毕马威：2019自动驾驶汽车成熟度指数报告

汽车 IATF16949 质量管理体系标准汽车生产件及相关服务件组织的质量管理体系要求第一版2016年10月1日目录前言—汽车质量管理体系标准历史目标有关认证的说明引言0.1总则 (2)0.2质量管理原则 (2)0.3过程方法 (2)0.3.2 策划-执行-检查-处置循环 (3)0.4与其它管理体系标准的关系 (4)质量管理体系—要求1 范围 (5)1.1 范围—汽车行业对ISO 9001:2015的补充2引用标准 (5)2.1 规范性引用标准和参考性引用标准3术语和定义 (5)3.1汽车行业的术语和定义 (5)4组织的背景环境 (6)4.1理解组织及其背景环境 (6)4.2理解相关方的需求和期望 (6)4.3确定质量管理体系的范围 (6)4.4质量管理体系及其过程 (6)4.4.1和过程的符合性 (7)4.4.25领导作用 (7)5.1领导作用和承诺 (7)公司责任 (8)过程有效性和效率 (8)5.1.1.3 过程拥有者 (8)5.2方针 (8)5.2.1建立貭量方针 (8)5.2.2 沟通质量方针 (8)5.3组织的作用、职贵和权限 (8)5.3.1 组织的作用、职责和权限-补充 (8)5.3.2 产品要求和纠正措施的职责和权限 (8)6策划 (9)6.1风险和机遇的应对措施 (9)6.1.1风险分析 (9)应急计划 (9)6.1.26.2 质量目标及其实施的策划 (9)6.2.1质量目标及其实施的策划-补充 (10)6.2.26.3更改的策划， (10)7支持 (10)操作环境－补充 (11)可追溯性 (11)校准/验证记录 (11)实验室要求 (11)内部实验室 (11)外部实验室 (12)7.1.6组织知识 (12)7.2能力 (12)7.2.1 能力—补充 (12)7.2.2 能力-在职培训 (12)7.2.3 内部审核员能力7.2.4 第二方审核员能力7.3意识 (12)7.4沟通 (13)7.5形成文件的信息 (13)7.5.2编制和更新 (13)记录保留 (13)工程规范 (14)8运行 (14)8.1运行策划和控制 (14)8.1.1 运行策划和控制——补充 (14)8.1.2 保密 (14)8.2产品和服务的要求 (14)—补充 (14)8.2.4 产品和服务要求的更改8.3 产品和服务的设计和开发—补充设计和开发策划—补充 (16)产品设计技能 (16)带有嵌入式软件的产品的开发 (16)8 3.3.1 产品设计输入 (16)特殊特性 (17)监视 (17)原型样件方案 (17)8.3.5 设计和开发输出 (18)8.4外部提供过程、产品和服务的控制 (19)9法律法规要求 (20)供应商质量管理体系开发 (20)汽车产品相关软件或带有嵌入式软件的汽车产品 (20)供应商监视 (20)8.5生产和服务提供 (21)化作业-操作指导书和目视标准 (22)8.8.5.1.4停机后的验证 (22)生产工装及制造、试验、检验工装和设备的管理 (23)过程控制的临时更改 (24)8.6产品和服务的放行 (24)8.6.4外部提供产品和服务符合性的验证和接收 (25)8.6.5 法律法规符合性 (25)8.7不符合输出的控制 (25)的让步授权 (25)8.7.2 (26)9绩效评价 (26)9.1监视、测量、分析和评价 (26)统计工具的确定 (27)统计概念的应用 (27)9.2内部审核 (28)9.2.19.2.29.3管理评审 (29)9.3.1.1管理评审—补充 (29)10改进 (29)10.1总则 (30)10.2不符合和纠正措施 (30)体系 (30)分析 (30)10.3持续改进 (31)—补充 (31)附录A:控制计划A.1 控制计划的阶段A.2 控制计划的要素附录B: 参考书目--汽车行业补充质量管理体系要求1. 范围本标准为下列组织规定了质量管理体系要求：a）需要证实其具有稳定提供满足顾客要求及适用法律法规要求的产品和服务的能力；b）通过体系的有效应用，包括体系改进的过程，以及保证符合顾客要求和适用的法律法规要求，旨在增强顾客满意。

未来5年无人驾驶汽车发展规模分析预测各国自动驾驶发展成熟度排名2020年7月，毕马威会计事务所（KPMG）发布了2020版《自动驾驶汽车成熟度指数》（Autonomous Vehicles Readiness Index，A VRI）报告，该报告旨在评估各个国家对自动驾驶汽车部署的准备情况，中国仍排第20。

此次，毕马威仍然根据自动驾驶汽车（A V）所涉及的4个方面对各国的自动驾驶汽车部署准备情况进行了排名，这四个方面分别为（1）政策和立法；（2）技术和创新；（3）基础设施；以及（4）消费者接受程度。

不过，新版报告中增加了4个国家和1个地区：比利时、智利、丹麦、意大利和中国台湾。

此外，该报告还采用了新方法来评估每个国家和地区，以加深人们对自动驾驶部署的关键因素（如电讯技术）的认识。

与此同时，由于有些国家和地区将交通发展责任下放至地方政府，新版报告还介绍了5个城市：中国北京、美国底特律、芬兰赫尔辛基、美国匹兹堡以及韩国首尔的自动驾驶发展情况。

在排行榜中，新加坡与荷兰的排名互换，新加坡位列榜首。

原因在于，自2019年初以来，新加坡就采取了很多重要举措，以鼓励测试、研发和采用自动驾驶汽车，例如开放十分之一的道路用于自动驾驶汽车测试。

与其他几个排名靠前的国家一样，新加坡也将自动驾驶汽车纳入到发展目标中，其中包括在公共交通中更多地使用自动驾驶汽车、更广泛地普及自动驾驶汽车以及以研发自动驾驶汽车为重点，发展经济。

此次是新加坡首次排名第1位，而且在消费者接受度和政策及立法方面均排名第1位。

荷兰紧随新加坡，排在第2位。

不过，该国在基础设施方面排名第1位，人均电动汽车充电桩排名第1位，在道路质量方面仅次于新加坡。

值得注意的是，韩国是排名上升速度最快的国家，上升了6位，跃居第7。

主要原因在于，2019年10月，韩国政府发布了一项有关自动驾驶汽车的国家战略，目标是将道路交通事故死亡人数减少四分之三。

此外，英国在网络安全方面排名第1位，以色列仍然在技术方面排名第1位。

目录前言----汽车质量管理体系标准 (7)历史 (7)目标 (7)有关认证的说明 (8)引言 (9)0.1总则 (9)0.2质量管理原则 (9)0.3过程方法 (9)0.3.1总则 (9)0.3.2计划-执行-检查-处置循环 (10)0.3.3基于风险的思维 (11)0.4与其他管理体系标准的关系 (11)质量管理体系要求 (11)1范围 (11)1.1范围—汽车行业对ISO9001:2015的补充 (12)2规范性引用文件 (12)2.1规范性引用标准和参考性引用标准 (12)3术语和定义 (12)3.1汽车行业的术语和定义 (12)4组织环境 (14)4.1理解组织及其环境 (14)4.2理解相关方的需求和期望 (14)4.3确定质量管理体系的范围 (14)4.3.1确定质量管理体系的范围-补充 (15)4.3.2顾客特定要求 (15)4.4质量管理体系及其过程 (15)4.4.1组织应按照本标准的要求，建立、实施、保持和持续改进质量管理体系，包括所需过程及其相互作用。

(15)4.4.1.1产品和过程的符合性 (15)4.4.1.2产品安全 (15)4.4.2在必要的范围和程度上，组织应： (16)5领导作用 (16)5.1领导作用和承诺 (16)5.1.1总则 (16)5.1.1.1公司责任 (16)5.1.1.2过程有效性和效率 (16)5.1.1.3过程拥有者 (16)5.1.2以顾客为关注焦点 (16)5.2方针 (17)5.2.1建立质量方针 (17)5.2.2沟通质量方针 (17)5.3组织的岗位、职责和权限 (17)5.3.1组织的作用、职责和权限-补充 (17)5.3.2产品要求和纠正措施的职责和权限 (17)6策划 (18)6.1应对风险和机遇的措施 (18)6.1.1在策划质量管理体系时，组织应考虑到4.1所提及的因素和4.2所提及的要求，并确定需要应对的风险和机遇，以： (18)6.1.2组织应策划： (18)6.1.2.1风险分析 (18)6.1.2.2预防措施 (18)6.1.2.3应急计划 (18)6.2质量目标及其实现的策划 (19)6.2.1组织应针对相关职能、层次和质量管理体系所需的过程建立质量目标。

汽车自动驾驶专题报告1、自动驾驶三大系统：感知、决策、执行驾驶技术的发展是将人类驾车替换为机器驾车的过程，因此可以拿人类驾车作类比，自动驾驶技术分为感知决策和执行三大核心环节。

感知指对于环境的场景理解能力。

例如障碍物的类型、道路标志及标线、行车车辆的检测、交通信息等数据的分类。

目前存在两种主流技术路线，一种是以特斯拉为代表的以摄像头为主导的纯视觉方案；另外一种是以谷歌、百度为代表的多传感器融合方案。

根据融合阶段不同分为前融合和后融合。

前融合指的是把所有传感器的数据作为整体进行识别，后融合指的是将不同传感器识别后的结果进行整合。

决策是依据驾驶场景、驾驶需求进行任务决策，规划出车辆的路径和对应的车身控制信号。

分为任务决策、轨迹规划、跟踪控制和执行控制四个阶段。

在决策的过程中需要综合考虑安全性、舒适性和到达速度。

执行指的是将控制信号发送给执行器，执行器执行的过程。

执行器有转向、油门、刹车、灯光档位等。

由于电动汽车执行器执行较线性，便于控制，因此比燃油车更适合作为自动驾驶汽车使用。

为了实现更精确的执行能力，线控转向、线控刹车、线控油门等技术不断发展。

2、自动驾驶分级2.1L1-L2为驾驶辅助，L3-L5为自动驾驶国家标准GB/40429-2021和SAEJ3016明确定义了汽车自动驾驶分级，将驾驶自动化分为0级至5级。

其中定义等级的原则是1）自动化驾驶系统能够执行动态驾驶任务的程度。

2）驾驶员的角色分配。

3）有无允许规范限制。

国标规定L1和L2级自动化系统命名为“驾驶辅助系统”、L3-L5命名为“自动驾驶系统”。

具体来看：L0驾驶自动化—应急辅助（EmergencyAssistance）：该级别的辅助驾驶系统，可以感知环境、并提供信息或者短暂介入车辆运动控制，但是不能持续执行车辆控制。

L1驾驶自动化—部分驾驶辅助(Partialdriverassistance):该级别的辅助驾驶系统可以持续提供横向或纵向运动控制。

2019年自动驾驶企业评估分析报告2019年12月目录一、企业评估指标体系建设 (6)1、多指标全面评测企业核心技术，多角度了解企业发展潜力 (6)（1）实测里程数：自动驾驶技术经验和数据积累基本指标 (6)（2）接管前里程数：技术能力核心指标之一，但需增强评价一致性 (8)（3）实测区域数：反映系统在差异条件下结果一致性和数据多样性 (10)①地理位置差异造成的地理环境差异 (10)②经济发展差异造成的交通设施、法规差异 (11)③人文环境差异造成的交通习惯差异 (11)（4）路测执照数量和等级：反映企业技术研发实力和发展潜力 (13)（5）系统更新迭代能力：促进技术成熟，反映企业综合能力 (16)（6）平台兼容能力：满足行业合作趋势，兼容性保障技术运行 (17)①使用标准通信渠道 (18)②与伙伴企业合作 (18)③开放系统部分信息，促进商业化 (19)④在行业内具有影响力，吸引合作方 (19)⑤信息加密，隐私安全 (19)2、考察企业资源情况，兼顾企业发展软实力 (20)（1）企业累计融资额：分析企业资本实力和市场影响力 (21)（2）合作方数量：整合企业合作关系，反映企业影响力 (22)①商业合作 (22)②政府合作 (25)二、量化企业竞争力，对比企业总体得分情况 (27)随着自动驾驶技术逐渐成熟、设备日益完善，行业发展进入加速期，国内外各企业的自动驾驶团队不断涌现。

然而提及企业的技术能力，行业公认的评估还停留在加州机动车辆管理局提供的脱离报告阶段，缺少更综合和全面的评估体系。

因此我们针对自动驾驶行业的公开信息，基于对行业的理解，尝试为相关从业者与投资者建立自动驾驶企业的评估指标体系。

核心技术指标：全面解读体现自动驾驶企业科技竞争力的核心要素。

2018年以百度为首的国内自动驾驶企业全面入局美国加州机动车辆管理局（DMV）举办的测试，意味着我国自动驾驶行业已经进入了发展的快车道。

由DMV提供的MPI接管前里程数是现阶段行业认可程度最高的技术成果指标，然而该指标在评估企业技术核心能力上有许多局限性。

第5章虚拟场景数据库5.1自动驾驶虚拟场景库5.1.1自动驾驶虚拟场景库的概念与构建要求（1）自动驾驶虚拟场景库的概念自动驾驶虚拟场景库即由满足 种测试需求的一系列自动驾驶测试场景构成的数据库。

其中，单个自动驾驶测试场景包括静态场景与动态场景。

静态场景通常包括道路设施（道路、桥梁、隧道等），交通附属设施（标志标牌、公交站点等），周边环境（路灯绿化带、建筑物）等；动态场景通常包括交通管理控制，机动车，行人与非机动车等。

根据测试需求，选取特定的自动驾驶虚拟场景，构建支持检索、调用等操作的数据库，即自动驾驶虚拟场景库。

（2）自动驾驶虚拟场景库构建要求单个自动驾驶测试场景构建要求：要求虚拟静态、动态场景可高度还原对应的现实情况，所含关键信息齐全，可支持高精度的传感器仿真；动态场景如支持交通智能体行为及与主车互动，则可进一步 升测试效果。

自动驾驶测试场景库构建要求：根据测试需求，选择的测试场景应能在统计学上覆盖现实交通中部分典型现象，从而在 种程度上替代对应的路测场景；场景库中的场景应分类明确，支持快速检索与调用。

5.1.2自动驾驶虚拟场景库的数据来源与构建方法（1）自动驾驶虚拟场景库的数据来源自动驾驶虚拟场景库以虚拟场景为元素，其数据来源即虚拟场景的基础数据，主要包括：构建静态场景的基础数据，主要包括高精地图，采集的视频、激光点云等多构建动态场景的基础数据，主要包括交通管控方案（道路限速、信号配时等），视频、雷达、卫星定位等交通传感器信息（从中可解析交通对象的属性信息与出行轨迹），宏观路况信息（可作为基于仿真模型生成动态场景的输入参数）等，主要来源于交通主管部门的管控方案数据与采集的传感器数据，自动驾驶相关公司的实地采集数据，以及互联网企业统计的路况数据等。

（2）自动驾驶虚拟场景库的构建思路自动驾驶虚拟场景库的构建方法见3.3章节。

构建场景库需选取对自动驾驶具有挑战性且在现实中有一定概率出现的场景。

由于场景的统计学意义难以精确估算，往往很难有力说明场景库与实际路测里程的确切关系。

2019-2025年中国无人自动驾驶汽车市场竞争格局研究报告2019-2025年中国无人自动驾驶汽车市场竞争格局及投资风险预测报告【出版日期】2019年【交付方式】Email电子版/特快专递【价格】纸介版：8000元电子版：8000元纸介+电子：8200元报告目录：无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。

据汤森路透知识产权与科技最新报告显示，2010年到2015年间，与汽车无人驾驶技术相关的发明专利超过22,000件，并且在此过程中，部分企业已崭露头角，成为该领域的行业领导者。

智研咨询发布的《2019-2025年中国无人自动驾驶汽车市场竞争格局及投资风险预测报告》共十二章。

首先介绍了无人自动驾驶汽车相关概念及发展环境，接着分析了中国无人自动驾驶汽车规模及消费需求，然后对中国无人自动驾驶汽车市场运行态势进行了重点分析，最后分析了中国无人自动驾驶汽车面临的机遇及发展前景。

您若想对中国无人自动驾驶汽车有个系统的了解或者想投资该行业，本报告将是您不可或缺的重要工具。

本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。

其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

第一章无人自动驾驶汽车行业相关概述1.1无人自动驾驶汽车行业相关定义1.1.1无人自动驾驶汽车定义1.1.2自动驾驶汽车定义1.22016-2018年中国无人自动驾驶汽车行业市场特点分析1.2.1赢利性1.2.2成长速度1.2.3附加值的提升空间1.2.4进入壁垒／退出机制1.2.5风险性1.2.6行业周期1.2.7竞争激烈程度指标第二章无人自动驾驶汽车行业发展环境分析2.1无人自动驾驶汽车行业政治法律环境2.1.1行业主管单位及监管体制2.1.2行业相关法律法规及政策2.1.3政策环境对行业的影响2.2无人自动驾驶汽车行业经济环境分析2.2.1国际宏观经济分析2.2.2国内宏观经济分析2.2.3宏观经济环境对行业的影响分析2.3无人自动驾驶汽车行业社会环境分析2.3.1使用无人驾驶汽车意愿2.3.2无人驾驶汽车使用场景第三章无人自动驾驶汽车行业基础技术分析3.1无人驾驶汽车技术概况3.1.1无人驾驶汽车的关键技术3.1.2无人驾驶汽车的基础设备3.1.3无人驾驶客车的核心技术3.2感知技术3.2.1感知系统介绍3.2.2RFID技术的工作原理3.2.3传感技术3.2.4摄像头系统3.2.5雷达系统3.2.6高精度地图3.3控制系统3.3.1系统的基本内容3.3.2计算处理系统3.3.3电动转向系统3.3.4电子自动驻车制动系统3.3.5自动刹车紧急制动技术3.3.6倒车防碰撞系统3.3.7电子油门系统3.4互联技术3.4.1汽车互联体系3.4.2车载V2X模块3.4.3车载LTE-Fi模块3.5ADAS辅助驾驶系统3.5.1驾驶员辅助技术3.5.2ADAS的传感器3.5.3ADAS预防碰撞系统3.5.4ADAS系统发展趋势3.6人工智能技术3.6.1人工智能的内涵及分类3.6.2人工智能的产业链分析3.6.3人工智能发展的新阶段3.6.4人工智能助力无人驾驶3.6.5人工智能市场规模预测第四章2016-2018年无人自动驾驶汽车领域车联网应用分析4.1智能交通的发展概述4.1.1智慧交通的主要内容4.1.2发展智慧交通的重要意义4.1.3智能交通的主要应用领域4.1.4智能交通市场的发展规模4.1.5智能交通市场发展格局4.1.6智能交通行业获政策支持4.22016-2018年车联网技术及行业综况4.2.1车联网的内涵及特点4.2.2车联网系统的基本结构4.2.3车联网的互联结构体系4.2.4车联网行业发展进程分析4.2.5车联网的产业链正在形成4.2.6相关政策推动车联网发展4.2.7车联网发展驱动因素分析4.3车联网技术应用于无人驾驶领域4.3.1车联网是智能交通的基础4.3.2车联网成为无人驾驶争夺口4.3.3车联网将助力无人驾驶实现4.3.4车联网与无人驾驶融合发展4.4基于车联网的无人驾驶系统设计4.4.1应用车联网技术的无人驾驶系统4.4.2无人驾驶汽车嵌入车联网平台设计4.4.3基于车联网无人驾驶汽车应用设计4.5车联网与相关技术的融合4.5.1中心云支持的最佳路线实时规划4.5.2路侧云的视频监控与分布式存储4.5.3车载云支持的合作上传与下载4.5.4大数据技术在车联网的应用形式4.5.5基于移动互联网的车联网架构4.6车联网投资预测分析4.6.1车联网的电商化发展趋势4.6.2车联网逐步实现跨界合作4.6.3车联网进一步创新服务4.6.4车联网最终迈向无人驾驶第五章全球无人自动驾驶汽车行业发展状况分析5.1全球无人自动驾驶汽车行业发展分析5.1.1全球无人自动驾驶汽车行业发展周期5.1.2全球无人自动驾驶汽车行业发展现状5.1.3全球无人自动驾驶汽车行业竞争格局5.1.4全球无人自动驾驶汽车行业前景与趋势1、行业趋势预测分析2、行业发展趋势预测5.2主要国家无人自动驾驶汽车行业发展分析5.2.1美国无人自动驾驶汽车行业发展分析1、美国无人自动驾驶汽车行业发展现状2、美国无人自动驾驶汽车行业市场格局3、美国无人自动驾驶汽车行业发展规划5.2.2德国无人自动驾驶汽车行业发展分析1、德国无人自动驾驶汽车行业发展现状2、德国无人自动驾驶汽车行业市场格局3、德国无人自动驾驶汽车行业发展规划5.2.3法国无人自动驾驶汽车行业发展分析1、法国无人自动驾驶汽车行业发展现状2、法国无人自动驾驶汽车行业市场格局3、法国无人自动驾驶汽车行业发展规划5.2.4英国无人自动驾驶汽车行业发展分析1、英国无人自动驾驶汽车行业发展现状2、英国无人自动驾驶汽车行业市场格局3、英国无人自动驾驶汽车行业发展规划5.2.5瑞典无人自动驾驶汽车行业发展分析1、瑞典无人自动驾驶汽车行业发展现状2、瑞典无人自动驾驶汽车行业市场格局5.2.6日本无人自动驾驶汽车行业发展分析1、日本无人自动驾驶汽车行业发展现状2、日本无人自动驾驶汽车行业市场格局3、日本无人自动驾驶汽车行业发展规划5.2.7韩国无人自动驾驶汽车行业发展分析1、韩国无人自动驾驶汽车行业发展现状2、韩国无人自动驾驶汽车行业市场格局3、韩国无人自动驾驶汽车行业发展规划5.2.8新加坡无人自动驾驶汽车行业发展分析1、新加坡无人自动驾驶汽车行业发展现状2、新加坡无人自动驾驶汽车行业发展规划第六章中国无人自动驾驶汽车行业发展概述6.1中国无人自动驾驶汽车行业发展状况分析6.1.1中国无人自动驾驶汽车行发展概况6.1.2中国无人自动驾驶汽车行发展特点6.22016-2018年无人自动驾驶汽车行业发展现状6.2.12016-2018年无人自动驾驶汽车行业市场规模6.2.22016-2018年无人自动驾驶汽车行业发展现状6.32019-2025年中国无人自动驾驶汽车行业面临的困境及对策6.3.1无人自动驾驶汽车行业发展面临的瓶颈及对策分析1、无人自动驾驶汽车行业面临的瓶颈2、无人自动驾驶汽车行业发展对策分析6.3.2无人自动驾驶汽车企业发展存在的问题及对策1、无人自动驾驶汽车企业发展存在的不足2、无人自动驾驶汽车企业投资策略第七章中国无人自动驾驶汽车行业市场竞争格局分析7.1中国无人自动驾驶汽车行业竞争格局分析7.1.1无人自动驾驶汽车行业区域分布格局7.1.2无人自动驾驶汽车行业企业规模格局7.1.3无人自动驾驶汽车行业企业性质格局7.2中国无人自动驾驶汽车行业竞争五力分析7.2.1无人自动驾驶汽车行业上游议价能力7.2.2无人自动驾驶汽车行业下游议价能力7.2.3无人自动驾驶汽车行业新进入者威胁7.2.4无人自动驾驶汽车行业替代产品威胁7.2.5无人自动驾驶汽车行业现有企业竞争7.3中国无人自动驾驶汽车行业竞争SWOT分析7.3.1无人自动驾驶汽车行业优势分析（S）7.3.2无人自动驾驶汽车行业劣势分析（W）7.3.3无人自动驾驶汽车行业机会分析（O）7.3.4无人自动驾驶汽车行业威胁分析（T）7.4中国无人自动驾驶汽车行业重点企业竞争策略分析第八章无人自动驾驶汽车行业应用案例分析8.1谷歌公司无人驾驶汽车运营模式分析8.1.1谷歌无人驾驶汽车技术研发分析8.1.2谷歌无人驾驶汽车测试情况分析8.1.3谷歌无人驾驶汽车投资合作分析8.1.4谷歌无人驾驶汽车发展现状分析8.1.5谷歌无人驾驶汽车发展目标与规划8.2苹果公司无人驾驶汽车运营模式分析8.2.1苹果无人驾驶汽车技术研发分析8.2.2苹果无人驾驶汽车测试情况分析8.2.3苹果无人驾驶汽车投资合作分析8.2.4苹果无人驾驶汽车发展现状分析8.2.5苹果无人驾驶汽车发展目标与规划8.3百度公司无人驾驶汽车运营模式分析8.3.1百度无人驾驶汽车技术研发分析8.3.2百度无人驾驶汽车测试情况分析8.3.3百度无人驾驶汽车投资合作分析8.3.4百度无人驾驶汽车发展现状分析8.3.5百度无人驾驶汽车发展目标与规划8.4乐视公司无人驾驶汽车运营模式分析8.4.1乐视无人驾驶汽车技术研发分析8.4.2乐视无人驾驶汽车测试情况分析8.4.3乐视无人驾驶汽车投资合作分析8.4.4乐视无人驾驶汽车发展现状分析8.4.5乐视无人驾驶汽车发展目标与规划第九章无人自动驾驶汽车行业领先企业竞争力分析9.1北京四维图新科技股份有限公司竞争力分析9.1.1企业发展基本情况9.1.2企业主要产品分析9.1.3企业竞争优势分析9.1.4企业经营状况分析9.2浙江亚太机电股份有限公司竞争力分析9.2.1企业发展基本情况9.2.2企业主要产品分析9.2.3企业竞争优势分析9.2.4企业经营状况分析9.3天泽信息产业股份有限公司竞争力分析9.3.1企业发展基本情况9.3.2企业主要产品分析9.3.3企业竞争优势分析9.3.4企业经营状况分析9.4深圳市索菱实业股份有限公司竞争力分析9.4.1企业发展基本情况9.4.2企业主要产品分析9.4.3企业竞争优势分析9.4.4企业经营状况分析9.5广东盛路通信科技股份有限公司竞争力分析9.5.1企业发展基本情况9.5.2企业主要产品分析9.5.3企业竞争优势分析9.5.4企业经营状况分析9.6国睿科技股份有限公司竞争力分析9.6.1企业发展基本情况9.6.2企业主要产品分析9.6.3企业竞争优势分析9.6.4企业经营状况分析第十章2019-2025年中国无人自动驾驶汽车行业发展趋势与前景分析10.12019-2025年中国无人自动驾驶汽车市场趋势预测10.1.12019-2025年无人自动驾驶汽车市场发展潜力10.1.22019-2025年无人自动驾驶汽车市场趋势预测展望10.22019-2025年中国无人自动驾驶汽车市场发展趋势预测10.2.12019-2025年无人自动驾驶汽车行业发展趋势10.2.22019-2025年无人自动驾驶汽车市场规模预测10.32019-2025年中国无人自动驾驶汽车行业供需预测10.3.12019-2025年中国无人自动驾驶汽车行业供给预测10.3.22019-2025年中国无人自动驾驶汽车行业需求预测10.3.32019-2025年中国无人自动驾驶汽车供需平衡预测10.4影响企业经营的关键趋势10.4.1行业发展有利因素与不利因素10.4.2需求变化趋势及新的商业机遇预测10.4.3政策开放对无人自动驾驶汽车行业的影响10.4.4互联网+背景下无人自动驾驶汽车行业的发展趋势第十一章2019-2025年中国无人自动驾驶汽车行业行业前景调研11.1无人自动驾驶汽车行业投资现状分析11.2无人自动驾驶汽车行业投资特性分析11.2.1无人自动驾驶汽车行业进入壁垒分析11.2.2无人自动驾驶汽车行业盈利模式分析11.2.3无人自动驾驶汽车行业盈利因素分析11.3无人自动驾驶汽车行业投资机会分析11.3.1产业链投资机会11.3.2重点区域投资机会11.3.3产业发展的空白点分析11.4无人自动驾驶汽车行业投资前景分析11.4.1无人自动驾驶汽车行业政策风险11.4.2宏观经济风险11.4.3市场竞争风险11.4.4关联产业风险11.4.5技术研发风险11.4.6其他投资前景11.5国家战略下企业的投资机遇11.5.1“互联网+”投资机遇11.5.2“中国制造2025”投资机遇11.5.3企业投资问题和投资前景研究11.6无人自动驾驶汽车行业投资潜力与建议11.6.1无人自动驾驶汽车行业投资潜力分析11.6.2无人自动驾驶汽车行业最新投资动态11.6.3无人自动驾驶汽车行业投资机会与建议第十二章研究结论及建议（ZYYF）12.1研究结论12.2建议图表目录：图表2016-2018年全部工业增加值及增长速度图表2018年主要工业产品产量及其增长速度图表2016-2018年建筑业增加值及增长速度图表2018年主要商品出口数量、金额及其增长速度图表2018年主要商品进口数量、金额及其增长速度图表2018年对主要国家和地区货物进出口额及其增长速度图表2018年外商直接投资（不含银行、证券、保险）及其增长速度图表2018年对外直接投资额（不含银行、证券、保险）及其增长速度图表2018年各种运输方式完成货物运输量及其增长速度图表2018年各种运输方式完成旅客运输量及其增长速度图表2016-2018年快递业务量及其增长速度图表2016-2018年固定互联网宽带接入用户和移动宽带用户数更多图表见正文......公司介绍北京智研科研咨询有限公司成立于2008年，是一家从事市场调研、产业研究的专业咨询机构，拥有强大的调研团队和数据资源，主要产品有多用户报告、可行性分析、市场调研、IPO咨询等，公司高覆盖、高效率的服务获得多家公司和机构的认可。

新能源汽车中人工智能技术应用探究目录一、内容概要 (2)二、新能源汽车发展现状 (2)三、人工智能技术在新能源汽车中的应用 (3)3.1 自动驾驶技术 (5)3.2 智能化管理系统 (6)3.3 电池管理优化技术 (7)3.4 充电设施的智能优化 (9)四、人工智能技术在新能源汽车中的优势与挑战 (10)4.1 优势分析 (11)4.2 挑战与对策 (13)五、新能源汽车中人工智能技术的未来趋势及展望 (14)5.1 发展前景预测 (15)5.2 技术创新方向探讨 (16)5.3 政策法规的影响与应对策略 (18)六、案例分析 (19)6.1 某品牌新能源汽车的自动驾驶技术应用实践 (20)6.2 某车企智能化生产线的建设与应用案例 (21)七、结论与建议 (23)7.1 研究结论总结 (24)7.2 对新能源汽车中人工智能技术应用发展的建议 (25)一、内容概要新能源汽车概述：阐述新能源汽车的概念、种类及优势，为后续的讨论提供背景知识。

人工智能技术概述：简要介绍人工智能的基本概念、发展历程及其在各个领域的应用情况。

人工智能在新能源汽车中的应用：分析人工智能在新能源汽车中的具体应用，如自动驾驶、电池管理、智能导航、车辆维护等。

案例分析：选取典型的新能源汽车企业，探讨其人工智能技术的应用情况、成果及挑战。

发展趋势与挑战：分析新能源汽车中人工智能技术的发展趋势，以及面临的挑战，如数据安全、法规政策等。

二、新能源汽车发展现状市场规模：根据国际能源署（IEA）的数据，年全球新能源汽车销量达到了约300万辆，预计到2025年将超过1000万辆。

中国市场是全球最大的新能源汽车市场，占据全球销量的一半以上。

技术进步：电池技术是新能源汽车发展的关键。

锂离子电池因其较高的能量密度、较长的循环寿命和较低的自放电率而被广泛应用。

固态电池、锂硫电池等新型电池技术也在不断研发和测试中，有望进一步提升新能源汽车的性能。

充电设施：随着新能源汽车的增长，充电基础设施的建设也在加速。