很多人會認為智慧駕駛就是自動駕駛，但其實智慧駕駛並不同於自動駕駛。

智慧駕駛更加寬泛，它指的是機器幫助人進行駕駛，以及在特殊情況下完全取代人駕駛的技術，在維恩圖中相當於一個包含關係。即能夠使駕駛變得更智慧的輔助駕駛與無人駕駛，都屬於智慧駕駛。

智慧駕駛主要分為單車駕駛與車路協同，本文將主要對單車智慧進行解讀。

中國智慧駕駛行業發展概況

2020年，我國乘用車新車輔助駕駛滲透率已達32%，L1和L2級別新車佔比分別為20%和21%。

在全球的數字化浪潮與自動化浪潮之下，各大傳統車企與零部件供應商都在順應趨勢進行著轉型，一方面是汽車智慧駕駛、車聯網和新能源等新興產品變革，另一方面在於滿足使用者定製化的購車需求。在汽車智聯網化的變革中，汽車電子、軟體、演算法等價值將因智慧駕駛技術而顯著提升。先進的通訊、計算機、人工智慧等技術不斷應用在智慧駕駛汽車中，成為愈加重要的生產要素，我國量產汽車也正向

L3等級逐步演進。

中國智慧駕駛行業發展趨勢

乘用車的輔助駕駛滲透率不斷提升，國家智慧駕駛相關的法律法規亦趨於不斷完善，預計

2025年的輔助駕駛滲透率或達到65%。在高級別自動駕駛方面，由於法規、技術、場景複雜度等多方面的限制，嚴格意義上的L3等級及以上自動駕駛短期內落地有一定單難度，但在2023年，L3級別有條件自動駕駛乘用車有望開始逐步落地。

如在低速、場景封閉、路線固定的環境下，像自主代客泊車等高級別自動駕駛功能將率先落地。雖尚不能做到完全的自動駕駛，但在某些特定場景下實現一些最佳化使用者體驗，保障人身安全，幫助車主減輕駕駛難度，從模組化的角度逐步攻堅，像搭積木一樣逐步實現真正的高級別自動駕駛，將是未來的整體趨勢。

中國智慧駕駛行業進入壁壘

越來越多的企業正在向智慧駕駛領域佈局，一些網際網路企業也在對外宣稱加入造車行列，此領域不斷受到資本的青睞。但同時對於新入局者或是已入局的老車企而言，行業壁壘仍不能忽視。一方面企業面臨著較長的客戶驗證週期，另一方面企業又要跨過技術先進性、人才招募和產品質量的考驗 ，同時部分企業還面臨著資金壓力。因此，有能力打破壁壘並建立差異化優勢的企業才能在行業中取得領先地位。

資料標註行業帶動發展

自動駕駛是

最具增長潛力的行業

，同時也是2020年

至今

AI

基礎資料服務支出規模最大的細分行業，主要資料採集需求包括車內駕駛艙以及車外道路環境感知等場景。資料處理包括對攝像頭資料、毫米波雷達資料、鐳射雷達點雲資料進行去噪清洗，去除地理位置、人臉、車牌等敏感資訊並且統一格式。資料處理完成後對資料進行標註，標註型別大致分為

2D

、

3D

目標物標註、聯合標註、車道線標註和語義分割等。

小馬資料

使用自研

3D

點雲標註平臺，完成

各大泛自動駕駛公司

的

2D3D

點雲融合標註專案，

總計標註

300000

餘張

2D

圖片，

100000

餘幀點雲圖片，涵蓋了自動駕駛的各個應用服務場景，

交付的資料合格率均達到

99%

。

在未來，小馬資料將透過自身的輔助標註系統，自研標註平臺，智慧資料中臺，大專以上的資料標註員等軟硬體實力，持續用最高質量的資料服務賦能智慧駕駛行業的快速發展。

參考資料：《中國智慧駕駛行業研究報告》，

2021。12，艾瑞諮詢