自動駕駛系統可分為感知、決策和控制三個層面，其中決策層主要依靠機器視覺、深度學習、傳感器、高精度地圖和車聯網等技術協同合作，對感知層傳來的路況和車況數據進行認知和判斷，形成實時的行駛指令，并將指令傳達給控制層來實現駕駛行為。
自動駕駛系統可分為感知、決策和控制三個層面，其中決策層主要依靠機器視覺、深度學習、傳感器、高精度地圖和車聯網等技術協同合作，對感知層傳來的路況和車況數據進行認知和判斷，形成實時的行駛指令，并將指令傳達給控制層來實現駕駛行為。基于對人類駕駛員操作借助多少的程度，國際上將自動駕駛分為L0到L5共六個級別。其中L0為無自動化，L5為完全自動駕駛。目前行業內主要廠商已實現L3級別自動駕駛技術，少數頂尖廠商正在攻堅L4級別。
從2009年起，Google、百度等科技巨頭進入自動駕駛領域。我國的自動駕駛發展保持與國際并跑的態勢，國內自動駕駛發展從地域上看，產業發展集中在北京、廣東、上海、浙江、江蘇，技術領域涵蓋了ADAS/駕駛解決方案、成車機器人制造、雷達傳感器、行車系統和算法、地圖和導航等方面。從商用化現狀可以看出，這些企業還處于技術研發階段，跨界和整合是的產業鏈進入了深度合作期，優勢互補可以上企業和整個產業向好發展。
我國自2015年起持續推出引導自動駕駛發展的相關政策，意在推動交通發展提高質量效益轉變。
在2019世界智能網聯汽車大會上，交通運輸部總規劃師王志清表示交通運輸部將從三個方面推動自動駕駛：一、加強協同合作，優化政策供給，出臺自動駕駛頂層設計文件;二、夯實發展基礎，公關自動駕駛與車路協同技術，推動交通設施數字化;三、開展試點示范，建設自動駕駛示范路、示范區，以2022年北京冬奧會等為節點，推動智能網聯汽車商業化運用。
此次發言給予市場一個較為明確的落地預期，預計將在2021-2022年間迎來自動駕駛產業的拐點。
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