1.行業(yè)信息、發(fā)展歷史、市場的分類和構成等。
（1）行業(yè)信息
無人駕駛是指通過給車輛裝備智能軟件和多種感應設備，包括車載傳感器、雷達、GPS以及攝像頭等，根據(jù)感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息，控制車的轉向和速度，實現(xiàn)車輛的自主安全駕駛，安全高效到達目的地。通俗來講，無人駕駛技術將經(jīng)過三個過程：輔助安全駕駛系統(tǒng)（正在量產(chǎn)）、自動駕駛、無人駕駛。美國高速公路安全管理局（NHTSA）將無人駕駛技術的發(fā)展分為五個階段：
（2）無人駕駛的技術原理
無人駕駛需要四項技術：
● 感知——汽車的眼睛（視覺），耳朵（聽覺），身體（觸覺）：依靠各類傳感器獲得環(huán)境數(shù)據(jù)，突破人類生理限制。傳感器搭載數(shù)量的持續(xù)提升，使行車數(shù)據(jù)收集渠道顯著拓寬。
● 判斷——汽車的大腦（機器智能）：根據(jù)傳感器等輸入數(shù)據(jù)，行車電腦取代司機主動發(fā)出控制指令； 依靠芯片與算法的不斷提升從而得以實現(xiàn)。
● 執(zhí)行——汽車的手與腳：電子裝置取代傳統(tǒng)機械設備，根據(jù)行車電腦指令實施控制。
● 互聯(lián)——汽車的遠程智囊：車內網(wǎng)，車際網(wǎng)，三網(wǎng)融合進一步提升整個交通系統(tǒng)的運行效率。
（3）無人駕駛技術的發(fā)展歷程
● 基于攝像頭的巡航駕駛（1966年-1983年）
1966年美國斯坦福大學研究所的SRI人工智能研究中心開始研發(fā)一款擁有車輪結構的多功能機器”Shakey”，它可以執(zhí)行開、關燈這樣簡單的動作，其內置的傳感器和軟件系統(tǒng)都開創(chuàng)了自主自動導航功能的先河；1977年，日本筑波工程研究實驗室拋棄了人們之前一直使用的脈沖信號控制方式，開發(fā)出第一個基于攝像頭檢測前方標記或者導航信息的自動駕駛汽車；1983年，在美國國防部先進研究項目局（DARPA）的支持下，卡內基·梅隆大學、斯坦福大學和麻省理工大學等相繼開啟了名為“陸地自動巡航（ALV）”的新計劃，這個計劃的研究目的就是讓汽車擁有充分的自主權，通過攝像頭來檢測地形，通過計算機系統(tǒng)計算出導航和行駛路線等解決方案。
● 動態(tài)視覺計算（1994年）
德國慕尼黑聯(lián)邦國防軍大學的航空航天教授ErnstDick-manns于二十世紀七八十年代開創(chuàng)了一系列“動態(tài)視覺計算”的研究項目，并且在歐洲道路環(huán)境與安全（EUREKA）項目的資助下，成功研發(fā)了多輛自動駕駛汽車原型。1994年，該團隊改裝了一輛奔馳S500轎車，并為其配裝了攝像頭和其他多種傳感器，用來實時監(jiān)測道路周圍的環(huán)境。
● 便攜式計算設備（1995年）
1995年，美國卡內基·梅隆大學機器人研究所研究人員對一輛雪佛蘭汽車進行了改裝，在車身上加入了便攜式計算機、擋風玻璃攝像頭、GPS接收器等設備，成功研制了“NavLab1”。它的計算機系統(tǒng)由Marp、Sun3、Sun4三大部分組成，具有處理圖像、理解圖像、融合傳感器信息、規(guī)劃路徑和控制本體等功能。Nav-Lab1的傳感器主要包括彩色攝像機、陀螺、ERIM激光雷達、超聲傳感器、光電編碼器和GPS等。這項研究成果對于現(xiàn)在的無人駕駛技術有著非常重要的借鑒意義。
● 多項技術爆發(fā)式出現(xiàn)（2004年-至今）
無人駕駛汽車的功能變得越來越復雜，它們開始學會處理其他車輛、交通信號、道路障礙等信息，以及如何與人類駕駛員和睦相處。2009年，谷歌公司在DARPA的支持下，開始了無人駕駛汽車項目的研發(fā)，許多2005-2007年間在DARPA從事研究的工程師都加入了谷歌的團隊，他們相繼成功地研發(fā)了視頻系統(tǒng)、雷達和激光自動導航等技術。目前無人駕駛技術已經(jīng)達到L3、L4級別。
（4）市場規(guī)模
2016年全球無人駕駛汽車市場規(guī)模為40億美元左右，百度、谷歌、特斯拉等行業(yè)巨頭都投身于無人駕駛汽車技術研究領域，預計到2021年全球市場規(guī)模將達到70.3億美元左右。據(jù)調查，在國內88.1%的網(wǎng)民認為車禍是由于司機開車分心引起；85.4%的網(wǎng)民認為疲勞駕駛會導致車禍的發(fā)生。無人駕駛汽車的研發(fā)正是解決傳統(tǒng)駕駛常見安全問題的有效變革，也是無人駕駛技術的主要價值體現(xiàn)。
傳統(tǒng)汽車中，不同的汽車電子系統(tǒng)如中控系統(tǒng)、駕駛輔助系統(tǒng)、車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)需要獨立的電子控制單元ECU，并主要通過CAN 總線相互連接和部署。想添加更多功能，就需要相應增加更多的 ECU。目前的汽車中大約包含20 到100 個ECU，隨著車子電子化程度越來越高，尤其是自動駕駛、主動安全等功能的增加，汽車的 ECU 數(shù)量會急速增加。急速增加的ECU 會降低汽車的運算和數(shù)據(jù)交換效率，同時也將會大大增加車輛成本。采用數(shù)量更少的ECU 或者是一個運算能力超強的AD-ECU 作為汽車神經(jīng)中樞成為發(fā)展的必然趨勢，一個整合的駕駛艙電腦將會代替眾多的ECU。
（5）市場的分類和構成
目前自動駕駛行業(yè)入局者眾多，整體分為兩派：一派走谷歌路線，搭載昂貴的高線束激光雷達、高性能芯片，直接實現(xiàn)L4級自動駕駛；另一派是整車廠和Tier1路線，從L2、L3到L4級自動駕駛漸進式發(fā)展。
1. 競爭分析
目前全世界范圍內進行無人駕駛技術研究的玩家眾多，其中不乏谷歌、百度、特斯拉等大型企業(yè)，目前均已達到L3或L4級別。
從技術層面分析，谷歌和百度等企業(yè)使用的ADAS技術較為先進，如下：
2.競爭優(yōu)勢
團隊汽車行業(yè)出身，跟谷歌、百度等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)相比，更了解被控系統(tǒng)及汽車車規(guī)，利于技術的落地。
作為核心技術的REM是自主研發(fā)，打破了以色列的壟斷，大大降低了成本，提高了技術壁壘。
1.團隊成員既了解被控系統(tǒng)及汽車車規(guī)，又了解非汽車行業(yè)的算法模式，對自動駕駛行業(yè)的研發(fā)及運營理解頗深。
2.不需要在整車上額外安裝激光雷達、高精GPS等和裝多顯卡的大電腦，僅需加裝公司所研發(fā)的ECU，利用車企高配車身上自帶的現(xiàn)有傳感器就可實現(xiàn)場景內的L3級自動駕駛功能，成本低廉。
3.已自主開發(fā)與激光具有同樣的功能和定位精度的低成本REM技術，打破了以色列的技術壟斷，提高了在國內市場競爭的技術壁壘。
4.已研發(fā)出可供量產(chǎn)的ECU產(chǎn)品，實現(xiàn)三種低成本落地場景。
