“智能汽车”是在普通车辆的基础上增加先进的传感器（如雷达、摄像等）、控制器及执行器等装置，通过车载传感系统和信息终端实现与人—车—路—云等的信息交换，使车辆具备智能的环境感知能力，使之能够自动分析车辆行驶的安全和及时处理突发状况，通过AI替代人为操作，并实现车辆按照人的意愿到达目的地并获得良好的交互体验。智能汽车主要内容是智能驾驶，主要是利用北斗导航系统对车辆所在道路位置进行精准定位，并与道路资料库中的数据相结合，使其在智能交通网络的环境下，能够准确寻找到通往目的地的最佳路径，并且利用驾驶控制系统，对道路状况信息进行获取及分析，同时通过调整车辆速度来保持车辆与其他车辆的安全距离，避免在行驶过程中与其他车辆发生安全事故。若因系统故障发生事故，则自动启动紧急报警系统，并联络指挥中心报告位置以及其他关键信息，以便辅助救援行动等。智能汽车综合系统主要包括智能驾驶系统、生活服务系统、安全防护系统、位置服务系统以及用车服务系统等。智能汽车包括三大要素：车辆主体、驾驶系统和服务体系。基于此，各发达国家早在20世纪70年代就开始智能汽车的研究，随着以互联网、通信技术、云计算、人工智能等技术驱动的产业创新和以清洁能源替代化石燃料的能源创新，汽车产业正迎来承接着第四次重大变革的时代——智能汽车时代。

一、智能汽车的发展前景在汽车产业方面，我国总体水平处于国际领先地位，自主品牌市场份额逐年提高，关键零部件供给能力明显增强，新能源汽车产业体系日渐完善，电池、电机、电控及整车具有较强的国际竞争力，这为智能汽车的发展奠定了坚实的基础。在网络通信方面，我国互联网、信息通信等领域涌现一批世界级领军企业，移动通信和互联网运营服务能力位居世界前列，也为智能汽车发展积蓄了重要力量。随着智能汽车、智能驾驶乃至智能交通的全面发展，我国交通也将逐渐实现智能化管理，而拥堵、停车难、排放和能源消耗等问题将大为改善。

1.智能汽车有广阔的市场发展空间。截至2017年12月，国内乘用车保有量2亿辆左右，随着汽车出货量的上升，未来智能汽车的渗透率将快速提升。据波士顿咨询集团测算，智能汽车市值将在2025年前达到420亿美元；2035年前，全球将有1800万辆汽车拥有辅助自动驾驶功能，1200万辆汽车具有完全自动驾驶功能；IEEE（美国电气电子工程师协会）预测，到2040年，无人驾驶汽车将占到路上行驶车辆总数的75%，智能汽车可能颠覆当前的汽车交通运输产业运作模式；普华永道预测，智能汽车技术的年销售额将从2017年的472亿欧元上升至2022年的1400亿欧元；中投顾问在《2017—2020年中国智能汽车行业深度调研及投资前景预测报告》中预计，到2021年智能汽车相关市场的总体销售额仍将高达1226亿欧元（8937亿元），相较于2016年增长204%；前瞻产业研究院预测，到2018年，我国智能汽车的市场规模将超过1500亿元；汽车行业咨询机构IHS预测，到2035年我国将拥有超过570万辆无人驾驶汽车，占全球的27%，我国将成为最大的无人驾驶汽车市场。

2.智能汽车市场增速加快。美联社预测，整个联网汽车市场2015至2018年的复合年均增长率预计达41.2%；普华永道预测，智能汽车技术的2018至2022年销售额增速不低于25%。2018年1月我国发布了《智能汽车创新发展战略（征求意见稿）》，计划到2020年，我国智能汽车新车占比达50%，而按照现有的年产销近300万辆来看，2020年智能汽车销量便会超过1500万辆。这是工信部发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》重点培育智能汽车之后，国家相关部门再度出炉重磅的产业规划。有分析指出，这不仅是我国下一轮科技战略的具体体现，也是建成汽车强国的一次产业机遇。实际上，各大车企与地方已经启动了相关领域布局。同时，智能道路交通系统建设也取得积极进展，使大城市、高速公路的车用无线通信网络（LTE-V2X）覆盖率达到90%，北斗高精度时空服务更实现了全覆盖，直至2025年，我国标准智能汽车的技术创新、产业生态、路网设施、法规标准、产品监管和信息安全体系将全面形成。最终采用新一代车用无线通信网络（5G-V2X）实现“人—车—路—云”实现高度协同。届时，我国标准智能汽车将享誉全球，在新一轮智能汽车产业国际竞争中赢得先机。

3.智能汽车蕴含极具潜能的高科技生态链。其包括感知技术、图像识别技术、电子与计算机技术、控制技术等。为了在未来激烈竞争中占据优势地位，围绕相关领域开展的技术研发如火如荼，创新成果不断涌现。据汤森路透知识产权与科技报告显示，2010年到2016年间，与汽车无人驾驶技术相关的发明专利超过22000件。在2016年11月，福特推出装有倒车摄像头的制动技术，可以自动激活刹车，从而避免驾驶员倒车时发生碰撞。过去汽车以机械结构为主，而新能源和智能汽车中，电子零部件的成本占比将会达到整车的一半以上，大量的雷达、传感器、通信、摄像头、监控、检测、娱乐系统将会被装载在汽车之上。

4.智能汽车开启交通运输业新模式。汽车交通事故在很大程度上由人为因素造成，在自动驾驶级数由L4演进到L5级时将实现真正意义上的无人驾驶。届时，智能汽车由行车智能集成并精确控制，可以有效减少酒驾、疲劳驾驶、超速等主观违反交通规则导致的交通事故，从而大幅减少交通安全事故。根据谷歌无人驾驶汽车团队的统计，一辆传统汽车约96%时间处于空闲状态，利用率较低，无人驾驶汽车可以按照预约顺序依次供需要的人使用，因此可以更好地统筹安排对车辆的利用，提高车辆的使用率，减少车辆消费总量，最终有效降低碳排放。另外，智能汽车可以根据实时路况自动选择到达目的地的最优路径，从而降低能源消耗。

5.消费者对智能汽车领域预期较高。消费者对智能汽车的强烈需求，将推动智能汽车市场逐波上行。虽然智能汽车尚未正式上市，但是根据普华永道2017年发布的数据，我国购买者中，非常渴望拥有自动驾驶汽车的比例超过85%。在车辆自动驾驶过程中，消费者希望可以使用娱乐系统、进餐、睡觉、休息和办公等。同时，传统车辆性能作为事故的重要诱因之一，智能汽车却能在短时间内做出准确反应，从而有效的降低交通事故率，使之成为新卖点。

二、智能汽车面临的困境在所有这些规划、论证中，都提到了我国开展智能汽车的有利因素，这其中包括我国的汽车产业规模已成为世界第一、互联网产业发展水平较高、电动汽车发展已有相当的基础、政府组织智能汽车产业合作和升级强而有力等。但是，笔者认为，智能汽车在其发展路途中仍存在相当的不利因素。

1.汽车安全问题。智能汽车在实现无人驾驶的过程中，甚至是实现无人驾驶之后，一旦出现行车安全或者信息安全问题，将会引起社会的广泛关注，这对无人驾驶的影响还未可知。由于车联网技术涵盖汽车、信息技术、交通、通讯等多个行业，如何对人、车、路的信息进行高效收集、分析、利用，将成为重中之重。谷歌无人驾驶汽车目前还离不开人的操控，只能按预定程序行驶，在雾雪天气还会受到干扰，并且在加速、减速及转向时衔接还不太好。全工况的无人驾驶技术仍处于研发阶段，最终的实用性测试和验证还需要很长时间。无人驾驶智能汽车还面临法律和道德两方面的困难。一方面，任何安全都是相对的安全，智能汽车在运行过程中，难免会出现故障，由于出现故障而导致的事故，需要进一步厘清责任主体及保险赔付等，这是需要探索的问题；另一方面，无人驾驶技术永远是将保护车辆和车内人员作为第一要务，可能会伤及其他人，这会涉及交通道德问题。

2.智能汽车发展体系薄弱。主要体现：一是基础研究薄弱，虽然汽车产业联合创新基金支持的基础研究项目已经开展，但发展时间尚短，还不能指导实际研究开发。二是技术层级薄弱，虽然我们也有企业拥有展示性自动驾驶样车，但国际大公司都有20年左右的ADAS（辅助驾驶技术）和ITS（智能交通技术）研究历史，在这方面我国企业和国际大公司差距甚大。三是顶层设计薄弱，由于对智能汽车价值的认知不同，整车企业和互联网企业之间的合作模式还不够清晰；在有人驾驶到无人驾驶的过渡期间，作为驾驶者对无人驾驶技术的接纳、信任并愿意使用无人驾驶技术，还面临不小的挑战。

3.缺乏协调，主要是道路基础设施建设和智能汽车产业之间缺乏协同发展。目前在国内领先的一些汽车企业已经有了明确的智能汽车的发展规划，有的已经开始实施，但是缺少道路基础设施建设和统筹的规划，同时要在公共基础设施的建设上投入巨大的资金，能否最终实现预期目标，还充满未知。由最早的出租车到网约车，再到如今出现的共享汽车，都是汽车智能化转型的表象，这些都不是完全智能化，只有做到人找车、车找人、车找位，实现全过程的智能化才是真正的智能汽车。对于交通领域目前所存在的问题，虽然在近几年，交通管理系统得到了迅速发展，交通安全问题得到了缓解，但是拥堵问题依旧严重。这种现象主要是两个原因导致的：一是道路基础设施建设速度慢，而汽车数量增长速度快，加剧了交通供求矛盾。尽管综合管理水平有所提升，但是仍旧无法满足实际需要；二是对于大数据交通网络平台，存在一定的“重建轻用”问题，对现有交通信息的利用率不高，因此交通拥堵的问题没有得到彻底解决。

4.缺乏智能汽车生态链。仔细研究国际汽车大企业在智能汽车方面的研究开发规划、组织，发现智能汽车生态链正逐步形成。首先，是谷歌、特斯拉不断对智能汽车方面投入，使得各传统公司都加快了研究开发步伐。其次，是车企，组织了多个产业联盟，如宝马、英特尔和Mobileye的自动驾驶研发联盟；奥迪、宝马、奔驰、爱立信、华为、英特尔、诺基亚和高通组建的“5G汽车联盟”；奔驰、宝马、奥迪依托于HERE地图的数据共享联盟；爱立信、英特尔、丰田、日本通讯服务商组成的汽车边缘计算联盟，英伟达宣布与奔驰合作打造智能汽车等。汽车总装厂的影响下导致相关生态链上下端积极投入研发，智能汽车生态链不断延长，新能源、物联网、增强现实（Augmented Reality，AR）、介导现实（Mediated Reality，MR）、云技术等行业分别在生态链中交织、集成，智能汽车生态链上的企业并购和联合也时有发生。我国虽已是汽车生产大国，整车企业集团已有相当大的规模，并有相当大的科研设施建设和科技投入，各大企业也已开展针对智能汽车的研究开发工作。但是，我国汽车大企业的创新模式相对单一，重点在于自己招聘人才、建设设施、研究开发，依靠外部资源较少，缺乏完善的智能汽车生态链。

5.标准与法规工作机制有待健全。我国政府部门组织协调尚有改进余地，汽车产业的标准工作体系起始于产业跟随发展阶段，其指导思想是采纳国际标准、贯彻国际标准、学习国际技术与经验，从而提升我国汽车产业的水平。在技术跟随发展阶段，由于国际标准已有其制定者做过大量的研究、验证工作，我国标准以翻译和编写为主。标准不是“编”出来的，是“做”出来的。政府部门工作机制仍需改进，主要是需要以科学论证作为决策基础，多部门协商不能代替跨行业的专家科学咨询。在法律法规发面，中国缺少法规标准的顶层设计，高度自动驾驶汽车上路也面临法律法规的约束，需要深入研究并进行相应的调整。