自动驾驶技术实现人类操控向车辆操控的转变，现阶段研发级别聚焦在SAE规定的L2-L4阶段
全球多个国家为自动驾驶立法，提供强有力的政策支持
全国9城陆续出台自动驾驶法规，北京成为首个出台自动驾驶法规的城市
2017年12月，北京市印发《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见（试行）》和《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则（试行）》，成为全国首个出台自动驾驶路测指导意见和管理细则的城市。此后，又有8个城市陆续出台了相关路测指导意见。
自动驾驶行业壁垒高，解决方案围绕三个技术层面展开研发
自动驾驶是一个拥有很高技术壁垒的行业，其技术架构包括了车辆感知的传感器组合、车辆决策的自动驾驶算法和芯片技术、还有车辆控制所涉及到的线控技术。
感知层：多传感器融合是实现车辆环境感知的主流方式，各类传感器在各自应用场景下实现特定功能
决策层：算法是自动驾驶技术的“大脑” ，反复训练使其在应用阶段有效处理数据，识别交通环境完成路径规划
控制层：车辆控制是自动驾驶的“腿脚”，控制指令通过车辆总线实现驱动控制和车身控制
车辆线控技术主要掌握在以博世、大陆为代表的tire1厂商手中，且对外开放程度低，国内的车辆线控技术缺失。因此，国内的自动驾驶解决方案研发更多集中在自动驾驶大脑研发。
自动驾驶“大脑”是自动驾驶行业的核心环节，承接环境感知与车辆控制，为车企和出行服务商提供自动驾驶解决方案
行业热点事件聚焦政策、市场、技术和投资4个维度，助力自动驾驶行业快速发展
百度Apollo平台助力合作伙伴快速构建自动驾驶解决方案
百度Apollo平台不仅仅是一家自动驾驶解决方案研发商，还通过开源平台的软硬件服务和技术代码吸引行业内各类厂商接入Apollo生态，促进自动驾驶行业发展，降低自动驾驶研发门槛，助力合作伙伴构建自动驾驶解决方案。
Robo-taxi场景落地对自动驾驶行业意义重大，国内3家初创公司专注于该场景自动驾驶技术研发
趋势：自动驾驶将按场景分步落地
由于算法、传感器、基础设施、网络环境等因素尚不成熟，现阶段还无法实现全场景的完全自动驾驶，因此，按不同应用场景分布落地成为了自动驾驶的主要实现路径。由低速驾驶场景到限定性场景再到城市复杂路段，对自动驾驶算法以及传感器组合也提出了越来越高的要求，自动驾驶解决方案的落地时间也随着场景的复杂程度发生变化。
公众号：learningme，超过一万份行业研究报告可以下载
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