中投網2024-05-15 08:46 來源：中投網
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1.1 中投顧問對2024-2028年中國智能駕駛行業預測分析
1.1.1 2024-2028年中國智能駕駛行業影響因素分析
一、有利因素
（一）政策利好
2023年3月3日，自然資源部發布《智能汽車基礎地圖標準體系建設指南（2023版）》�！督ㄔO指南（2023版）》提出，到2025年，初步構建能夠支撐汽車駕駛自動化應用的智能汽車基礎地圖標準體系。先行制定急用先行的10項以上智能汽車基礎地圖重點標準，涵蓋基礎通用、數據采集、動態更新、數據分發、交換格式，以及多種智能端側相關數據安全保護等技術要求和規范，解決智能汽車基礎地圖深度應用的迫切需求。
2023年11月17日，工業和信息化部、交通運輸部等四部門發布《關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知》�！锻ㄖ诽岢�，要逐步完善智能網聯汽車準入、道路交通安全和交通運輸管理政策、法律法規、技術標準等。對經過試點實證的自動駕駛和“車能路云”融合的先進技術和產品、可行方案、創新機制，梳理提煉可復制、可推廣的試點成果，支持進一步推廣應用。
2023年12月5日，交通運輸部印發了《自動駕駛汽車運輸安全服務指南（試行）》。文件包括適用范圍、基本原則、應用場景、自動駕駛運輸經營者、運輸車輛、人員配備、安全保障和監督管理等八部分。文件的出臺將為高級別自動駛技術創新發展營造良好環境。
（二）智能駕駛帶來巨大變化
一旦技術發展成熟，未來智能駕駛可能為民眾和社會帶來巨大的變化。一是提高交通安全。根據以往經驗，道路交通事故的主要因素是駕駛員的過失駕駛行為。自動駕駛不受人的心理和情緒干擾，確保遵守交通法規，按照規劃路線行駛，因此能有效減少人為過失造成的交通事故；二是實現節能減排。通過合理調度實現共享出行，降低私家車保有數量，不同出行之間的協同效應等，并大幅降低氣體污染物排放量；三是緩解交通擁堵，提升出行效率。通過提高車速，縮小車距，以及選擇更有效路線減少交通出行時間，個人出行更加便利，有效減低停車場利用率；四是拉動汽車、電子、通信、服務、社會管理等領域協同發展，促進我國產業轉型升級等等。
（三）無人駕駛發展前景廣闊
未來的汽車已經不僅局限于一種交通工具，更多的是向新一代互聯網終端發展。無人駕駛汽車將感知、決策、控制與反饋整合到一個系統中，將從根本上改變傳統汽車的控制方式，不僅是解決汽車社會面臨交通安全、道路擁堵、能源消耗、污染排放等問題的重要手段，也是構建智慧出行服務新型產業生態的核心要素，更是推進交通強國、數字中國、智慧社會建設的重要載體，已成為新時代汽車產業轉型升級的重要突破口、全球汽車產業技術變革的戰略制高點。
中國擁有龐大的汽車銷量和消費者對科技的需求，可謂是巨大的無人駕駛市場。雖然目前的無人駕駛技術不能做到完全載客運營，但在貨運、封閉園區等細分領域，技術需求相對較低，但無人駕駛車輛能以逐步代替傳統車輛的方式，率先實現商業化。隨著大數據、物聯網、云計算的不斷深入發展，無人駕駛汽車的性能將會更加完善，無人駕駛技術的商業化也將會遵循著低速到高速、封閉到開放的路線逐步邁開。同時，5G技術的快速發展和應用，也將推動高級自動駕駛汽車的誕生，加快無人駕駛汽車的到來。
二、不利因素
（一）相關法律制度滯后
在法律制度層面，法律體系調整的滯后性無形增加了自動駕駛落地的困難。人工智能技術的引入對現存法律法規體系提出了巨大挑戰。一方面，按照我國現有交通事故的責任認定準則，要想劃分事故責任，首先應當認定事故責任主體，而在智能駕駛提供出行服務的過程中，主要牽扯到自動駕駛系統的開發商、汽車生產商和乘客（部分起到駕駛員的作用）這幾個主要參與者而不只是駕駛員本身，因此難以界定責任主體；另一方面，即使責任主體清晰，或有明文規定，自動駕駛汽車相關責任的劃分難度也要遠大于傳統的交通事故。因為傳統交通事故的責任認定只需要遵從二元歸責原則，即通過判斷是否存在過錯就可以快速進行責任劃分。但智能駕駛技術因為牽扯到多個功能單元和多個相關主體，因此過錯的認定并非通過結果就可以輕易反推；最后，深度學習的“黑箱子”導致算法過程的不透明和不可解釋，會增加消費者的疑慮，需要建立獨立完善統一的自動駕駛產業鏈監督機構，目前尚無針對性的監督體系，導致管理缺失或過嚴的規制。此外，由于自動駕駛涉及信息的互聯互通，會產生大量隱私性數據，因此立法體系需要完善對掌握數據的公司在保護用戶隱私權、合法合理使用用戶數據方面的訴求。
（二）數據問題
未來智能網聯汽車產業的發展需要海量數據的支持，但目前相關領域的數據遠遠不夠，數據問題成為目前產業面臨的重要核心問題之一。以智能駕駛為例，目前單一車型的數據遠不能滿足未來L4級以上自動駕駛所需要的數十億級的數字積累，且行業現階段還沒有形成有效的數據共享生態。
（三）據大規模開放道路的商業化還需很長時間
目前，國內智能駕駛眾多封閉場景在逐步落地，實現了一定程度的商業化，但距離實現大規模開放道路的商業化，還有很長的路要走。
首先，大規模的商業化應用需智能駕駛在技術方面有保證。但目前在技術領域，智能駕駛仍面臨一系列制約發展的痛點。其一，智能駕駛需芯片、操作系統、傳感器、高精地圖等軟硬件協同發力，才能實現最大效益，但目前上述軟硬件的發展成熟度還不夠。其二，目前科學家們正在運用強化學習、模仿、生物學等手段，將人的社會閱歷知識化，賦予車輛一些“知其然也知其所以然”的能力，但目前仍處于非�；A的探索階段。其三，安全是智能駕駛的重要價值，也是最基本的要求。在后續技術迭代中，在保障安全的前提下，不斷降低研發成本，維持成本與效率的平衡，仍是從業者面臨的嚴峻挑戰。其次，想實現大規模商業化應用，光有技術還不夠。要想達到這個目標，起碼要同時滿足五個條件--技術成熟、社會基礎完善、法律法規同步、成本下降、社會接受度良好。顯然，每個條件都還有一段很長的路要走。
1.1.2 2024-2028年中國智能駕駛市場規模預測
2022年，中國智能駕駛市場規模達到1,996億元；2023年，中國智能駕駛市場規模約達到2,381億元。
我們預計，2024年我國智能駕駛市場規模將達到2,800億元，未來五年（2024-2028）年均復合增長率約為14.72%，2028年將達到4,850億元。
圖表：中投顧問對2024-2028年中國智能駕駛市場規模預測
數據來源：中投產業研究院
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