近些年，隨著大數據、云計算、人工智能等新技術的發展，智能汽車正成為產業戰略發展方向。國際著名研究機構普遍認為，2020年之后，L4級別的無人駕駛技術將逐步進入市場；到2030年，全球L4和L5級別的無人駕駛車型保有量將達到幾千萬輛，其中，超過40％左右的車輛行駛里程都將由自動駕駛機器人車輛來完成。我國社會各界也十分關注智能汽車的發展問題，筆者認為，未來的市場規模將取決于供給端、需求端和行業政策的共同作用。綜合來看，智能汽車在我國有廣闊的發展前景。

　　從供給端看，多因素利好智能汽車、尤其是無人駕駛汽車（L4/L5）的發展。

　　首先，電動汽車規模的快速擴張將為智能汽車提供發展基礎。電動汽車為車載智能設備提供了應用載體，汽車智能化又推動了電動汽車的發展，因此，兩者可協同發展，形成良性互動。在大力發展新能源汽車的戰略背景下，我國電動汽車前景廣闊，2017年全球新能源汽車總銷量為129萬輛，其中60％的銷售來自于中國。為滿足巨大的需求潛力，跨國車企紛紛布局，比如大眾計劃在2025年前推出50款純電動車型；奔馳計劃將現有的每款車型都延展出新能源車型，其中純電動車型將達10款左右，從產品供給層面推動電動汽車的發展。因此，汽車電動化步伐加快將為智能汽車的發展提供基礎。

　　其次，全產業鏈的前瞻規劃和科學布局利好智能汽車的發展。

　　從整車企業規劃看，無論是傳統造車企業還是新勢力造車企業，都已形成明確的智能汽車發展規劃。整車企業采用漸進式發展路線，即從L1級輔助駕駛出發，逐步實現L4級高度自動駕駛和L5級完全自動駕駛。從智能汽車硬件系統看，自動駕駛L1級和L2級的硬件系統都已經形成相對成熟的產業鏈，尤其是L1級。國際傳統零部件巨頭如博世、大陸都已研發出具備感知、控制、執行功能的成套輔助駕駛產品，且具備大規模量產的條件，同時不斷提升硬件與自行研發軟件的匹配效果。從智能汽車軟件系統看，百度Apollo（阿波羅）計劃向汽車行業及自動駕駛領域的合作伙伴提供一個開放、完整、安全的軟件平臺。百度憑借其人工智能的技術優勢，將直接打造L4/L5階段所需的軟件系統，并協助他們兼容車輛本身與硬件系統，快速搭建一套屬于車企的完整的自動駕駛系統。在地圖技術方面，適配自動駕駛L2級的高精度地圖已具備應用的技術條件，政府也將率先放開高速公路的高精度地圖數據以供民用，適配L3及以上自動駕駛級別的高精度地圖預計在2022年前后符合應用條件。

　　從需求端看，中國國情為智能汽車、尤其是無人駕駛汽車（L4/L5）提供巨大的需求基礎。

　　一是汽車保有規模潛力大。我國汽車市場正處于第二高速發展期，汽車保有量還將持續提升，預計保有量將從2017年的2.1億輛增長到6億輛左右，達到峰值。和美國的2.7億輛峰值、日本的0.75億輛峰值相比，即使在智能汽車市場占有率相同的情況下，中國智能汽車保有量都將遠高于美日。而且，目前我國汽車市場距離飽和點還有4億輛左右的增長空間，智能汽車發展必將從中獲益，潛力巨大。

　　二是年輕群體多。中國人口眾多，且汽車使用者較歐美日更加年輕化。中國年輕群體正在成為購車主力，引領汽車消費的變化趨勢。90后、00后等年輕群體更易接受新鮮事物，對智能汽車的興趣遠大于其他世代。未來隨著這一購車群體的擴張，智能汽車將更受青睞。

　　三是智能化與共享化協同發展。目前共享經濟發展勢頭良好，汽車共享尤其突出。以分時租賃為例，近年來分時租賃車輛以數倍的速度快速增長，整車企業、互聯網公司等都在加速布局汽車共享領域。自動駕駛技術最重要的應用場景就是以分時租賃為代表的汽車共享，而高人口密度地區也是自動駕駛和汽車共享最重要的應用區域。我國人口密度為143人/km2，但資源分布不均衡、區域經濟差異大等因素導致94％的人口主要集中在騰沖-黑河線以東43％的國土上，因此騰沖-黑河線以東的實際人口密度約為300人/km2，且大城市更為集中。所以，無論是汽車共享還是自動駕駛，都能獲得良好發展。綜上，智能汽車、尤其是無人駕駛汽車（L4/L5）將有望借助汽車共享的發展紅利，獲得廣泛應用，形成有益互助。

　　從行業政策看，政府將在推動智能汽車發展方面發揮重大作用。

　　今年年初，國家發改委發布了《智能汽車創新發展戰略》（征求意見稿），加速推進我國智能汽車產業發展培育。道路測試方面，目前已有北京、上海、重慶、長沙、天津等6個城市陸續進行和推出相關的道路測試管理辦法，開啟智能網聯汽車規劃及道路測試，并授予部分企業測試牌照。以北京為例，北京在順義、海淀及大興亦莊開發區開辟33條測試道路，長達105公里。除道路測試法規外，政府未來還將在移動網絡、大數據、高精度地圖與定位、智能交通設施等方面積極出臺法規、標準，以保證行業的順利發展。

　　由此可見，供給端、需求端、行業政策都利好智能汽車的發展。但是，混行交通是智能汽車、尤其是無人駕駛汽車（L4/L5）發展的重要制約因素。一方面，自動駕駛車與人力駕駛車混行，會因機器和人的駕駛習慣不同、對突發狀況敏感程度不同和對突發狀況反應不同而造成交通擁堵、混亂甚至事故；另一方面，自動駕駛車與非機動車混行，也會帶來交通隱患。因此，如果混行交通的問題不能得到妥善解決，智能汽車、尤其是無人駕駛汽車（L4/L5）的發展潛力將大打折扣。