2020年中國智能汽車行業發展前景如何？智能汽車行業市場調查研究

• 2020年9月22日 ZhouXun來源：互聯網 1214 79
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智能汽車是一個集環境感知、規劃決策、多等級輔助駕駛等功能于一體的綜合系統，它集中運用了計算機、現代傳感、信息融合、通訊、人工智能及自動控制等技術，是典型的高新技術綜合體。目前對智能汽車的研究主要致力于提高汽車的安全性、舒適性。

智能汽車是一個集環境感知、規劃決策、多等級輔助駕駛等功能于一體的綜合系統，它集中運用了計算機、現代傳感、信息融合、通訊、人工智能及自動控制等技術，是典型的高新技術綜合體。目前對智能汽車的研究主要致力于提高汽車的安全性、舒適性，以及提供優良的人車交互界面。近年來，智能汽車己經成為世界車輛工程領域研究的熱點和汽車工業增長的新動力，很多發達國家都將其納入到各自重點發展的智能交通系統當中。

據中研普華研究報告《2020-2025年中國智能汽車行業前景預測與市場調查研究報告》分析：

2020-2023年中國智能汽車行業發展預測

2018年1月，發改委發布的《智能汽車創新發展戰略》(征求意見稿)，提到2020年，智能汽車新車占比達到50%，大城市、高速公路的車用無線通信網絡(LTE-V2X)覆蓋率達到90%，北斗高精度時空服務實現全覆蓋。

圖表：2018-2023年中國智能汽車行業市場規模

來源：中研普華產業院整理

預計2020年中國智能汽車市場規模將達到1000億元人民幣，預計2022年中國智能汽車市場規模將達到1300億元人民幣。

2020-2023年中國智能汽車行業發展趨勢

一、2020-2023年中國智能汽車行業發展趨勢

從產業層面看，智能汽車已成為產業融合發展重點，傳統汽車企業快速轉型，電子信息、網絡通信等企業加速滲透，汽車與相關產業全面融合，產業鏈面臨重構，價值鏈不斷延伸，產業邊界日趨模糊，呈現智能化、網絡化、平臺化發展特征。

智能汽車行業將加速整合，汽車企業將加速與互聯網企業、IT企業、高科技企業等合作。

以深度學習為代表的人工智能技術在智能網聯汽車上正在得到快速應用。尤其在環境感知領域，深度學習技術已凸顯出巨大的優勢，正在以顛覆性的速度替代傳統機器學習方法。深度學習方法需要大量的數據作為學習的樣本庫，對數據采集和存儲提出了較高需求。同時，深度學習技術也存在內在機理不清晰、邊界條件不確定等缺點，需要與其他傳統方法融合使用以確保可靠性，且目前也受限于車載芯片處理能力的限制。

自主式智能與網聯式智能技術加速融合。網聯式系統能從時間和空間維度突破自主式系統對于車輛周邊環境的感知能力。在時間維度，通過V2X通信，系統能夠提前獲知周邊車輛的操作信息、紅綠燈等交通控制系統信息以及氣象條件、擁堵預測等更長期的未來狀態信息。在空間維度，通過V2X通信，系統能夠感知交叉路口盲區、彎道盲區、車輛遮擋盲區等位置的環境信息，從而幫助自動駕駛系統更全面的掌握周邊交通態勢。網聯式智能技術與自主式智能技術相輔相成，互為補充，正在加速融合發展。

自動駕駛汽車測試評價方法研究與測試場建設成為熱點。自從特斯拉汽車被曝光幾起重大安全事故后，自動駕駛汽車的安全性越來越多地受到關注，關于自動駕駛汽車測試評價方法的研究以及測試場、示范區的建設成為全球熱點。如何測試自動駕駛汽車?一種潛在的解決方案是引入”普通人類駕駛員”的抽象概念并建立安全基線——一系列定性、定量的關鍵功能、性能指標，表征自動駕駛系統駕駛汽車的安全程度。如果我們把自動駕駛系統看作一個駕駛員，對其的考核也可以類比駕駛員的考核過程。首先需要”體檢”，檢查自動駕駛系統對環境感知、車輛控制等的基本能力;其次理論測試，測試自動駕駛汽車對交通法規的遵守能力;再次是場地考，既在特定場景下的自動駕駛測試;最后是實路考核，將自動駕駛汽車放置于特定開放測試道路內進行實際測試。

二、2020-2023年中國智能汽車行業細分市場發展趨勢

智能汽車涉及的產業鏈較大，包括硬件(汽車電子相關)、軟件(車聯網相關)、系統(駕駛輔助系統、互聯終端)等，隨著智能汽車行業不斷發展，傳感識別技術、自動駕駛技術、人工智能技術、ADAS 等技術不斷發展完善。

隨著汽車智能化的發展，智能汽車電子的發展空間巨大，未來市場將步入快速成長期。

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