智能汽車行業數據統計

　　智能汽車是全球創新熱點和未來發展制高點，產業鏈重點環節包括傳感器、自動駕駛系統、高精度地圖等。2019年全球網聯式駕駛輔助系統裝配率達到30%，DA、PA、HA整車自主份額達50%以上，以下是智能汽車行業數據統計分析。

　　智能汽車是指搭載先進的車載傳感器、控制器、執行器等裝置，並融合現代通信與網絡技術，實現車與X(車、路、人、雲端等)智能信息交換、共享，具備複雜環境感知、智能決策、協同控制等功能。智能汽車行業分析指出，智能汽車可實現安全、高效、舒適、節能行駛，並最終可實現替代人來操作的新一代汽車。

　　根據智能汽車行業數據統計，2015年我國乘用車銷量為2121萬輛，智能駕駛汽車滲透率15%，其中絕大部分為低級別自動駕駛技術，對應市場規模達到353億元。到2017年我國智能駕駛汽車滲透率提升，等級2智能駕駛汽車占比提高。2017年智能汽車市場規模達到635億元。

　　2018年1月，國家發改委發布《智能汽車創新發展戰略》徵求意見稿，提出三個發展階段，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;到2035年，中國標準智能汽車享譽全球，並率先建成智能汽車強國。此次徵求意見稿公布的智能網聯汽車滲透率，遠高於此前中國汽車業協會預計的15%。國家頂層設計將智能網聯汽車定義為戰略發展方向，產業意義深遠，重要性將與新能源汽車相當。

　　2019年6月13日，工信部、國家標準化管理委員會發布關於徵求《國家車聯網產業體系建設指南(智能網聯汽車)》(徵求意見稿)意見的通知。《徵求意見稿》對智能網聯汽車標準體系制定的指導思想、基本原則、建設目標、構建方法、體系框架、標準內容、近期計劃等做了詳細闡述。

　　計算機視覺：該技術試圖創建能夠從圖像或者多維數據中獲取「信息」的人工智慧系統。在汽車製造業中，計算機視覺是應用最廣最成熟的技術之一。比如在工業機器人生產線上，計算機視覺可以幫助生產機械獲得更加精確的測量數據，保證生產線的高精度。

　　大數據分析：該技術指對各種不同來源的非結構化或者結構化數據進行分析，從中挖掘信息，觀察和追蹤發生的事情，從而幫助人類決策和判斷。智能汽車行業數據統計指出，在汽車製造業生產線上，操作人員利用大數據分析系統可以學習並預測生產線狀態，提前進行設備維護，防止在車輛生產時候出現故障。

　　語音識別與自然語言處理：自然語言處理(NLP)是讓系統理解並明白人類寫作、說話方式的核心技術。而語音識別技術則是自然語言處理的眼睛與耳朵。它們的結合使用可以完成文字抽取，信息歸納，語音轉文字等多項任務，在相關的文件處理、售後服務以及汽車的交互功能中廣泛應用。

　　2020年，國家政策扶持力度的不斷加大、相關技術的日趨成熟，我國智能網聯汽車進入快速發展通道。結合國外技術發展路徑和服務能力的提升，可以劃分為三個階段，第一階段實現基礎性聯網信息服務，主要是定位導航、車載娛樂、遠程管理和緊急救援等基本功能;第二階段實現安全預警、高寬帶業務和部分自動駕駛服務;第三階段實現完全自動駕駛和全部聯網。目前我國正處於第一階段。

　　長期看，智能汽車的技術發展最終會實現自動駕駛和車與萬物互聯。車聯網作為汽車「五官」，可以更有效的了解汽車外部環境和內部運行狀況，人工智慧作為汽車「大腦」，根據信息綜合判斷做出決策。車聯網是實現自動駕駛的前提，而車聯網的應用在自動駕駛時代會得到更充分發展，例如衛星導航將使用高精度地圖來提高精度，自動駕駛解放了駕駛員的注意力從而可以使用更豐富的車載娛樂等，以上便是智能汽車行業數據統計分析所有內容了。

更多智能汽車行業研究分析，詳見中國報告大廳《智能汽車行業報告匯總》。這裡匯聚海量專業資料，深度剖析各行業發展態勢與趨勢，為您的決策提供堅實依據。

更多詳細的行業數據盡在【資料庫】，涵蓋了宏觀數據、產量數據、進出口數據、價格數據及上市公司財務數據等各類型數據內容。