CIC灼识咨询携手AutoX发布《无人驾驶蓝皮书》
2018年起，中国L4级无人驾驶开始进入商业化进程。2018年，AutoX的东风园区物流L4级小车投入运营。随着无人驾驶技术的不断进步与中国相关政策的逐步建立，中国无人驾驶将在多种应用场景中迎来快速发展。其中同城物流与无人出租车场景其市场规模预计至2030年皆将超千亿人民币。
自动驾驶行业的定义与分类
自动驾驶汽车指车辆可通过一定级别的自动驾驶辅助系统完成无人介入操控状态下的汽车行驶任务。根据美国汽车工程协会(SAE)的定义，自动驾驶汽车自动化的程度根据其自动化技术的水平高低进行区分，其中L1属于驾驶辅助，L2及以上为自动驾驶，L4及以上为无人驾驶。目前L5仍为理论上分级，暂时无法实现。
来源：CIC灼识咨询
L1驾驶辅助：在有限设计运行范围内，提供转向或加减速驾驶辅助功能；需人类进行行车监控和完成其余动态驾驶任务。
L2部分自动化：在有限设计运行范围内，同时提供转向与加减速驾驶辅助功能；需人类进行行车监控和完成其余动态驾驶任务。
L3特定条件下自动化：在有限设计运行范围内，执行所有驾驶任务；驾驶者需随时准备控制车辆，当汽车侦测到需要驾驶者的情形时，会立即请求让驾驶者接管后续控制。
L4高度自动化：在有限设计运行范围内，执行所有驾驶任务；条件允许下车辆可完整自驾，驾驶员一般不必介入控制。
L4级无人驾驶应用场景分类
L4级无人驾驶应用场景包括封闭场景、同城物流场景、无人出租车场景。
注：此报告主要分析L4级无人驾驶，且不含高速公路行车部分研究。
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中国无人驾驶发展历程
萌芽期（1992及之前）：20世纪80年代开始无人驾驶汽车的相关研究；1992年，初步成型的无载人空间样车进行封闭环境测试。
（历史案例：1992年，国防科技大学BJ2020SG吉普改装车为中国第一辆无人驾驶样车）
探索期（1993-2012）：更多研究机构、大学开始无人驾驶研究，研发方向日渐清晰；更多测试车型出现。
（历史案例：2012年，军事交通学院的军交猛狮III完成114公里高速公路无人驾驶测试）
成长期（2013-2017）：更多适用于实际应用的测试车型陆续出现；传统车厂、科技公司的加入，加快了道路试验进程，商业化设想雏形渐现。
（历史案例：2015年，宇通和百度陆续发布样车道路测试结果）
应用尝试期（始于2018）：2018年起，无人驾驶L4级开始进入商业化运营阶段。
（历史案例：2018年，AutoX获得粤港澳大湾区首个城市公开路测牌照，并连续6轮在无失误与无人工接管的情况下完成21项道路测试）
中国无人驾驶行业驱动力因素
无人驾驶可解决传统驾驶诸多痛点
2018年，北京、上海人均年拥堵成本约250小时；全国汽车交通事故数近14万起；北京、上海均存在约4百万个停车位缺口。无人驾驶通过技术手段可帮助解决传统驾驶痛点，可减少交通事故，舒缓道路拥挤、缓解停车问题、减少尾气排放、提升车辆使用率，从而推动无人驾驶行业发展。
无人驾驶可缓解因人口老龄化而带来老龄人口出行问题以及不断上升的抚养比和人力成本问题
2018年，中国60岁及以上人口数量占比近18%，这一数字预计2030年将达25%。人口老龄化将持续加剧，意味着越来越多老年人面临出行不便等问题。同时中国人口红利逐渐消失，劳动年龄人口比例不断下降。无人驾驶可替代人类司机，帮助解决老年人出行限制问题，并节约人力成本，预计将迎来巨大发展机遇。
国家相关利好政策促进无人驾驶发展
国家颁布政策法规加速智能网联汽车发展和应用，推动人工智能发展，鼓励智能软硬件研发创新，相关利好政策法规的颁布有利于推动无人驾驶行业的发展与扩张。
无人驾驶相关软硬件技术持续进化
无人驾驶相关软硬件技术，如高精地图、AI摄像头、激光雷达、芯片等持续进化，推动中国无人驾驶行业快速发展。
例如高精地图可提前了解传感器无法感知区域的路况信息，有利于合理路线规划，也可在传感器失效时提供冗余路况感知功能。同时不断发展的动态高精地图将覆盖更多道路信息；而深度学习使AI算法突破瓶颈，AI摄像头图像识别准确率大幅提升，其出色的感知能力有利于无人驾驶汽车对周边环境中动态及静态目标的识别；激光雷达产能不断提升，同时规模化生产大幅降低其制造成本，使无人驾驶车辆制造成本降低；自动驾驶芯片大幅提升高量级数据的处理效率，加快深层神经网络的训练迭代速度和分析计算速度，功耗进一步优化。
来源：CIC灼识咨询
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中国无人驾驶场景介绍与市场规模
封闭场景
无人驾驶封闭场景指用无人物流车替代传统需司机驾驶的各类物流车，运用在相对封闭园区内，进行货物、零配件运输与行李输送等运作。汽车时速一般低于30公里/小时。其中制造业工厂、机场为两种主要应用场景。制造业工厂中，无人驾驶车辆可替换传统叉车与其他引流车（例如牵引车），也包括仓内AGV小车。机场中，无人驾驶车辆可替换传统用于指定航班与行李后场、货运站之间往返的行李拖车与货车等。
由于封闭场景环境相对于城市开放道路，受相关公路政策以及公众接受度等影响相对较小，相对更易商业化落地。2018年，已有部分无人低速物流车投入运营。随着无人驾驶技术的进一步成熟，预计越来越多的企业将会用无人物流车代替传统物流车，整体市场将快速发展。中国无人驾驶封闭场景市场规模预计从2018年的人民币48.8万元快速增长至2030年的人民币253.4亿元。
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同城物流场景
中国无人驾驶同城物流则指用无人物流车替代传统需司机驾驶的各类物流车，运用在同城货运与同城配送。同城货运指物流公司为B端用户，例如商场、超市、工厂，提供的同城货物运输服务，以及物流企业同城的集散中心之间的货运转运。而同城配送指物流公司为终端客户直接提供一个城市内A点到B点之间的物流配送。无人物流车每日工作时间更长，效率更高，且依靠多传感器的行车决策更理性。无需管理个体司机，货运公司自行运营无人轻卡车队，更易整合运力。
由于同城物流场景为开放道路，环境相对复杂、不可控因素较多，运输路线灵活，其对无人驾驶技术要求相对较高，商业化时间略晚。预计于2020年投入运营。随着无人驾驶技术的不断进步与中国相关政策的逐步建立，中国无人驾驶同城物流将快速发展。同城物流无人物流车前装量产能力的提高与相关运营成本的降低将推动中国无人驾驶同城物流的快速发展。市场规模预计2030年增长至1,610.1亿元。
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3无人驾驶出租车场景
无人驾驶出租车场景指利用无人驾驶车辆替代传统车辆为出行者提供出行服务。其具体场景可划分为巡游出租车、网约车、汽车租赁、私家车等。传统场景中，网约车每客单收入由出行服务平台和注册司机分成，且打车安全性保障度不高，司机服务水平层次不齐，无法统一管理。无人出租车则可省略与司机分成车费，节约人力成本，可有效避免人为伤害，提供更安全的出行，且无需投入大量精力和资本对司机进行管理培训。
由于法律法规和技术的限制，无人出租车预计将于2022年在以下8个主要城市：上海、北京、深圳、广州、成都、杭州、厦门以及海口先行落地，进行固定区域运营。随着政策的不断开放支持和技术的不断发展，中国无人驾驶出租车预计将经历快速发展。无人驾驶出租车市场规模预计从2022年的1.0亿元快速增长至2030年的2,015.6亿元。
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无人驾驶竞争公司图谱
中国无人驾驶行业竞争参与者主要包括传统汽车Tier 1供应商、汽车Tier 2供应商、整车厂、无人驾驶技术公司、出行服务商、货运服务商等。
无人驾驶技术公司：可为其他合作方提供多样的无人驾驶平台与技术方案，也可自营车队以提供无人驾驶出行与货运服务。
整车厂：可为出行服务商或货运服务商提供无人驾驶车辆，也可自营车队以提供无人驾驶出行与货运服务。
出行服务商/货运服务商：提供无人驾驶出行/货运服务。
传统汽车Tier 1供应商：提供系统集成服务。
汽车Tier 2供应商：为无人驾驶技术公司或Tier 1供应商提供核心零部件。
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AutoX创建于2016年，是一家全球化无人驾驶公司。获丹华资本、今日资本、上汽集团、东风汽车集团等上亿美金投资，并已与多家知名车企，如东风、比亚迪、瑞典国能汽车、上汽等达成战略合作。其拥有成熟的L4无人驾驶软硬件平台，深度挖掘摄像头的多传感器融合系统，首次实现在中国闹市区路况下、任意点到任意点的稳定驾驶。已在美国硅谷首个试运营无人车配送与无人出租车RoboTaxi业务，并获粤港澳大湾区首个城市开放路测牌照。其创始人肖健雄教授为三维深度学习领域奠基人，开创可用于激光雷达的深度学习。肖健雄教授自2007年起就已开始研究无人驾驶领域，师从中国3D计算机视觉领域顶级教授权龙，曾参与过Google早期无人车项目的三维街景分析，与Nissan等合作过无人车项目。2013年，与Ford合作开创三维深度学习。其在自动驾驶与3D计算机视觉领域的相关论文为谷歌学术引用率全球排名第一。
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