本文首先构建多期动态最优化理论模型，从替代效应和流动性约束效应的角度，分析房价预期对居民家庭风险金融资产配置的影响，并提出研究假说，然后采用中国家庭金融调查（CHFS）数据进行实证分析。研究发现：第一，家庭风险金融资产配置由各类资产的预期收益率、风险以及投资决策者自身的特质共同决定；第二，房价预期上涨与家庭风险金融资产配置呈现显著的负相关关系，这种影响主要是通过替代效应实现的，且随着房价预期上涨幅度的增大，替代效应的负向作用越强烈，而流动性约束效应仅在家庭拥有二（或多）套房的情况下体现。此外，上述影响机制对城镇家庭的解释较强，但对农村家庭则解释较弱。本文实证结论在改变风险金融资产定义以及考虑未来家庭资产配置情况下依然稳健。

2020年是中国自动驾驶从技术探索到实现产业落地的关键一年，国家发改委等11个部委联合下发了《智能汽车创新发展战略》，使自动驾驶产业战略规划得到持续升级和细化。此外，汽车自动化分级标准体系进一步完善，芯片、5G通信和高精地图等关键技术取得突破，测试验证方法更加丰富和规范，车企与互联网、零部件和通信巨头合作更为紧密。虽然自动驾驶产业已经进入新的发展阶段，但还面临诸多问题。如，法律法规标准依旧存在盲区，技术仍不成熟，配套设施、保险有待完善，数据安全和社会宣传有待加强等。未来，以场景为先导自动驾驶将分批实现商业化落地，自动驾驶产业链将趋于精细化发展，L3自动驾驶技术量产将被重点布局，V2X将成为高级无人驾驶发展的驱动力，政企合作也将推动自动驾驶落地。

本文从各个车企的自动驾驶发展规划、自动驾驶技术进展、自动驾驶汽车量产实现情况等出发，分析了2020年中国市场上整车企业的自动驾驶发展总体特征。着重介绍了中国一汽、东风汽车、广汽集团、上汽集团、特斯拉、大众、宝马、奔驰等国内外主要整车企业的自动驾驶发展规划，从自动驾驶数据采集技术（激光雷达、毫米波雷达、红外热成像传感器、摄像头等）和V2X技术两个方面对自动驾驶的技术进展进行了介绍。同时，对多地积极建设自动驾驶示范区的现状和与高级别自动驾驶相关的法律法规尚不健全等问题进行了探讨。2020年，各个车企研发的搭载自动驾驶辅助系统的车型陆续上市，部分L3产品落地，同时加紧对更高级别自动驾驶车辆的研发。自动驾驶汽车的研发也促进了越来越多的传统制造业车企与高新智能产业企业开展合作，促进双方特有的资源和技术积累的整合，未来将逐渐形成传统车企顺应时代发展成功转型和智能产业技术得以落地的双赢局面。

为了解2020年自动驾驶芯片市场的发展现状，本文调研了国内的地平线、黑芝麻智能科技、华为，以及国外的Mobileye、英伟达和特斯拉六家企业在自动驾驶芯片领域的发展情况。通过分析2020年自动驾驶芯片供应链以及各企业的优劣势可知，2020年是国内芯片企业发展的关键时期，中国自动驾驶芯片在性能和功耗上与外国芯片相比并不差，但是在架构设计、研发投入与车规级芯片应用等方面仍处于较为前期的探索阶段，相较国外仍存在明显差距。因此，针对我国自动驾驶芯片市场发展过程中存在的问题，未来芯片产业的发展应坚持长期投入、专注垂直领域、构建产学研用的生态体系，并且精进制造工艺。

座舱是实现空间场景的核心载体，这对座舱的人机交互、智能网联、娱乐信息系统等方面的技术提出了较高的要求。在“软件定义汽车”的时代，智能座舱将会是各大车企发力的重点，同时也是消费者关注的焦点。本文首先对智能座舱的概念进行了探讨。接着从座舱硬件工程和软件工程两个层面对座舱发展现状进行了深入的研究分析。硬件工程层面，AI芯片的快速发展为座舱技术提供了有力的支撑，同时新一代的车载显示、人机交互、网联通信和健康系统纷纷被载入新一代的智能座舱；软件工程层面，谷歌Android Automotive OS、华为Harmony OS2.0及百度、腾讯、斑马网络等的汽车操作系统陆续面世，极大地提升了用户体验。最后本文指出智能座舱正越来越清晰地呈现向数字化方向发展的态势，同时车内驾驶员状态感知技术和多模态的交互方式亦是座舱未来的重要发展方向。

自动驾驶汽车利用传感器感知周边环境，进而做出决策。目前，使用比较广泛的车载传感器有摄像头、超声波雷达、毫米波雷达以及激光雷达。随着自动驾驶等级的提高，车载传感器的重要性日益凸显，市场规模呈不断扩大趋势。本文通过深入分析国内外车载传感器发展现状，认为无论哪种单一传感器都无法满足高级别自动驾驶的需求。未来发展方向应是多传感器融合，虽然当前车载传感器市场主要被国外几大厂商垄断，但是随着国内企业传感器技术的改进和质量的提高，未来国内厂商将凭借性价比优势，逐步推动国产化替代进口。因此，为推动我国自动驾驶车载传感器发展，一要建立健全车载传感器测试评价体系及测试数据库；二要加大研发投入，尽快突破国外技术壁垒，降低传感器，尤其是激光雷达的生产成本。

随着5G通信及智能网联等技术的不断发展，自动驾驶技术路线逐步由单车智能转向网联化，C-V2X技术作为网联式自动驾驶中信息交互的核心技术，对自动驾驶的发展起着重要作用。在此背景下，本文首先分析了网联通信技术对自动驾驶在技术补充、成本控制、效益提升等方面的重要意义。在分析了国内外自动驾驶网联通信技术的政策导向、技术及标准进展与应用进展的基础上，本文提出网联通信技术正与单车智能技术交会融合，逐步形成一种面向车车、车路的自动驾驶智能网联技术发展趋势。在大量的交通出行者同时参与到交通出行及其他未知的场景下，智能网联通信技术在时延、可靠性以及带宽等方面难以满足自动驾驶的需求。未来，需要加强汽车、通信、交通、电子等领域之间的协同合作，将网联通信技术与各行业系统进行组合，分阶段、分步骤、分场景地开展网联汽车测试示范，以实现网联技术的迭代演进与商用落地。

随着自动驾驶汽车的快速发展，高精地图的重要性开始凸显。高精地图包含丰富的动静态信息，可为自动驾驶汽车提供精准的定位、辅助环境感知以及最优路径规划服务，让自动驾驶汽车“知道”接下来“看不见”的路是什么样的，从而提高自动驾驶的安全性。本文通过深入分析自动驾驶高精地图的政策法规、标准及头部企业，认为高精地图的发展现状与自动驾驶的需求还是存在较大差距，面临测绘及更新、高精度定位的成本较高，所需的存储容量大等问题。针对高精地图发展过程中存在的问题，本文提出促进我国高精地图产业快速发展的建议，即完善相关法律法规与标准、及时准确更新数据、建立数据交互共享平台，加强企业协作、资源共享。

自动驾驶汽车落地的真正实现，取决于场景库构建、仿真测试等关键技术的发展。本文介绍了目前国内外自动驾驶汽车的关键技术，包括仿真测试技术、场景库构建、功能安全与预期功能安全、人机共驾与人机交互技术。重点介绍了应用于各开发阶段的模型在环（MIL）、软件在环（SIL）、硬件在环（HIL）、驾驶员在环（DIL）和车辆在环（VIL）仿真测试技术以及仿真平台，围绕虚拟场景数据库具有的无限性、扩展性、批量化、自动化等特点，对场景库的基于PEGASUS的构建模型和样例进行了整理分析，对高级别自动驾驶的功能安全开发、汽车功能安全验证，预期功能安全的场景库构建、整车层级危害识别与分析等关键技术进行了介绍。最后从信息感知、策略决策和操作执行三个维度对人机共驾的控制权限合作进行了总结和分析。本文认为场景库构建、仿真测试、功能安全等方面技术的发展将进一步推动自动驾驶汽车落地的真正实现。

随着自动驾驶技术和智能网联技术的飞速发展、5G的商用和车联网政策的推行，车路协同从产业链到标准层面都有了新的进展。车路协同可以提供更安全、更节能、更环保、更便捷的出行方式和综合解决方案，是国际公认的未来交通和汽车的重要发展方向。作为车联网的高级发展阶段，车路协同融合了通信、汽车、交通、信息等多个领域，构建了一个全新的生态。本文从信息交互、状态感知、数据处理、决策控制和测试验证等方面深入分析了国内外车路协同技术的发展状况，结合世界范围内智能交通系统的发展趋势，重点针对2020年车路协同的国内外研究成果、国内外重要项目、重大事件详尽介绍车路协同的发展现状，并指出未来车路协同的发展应加深对车路协同内涵的理解、把握车路协同的技术实质、提升车路协同服务体验并推进车路协同规模应用。