自动驾驶汽车的大脑，涉及汽车的安全行驶、车与路的综合管理等多个方面。通过综合分析环境感知系统提供的信息，及从高精度地图路由寻址的结果，规划决策者可以对当前车辆进行速度、朝向等规划，并产生相应的停车、跟车、换道等决策。
与此同时，规划技术还需要考虑车辆的机械特性、动力学特性、运动学特性等。从目前来看，常用的决策技术有专家控制、模糊逻辑、贝叶斯网络、隐马尔科夫模型等。随着5G网络、车辆、路面、云端、平台等各个环节的技术不断成熟，车辆正从辅助驾驶转向自动驾驶，基于自动驾驶的协作式智能交通也日益临近。
总结：
发展智能网联与新能源汽车已经成为了行业共识，这一点在各国政府的产业政策与企业未来战略布局上取得了验证。2020年下半年，自动驾驶路测、技术研发、产品创新等方面或将取得更多新成果。
车联网
目前，由人工智能和“电动化、智能化、网联化、共享化”为代表的新四化变革驱动，正在引领车联网由第一阶段向第二阶段演进，车联网从汽车内部互联、车与人的交互，慢慢延伸到车与车、车与电信设施、车与路边单元之间的信息交互。
其中，V2X无线通信技术则能够将“人-车-路-网-云”等交通参与要素有机地结合在一起不仅可以支撑车辆获得比单车感知更多信息，促进自动驾驶等技术的研发、转化、应用，还有利于支撑构建一个智慧的交通体系，促使汽车和交通服务朝着新模式业态方向发展。
激光雷达
作为自动驾驶汽车的“眼睛”，激光雷达是重要的传感器之一，对于保证自动驾驶汽车行车安全具有重要意义。激光雷达应用主要分为两个部分：一是落地到自动驾驶测试的无人车上，二是落地到汽车厂商推出的具有辅助驾驶功能的量产车上。
据《中国智能网联汽车产业发展报告(2019)》分析道，激光雷达是未来L4～L5级自动驾驶的核心传感器之一，将逐步由当前的机械旋转式向成本更低、可靠性更高的芯片化、全固态化的方向发展。
精确定位
自动驾驶汽车需要非常精确的定位。除了基于雷达，激光雷达，GNSS和摄像头的普通传感器之外，对于在城市环境中进行自动导航所需的车道级定位来说，轨迹估计也是必不可少的。当前，用于自动驾驶的高精度定位技术主要有以下三种。
其一，基于参考系统信号的绝对定位技术：具有代表性的一种是全球导航卫星系统，以及UWB、WiF、蓝牙等。其二，环境特征匹配，即基于激光雷达和视觉传感器的相对位置，将传感器观察到的特征与数据库中存储的特征进行匹配定位车辆；其三，INS系统提供航迹估计，一种基于惯性导航IMU的组合导航技术。
人机交互
人机交互技术，尤其是触摸屏、语音控制、手势识别技术，在全球未来汽车市场上有较大可能得到广泛采用。自动驾驶汽车人机界面应集成功能设定、车辆控制、信息***、导航系统、车载电话等多项功能，方便驾驶员快捷地从中设置、查询、切换车辆系统的各种信息，从面使车辆达到理想的运行和操纵状态。
当然，人机界面的设计必须在好的用户体验和安全之间做好平衡。随着技术的快速成熟，车载信息显示系统和智能手机将实现无缝连接，人机界面提供的输入方式将会有更多选择的空间，用户能够采取不同操作，在不同的功能之间进行自由切换。
规划决策
决策是无人驾驶体现智能性的核心的技术，相当于自动驾驶汽车的大脑，涉及汽车的安全行驶、车与路的综合管理等多个方面。通过综合分析环境感知系统提供的信息，及从高精度地图路由寻址的结果，规划决策者可以对当前车辆进行速度、朝向等规划，并产生相应的停车、跟车、换道等决策。
与此同时，规划技术还需要考虑车辆的机械特性、动力学特性、运动学特性等。从目前来看，常用的决策技术有专家控制、模糊逻辑、贝叶斯网络、隐马尔科夫模型等。随着5G网络、车辆、路面、云端、平台等各个环节的技术不断成熟，车辆正从辅助驾驶转向自动驾驶，基于自动驾驶的协作式智能交通也日益临近。
总结：
发展智能网联与新能源汽车已经成为了行业共识，这一点在各国政府的产业政策与企业未来战略布局上取得了验证。2020年下半年，自动驾驶路测、技术研发、产品创新等方面或将取得更多新成果。
多维度构建体系 日产/中汽中心发布智能网联汽车自动驾驶报告
易车讯 3月9日，日产汽车公司、日产（中国）投资有限公司与中国汽车技术研究中心有限公司（以下简称：CATARC）联合发布了《智能网联汽车自动驾驶系统测评及管理方法研究报告》。
自2018年起，中汽中心标准化研究所与日产汽车公司、日产汽车（中国）投资有限公司通过分析各国政策推进方案、标准法规适用性、测试评价方法等内容，完成“智能网联汽车自动驾驶系统测评及管理方法”的研究工作并形成《智能网联汽车自动驾驶系统测评及管理方法研究报告》。
本次发布的《研究报告》汇总了自2018年共同研究开始以来各国自动驾驶发展的现状，并对产业发展趋势及中国现行标准及法律适用性进行了分析。此外，报告还通过问卷方式，对50余家企业的自动驾驶技术现状及测试评价相关需求进行调研，确定核心功能和关键性能，形成适用于自动驾驶功能现状及未来技术发展趋势的测试评价方法，研究成果也将作为后续自动驾驶功能相关试验方法和功能要求标准的重要参考，并提交至相关政策制定部门，为标准制定、行业组织和机构科学研究、产业界研发与规划提供支撑。
该报告由中汽中心标准所组织撰写，得到了日产汽车公司与日产（中国）投资有限公司的技术支持，雷诺-日产-三菱联盟全球副总裁吉泽隆分享了日产汽车在智能网联汽车自动驾驶领域的最新成果，并展望了智能网联汽车的广阔发展前景。
吉泽表示，自动驾驶体系的评价包括安全、及时、准确、顺畅等几大原则，而日产在当中承担了重要的角色，日产针对中国路况、驾驶员能力等研究方面提供了帮助，2016年开始日产即与中汽中心在先进驾驶辅助功能方面展开共同研究，而基于上次的经验和良好合作关系，日产愿用自己的经验帮助在中国尽快就相关自动驾驶体系完成构建，未来日产汽车将继续与中汽中心标准所合作，通过对自动驾驶安全评测方法的探索研究，支撑中国自动驾驶标准体系建设，为加速这一技术的市场导入和商业化推广做出贡献。”
《智能网联汽车自动驾驶系统测评及管理方法研究报告》的关键点聚焦于具备自动驾驶功能的车辆准入和管理需求的测试评价方法，其中包括仅需提交报告而无需进行测试项目验证的非实车测试，需要向第三方测试机构提供测试车辆并完成制定测试项目的实车测试，此外在车辆进入市场后，还应对于车辆软件升级进行监管。
具体来看，非实车测试包括安全性评估和体系审核，其中安全性评估包括实车测试和仿真测试，其目的是为了确认企业对于自动驾驶系统进行充分的安全性评估，将通过企业和第三方机构共同完成，其中企业选择合适测试方法并提交说明材料，由标准化机构制定与安全性评估相关标准，再由第三方机构审核材料并出具审核结果报告，最后管理部门来进行报告的审核；
体系审核包括信息安全、功能安全和网络升级，其中信息和功能安全是为了确认企业具备信息安全/功能安全的开发流程的需要，由企业确保流程的应用及说明材料的真实性，标准化机构制定信息安全/功能安全流程类标准，第三方机构审核材料并出具审核结果报告，最后管理部门审核结果。
而软件升级流程管理审核则为了确保企业具备可以保证车辆运行安全的软件升级流程，由企业确定完善的软件升级流程并正确运用，标准化机构制定流程类和技术要求类标准，最后由管理部门受理、审核、备案企业软件升级事件。
而实车测试包括封闭场地测试、道路测试以及其他测试方法，其中性能测试要确定自动驾车辆处理复合随机场景的能力判定，安全性测试选取具有一定危险性的场景，验证车辆安全性；实际道路测试则为了处理公共交通的综合能力验证，由第三方机构选定车型使用自动驾驶功能在规定时间内行驶于选定典型路段，测试内容在行驶中随机出现，测试车辆的反应能力，记录车辆行驶情况及反馈结果。
DSSAD功能确认通过场地及实验室试验的方案确认自动驾驶系统数据记录系统（DSSAD）的功能，由第三方机构测试车载数据记录系统记录内容、记录时间等功能要求并记录结果。
此外，在使用过程中要确保对用使用车辆的监督，确认企业所实施的与车辆认证相关的软件升级的内容，评估升级对于车辆影响的性质和程度，确认未对车辆的标准符合性带来影响。
本次发布的《研究报告》汇总了自2018年共同研究开始以来各国自动驾驶发展的现状，并对产业发展趋势及中国现行标准及法律适用性进行了分析。此外，报告还通过问卷方式，对50余家企业的自动驾驶技术现状及测试评价相关需求进行调研，确定核心功能和关键性能，形成适用于自动驾驶功能现状及未来技术发展趋势的测试评价方法，并基于研究成果提出了相关管理建议。
在“日产智行（Nissan Intelligent Mobility）”技术愿景下，日产汽车多年来致力于智能网联和自动驾驶技术的研发，通过日产ProPILOT超智驾等技术，推动社会向“零事故”“零伤亡”的目标迈进。目前，日产第七代天籁Altima、奇骏与逍客均已搭载了屡获殊荣的日产ProPILOT超智驾功能。到2022年，日产汽车计划在70%的车型上搭载该功能。
未来，日产汽车将进一步加速“日产智行（Nissan Intelligent Mobility）”在中国的全面落地，同时，日产汽车还将继续携手产业相关方，加强面向中国市场的智能网联研发和应用，推动相关技术的发展和相关法律法规的制定，共同引领未来交通出行的变革。
据易车了解，今后后续测试评价框架将作为后续标准制定的支撑，伴随技术研究持续完善和更新，要适应自动驾驶技术方向的多样性特点，测试评价方法寻求更多细化的内容，并将管理建议提交至主管部门参考，为产品准入认证和标准提供思路，在未来检验和验证结果成熟后推动国家标准法规协调，未来日产汽车将与中汽中心在这方面更加紧密的合作，更多消息我们也将持续关注。
自动驾驶成熟度报告出炉，中国排名第20，榜首国家令人意外
文/张一
不到一周前，上海推出了首个中心城区自动驾驶开放测试道路，位于金桥。这也是国内超大型城市率先开放的中心城区智能网联汽车开放道路测试场景，上海的自动驾驶测试车辆再也不用只能在临港、奉贤以及嘉定这些偏远的“无人区”打转转了。
上海不是国内自动驾驶车辆测试最火热的城市，以测试企业和自动驾驶测试车牌及路测里程计，上海只能排第三位，排在前两名的应该是北京和长沙。
根据《北京市自动驾驶车辆道路测试2019》报告中的内容，截止2019年底北京已累计开放151 条、总长 503.68 公里的自动驾驶测试道路，有 13 家企业的 77 辆车参与了道路测试，路测总里程达 104 万公里。
而据毕马威会计事务所（KPMG）最近发布的 2020 版《自动驾驶汽车成熟度指数》，这份报告一共提及了五个自动驾驶发展比较不错的城市，这其中就包括北京。
当然这份《自动驾驶汽车成熟度指数》报告最有看点的地方，是它评估了全球总计30个国家和地区的自动驾驶部署与准备情况，评级排名细分为四个维度：政策和立法、技术和创新、基础设施、消费者接受程度。
而中国在这其中的排名并不显著，我们可以一起看看国际上不同地区对于自动驾驶汽车的参与情况。
▲数据来源毕马威
而在总计30个国家和地区中，关于自动驾驶汽车发展的四个维度综合评分最高的地区你绝对想不到，它是新加坡。
新加坡在消费者接受度和政策立法两个维度均排名第一位，而在新加坡国内有十分之一的公共道路被开放用于自动驾驶车辆测试。且不说这个政策支持力度，新加坡独特的国家环境恐怕也是其他国家无法比拟的，身为发达国家且国土面积不大，道路建设自然拥有很多优势，且又因为是小国在一些政策法规上反而也会拥有更高的灵活度。
▲自动驾驶初创公司 nuTonomy在新加坡测试无人驾驶出租车
排名第二的则是荷兰，其自动驾驶基础建设维度排名第一位，在政策立法方面排名第三位。
据报告内容，在荷兰，有80%左右的自动驾驶道路测试点位于居住区附近，这意味对于自动驾驶测试车辆来说，因为道路环境更接近真实交通情况，路测数据的含金量会更高。另外，在荷兰人均电动车充电桩数量是全世界最高的，从长远看这同样有利于自动驾驶汽车发展。
排名第三位是挪威，同样是国土面积不大的发达国家，挪威的突出点在于消费者接受度和技术创新方面。而细数这份排名，很容发现，除美国外在排名靠前的国家中大多数均为国土面积不大的发达型国家，比如排在后面的芬兰、瑞典、韩国等等。
排名前十的国家和地区中，有且只有美国一个大国还是挺有意思的现象。这其实无可非议，这份报告中毕马威调查的关于自动驾驶汽车的公司，有44%总计420家公司总部位于都美国，基本上常为大家熟知比如特斯拉、谷歌、Uber、Waymo等等都是美国公司。
而在美国加州，每年自动驾驶头部企业的路测试里程更是一骑绝尘，导致美国总排名排在第四位的主要还是在基础设施方面和政策立法上。
也可以看出，这个排名就是偏向于不同地区的自动驾驶落地前景的。毕竟未来很有可能的是一项新的技术在美国诞生，但最终成功率先实现应用的却是在一个政策法规都更灵活，在基础设施建设上更易实现配套的发达型小国家。
最后对比一下中国的排名，中国排名第20位和去年的排名相同，四个评价维度中排名靠后的和美国一样都是政策立法和基础设施方面，这两个单项排名第21和22位。
基础设施方面其实更偏向理解是道路环境的复杂程度，毕竟在国内有开放自动驾驶道路测试的基本都是大城市，相比起道路建设，国内道路上行人、各种非机动车才是自动驾驶车辆发展的难点。
此外，这份报告还指出中国在数据共享做的不够，对高精地图的发展会有影响，但在行业伙伴关系上却排在了30个国家中的第一位。
另外，而5G基础建设的加入也会加快自动驾驶发展的步伐，中国的年轻人对于自动驾驶的接受度很高。总而言之，虽然这份排名中中国的排名目前并不靠前，但发展潜力很大，有短板但也有遥遥领先的优势。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
自动驾驶新技术报告的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于自动驾驶新技术报告范文、自动驾驶新技术报告的信息别忘了在本站进行查找喔。
