低下的通行效率以及频发的交通事故已成为当前最为头疼的问题，从驾驶和拥堵中解放出来成为社会的新。汽车则经过两百年的发展，逐步进入电子化的时代，发展出成熟的主动安全系统，辅助或代替了驾驶员的一部分工作。但这还远远不够。随着人工智能，尤其是深度学习技术的成熟，算法开始能够识别物体属性，做出类人的合理决策，自动驾驶逐步成为可能，其背后无限商业想象空间也令业界向往。
亿欧智库通过大量的桌面研究以及专家、从业者，对自动驾驶产业进行分析梳理，最终形成《2017中国自动驾驶产业研究报告》，希望在内容涵盖全面的前提下报告具有足够的深度，以飨各位读者。下文选取了报告中的部分内容进行呈现，欲了解更多，欢迎下载原版报告进行阅读。如报告内容有不准确、不完善之处，欢迎读者。
自动驾驶指汽车至少在某些具有关键安全性的控制功能方面(如转向、油门或制动)，无需驾驶员直接操作即可自动完成控制动作。国际汽车工程学会对该技术划分为5个等级，成为业界使用的主要标准(我国在定义智能网联汽车时对智能化的划分也采用了5级分法)。与自动驾驶伴生的概念还有无人驾驶、智能驾驶，三者的内涵所指并不相同。
自动驾驶作为人类出行方式的性技术，受到来自宏观方方面面的影响。亿欧智库从、经济、社会、技术四个层面对国内自动驾驶产生、发展的宏观背景做了较深的分析。
依据拟人化的研发思，自动驾驶的运作流程可以分为、认知、决策、控制、执行五部分。另外一种方案端到端深度学习则简化了前者分流程、分模块的运作方式。
自动驾驶正在打破过去成熟的式的汽车产业链结构。不同环节的企业相互合作，使得数据、技术、资本得以在整个自动驾驶产业生态之中流动、循环。为了加快研发速度、降低研发负担，企业间联结日益紧密，合作共赢成为业界共识。
亿欧智库对自动驾驶产业中重要的细分领域进行了深度剖析。具体而言：在传感器领域，以摄像头为主的计算机视觉方案和激光雷达方案最受瞩目，前者亟待突破图像识别准确率的天花板，后者则需向低成本、量产化方向发展;高精度地图能够提供更完备的周边信息，提供决策支持，目前进入商业化尝试阶段;芯片方面，国内企业将打造AI专用芯片作为发展方向;算法方面，国内初创企业众多，试图打造通用的自动驾驶解决方案;车联网使自动驾驶汽车拥有更安全可靠的预判能力，需要国家层面的推动;国内车企注重合作，制定了明确的发展线;出行服务被视为汽车消费发展方向，成为参与者必争之地。
自动驾驶整体的发展线包括渐进发展和一步到位，国内企业大部分偏向于前者。此外，在细分领域(如传感器方案、数据采集、算法测试)也有诸多不同的技术方向。
就汽车未来的发展趋势而论，智能化、网联化、共享化、电动化将产生叠加效应，共同推进自动驾驶的研发和普及。在国内自动驾驶产业中，市场分散、参与者众多等特征形成良性竞争生态，有利于创业创新。但是，随着算槛的降低，数据重要性日益凸显，市场集中度将显著提高，“赢者通吃”效应将。相比自动驾驶领先发展的美国、，中国在核心硬件制造技术方面仍然落后，但在算法、数据和商业化落地上具有后发优势。
自动驾驶的发展将面临诸多的机遇和挑战。从技术角度讲，中国自动驾驶上需要突破激光雷达、计算机视觉、高精度地图、决策控制算法、数据的收集利用以及通信技术这六个关键问题。在社会态度层面，国内消费者对自动驾驶持积极的态度，增强了产业发展信心，但具体的推广需要把握好方式方法。国内在支持自动驾驶的同时也偏向谨慎，需要在最大化自动驾驶带来的社会效益的同时克服可能的社会风险。此外，构建良好的人才引进和培养机制也是亟待推动的任务。
自动驾驶的实现将带动整个泛汽车行业发生改变，性地重构消费者的出行体验。亿欧智库认为，在自动驾驶企业纵向扩展产业链，提前布局可能的细分市场时，关联行业应引起足够的重视。
最后，报告还选取了Waymo、Tesla、NVIDIA、Intel等国外领先自动驾驶企业进行了案例解读。
亿欧智库通过本文仅对报告进行了部分内容的呈现，更多内容可下载原版报告，全面了解本报告研究分析内容。
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