1.2.2 国内外智能网联汽车的启示

1.2.2.1 国内外智能网联汽车与智能网联设施分级

1.美国对智能网联汽车的分级标准

美国汽车工程师学会（SAE）于2014年发布了自动驾驶汽车分级标准并被美国交通运输部采用，分为从无自动化至全自动化共6个等级。2018年12月，该分级更新至J3016™驾驶自动化等级。新标准变动较小，保留了各级别命名、编号、功能差异及起辅助作用的相关术语，同时做了术语、适用范围、低级别明确区分的优化。在 L0～L5 级中，L0～L2级需要驾驶员处于驾驶状态，并时刻观察各种情况；L3～L5级仅需要驾驶员坐在驾驶座上，其中L3级需要驾驶者必要时接管车辆。其具体区别如下：

（1）L0级可支持自动紧急制动、视觉盲点提醒、车身稳定系统；

（2）L1级具有车道偏离修正或自适应巡航功能；

（3）L2级具有车道偏离修正和自适应巡航功能；

（4）L3、L4级即为自动驾驶技术可以在有限制的条件下驾驶车辆，如 L3 级可在交通拥堵的情况下自动驾驶车辆；

（5）L4级无须安装踏板、转向盘等装置；

（6）L5级与L4级相似但可以在任何条件下进行车辆自动驾驶。

近年来，盲点监控、自适应巡航控制、车道偏离警告和自动紧急制动等新技术，提升了汽车的安全性。而自动驾驶汽车终将改变地面交通状况，改善交通安全情况。

2.日本对智能网联汽车的分级标准

日本延续了美国的智能网联汽车的分级标准。2020年5月12日，日本自动驾驶商业化研究会发布了4.0版《实现自动驾驶的相关报告和方案》。

（1）自动驾驶服务的实现和普及路线图：日本政府预计在2022年前后，能够在有限区域内实现只需远程监控的自动驾驶服务，到2025年，将这种自动驾驶服务扩大至40个区域。这40个拟运行的区域，按照分类包含封闭空间、限定空间、机动车专用空间、交通基建适配化空间和混杂空间。日本规划中的L4级别车辆在运行时也有一定限制条件，如接受远程监控，车内仍留有乘务员看守，低、中、高速度限制等。要实现这些目标，不仅要考虑技术的发展，还要考虑制度制定、基础设施、成本等多方面的问题。该路线图将与公共和私营部门的利益相关方分享，共同实现路线图的目标。

（2）先进自动驾驶技术的测试验证：日本政府在2020年已实现无人自动驾驶服务，并实现了卡车在高速公路上的自动驾驶列队跟驰技术。

（3）政府部门与相关企业的合作：日本政府在与相关企业的合作方面，从地图建设、安全评价、企业协作3个方面设定技术计划。

3.欧盟对智能网联汽车的分级标准

欧洲的道路交通咨询委员会ERTRAC每两年发布一个自动驾驶开发路线图，在其2019年发布的版本中，自动驾驶基础设施分级（ISAD）分为A～E共5个等级。其中A～C级为数字化基础设施：A 级为通过协同决策实现自动驾驶，B 级为协同感知，C 级为动态数字信息；D～E级为便利基础设施，D级仅能支持数字地图，E级则无法支持。该版本还定义了智能网联汽车开发路径的L0～L5共6个等级：

（1）L0级无自动驾驶，提供部分的警告功能；

（2）L1级驾驶辅助，驾驶员监控驾驶环境，驾驶员和自动驾驶系统共同执行车辆的加减速和转向动作，动态驾驶任务的反馈主要由驾驶员完成；

（3）L2级部分自动驾驶，主要由驾驶员监控驾驶环境，自动驾驶系统通过驾驶环境信息的判断执行加减速和转向动作，动态驾驶任务的反馈主要由驾驶员完成；

（4）L3级有条件自动驾驶，监控驾驶环境的主体为自动驾驶系统，同时自动驾驶系统完成加减速及转向等驾驶操作，动态驾驶任务的反馈主要由驾驶员完成，根据自动驾驶系统的请求，驾驶员需提供适当的干预；

（5）L4级高度自动驾驶，由自动驾驶系统监控驾驶环境完成驾驶操作，特定环境下自动驾驶系统会向驾驶员提出响应请求，驾驶员可以不进行响应；

（6）L5级完全自动驾驶，在所有的驾驶模式下，包括监控驾驶环境、执行驾驶操作、对动态驾驶任务进行反应等均由自动驾驶系统负责。

4.中国对智能网联汽车与智能网联设施的分级标准

2019年8月，工业和信息化部（以下简称工信部）在官方网站上发布了《汽车驾驶自动化分级推荐性国家标准报批公示》，以期就《汽车驾驶自动化分级（报批稿）》向社会各界征求意见。在此之前，各自动驾驶相关企业主要以美国汽车工程师学会（SAE）的自动驾驶6个等级划分作为参考标准，所以这也就意味着中国将正式拥有自己的自动驾驶汽车分级标准。

《汽车驾驶自动化分级》以5个要素为主要依据，将自动驾驶汽车划分为L0级没有自动化、L1级辅助自动化、L2级部分自动化、L3级条件自动化、L4级高度自动化、L5级完全自动化6个不同的等级。和SAE分级标准相比，两者在整体分级思路和分级划分标准上大体一致，且都把汽车的自动化程度划分为6个不同的等级。对每一等级自动驾驶汽车的具体界定，两种标准也大体相同，仅在某些方面存在一些区别。其中，中国版分级标准针对L0级至L2级自动驾驶，规定“目标和事件探测与响应”（监测路况并做出反应）由驾驶员及自动驾驶系统共同完成。而在 SAE 分级标准下，L0 级至 L2 级自动驾驶汽车的OEDR（目标和事件检测，以及决策任务）则全部由驾驶员完成。对于自动驾驶的发展来说，国家标准的出台是自动驾驶技术实现大规模应用落地的关键前置条件，明确的标准有助于各类企业更有针对性地开展研发和技术部署的工作，进而促进各类自动驾驶汽车的量产与落地进程。

自动驾驶汽车为未来的出行提供了很多便利，如减少交通拥堵、减少尾气排放、减少停车的烦恼、降低运输成本等，也将为老年人和残疾人的出行带来便利。5 种自动驾驶级别与划分要素如下。

1）L0级没有自动化

在这个级别上，驾驶员执行所有的操作任务，如转向、制动、加速或减速等。

2）L1级辅助自动化

在这个级别上，车辆可以辅助一些功能，但驾驶员仍然可以执行加速、制动和周围环境的监测。

3）L2级部分自动化

大多数汽车制造商目前都在开发这种级别的汽车，在这个级别上，汽车可以辅助转向或加速功能，并允许驾驶员从他们的一些任务中解脱出来。驾驶员必须随时准备好控制车辆，并且仍然负责大多数安全关键功能和所有环境监测。

4）L3级条件自动化

从L2级到L3级及以上的最大飞跃是，从L3级开始，车辆本身控制着对环境的所有监测（使用像激光雷达这样的传感器）。驾驶员的注意力在这个水平上仍然很重要，但可以脱离制动等安全关键功能，在条件安全的情况下将其交给自动驾驶系统处理。许多当前的L3级车辆在车速低于37英里[1]/时的道路上行驶不需要人的关注。

5）L4级高度自动化

在L4级和L5级，车辆能够转向、制动、加速、减速、监控车辆和道路环境及响应事件，确定何时变道、转弯和使用信号。在L4级，自动驾驶系统将首先在条件安全时通知驾驶员，然后驾驶员才将车辆切换到该模式。它无法在更为动态的驾驶情况（如交通堵塞或并入高速公路）之间做出判断。

6）L5级完全自动化

这种程度的自动驾驶绝对不需要人的关注。驾驶员无须踩油门、刹车或握方向盘，因为自动驾驶系统控制所有的关键任务、监测环境和识别独特的驾驶条件，如交通堵塞。

实际上，无论是 SAE 标准，还是《汽车驾驶自动化分级》，都是通过把汽车的自动化程度拆解为几项指标，并根据各项指标上的具体表现（是否满足该指标要求）对汽车的自动化级别进行判断，进而最终完成对自动驾驶汽车的级别界定。根据《汽车驾驶自动化分级》，汽车的自动驾驶等级将主要基于以下5个要素进行划分：

第一，自动驾驶系统是否持续执行动态驾驶任务中的车辆横向或纵向运动控制，即自动驾驶系统能否控制汽车转向或加减速。

第二，自动驾驶系统是否同时持续执行动态驾驶任务中的车辆横向和纵向运动控制，即自动驾驶系统能否同时对汽车的方向和加减速进行控制。

第三，自动驾驶系统是否持续执行动态驾驶任务中的目标和事件探测与响应，这一点可理解为自动驾驶系统是不是能够观测路况并根据路况做出相应的反应。

第四，自动驾驶系统是否执行动态驾驶接管任务，即当汽车出现故障或问题时，是否由自动驾驶系统接管并负责驾驶汽车。

第五，自动驾驶系统是否存在设计运行条件限制，即自动驾驶系统的工作条件是否有限制。

《汽车驾驶自动化分级》将汽车的自动化等级具体划分成L0级至L5级共6个等级。属于不同等级的自动驾驶汽车在可实现的驾驶功能、汽车驾驶任务的执行者和工作条件几个方面存在差异。

L1 级、L0 级自动驾驶车辆的自动驾驶系统虽然不能控制汽车的转向或加减速，但是具备一定的路况识别和反应能力，如能够在危险出现时提醒驾驶员。当出现故障时，汽车将由驾驶员负责接管，在驾驶员请求退出自动驾驶状态时，汽车能立即解除系统的控制权。此外，L0级自动驾驶仅在某些条件下才能实现。按照上述规定，FCW（前部碰撞预警）和LDW（车道偏离预警）功能都可归类于L0级自动驾驶。L1级自动驾驶汽车和L0级自动驾驶汽车自动化程度基本一样，都属于有限制条件的自动驾驶，且当汽车出现故障时都需要驾驶员来控制车辆。不同之处在于，L1级自动驾驶汽车的自动化系统能够在驾驶员的协助下，对车辆的方向或加减速进行控制。换言之，L1 级自动驾驶可具备 ACC（自适应巡航控制）或LKA（车道保持辅助）功能。L3级、L2级自动驾驶（组合驾驶辅助）在自动驾驶系统所规定的运行条件下，车辆本身能够控制汽车的转向和加减速运动。在汽车出现故障时，驾驶员将负责执行汽车的驾驶任务。和L1级自动驾驶相比，L2级自动驾驶将拥有ICC（集成式巡航辅助功能，即同时具备自适应巡航控制功能和车道保持辅助功能）。L4级、L3级自动驾驶（有条件自动驾驶）汽车在自动驾驶系统所规定的运行条件下，车辆本身就能完成转向和加减速，以及路况探测和反应的任务。对于L3级自动驾驶汽车，驾驶员需要在系统失效或超过工作条件时对故障汽车进行接管。由此，属于L3级自动驾驶的汽车将有条件实现TJP（交通拥堵辅助）功能。L4级自动驾驶汽车仍属于有限制条件的自动驾驶，但是汽车的转向和加减速控制，路况探测和反应，以及汽车故障时的接管任务都能够由自动驾驶系统完成，不需要驾驶员参与。按照这一界定，无人出租车便属于L4级自动驾驶汽车。L5级自动驾驶汽车和L4级自动驾驶汽车能够实现的基本功能相同，但L5级自动驾驶汽车不再有运行条件的限制（商业和法规因素等限制除外），同时自动驾驶系统能够独立完成所有的操作和决策。

5.从国家层面助力自动驾驶创新发展

自动驾驶技术的研发和落地，不仅将带来汽车行业及相关产业链体系的重塑，也会给人们创造更加安全和舒适的出行方式。包括中国、美国、日本、韩国在内的全球多个国家都将自动驾驶技术作为发展智能交通系统的一个重要方向，从国家层面展开战略布局。在这种背景下发布《汽车驾驶自动化分级》国家标准可谓正当其时。国家标准的出台是自动驾驶技术实现大规模应用落地的关键前置条件，有了标准，各类企业才可以更有针对性地研发、部署技术，进而促进各类自动驾驶汽车的量产。

2019年，中国公路学会自动驾驶工作委员会、自动驾驶标准化工作委员会发布了《智能网联道路系统分级定义与解读报告》，将交通基础设施系统分为6级。

1）I0（无信息化/无智能化/无自动化）

此级为传统道路信息管理方式，即交通基础设施与单个车辆系统之间无信息交互。

2）I1（初步数字化/初步智能化/初步自动化）

此级仍为传统道路信息管理方式，主要特征包括：智慧道路系统I1能够采集数字化交通基础设施静态数据并进行更新和存储，交通基础设施感知设备能实时获取连续空间的车辆和环境等动态数据，自动处理非结构化数据，并结合历史数据实现车辆行驶的短时、微观预测；各种类型数据之间无法有效融合，信息采集、处理和传输的时延明显；交通基础设施感知信息和预测结果可实时提供给车辆，辅助车辆自动驾驶，如提供信息服务和主动交通管理服务；交通基础设施向车辆系统进行单项传感。

3）I2（部分网联化/部分智能化/部分自动化）

交通基础设施具备复杂传感和深度预测功能，通过与车辆系统进行信息交互（包括I2X），可以支持较高空间和时间解析度的自动化驾驶辅助和交通管理。除I1中具备的功能外，可以实现基础设施等静态数据在时空上的连续监测和更新；具备更高精度的车辆和环境等动态非结构化数据的检测传感功能；实现数据高度融合，信息采集、处理和传输的时延低；支持部分数据在车与车之间、车与基础设施之间的实时共享，提供深度分析和长期预测；有限场景内可以实现对智能网联汽车的接管和控制，实现限定场景的自动化驾驶和决策优化。其局限为：遇到特殊情况时，需要驾驶员接管智能网联汽车进行控制；无法从系统层面进行全局优化；主要实现驾驶辅助，需在有限场景内完成自动驾驶。

4）I3（基于交通基础设施的有条件自动驾驶/高度网联化）

高度网联化的交通基础设施可以在数毫秒内为单个智能网联汽车（自动化等级大于L1.5级）提供周围车辆的动态信息和控制指令，可以在包括专用车道的主要道路上实现有条件的自动化驾驶。

5）I4（基于交通基础设施的高度自动驾驶）

交通基础设施为智能网联汽车提供了详细的驾驶指令，可以在特定场景/区域（如预先设定的时空域）实现高度自动驾驶。遇到特殊情况时，由交通基础设施系统进行控制，不需要驾驶员接管。

6）I5（基于交通基础设施的完全自动驾驶）

交通基础设施可以满足所有智能网联汽车或自动驾驶汽车在不同场景下完全感知、预测、决策、控制、通信等功能，并优化部署整个交通基础设施网络，实现完全自动驾驶。完全自动驾驶所需的子系统无须在智能网联汽车设置备份系统。智能网联汽车提供全主动安全功能，遇到特殊情况时，由自动驾驶系统进行控制，不需要驾驶员参与。

1.2.2.2 美国的自动驾驶政策

2020年7月23日，美国交通运输部发布《交通未来路径》政策建议书，指出“交通运输部的政策监管环境必须保持与快速发展的新技术同步，这样消费者才可以享有更大的安全利益，传统的被服务群体才有更多的机会使用交通。”同时，该政策建议书还提出“交通运输部将始终保持技术中立，不会在新技术中挑选商业上的赢家或输家。交通运输部欢迎有远见的人、实干家、利益相关者为解决当下交通问题提供方案。”

美国交通运输部自2006年起以近期、中期5年规划形式滚动编制3版计划。2006年发布的《交通运输国家层面的新理念》的战略目标为安全、缓解拥堵、全球连通、环境管理、安全保障与准备响应和卓越。2012年发布的《新一代交通运输》的战略目标为安全、良好维护、经济竞争力和环境可持续性。2018年发布的《安全、设施、创新、责任》的战略目标为安全、设施、创新和责任。

美国交通运输部于2017年发布《超越交通2045》（Beyond Traffic 2045），认为塑造未来交通要在自动时代中做出智慧、精明的抉择，为了避免最糟情景“从交通大拥堵到无解僵局”（From Gridlock to Deadlock）的出现，需要政府在客运、货运、适应性、品质和公平性方面的交通政策上做出改变。

（1）客运政策：提供基础设施承载能力，新建道路、桥梁与其他设施，高效维护现有设施，通过更好的设计与技术等组合方法有效利用现有设施。通过用地优化、远程办公与弹性工作、小型自动化车辆、收费等手段缓解交通拥堵，倡导公共交通、骑行与步行等绿色出行方式。

（2）货运政策：提高国家、地区与地方各级间的规划与协调能力，制定有效政策与投资计划以解决货运拥堵问题，鼓励以创新措施解决“最后一公里”货运配送问题。

（3）适应性政策：提高燃油效率，增加替代燃料，生产更清洁燃料，以实现运输减排。调整成本与激励措施，鼓励新发展模式，研究节能减排新技术；设计建设更具韧性的基础设施，以适应气候变化影响；避免在脆弱地点进行开发。

（4）品质政策：突破新技术、流程的规章制度障碍，研发支持新技术的基础设施并制定标准；收集、管理数据的安全系统将逐渐过渡为保护隐私的数据驱动的投资系统；支持与技术开发与应用相关的研究；高度重视安全。

（5）公平政策：优先考虑对具有紧迫需求的社区进行交通投资，确保地方社区可从中受益；协调交通与土地使用政策；为所有人提供可负担的交通服务。

智能网联汽车是指利用车载传感器、人工智能及计算机等技术接管部分或全部驾驶任务（例如，转向、制动及监视驾驶环境）的车辆。

1.奥巴马时期的《自动驾驶政策1.0》

《自动驾驶政策1.0》于2016年9月20日由美国交通运输部颁布，正式采纳了美国汽车工程师协会的自动驾驶分级定义，适用于高度智能网联汽车（L3～L5级），鼓励高度智能网联汽车使用智能网联技术。《自动驾驶政策1.0》提出了一套自动驾驶设计、测试和部署的最佳实践指南，同时提出了建议各州采纳的示范性政策，确定当前联邦与州在监管自动驾驶方面的分工与协作简化审查流程，使交通运输部针对自动驾驶问题和豁免及时发布监管解释，为美国国家公路交通安全管理局确定了新的监管工具和监管结构。

2.特朗普时期的《自动驾驶政策2.0》与《自动驾驶政策3.0》

《自动驾驶政策2.0》于2017年9月12日由美国交通运输部颁布，呼吁行业、州和地方政府及公众支持自动驾驶技术的部署，采纳了通过公众评论和国会听证会获得的反馈，以自愿为指导，鼓励最佳做法并优先考虑安全性。

《自动驾驶政策3.0》于2018年10月4日由交通运输部颁布，其重新定义了“驾驶员”和“操作员”等术语，明确操控汽车者使用5.9 GHz频段，不再承认奥巴马政府认证的10个自动驾驶试验场，更新《统一交通控制手册》以满足自动驾驶的需求。

《自动驾驶政策2.0》和《自动驾驶政策3.0》要点如下：

（1）阐明了联邦政府在监管自动驾驶技术部署方面的局限性。

（2）解决自动驾驶技术对公路客货运输、公共交通、铁路、港口和船舶的影响问题，扩大交通运输部的监管范围。

（3）取代了《自动驾驶政策1.0》中的政策。

（4）该政策整合了所有运输模式的自动化、驾驶系统6项自动化驾驶技术原理，具体如下。

·各州应考虑的最佳做法；

·以自愿行为代替强制；

·加快国家公路交通安全管理局对豁免申请的决定；

·提倡自动驾驶行业技术标准；

·确立特朗普政府的《自动驾驶政策3.0》。

3.拜登时期的《自动驾驶政策4.0》

《自动驾驶政策4.0》于2020年1月8日在拉斯维加斯电子消费展开幕式上由美国交通运输部部长与白宫首席技术官共同发布，由美国国家科技委员会和交通运输部共同制定，总结了美国38个政府机构对自动驾驶技术开发和集成的相关活动。

《自动驾驶政策4.0》涵盖的主要内容如下。

（1）美国政府自动驾驶技术原则。

①保护用户与社区。

·优先考虑安全性；

·强调公共安全与网络安全；

·确保隐私和数据安全；

·增强出行能力与出行自由。

②提倡有效市场。

·保持技术中立；

·保护美国的创新和创造力；

·法规现代化。

③促进协作。

·推广统一的标准和政策；

·确保联邦机构间的协作；

·改善整个运输系统的效能。

（2）美国政府为自动驾驶技术发展所做的努力。

·先进制造；

·人工智能与机器学习；

·智能网联与通信频谱；

·科学、技术、工程和数学教育；

·科学、技术、工程和数学专业人才；

·供应链整合；

·量子信息科学。

（3）美国政府部门及其研究机构合作活动与机会。

①美国政府在自动驾驶领域的协调与监管活动。

·促进与政府的合作（与非联邦政府利益相关者的联系、联邦政府部门之间的协调）；

·自愿共识标准和其他指导；

·监管机构与自动驾驶；

·税收、贸易和知识产权；

·环境质量；

·竞争、隐私和市场透明度。

②美国政府为汽车领域创新者提供的资源。

·联邦实验室、测试场与技术转让；

·美国小企业管理局的资源；

·美国专利商标局为发明者与企业家提供的资源；

·其他政府资源。

4.美国《智能交通系统战略规划2020—2025》

《智能交通系统战略规划2020—2025》于2020年3月16日由美国交通运输部智能交通系统联合办公室发布，描述了愿景、任务、战略和研究目标。其涉及的领域主要包括：

·新兴和使能技术；

·网络安全；

·数据访问和交换；

·自动驾驶；

·完整出行；

·加速部署智能交通系统（评估、专业能力建设、架构和标准、通信）。

1.2.2.3 美国智能网联汽车现状与反思

美国车联网在政策推动、标准制定和频谱确定的背景下，在26个州开展试点示范，试点范围覆盖超过美国50%的州。典型代表是怀俄明州、纽约州、佛罗里达州的专用短程通信技术（DSRC）试点项目。与此同时，美国也开启基于蜂窝的C-V2X相关试点工作。

美国车联网产业发展和美国自动驾驶产业发展息息相关。网联（Connected Vehicle，CV）+自动驾驶（Automated Vehicle，AV）=网联自动驾驶（Connected Automated Vehicle，CAV）是美国在自动驾驶领域重点打造的核心技术之一。在美国各州中，加利福尼亚州、密歇根州、俄亥俄州、佛罗里达州和亚利桑那州在网联自动驾驶方面位居前列。

盘点美国车联网产业情况，可以看到其发展中存在缺乏政策持续强力推进、标准摇摆和缺乏持续演进、试点示范规模不足、产业链协同发展不利、应用场景和商业模式探索深度不够等问题，对中国车联网产业发展有很好的借鉴作用。

1.美国车联网政策

美国持续发布车联网相关政策。美国交通运输部于2015年发布《智能交通系统战略规划（2015—2019年）》，汽车智能化和网联化是其核心内容。该规划是2010—2014年智能交通系统战略规划的升级版，美国智能交通系统战略已从单纯的车辆网联化，升级为汽车网联化与自动控制智能化的双重发展战略，其发展目标包括：

（1）提高车辆与道路安全性；

（2）增强交通移动性；

（3）降低环境影响；

（4）促进创新；

（5）支持交通系统信息共享。

美国交通运输部和国家公路交通安全管理局于2016年9月发布《联邦自动驾驶汽车政策指南》，规定新的自动驾驶汽车技术必须满足15个要点的安全评估，为自动驾驶技术提供了制度保障。美国多个州积极推进自动驾驶法规制定，已有加利福尼亚州、密歇根州、俄亥俄州、佛罗里达州、亚利桑那州、宾夕法尼亚州、弗吉尼亚州、马萨诸塞州、内华达州等及哥伦比亚特区颁布了自动驾驶法规，且各州对车企运用技术的限制做了不同规定。

美国交通运输部于2018年10月发布《自动驾驶汽车3.0：为未来交通做准备》，基于《自动驾驶汽车2.0：安全愿景》所提供的自愿性指南基础，支持将自动驾驶的安全、高效、可靠、经济集成到多模式跨界的地面运输系统中。其关键点包括：

第一，继续沿用SAE对自动驾驶汽车的分级，保持技术中立；

第二，在原有指南的基础上对自动驾驶的范围进行延伸，涵盖乘用车、商用车、公路运输和道路等交通系统；

第三，制定自动驾驶汽车开发阶段安全风险管理的概念框架，并期望交通运输部能够参与整个过程，与各方协同合作；

第四，修改特定安全标准，以适应自动驾驶汽车技术；

第五，允许自动驾驶汽车创新性设计，如方向盘、踏板、后视镜等可以不再强制安装。

2020年1月，美国交通运输部发布的自动驾驶4.0计划，旨在确保美国在自动驾驶领域的技术领先地位。名为“自动驾驶4.0——确保美国在自动驾驶技术方面的领导地位”的计划，由美国白宫和交通运输部共同发起。该计划将整合美国38个联邦部门、独立机构、委员会和总统行政办公室在自动驾驶领域的工作，为州政府和地方政府、创新者及所有利益相关者提供美国政府有关自动驾驶汽车工作的指导。

自动驾驶4.0计划还提出了发展自动驾驶汽车的联邦原则，主要包括3个核心领域：

（1）优先考虑安全性和技术保障；

（2）推动创新；

（3）确保一致的监管方法。

与此同时，自动驾驶4.0计划还提出了“实现自动驾驶的巨大潜力，需要行业合作伙伴、州和地方政府、学术界、非营利组织、标准制定组织和联邦政府之间的协作和信息共享。”近年来，盲点监控、自适应巡航控制、车道偏离警告和自动紧急制动等新技术，提升了汽车的安全性。而自动驾驶汽车终将改变地面交通，改善交通安全情况。

2.美国车联网标准

全球车联网存在两大通信标准流派——专用短程通信技术（Dedicated Short Range Communications，DSRC）和基于蜂窝技术的车联网通信（Cellular Vehicle to Everything）。通过详细对比DSRC与C-V2X标准可以发现，美国DSRC标准由IEEE基于WiFi制定，并且获得通用、丰田、雷诺、恩智浦、AutoTalks和Kapsch TrafficCom等支持。通用已经有量产车卡迪拉克CTS搭载DSRC（由Aptiv提供系统，AutoTalks提供模块，恩智浦提供芯片），丰田则在2016年就开始销售具备DSRC技术的皇冠和普锐斯，销量已经超过16万辆（由电装提供系统，瑞萨提供芯片）。

DSRC标准化流程可以追溯至2004年，主要基于以下3套标准。

（1）标准IEEE 802.11p：定义了汽车相关的“专用短程通信技术”的物理标准。

（2）IEEE 1609：标题为“车载环境无线接入标准系列（WAVE）”，定义了网络架构和流程。

（3）SAE J2735和SAE J2945：定义了消息包中携带的信息，包括来自汽车上的传感器信息，如位置、行进方向、速度和刹车信息。

美国高速公路安全管理局力推 DSRC，目标是为消费者提供安全、效率、便捷三大方面的优质服务。安全方面，中轻型车辆将避免80%的交通事故，重型车辆将避免71%的事故；效率方面，交通堵塞将减少60%，短途运输效率将提高70%，现有道路通行能力将提高2～3倍；便捷方面，停车次数将减少30%，行车时间将降低13%～45%，将实现降低油耗15%。

3.美国车联网频谱

1999年，美国联邦通信委员会（Federal Communications Commission，FCC）为基于IEEE 802.11p的ITS业务划分了5850～5925MHz共计75MHz频率、7个信道（每个信道10MHz）的频率资源。其中，178 号信道（5885～5895MHz）为控制信道。每辆车都会在信道172中，以每秒10～20次的频率，交互DSRC基础安全信息。紧急信息则会在信道184 中，以更高的优先级进行传播。每一条基础安全信息都包含两部分信息：第一部分信息是强制性信息，包括位置、速度、方向、角度、加速度、制动系统状态和车辆尺寸；第二部分信息是可选信息，如防抱死系统状态、历史路径、传感器数据、方向盘状态等。

4.美国DSRC进展

1）整体进展

美国约有10000个城镇、城市、县和州购买、运营和维护交通基础设施设备。联邦政府提供资金，但不拥有任何基础设施。美国共有35万个交叉口，大约部署了约5315套DSRC RSU，分布在26个州，覆盖美国50%以上的州，总共大约有18000套车载终端OBU（包括前装设备和后装设备）。

2015年9月，美国开始启动怀俄明州、纽约州、佛罗里达州的DSRC试点示范工作。2016年12月完成第一阶段概念设计，2018年5月完成第二阶段设计/建造/测试，目前已进入第三阶段运营和维护验证。

除此之外，美国网联自动驾驶开展效果最好的几个州，也在积极进行DSRC试点示范工作。加利福尼亚州拥有美国最大的自动驾驶试验场GoMentum Station，其建立网联自动驾驶汽车交通信号灯实验室（CAV-SigLab），部署和维护交通信号灯机柜内部的交通信号控制器、交通冲突监控器、负载开关、基于视频探测和DSRC/5G 技术的通信系统。

2014年，在密歇根州建立车联网测试平台，涵盖连接底特律（Detroit）、安阿伯（Ann Arbor）、布赖顿（Brighton）和沃伦（Warren）的94号、96号、696号州际公路和美国23号公路走廊，全长约125英里，道路沿途部署超过100个DSRC RSU。这条走廊贯穿了密歇根州汽车与技术发展的核心区域。

在俄亥俄州，俄亥俄州交通运输部与马里斯维尔市、本田合作，部署了世界上首个车联网全城覆盖的城市。马里斯维尔市的所有交通信号灯升级配备 DSRC，1500 辆车安装DSRC车载终端。另外，在33号公路都柏林（Dublin）和东利伯蒂（East Liberty）之间全长35英里的路段，同时开展网联自动驾驶汽车测试。

2）WYDOT进展

怀俄明州沿I-80高速公路部署了大约75套RSU、400套OBU，且主要部署在商用车辆，其中至少150辆为重型卡车，重点关注货物通过I-80东西走廊的高效和安全运输。

怀俄明州交通局（WYDOT）通过收集车辆数据、高速公路路况信息和天气数据，将减少I-80东西走廊内的恶劣天气相关事故（包括二次事故）和爆炸事故的数量，以提高安全性并减少事故延误。具体应用场景有5种，典型的应用场景包括现场天气影响预告（Spot Weather Impact Warning，SWIW）、工作区域的警告（Work Zone Warning，WZW）等。

WYDOT的典型车载终端有Onboard HMI设备，通过该车载终端可以看到严重告警信息（例如，极端大雾天气、道路施工等）、普通告警信息（例如，雨雪天气等）、限速信息、前向碰撞预警、车辆速度信息等。

3）NYCDOT的进展

纽约市交通局（NYCDOT）专注于通过部署 V2V 和 V2I 连接的车辆技术来提高城市中旅客和行人的安全性。NYCDOT CV试点项目包括曼哈顿和布鲁克林区2个不同区域，部署了大约353套RSU、8000套OBU。其中，曼哈顿大街（Manhattan Ave）200套RSU，曼哈顿路侧（Manhattan Cross）80套RSU，弗拉特布什大街（Flatbush Ave）30套RSU，罗斯福大街（FDR）8套RSU，机场、河流桥度、车站36套RSU。OBU包括5850辆安装后装车载设备（Aftermarket Safety Device）的出租车、1250辆大都会交通管理局（MTA）公共汽车、400辆UPS卡车、250辆NYCDOT车队车辆、250辆纽约市卫生部（DSNY）车辆。

纽约市交通局的项目关注在密集城市交通系统中典型的交叉口应用，会在多层次的行人、车辆、道路及商业和居民区混合使用，未来将成为在城市环境中大规模部署的典范。该项目的特色是通过车内行人警告和 V2I/I2V 检测人行横道上的行人通过情况，以减少车辆与行人的冲突，为大约100名视觉障碍的行人配备个人设备并提供语音告警，协助这些弱势交通使用者安全穿过信号交叉口街道。

4）坦帕市（美国佛罗里达州西部港市）测试进展

Tampa THEA项目由坦帕-希尔斯堡高速公路管理局（THEA）牵头，旨在改善坦帕市中心的道路安全和交通拥堵状况。Tampa THEA项目试点在区域的街道和塞尔蒙高速公路上，部署40套RSU、1620套OBU，大约覆盖1600辆汽车、10辆公共汽车、10辆线缆街道车和500名行人。Tampa THEA项目的主要参与方包括坦帕市（COT）、佛罗里达州交通运输部（FDOT）和希尔斯堡地区区域交通运输部（HART）。

Tampa THEA项目着力解决坦帕市中心高峰交通拥堵问题。通过上高速公路前检测和发出警告给驾驶员，来降低碰撞风险、提高通过交叉口的行人安全、提供公交信号优先权等。Tampa THEA项目的典型车载终端有智能后视镜HMI设备，可显示前车紧急刹车信息、限速信息、车辆速度信息等。

5.美国C-V2X进展

1）车企的选择

福特从技术、持续演进和商用3个角度进行评估，最终选择从DSRC转换成C-V2X。从技术角度看，2018年4月在华盛顿召开的5GAA会议上，福特发布了与大唐、高通的联合测试结果，给出DSRC和LTE-V2X实际道路测试性能。结果显示，在相同的测试环境下，通信距离在400米到1200米之间，LTE-V2X系统的误码率明显低于DSRC系统，而且LTE-V2X的通信性能在可靠性和稳定性方面均明显优于DSRC；从持续演进角度看，C-V2X包含Rel-14 LTE-V2X、Rel-15LTE-eV2X和向后演进的NR-V2X，也比DSRC有明显优势；从商用角度看，DSRC经过多年的测试与验证，可行性得到验证，同时网络、芯片等产业链相对成熟。但是C-V2X具备后发优势，5GAA自2016年9月创立以来，已经有超过120家运营商、车企、芯片商、设备厂商等产业链各环节企业加入。

2019年3月26日，福特表示计划于2021年在中国的福特车型中搭载C-V2X技术，到2022年在美国市场推出C-V2X车型。C-V2X技术将与福特Co-Pilot360™智行驾驶辅助系统相互协作，使车辆接收前方道路交通变化信息及预知传感器可接收范围以外的风险，从而提前发出预警，甚至可以在驾驶者未采取行动的情况下紧急制动。

总体来看，通用、丰田、雷诺、恩智浦、AutoTalks和Kapsch TrafficCom等支持DSRC发展。福特、宝马、奥迪、戴姆勒、本田、现代、日产、沃尔沃、PSA Group、众多Tier1、运营商移动、联通、AT＆T、德国电信、KDDI、DOCOMO、Orange、Vodafone，以及华为、爱立信、大唐、高通、英特尔、三星等支持C-V2X演进。同时，不少企业选择二者兼顾。

2）基础设施建设情况

C-V2X已经在加利福尼亚州圣迭戈和密歇根州底特律进行初步试验。2018年，高通、福特、松下与科罗拉多交通运输部门（CDOT）合作，首次在科罗拉多州部署蜂窝C-V2X。该项目的目的一方面是帮助拯救生命，因为配备此系统的车辆能够感知和识别行人、骑车人和其他连接的车辆；另一方面是帮助自动驾驶汽车优化燃油效率和整体操作体验。Kapsch TrafficCom公司为CDOT C-V2X项目提供100套RSU，Ficosa提供500套C-V2X OBU。除此之外，犹他州政府也在跟进，至少还有10个潜在项目在立项讨论，其中包括与跨国公司/中立机构的合作。

6.美国车联网发展反思

1）缺乏政策持续强力推进

美国希望在2021年达到50%的新车安装DSRC，2022年达到75%的新车安装DSRC，2023年开始100%的新车安装DSRC。目标虽然宏大，但缺乏政策强力推进。另外，美国多州积极制定自动驾驶法规，这帮助美国在自动驾驶领域取得迅速发展，但是在网联汽车方面，却出现了政策摇摆。之前美国政府大力支持DSRC，奥巴马政府发布的提案要求车厂自2021年起必须逐步采用DSRC。DSRC因此取得先发优势，开始初期部署。一些车企及它们的芯片、软件和服务合作伙伴等也进行了大量投资。这些投资是对奥巴马政府对DSRC部署任务的反应，以确保及时提供大量DSRC设备。白宫和美国交通运输部门不会继续推进这项任务，即要求“新车配备专用的DSRC短程无线电设备，允许车辆发送一些数据，如汽车行驶数据、道路危险和天气条件等数据”。

美国政府对DSRC政策的不连续，将影响美国车联网产业的发展。因此，发展本国的车联网（V2X）产业，一定需要保持政策的连续性，持续强力推进车联网产业发展。

2）标准摇摆和缺乏持续演进

美国政府的态度是保持技术中立，让车企在DSRC和C-V2X之间自由选择。美国交通运输部门对推动V2X技术标准统一起到了反作用。产业界对此充满分歧，支持DSRC的通用和丰田，将C-V2X描绘成一个凶悍的“打墙洞野蛮人”形象，从频段分配等方面建议美国政府全力排斥C-V2X。

DSRC标准自制定以来，缺乏后续演进能力，尤其是和C-V2X具备清晰的向5G演进的能力相比。DSRC标准组织IEEE意识到此问题，却直到2018年年底才提出了IEEE 802.11 NGV，即Next Generation V2X amendment（802.11bd）作为DSRC后续演进版本。这一标准的主要目标是提升适用范围和可靠性，并且关注对DSRC兼容能力的提升（NGV可以和DSRC在相同频段共存，可以和DSRC设备通信）。但是NGV的相关标准制定工作才刚刚起步。美国对车联网标准的摇摆，以及DSRC本身缺乏后续演进能力，将制约美国车联网产业发展。因此，发展本国的车联网产业，需要旗帜鲜明地确立统一的标准，并持续投入后续标准的研究和制定工作。

3）试点示范规模不足

美国在怀俄明州、纽约州、佛罗里达州共投入联邦资金总额 4500 万美元，用于发展DSRC。但是DSRC部署费用高昂，美国交通运输部估计，DSRC要能全面使用，政府需要花费数十亿美元打造基础建设。除此之外，汽车还需装配车载设备才能使用 DSRC，美国高速公路安全管理局预估，每辆车成本将因此增加300美元。

总体来看，美国DSRC试点示范虽然覆盖了26个州，但是绝大部分州只是小规模试点，政府的投入难以支撑DSRC进入大规模预商用阶段。因此，发展本国的车联网产业，需要政府前期有足够投入，带动产业进入良性发展轨道，让车联网试点示范真正转化出规模效应。

4）产业链协同发展不利

2019年4月26日，丰田宣布暂停2021年开始为美国市场车型搭载DSRC的计划。而仅仅在一年前（2018年4月），丰田才宣布计划在2021年开始在美国销售的新车上安装DSRC。丰田做出这个决定主要基于两个方面的原因：一是没有看到其他汽车制造商做出同样的生产承诺，从而没有足够多的同盟共同建设基础设施，这将使丰田负担巨额的成本；二是DSRC无法获得专用的频段，无法保证技术运行的稳定性。丰田发布该声明对DSRC的支持者而言是一个重大打击，导致DSRC产业链协同发展不利。因此，发展本国的车联网产业，需要产业链各个环节协同发展，共同推进。

5）应用场景和商业模式探索深度不够

美国发展车联网最主要的诉求，是期望通过车联网解决现有交通中存在的问题。DSRC应用场景集中在安全、效率、便捷三大方面。“在任何情况下，安全都是交通运输部的首要任务”。在美国交通运输的长期规划中，扩大公共运输的规模和效率、以卡车编队行驶为代表的新技术提升物流效率，是重要内容。但是正如在微信公众号“5G 行业应用”《5G车联网产业发展的冷思考》一文中所提到的，车联网商业模式仍然处于设计阶段，尚需进行有效验证，主要存在用户需求不强烈、投资规模巨大、运营模式不清晰三大挑战。为了积极应对车联网商业模式上存在的挑战，需要政府和产业界共同探索。其中，可能存在的路径包括继续挖掘和深化信息服务类业务、特定商用场景先行先试、探索数据开放和运营。美国在这些方面的应用场景和商业模式探索深度不够。因此，发展本国的车联网产业，不能单纯依靠政府投资，需要产业界力量积极探索车联网可行的商业模式。

1.2.2.4 美国智能网联汽车分析和启示

本节从政策、典型试验场、典型公司3个方面分析美国网联自动驾驶现状，并提出对中国网联自动驾驶产业发展的启示：

（1）中国应该加强网联自动驾驶领域的综合性立法；

（2）中国自动驾驶试验场建设应该考虑“因地制宜，突出特色”“多层级化，同步建设”“多种场景，典型应用”；

（3）中国自动驾驶领域的科技公司和传统车企应该进行深入合作。

1.美国自动驾驶政策

1）在国家政策层面上，美国自动驾驶政策立法走在世界的前列

美国交通运输部在2015年发布《智能交通系统战略规划（2015—2019年）》；2016年发布《联邦自动驾驶汽车政策指南》；2017年发布《自动驾驶系统2.0：安全愿景》；2018年发布《自动驾驶汽车3.0：为未来交通做准备》。美国从国家层面确定了6项自动驾驶原则：

·安全作为优先考虑原则；

·保持技术中立；

·使规则现代化；

·鼓励一个始终如一的监管和操作环境；

·积极地为自动驾驶做准备；

·保护并提升美国人所青睐的自由。

美国交通运输部正在实施5项核心战略：

·让利益相关者和公众成为解决自动驾驶问题的召集人和领导者；

·提供最佳实践和政策考量，以支持利益相关方更好地了解自动驾驶；

·支持自愿的技术标准，通过与利益相关方及标准开发组织合作以支持技术标准和政策制定；

·开展有针对性的技术研究，为决策提供参考；

·规则的现代化。

在网联自动驾驶层面，美国联邦公路管理局正在进行一项研究，旨在衡量利用车联网技术实现网联自动驾驶带来自动驾驶汽车效率和安全性能的提高。而美国公路交通安全管理局提出车联网的目标是为消费者提供安全、效率、便捷三大方面的优质服务。

2）各州政策分析

除了国家层面，美国多州积极推进自动驾驶法规制定。其中，道路测试是自动驾驶汽车法律法规的核心。已有加利福尼亚州、密歇根州、俄亥俄州、佛罗里达州、亚利桑那州、宾夕法尼亚州、弗吉尼亚州、马萨诸塞州、内华达州及华盛顿州颁布了道路测试法规。按照上路测试是否需要许可，以及是否需要安全驾驶员同行这两条基本原则，可以分为三大类：

第一类采取上路许可的原则，即需要申请测试许可，但是不强制需要安全驾驶员同行；

第二类采取普遍授权的原则，即不需要申请测试许可，也不需要安全驾驶员同行；

第三类采取循序渐进的原则，即需要申请测试许可，也需要安全驾驶员同行。

内华达州是全美国第一个接纳自动驾驶的州，早在2011年，该州便通过了自动驾驶汽车合法化的法律，颁布了一系列的相关管理法规，其中包括自动驾驶汽车概念的界定、申请路测的流程等，并开始接受大家对于实地测试的申请。

加利福尼亚州在2012年9月，由州长杰里·布朗签署了允许自动驾驶汽车合法上路的SB1298法案。在之后的几年内，加利福尼亚州车辆管理局允许测试车辆在驾驶室内不设置安全驾驶员的情况下上路。

密歇根州、佛罗里达州、宾夕法尼亚州和加利福尼亚州、内华达州类似，采取上路许可的原则。而俄亥俄州、亚利桑那州、弗吉尼亚州、华盛顿州采取普遍授权的原则，准许在州内任何公共道路上测试自动驾驶汽车，包括在驾驶室内不设置安全驾驶员；还准许传统汽车厂商及科技型公司在州中任何公共道路上开展车辆共享等商业运营服务，甚至还允许企业将自动驾驶汽车销售给用户。美国另外一些州则采取循序渐进的原则，如马萨诸塞州。

2.美国自动驾驶典型试验场

美国有60多个自动驾驶试验场。2017年1月19日，美国交通运输部指定了10个国家级“自动驾驶汽车试验场”。虽然美国交通运输部基于中立、客观的原则，认真考虑全美国所有州正在进行相关研究和测试活动的试验场，不会对各地的研发和测试活动进行褒贬评价，也不会特别偏向某一个或某几个自动驾驶试验场，最终在《自动驾驶汽车3.0：为未来交通做准备》中取消了上述10个试验场。但是，这些试验场依旧是美国自动驾驶试验场的典型代表。这10个试验场是：

（1）Contra Costa Transportation Authority （CCTA）＆GoMentum Station（康特拉科斯塔交通管理局，加利福尼亚州）；

（2）San Diego Association of Governments（圣迭戈政府联合会，加利福尼亚州）；

（3）American Center for Mobility （ACM） at Willow Run（位于Willow Run的美国移动中心，密歇根州）；

（4）Central Florida Automated Vehicle Partners（佛罗里达州中部地区自动驾驶合作伙伴，佛罗里达州）；

（5）City of Pittsburgh and the Thomas D.Larson Pennsylvania Transportation Institute（匹兹堡市和宾夕法尼亚州托马斯·D·拉尔森交通研究所，宾夕法尼亚州）；

（6）Texas AV Proving Grounds Partnership（得克萨斯州自动驾驶汽车试验场合作伙伴，得克萨斯州）；

（7）U.S.Army Aberdeen Test Center（美国陆军阿伯丁测试中心，马里兰州）；

（8）Iowa City Area Development Group（爱荷华城市地区开发集团，艾奥瓦州）；

（9）University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校，威斯康星州）；

（10）North Carolina Turnpike Authority（北卡罗来纳州收费公路管理局，北卡罗来纳州）。

3.美国自动驾驶典型公司

DMV评估自动驾驶技术实力较强的加利福尼亚州机车辆管理局（DMV），要求所有在该州测试自动驾驶汽车的汽车制造商、科技公司和初创公司都要提交年度报告，反映该公司当年自动驾驶行驶模式下的行驶里程、人工干预频率/车内驾驶员接管次数（Disengagements）。Disengagements是由于系统故障或交通、天气和道路出现特殊情况，自动驾驶汽车需要脱离自动驾驶模式（接受人工干预），并交给驾驶员控制。Disengagements可以作为间接判断自动驾驶技术好坏的标准，即技术越好，接管干预次数越少；技术越差，接管干预次数越多。2015年，只有7家公司向DMV提交报告，涉及71辆车；2016年，有11家公司、103辆车；2017年，有19家公司、235辆车；到了2018年，有48家公司、496辆车。测试里程方面也是如此，2017年只有815963千米，2018年达到3258074千米，增长近300%。DMV发布的《2018年自动驾驶接管报告》披露了48家自动驾驶公司的数据，虽然不能完全说明各家公司的实力，但是可以作为参考。科技公司方面的排名是Waymo、Zoox、Nuro、Pony.AI、Baidu、AIMotive、AutoX、Roadstar.AI、WeRide/JingChi、Aurora、Drive.ai、PlusAI、Nullmax、Phantom AI、NVIDIA、CarOne/Udelv、Qualcomm、Apple、Uber。车企方面的排名是GM Cruise、Nissan、SF Motors、Telenav、BMW、Toyota、Honda、Mercedes Benz、SAIC。

Navigant Research在2019年3月按照以下10个评分标准评估了自动驾驶企业的整体实力。

（1）愿景；

（2）进驻市场战略；

（3）合作伙伴；

（4）生产战略；

（5）技术；

（6）销售、营销和分销；

（7）产品性能；

（8）产品质量和可靠性；

（9）产品组合；

（10）持久力。

在层级象限的包括Waymo、GM Cruise、Ford Autonomous Vehicles；在关联象限的包括 Aptiv、Intel-Mobileye、Volkswagen Group、Daimler-Bosch、Baidu、Toyota、Renault-Nissan-Mitsubishi Alliance、BMW-Intel-FCA、Volvo-Veoneer-Ericsson-Zenuity、Zoox、May Mobility、Hyundai Motor Group、Uber、NAVYA；在挑战象限的包括Voyage、Tesla、Apple。

4.美国智能网联汽车的启示

对美国网联自动驾驶相关政策、典型试验场、典型公司的分析，对中国网联自动驾驶产业发展有相应的启示作用。

1）政策主导方面

中国自动驾驶技术发展与《公路法》《道路交通安全法》《网络安全法》《保险法》《测绘法》《民法典》等存在一定冲突。例如，《公路法》《公路安全保护条例》明确禁止将公路作为检验车辆性能的试车场地，《道路交通安全法》《道路交通安全法实施条例》明确禁止在高速公路测试车辆；《道路交通安全法》基于自然人作为驾驶主体判断交通事故责任人，不适用于自动驾驶；《道路交通安全法实施条例》《机动车交通事故责任强制保险条例》《机动车登记规定》使得自动驾驶汽车难以投保包括交强险在内的机动车保险。

2）路测规范方面

目前，中国仅北京、重庆、上海、深圳出台了自动驾驶汽车上路测试规范。因此，从美国网联自动驾驶的国家和地方政策分析得到启示，中国应该加强网联自动驾驶领域的综合性立法，使得中国的自动驾驶汽车道路测试，尤其是高速公路测试、城市道路测试、自动驾驶/远程驾驶测试、载客示范，以及商业化试运营等做到有法可依。

3）试验场方面

目前，中国各地正如火如荼地建设网联自动驾驶试点示范区和先导区，从美国网联自动驾驶典型试验场分析得到启示，中国试验场建设一定要避免一哄而上，而应重点考虑如下3个方面的要素。

（1）因地制宜，突出特色。

马里兰州美国陆军阿伯丁测试中心可以进行各种丘陵地形测试工作；而亚利桑那州的沙漠地区夏季炎热，可以进行高温条件下的车辆测试。中国各地试验场建设，应充分考虑因地制宜，突出各地自然条件、道路情况、交通情况。弗吉尼亚智能道路（Virginia Smart Road）已经具备制造雨、雪、冰、雾天气条件的能力。中国各地试验场建设，也应充分考虑模拟各类自然条件。

（2）多层级化。

佛罗里达州自动驾驶试验场是多层级化的典型代表，其采取高校模拟仿真测试+封闭测试场+公共交通环境三级模式。中国各地试验场建设，应充分考虑同步建设多层级化的试验场。另外，密歇根州的MCity与ACM两座试验场在功能定位上相辅相成。中国各地试验场建设，应充分考虑相互之间的协同性。

（3）多种场景。

美国交通运输部关注联运港口的自动驾驶技术等多种特定场景。除此之外，公共运输、货运物流、个人出行是网联自动驾驶技术三大典型应用。中国各地试验场建设，应充分考虑多种场景，验证各类典型应用。

4）自动驾驶公司方面

实现自动驾驶，一方面需要做算法、视觉和传感器的科技人才，以及科技公司的敏捷开发和快速迭代管理模式，另一方面也需要能解决汽车工业问题的产业人才，以及传统车企的产业链。因此，美国自动驾驶方面正在形成车企和科技公司联盟的格局。中国投入自动驾驶领域的科技公司和传统车企也应进行深入合作，加快自动驾驶落地。