根据中国汽车工程学会的描述，智能网联汽车(intelligent and connected vehicle，lCV)是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与X(车、路、人、云等)智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，可实现安全、高效、舒适、节能行驶，并最终实现替代人来操作的新一代汽车，是汽车、信息、通信等多学科多技术深度融合的典型应用。

2016年，中国汽车工程学会发布了《节能与新能源汽车技术路线图》，智能网联汽车包括智能化与网联化两个技术层面，其分级也可对应地按照智能化与网联化两个层面区分。

(1)在智能化方面，美国汽车工程师学会(SAE)、美国高速公路安全管理局(NHTSA)、德国汽车工业联合会(VDA)等组织已经给出了各自的分级方案，以较权威的美国SAE分级为例，将其分为L0-L5共六个等级：

Level0(无自动化)：需要人类驾驶者全权操作汽车，在行驶过程中可以得到警告和保护系统的辅助；

Level1(驾驶支援)：针对方向盘和加减速中的一项操作提供驾驶支援，其他由人类驾驶者操作；

Level2(部分自动化)：针对方向盘和加减速中多项操作提供驾驶支援，其他由人类驾驶者操作；

Level3(有条件自动化)：由无人驾驶系统完成所有驾驶操作，根据系统请求，人类驾驶者提供适当操作；

Level4(高度自动化)：在限定的道路和环境中可由无人驾驶系统完成所有驾驶操作；

Level5(完全自动化)：无需人类驾驶者任何操作，全靠无人驾驶系统操作，在有需要时可切换至人工操作模式。

2020年3月9日，工信部也在官网上发布《<；汽车驾驶自动化分级>；推荐性国家标准报批公示》，在《汽车驾驶自动化分级(报批稿)》中将中国汽车驾驶自动化划分为6个等级：

0级(应急辅助)：不是无驾驶自动化，包括LDW(车道偏离预警)、FCW(前车碰撞预警)、AEB(自动紧急制动)等应急辅助功能，定速巡航、电子稳定性控制等不包括在内；

1级(部分驾驶辅助)：具备ACC(自适应巡航)或LKA(车道保持辅助功能)；

2级(组合驾驶辅助)：同时具备ACC和LKA功能；

3级(有条件自动驾驶)：驾驶员需要在系统失效或超过工作条件时对故障汽车进行接管；

4级(高度自动驾驶)：仍属于有限制条件的自动驾驶，但是汽车故障时的接管任务不需要人类参与，无人出租车属于4级自动驾驶；

5级(完全自动驾驶)：与4级能够实现的基本功能相同，但不再有运行条件的限制，同时系统能够独立完成所有的操作和决策。

(2)在网联化层面提出了网联辅助信息交互、网联协同感知、网联协同决策与控制三个等级，其中，网联协同感知和网联协同决策与控制描述了实时可靠获取周边交通环境信息，并形成车-车、车-路以及更多的交通参与者之间的协同感知、协同决策与控制，体现了对车与路之间的协同、智能控制技术理念。

网联辅助信息交互：基于车-路、车-后台通信，实现导航等辅助信息的获取以及车辆行驶与驾驶员操作等数据的上传。由人控制，典型信息有地图、交通流量、交通标志、油耗、里程等信息

网联协同感知：基于车-车、车-路、车-人、车-后台通信，实时获取车辆周边交通环境信息，与车载传感器的感知信息融合，作为自主决策与控制系统的输入。由人与系统控制，典型信息有周边车辆/行人/非机动车位置、信号灯相位、道路预警等信息

网联协同决策与控制：基于车-车、车-路、车-人、车-后台通信，实时并可靠获取车辆周边交通环境信息及车辆决策信息，车-车、车-路等各交通参与者之间信息进行交互融合，形成车-车、车-路等各交通参与者之间的协同决策与控制。由人与系统，典型信息有车-车、车-路间的协同控制信息

智能网联汽车发展主要分为四个阶段，当前正处于协同发展阶段。1)第一阶段——各自发展:该阶段属于基础技术及设施奠基期，智能化和网联化两大技术路径各自发展，包括各类传感器、通信终端的研发量产，以及测试场景和工具的建设。2)第二阶段——协同发展:各类传感器、智能及网联化软硬件在车载端和路侧端持续渗透。目前，我国正处于这一阶段，该阶段周期相对较长，至少需5年时间，预计到2025年完成。3)第三阶段——技术集成:智能辅助驾驶系统ADAS得到全面普及，实现更高级别自动驾驶；车路协同决策、大数据、5G等技术在车联网产业实现全面集成应用。4)第四阶段——深度融合:智能化和网联化两大技术路径实现深度融合，诞生全新的产业形态。

智能网络汽车与传统汽车存在诸多不同，核心区别在于自动驾驶辅助系统、智能座舱系统和车联网系统，最显著的特征是智能化、网联化与平台化。智能化即汽车搭载智能摄像头、激光雷达等感知终端及智能操作系统、人工智能芯片，实现超视距数据采集与自动驾驶；网联化即汽车通过车载单元与人、车、路、云全面互联，实现数据互联互通；平台化即交通管理、信息服务等涉车业务的实现逐步向云平台迁移。

(1)动力系统：传统汽车以发动机、内燃机、变速器为主要动力系统，燃油；智能网联汽车燃油、电池发电皆可，以电为主

(2)驾驶方式/系统：传统汽车非自动驾驶，驾驶员操作；智能网联汽车借助自动驾驶系统，实现自动驾驶

(3)升级或更新：传统汽车交由车厂进行维修升级；智能网联汽车可通过OTA对固件和软件进行在线升级

(4)交互方式：传统汽车每辆车都是单独个体，车与人难以实现交互；智能网联汽车车、人、路、云协同，实时进行信息传输和联系联网技术实现途径：传统汽车无；智能网联汽车5G、C2X等技术

(5)座舱系统：传统汽车仅载人载物，无娱乐活动；智能网联汽车智能座舱集HUD、液晶仪盘、影音娱乐、智能语音交互系统等软硬件设备于一体

(6)芯片：传统汽车对芯片要求较低，其中MCU含量最高；智能网联汽车对芯片要求高，主要分为对计算性能要求高的围绕AI的GPU、NPU芯片、集成要求高的CPU通用处理器芯片、MCU及车载摄像头等车辆专属芯片

(7)车载摄像头：传统汽车一般拥有前视、后视两个车载摄像头，由驾驶员判断行车；智能网联汽车可拥有前视、后视、侧视、环视多达8个车载摄像头，ADAS系统可协助驾驶员预判危险，辅助行车

(8)泊车方式：传统汽车驾驶员泊车；智能网联汽车可自动泊车

(9)电子电器架构：传统汽车分布式ECU架构；智能网联汽车域控制器架构，并向中央计算架构发展

(10)合作模式：传统汽车传统机械制造；由车企主导；智能网联汽车软件定义汽车，车企、互联网、通信等企业跨界合作

(11)操作系统：传统汽车QNX，优惠的单机授权和良好的开发支持，但功能较少；智能网联汽车基于Android、Linux等底层操作系统，实现软件定义汽车

智能网联汽车由环境感知系统、智能决策系统和控制执行系统组成。

(1)环境感知系统通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头等车载环境感知技术，高精度定位技术，以及V2X通信技术，实现对车辆位置信息、车辆行驶数据、车辆周边道路环境的全方位感知与信息收集，为智能决策系统提供所需的各类数据。

(2)智能决策系统基于由智能汽车芯片、操作系统、算法等组成的计算平台，对环境感知系统输入的各类信息进行处理和分析，判断和决策车辆的驾驶模式和下一步要执行的操作，并将操作指令发送给控制执行系统。

(3)控制执行系统包括两个方面，一方面线控制动系统基于智能决策系统的指令完成对车辆的转向、制动、加速等控制，实现车辆安全行驶，另一方面人机交互系统向乘客提供车辆信息、道路交通信息、安全信息以及娱乐、办公、消费等信息服务，实现出行与生活服务的打通。

智能网联汽车技术体系涉及信息通信、交通、汽车等行业，以安全为支撑，对车、路、云端产生的信息流进行融合感知、计算、决策与信息下发。具体技术架构根据2020年《智能网联汽车技术路线图2.0》划分为“三横两纵”。“三横”指车辆关键技术、信息交互关键技术与基础支撑关键技术。“两纵“指支撑智能网联汽车发展的车载平台与基础设施。基础设施包括交通设施、通信网络、大数据平台、定位基站等，将逐步向数字化、智能化、网联化和软件化方向升级，支撑智能网联汽车发展。

《2020年智能网联汽车产业发展现状及竞争格局分析研究报告》指出，C-V2X、高精度地图、自动驾驶技术、政策协同是智能网联汽车产业发展的四大驱动因素。

(1)C-V2x:在V2X系统中主要有短距离直接通信的传输模式(V2V，V2I，V2P)和基于网络的远程通信(V2N)，V2X的概念也随之扩展为对增强的高级驾驶辅助系统(ADAS的协同控制，使得车辆之间可以分享感知信息，从而最终V2X将发展为协作式自动驾驳(CAD).车路协同市场的发展需要依靠路侧设施先行，当路侧设施普及率达到一定程度，V2X车载终端装车成本会进一步降低，普及率将逐渐提高，智能交通网络搭建成功，再依托边缘计算、云控平台等技术，从而进一步提高城市和道路的运转效率。车路协同得到发展，L4/L5级自动驾驶才有可能实现。所以C-V2X是核心。

(2)高精度地图:不同级别的自动驾驶对地图有不同的内容和精度要求，对高级别自动驾驶L4和无人自动驾驶L5，高精度地图是必备项。

(3)自动驾驶技术:包括计算平台、ADAS、高端传感器、新型汽车电子、车载操作系统等等。

(4)政策协同:智能网联汽车的跨行业、跨领域属性突出，涉及汽车、电子、信息通信、交通等多个产业及交通、交管等多个主管部门，在政策、专项研究、法律法规、标准、试验测试等工作方面均需要协同推进。

1高速公路自动驾驶

因为工况相对简单、障碍物类型单一、车道线等结构化特征明显；长途驾驶易疲劳，驾驶员对自动驾驶系统需求较强；易发生重大安全事故，可明显改善交通安全

2低速与限定场景

(1)无人物流：借助无人驾驶技术，装卸、运输、收货、仓储等物流工作将逐渐实现无人化和机器化，促使物流领域大大降低成本。

(2)公共交通：在园区、校区内应用公交车的无人驾驶系统，能及时对突发状况做出反应，可实现无人驾驶下的行人车辆检测、减速避让、紧急停车、障碍物绕行变道、自动按站停靠等功能，并且公交车的路线一般固定。

(3)环卫：无人驾驶清洁车通过自主识别环境，规划路线并自动清洁，实现全自动、全工况、精细化、高效率的清洁作业。

(4)港口码头：无人驾驶技术在港口码头场景的转化应用，可有效解决传统人工驾驶时，存在的行驶线路不精准、转弯造成视线盲区、司机疲劳驾驶等问题，节约人工成本。

(5)矿山开采：无人驾驶在矿山开采中，通过技术支撑，矿山开采整体能耗下降、综合运营效益提升，提高矿区安全生产工作，加快智慧矿区的建设。

(6)零售：无人驾驶技术让零售实体店突破以往的区域限制，打破线下有形场景与线上无形场景的边界，实现零售业态的全面升级。

断章1990.智能网联汽车——未来发展趋势

亿欧智库《2020中国智能网联汽车产业影响力指数研究》显示，智能网联汽车产业链涉及汽车、电子、通信、互联网、交通等多个领域。其主要由基础层、集成层、应用层构成.按照产业链划分，主要参与者包括整车厂商(传统汽车厂商、新造车厂商)、传感器厂商、芯片厂商、电子通讯供应商、平台运营商、内容服务商及底层支撑服务商等多种角色。

2018年3月工信部《2018年智能网联汽车标准化工作要点》提速加快，重点标准制定修订，推进先进驾驶辅助系统(ADAS)，自动驾驶，汽车信息安全，汽车网联标准的研究与制定。

2018年4月工信部、公安部、交通部《智能网联汽车道路测试规范(试行)》对智能网联汽车公共道路适应性验证申请及审核流程，验证过程管理，验证期间事故责任认定及处理作了规定。

2018年10月工信部《车联网(智能网联汽车)直连通信使用5905-5925MHz频段管理规定》规划了用于智能网联汽车中的核心的无线电直连通信，对相关频率，台站，设备，干扰协调的管理做出了规定，支持LTEV2X技术在智能网联汽车的应用和发展。

2018年11月工信部《新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案》到2020年，突破自动驾驶智能芯片，车辆智能算法，自动驾驶，车载通信等关键技术，实现智能网联汽车达到有条件的自动驾驶。

2018年12月工信部《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》到2020年，车联网用户渗透率达到30%以上，新车驾驶辅助系统(L2)搭载率达到30%以上，联网车载信息服务终端的新车装备率达到60%以上，构建能够支撑有条件自动驾驶(L3)及以上的智能网联汽车技术体系，完成车联网(智能网联汽车)关键标准制定实现；LTE-V2X在部分高速公路和城市主要道路的覆盖，构建车路协同环境，为车联网、自动驾驶等新技术应用提供必要条件。

2019年5月工信部《2019年智能网联汽车标准化要点》强调落实标准体系建设指南，系统布局技术领域，加快中国的标准制定修订，履行国际协调职责，加强标准交流与合作，从而推动智能网联汽车标准化工作。

2019年6月发改委、生态环境部、商务部《推动重点消费更新升级畅通资源循环利用实施方案(2019到2020年)》稳步推动智能汽车创新发展，加强汽车制造、信息通信、互联网等领域骨干企业深度合作，组织实施智能汽车关键技术攻关，重点开展车载传感器芯片、中央处理器操作系统等研发与产业化，坚持自主式和网联式相结合的发展模式，不断提升整车智能化水平，培养具有国际竞争力的智能汽车品牌。

2020年2月发改委、工信部等11部委《智能汽车创新发展战略》到2025年，实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产，实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用；展望2035到2050年，中国标准智能汽车体系全面建成、更加完善。

2020年3月工信部《汽车驾驶自动化分级》基于驾驶自动化系统能够执行动态驾驶任务的程度，根据在执行动态驾驶任务重的角色分配以及有无设计运行条件限制，将驾驶自动化分成0-5六个等级。

2020年4月工信部《2020年智能网联汽车标准化工作要点》针对驾驶辅助系统、自动驾驶、信息安全、功能安全、汽车网联功能与应用等领域特点，有计划、有重点地部署标准研究与制定工作。强化标准前期预研和关键技术指标验证，提高标准与产业发展的匹配度。选择典型企业和产品，开展标准实施效果跟踪评估。

参考资料：

【研报】计算机行业深度研究报告：技术与政策共振车联网落地应用加速-20200911(41页).pdf

【研报】计算机应用行业智能网联汽车深度：2020年或将进入汽车智能网联代-20200120[22页].pdf

德勤：如何打造面向未来的智能网联汽车(26页).pdf

2020年智能网联汽车产业发展现状及竞争格局分析研究报告

亿欧智库：2020中国智能网联汽车产业影响力指数研究（45页）.pdf

2021年通信行业华为技术布局及智能网联汽车发展现状分析报告.pdf

数观天下：2019智能网联汽车行业专题报告(26页).pdf