自动泊车具有广泛的应用前景和社会价值，是高级别自动驾驶汽车的重要功能之一。本文通过调研自动泊车产业发展状况，重点梳理了自动泊车的主要功能、技术路线，列举了自动泊车市场关键数据、各厂商在自动泊车领域的布局情况、自动泊车标准制定及完善情况并做出分析。本文认为未来自动泊车技术将由单一泊车模式向全场景泊车应用模式转变，促进自动泊车系统的阶段性升级。同时识别空停车位的设备、室内定位设备、通信设备、探测物体和人的摄像头系统等基础设施的进一步完善，也将促进自动泊车行业快速发展。

近年来，随着矿产资源需求猛增，矿区生产运输存在的环境恶劣、用工难、运输安全性低、成本高等痛点日益凸显。为改变传统矿区低效率、低安全性的作业模式，无人驾驶技术成为矿区运输发展的主流，其自主可控、高效率、高保障的优势与矿区的智慧建设目标相吻合。本文通过深入分析国内外无人车研发及落地应用现状，认为国内矿区无人车发展与国外相比还存在一定差距，尚处于系统研制试验和应用阶段，且在多坡、多弯等恶劣道路环境下，仍存在运输安全性低、效率低等问题。针对无人车在矿区应用发展过程中存在的问题，本文提出促进我国矿区无人运输产业快速发展的建议，即发展路车融合技术模式、制定相关法规和标准规范、推动企业合作、创建行业领军平台。

港口无人车是未来智慧港口中必不可少的一部分。自动驾驶、人工智能和5G等技术的快速发展，使港口无人车的实现成为可能。在智慧港口发展的背景下，本文分别对港口无人车的发展，传统集装箱牵引车、AGV牵引车和IGV牵引车三种港口无人车的特点，5G通信技术在港口无人车中的应用，在港口特殊场景下的无人驾驶关键技术和应用研究进展进行了综述，提出与5G、AI、自动驾驶等技术相结合，形成全面感知、泛在互联、港车协同的智能化系统是港口无人车未来重要的技术发展方向。

由于末端配送呈现高频率、小批量和分散式的工作特征，而配送服务同时具有时间、空间上的分散化特征，因此，低效率且高成本成为末端配送行业的痛点。无人配送可以解决城市末端配送存在的多种问题，有望成为“最后一公里”存在的问题的最终解决方案。国内配送场景具有中国特色，无人配送未来如果得到成功应用与推广，将助力一系列重要技术取得突破，诸如无人驾驶技术、机器学习以及自动控制技术等；与此同时，也能够对传统的配送方式进行更新换代，进一步使配送产业转变为技术驱动型的服务产业。

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。

智能网联汽车相关产品的研发升级需要通过示范区的实地检验来不断完善，加速其产业化和商业化。宏观层面多部委联合发布的《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》等政策法规为示范区的发展建设指明了方向。目前全国由部委推进的国家级智能网联测试示范区已经有25家，覆盖了全部的一线和中、东部二线城市，辐射效应已经形成。无锡、天津、上海、长沙等多地的示范区建设已初见成效，呈现以测试场为中心，由点到面，逐步向外拓展至半开放性、开放性道路，并逐步扩大应用试点区域的发展格局。未来、全国各地积极建设的先导示范区将进一步满足智能网联汽车多场景、多环境测试和应用示范需求，促进自动驾驶汽车全面落地。

了解美国、欧洲等地的自动驾驶汽车产业发展现状和学习其先进经验，有助于探索自动驾驶汽车发展的道路，为国家宏观政策引导、顶层设计、制定战略任务提供方向性的参考，并推动我国自动驾驶汽车的产业化进程和相关技术的自主研发和迭代创新。联合国欧洲经济委员会（UNECE）世界车辆法规协调论坛（WP.29）发布了第一个强制性自动驾驶法规（ALKS-联合国第157号法规），还发布了关于防止网络威胁（联合国第155号法规）或错误软件更新（联合国第156号法规）的法规。美国则先后发布《地面交通再授权法案》《联邦机动车安全标准》等法规标准，为自动驾驶汽车产业奠定发展的基础，发布《自动驾驶汽车综合计划》为自动驾驶汽车的安全融入做好交通系统准备。同时，美国联邦通信委员会划定特定频段用于智能交通系统。整车厂商方面，通用、福特、现代、特斯拉等企业相继发布高级别自动驾驶汽车计划。欧洲方面，法规（EU）2018/858为欧盟新型机动车的型式认证和投放市场提供了统一的法律框架，德国、法国修订道路交通法规将自动驾驶引入常规运营当中。ASAM标准协会的OpenX标准为自动驾驶仿真测试统一了数据格式和接口。

Tracking-as-a-service is a cloud and on-premises-based solution used to enhance logistics and supply chain across industries to track vehicles, assets, and inventories. Innovation in advanced technology, investments in research, robots in warehouses, and adoption of locating services act as prime drivers for the market growth. Emergence of eye-tracking system technology, coupled with surge in demand for next-generation smart technologies such as real-time tracking systems across retail, healthcare, and manufacturing sectors are expected to offer considerable growth opportunities for the tracking-as-a-service market. However, surge in privacy concerns due to electronic monitoring systems and low awareness among consumers regarding tracking-as-a-service technology serves as a major restraint of the market growth. Furthermore, increase in adoption of IoT-based technology is required to provide lucrative opportunities for the tracking-as-a-service industry during the forecast period.