技術路線：漸進式VS顛覆式

自動駕駛車輛的系統比較復雜，融合了感知系統、決策系統以及執行子系統，集成環境感知、決策規劃、控制執行、V2X等技術，實現了機電一體化、軟硬件高度集成。下面我們具體介紹。

① 環境感知技術利用5G網絡及全球定位系統（Global Positioning System， GPS）、慣性導航系統（Inertial Navigation System，INS）、毫米波雷達、攝像頭等車載傳感設備獲取車輛的狀態信息及周邊的環境信息，并對這些信息進行處理，建立帶有時間標記的數據關聯與融合的元信息，為自動駕駛決策提供依據。

② 決策規劃技術利用環境感知子系統輸出信息，可以實現多種功能，包括路由尋徑、交通預測、行為決策、動作規劃及反饋控制信號輸出等。

③ 控制執行技術利用線控執行機構執行各種控制指令，以完成轉向、油門、制動等操作。

④ V2X主要為車輛與外界的信息交互提供可靠的通信服務，為環境感知與駕駛決策規劃提供強有力的支撐。

目前，自動駕駛有兩條發展路線：一是傳統汽車企業主導的漸進式發展路線；二是科研機構和IT企業主導的顛覆式發展路線。下面我們對這兩條發展路線進行具體介紹。

（1）漸進式發展路線

漸進式發展路線是指沿著輔助駕駛、部分自動駕駛、高度自動駕駛和完全自動駕駛的路徑，逐步提高汽車的智能化水平，分階段實現自動駕駛。

在輔助駕駛階段，駕駛員是車輛控制的主體，始終掌握駕駛權，系統只起輔助作用。目前，側向穩定控制、電動助力轉向控制、自動泊車、自適應巡航、車道偏離預警系統等輔助駕駛系統已經在乘用車市場廣泛應用。

在部分自動駕駛階段，車輛的智能化水平不斷提升，可以在某些場景、某些條件下實現自主決策，短時間接管車輛的控制權。

在高度自動駕駛和完全自動駕駛階段，車輛可以實現自主決策、規劃和控制，以應對比較復雜的路況。

（2）顛覆式發展路線

顛覆式發展路線是指不遵循逐級發展的思路，直接進入高度自動駕駛階段或完全自動駕駛階段。雖然其研發難度較大，但是研究成果可以應用于漸進式發展路線的各個階段。

在顛覆式發展路徑方面，谷歌取得了顯著的研究成果。谷歌從2009年開始研究自動駕駛技術，2010年完成了對自動駕駛車輛的路測，2011年獲得自動駕駛車輛授權，其研發的自動駕駛車輛獲得了美國車輛安全監管機構的認定。

漸進式發展路線以傳統汽車企業為主導，顛覆式發展路線以互聯網企業為主導，這兩種發展路線正好體現了這兩類企業在智能駕駛汽車產業化發展方向上的分歧。互聯網企業將人工智能、大數據、云計算等先進技術引入汽車領域，通過自上而下的技術輻射，衍生出很多低級別的智能駕駛技術，全面優化駕駛體驗。傳統汽車企業則認為駕駛員對安全的需求遠遠高于對自動駕駛體驗的需求，因此，漸進式發展路線成為主導方向。

無論何種技術路線，目前，車輛智能安全輔助功能已為智能駕駛搭建了一個良好的基礎技術平臺。但在智能駕駛產業化領域，不管是傳統汽車企業還是互聯網企業都面臨著很多難題，這些問題涉及技術、成本、法律法規等各個層面。只要市場對這些技術持續有需求，就能推動自動駕駛車輛不斷發展。