谁是中国最强“自动驾驶之城”？《中国自动驾驶汽车产业区域发展评价报告2019》显示，上海以基础雄厚的上汽集团领衔发力，并以国家智能网联汽车（上海）试点示范区为依托，当仁不让地成为全国自动驾驶汽车封闭测试工作的“领头雁”。北京则稍逊一筹，但由于拥有国内技术水平最高、环节最完整的产业链条，仍跻身自动驾驶城市发展“第一梯队”。而由杭州、深圳、重庆等地组成的自动驾驶之城“第二梯队”，正在加速追赶“第一梯队”的步伐。

智能交通时代汹涌而来，各地竞逐自动驾驶产业的意图已十分明朗。在经历了多年的基础环境准备和技术积累之后，中国自动驾驶产业区域发展“新版图”初见雏形，“四大梯队”格局凸显。

近日，瞭望智库汽车课题组发布《中国自动驾驶汽车产业区域发展评价报告2019》（下称“报告”），该报告选取、收集和统计自动驾驶重点企业表现、产业链布局等多个指标数据[*]，评选出全国23个自动驾驶产业实力较强的城市，包括上海、北京、杭州、深圳等，并将这些城市划分为“四大梯队”。同时，以这些城市为辐射中心，初步形成了四大产业集群，从产业集群的地理分布特征来看，我国自动驾驶产业发展则呈现出明显的“东快西慢”态势。

报告还称，从区域发展角度来看，各地不仅在自动驾驶测试规范、产业基础等方向存在诸多差异，少数城市还出现过“企业冒进、监管滞后”的显现。因此，报告通过搭建传统车企、新势力造车、科技企业、产业链布局和测试准入五大指标框架，建立起一套完善且科学的中国自动驾驶产业区域发展评价体系，将有助于研判自动驾驶产业整体发展水平，解析各地优势资源，找准产业薄弱环节，为未来布局指明方向。

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上海、北京遥遥领先

报告显示，中国自动驾驶汽车产业区域发展总排名得分由五大指标的得分赋权加总构成，共有23个城市入选“榜单”。第一梯队包括上海（77.19分）和北京（71.63分）2个城市；第二梯队包括杭州(36.78分)、深圳(36.52 分)、重庆(35.63 分)、长春(35.00分)、武汉(32.81 分)和广州(28.25 分)6个城市。第三梯队包括长沙(17.50分)、芜湖(16.25分)、厦门(14.69分)、保定(13.75分)、无锡(13.75分)、西安(12.50分)、苏州(12.50分)和南京(10.75分)8 个城市。其余7个城市——济南(7.50分)、天津(6.25 分)、沈阳(6.25分)、宁波(6.25 分)、惠州(6.25 分)、莆田(5.06分)和郑州(5.00分)则为第四梯队。

作为目前国内自动驾驶产业发展速度最快、配套最完善的两座城市,并位列第一梯队的上海和北京不仅是自动驾驶上下游企业——特别是科技类初创企业的首选聚集地，同时也是国内最早放开和规范实路测试的地区。其中，上海以基础雄厚的上汽领衔发力,并以国家智能网联汽车(上海)试点示范区为依托,走在全国自动驾驶汽车封闭测试工作的前列。北京拥有国内技术水平最高、环节最完整的产业链条,上下游重点企业约有33家,数量位居全国第一。

第二梯队的城市虽然在产业发展整体速度和产业链布局等方面不及北京和上海，但总体来看，这些城市已经具备一定的自动驾驶产业基础,并初步搭建了规范和促进行业良性发展的政策框架。例如，杭州各项指标表现良好且较为均衡，吉利汽车和阿里巴巴作为国内传统车企和科技企业的代表，正在自动驾驶领域持续发力。而深圳和重庆则在物流企业布局和测试工作开展方面具有一定优势。

第三梯队的城市在政策跟进节奏上并不落后,部分城市还有“一技之长”。比如,长沙和无锡在自动驾驶封闭测试方面就有明显优势。但第三梯队的主要劣势在于配套支撑不足,潜力尚未发掘到位,产业集聚经济效益不甚突出。第四梯队则属于国内自动驾驶产业布局的后发城市,目前普遍缺少明显优势领域。

报告还发现，23个上榜城市的排名情况与本市2017年的GDP数值基本呈正相关关系，这说明“自动驾驶汽车作为资金密集、技术密集乃至人才密集的新兴产业，与所在地区的经济基础密切相关。”报告进一步指出。

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“东快西慢”格局亟待优化

从23个上榜城市的地理分布来看，除了北京、上海、天津和重庆四个直辖市外，其余19个城市分别位于江苏（无锡、苏州、南京）、广东（广州、深圳、惠州）、浙江（杭州、宁波）、福建（莆田、厦门）、河北（保定）、陕西（西安）、河南（郑州）、湖南（长沙）、湖北（武汉）、吉林（长春）、山东（济南）、辽宁（沈阳）和安徽（芜湖）13个省份。

面对自动驾驶这个未来交通领域最重要的变革方向之一，没有城市甘愿“慢人一拍”，而目前自动驾驶产业发展实力城市较强的城市，逐渐形成强大“合力”，勾勒出我国自动驾驶版图四大产业集群轮廓。一是以上海为辐射中心的长三角产业集群，主要包括位于江苏省和浙江省的共6个城市。二是以广州和深圳为中心的泛珠三角产业集群，主要包括位于广东省和福建省的5个城市。三是以北京为中心的京津冀产业集群，主要包括3个城市。四是长江中游产业集群，主要包括位于湖北省、湖南省和安徽省的3个城市。

从产业集群的地理分布特征来看，我国自动驾驶产业发展呈现出明显的“东快西慢”态势。特别是在西北五省区，只有西安一座城市凭借着陕汽在自动驾驶卡车方面的初步尝试，以及长安大学作为交通运输部认定的“自动驾驶封闭场地测试基地”两项指标优势条件登上了“23强城市榜单”。

但报告认为，实际上，西北五省区虽不是我国汽车生产制造的重点集聚地，但独特的地形地貌和自然气候对于丰富我国自动驾驶汽车测试场景库有着重要作用，亟待有相关基础条件的城市在未来着手开展布局工作。

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多家公司抢滩入局

在自动驾驶的“赛道”上，传统车企、新势力造车和科技企业是最重要的三方力量。报告统计显示，全国自动驾驶产业链重点企业共有88家。从企业的地理分布情况来看，北京、上海、深圳的重点企业总数位列前三位，分布是33家、14家和13家，三座城市所拥有的企业数量相加占全国总数的68%。苏州和杭州两座城市各有6家重点企业，并列第四名。总体来看，长三角地区是我国自动驾驶产业链相关企业的重点聚集地。

另外，企业的布局也各有侧重，“散落”分布在产业链的各端。报告表示，我国在自动驾驶产业链布局方面的主要优势在于“全面”，拥有从上游零部件到中游的一级/二级供应商,再到下游的整车制造厂、出行服务商的全产业链条，但部分核心零部件环节的技术储备相对不足。

例如，在备受关注的“中国芯”问题上，国内从事自动驾驶汽车芯片研发的企业绝大多数产品还未能达到量产水平。总体来看，我国汽车芯片产业长期陷在产业链不完善、研发生产能力不强、高度依赖进口的困境中。如今，汽车芯片不仅是自动驾驶系统中最核心的零部件之一,其是否自主可控更是关系到国家交通安全、数据安全乃至产业安全。接下来,如何提高设计和制造 水平、改善产品可靠性、完善供应链条、创造迭代需求是芯片企业和整个中国汽车产业要攻克的共同课题。

报告还认为，未来中国自动驾驶产业能否在形成规模的同时,在全球分工体系中迈向产业链中高端,享有技术和标准话语权和丰厚的产业利润,在相当程度上就要看能否在芯片、传感器、算法等核心技术上取得实质性突破。

[*]数据统计截止时间为2018年9月30日。

附：报告全文

中国自动驾驶汽车产业

区域发展评价报告

2019

随着全球汽车产业电动化、自动化、网联化和共享化趋势日渐明朗，自动 驾驶作为未来交通领域重要的变革方向，受到各国政府和企业的普遍重视。

当前我国自动驾驶产业快速发展推进:国内传统车企、新势力造车和互联网巨头三方力量凭借各自优势抢占风口;自动驾驶上下游产业链的诸多企业在 各地跟进布局;十余个城市陆续出台了自动驾驶汽车测试管理实施细则;上海、 重庆、长春、长沙等城市的封闭测试场相继投入使用。

但从区域发展的角度来看，各地产业基础和优势资源不尽相同，对于自动 驾驶技术路线、商业模式和监管方式的理解也存在一定差异。部分地区甚至已经出现了过分“求新求快”、企业违规冒进的案例。下一步，如何从国家层面 统筹布局，在鼓励地方创新和加强规范管理之间找到最佳平衡点成为重要课题。

在此背景下，亟待建立一套完善且科学的中国自动驾驶产业区域发展评价 体系。第一，从国家层面出发，通过选取、收集和统计重点企业表现、产业链 布局等多个指标数据，科学研判我国自动驾驶产业的整体发展态势，助推国家 统筹布局。第二，从区域发展的角度出发，系统梳理各区域的产业发展水平及优势资源禀赋，助力地方科学决策。

中国自动驾驶汽车产业区域发展评价体系的总体框架，主要由传统车企、 新势力造车、科技企业、产业链布局和测试准入五大指标搭建构成。评价体系所采用的三级指标数据共有 25 项，由瞭望智库汽车课题组通过公开渠道搜集整理而得。

本报告在对五大指标进行量化评述的基础上，对全国主要城市自动驾驶汽车产业的实力水平、集群分布和发展态势进行了初步排名和剖析，以期研判整体发展水平，解析各地优势资源，找准产业薄弱环节，指明未来布局方向。

核心观点

（1）传统车企、新势力造车和科技企业是自动驾驶产业大潮中最重要的三方力量，三者基于不同优势，在战略布局、技术路线和盟友选择等方面也有不同考虑。

（2）我国在自动驾驶产业链布局方面的主要优势在于“全面”，即上中下游产业链条均有涉及，但部分核心零部件环节的技术储备相对不足。

（3）各地自动驾驶测试工作已经陆续展开。在测试区建设方面，下一步应重点考虑加强统筹布局，发挥各地资源优势，避免重复建设和资源浪费。

（4）中国自动驾驶汽车产业区域发展总排行的上榜城市共有 23 个， 包括:上海、北京、杭州、深圳、重庆、长春、武汉、广州、长沙、 芜湖、厦门、保定、无锡、西安、苏州、南京、济南、天津、沈阳、 宁波、惠州、莆田、郑州。

（5）从地理分布来看，我国自动驾驶四大产业集群初见雏形:分别是长三角产业集群、泛珠三角产业集群、京津冀产业集群和长江中游产业集群。

（6）23 个上榜城市的排名情况与本市 2017 年的 GDP 数值基本呈正相 关关系，说明:自动驾驶汽车作为资本密集、技术密集乃至人才密集的新兴产业，与所在地区的经济基础密切相关。

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中国自动驾驶产业区域发展评价体系

随着全球汽车产业的自动化、智能化趋势日渐明朗，自动驾驶 作为未来交通领域重要的变革方向，经济和社会价值凸显，被各国政府和企业普遍视为新的产业风口。当前我国自动驾驶技术与产业 发展快速推进，整体前景看好，但也面临着相关法律法规、技术硬件、道路环境尚未完善的问题。特别是从区域发展的角度来看，各地不 仅在测试规范、产业基础等方面存在着诸多差异，少数城市还出现过“企业冒进、监管滞后”的现象。在此背景下，亟待建立一套完 善且科学的中国自动驾驶产业区域发展评价体系，研判整体发展水平，解析各地优势资源，找准产业薄弱环节，指明未来布局方向。

(一)全球自动驾驶汽车产业发展趋势概况

自动驾驶汽车，或称智能网联汽车或智能汽车，是指在不完全依靠驾驶人操作甚至无人操作的情况下，基于车辆的感知、决策、控制和执行系统，实现自动安全行驶的新兴汽车技术。

2010 年以后，随着全球汽车产业的四化趋势愈发明朗，自动化、网联化、电动化和共享化四大关键词正在逐步改写全球汽车产业格局下的产业链、创新链和价值链。特别是借助于移动互联网、云计算、大数据、人工智能等信息技术的快速发展，自动驾驶技术被视为未 来交通领域最重要的变革方向之一，成为各国政府、车企和互联网巨头竞相角逐的产业风口。

根据美国联合市场研究(Allied Market Research)发布的预测研究结果显示:2019 年全球自动驾驶汽车市场价值将达到 542.3 亿美元，而这一数字到 2026 年还将增至5566.7 亿美元，这期间的复合年化增速高达 39.47%。更重要的是，除了车辆系统本身，自动驾驶价值链条长、涉及领域广泛，可带动上下游一大批产业实现跨越式发展，并产生巨额经济价值。

仅以上游传感器产业为例。美国联合市场研究的另一项研究预测表明，2015 年全球汽车传感器市场规模为 220 亿美元，而到 2022 年，这一数字有望增长至 370 亿美元，复合年化增速约 7.5% 。

再比如，自动驾驶车辆在行驶过程中产生的大量数据也是重要的价值资源:车辆性能信息可供厂商改善调节技术;车辆实时位置和行进信息可供出行服务商、导航地图厂家等给客户提供精准服务。

据英特尔公司计算，如今一辆传统汽车每天产生的数据量约为25G，主要来自内部车联网和电控单元;一旦自动驾驶技术得以成熟应用，每辆汽车每天将会产生 4000G 的数据2。据预测:到 2030 年，全球自动驾驶汽车产生的数据总量将创造 7500 亿美元的价值。

各国规范推动自动驾驶发展

自动驾驶上中下游产业链架构

除了经济价值，自动驾驶汽车还在保障行驶安全、促进节能减排、 提高交通效率等方面大有作为，社会价值巨大。据美国波士顿咨询公司预测，该技术如在城市地区得到普及，将使车祸减少 90%;车流量减少 60%;尾气排放量降低 80%。

在加强行驶安全方面。美国国家公路交通安全管理局在 2015 年发布的一份分析报告中指出:当年，美国死于机动车事故的总人数为 35092 人。在所有这些死亡事故中，约 94% 的事故与驾驶员的决策和操作失误有关，包括酒驾、超速、分心或疲劳驾驶等。

而自动驾驶系统可以在一定程度上突破人类驾驶员感知、计算和反应能力的局限，通过各种传感器技术感测和映射周围环境，系统可以有效介入行驶过程，从而降低由于人为失误造成的车辆事故频率。

在优化道路秩序方面。自动驾驶系统通过计算，可以合理控制加速和减速动作，避免紧急刹车，减少对后方车辆带来的不良干预。 由此，道路资源配置将由个体最优转变为全局最优，从而大幅提升路网交通承载能力，缓解车路矛盾。

比如，美国数学家本杰明·赛博尔德(Benjamin Seibold)曾带领团队通过一系列计算得出结论:道路上只要有 2% 的自动驾驶汽 车，这些汽车将以一种特殊方式维持恒定行驶速度，从而改变整个道路的交通生态，有效解决车流密集路段上 50% 的“走走停停”情况。

在降低油耗水平方面。借助云端调度平台和自动驾驶功能的实现，传统物流运输业将形成营运车辆智能队列，从而降低人力资源成本、提高运输效率和安全性并降低油耗水平。

欧洲和日本开展的自动驾驶和编队行驶测试表明，仅是自动巡航和跟车技术的应用，就可以大幅降低驾驶员的工作强度以及编队 队列内的车辆风阻，并减少油耗。戴姆勒公司的“卡车编队行驶技术” 实验证明，一辆配备该技术的载货总重约 40 吨的半挂卡车百公里油耗仅为 25 升，燃油经济性提升近 10% 。

(二) 建立自动驾驶产业区域发展评价体系的意义

对于我国而言，加速自动驾驶技术研发及产业布局，除了上述经济价值和社会价值外，还有特殊的战略意义。

近年我国自动驾驶汽车重点政策梳理

首先，发展自动驾驶产业可为我国制造业转型升级提供支撑。 自动驾驶汽车产业的发展，不但会带动汽车行业本身的进步，同时也会促进我国机械、电子、电气、信息、材料等相关工业产业的提升， 从而推动形成我国制造业体系整体转型升级的局面。

第二，发展自动驾驶产业为建设汽车强国带来机遇。自动驾驶技术代表未来汽车产业技术发展方向和战略制高点，目前我国正大 力推广新能源汽车，作为从汽车大国迈向汽车强国的必由之路。按照汽车工业未来智能化、网联化、电动化的发展路线，新能源汽车 和自动驾驶技术相结合，或将突破我国传统汽车发展中被动跟随的局面，对几十年大而不强的中国汽车工业是重要赶超机遇。

第三，发展自动驾驶产业为跨行业创新融合搭建平台。自动驾驶汽车不但继承了大量传统汽车的新技术、新材料和新工艺，同时 也继承了诸如先进传感器、高精度定位及导航、移动宽带网络通信、 高性能处理器及芯片、大数据及云计算管理、人工智能、深度学习等一大批前沿技术，可有效推动上下游产业跨界融合，推动跨部门跨领域协同创新。

近年来，我国一直密切关注自动驾驶技术的发展。在国家层面，为推动自动驾驶汽车产业发展，国务院及相关部委从顶层设计、技术标准、试点示范等方面明确了我国自动驾驶汽车产业发展路线，推进自动驾驶汽车推广应用。从各地发展情况来看，目前全国已有十余个城市陆续出台了自动驾驶汽车测试管理实施细则;上海、重庆、长春、长沙等城市的封闭测试场相继投入使用。

但同时，在我国自动驾驶产业发展如火如荼的今天，尚有一系列挑战亟待解决。比如，产业链上游的核心技术掌握不够，芯片等关键零部件进口依存度高;下游个别企业在“互联网造车”潮流和资本催动下过于急功近利，在没有掌握底端生产制造基础的情况下，盲目夸大产品智能化水平和商业应用前景。

除了自动驾驶产业本身的发展水平，作为涉及汽车、通信、互联网、制造等多行业协作的新兴产业，自动驾驶这项系统性极强的复杂工程还面临着法律法规、道路设施、技术标准等多方面亟待解决的问题。比如，在法律法规方面，现行的道路交通安全法及其配 套的法律体系都没有考虑到自动驾驶车辆的问题。如果未来自动驾 驶系统取代传统“驾驶人”上路行驶，就会与现行驾驶人管理制度 产生根本性冲突。在道路设施方面，加强道路基础设施与自动驾驶 车辆的相互适应性，是车路协同式自动驾驶技术解决方案的关键。 然而，车道标识差别大、设施标准化程度不高等现实问题给我国未 来自动驾驶汽车商用推广带来极大困难。

从区域发展的角度来看，我国自动驾驶产业也面临一些问题， 重点表现在三个方面:

第一，各地产业基础差异较大。自动驾驶技术的前瞻性强，所需启动研发资金量大，决定了只有具备一定产业实力的企业和地区才能率先进行实践。如果在缺少科学评估决策的前提下盲目跟风、 一哄而上会造成资源极大浪费。

第二，各地优势资源各有不同。自动驾驶上下游产业链长，涉及领域广泛，参与主体众多。各地区能否基于自身优势条件，找准 所长，集中资源发力尤为重要。比如，自动驾驶测试地区的选择就 与制造业是否发达、人才集聚度是否到位没有必然联系，而是与当地地理条件和自然环境的多样性和独特性紧密相关。

第三，在国家层面推进产业规范化是大势所趋。虽然目前自动驾驶相关技术和商业模式尚在探索过程中，部分地区抢占先机、求新求快在某种程度上有利于激发产业活力;但作为最终要接受市场 检验且有关未来我国交通安全、网络安全的民用产品，自动驾驶产业注定要在国家层面走向规范化。

比如，目前全国城市级测试规范之间存在大大小小的差异，而这些差异不仅会降低测试效率，甚至会对未来技术迭代和产业发展带来负面影响。这就要求全国在某些技术和监管领域应有通盘布局， 防止各自为战。

在此背景下，建立一套完善且科学的自动驾驶产业区域发展评价体系尤为重要。总体而言，建立中国自动驾驶产业区域评价体系的目标是:研判整体水平，解析地域优势，找准产业弱环，助推未来布局。

从地方层面来说，系统梳理各区域目前产业发展水平及资源禀赋，可扬长避短，助力地方科学决策，避免由于盲目布局引发的“扎堆” 现象。从国家层面来说，科学评估我国自动驾驶产业的地区发展现状， 可有助于科学规划布局上下游产业链，防范盲目发展，并统筹各方资源，引导产业集聚。

(三) 五大指标构建评价体系框架

中国自动驾驶汽车产业区域发展评价体系的总体框架，主要由传统车企、新势力造车、科技企业、产业链布局和测试准入五大指标搭建构成，用以量化分析我国主要城市自动驾驶汽车产业的发展态势。

其中，“传统车企”、“新势力造车”和“科技企业”作为三个并列的一级指标，是当前自动驾驶造车潮流中的三股领军力量。 三者的优势不同，在战略部署规划、技术路线选择等方面也各有考虑。 但综合来看，三个指标均是衡量一个城市汽车工业基础、技术研发 实力和未来自动驾驶汽车市场规模的重要评价参数。

“传统车企”的衡量指标主要包括企业规模、测试表现和消费 者关注度三项。与传统车企不同，“科技企业”和“新势力造车” 入局汽车产业时间相对较短，大部分企业还没有推出成型产品。因此，是否推出“量产车型”成为衡量这两类企业自动驾驶汽车技术水平 的重要参考指标。

中国自动驾驶产业区域发展评价指标体系

“产业链布局”作为另一项一级指标，与自动驾驶技术链长、所涉领域众多的特点密切相关。特别是随着汽车向智能化转型，汽车产业的价值重心发生转移，上游零部件供应商和下游出行服务类企业将越来越全面地参与到自动驾驶汽车的开发、生产、销售与服务全过程中。甚至可以说，未来的汽车行业竞争，将会是产业生态 链的对决。在此背景下，一个城市自动驾驶产业发达与否，与本地的产业链布局是否完善，或者是否能够占领某一产业领域的优势高地密切相关。

第五项一级指标是“测试准入”。实路测试是自动驾驶技术投入实际使用的核心环节，也搜集路况数据和行驶信息、证明车辆达到上路标准的最佳方式，更是各地加强政策协调、提高产业协同和 民众认知度的主要途径。目前，我国多个城市已在制定发布路测规 范的基础上开放了自动驾驶测试路段，并陆续向企业发放测试牌照。 在自动驾驶产业发展如火如荼的时期，如何因地制宜地在“鼓励创 新尝试”和“保障安全规范”之间找到最佳平衡点，将是未来城市面临的重要课题。

总的来看，中国自动驾驶汽车产业区域发展评价体系共有三级指标。评分所采用的三级指标数据共有 25 项，由瞭望智库研究团队通过公开渠道搜集整理而得，数据来源主要包括各地人民政府公报发布的统计数据、企业公开发布的财务数据、以及权威协会和科研机构等发布的第三方统计数据;消费者关注度数据主要综合自百度 指数和谷歌指数的年均值。

中国自动驾驶产业区域发展评价指标

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五大指标评价解析

通过对五大指标相关数据的统计和分析，可以得出三点主要结论:第一，传统车企、新势力造车和科技企业是自动驾驶产业大潮中最重要的三方力量。三者在战略布局、技术路线和盟友选择等方面也有不同的考虑。第二，我国在自动驾驶产业链布局方面的主要 优势在于“全面”，即上中下游产业链条均有企业展开布局，但在芯片等上游核心零部件环节的技术储备相对不足。第三，各地实路测试工作陆续展开，为推动自动驾驶技术商用化奠定了基础，下一 步应在国家层面进一步加强统筹布局，发挥各地资源优势，构建符合中国工况的完整测试体系。

(一) 指标一: 传统车企表现

传统车企、新势力造车和科技企业是自动驾驶大潮中最重要的三个阵营。基于迥异的优势基因条件以及对于自动驾驶技术应用方案的不同理解，分属不同阵营的企业，乃至同一阵营中的企业在战略布局、技术路线和盟友选择等方面的考虑也不尽相同。

可以肯定的是，自动驾驶时代的到来，打破了过去许多年传统车企以硬件制造水平和品牌溢价能力为核心的行业竞争版图，为新势力造车和科技企业预留出比拼自动驾驶软件技术、商业模式乃至造车方案的想象空间。未来一段时间，三股造车力量争夺自动驾驶主导权的局面还将延续。

传统车企作为推动自动驾驶汽车技术和产业发展进步的主要力量，其优势主要体现在:有完整的生产制造工艺和供应链体系，特别是在车规级质量体系、整车控制、底盘控制等方面有深厚的技术积累。

国内传统车企自动驾驶表现排名

目前，国内外主流车企基本都已公布了自动驾驶产品研发和落地计划，并陆续在各地开展实路测试。此外，许多传统车企经过多年合作实践，已与领先的一级供应商形成稳固的联盟关系，为二者共同研发、掌握和改善自动驾驶解决方案奠定了良好基础。

由于大部分企业的自动驾驶技术水平还停留在辅助驾驶的初级阶段，高级自动驾驶系统产品的量产落地未达成规模，因此评价指标主要从企业规模、测试表现和消费者关注度三个参数出发，分别对车企的产业基础、路测进展和品牌认知度进行量化打分，从而评判其自动驾驶技术产品的综合布局能力和水平潜力。

从排名情况来看，共有 13 个传统车企登上榜单，包括:上汽、一汽、东风、吉利、北汽、长安、广汽、奇瑞、金龙、比亚迪、长城、宇通和陕汽。其中，排名首位的上汽在 2017 年的总体销量和营收表现方面均一马当先，网络品牌关注度与奇瑞并列第一。截至 2018 年 9 月，上汽获得上海市和无锡市颁发的共 3 张测试牌照。

其他传统车企也在各地陆续展开自动驾驶路测工作。其中，一汽在长春市和重庆市共取得 4 张测试牌照;上汽和金龙客车各获得 3 张测试牌照;北汽和长安各获得 2 张测试牌照。

(二) 指标二: 新势力造车表现

作为未来交通出行方式变革的引导者，新势力造车普遍把自动驾驶视为突破口之一。新势力造车企业的普遍优势在于:善于运用科技革命趋势催动下的互联网思维，也更注重产品的快速迭代和消费者使用体验。

但同时，新势力造车在生产制造方面有着先天劣势，大部分企业目前普遍面临着“资质难题”和“量产难题”, 所宣扬的交付实力 和系统智能化水平在近期也多被业界诟病名不符实。在此情况下， 评价指标主要包括生产准入、量产产品、测试表现、关注度四个参数。

从排名情况来看，共有 10 个新势力造车企业登上榜单，包括: 蔚来、威马、云度、小鹏、拜腾、长江、奇点、新特、车和家和爱驰亿维。其中，排名首位的蔚来汽车虽然尚未取得独立生产资质， 但通过与江淮汽车合作的模式展开生产工作。截至 2018 年 9 月底， 蔚来已累计交付 3368 台 ES8，均搭载了辅助驾驶系统 NIO Pilot，包 括三目前向摄像头、4 个环视摄像头、5 个毫米波雷达、12 个超声波雷达和Mobileye EQ4芯片。同时，蔚来目前还获得了北京和上海 颁发的共两张自动驾驶测试牌照，在新势力造车阵营中成为佼佼者。

国内新势力造车企业自动驾驶表现排名

在生产准入方面，除了云度和长江已取得独立生产资质，威马和拜腾也分别通过控股中顺汽车和天津一汽华利的方式获得新能源 汽车造车资质。此外，小鹏、车和家、奇点也分别与海马、华晨和 北汽建立了合作关系，暂时解决了生产准入问题。

(三 )指标三: 科技企业表现

近年来“互联网造车”在国内外一度掀起热潮。实际上，谷歌、百度等大型互联网企业很早便启动了自动驾驶技术研发和产品测试 工作。与其他开发主体相比，科技企业的优势主要在于高效的软件开发能力和雄厚的资金实力。如今，“不缺资本、不缺人才、不缺技术”的科技企业还深入参与到未来汽车行业乃至交通体系的想象 与构建中。

百度、腾讯和阿里巴巴作为国内互联网三大巨头，也是自动驾驶汽车相关技术研发与商用模式的积极探索者。百度入局最早、参与程度最深，自动驾驶技术解决方案的积累也最为深厚。近两年来， 百度最引人关注的新闻有两则:第一是 2017 年 7 月，Apollo1.0 开 放平台上线，通过提供完整的软硬件和服务系统，成功吸引上百家合作伙伴。第二则是在 2018 年 7 月，百度首款 L4 级量产自动驾驶巴士“阿波龙”正式量产下线。

而腾讯和阿里巴巴也相继入局。特别是作为 BAT 中最后一个正式加入自动驾驶产业大军的企业，2018 年 9 月，阿里达摩院宣布， 将与交通运输部科学研究院合作，以“车路协同”作为自动驾驶的主要方向，一时间掀起业界对于自动驾驶技术路线讨论的热潮。

(四) 指标四: 产业链布局

自动驾驶产业链上中下游涉及领域众多。一方面，自动驾驶技术催生出诸如激光雷达等一批上游新兴零部件。特别是诸如博世、德尔福等具备极强系统集成能力的一级供应商，近来也纷纷加入了自动驾驶造车大军，争夺行业主导力。另一方面，物流、共享出行等下游企业也在自动驾驶潮流中寻求转型、参与竞争。

通过统计梳理可知，全国自动驾驶产业链重点企业共有 88 家。从企业的地理分布情况来看，北京、上海、深圳的重点企业总数位列前三位，分别是 33 家、14 家和 13 家，三座城市所拥有的企业数量相加占全国总数的 68%。苏州和杭州两座城市各有 6 家重点企业， 并列第四名。总体来看，长三角地区是我国自动驾驶产业链相关企业的重点聚集地。

从 11 个细分领域的重点企业分布来看，从事软件开发的企业 (或称自动驾驶整体解决方案供应商)数量最多，共 18 家，包括: 图森未来、小马智行、景驰科技、驭势科技、智行者、恒润科技、 主线科技、东软睿驰、禾多科技、Momenta(初速度)等。

上述大部分企业都是以实现小规模无人汽车量产为目标的初创企业，其中，小马智行已经拿到北京市颁发的自动驾驶车辆道路测试许可，且是较高技术级别的 T3 牌照。此外，景驰科技、图森未来等分别获得过美国加州的自动驾驶路测牌照。为解决车辆来源问题，与传统车企合作成为这类企业的首要选择，比如小马智行与广汽、 图森未来与陕汽，等等。

在感知类领域，国内从事机器视觉、毫米波雷达和激光雷达领域研发制造的企业数量为 37 家。

其中，机器视觉企业类共 16 家，包括中科慧眼、商汤科技、纵目科技、MINIEYE、双髻鲨科技、海康威视、魔视智能、Maxieye、 径卫视觉等。毫米波雷达类企业为 11 家，包括华域汽车、行易道 科技、隼眼科技、意行半导体、智波科技、森思泰克等。激光雷达 类企业共 10 家，包括北科天绘、禾赛科技、RoboSense 等。

在备受关注的“中国芯”问题上，国内从事自动驾驶汽车芯片研发的企业主要有地平线、深鉴科技、西井科技和寒武纪科技，但 绝大多数产品还未能达到量产水平。

总体来看，我国汽车芯片产业长期陷在产业链不完善、研发生产能力不强、高度依赖进口的困境中。如今，汽车芯片不仅是自动驾驶系统中最核心的零部件之一，其是否自主可控更是关系到国家 交通安全、数据安全乃至产业安全。接下来，如何提高设计和制造水平、改善产品可靠性、完善供应链条、创造迭代需求是芯片企业和整个中国汽车产业要攻克的共同课题。

从中国自动驾驶产业链布局的整体情况来看，我国的优势主要 在于拥有从上游零部件到中游的一级 / 二级供应商，再到下游的整 车制造厂、出行服务商的全产业链条。未来中国自动驾驶产业能否在形成规模的同时，在全球分工体系中迈向产业链中高端，享有技术和标准话语权和丰厚的产业利润，在相当程度上就要看能否在芯片、传感器、算法等核心技术上取得实质性突破。

(五) 指标五: 路测工作进展

近三年来，全国 9 大城市的自动驾驶封闭测试场陆续投入使用， 包括:上海安亭的国家智能网联汽车(上海)试点示范区、吉林长春的国家智能网联汽车应用 ( 北方 ) 示范区、重庆 i-VISTA 智能汽车 集成系统试验区、无锡的国家智能交通综合测试基地、北京的国家智能汽车与智慧交通 ( 京冀 ) 示范区海淀基地、湖南湘江新区智能系统测试区等。

除此之外，各地也在陆续开放测试路段。预计未来还会有更多城市为自动驾驶测试敞开大门。目前需要注意的主要问题在于:如何发挥各地优势，避免重复建设和资源浪费。比如，自动驾驶封闭测试场的前期建设投入大，后期对于运营成本和技术保障的要求也很高，从全国资源分配角度考虑，部分地区实际上并不具备这一实力基础。而且，如果各个封闭测试区提供的应用场景和功能平台相似， 在一定程度上也会造成巨大资源浪费。

对此，应从“测试能力互补”的角度出发，在国家层面统筹布局， 因地制宜地发挥不同地区的优势条件。对此，可以参考美国交通部 在 2017 年布局的 10 家自动驾驶试点试验场。

这 10 个自动驾驶试点试验场分布于 9 个州，分别位于美国的 东北部、东部、东南部、北部、中西部、南部、西部和西南部。这样的布局考虑在于各地试验场具有差异化的气候条件和地貌特征， 能够保证本国测试体系的完整性和场景的多样性。

对比我国，无论是西南地区还是西北地区，亦或者东北部极寒 地区，都是自动驾驶汽车积累场景数据的绝佳场地，完全可以在一定条件下开放测试或划定封闭测试区，再将相关信息数据传输给有 能力进行分析汇总的专业机构，最终在全国层面建立专属于中国工 况的自动驾驶场景库。

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五大代表城市产业发展总体态势

上海、北京、杭州、深圳和重庆作为国内自动驾驶产业发展态 势较好的五个城市，在资源优势和发展路径方面各具特点。上海以基础雄厚的上汽领衔发力，并以国家智能网联汽车(上海)试点示 范区为依托，走在全国自动驾驶汽车封闭测试工作的前列。北京拥 有国内技术水平最高、环节最完整的产业链条，上下游重点企业约 有 33 家，数量位居全国第一。杭州各项指标表现良好且较为均衡，吉利汽车和阿里巴巴作为国内传统车企和科技企业的代表，正在自 动驾驶领域持续发力。而深圳和重庆则在物流企业布局和测试工作 开展方面具有一定优势。

(一) 上海: 车企领衔发力

2017 年 10 月，上海市人民政府办公厅印发《关于本市推动新 一代人工智能发展的实施意见》的通知，将“跨界发展智能驾驶产业” 作为推动人工智能产业集聚发展的重要领域之一，实现到 2020 年， 智能驾驶产业规模达 300 亿元的目标。

从分指标得分来看，上海在传统车企、新势力造车和测试准入 等方面有显著优势。在传统车企表现方面，2017 年上汽集团实现营 业总收入 8706.39 亿元，同比增长 15.10%;全年共销售汽车超过 693 万辆 , 同比增长 6.8%，为自动驾驶技术产品的开发和后续商业化 推广落地奠定了坚实基础。更重要的是，上汽近年来通过入股、控 股等多种方式，与国内自动驾驶相关技术领域的领军企业——包括 中海庭、光庭等——达成了深度战略合作关系，为其自动驾驶整体 解决方案提供了有益补充。

在测试准入方面。国家智能网联汽车(上海)试点示范区是获 工信部批准的我国首个智能网联汽车示范区。自 2016 年 6 月开园 以来，已完成 200 多个测试场景建设，累计为 40 多家国内外企业提 供 450 余天次、超过 5000 小时的测试服务。2018 年 3 月 1 日，上 海发放了全国首批智能网联汽车开放道路测试号牌。截至 2018 年 9 月，上海智能网联汽车开放测试道路已达 37.2 公里。

(二) 北京: 打造创新链条

2016 年 6 月，北京市科委启动《北京市智能网联驾驶技术创新 工程(2016 年 -2025 年)》，从技术研发、示范应用及产业培育等 方面部署了重点工作任务。2018 年 10 月，北京市经信委发布北京 市智能网联汽车产业白皮书，指出到 2022 年，全市智能网联汽车及 关联产业规模达到 1000 亿元。

从分指标得分来看，深圳在自动驾驶领域的突出优势在于产业 链布局。本地重点企业数量共 13 家，在上游传感器领域和下游物 流领域的优势较为明显。比如，在传感器方面，深圳企业在机器视觉(MINIEYE、得润电子等)、毫米波雷达(卓泰达)和激光雷达 (RoboSense、光珀智能等)三大细分类别中均有布局。

在物流企业表现方面，菜鸟物流和顺丰速运均将总部设于深圳， 而二者也是国内率先探索“自动驾驶 + 智慧物流”模式的企业代表。 比如，菜鸟 ET 实验室与整车厂商、无人机厂商、激光雷达公司、芯片公司等共同推进的、致力于打造智慧物流网络的“驼峰计划”。

在科技企业布局方面，腾讯在 BAT 阵营中虽然近期表现不算高调，但也一直在“内外兼修”的路上探索前进。对外，主要通过入股等方式，与蔚来、特斯拉、滴滴以及汽车后市场和高精地图公司等达成合作;对内，腾讯宣布推出“AI in Car”系统，并与广汽达成合作，推出智能汽车概念车型 iSpace。

(三)杭州:均衡发展布局

杭州作为第二梯队中得分最高的城市，从分指标得分来看， 各项指标表现良好且较为均衡。在传统车企表现方面，吉利汽车从 2015 年的量产车型开始搭载 G-Pilot 1.0 系统，实现了自适应巡航、 自动紧急制动、车道偏离预警等辅助驾驶的功能。2018 年，G-Pilot 2.0 成熟上线，这套系统更偏向于动态驾驶任务以及高级信息辅助， 如低速情况下的全自动泊车等。按照吉利的自动驾驶战略，G-Pilot 3.0 和 4.0 还将在未来陆续上线，最终实现高度自动驾驶，并提供完 整出行服务。目前，吉利已经获得重庆市发放的首批自动驾驶道路测试牌照。

在产业链布局方面，杭州的重点企业共有 6 家，包括视觉代表企业海康威视、毫米波雷达代表企业智波科技、激光雷达代表企业 光珀智能等。

在科技企业表现方面，阿里巴巴在近期首次公布自动驾驶技术路线，提出车路协同方案。2018 年 9 月 6 日，阿里巴巴与交通运输部公路科学研究院签署战略合作，成立车路协同联合实验室。随后 在云栖大会上，阿里巴巴 AliOS 又宣布将与英特尔、大唐电信集团展开智能交通—车路协同领域的战略合作。

(四)深圳:产业两端发力

从分指标得分来看，深圳在自动驾驶领域的突出优势在于产业链布局。本地重点企业数量共 13 家，在上游传感器领域和下游物 流领域的优势较为明显。比如，在传感器方面，深圳企业在机器视觉(MINIEYE、得润电子等)、毫米波雷达(卓泰达)和激光雷达 (RoboSense、光珀智能等)三大细分类别中均有布局。

在物流企业表现方面，菜鸟物流和顺丰速运均将总部设于深圳， 而二者也是国内率先探索“自动驾驶 + 智慧物流”模式的企业代表。 比如，菜鸟 ET 实验室与整车厂商、无人机厂商、激光雷达公司、芯片公司等共同推进的、致力于打造智慧物流网络的“驼峰计划”。

在科技企业布局方面，腾讯在 BAT 阵营中虽然近期表现不算高调，但也一直在“内外兼修”的路上探索前进。对外，主要通过入股等方式，与蔚来、特斯拉、滴滴以及汽车后市场和高精地图公司等达成合作;对内，腾讯宣布推出“AI in Car”系统，并与广汽达成合作，推出智能汽车概念车型 iSpace。

(五) 重庆: 发挥路测优势

从分指标得分来看，重庆在测试准入方面优势较为显著。作为 我国汽车研发制造的重点城市，重庆凭借得天独厚的丰富路况场景 和本地多家汽车厂商的共同推动，在自动驾驶测试应用工作方面一 直走在全国前列。2016 年 1 月，工信部和重庆市签署了《基于宽带移动互联网的智能汽车与智慧交通应用示范合作框架协议》，重庆由此成为全国第 3 个“智能汽车与智慧交通应用示范区”。同年11 月， 第一期“智能汽车集成系统试验区 (i-VISTA)”建设完成并开始启用。

2018 年 4 月，重庆市自动驾驶道路测试管理联席工作小组向长安、百度、一汽、东风、广汽、吉利和北汽福田7家企业的自动驾驶汽车颁发了重庆首批自动驾驶汽车路测牌照，测试路线拟定首先开放礼嘉社区环线 12.5 公里。值得注意的是，重庆以中国汽车工程 研究院股份有限公司为依托，这也是国内首家具备自动驾驶公共道 路测试资质的第三方检测机构。

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中国自动驾驶产业区域发展总排名

通过对五大指标进行量化分析，全国共有 23 个城市被列入中国自动驾驶汽车产业区域发展总排行，包括上海、北京、杭州、深圳、 重庆、长春、武汉、广州、长沙、芜湖等城市。23 个上榜城市的排名情况与本市 2017 年的 GDP 数值基本呈正相关关系，说明:自动驾驶汽车作为资本密集、技术密集乃至人才密集的新兴产业，与所 在地区的经济基础密切相关。从地理分布来看，我国自动驾驶四大产业集群初见雏形，分别是长三角产业集群、泛珠三角产业集群、 京津冀产业集群和长江中游产业集群。

(一)全国 23 个城市上榜

中国自动驾驶汽车产业区域发展总排名得分由传统车企表现、新势力造车表现、科技企业表现、产业链布局和测试准入五个领域的得分赋权加总构成。计算公式如下:

其中，I 为各城市自动驾驶汽车产业发展总得分，α 为五个一级指标领域得分;j 表示二级指标，k 表示三级指标，ωk 为三级指 标的权重，Sjk 为每个三级指标的得分。

通过五大指标的得分赋权加总，中国自动驾驶汽车产业区域发展总排行的上榜城市共有 23 个，包括:上海、北京、杭州、深圳、重庆、长春、武汉、广州、长沙、芜湖、厦门、保定、无锡、西安、 苏州、南京、济南、天津、沈阳、宁波、惠州、莆田、郑州。

从自动驾驶产业指数得分与 2017 年城市的 GDP 表现来看，23 个上榜城市的排名情况与本市 GDP 数值基本呈正相关关系，即 GDP 值越大，本地自动驾驶产业发展总体得分越高。

GDP 作为衡量区域发展水平和发达程度的最重要指标之一，而自动驾驶汽车则是近五年在国内兴起的新兴产业，二者间的正相关关系在一定程度上证明:自动驾驶汽车作为资本密集、技术密集乃至人才密集的新兴产业，与所在地区的经济基础密切相关。

(二) 四大城市梯队发展态势

从 23 个城市自动驾驶产业发展的最终得分来看，可以按照得分区间分为四个梯队。

第一梯队包括上海(77.19 分)和北京(71.63 分)2 个城市，最终得分均超过 70 分。

作为目前国内自动驾驶产业发展速度最快、配套最完善的两座城市，位列第一梯队的上海和北京不仅是自动驾驶上下游企业—— 特别是科技类初创企业的首选聚集地，同时也是国内最早放开和规 范实路测试的地区。两座城市的共性特点在于:五项一级指标的得 分均较高且相差不大，说明两座城市在政策引导和产业布局方面不存在明显短板，并已呈现出相当程度的产业集聚态势。

第二梯队包括杭州(36.78 分)、深圳 (36.52 分 )、重庆(35.63 分)、长春 (35.00 分 )、武汉(32.81 分)和广州(28.25 分)6 个城市， 最终得分在 25-40 分之间。

位列第二梯队的城市虽然在产业发展整体速度和产业链布局等 方面不及北京和上海，但总体来看，这 6 座城市已经具备一定的自动驾驶产业基础，并初步搭建了规范和促进行业良性发展的政策框架。

从各项指标的得分来看，这 6 座城市还可以分为两类。第一类 城市以杭州为代表，五项指标得分相对平均，属于各项领域“齐头并进”协调推进的发展模式。第二类以重庆、长春等为代表，虽然五项指标的得分相差较多，但在个别领域有突出或先发优势，在未来自动驾驶生态链竞争环境中仍具备一定竞争力。

第三梯队包括长沙(17.50 分)、芜湖(16.25 分)、厦门(14.69 分)、保定 (13.75 分 )、无锡 (13.75 分 )、西安(12.50 分)、苏州 (12.50 分)和南京(10.75 分)8 个城市，最终得分在 10-20 分之 间。第三梯队的城市在政策跟进节奏上并不落后，部分城市还有“一技之长”。比如，长沙和无锡在自动驾驶封闭测试方面就有明显优势。但第三梯队的主要劣势在于配套支撑不足，潜力尚未发掘到位， 产业集聚经济效益不甚突出。

其余 7 个城市——济南(7.50 分)、天津 (6.25 分 )、沈阳 (6.25 分 )、宁波 (6.25 分 )、惠州 (6.25 分 )、莆田 (5.06 分 ) 和郑州(5.00 分) 则作为第四梯队，最终得分在 5-10 分之间，属于国内自动驾驶产 业布局的后发城市，目前普遍缺少明显优势领域。

(三) 四大产业集群初见雏形

从 23 个上榜城市的地理分布来看，除了北京、上海、天津和重庆四个直辖市外，其余 19 个城市分别位于江苏(无锡、苏州、南京)、 广东(广州、深圳、惠州)、浙江(杭州、宁波)、福建(莆田、厦门)、 河北(保定)、陕西(西安)、河南(郑州)、湖南(长沙)、湖北(武汉)、吉林(长春)、山东(济南)、辽宁 ( 沈阳 ) 和安徽(芜湖) 13 个省份。

由此，我国自动驾驶四大产业集群初见雏形:一是以上海为辐射中心的长三角产业集群，主要包括位于江苏省和浙江省的共 6 个城市。二是以广州和深圳为中心的泛珠三角产业集群，主要包括位于广东省和福建省的 5 个城市。三是以北京为中心的京津冀产业集群，主要包括 3 个城市。四是长江中游产业集群，主要包括位于湖北省、湖南省和安徽省的 3 个城市。

从产业集群的地理分布特征来看，我国自动驾驶产业发展呈现出明显的“东快西慢”态势。特别是在西北五省区，只有西安一座 城市凭借着陕汽在自动驾驶卡车方面的初步尝试，以及长安大学作 为交通运输部认定的“自动驾驶封闭场地测试基地”两项指标优势条件登上了“23 强城市榜单”。

但实际上，西北五省区虽不是我国汽车生产制造的重点集聚地，但独特的地形地貌和自然气候对于丰富我国自动驾驶汽车测试场景库有着重要作用，亟待有相关基础条件的城市在未来着手开展布局工作。

总监制：苏会志

监制：夏宇

责编：戴丽丽 李逸博

编务：黄俊峰