L2.5自动驾驶特定场景解放双手双脚

自动驾驶的发展现状、挑战与应对作者：李晓华来源：《人民论坛》2023年第18期【关键词】自动驾驶无人驾驶产业发展产业政策【中图分类号】F42 【文献标识码】A随着人工智能、物联网、5G移动通信等新一代数字技术的发展与成熟，其与实体产品的融合日趋紧密，汽车是其中的典型代表。

近年来，汽车企业持续推进整车的自动化智能化水平，市场对自动驾驶的接受程度也在不断提高，具有辅助驾驶或自动驾驶功能的汽车销量快速增长，自动化与电动化一起成为改变全球汽车产业格局的重要力量。

未来自动驾驶仍有巨大的发展空间，且会向无人驾驶的方向发展。

同时也要看到，自动驾驶汽车的发展也面临技术、成本、数据、基础设施和法律等方面的制约和挑战，需要积极采取措施加以应对。

汽车产业规模大、先进技术集成度高、产业关联度强，是美国、中国、日本、德国等制造大国的重要支柱产业。

自动驾驶作为一项颠覆性技术，其发展水平直接关系各国汽车产业的国际竞争力和全球产业分工格局，因此世界主要国家都高度重视自动驾驶的发展，不少传统汽车大国发布自动驾驶路线图和发展目标，在交通法规、监管政策等方面积极探索，推出一系列支持自动驾驶的产业政策，以重塑汽车产业竞争优势、保持和强化全球竞争地位。

例如，美国在联邦和州政府层面发布了一系列法规，逐步对自动驾驶向更高等级发展进行松绑。

我国将自动驾驶作为新兴产业发展的重点领域，工信部等相关部委出台了一系列自动驾驶相关的发展战略、规划和标准，一些地方也在积极开展关于自动驾驶的地方立法。

随着自动驾驶技术的逐步成熟和性能提升、成本下降，市场接受度不断提高，产业呈现快速发展势头。

总体上看，国内外自动驾驶汽车呈现以下五个方面发展特点：一是技术水平快速提升。

国际汽车工程学会（SAE）2014年1月发布的J3016标准定义了从无驾驶自动化（L0）到完全驾驶自动化（L5）等6个驾驶自动化等级，2021年4月该标准更新到第4版。

我国2021年8月发布并于2022年3月1日实施的《汽车驾驶自动化分级》（GB/T 40429-2021）国家标准与国际汽车工程学会的划分大体一致，将驾驶自动化划分为6个等级，0级是应急辅助，1级是部分驾驶辅助，2级是组合驾驶辅助，3级是有条件自动驾驶，4级是高度自动驾驶，5级是完全自动驾驶。

自动驾驶的五级分类方案
自动驾驶技术是未来交通领域的发展趋势，它能够提高交通效率、降低事故率并改善人们的出行体验。

自动驾驶的分级是根据其对人类驾驶员的依赖程度来划分的，以下是详细的五级分类方案：
一、0级：无自动化
0级自动驾驶是最基本的驾驶模式，车辆没有任何自动化功能，所有的驾驶操作都需要由人类驾驶员来完成。

二、一级：驾驶员辅助
一级自动驾驶提供了一些基本的驾驶辅助功能，如自适应巡航控制和车道偏离预警等。

这些功能可以帮助驾驶员更好地控制车辆，提高驾驶安全性。

三、二级：部分自动化
二级自动驾驶指的是车辆可以在一定的条件下自动完成一些简单的驾驶操作，如自动泊车和紧急自动制动等。

但驾驶员仍然需要时刻保持对车辆的控制和监控。

四、三级：有条件自动化
三级自动驾驶是指车辆在特定情况下可以自动完成驾驶任务，而驾驶员只需要在必要时进行介入。

例如，在高速公路上，车辆可以自动完成变道和超车等操作。

五、四级：高度自动化
四级自动驾驶是高度自动化的驾驶模式，车辆可以在大多数道路和交通情况下自动完成所有的驾驶操作。

只有在特定的、复杂的情况下，驾驶员才需要进行介入。

六、五级：完全自动化
五级自动驾驶是最高级别的自动驾驶模式，车辆可以在任何道路和交通情况下自动完成所有的驾驶操作，而不需要驾驶员的任何介入。

这种级别的自动驾驶目前仍在研究和开发阶段。

总之，随着自动驾驶技术的不断发展，未来将会实现更加高级别的自动化驾驶，从而提高道路交通的安全性和效率，改善人们的出行体验。

智能驾驶l2标准
L2级智能驾驶标准：
一、部分自动化。

1. 自适应巡航（ACC）
- 车辆能够自动保持与前车的预设距离，根据前车的速度自动调整自身车速。

例如在高速公路上，当设定好跟车距离（如50米）和最高巡航速度（如120km/h）后，如果前车速度为100km/h，本车会自动减速到100km/h并保持50米左右的距离跟随；如果前车加速到110km/h，本车也会加速到110km/h继续保持距离跟随。

2. 车道保持辅助（LKA）
- 可以识别车道线，在车辆即将偏离车道时，通过转向系统自动修正车辆行驶方向，使车辆保持在车道内行驶。

不过这种修正通常是比较轻微的，如果驾驶员主动转向干预，系统会停止干预。

例如在车道线清晰的直道或小曲率弯道上，当车辆靠近车道线边缘时，系统会轻轻转动方向盘，让车辆回到车道中央。

3. 自动紧急制动（AEB）
- 能够检测到前方的车辆或障碍物，当预测到即将发生碰撞且驾驶员没有采取制动措施时，系统会自动触发制动。

例如，在车辆前方突然出现停止的车辆，而驾驶员没有反应时，AEB系统会紧急刹车以避免或减轻碰撞的严重程度。

AEB系统的性能可能会受到天气、车速、目标物类型等多种因素的影响。

自动驾驶技术在不同行业的应用场景有哪些随着科技的迅猛发展，自动驾驶技术已经逐渐从科幻电影走进了我们的现实生活。

这项令人瞩目的技术不仅正在改变着交通运输领域，还在许多其他行业中展现出了巨大的应用潜力。

在物流与配送行业，自动驾驶技术带来了革命性的变化。

以往，货物的运输和配送往往依赖于人工驾驶的卡车和快递车辆，这不仅需要司机长时间集中精力，还面临着交通拥堵、疲劳驾驶等问题。

而自动驾驶卡车和配送车辆能够实现 24 小时不间断运行，大大提高了运输效率。

它们可以按照预设的路线精准行驶，自动避开交通障碍，降低了运输过程中的风险和延误。

在一些大型物流园区，自动驾驶的叉车和搬运车辆也能够高效地完成货物的装卸和搬运工作，减少了人力成本和操作失误。

公共交通领域同样是自动驾驶技术的重要应用场景。

自动驾驶的公交车能够按照固定的线路和时间表稳定运行，为乘客提供更加准时、舒适的出行体验。

在一些城市的特定区域，例如园区或者新开发的城区，自动驾驶的微循环巴士可以灵活穿梭，满足居民短距离出行的需求。

此外，自动驾驶的地铁和轻轨列车也在不断研发和试点中，有望进一步提高轨道交通的安全性和运营效率。

农业领域也能从自动驾驶技术中获益。

自动驾驶的拖拉机和收割机可以在农田中精准作业，根据土地的地形和作物的生长情况进行自动调整。

这不仅减轻了农民的劳动强度，还能够提高作业的精度和效率，减少农药和化肥的使用，实现更加环保和可持续的农业生产。

例如，在播种作业中，自动驾驶的设备可以确保种子的播种密度和深度均匀一致，为作物的生长创造良好的条件。

在收获季节，自动驾驶的收割机能够准确判断作物的成熟度，最大限度地减少损失。

在矿山和建筑工地等环境恶劣、危险系数高的场所，自动驾驶技术更是发挥了重要作用。

自动驾驶的矿车能够在矿山中高效运输矿石，避免了工人在危险环境中的作业。

它们可以适应复杂的地形和路况，按照最优的路线行驶，提高了矿山的生产效率和安全性。

在建筑工地上，自动驾驶的装载机和起重机等设备能够精准地完成物料搬运和施工任务，降低了事故发生的风险。

l2级辅助驾驶发展历程l2级辅助驾驶发展历程【引言】自动驾驶技术的迅速发展，让人们对未来交通出行产生了极大的期待。

其中，l2级辅助驾驶技术作为自动驾驶领域的重要一环，在过去几年里取得了长足的进展。

然而，这一技术的发展历程并不平坦，经历了许多挑战与困难。

本文将回顾l2级辅助驾驶的发展历程，深入剖析其演进过程，为读者展示这一技术的成果与前景。

【概述】1. l2级辅助驾驶的定义：l2级辅助驾驶是指在驾驶员的监控下，车辆能够实现一定程度的自动化操作，如自动跟车、自动刹车等。

2. l2级辅助驾驶的发展目标：以提升驾驶安全性、舒适性和便利性为主要目标，为驾驶员提供更好的驾驶体验。

【演进过程】1. 第一阶段：智能辅助驾驶系统- 在辅助驾驶技术的早期阶段，l2级辅助驾驶系统的功能主要集中在提供一些基本的驾驶辅助功能，如自动泊车、跟车辅助等。

- 这些系统主要依靠传感器、摄像头和雷达等设备来感知周围环境,以及利用车辆控制系统来实现对车辆的控制。

- 然而，由于技术的局限性，这些早期的l2级辅助驾驶系统并不完善，仍需要驾驶员保持对车辆的监控和控制。

2. 第二阶段：半自动驾驶系统- 随着技术的进步和算法的优化，辅助驾驶系统逐渐升级为半自动驾驶系统。

- 半自动驾驶系统不仅能够实现自动化的泊车和跟车等功能，还能够在高速公路上实现自动驾驶。

- 在这一阶段，驾驶员仍需要时刻保持对车辆的监控，但车辆能够在特定条件下实现自动驾驶，极大地提高了驾驶的便利性和舒适性。

3. 第三阶段：进一步自动化- 随着技术的不断进步，辅助驾驶系统呈现向更高级别自动驾驶系统升级的趋势。

- l2级辅助驾驶系统进一步完善，可以在更复杂的交通环境中实现自动驾驶，如市区道路、城市环路等。

- 在这一阶段，驾驶员仍需承担一定的驾驶任务，但辅助驾驶系统能够帮助驾驶员更好地应对各种复杂驾驶场景，提高整体的驾驶安全性。

【个人观点与理解】l2级辅助驾驶发展的历程充满了挑战和机遇。

智能车辆的自动驾驶模式选择和切换技巧随着智能科技的飞速发展，智能车辆正逐渐成为我们生活中的一部分。

自动驾驶技术是智能车辆最重要的特性之一，它为我们的出行提供了更加便利和安全的选择。

然而，在开启自动驾驶模式之前，我们需要了解不同模式的选择和切换技巧，以确保在不同的驾驶场景下能够充分发挥自动驾驶技术的优势。

首先，我们需要了解智能车辆的不同自动驾驶模式。

目前，主流的自动驾驶模式可分为高度自动化、部分自动化和条件自动化三种。

高度自动化是指车辆能够在所有驾驶场景下完全自主驾驶，不需要人工干预。

部分自动化则是指车辆仅在某些特定场景下能够实现自主驾驶，需要人工干预。

而条件自动化则介于两者之间，车辆在特定条件下才能实现自动驾驶。

了解不同自动驾驶模式的特点和适用场景，可以帮助我们更好地选择和切换不同的模式。

其次，选择合适的自动驾驶模式需要综合考虑多个因素。

首先是当前的路况和环境特点。

如果道路拥挤或复杂，我们可以选择部分自动化或条件自动化模式，也可以选择完全手动驾驶，以免因为车辆无法适应复杂情况而导致安全隐患。

其次是车辆的技术水平和驾驶员的驾驶经验。

如果驾驶员经验丰富且车辆配备了高度自动化系统，可以选择高度自动化模式，享受完全自主驾驶带来的便利和舒适。

最后是乘客的意愿和需要。

有些乘客可能喜欢亲身体验驾驶的乐趣，而有些人则更愿意放松身心，选择自动驾驶模式。

根据不同的需求，我们可以灵活选择和切换自动驾驶模式。

切换自动驾驶模式需要注意安全和平稳性。

首先，在切换模式之前，我们应该确保车辆处于安全的驾驶状态，没有其他车辆或行人附近。

在选择切换模式时，应先减速至合适的速度并保持稳定。

切换模式时，我们要根据车辆的提示和指示灯进行操作，避免突然切换或频繁切换模式，以免影响驾驶安全。

此外，我们还需要定期检查和更新车辆的自动驾驶系统，确保其正常运行和适时升级。

在使用自动驾驶模式时，车辆的技术状态和用户的使用习惯决定了车辆的性能，因此要密切关注车辆的维护和保养。

l2级辅助驾驶发展历程
【实用版】
目录
1.L2 级辅助驾驶的定义和重要性
2.L2 级辅助驾驶的发展历程
3.L2 级辅助驾驶的应用场景及优势
4.L2 级辅助驾驶的未来发展趋势和挑战
正文
L2 级辅助驾驶，又称为部分自动驾驶，是指车辆在一定程度上能够辅助驾驶员完成驾驶任务，但驾驶员需要随时准备接管车辆。

L2 级辅助驾驶技术是自动驾驶技术发展的重要阶段，对于提高驾驶安全和舒适度具有重要意义。

L2 级辅助驾驶的发展历程可以追溯到 20 世纪 90 年代。

当时，一些汽车制造商开始尝试将自动驾驶技术应用到汽车上，如自动泊车、自动巡航等。

2010 年以后，随着人工智能、传感器技术、高精度地图等技术的快速发展，L2 级辅助驾驶技术得到了广泛应用和发展。

L2 级辅助驾驶技术的应用场景主要包括高速公路驾驶、拥堵路段跟车、自动泊车等。

这些应用场景的实现依赖于多种传感器和算法，如雷达、摄像头、激光雷达等，以及相应的驾驶辅助系统，如自适应巡航、车道保持辅助、自动紧急刹车等。

L2 级辅助驾驶技术的优势在于能够有效减轻驾驶员的疲劳，提高驾驶安全，同时降低交通事故的发生率。

然而，L2 级辅助驾驶技术仍面临诸多挑战，如技术成熟度、法规政策、道德伦理等问题。

在未来的发展中，L2 级辅助驾驶技术将向更高级别的自动驾驶技术发展，如 L3 级、L4 级等。

这需要解决一系列技术难题，如传感器的精度、算法的复杂性、系统的可靠性等。

同时，还需要建立健全相关的法规政策，确保自动驾驶技术的安全和合规。

总之，L2 级辅助驾驶技术是自动驾驶技术发展的重要阶段，对于提高驾驶安全和舒适度具有重要意义。

博士的l2自动驾驶方案
博士的L2自动驾驶方案是指其针对汽车自动驾驶技术中的L2级别开发的解决方案。

L2级别的自动驾驶是指车辆在特定条件下能够实现部分自动化驾驶，但仍需要驾驶员保持警觉并随时准备接管控制。

这一级别的自动驾驶技术通常包括车道保持、自适应巡航控制、交通拥堵跟随等功能。

博士的L2自动驾驶方案可能包括以下方面的技术和功能：
1. 传感器技术，博士的方案可能采用激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器，用于实时感知车辆周围的环境和道路情况。

2. 车辆控制系统，该方案可能包括先进的车辆控制单元和执行器，用于实现车辆的自动控制和驾驶辅助功能。

3. 车道保持技术，博士的方案可能包括能够识别道路标线并实现车辆自动保持车道行驶的技术。

4. 自适应巡航控制，该方案可能包括能够根据前方车辆的速度和距离自动调节车辆速度的功能，以保持安全距离并减少驾驶员的
负担。

5. 人机交互界面，博士的方案可能设计了直观友好的人机交互界面，以便驾驶员了解自动驾驶状态并在需要时接管控制。

6. 安全性和可靠性，该方案可能注重自动驾驶系统的安全性和可靠性，采用多重冗余设计和先进的故障检测与容错机制。

总的来说，博士的L2自动驾驶方案可能是基于先进的传感器技术、车辆控制系统和人机交互设计，旨在实现车辆在特定条件下的部分自动化驾驶，提高行车安全性和舒适性。

同时，该方案也需要符合相关的法规标准，并不断进行实地测试和验证，以确保其安全性和可靠性。

人工智能自动驾驶介绍人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的发展为自动驾驶技术带来了革命性的突破。

自动驾驶是指通过计算机技术和人工智能算法，使汽车等交通工具能够在无人驾驶的情况下独立行驶的技术。

本文将介绍人工智能自动驾驶的原理、应用场景以及技术挑战。

一、人工智能自动驾驶的原理1.1 传感器技术自动驾驶技术依靠各种传感器来获取车辆周围的信息。

其中，激光雷达、摄像头、超声波传感器等起到了重要的作用。

激光雷达可以测量周围环境的距离和形状，摄像头可以获取实时图像，超声波传感器则用于检测周边的物体。

1.2 地图和定位技术人工智能自动驾驶还需要借助地图和定位技术来确定车辆的位置和行驶路线。

高精度地图包含了道路的几何信息、交通信号灯以及各种标识，能够为自动驾驶提供准确的参考。

同时，定位技术如全球定位系统（GPS）和惯性测量单元（IMU）则能够帮助车辆实时获取自身的位置与姿态信息。

1.3 控制系统为了实现自动驾驶，车辆需要具备可靠的控制系统。

这些系统通过搭载了人工智能算法的计算机进行数据处理和决策，将获取到的传感器数据转化为实际的行驶行为，包括刹车、加速、转向等动作。

二、人工智能自动驾驶的应用场景2.1 公共交通人工智能自动驾驶技术在公共交通领域的应用已经初具规模。

自动驾驶公交车的出现能够提高大城市的交通效率，减少拥堵。

此外，自动驾驶出租车也能够为出行提供更加便捷的选择，从而改善交通拥堵问题。

2.2 物流领域人工智能自动驾驶技术在物流领域的应用也日益增多。

无人配送车辆能够在城市中运送货物，减少人力成本，提高物流效率。

此外，无人驾驶卡车的出现也有望彻底改变传统物流行业的运作方式。

2.3 农业领域农业领域也是人工智能自动驾驶技术的应用场景之一。

自动驾驶农机可以准确地进行作业，不但提高了农业生产效率，还能节约农民的劳动力成本。

同时，在种植过程中还能更加精准地施肥、喷药，降低使用农药和化肥的量，从而保护环境。

检察风云 PROSECUTORIAL VIEW2022年第21期从自动驾驶到无人驾驶的跨越国际汽车工程师协会（SAEI ）定义了自动驾驶的5个等级——L1—L5。

L1级辅助驾驶，司机要始终控制方向盘、油门及刹车，并随时准备完全接管车辆，辅助驾驶系统包括停车助手、自动紧急刹车助手等。

L2级半自动化驾驶一度是较为主流的技术，系统可接管方向盘、油门及刹车，司机负责监控，可随时接管车辆，系统的主要功能有自动巡航、自动跟车、自动泊车等。

L3级高度自动化驾驶，司机不必始终监控系统，只须在系统提示接管时介入。

L4级完全自动化驾驶，系统可在一定时间内或情况下完全自控，无须司机监控。

如果需要取消自动化模式，系统会提示司机接管；如果此时无人接管，系统会进入风险最小化状态，例如将车停靠在路肩上。

L5级自主驾驶是真正意义上的全自动化，系统在所有交通状况及行驶速度下完全自控，人类只作为乘客，不再参与驾驶。

按照SAEI的定义，从L3到L4的过渡期被视为自动驾驶系统实践和应用的关键期，目前全球主要的自动驾驶技术应用国，基本上都处于这一过渡期。

通俗来说，L3系统可在一定条件下自主完成驾驶操作，驾驶者根据系统的请求给予适当的回应；L4系统则可以自主完成所有驾驶操作，在符合条件的道路上行驶时，驾驶者可以完全“解放”。

由此可见，从L3到L4实现了从自动驾驶到无人驾驶的跨越。

我国自动驾驶行业发展我国自动驾驶领域的整体研发水平在全球处于前列。

首先，我国在该领域起步较早，无论是科研机构还是企业，都处于全球第一梯队；其次，在政策的指引下，国内已有部分道路投入相关测试，拥有大量的应用场景，可以积累数据，从而进一步优化模型、优化算法、完善自动驾驶系统；此外，我国的数字化发展水平较高，数字化基础设施建设相对完善，能够提供智能网联汽车所需的更好的智能化架构。

2015年上半年国务院印发的《中国制造2025》中，要求到2020年掌握智能辅助驾驶总体技术及各项关键技术，初步建立智能网联汽车自主研发体系及生产配套体系。

自动驾驶系统通用技术要求随着科技的不断进步，自动驾驶技术逐渐成为汽车领域的热门话题。

自动驾驶系统作为实现无人驾驶的关键技术，其通用技术要求也备受关注。

本文将从感知、决策与控制三个方面来介绍自动驾驶系统的通用技术要求。

一、感知技术要求感知技术是自动驾驶系统中至关重要的一环，它负责对周围环境进行准确、全面的感知。

在实现自动驾驶的过程中，感知技术要求包括以下几个方面：1.1 传感器技术要求传感器是感知系统的核心部件，需要具备高精度、高可靠性和多样化的特点。

常用的传感器包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等。

这些传感器需要具备快速响应、高分辨率和大动态范围等特性，以确保对各种复杂路况的准确感知。

1.2 感知算法要求感知算法是自动驾驶系统中的核心技术之一，其要求能够对传感器数据进行高效、精准的处理。

感知算法需要能够实时检测和识别道路标识、障碍物、行人等，并能够进行场景理解和目标跟踪，以保证车辆的安全驾驶。

1.3 数据融合要求自动驾驶系统需要将多个传感器获取到的数据进行融合，以获得更准确、可靠的环境感知结果。

数据融合需要考虑传感器间的数据关联和一致性，同时需要解决数据不确定性、噪声和遮挡等问题，以提高感知系统的可靠性和鲁棒性。

二、决策技术要求决策技术是自动驾驶系统中的核心模块，它负责根据感知结果进行智能决策和规划。

在实现自动驾驶的过程中，决策技术要求包括以下几个方面：2.1 场景理解要求决策系统需要对感知结果进行准确的场景理解，包括道路类型、交通信号灯、交通标识等。

同时，还需要考虑车辆和行人的动态行为，以及与其他车辆的协同行驶等因素，以制定合理的行驶策略。

2.2 规划与控制要求决策系统需要根据场景理解结果进行路径规划和控制。

路径规划要求能够根据目标和约束条件，找到最优的行驶路径。

控制要求能够实时调整车辆的速度、方向等参数，以保证车辆的安全行驶。

2.3 风险评估要求决策系统需要对不同行驶决策进行风险评估，以选择最佳的行驶策略。

L2级自动驾驶原理主要是通过车内的传感器，对车辆周围的环境进行感知和判断，从而实现部分自动化驾驶。

具体来说，L2级自动驾驶系统能够在某些特定的条件和环境下代替驾驶员完成某些或全部的驾驶操作，例如自动泊车、自适应巡航、车道保持等。

L2级自动驾驶的核心技术包括传感器技术、软件和算法、以及数据处理和决策控制。

传感器技术主要是通过雷达、摄像头、激光扫描仪等设备，感知车辆周围环境，获取交通参与者、道路标识、交通信号等信息。

软件和算法则是对传感器获取的数据进行处理、分析和判断，从而实现对车辆的自动控制。

数据处理和决策控制则是基于软件和算法，根据车辆周围环境的感知结果，进行决策和控制，包括车辆速度、方向盘角度、刹车油门操作等。

在实现方式上，L2级自动驾驶可以通过单一传感器、局部融合的传感器以及多传感器融合来实现。

单一传感器如摄像头或雷达只能获取车辆周围的部分信息，因此需要通过其他传感器进行补充。

局部融合的传感器则是将不同类型的传感器组合在一起，通过不同的信息源来获取更全面的信息。

多传感器融合则是通过多种传感器共同协作，实现更精确的感知和判断。

总之，L2级自动驾驶主要是通过感知、处理和决策控制等技术手段，实现车辆的部分自动化驾驶。

其原理是通过传感器获取车辆周围环境信息，经过软件和算法处理分析，进行决策和控制，最终实现自动化的驾驶操作。

无人车能力等级标准
无人车的等级能力标准通常是根据其自动驾驶等级来划分的，目前国
际上主要有两个较为权威的自动驾驶等级划分标准，一个是SAE（美国汽车工程师协会）的标准，另一个是NHTSA（美国国家公路交通安全管理局）的标准。

根据SAE的标准，将自动驾驶系统分为0-5级，主要描述如下：
0级：无自动驾驶，车辆无自动驾驶功能，完全依赖人为驾驶。

1级：车辆辅助驾驶，部分自动驾驶功能主要围绕车辆本身，如自适
应巡航、自动泊车、车道保持等。

2级：部分自动驾驶，在特定场景下的自动驾驶，如特定路段（城市
道路、高架）的自动驾驶功能。

3级：条件自动驾驶，部分场景下的全自动驾驶功能，无需人工介入。

4级：高度自动驾驶，车辆在大部分场景下能够实现完全的自动驾驶
功能，只是还没有达到完全开放的道路条件下自动驾驶。

5级：完全自动驾驶，也就是我们常说的无人驾驶，车辆可以在任何
场景和条件下实现完全的自动驾驶功能。

此外，中国的汽车制造商按照中国汽车技术研究中心发布的《智能网
联汽车评价体系》划分汽车自动驾驶等级，从L1到L5共6个等级，
级别越高代表智能化的程度越高。

请注意，以上标准并非一成不变的，新的技术可能会不断涌现并影响
这些标准的实施。

同时，无人驾驶的实现还受到许多其他因素的影响，如法规、基础设施、用户行为等。

智库研报 REPORT为推动智能网联汽车快速发展、自动驾驶早日走向现实，北京市以“安全第一、有序创新”为核心原则，从自动驾驶车辆道路测试入手，在政策制定、标准研制、路网开放、牌照申领、测试监管及应用示范等方面探索通往未来交通的特色之路。

一、自动驾驶车辆道路测试工作思路（一）自动驾驶产业化与测试评价当前，基于 L1 与 L2 的自动驾驶汽车已经相继产业化，相关测试评价标准体系也较为完整。

对于L3 及以上的自动驾驶汽车，国际上尚未形成统一的测试评价标准。

而 L3 及以上的自动驾驶汽车，才是汽车变革升级的关键，其产业化时间表及产业化方式，是产业界探索和研究的重点。

北京市北京市自动驾驶车辆测试报告（2018）文／吴琼 孙亚夫 党利刚 于鹏自动驾驶车辆测试评价与产业化推进重点是 L3 及以上自动驾驶汽车。

从自动驾驶技术与产业化发展现状来看，当前存在两条产业化路线：一条是由主机厂、汽车一级零部件供应商等主推的，从 L1->L2->L2.5->L3 逐步量产的面向最终消费者的自动驾驶汽车；一条是由互联网企业、创新企业等主推的面向特定区域、特定路线，基于特定场景运营的L4自动驾驶汽车。

从 SAE 的自动驾驶分级定义来看，L3 及以上自动驾驶系统已经具备驾驶员的属性，针对它的测试评价需要从传统的 L1、L2 以汽车为测试对象转入以“驾驶员”为测试对象。

通俗类比一下，需要从测试“体能”转向测试“体能”+“智商”，目前“体能”测试已有较为完善的测试评价体系，吴琼, 吴琼, 党利刚, 于鹏, 北京智能车联产业创新中心编者按：近日，北京智能车联产业创新中心发布了自动驾驶车辆测试报告，引发业界广泛关注。

从报告的统计数据看，我国无人驾驶测试还处于起步阶段，测试车辆数量和里程数都不高。

与美国加州的自动驾驶测试报告相比，北京这份报告没有公布脱离率数据，仅分析了脱离原因。

北京智能车联产业创新中心相关负责人表示，自动驾驶汽车发展刚刚开始，测试是为解决实际问题，推动技术进步，不宜过于看重脱离率数据。

智能驾驶级别对应的功能标准
智能驾驶级别和其对应的功能标准如下：
1. L0级驾驶自动化（无自动化）：此级别完全需要驾驶员执行所有操作任务，车辆只负责执行命令而无需干预。

2. L1级驾驶自动化（驾驶员辅助）：在这个级别，车辆和驾驶员可以共同
完成一些驾驶操作。

例如，自适应巡航（ACC）功能可以实时控制车距和车辆加减速，但驾驶员需要实时监控周围环境，随时准备接管车辆。

3. L2级驾驶自动化（部分自动化）：在这个级别，车辆可以在行驶过程中
自动进行转向、加速和减速操作。

例如，特斯拉的车道保持功能属于此级别。

在这个过程中，驾驶员需要保持专注，实时监控周围环境，随时准备接管车辆。

4. L3级驾驶自动化（条件自动化）：这个级别开始，汽车本身可以通过激
光雷达等传感器实时监测周围环境。

虽然需要驾驶员进行控制，但驾驶员可以不必时刻保持注意力，并在系统无法执行任务时接管车辆。

5. L4级驾驶自动化（高度自动化）：这个级别意味着汽车可以完成所有执
行任务，并且在大多数情况下不再需要人为控制。

当然，司机仍然可以选择手动操作。

6. L5级驾驶自动化（全自动化）：在这个级别，汽车不需要人为干预。

该
系统可以控制所有关键人物，监控周围环境，并识别独特的驾驶条件。

以上内容仅供参考，如需获取更多信息，建议查阅相关文献或咨询汽车工程师。

5g自动驾驶汽车作文
在都市的街头，一辆5G自动驾驶汽车悄悄滑过，简直帅呆了！
流线型车身，一看就知道是高科技产品。

车窗能自动调节透明度，
坐在车里就像坐在透明的泡泡里，既安全又能看风景。

这辆车真的超智能！5G技术让它眼睛特别亮，能实时看到路况，交通信号对它来说就是小菜一碟。

要是前面有危险，它能在瞬间作
出反应，比人类司机还牛！坐这车出门，安全感满满。

车里面的设备也是超级智能。

你说句话，它就能帮你调节空调、放你喜欢的歌。

更神奇的是，它还能猜你喜欢去哪里玩，自动推荐
景点和路线，每次出行都像探险一样有趣！
有了这5G自动驾驶汽车，城市交通可要大变样了。

车与车之间
沟通无障碍，交通事故大大减少。

而且它还能让交通更顺畅，减少
堵车，还能帮我们省油和减排，对环境超级友好。

不过话说回来，这高科技车要普及也不容易。

技术得安全、法
律得跟上、道路设施也得升级。

但话说回来，科技在发展，人们也
越来越聪明，这些问题早晚都能解决。

未来的城市肯定会越来越好，出行也会越来越方便、安全、环保！。