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。

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。

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。