全國汽車標準化技術委員會：2020年物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告（78頁）.pdf

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1、1物流領域自動駕駛技術應用物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告標準化需求研究報告全國汽車標準化技術委員會全國汽車標準化技術委員會智能網聯汽車分技術委員會智能網聯汽車分技術委員會20202020 年年 7 7 月月物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告2前言作為汽車應用新領域和產業新形態，自動駕駛技術在物流用車輛的應用可有效解決物流人力短缺、人力成本高昂的問題，大幅度提升物流效率和安全性，具有較高的應用價值，現階段我國已具備研究基礎，部分車型已進入試運營階段。2020 年 2 月，習近平總書記在統籌推進新冠肺炎疫情防控和經濟社會發展工作部署會議上提出：“疫情對產業發展既是挑戰也是機遇。

2、一些傳統行業受沖擊較大，而智能制造、無人配送、在線消費、醫療健康等新興產業展現出強大成長潛力。要以此為契機，改造提升傳統產業，培育壯大新興產業?！边@一重要講話也為在抗擊新冠肺炎戰役中自動駕駛技術在物流用車輛的應用體現出的重要價值的肯定，也對該領域發展提出了目標和要求。與之形成對比的是，現階段該領域標準制定工作尚處空白，迫切需要標準指導產業健康有序發展并作為后續管理的有效支撐。為應對該特點，汽標委智能網聯汽車分標委自動駕駛工作組于 2018 年啟動“自動駕駛工作組自動駕駛技術物流應用標準需求研究組”研究項目，由阿里巴巴達摩院科技有限公司、一汽解放共同牽頭，組織國內外的整車、零部件、互聯網、測試機

3、構等 17 家單位共同承擔研究任務。研究工作歷時2 年，于 2020 年 3 月正式結項，物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告作為該項目的重要成果物。本研究報告覆蓋物流行業全流程自動駕駛技術應用，基于產業技術現狀和應用情況分析，首次提出具備自動駕駛功能的物流用運載工具的分類方式，以滿足產業發展和管理支撐的雙重要求。本研究報告匯總整理各細分類別運載工具的應用場景特點并提出相對應的測試方法建議?；谏鲜鲅芯砍晒岢鰸M足物流領域需求的自動駕駛功能標準體系及制定路線圖建議，體系包括“通用標準”、“基礎標準”、“技術標準”、“業務支撐標準”、“測試標準”和“安全標準”六類共 8 項標準及多項標準補

4、充建議。本研究報告可為后續技術研發、標準制定和行業管理提供支撐和借鑒。在此，衷心感謝參與物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告編寫的各單位、組織及個人。物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告3編寫單位組織指導：汽標委智能網聯汽車分標委牽頭單位：阿里巴巴達摩院科技有限公司，一汽解放汽車有限公司參與單位：中國汽車技術研究中心有限公司、阿里巴巴（中國）有限公司、北京三快在線科技有限公司（美團點評）、北京京東尚科信息技術有限公司、中汽研汽車檢驗中心（天津）有限公司、上海機動車檢測認證技術研究中心、襄陽達安汽車檢測中心有限公司、東風汽車集團有限公司技術中心、東風商用車有限公司、長城汽車哈弗技術中

5、心智能駕駛系統開發部、福田戴姆勒、杭州?？禉C器人技術有限公司、廣州汽車集團股份有限公司汽車工程研究院、北京百度網訊科技有限公司、蘇州摯途科技有限公司。參與人員：王琳、王陽、解瀚光、黃武陵、劉大鵬、朱紅儒、郭立群、白志剛、袁晶、王兆、孫航、夏華夏、陳娜、陳颹颹、李寶田、金世亮、鄭宇、秦孔建、郭魁元、馬文博、李韜、何佳、董小飛、高海龍、李超、程周、李燕、陳化榮、李陽、蔣學峰、張凱、劉啟佳、李建冰、張光輝、張馳、王振男、彭偉、柴婉琦。物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告4目錄前前言言.2編寫單位編寫單位.31 研究背景.61.1自動駕駛技術研究進展.61.2物流行業現狀分析.61.3物流領域自

6、動駕駛技術應用現狀.91.4具備自動駕駛功能的物流用車輛應用價值.121.5物流領域自動駕駛技術應用的分類及特點分析.151.6具備自動駕駛功能的物流用車輛標準法規及政策分析.191.7標準化需求分析意義.272 具備自動駕駛功能的物流用車輛應用場景.282.1應用場景分類.282.2一類應用場景.282.3二類應用場景.292.4三類應用場景.312.5四類應用場景.322.6五類應用場景.333 支撐技術分析.343.1物流領域自動駕駛關鍵支撐技術概述.343.2關鍵技術分析.353.3重型運載工具關鍵技術.383.4小型運載工具的關鍵技術.39物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告5

7、3.5微型運載工具關鍵技術.404 具備自動駕駛功能的物流用車輛的測試.464.1概述.464.2具備自動駕駛功能的物流用車輛一類應用場景測試需求.464.3具備自動駕駛功能的物流用車輛二類應用場景測試需求.484.4具備自動駕駛功能的物流用車輛三類應用場景.514.5具備自動駕駛功能的物流用車輛四類應用場景.555 標準制定路線研究.575.1概述.575.2標準需求概述.575.3標準制定路線圖.596 總結與展望.616.1標準化研究將推動具備自動駕駛功能的物流用車輛規?；瘧?616.2主要研究內容.616.3后續工作展望.62附錄附錄 A.63物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報

8、告61 研究背景1.1自動駕駛技術研究進展自動駕駛技術的應用已成為未來汽車發展方向，美、歐、日等汽車發達國家和地區紛紛加大對于該領域的研發力度，并出臺相應戰略性文件，促進產業快速發展。汽車企業加大研發投入力度，并制定明確量產應用規劃。（1 1）國外自動駕駛技術進展）國外自動駕駛技術進展2019-2020 年自動駕駛進入量產的關鍵階段。通用汽車發布與 Cruise 及豐田合作研發的“Origin”的具備自動駕駛功能的電動汽車，車輛未設置制動、油門踏板及方向盤，僅配備緊急安全設備，可提供 24 小時服務并支持夜間駕駛，該車型已進入量產階段。谷歌旗下 Waymo 早于 2017 年已進入自動駕駛功能

9、測試階段，測試車輛通過不設置駕駛員接管模式可實現 L4 級自動駕駛功能，并已累計超過千萬公里的真實道路測試數據，伴隨與多家汽車企業的合作，大規模量產已提上日程。知名電動汽車企業特斯拉也加快自動駕駛功能的開發，作為最先應用 L2 級輔助駕駛的企業，數據積累成為其核心競爭力，技術的不斷迭代也將實現高級別自動駕駛變為可能。大眾、寶馬、福特、奔馳等傳統汽車企業具備自動駕駛功能的車輛也已進入實質道路測試階段，車輛安全系數不斷提升，并將車輛量產提上日程。（2 2）國內自動駕駛技術進展）國內自動駕駛技術進展由工信部、公安部和交通部于 2018 年聯合發布的智能網聯汽車道路測試管理規范（試行）允許自動駕駛車輛

10、根據規定流程申請道路測試，自該文件發布至 2019 年底，已有超過 20 個城市開放自動駕駛道路測試，發放牌照 200 張，有效推進我國自動駕駛技術發展進程。一汽、上汽、東風、廣汽、長安、吉利等自主品牌具備高級別自動駕駛車型也已進入測試階段，其中部分商用車輛已在固定區域如港口、礦區等實現小規模應用。以百度為代表的互聯網企業發揮自身優勢開展自動駕駛研究，并與多家整車企業合作，在湖南長沙等城市推出 Robotaxi，促進自動駕駛技術的試運行，普通市民可通過應用程序實現自動駕駛車輛的試乘體驗。1.2物流行業現狀分析物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告7美國的快遞服務由于高人力成本因素已經逐漸成

11、為購物平臺區分客戶層級的手段。以亞馬遜為例，通常情況下快遞服務分為當日送達、兩日送達，以及基礎送達?；A送達服務往往僅收取低廉的費用，但快遞時間需要一到兩周。而另外兩種服務的費用則要高出 6-10 美元。美國的快遞公司，尤其像 FedEx 和 UPS 這類巨型國際快遞物流公司，主要側重于與大客戶的長期穩定合作。普通客戶則望塵莫及，快遞不能為所有用戶都提供最優服務，其中人力短缺、人力成本高昂是最關鍵的原因。在美國，快遞員數量不足中國快遞員數量的 1/2。數據顯示，我國物流行業規模達 12 萬億，占中國 GDP 比重將近 17%。中國擁有超過 700 萬輛長途重卡和 1600 萬干線運輸重卡司機，

12、1000 萬輛貨車用于 50 公里半徑區域運輸；而在 5 公里半徑的毛細物流領域，則有 3000 萬輛微型車、三輪和兩輪車在為電商物流和外賣市場服務。截止 2019 年，中國快遞業務量已連續 6 年位居世界第一，2019 年中國快遞服務企業總量為 1.6 萬億元，同比增長 30%，快遞業務量達到 630 億件，新增社會就業 20 萬人以上。國家郵政局發布的郵政業發展“十三五”規劃預計（如圖 1 所示），2020 年快遞業務量將達到 700 億。2018-2020 快遞業務量復合增長率為 19.5%，不斷增長的業務量給末端帶來了極大的配送壓力。物流行業面臨勞動力緊缺和人工成本上升的雙重壓力。20

13、19 年，我國快遞員數量達到了 320 萬人。80 后是快遞員大軍的主力，近幾年以來，快遞員數量一直保持高速增長。同時，配送員群體呈現年輕化趨勢，大專以上學歷人群保持增長，配送員所期望的薪資報酬逐漸增加。人社部發布的 2019 年第四季度全國招聘求職 100 個短缺職業排行顯示，快遞員、貨運司機短缺程度加大。根據2018 快遞員群體洞察報告，2016 年至 2018 年中國快遞員平均月收入約 6200 元人民幣，一線城市配送員月薪也已經普遍超過 1 萬元人民幣。物流行業的產業融合發展加劇了產業發展和人力不足的矛盾，美團、阿里等互聯網企業通過線上平臺與餐飲產業結合，開展在線外賣業務，拓展物流新場

14、景。以美團為例，美團外賣日訂單量在 2019 年 8 月超過 3000 萬單。與此同時，美團配送也在全國發展了近萬家配送站點、前置倉實體網絡，服務于全國 360 多萬商家和 4 億多用戶，覆蓋 2800 余座市縣，日活躍配送騎手超過 60 萬人，平均每單 28 分鐘送達。美團點評向港交所遞交的招股說明書顯示，美團點評主要收入來源為三部分：餐飲外賣、到店酒旅和新業務。其中，餐飲外賣收入占比從 2015 年的 4.3%增長至 2016 年的 40.8%，2017 年增長至 62%，首次超過到店酒旅的占比，成為美團最重要的收入來源。另一方面，外賣業務的人力成本日益上升，成為制約外賣業務毛利的重要因素

15、。招股書透露，物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告8美團餐飲外賣業務成本由 2016 年的 57 億元增至 2017 年的 193 億元，增幅達 238.8%。配送人員成本亦由 2016 年的 51 億元增至 2017 年的 183 億元，增長超過 3 倍。人口老齡化，配送成本日益上漲已成為外賣平臺制約業務發展的原因之一。干線物流運輸的三大突出問題是人力成本高、車輛油耗高、交通事故頻發。以我國 1600 萬干線運輸重卡司機為例，平均年薪 12 萬/人，人力成本 1.9 萬億，油耗占干線運輸總成本的 1/3 以上。此外，貨車司機因疲勞駕駛和人為失誤引發的交通事故屢見報端，根據公安部交管局的

16、數據，在 2016 年時，我國貨運車輛在全國機動車占比中只有 12%，卻制造了 48%的事故死亡數。支線物流運輸市場比較混亂、專業性不強、服務能力差、貨物安全不能保證、收費不透明，主要依托于個人車輛和不正規車，沒有專業的團隊，規模散落，組織調度困難等特點：1）市場規模大：支線物流不僅包括輸送原材料、零部件、產品外，還要為城市居民生活服務，流量大，流向多變，體現出小批量、多品種、高頻率、近距離等服務特性；2）安全性不強：支線物流與交通基礎設施、司機、車況、運行時間、貨物裝載、氣象條件等密切相關，支線物流，運行環境復雜，經常出現超車、急加速、急剎車等危險行為；3）成本高：貨源不穩定，行業競爭激烈，

17、利潤率低。封閉園區（港口/礦區/物流園區）物流運輸因司機需要休息等因素，導致裝卸貨時間無法統籌協調，運營效率不高。半封閉園區物流配送除人力成本高外，還有如下痛點：(1)貨物安全和人身安全很難保障配送人員多選用電動三輪車或兩輪車進行配送，安全性較差，部分車輛甚至無法保障基本的安全部件配備，由于環境感知部件的缺失，極易造成交通事故并造成人員傷亡。同時，由于末端物流需要配送入戶，配送人員無法保證貨物安全，貨物丟失也成為物流配送急需解決的問題。(2)高端物業禁止快遞員進入園區由于大家對隱私保護意識的提高和對人身財產安全的顧慮，國內許多的高端社區、物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告9高端寫字樓、

18、高等學校、企事業單位等地區已經禁止配送人員進入到園區內進行快遞配送。而絕大部分的客戶希望快遞可以享受送貨上門的服務。(3)配送效率低下在面積較大的園區內，比如企業園區、高校等，取貨地點通常在園區門口，園區門口的位置距離客戶所在的地點非常遠?？爝f員到達送貨地點（園區門口）后，客戶需要走很長的路才可以取到貨物，而快遞員也必須在園區門口等候。這就造成了配送效率低下，增加了非常多的時間成本。(4)快遞車輛管理困難當前快遞人員的主要配送交通工具是快遞三輪車，四通一達、順豐、京東多家快遞公司的快遞三輪車通常像“擺攤”一樣擺在園區門口或園區內，且物業通常無法對這些公司的三輪車進行統一化管理，這可能會對園區形

19、象造成一定不利影響。(5)快遞人員工作強度大末端配送人員受教育程度普遍不高，通過派送訂單和收件來獲取相應的勞動報酬，勞動報酬與派件數量成正比。因為派件數量與工作時常成正比，所以配送人員往往每天工作 12 個小時以上，工作時間長，工作環境惡劣，職業受尊重程度不高。1.3物流領域自動駕駛技術應用現狀1.3.1 總體趨勢美國 2017 年 3 月，弗吉尼亞州首次出臺法案允許自動駕駛機器人上行人道及街道的人行橫道上行駛。隨后，愛達荷州、威斯康星州、佛羅里達州、俄亥俄州、烏坦島、亞利桑那州、華盛頓州對此類產品立法，目前已有 8 個州允許上路測試，目前累計商業化訂單超過 10 萬單；2020 年，聯邦交通

20、部首次行使自動駕駛車輛豁免監管權，批復了 5000 輛無人配送車，兩年內，將進入到小規模部署階段。在中國，2016 年底，馬云在云棲大會上說：“互聯網時代，傳統零售行業受到了電商互聯網的沖擊。未來，線下與線上零售將深度結合，再加上現代物流，服務商利用大數據、云計算等創新技術，構成未來新零售的概念”。一場自動駕駛帶來的物流革命正在悄無聲息地蔓延。伴隨多年的發展，從傳統汽車企業到新興互聯網企業均已將物流行業作為具備高級別自動駕駛功能的智能網聯汽車率先應用的領域，多家企業已陸續開展于封閉園區、旅游景點等區域的定點試允許。新冠肺炎期間，結合“無接物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告10觸配送”，

21、多家企業推出具備自動駕駛功能的小型、微型運載工具，為抗擊疫情發揮關鍵作用。天津、深圳等大型港口已應用自動駕駛技術實現港口智能化改造，應用車輛已超過百臺，實現直接和間接經濟效益數億元。1.3.2 技術應用范疇具備自動駕駛功能于物流領域的應用主要是基于大數據、云計算，整合資源減少中轉環節，建立從生產到終端的最迅速反應，建立貨品最健康的轉運，建立貨物至終端最透明的信息，衍生具備自動駕駛功能的物流用車輛支撐未來智慧城市體系?，F階段自動駕駛功能應用高投入的特點促使其將最先應用在有較高經濟回報的物流領域，貨運和物流具備應用場景相對固定、車輛運輸匯報率較高等特點，最可能成為自動駕駛率先應用場景之一。通過將自

22、動駕駛相關技術應用于道路運輸和封閉園區貨物接駁的多個場景，將有效改善物流行業所面臨的問題?；诔请H物流，通過智能化和網聯化技術的應用可實現重型卡車自動駕駛功能，包括實現車隊自動編隊、遠程調度等功能，滿足不同運輸貨物、噸位、空間、冷藏性等多方面的物流運輸需求。自動駕駛功能的推廣應用存在可拓展物流卡車“倉到倉”場景功能，即實現具備自動駕駛功能的載貨卡車從一個物流園區倉庫至另一個遠端物流園區倉庫間的全流程覆蓋的趨勢?；诔菂^內物流需求，具備自動駕駛功能的物流用車輛及運載工具可應用于物流倉到城區各個物流節點配送工作，實現城區內站點配送的無人化。對于末端配送，可以解決物流派送的“最后一公里”人工密集成本

23、居高不下的問題，實現封閉園區、住宅小區內非結構化道路應用的端對人物流派送。1.3.3 行業技術應用情況自動駕駛功能于物流行業的應用依托其清晰的應用場景，技術進展快速。谷歌Waymo 將物流作為自動駕駛落地的優先考慮，AutoX 和 Cruise 等創業公司也聚焦具備自動駕駛功能的物流用車輛研發。國內，一汽等主機廠推出了干線物流重型卡車，菜鳥網絡、圖森未來、智加科技、嬴徹科技和飛步科技等公司也陸續開展自動駕駛物流卡車的研究。此外，菜鳥、京東、美團、智行者、新石器等公司還開展了終端配送物流車的研發。（1）國外物流企業真正拉開物流革命序幕的是叫車服務巨頭 Uber。自從 2017 年 11 月份以來

24、，UberRush 就開始使用自動駕駛卡車在亞利桑那州全境送貨。再到 2018 年夏天 AutoX 開始在加州配送果蔬生鮮，自動駕駛在物流業取得了突破性成就。AutoX 在美國加州推出自動物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告11駕駛生鮮遞送服務 AutoX Autonomous Delivery，此服務送貨速度最高可高達 120 千米/小時。據稱，在此項服務的初始試運營區域，從用戶叫車到自動駕駛車到達，配送完成只需十幾分鐘。AutoX 通過改裝林肯 MKZ 來送貨，搭載一個激光雷達，八個攝像頭，是以攝像頭為主的傳感器方案?？傆布杀緸?8 萬美元(含車)，每輛車使用期可達 5年以上。除了

25、提供運力，AutoX 還打造了一個自主運營平臺，以此連接生鮮食品供應商。通過 AutoX 提供的 App，用戶能夠在不同的生鮮商店中挑選貨品，并在自己選定的時間預約自動駕駛車遞送服務。（2）菜鳥、美團、京東、蘇寧等電商物流企業電商企業具備自動駕駛功能的物流用車輛產品主要包括自動駕駛物流配送車和自動駕駛重卡。在具備自動駕駛功能的物流配送車方面，國內的阿里巴巴菜鳥網絡、美團、京東、蘇寧等企業均已有所突破，可以完成自動駕駛功能和快速取餐和快遞等業務交互內容。例如，2018 年 5 月底，阿里巴巴菜鳥網絡就宣布與速騰聚創等業界合作伙伴宣布達成合作，聯合整車廠商、激光雷達公司、芯片公司以及具備自動駕駛功

26、能的設備落地場景的公司，共同啟動了一項“駝峰計劃”，推進自動駕駛技術在物流領域的落地。在 2018年 9 月 19 日開幕的云棲大會現場，阿里巴巴菜鳥網絡又發布兩款新零售物流無人配送車，車上分別搭載刷臉取件柜、零售貨架等。另外，隨著需求不斷升級，外賣配送需求也在高速增長，與此相對應的是，這種高速增長帶來的新運力需求，很難在短時間內快速被滿足。這是美團探索機器人補充配送的初衷。目前美團無人配送團隊在無人車和無人機領域已經完成多輪研發迭代，申請了超過 60 項技術專利，在很多場景，尤其是 24 小時配送的夜間場景，無人配送車將成為美團外賣小哥的得力助手，讓用戶在更短時間里收到商品。京東自動駕駛物流

27、配送車可以實現針對城市環境下辦公樓、小區便利店等訂單集中場所進行批量送貨。目前，京東具備自動駕駛功能的物流配送車已在長沙部署并運行。近日，英偉達在其GTC China 大會上，宣布京東自動駕駛技術采用 Jetson AGX Xavier 平臺。而蘇寧的自動駕駛功能物流配送車“臥龍一號”也在 2018 年 6 月首次落地北京并實現常態化運營，成為國內首家擁有常態化運營自動駕駛功能的企業。自動駕駛技術在重型卡車應用方面，上半年京東、蘇寧、阿里菜鳥不約而同地展示了自己研發的具備自動駕駛功能的物流用產品，吸引一大波關注。京東在 2018 年 5 月 29 日，在京東舉辦的 JD CUBE 大會上，京東

28、集團副總裁肖軍表示，京東硅谷研究院正在研發可達到滿足 L4 級別自動駕駛功能要求的重型卡車，目物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告12前已經在美國一些獲得授權的道路上完成了 2400 小時的自動駕駛功能超級測試。據了解，京東此次自主研發的重型卡車可自動完成高速行駛、自動轉彎、自動避障繞行、緊急制動等絕大部分駕駛任務。而且在2018 全球智能物流峰會上，京東物流宣布將在雄安成立城市智能物流研究院，試行一項由智能網聯汽車和自動駕駛功能專用管道構成的新型物流計劃。另外，蘇寧物流幾乎跟京東同步，2018 年 5 月 24 日，蘇寧物流在上海奉賢園區進行自動駕駛功能卡車道路測試。據了解，這是蘇寧物

29、流與硅谷一家人工智能公司智加科技聯合推出的、目標達到 L4 級別自動駕駛能力的重型卡車。7 月，蘇寧物流與百度自動駕駛事業部聯合宣布，將加速落地物流自動駕駛技術，要在 2020 年實現末端配送的自動駕駛技術普及和搭載自動駕駛系統的物流車規?；慨a。（3）以技術解決方案為主的科技企業研發具備自動駕駛功能的物流用車輛的科技企業研究方向不同，技術解決方案為主的科技企業分為了提供整體解決方案企業的智行者、新石器和深蘭科技，以及提供算法、AI 芯片等通用解決方案企業的馭勢科技、速騰聚創和北科天繪。例如，速騰聚創公司是一家自動駕駛激光雷達環境感知解決方案提供商。致力于利用自主研發的機器人感知產品，將激光雷

30、達傳感器硬件方案、三維數據處理算法和深度學習技術相結合，通過持續的技術創新，讓機器人擁有眼睛的環境感知能力。新石器則聚焦物流配送車的駕駛自動化。據了解，到 2018 年 6 月份，新石器已經量產了 100 臺搭載自動駕駛系統的物流配送車，全部部署在雄安和常州兩條線運營。當然，上述公司的合作對象也多是像京東、菜鳥等電商企業，百度等互聯網科技公司，以及北汽、東風、一汽、吉利等老牌汽車企業，還有準時達、滿幫集團等物流企業。具體到產品上，這些科技企業的產品也包含了智行者的蝸必達-無人配送車，新石器無人物流配送車第一代、新石器零售車，深蘭科技小螞哥物流機器人，馭勢科技物流拖車，速騰聚創無人配送車等，北科

31、天繪則是京東自動駕駛系統首要配套供應商。1.4具備自動駕駛功能的物流用車輛應用價值自動駕駛功能于物流領域的應用不僅能解放勞動力，改變物流行業勞動密集型產業特點，而且可以實質性提升工作效率、節省管理的精力、提高物流配送的可靠性和安全性。從長遠角度看，自動駕駛系統可以效減低物流行業成本，實現全天候無休息工作，充分利用道路交通路網運力。(1)解決物流人力短缺、人力成本高昂物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告13通過自動駕駛技術應用于物流行業，用戶可以擺脫以物流費用為導向的“不平等對待”。以應用自動駕駛技術實現物流配送的 Nuro 公司為例，下單當天最晚可實現次日交貨，且運費一律為 5.95 美

32、元(約合 40 元人民幣)，相較于亞馬遜的當日送達、兩日送達，價格優惠不少。并且，自動駕駛彌補了人力短缺、人力成本高昂的問題。與人工成本相比，美國一個快遞員的時薪在 15-35 美元(約合人民幣 100-235 元)之間，加班費更高，并且快遞員的上下班時間非常固定。Nuro 自動駕駛物流配送車造價約為100 萬人民幣，使用年限暫無法確定，以 5 年使用期限，每天工作 8 小時為例，每輛車的成本均攤僅在 0.2 元人民幣/小時?；诔请H和城區內運輸場景，自動駕駛可以有效降低貨運的人工成本投入和油耗成本。以 1600 萬貨運司機為例，假設通過自動駕駛技術的普及可縮減 1/2 的人工，以我國貨運駕駛

33、員平均年薪 12 萬計算，可預測該領域市場可達萬億級別。同時，油耗成本預期將至少減少約 15%的油耗成本，直接經濟效益可觀?；谀┒伺渌臀锪鲌鼍?，與其他產業不同的是，在線外賣行業的邊際成本當到達一定額度后就不會繼續降低。自動駕駛功能的應用可在配送過程中補充人力，參與產生生產力，能有效降低配送時商品所產生的邊際成本。將無人化配送技術引入到外賣配送領域，能打破人工費用帶來的成本困境從而使平臺配送商品利潤最大化。(2)提升效率和調度根據相關研究，預計在 2050 年，借助自動駕駛技術和人工智能，裝卸、運輸、收貨、倉儲等物流工作逐漸被具備自動駕駛功能的汽車和機器人代替，產品交付速度預計提高 60%?；?/p>

34、于城際和城區的物流運輸場景，智能網聯汽車可根據交通需求、通行能力、環境條件和地理區域等狀況調整車速，解決由車速不一或臨時減速引起的交通擁堵，也可預測交通流量變化來調整路線，并可在出發前分析道路狀況并建議最佳時間或路線，有效縮短行駛時間?；诜忾]港口及物流園區運輸場景，可實現 24 小時高效、安全、精準運轉?；诟劭诩拔锪鲌@區場景單一特點，較易實現 L4 級自動駕駛，擺脫司機工作時長的束縛，進一步提升運營效率。在末端物流配送應用場景，可將配送服務深入到園區、樓宇等應用場景，互聯網外賣平臺可根據不同環境匹配不同的解決方案進行外賣的批量送貨，相較于人工配送，有效提升配送效率?，F階段的物流平臺通過應用

35、 AI（人工智能）技術和 LBS（基于位物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告14置的服務）技術打造的 O2O（線上到線下）實時物流配送智能調度系統，可以針對不同配送場景實現智能調度，讓訂單與配送人員之間可以智能匹配，實現物流配送業務的智能分配。而面向未來，自動駕駛配送可形成自動駕駛配送整體解決方案，包括快速分發訂單的交易平臺、基于大數據優化的調度系統、利用自動駕駛技術構建的物流路網、多種人機協同的末端配送模式、形式多樣的智能配送終端等。配送方案發揮了無人機、自動駕駛車、特種機器人等不同產品優勢能力，滿足在樓宇、園區、公開道路等不同場景下的即時配送需求。具備自動駕駛功能的配送設備可以根據地

36、圖數據規劃最優配送路線，而平臺則能根據不同的配送場景分配不同類型的配送車輛，使外賣配送效率進一步提高。同時，作為自動駕駛功能的延伸，通過人工智能的應用完成物流運輸中的車貨匹配也是全方位提升運輸效率的有效手段。物流企業可以利用人工智能技術結合自身資源打造全新的貨運匹配平臺，基于自身貨源建立數字化貨運平臺，低價獲取社會運力。人工智能還能為新一代物流行業提供更加智慧的運營管理模式。人工智能結合大數據分析，在物流轉運中心、倉庫選址上能夠結合運輸路線、客戶分布、地理狀況等信息進行精準匹配，從而優化選址、提升效率。采用人工智能分析，供應鏈各個環節的產品生產制造商、供應商、物流提供商亦受到相當程度的助益，在

37、人工智能輔助下，提前有針對性地制定產品營銷策略和貨物的運、儲、配計劃。(3)提升安全性根據公安部交管局的數據，2017 年，上?？爝f與外賣行業涉及交通事故 117 起，死亡 9 人，致傷 134 人。通過自動駕駛功能的應用可大幅提升車輛行駛安全性。該特點在干線物流尤其是高速公路應用場景尤為明顯。在中國，貨車司機因疲勞駕駛引發的交通事故屢見報端，而自動駕駛車輛可為駕駛員承擔部分或全部駕駛任務，有效避免駕駛員疲勞駕駛的發生，提升物流貨運安全性。同時，駕駛事故中較大比例是由人為失誤而非機器故障造成的，通過先進駕駛輔助系統或自動駕駛功能的應用，將有效避免人為駕駛失誤的發生?；谀┒宋锪髋渌蛨鼍?，配送人

38、員多選用電動三輪車或兩輪車進行配送，安全性較差，部分車輛甚至無法保障基本的安全部件配備，由于環境感知部件的缺失，極易造成交通事故并造成人員傷亡。同時，由于末端物流需要配送入戶，配送人員無法保證貨物安全，貨物丟失也成為物流配送急需解決的問題。通過具備自動駕駛功能的末端物流車及運載工具的應用，將有效改善上述兩方面的問題，車輛配備先進的環境感知部件，可有效預防交通事故發生，貨品存放于物流車內，并通過身份識別有效保障配送貨物安全。物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告15(4)服務創新利用具備自動駕駛功能的物流運載工具還可實現末端配送的多種創新業務模式拓展，例如時效性要求極高的咖啡配送業務、人工配

39、送較難實現的園區、廠區高效送貨上門服務、通過手機應用及人流潮汐性移動的無人售貨車等。此外，自動駕駛功能應用場景不僅局限于貨物配送，在物流的其他場景中也可以有創新服務。比如，對于到貨時間要求比較高的快遞配送業務中，貨車一天需從分揀中心運送到快遞點 4 次，而由于配送員數量局限，無法實現多次往返配送站取貨，可通過具備自動駕駛功能的物流配送車承擔配送員補貨功能，以節省人力提高配送效率。(5)無接觸式配送2019 年底爆發的 COVID-19 疫情之下，旨在解決“最后一公里”末端物流問題的無人配送車輛先后加入這場戰疫，各類無人車輛輪番上陣，代替人工解決疫情中面臨的危險問題。疫情期間，無人配送優勢在無接

40、觸場景中得到了體現。無人配送設備不用休息，可全天候 24 小時上崗，配送效率遠高于人類，可以防止交叉感染，集中體現了無人配送在特殊環境中能夠發揮其替代人工的作用，展現了無人配送所達到的技術水平和應用范圍，教育了市場，有助于加速無人配送在物流配送“最后一公里”的落地。此外，無人配送的應用場景得到進一步開拓。除了疫情期間末端配送外，某些高危場景也存在無人配送需求，例如，病患集中的醫院和隔離區?！皺C器替代人工”的想象空間進一步擴大，不光在已有的末端配送場景中可以使用，在很多危險、不適宜人類自主完成的場景，自動駕駛技術也大有可為。但是，同時也應該看到自動駕駛功能于物流行業的大規模應用均未準備就緒。具備

41、自動駕駛功能的各類運載工具面臨的外界環境相對復雜，目前技術能夠滿足的應用場景在比較局限，主要用于半封閉場合的運送，外加清掃、零售等功能。因此，受限于技術和應用場景的磨合，自動駕駛功能在物流領域的市場還未完全打開。另一方面，自動駕駛功能目前的應用成本還較高，標準化工作還需推進，市場端還需逐步成熟。未來，伴隨標準化和規?；a和應用，通過大規模訂單量的批量制造，自動駕駛功能的應用成本將進一步下降，市場普及率和社會接受度也將進一步提升。1.5物流領域自動駕駛技術應用的分類及特點分析1.5.1 車輛型式分類根據車輛型式，從貨運距離、數量、貨物屬性、體積和形狀、運行里程、交通道物流領域自動駕駛技術應用標

42、準化需求研究報告16路路況、地域承載重量、發貨和接貨地與公司的關系等方面，基于自動駕駛功能應用，可以將物流領域各流程所使用的車輛分為具備自動駕駛功能的 N 類車輛和具備自動駕駛功能的物流用運載工具兩類（如圖 1.1 所示）。其中，具備自動駕駛功能的 N 類車輛可分為 N1、N2、N3類車輛；具備自動駕駛功能的物流用運載工具包括重型運載工具、小微型運載工具和微型配送機器人。圖圖 1.11.1 具備自動駕駛技術應用車型分類具備自動駕駛技術應用車型分類1.5.2 自動駕駛功能應用場景分類物流領域的自動駕駛技術應用場景可分為道路運輸場景和特殊場景兩大類。本章節將根據道路類型和行駛區域進一步細分的應用場

43、景如下：（1）道路運輸場景高速公路、城市快速路；一級公路、二級公路、城市主干路；三級公路、四級公路、城市次干路、支路、城市快速路和主干路的輔路；機動車/非機動車混行車道。（2）特殊場景物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告17公路/城市道路的非機動車道；允許社會機動車通行的半封閉園區（校園、小區、商務區等）；僅允許指定車輛通行的封閉園區（港口、物流園、礦區、機場等）；室內環境（寫字樓、機場航站樓、火車站候車廳等）。1.5.3 各類車輛與應用場景對應關系物流領域自動駕駛技術的應用車型與應用場景的對應關系如圖 1.2 所示（“”表示該類車型現階段自動駕駛技術已覆蓋該類場景），典型應用案例參見附

44、錄 A。圖圖 1.21.2 自動駕駛技術應用車型和應用場景對應關系圖自動駕駛技術應用車型和應用場景對應關系圖1.5.4 應用車輛特點分析（1）具備自動駕駛功能的 N 類車輛該類車輛是指適用于道路運輸場景和半封閉/封閉園區特殊場景的 N1、N2、N3類車輛。主要承擔跨城倉到倉、由物流倉儲中心至城市內物流配送站點、城市內物流配送站點之間的物流運輸，也可完成半封閉/封閉園區的物流配送和運輸。N1類車輛的自動駕駛應用物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告18主要完成城市內物流配送站點之間的物流運輸，載貨量較小。同時，也可在技術改裝后用于港口/礦區等封閉園區的小批量貨物的運輸。此外，該類車型因尺寸較

45、小，還可行駛于城區內機/非機混行車道上，并承擔部分校園、小區等半封閉園區的物流配送工作。N2類車輛的自動駕駛功能應用主要完成由城市周邊物流倉儲中心至城市內物流配送站點之間的物流運輸，載貨量適中。同時，也可用于城市內物流配送站點之間的物流運輸，以及進行技術改裝后用于港口/礦區等封閉園區的物流運輸。N3類車輛的自動駕駛功能應用主要完成跨城倉到倉物流運輸，包括在一、二、三線城市間貨物配送，物流公司一級倉儲中心的配送、一級到二級倉儲中心的配送等，載貨量最大。同時，也可承擔部分物流倉儲中心至城市內物流站點之間的物流運輸，以及進行技術改裝后用于港口/礦區等封閉園區的物流運輸。（2 2）物流用運載工具的自動

46、駕駛技術應用）物流用運載工具的自動駕駛技術應用具備自動駕駛功能的物流用運載工具是基于智能網聯汽車領域發展趨勢產生的全新運載工具形態，相較于傳統道路車輛，在車輛結構上存在較大差異，可包括重型運載工具、小微型運載工具和微型配送機器人。對于物流領域的應用，可適用于不同的道路運輸場景和特殊區域行駛場景，主要完成城市內物流配送站點之間、半封閉/封閉園區和室內的物流運輸和配送。重型運載工具重型運載工具是指具備自動駕駛功能、采用無駕駛室設計、用于固定區域、實現重型貨物運輸的運載工具。重型運載工具主要用于封閉園區的物流運輸。例如，港口內在碼頭與堆場之間運輸集裝箱的重型運載工具，礦山內運輸剝離的土方、山石、礦石

47、等物品的重型運載工具，承擔工廠、倉庫、機場等物流園區范圍內的貨物運輸任務的重型運載工具等。小微型運載工具小微型運載工具是指具備自動駕駛功能，采用無駕駛室設計，可實現遠程控制及接管，尺寸可根據運輸需求靈活定制，載貨能力多小于 1 噸的運載工具。小型運載工具物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告19該類車型不設置駕駛室，車速可適用于城市道路行駛和園區內末端配送的雙重需求，主要用于承擔城市內物品配送和接收。該類車型多行駛于城市道路的最右側車道或機/非機混行車道。同時，小型運載工具也可用于校園、小區等封閉園區場景，完成點到點的物流配送。該類運載工具具有更高行駛靈活性。車型通過遠程任務分配，運行過程

48、在無特殊情況條件下無需外界額外給予操作。此外，小型運載工具也可用于半封閉園區的小型貨物運輸場景。微型運載工具微型運載工具不設置駕駛室且最高車速多小于 15km/h，主要用于承擔城市內、園區內的末端物品配送和接收，兼具短時間行駛于非機動車道的能力。同時，微型運載工具也可用于校園、小區等封閉園區場景，完成點到點的物流配送。此外，微型運載工具也可用于半封閉園區的少量貨物運輸場景。微型配送機器人微型配送機器人可行駛于居民樓、寫字樓內，由于尺寸較小，可完成少量貨物由物流網點配送至收貨人的工作。該類車型可實現樓宇對講、搭乘電梯、行人躲避、室內精確定位等功能并具備強大的人機交互能力。1.6具備自動駕駛功能的

49、物流用車輛標準法規及政策分析1.6.1自動駕駛標準法規進展目前國內外已開展自動駕駛的標準法規體系建設，尚未開展針對具備自動駕駛功能的物流用車輛的標準法規體系研究。（1 1）聯合國（）聯合國（UNUN）在聯合國（UN）框架范圍內，道路安全論壇（WP1）對維也納道路交通公約中有關限制先進駕駛輔助系統（ADAS）、自動駕駛技術發展的要求進行修訂，明確將駕駛車輛的職責交給自動駕駛技術可以被允許應用到交通運輸中。世界車輛法規協調論壇（WP29）成立自動駕駛及網聯車輛工作組（GRVA）全面負責自動駕駛相關法規的制定，該工作組現下設自動駕駛評價與管理辦法（VMAD）和自動轉向法規（ACSF）等非正式工作組，

50、陸續啟動自動駕駛法規的制定和協調工作。（2 2）國際標準化組織（）國際標準化組織（ISOISO）國際標準化組織道路車輛技術委員會（ISO/TC 22）、智能運輸系統技術委員會（ISO/TC 204）針對先進駕駛輔助系統（ADAS）和自動駕駛相關技術標準的研究和制物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告20定積極加強協調，由 ISO/TC 22 側重基于車輛自身裝置而進行的信息采集、處理、決策和行為的車輛技術領域；ISO/TC 204 側重基于道路交通設施的信息傳遞以及交通管理信息化方面；關于車輛與道路交通設施的通信及信息共享方面，則由 ISO/TC 22 和ISO/TC 204 兩個技術委員

51、會進行溝通與協調。（3 3）中國自動駕駛標準制定現狀）中國自動駕駛標準制定現狀根據國家車聯網產業標準體系建設指南（智能網聯汽車）規劃，全國汽車標準化技術委員會智能網聯汽車分標委自 2016 年起先后啟動先進駕駛輔助系統（ADAS）、自動駕駛、信息安全和網聯功能與應用細分領域標準共計 38 項，其中基礎通用類和產業急需的標準例如先進駕駛輔助系統術語和定義、乘用車、商用車輛緊急制動系統（AEB）、乘用車車道保持輔助系統（LKA）、車輛盲區監視系統等標準已完成制定工作，面向高級別自動駕駛應用的相關標準也正在制定中。根據標準體系規劃，2020 年，初步建立能夠支撐駕駛輔助及低級別自動駕駛的智能網聯汽車

52、標準體系。制定 30 項以上智能網聯汽車重點標準，涵蓋功能安全、信息安全、人機界面等通用技術以及信息感知與交互、決策預警、輔助控制等核心功能相關的技術要求和試驗方法，促進智能化產品的全面普及與網聯化技術的逐步應用；到 2025年，系統形成能夠支撐高級別自動駕駛的智能網聯汽車標準體系。制定 100 項以上智能網聯汽車標準，涵蓋智能化自動控制、網聯化協同決策技術以及典型場景下自動駕駛功能與性能相關的技術要求和評價方法，促進智能網聯汽車“智能化+網聯化”融合發展，以及技術和產品的全面推廣普及。1.6.2自動駕駛政策分析美日歐等國家和地區也提出了各國的自動駕駛戰略：（1）美國交通部自 2010 年起啟

53、動智能交通系統戰略計劃，每階段為期五年，現已進入第二階段（2015-2019），以網聯車輛的實用化和促進自動駕駛為關鍵目標，推動網聯車輛、自動駕駛、未來技術、數據活用、互聯性和快速部署下 6 個領域的研究、開放和應用。作為 2016 年 9 月發布的聯邦自動駕駛政策的后續文件，美國自 2017年起連續發布自動駕駛系統 2.0：安全愿景 自動駕駛 3.0：準備迎接未來交通（AV3.0）和確保美國自動駕駛技術的領導地位：自動駕駛 4.0，核心主題是強調統一和協作，全力推動自動駕駛的發展，確保美國的領先地位。（2）日本政府于 2016 年 6 月發布日本復興戰略 2016，該文件作為 2014 年制

54、定的日本復興戰略的后續。日本于 2018 年 4 月發布的自動駕駛相關制度的完善大綱中提到，自動駕駛車導入初期階段的 2020 年以后 2025 年左右，在公共道路上，物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告21自動駕駛車與普通車輛混在，且自動駕駛車的比例少，討論設想的所謂“過渡期”的法律制度的理想存在方式。（3）德國于 2015 年發布 自動和聯網駕駛戰略（Strategie automatisiertes undvernetztes Fahren），文件中指出，明確了德國應保持其“自動和聯網汽車的領先市場”的戰略定位，同時，德國應提供相關領域內一流的供應商。（4）歐盟 2018 年提出通

55、往自動化出行之路：歐盟未來出行戰略，計劃到 2020年，在高速公路上實現自動駕駛，在城市中心區域實現自動駕駛；到 2030 年普及完全自動駕駛。其中，到 2022 年，所有新車都將具備通信功能，實現“車聯網”。使歐洲在網聯和自動駕駛領域處于世界領先地位。（5）中國在中國制造 2025及同期發布的解讀文件中明確新能源汽車、節能汽車和智能網聯汽車作為未來汽車產業的發展方向。工信部、交通部、公安部、發改委為貫徹落實該指導思想先后發布多項戰略文件，指導中國智能網聯汽車產業發展。工信部、發改委以及交通部于 2017 年 4 月聯合發布汽車產業中長期發展規劃，要求到 2020 年，汽車 DA（駕駛輔助）、

56、PA（部分自動駕駛）、CA（有條件自動駕駛）系統新車裝配率超過 50%，網聯式駕駛輔助系統裝配率達到 10%，滿足智慧交通城市建設需求。到 2025 年，汽車 DA、PA、CA 新車裝配率達 80%，其中 PA、CA 級新車裝配率達 25%，高度和完全自動駕駛功能開始進入市場。2017 年 12 月起，陸續發布工信部與國標委聯合發布國家車聯網產業標準體系建設指南，分為總體要求、智能網聯汽車、信息通信、電子產品與服務、交通管理等部分，系統規劃車聯網產業標準制定，支撐自動駕駛產業發展。2020 年 2 月 10 日，發改委、工信部、公安部、交通運輸部等 11 個國家部委聯合出臺 智能汽車創新發展戰

57、略，從國家層面為智能汽車的發展作出戰略安排，構建 6 大體系，包括：中國標準智能汽車的技術創新、產業生態、基礎設施、法規標準、產品監管和網絡安全體系。1.6.3具備自動駕駛功能的 N 類車輛法律法規適用性分析汽標委智能網聯汽車分標委于2017年便已完成該領域標準法規適用性研究并公開發布智能網聯汽車法律法規適用性分析，結論可總結為以下幾點：一、智能網聯汽車測試、生產、進口、銷售和使用受道路交通安全法 公路法標準化法 測繪法及其相關法規不同程度的制約或被其禁止。道路交通安全法以人為核心立法，其中“駕駛機動車應依法取得機動車駕駛證”及其實施條例機動車駕駛證申領對象為“符合國務院公安部部門規定的駕駛許

58、可條件的人”這一條款，將車輛駕駛負責對象限定為人，實際上禁止了由人類以外物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告22的其它對象（如系統）駕駛車輛，即禁止車輛自動駕駛。智能網聯汽車由于部分結構和功能不符合現有強制性標準要求，在生產、銷售和進口方面受標準化法“不符合強制性標準的產品禁止生產、銷售和進口”這一條款的制約，在使用環節受道路交通安全法“不得駕駛安全設施不全或者機件不符合技術標準等具有安全隱患的機動車”這一條款制約。除此以外，道路交通安全法實施條例有關“機動車在高速公路上行駛不得試車或者學習駕駛機動車”的要求，以及公路法里有關“機動車制造廠和其他單位不得將公路作為檢驗機動車制動性能的試車

59、場地”和公路安全保護條例有關“禁止將公路作為檢驗車輛制動性能的試車場地”，其“試車”規定較為模糊，其含義并未明確和具體化。如果“試車”是指車輛的產品開發、認證的試驗，而不包括車輛為適應實際道路交通環境的適應性驗證，則對智能網聯汽車不形成制約；否則，會對智能網聯汽車上路測試構成制約。由于智能網聯汽車研發、制造企業和使用者并未取得測繪和地圖繪制資質，而智能網聯汽車所需要的攝像頭等信息采集、高精度定位以及高精度地圖等在一定程度上涉及或本身屬于測繪范疇，因此，受測繪法及相關法規、規章約束。網聯化車輛及相關設施的生產、運營、服務、維護等均屬于網絡安全法，并且屬于“關鍵信息基礎設施”，應遵循相應個人信息保

60、護及重要數據境內存儲要求。對網聯化服務管理在國外的部分制造商，需要在中國境內單獨建立或開設網聯化數據服務業務。電信條例與無線電管理條例有關電信包括無線電資源“統一規劃、集中管理、合理分配”和設備生產及使用的準入許可或備案管理制度，并不會對智能網聯及自動駕駛產生制約，但汽車網聯化所急需的電信及無線電頻段等需要盡快確定。二、汽車強制性標準對智能網聯汽車特別是自動駕駛功能形成制約主要體現在轉向標準禁止自動轉向功能和視野標準對前置攝像頭布置的限制兩個方面；部分標準針對人類駕駛員提出的結構和功能要求會在無人駕駛條件下變成冗余要求，但不會形成制約。我國早年發布的 GB 17675-1999轉向系統基本要求

61、要求轉向必須由駕駛員通過轉向盤直接操作進行，禁止采用全動力轉向系統，在結構、功能和操作上禁止了自動轉向；GB 11562-2014汽車駕駛員前方視野要求及測量方法有關前方視野要求，在一定程度上限制但并未禁止前置攝像頭的布置。物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告23GB 21670-2007乘用車制動系統性能要求和試驗方法、GB 12676-2014商用車輛和掛車制動系統技術要求及試驗方法盡管在制動系統結構、功能及操作方面圍繞駕駛員做了很多細化規定，但其通過引入了復合電子控制系統的概念，并允許復合電子控制系統在斷定達到“啟動條件”時，無需駕駛員直接操縱、以自動方式操控制動系（自動制動）、某

62、車軸的制動器或單個制動器進行制動（選擇制動），實際為包括 AEB、ACC 在內的先進駕駛輔助系統（ADAS）以及更高級的自動駕駛技術應用排除了障礙。GB 15084-2013機動車輛 間接視野裝置性能和安裝要求也通過“功能相當”和“效果等同”條件引入“其它間接視野裝置”，為自動駕駛相關新技術提供了入口，對自動駕駛無約束限制。此外，包括 GB 15082-2008汽車用車速表等 12 項標準中涉及駕駛員的相關要求，會在無人駕駛階段形成冗余要求。三、根據不同法律、法規性質、層級、適用范圍以及對智能網聯汽車技術和產品應用可能產生的制約和限制，分別提出豁免、修訂、解釋等不同的解決方案。測繪法及其實施條

63、例里涉及國家安全，將維持其法律框架不變，通過具體實施文件，針對智能網聯汽車可能涉及的“測繪活動”采取分類管理：1)對涉及或影響國家安全的“測繪活動”由相關部門統籌安排，委托國家授權、具有測繪資質的單位統一進行，其成果通過相應程序提供給智能網聯汽車企業使用；2)對其它活動，則允許智能網聯汽車企業按照一定的程序自行開展。對道路交通安全法及其實施條例里有關人類駕駛人的限定要求，提出兩種建議方案：1)對相關文件進行解釋，在人類駕駛員為車輛駕駛任務直接責任人這一前提下，允許其主動請求符合特定要求的“自動駕駛系統”輔助或替代其承擔部分或全部駕駛任務。2)參照維也納公約最新版（盡管我國并非簽署國），修訂道路

64、交通安全法及其實施條例，將符合要求的自動駕駛系統視同為駕駛人，允許其駕駛車輛，建立“自動駕駛系統”型式批準體系。對于道路交通安全法實施條例有關“機動車在高速公路上行駛不得試車或者學習駕駛機動車”的要求，以及公路法里有關“機動車制造廠和其他單位不得將公路作為檢驗機動車制動性能的試車場地”和公路安全保護條例有關“禁止物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告24將公路作為檢驗車輛制動性能的試車場地”的規定，對“試車”的概念進行解釋。明確“試車”僅指車輛的產品開發、認證的試驗，不包括車輛為適應實際道路交通環境的適應性驗證。智能網聯汽車因部分結構（例如前置攝像頭布置）、功能（例如自動轉向功能）不符合強

65、制性標準，而被標準化法及其實施條例、道路交通安全法及其實施條例禁止生產、進口、銷售和使用，則可通過豁免、修訂現行強制性標準中不適用于智能網聯汽車技術、功能和結構的條款和要求予以解決。如將中華人民共和國產品質量法 缺陷汽車產品召回管理條例考慮在內，則智能網聯汽車作為“可能危及人體健康和人身、財產安全的工業產品”，不僅需要符合強制性標準，還要滿足推薦性國家標準和行業標準，必將面臨更多可能存在的障礙和挑戰。1.6.4小微型運載工具的法律法規適用性分析小微型運載工具作為全新運載工具型式，多不設置駕駛艙，無駕駛員乘坐空間，區別于以傳統車輛，在我國現階段尚無適用的法律及標準可以參考。GB 7258-201

66、7機動車運行安全技術條件中 3.1 條款規定：“機動車是指以動力裝置驅動或者牽引，上道路行駛的供人員乘坐或者用于運送物品以及進行工程專項作業的輪式車輛,包括汽車及汽車列車、摩托車、拖拉機運輸機組、輪式專用機械車、掛車?！本C上所示，小微型運載工具僅與進行工程專項作業的輪式車輛相關，但主要行駛于城市輔路及機非混行車道等，無法歸于上述分類。我國道路交通安全法的有關規定，“非機動車”是指以人力或者畜力驅動上道路行駛的交通工具，以及雖有動力裝置驅動但設計最高時速、空車質量、外形尺寸符合有關國家標準的殘疾人機動輪椅車、電動自行車等交通工具。若將小微型運載工具歸類為有動力裝置驅動但設計了最高時速（不超過 1

67、5km/h）、空車質量及外形尺寸的“非機動車”，也與車輛特點不完全一致。中華人民共和國國家標準 GB 17761-2018電動自行車安全技術規范中 3.1 條款規定：“非機動車是指以車載蓄電池作為輔助能源，具有腳踏騎行能力，能實現電助動或/和電驅動功能的兩輪電動車?！毙∥⑿瓦\載工具以鋰電池作為主要能源，具有四個輪子，不具備腳踏騎行能力。不符合“電動自行車”的定義。國家郵政局發布的行業標準 YZ/T 0136-2014快遞專用電動三輪車技術要求規定：物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告25條款 3.1：快遞專用電動三輪車，裝有 3 個輪子，其中一個輪子在縱向中心平面上，另外兩個輪子對稱于縱

68、向中心平面布置，以車載蓄電池為能源，由電力驅動的、在非機動車道上行駛的車輛，且具有以下特征：最高車速不大于 15km/h；最大裝載質量不大于 180kg；裝備封閉式廂體，并具有統一標識；專用于快件收寄和投遞服務。條款 5.1.2：整車長度3000mm，整車寬度1000mm，整車高度1400。條款 5.1.3：快遞三輪車的整車質量應小于 200 kg。條款 5.1.4：快遞三輪車一次充電后，續駛里程應不小于 60 km。當溫度低于-4時，續駛里程應不小于 40 km。小微型運載工具最高車速、最大裝載質量、整車長度、寬度、高度、整車質量、續航里程、在非機動車道行駛都可符合快遞專用電動三輪車技術要求

69、，但不滿足快遞專用電動三輪車具備 3 個輪子的要求。故其也不符合“快遞專用電動三輪車”的定義。綜上所述，現階段車輛相關的標準均無法匹配小微型運載工具全新車型，我國現階段暫無針對該類型運載工具的國家標準及行業標準。小微型運載工具多采用電力驅動，車輛速度較慢，涉及功能與低速電動車類似。強制性國家標準四輪低速電動汽車技術條件（計劃號 20192430-Q-339）標準正在制定中，計劃 2021 年完成。而 2018 年 11 月 8 日工業和信息化部、國家發展改革委、科技部、公安部、交通運輸部、市場監管總局聯合公布的關于加強低速電動車管理的通知，對駛速度低、續駛里程短，電池、電機等關鍵部件技術水平較

70、低，用于載客或載貨的三輪、四輪電動機動車（包括老年代步車等）提出要求，通過行業摸底、整改和清理整頓三個階段對低速電動車行業進行梳理，并計劃控制器產能并建立長效監管機制。若將小微型運載工具納入四輪低速電動車范疇，將對產業發展造成不利影響?，F行的道路交通安全法 公路法 道路交通安全法實施條例 機動車登記規定等法律規定，所面向的對象均為有人駕駛汽車。所以，在我國現行法律框架下，小微型運載工具直接在公路上測試還面臨合法性質疑。車型急需明確道路使用權限和責任認定的問題。物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告261.6.5法律法規建議（1）整體建議在產品合法性層面，有人駕駛行為屬于直接涉及公共安全、人

71、身安全、財產安全的特定活動，根據道路安全交通法規定，駕車人必須持有駕駛證，是傳統有人駕駛汽車上路的前提條件。對于小微型運載工具，則未進行實際自然人駕駛位置設置，該類車型公共道路行駛也存在危害公共安全、人身安全、財產安全的風險，所以該類車輛需要在法律許可的條件下上路行駛。建議針對小微型運載工具設置專用道路標識。在未來道路規劃時，也可規劃建設專用車道，允許此類小微型運載工具行駛。在生產準入層面，傳統汽車的被許可控制對象是駕駛員，而小微型運載工具被許可的控制對象是車本身的智慧系統，實質上駕駛責任延伸至小微型運載工具的開發者、生產者和使用。該類運載工具存在良莠不齊的情況，從社會責任角度不應允許自動駕駛

72、功能不完善、存在安全隱患的小微型運載工具上路，需設定相應的標準及法律基線，要求達到相應技術和功能安全要求才可獲得公共道路行駛資格。建議建立健全小微型運載工具許可與質量管理制度，完善市場準入，有效規范該類小微型運載工具的開發者、生產者，完善檢驗監管制度，確保小微型運載工具的可靠性與安全性。在交通管理層面，在小微型運載工具造成交通事故中，主要存在小微型運載工具開發者（生產者）、銷售者、使用者（消費者）、受害人等幾個關鍵角色。當該事故受害人沒有過錯時，小微型運載工具的使用者也不存在操作過錯，并履行及時檢查、維護的義務，若交通事故的發生是由于小微型運載工具自身的缺陷造成，該起事故應當由開發者（生產者）

73、承擔責任，即瑕疵擔保責任。因為開發者有所獲益，就應當承擔相應的風險，而且更能促使開發者審慎地設計相應的程序并提升車輛安全性在開發過程中的優先級。在索賠方式上，使用者、受害者可以要求開發者或銷售者索賠。與此同時，如果使用者、受害者存在過錯，則應承擔相應的責任。為保障受害者、使用者得到公平賠償，建議從法律層面對小微型運載工具致損的歸責原則、賠償方式與標準、制裁責任等問題做出全面具體的規定。為了避免開發者負擔過重，可建立健全的小微型運載工具開發者和使用人的雙保險制度。標準層面，通過標準明確各類型具備自動駕駛功能的物流用運載工具的技術和功能基線，建立支撐產業發展的標準體系并加快制定相關國家標準、行業標

74、準，推進產業健康快速發展。車輛應用層面：完善小微型運載工具路權、車輛保險、駕駛牌照等管理細節?，F階段小微型運載工具以城市輔路及非機動車道運行為主，但考慮到城市輔路及非機動車道交通情況復雜，可考慮擴大自動駕駛功能可允許行駛范圍，允許其在市一級及以物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告27下公路（包括城市道路）機動車道內借道行駛。（2）產業發展支撐建議小微型運載工具和重型運載工具與以往車輛從產品形態、技術方向上都不盡相同，當前的法律法規尚無依據。該類車輛由于其在法律上沒有合法身份，尚不能到城市公開道路進行測試和示范試點應用。為了推動自動駕駛技術發展，推動其盡快從研發走向應用，提出以下建議：第一

75、步：在園區示范的基礎上出臺相關指導文件，推動公開道路示范試點測試和應用。推動主管部門發布相應鼓勵產業發展的政策及豁免辦法，開展小微型運載工具公開道路測試，提供道路測試資質。第二步：推動小微型運載工具和重型運載工具的行業標準、國家標準制定，為小微型運載工具和重型運載工具管理提供標準支撐。第三步：促進國家相關部門制定小微型運載工具和重型運載工具的準入、路權、牌照等相關法律法規和管理辦法，加速小微型運載工具和重型運載工具的合法化。1.7標準化需求分析意義基于上述產業特點和行業需求，作為汽車應用新領域和汽車產業新形態，標準化工作將有效促進自動駕駛功能于物流領域的應用和相關產業健康發展。相關標準的制定將

76、規范將有效提升產品質量要求，助力產業有序發展，提升自動駕駛功能大規模應用的信心，促進產業急需加大投入力度，最終實現物流行業的轉型升級。為更好地發揮標準化的支撐和引領作用，汽標委智能網聯汽車分標委自動駕駛工作組啟動相關標準需求研究項目，旨在指導建立可滿足物流行業需求的自動駕駛標準子體系。物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告282具備自動駕駛功能的物流用車輛應用場景2.1應用場景分類本章節基于自動駕駛功能特點和物流行業全流程應用需求進行場景分析，依據“全覆蓋，無重疊，特點明確”原則，基于場景特點將應用場景劃分為五類，并將每一級劃分為簡單場景和復雜場景，用于區分不同應用階段，為應用于五類場景中

77、的自動駕駛關鍵技術（第三章）及測試要求（第四章）以及標準化需求分析（第五章）提供研究基礎。2.2一類應用場景綜合分析 N 類重型商用車的自動駕駛功能應用場景，其應用場景出現于在高速公路、城市快速路及各等級城際公路。根據應用場景復雜度，基于本類型應用場景的應用可分為如下三個階段：第一階段：2022 年實現具備單一車道自動駕駛功能的物流用車輛在高速公路上行駛；第二階段：2025 年具備 L3、L4 級自動駕駛功能的物流用車輛可覆蓋所有高速公路、快速路場景；第三階段：2025 實現全部一類應用場景的自動駕駛功能覆蓋。一類應用場景特征分析如表 2.1 所示。表表 2.1 一類應用場景特征分析一類應用場

78、景特征分析車輛特征道路特征環境特征載荷車速(km/h)平直度(m)地勢隧道匯流道線光照氣候行為微型1.8t0-20無彎無坡非隧道非匝道正常道線日間正常大雨相鄰車道車輛超寬道路維修輕型 1.8tm4.5t20-40左轉彎 R200上下坡進入隧道匝道匯入復雜道線日間逆光大雪車道內前車減速道路故障物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告29中型 4.5tm12t40-60左轉彎 200R400前后起伏隧道中匝道匯出超窄道線夜間大燈沙塵車道內前車停車道路擁堵重型12t60-80左轉彎 400R700逆超高單側道線丟失橫風車道內前車變換車道100右轉彎 R200左右起伏雙側道線丟失薄冰車道內低速物體右

79、轉彎 200R400盤山路模糊道線車道內靜止物體右轉彎 400R700峽谷相鄰車道前車切出2.3二類應用場景綜合分析 N 類車輛和具備自動駕駛功能的新型運載工具于城市內和城市周邊性行駛環境，二類應用場景下可以從兩個角度進行分析，具體場景特征如表 2.2 所示：1.于城市主干道行駛的物流車，其應用場景與 2.1 中一類應用場景特征相似；2.城市輔路、支路行駛的物流車應用場景，還應包括更高要求的非機動車識別響應相關場景。二類應用場景自動駕駛技術應用路線圖，如下所示：第一階段 2020 年：開展面向二類應用場景行駛的自動駕駛功能道路測試和應用示范；第二階段 2022 年：二類應用場景自動駕駛功能實現

80、商業化應用。表表 2.2 二類應用場景特征分析二類應用場景特征分析物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告30道路特征環境特征道路類型平直度(m)坡度交通燈隧道道線光線方向氣候路面平整度行為非機動車道無彎無坡無燈非隧道正常道線日間正常大雨平坦相鄰車道車輛超寬人行道左轉彎 R200小坡度5%紅燈亮進入隧道復雜道線傍晚弱光大雪顛簸車道內前車減速人行橫道左轉彎 200R400中坡15%黃燈亮隧道中超窄道線夜間路燈沙塵重度顛簸車道內前車停車直行道左轉彎 400R700正常超高黑燈/故障白虛線無光線橫風車道數量車道內前車變換車道變道右轉彎 R200逆超高紅變綠白實線側光薄冰雙向 4 車道車道內低速物體

81、主輔路右轉彎 200R400左右起伏綠變黃白色虛實線順光小雨雙向雙車道車道內靜止物體交叉路口右轉彎 400R700黃燈慢閃黃虛線霧霾雙向 8 車道相鄰車道前車切出車速(km/h)路面附著交通燈功能匯流黃實線行人橫穿0-15干燥直行燈干線匯入黃色虛實線非機動車橫穿15-25潮濕左轉燈干線匯出雙黃實線25-40積水路面右轉燈模糊道線40-60落葉調頭燈單側道線丟失60-80冰雪路面人行橫道燈雙側道線丟失物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告31100非機動車信號燈2.4三類應用場景部分 N 類車輛和具備自動駕駛功能的運載工具均將封閉物流園區、機場、碼頭、礦山等具備規范化運輸路線的封閉園區物流運

82、輸環境作為重要應用場景，該類應用場景分析如表 2.3 所示。由于該類場景自動駕駛功能應用需求迫切，且場景的復雜度較低。具備該類應用場景行駛能力的自動駕駛技術日趨成熟，部分產品已具備小批量量產能力。預計 2022 左右年大批量應用。表表 2.3 三類應用場景分析三類應用場景分析三類應用場景港口基本場景港口裝卸貨場景車輛駛入識別及相應鄰近車道無車并道輪胎吊裝貨固定路徑行駛障礙物測試鄰近車道有車并道輪胎吊卸貨定點停車誤作用測試前車靜止岸橋裝貨精準停車穩定跟車行駛前車制動岸橋卸貨停-走功能人工操作接管裝卸貨靠路邊應急停車三類應用場景場景特征車輛特征道路特征環境特征物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究

83、報告32載荷車速(km/h)平直度(m)坡度道線光照氣候行為滿載+列車總重 49t0-20無彎無坡正常道線日間正常大雨相鄰車道車輛超寬半載+列車總重 30t20-40左轉彎 R200上坡復雜道線日間逆光大雪車道內前車減速空載+列車總重 14t左轉彎 200R400下坡超窄道線夜間大燈沙塵車道內前車停車空載+車頭總重 9t左轉彎 400R700正常超高單側道線丟失橫風車道內前車變換車道右轉彎 R200逆超高雙側道線丟失薄冰車道內低速物體右轉彎 200R400左右起伏模糊道線車道內靜止物體右轉彎 400R700相鄰車道前車切出2.5四類應用場景為滿足物流末端配送高投入低效率的特征，半封閉園區成為小

84、微型運載工具和 N1類車輛自動駕駛功能的重要應用場景，該應用場景包含工業園、小區、校園等交通參與者多為非機動車及行人的半封閉園區內行駛環境，場景分析如表 2.4 所示。應用于半封閉園區的小微型運載工具自動駕駛技術日趨成熟，部分產品已具備小批量量產能力，預計 2020 年可開展大規模測試和示范應用，2022-2023 年具備實現商業化應用的可能。表表 2.4 四類應用場景特征分析四類應用場景特征分析物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告33道路特征環境特征道路類型車速(km/h)平直度(m)坡度路面附著隧道障礙物道線光線方向氣候路面平整度行為非機動車道15無彎無坡干燥非隧道高低柵欄正常道線日

85、間正常大雨平坦相鄰車道車輛超寬人行道15左轉彎 R200小坡度5%潮濕進入隧道綠化帶復雜道線弱光（傍晚）大雪顛簸車道內前車減速人行橫道15左轉彎200R400中坡15%積水、泥濘路面隧道中錐筒超窄道線夜間路燈沙塵重度顛簸車道內前車停車直行道15左轉彎400R700前后起伏落葉駛出隧道植物入侵道路超寬道線夜間無路燈大霧遺撒車道內前車加速路口700正常超高冰雪路面一般無交通燈路樁單側道線丟失無光線橫風車道數量車道內前車變換車道2.6五類應用場景配送機器人應用場景適用于交通參與者多為行人的樓內環境，現階段該類場景無人配送已進入測試應用階段，預計將于 2022 年規?；瘧?，應用場景分析如表 2.5

86、所示。表表 2.5 五類應用場景分析五類應用場景分析五類應用場景半封閉園區/封閉園區內駛入/駛出樓宇彎道進出電梯直行道電梯層數識別及控制窄路進出房間行人避讓房間號識別人機協同配送調度物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告343支撐技術分析3.1物流領域自動駕駛關鍵支撐技術概述物流領域涉及運載工具形式較多，需要龐大的技術研發投入，涉及物聯網、云計算、大數據、人工智能等多領域融合。研發領域不僅包含自動駕駛領域的感知、決策、執行等技術開發，還包括對于新形式車輛底盤、制動、控制系統等研發和滿足物流行業特殊需求的軟硬件系統開發，并且兼顧網聯化在物流行業特殊場景的應用。具體來講，物流領域的智能網聯汽車

87、應用基于不同應用場景面臨多種復雜的交通環境和路徑的變化，其算法的復雜程度較高，對感知算法（即場景感知）和控制算法等提出了更高要求。適用于城際行駛的自動駕駛系統需要處理高速道路環境帶來的長距離感知、超穩定控制、事件實時檢測等挑戰。適用于市區內行駛的自動駕駛系統則需要處理城市道路的擁堵路段、復雜交叉口、機非混行等常見城市交通場景。適用于半封閉園區行駛的自動駕駛系統則面臨更多不確定性交通環境挑戰，包括不遵守交通規則的非機動車、行人和多變的道路環境等。自動駕駛技術應用于物流領域需滿足如下技術特性：（1 1）安全性）安全性合理控制車輛速度和保持車輛間距，是保證道路交通安全的基礎。為保證具備自動駕駛功能的

88、物流用車輛的行駛安全，環境感知傳感器對周邊的探測距離應該根據不同速度要求來設定理論值，且應能適應雨、雪、霧、風、光照等復雜環境特征，確保行駛的安全性。同時車輛應具備合理的風險最小化模式和人機界面交互邏輯，保證車輛面對邊界場景時的安全性。車輛還應具備基本的駕駛輔助功能作為安全的最后一道防線，例如自動緊急制動和車道保持功能，以保證面對危險場景的應急操作。（2 2）經濟性）經濟性物流領域應用自動駕駛技術的核心訴求是降低成本。技術開發和應用過程需綜合考慮人力成本和能耗成本下降和車輛成本增加的平衡關系。（3 3）高效性）高效性更深入的應用智能化和網聯化的結合，在單車智能的基礎上，通過合理調度車輛，可實現

89、運輸效率的大幅度提升，以實現收益最大化。該特性需借助網聯技術通過車輛和貨物信息的實施交互和合理調控實現，對數據的實時性和車輛貨物的可控性也提出更高要求。物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告353.2關鍵技術分析3.2.1具備自動駕駛功能的 N3類車輛的關鍵技術具備自動駕駛功能的 N3類車輛于物流領域的應用范圍主要包括高速公路和城市快速路，車速以中高速為主，平均為 60-100km/h，中高速車輛對自動駕駛技術中感知性能要求較高。具備自動駕駛功能的 N3類車輛在經緯四季、日月星辰的自然環境下，環境特征導致自然場景復雜，感知硬件需克服自然環境所帶來的技術難題。此外，道路遺撒、隧道、橋洞等環境

90、增加了自動駕駛場景復雜度。具備自動駕駛功能的 N3類車輛的運輸運距在 300-2000km 范圍內不等，目前電動物流車的續航里程無法滿足長距離運輸需求，且受限于高速路充電設施數量、電動物流車充電時間等因素，目前該類型車輛多以柴油作為主要燃料。根據中華人民共和國高速公路交通管理辦法車間距要求，為保證具備自動駕駛功能的 N3類車輛的行駛安全，環境感知傳感器對本車道線前方障礙物的探測距離理論值應大于 100 米，且應能適應雨、雪、霧、風、光照等復雜環境特征，以確保行駛安全性。同時車輛應具備合理的風險最小化模式設置和人機界面交互邏輯，保證車輛面對極端場景時的安全性。車輛還應具備基本的安全相關駕駛輔助功

91、能，例如自動緊急制動和車道保持功能。由第二章一類場景分析可知，具備自動駕駛功能的 N3類車輛需具備適應極限地勢和惡劣環境以及隧道通行等場景下運行的能力，需要對傳感、定位設備提出更高的要求，具體關鍵技術如下所示：（1 1）隧道場景的關鍵技術）隧道場景的關鍵技術隧道場景關鍵技術難點隧道封閉性較高，僅出、入口與外界相通，隧道內光照強度遠低于白天隧道外光照強度，易在隧道洞口形成“黑洞效應”致使駕駛人無法看清隧道內情況，難以識別隧道內障礙物或隧道壁。具備自動駕駛功能的 N3類車輛在復雜光線條件下，機器視覺的識別和判斷能力會顯著下降，自動駕駛系統過隧道，或者在夜間運行，在暗光、逆光條件下感知能力會遭遇很大

92、挑戰。此外，隧道場景遮擋嚴重，電磁環境復雜，定位信號存在斷續、衰落，甚至出現信號失鎖等現象，會給汽車衛星導航終端帶來多路徑、干擾、欺騙等問題，從而引發車輛安全事故。隧道場景關鍵技術建議物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告36視覺：在復雜光線下提高成像準確率a.動態調整攝像頭的曝光參數以降低逆光影響；b.駕駛人眼視點照度與具備自動駕駛功能的 N3類車輛攝像頭視點照度的差異。定位：保證隧道內的定位精度通過衛星定位及道路特征定位實現定位冗余，隧道內信號薄弱時通過雷達、攝像頭及高精地圖比對，確認自身位置。隧道場景道路建設意見視覺：a.按照公路隧道照明設計細則要求修建隧道照明裝置；b.隧道入口減光

93、結構優化設計；c.隧道口鋪設彩色路面起到警醒作用，在隧道內鋪設淺色路面可減少對光源的吸收，增加洞內亮度。定位：隧道內鋪設 LBS 地面基站輔助定位。（2 2）應對惡劣環境特征的關鍵技術）應對惡劣環境特征的關鍵技術惡劣環境關鍵技術難點自動駕駛環境感知設備具有其特有屬性及局限性，惡劣天氣環境下，感知系統會不穩定，自動駕駛安全性會被削弱。對視覺傳感器而言，雨滴容易附著在鏡頭上，造成圖像扭曲，使周邊環境發生變化，嚴重影響圖像算法對環境的辨別。此外，雨雪會改變道路上清晰的各種交通標記及車道線等，這些都會對攝像頭識別標志物和提取特征造成一定的困難，出現識別失敗甚至是錯誤的情況。對激光雷達而言，冰雪天氣情況

94、下，因結冰或積雪而導致障礙物反射特性及形狀發生變化，使激光雷達的探測效果受到一定影響，從而影響三維地圖的構建。同時，激光雷達對三維感知過于敏感，雷達脈沖可能會把雨滴，雪花等物體誤認為其他障礙物，造成誤檢，影響系統決策。對毫米波雷達而言，其穿透霧、煙、灰塵的能力強，但其受制于波長，探測效果物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告37欠佳，如密樹叢穿透力低，無法像激光雷達那樣對周圍的環境進行精準建模。惡劣環境關鍵技術建議a.優化感知算法：增加惡劣環境極端工況數據集對控制算法進行模型訓練；b.地圖修正：利用良好天氣下構造的精準地圖，在惡劣天氣進行修正，可提高自動駕駛在極端工況下的自適應性；c.多傳

95、感器融合：攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等傳感器各有優勢，可采用多傳感器結合的方案，融合各傳感器數據，根據各傳感器互補特性進行容錯處理；d.傳感器升級：開發專門針對惡劣環境的自動駕駛傳感器；e.V2X 車聯網通信：V2X 受惡劣天氣條件的影響會小很多，通過干線鋪設基站實現聯網通訊可以獲得實時路況、道路、行人等一系列交通信息，可在很大程度上彌補惡劣天氣對自動駕駛造成的影響。（3 3）山區、峽谷場景關鍵技術）山區、峽谷場景關鍵技術山區、峽谷場景難點山區、峽谷樹木茂盛，形成了天然的信號屏障。另外有的地帶縱深幾公里，寬度只有幾百米，造成高度角變小，接收衛星數量少，出現多路徑效應誤差嚴重等問題。山區、峽谷

96、關鍵技術建議a.抑制多徑衛星信號傳遞；b.提高 GPS 接收機自身的技術指標；c.通過高精地圖輔助定位技術；d.通過 V2X 車輛協同增強定位。（4 4）盤山路場景的關鍵技術）盤山路場景的關鍵技術盤山路場景難點車輛如需在盤山路場景下實現自動駕駛，車輛必須了解自己所處的精確位置，需要準確的高程信息。3.2.2具備自動駕駛功能的 N1、N2類車輛關鍵技術具備自動駕駛功能的 N1、N2類車輛主要行駛于城市道路，在行駛過程中不僅需要物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告38具備道路標線識別和路徑規劃能力，還需要處理復雜的交通行駛場景，對算法和硬件均提出較高要求，對于高精度地圖和高精定位的依賴度更高

97、。具備自動駕駛功能的 N1、N2類車輛的關鍵技術如下所示：（1）更精確的路徑規劃算法：需要考慮車速、道路的附著情況、車輛最小轉彎半徑、外界天氣環境等因素，通過全局路徑規劃為車輛規劃出一條在已知環境地圖信息下的最優路徑。車輛在前進過程中，處在不可預測和高度動態的城市道路環境中，障礙物很可能出現在已經規劃好的路徑上，也有可能在前進的過程中一些障礙（行人或車輛等）動態地出現在路徑上。（2）局部避障算法：應對這些不可預測的事件以某種方式做出反應，進行局部避障，使之仍然能夠順利到達目的地、完成任務。局部避障對自動駕駛系統提出速度快、實時性好和效率高的要求，而可靠的避障算法正是保證自動駕駛車輛成功避障的主

98、要方法。因此，在全局路徑規劃的基礎上，還需要進行實時的局部危險避障。（3）網聯功能的更廣泛應用：車用無線通信技術（V2X）中的車路通信（V2I）技術通過無線的方式幫助車輛和路側的交通設施實現數據交換，在支線物流場景中應用較多，主要應用包括交叉路口安全管理、車輛限速控制、電子收費、運輸安全管理，以及道路施工和限高警示等。3.3重型運載工具關鍵技術重型運載工具行駛過程行駛區域為封閉的港口、礦區等專用區域。關鍵技術如下所示。（1 1）重型運載工具的技術挑戰）重型運載工具的技術挑戰重型運載工具行駛于港口、礦區、工業園區、物流園等具備良好道路基礎且行駛環境可控，該類場景是自動駕駛功能于車端最先應用的領域

99、。以港口場景為例，由第二章園區重型運載工具場景分析可知，港口重型運載工具需配合港口岸橋、吊橋完成調度作業任務，并對港口特殊天氣、路況環境挑戰應對自如，需對傳感器、定位設備提出如下要求：a)港口臨海，空氣濕度常為 100%，經常有大霧現象，且港口的鹽堿大，傳感器的運行環境較惡劣；b)港口自動駕駛車輛需能根據調度指令準確定位，實現裝卸功能并于岸橋、吊橋操作相協調。物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告39（2 2）重型運載工具的技術要求）重型運載工具的技術要求以港口場景為例，重型運載工具在傳感器、定位的技術要求如下：a)港口傳感器關鍵技術由 3.4.1.1 中對港口重型運載工具運營環境分析可知

100、，傳感器在面對潮濕、鹽堿度高的環境需有較高的防護等級。且在遇到大霧等惡劣環境時，如何保證感知傳感器準確識別周圍物體的物理特征需做專項研究。b)定位關鍵技術由 3.4.1.1 中對港口重型運載工具調度中的定位要求可知，為保證裝卸任務效率與人工駕駛相同，港口重型運載工具需保證厘米級定位精度，并且盡量保證一次定位準確。3.4小型運載工具的關鍵技術（1 1）小型運載工具的技術挑戰）小型運載工具的技術挑戰小型運載工具由于不需要考慮舒適性，以保護周邊行人及車輛的安全為行駛原則，對傳感器的感知距離及線控制動的響應時間要求相對較低但算法的要求由于行駛環境的復雜多樣不低于傳統智能網聯汽車。小型運載工具作為汽車應

101、用新形態，面對供應鏈不成熟/不配合、缺乏統一標準、商業模式缺乏共識等問題。首先是量產低速車平臺問題，一方面是由于小型運載工具產業尚未成熟，需求量較少，很難有成熟 Tier 1 和主機廠愿意代工；另一方面，目前自動駕駛公司在業態前景不明朗的情況下，很難重金投入自建車廠流水線，而且該領域的主要研發機構為絕大多數互聯網基因自動駕駛企業，本身對于重資產的商業模式帶有天生的抗拒心理。其次，車輛成本高特點亟待解決，小型運載工具雖然車輛形態與傳統汽車具有較大差別，但仍需配備激光雷達等高精密感知原件，現階段該類型部件成本可達數十萬元甚至接近百萬元，相對應的人工成本，在經濟性上還無法形成相比人力的絕對優勢。目前

102、多家企業已經完成該類車型的基礎研發，產品已進入小規模實驗階段，但仍無法突破部件價格的制約，支撐部件價格降低的條件則是需要大訂單的采購，單一企業需求量無法實現該條件。對于場景應用層面的基礎設施建設，小型運載工具同樣需要通用的網絡、充電和停放等園區基礎設施支持。在現階段，實現配送等終端物流功能時仍需要人機協作共同完成，而人機交互的安全性和合理性還需進一步確定。物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告40（2 2）小型運載工具的技術要求小型運載工具的技術要求小型運載工具需將云端軟件和硬件傳感器相結合，實現車輛定位、環境感知、路徑規劃決策、車輛控制執行四大核心技術。小型運載工具仍處于研發試驗的階段，

103、僅在部分地區開放路段以及狀況并不是特別復雜的園區進行了測試，仍存在許多技術問題需要解決。a)非實時操作系統帶來的安全性隱患：自動駕駛系統的計算平臺多是非實時的操作系統，但實際需求和安全分析，所有的車載操作系統都需要是實時操作，才能保證反應速度和操作安全；b)機器學習能力不夠強大:在面對復雜的實際場景時，目前機器深度學習能力仍無法做出全部正確的判斷；c)決策規劃和運動控制技術還不足以滿足市場多樣化、個性化的需求：市場發展的前期，下游的技術提供商與方案整合商需要盡可能滿足該類車輛自動駕駛系統定制化的要求，以滿足不同的應用場景；d)車輛穩定性還需進一步提高：配送面臨的場景多樣，能否滿足高強度下的配送

104、以及能否滿足極端天氣配送的要求，都是對車輛配送時自動駕駛功能穩定性的挑戰。e)市場需求不一導致缺乏系統化、標準化的通用設備及裝置，提高制造成本:目前配送車輛的體積大小沒有一個統一標準，配送餐飲外賣的車輛，盒飯的尺寸一般都不到 30 厘米，車身較??；與此同時，用于配送快遞的車輛需要足夠大的車廂空間，載至少 20-30 件貨物，車身更大。不同大小的車身導致軟硬件的尺寸大小不同，需要小批量生產制造，成本較高。f)智能調度系統：小型運載工具的大規模落地應用還有一個關鍵的技術需要突破大規模人機協同配送的智能調度系統。配送訂單需要人機協作來完成，調度系統需要確定指定人員和車輛，以及要完美地安排配送路徑和時

105、間，讓用戶剛好在相同的時間到達相同的地點，從而高效地完成訂單的交接。整個系統規模巨大，預計可能達到每天億級的訂單量、百萬級的配送員和無人配送車，達到高效的配送調度還是一個巨大的挑戰。3.5微型運載工具關鍵技術3.5.1微型運載工具的技術挑戰微型運載工具主要行駛于非機動車道和半封閉園區，實際運行環境復雜，存在以下典型問題：物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告41第一個問題是考慮應用場景，存在城市環境遮擋性，定位信息容易出現較大偏差，對系統定位能力要求高；第二個問題是由于車輛多行駛于人車混行路段，交通秩序約束性較差，需對各類目標運動進行預測，目標行為意圖分析要求高；第三，路徑突發狀況多，全局

106、和局部路徑規劃要求高。3.5.2微型運載工具的技術建議(1)(1)軟硬件技術建議軟硬件技術建議微型運載工具的行駛道路較窄，尺寸（長*寬*高）較小，主要用于城市內距離較近的點對點物流運輸，貨物較少。其行駛特征與電動自行車類似，可參考 GB 17761-2018電動自行車安全技術規范4.1 章節內容，建議最高設計速度不大于 25km/h，最高行駛速度應不大于 15 km/h，最高倒車速度應不大于 5km/h，在 4 秒內起步速度應不大于5 km/h。其所用的電器控制系統在技術特征上應有防篡改設計，確保其最高車速符合本標準上述要求，自動駕駛開發體系軟件架構可從平臺、體系以及關鍵技術幾個方面來歸納，主

107、要包括數據、采集和標注平臺，仿真平臺，操作系統，算法測試及評估體系。微型運載工具的可靠性可用平均無故障工作時間（MTBF）和平均修復時間（MTTR）來衡量。(2)(2)底盤線控技術建議底盤線控技術建議在底盤和執行器的設計上，要充分考慮到實用性及可靠性問題。采用車規級的電控底盤執行器、電池等提升性能。比如，要充分考慮它的實用性，需要考慮爬坡等問題。如果想多送幾次貨，要用大容量電池來提高它的行駛里程。目前線控底盤控制邏輯因廠各異，例如，有的邏輯是收到剎車指令即執行剎車操作，有的是滿足“剎車”和“在 D/R 檔”兩個條件才執行剎車操作。這種情況下，自動駕駛底盤驅動與線控底盤平臺的功能交互與信息傳輸需

108、要做大量的適配工作。為促進微型運載工具的平臺化規?；l展，需要進行自動駕駛底盤驅動與線控底盤平臺的功能交互與信息傳輸的標準化。(3)(3)傳感器技術建議傳感器技術建議微型運載工具采用的傳感器類型如下：a)測距類傳感器：測距類傳感器能夠獲得比較準確的三維環境信息，主要使用的有激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達等?？紤]到數據采集、地圖定位、感知檢測等功能需求，車輛應至少配置 1 個多線束激光雷達，要求有效檢測距離不低于 100 米，最遠檢測距離不低于 150 米，測距誤差不高于 3 厘米，能覆蓋車身 360 度范圍，支持物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告42多次回波，點云質量高，輸出頻率不低

109、于 10Hz?？稍鲞x配置的傳感器有單線激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達等。單線激光雷達要求室外表現穩定，檢測范圍不低于 10 米，檢測誤差不高于 3 厘米，覆蓋角度不低于 180 度；毫米波雷達分中距和遠距兩類，中距視角不低于 80 度，測距范圍不低于 60 米，遠距視角不低于 20 度，測距范圍不低于150 米；超聲波雷達 2 米內測距誤差不高于 1 厘米，數據穩定。b)位姿類傳感器：慣性測量單元（IMU）采用三軸加速度計和三軸陀螺儀來動態測量物體的相對運動以及姿態，其體積應足夠小，安裝在車體中心，于車體各軸保持平行；陀螺儀初始零偏不超過 0.1/s,零偏變化每小時不超過 1.2，測量范圍從

110、-450/s 到 450/s。加速度計初始零偏不超過 0.003G(G 是當地重力加速度)，測量范圍從-4G 到 4G。慣性測量單元應具有 SPI 和 UART 等接口用于與外部通信，數據輸出頻率最大可達 2kHz 以保持足夠動態性，工作電壓為 3.3V，工作溫度范圍為-40到 85。c)視覺類傳感器：采用合適焦距的定焦鏡頭；相機色彩動態范圍大；在固定光圈下快門速度應小于驅動拍攝一次的輪循時間；具備較好的白平衡性能，在不同光線下能盡量恢復物體的固有色；圖像輸出幀率不低于 20Hz；雙目相機輸出的深度圖或稠密點云數據，在 20 米內測距誤差不高于 5%；避免產生飛行像素或噪聲點。微型運載工具價格

111、更敏感，單一傳感器視覺技術需要有相應的技術要求。計算機視覺在自動駕駛車場景中解決的最主要的問題可以分為兩大類：物體的識別與跟蹤，以及車輛本身的定位。a)物體的識別與跟蹤：通過深度學習的方法，識別在行駛途中遇到的物體，比如行人、空曠的行駛空間、地上的標志、紅綠燈以及旁邊的車輛等。由于行人以及旁邊的車輛等物體都是在運動的，需要跟蹤這些物體以達到防止碰撞的目的，這就涉及到Optical Flow 等運動預測算法。b)車輛本身的定位：通過基于拓撲與地標算法，或者是基于幾何的視覺里程計算法，自動駕駛車可以實時確定自身位置，滿足自主導航的需求。(4)(4)地圖和定位技術建議地圖和定位技術建議微型運載工具自

112、動駕駛功能應用考慮到其行駛環境的復雜性，應當具備高精度地圖數據服務，高精度地圖需實現厘米級的數據精度，包括用于定位的三維點云地圖以及用于導航的矢量圖層。(5)(5)人機交互技術建議人機交互技術建議針對微型運載工具，人機交互技術應用涉及場景包括：用戶取貨、運營投遞、行物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告43駛過程、遠程監控。a)用戶取貨支持用戶通過屏幕操作、語音交互、人臉識別等方式實現取貨業務的身份驗證、開箱妥投邏輯。其中，身份驗證可通過短信驗證碼、語音電話、應用 APP 推送、微信小程序等方式下發驗證碼，也可通過人臉識別來實現身份識別，從而實現免密取件。用戶輸入信息的方式，可以通過屏幕輸

113、入、APP 掃碼輸入、語音輸入等方式，因此對硬件和系統需要支持觸摸屏、具備可用于室外的展示屏幕、可用于室外的高靈敏麥克風陣列以及攝像頭。用于處理人機交互的處理器，原則上應與處理自動駕駛算法的處理器保持獨立。b)運營投遞運營投遞的過程，包括快遞員投遞（將快遞件放入格口）、調度單的生成和確認、妥投情況的確認等。c)行駛過程行駛過程中，通過語音、圖形可視化等方式告知警示行人和其他車輛。(6)(6)箱體、貨柜等技術建議箱體、貨柜等技術建議微型運載工具的箱體和貨柜涉及的技術和硬件如表 3.3 所示。表表 3.33.3 微型運載工具的箱體和貨柜涉及的技術和硬件微型運載工具的箱體和貨柜涉及的技術和硬件技術硬

114、件生物識別人臉識別RGB攝像頭/結構光攝像頭標簽識別掃碼RGB攝像頭/掃碼槍NFCNFC驗證碼touch屏信息顯示LCD屏幕touch屏彩色LED燈珠屏幕LED彩色點陣屏靜態投影微型投影燈狀態顯示LED燈光半透明導光組若干物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告44聲音揚聲器圖像收集環視拼接成像4 x FOV 90 RGB攝像頭箱體物體感知壓力傳感器/紅外感應自動箱體箱門獨立控制電機保溫發熱絲空調制冷鎖控電動鎖/磁力鎖防破壞箱體受外力破壞報警箱體狀態顯示有無訂單保溫狀態訂單入箱時長數據連接USBUSB3.0WiFi模塊801 abgn等4G模塊WCDMA/CDMA/4G-LTE數據存儲硬盤S

115、SD 2X512GB機械 2TB微型運載工具箱體與貨柜的技術建議主要包括：a)箱體與車輛底盤連接的技術建議機械鏈接貨箱與底盤應具有機械鏈接，鏈接固定后，應具有鎖止功能；貨箱應提供解鎖與牽拉功能，方便貨箱從底盤解鎖并脫離鏈接；貨箱與底盤應具有低阻滑動支撐，方便貨箱從底盤完全脫離；貨箱牽拉把手需要隱藏。電力供應底盤提供貨箱上使用的用戶信息交互屏幕電力供應；底盤提供貨箱上電機電力供應。數據連接物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告45提供必需的數據線路鏈接，例如網線。b)微型運載工具箱體與車架部件的連接裝置應牢固可靠，箱體周邊與箱體門應具有良好的密封性及防水性能。c)采用金屬材料制作的箱體，表面

116、涂層厚度應大于 0.2mm，箱體涂層應色澤均勻，不允許有露底、流掛、氣泡、褶皺等缺陷。d)箱體材料應進行磷化處理，并符合 GB/T 6807-2001 中 4.6 和 4.8 的規定。涂層應具有耐腐蝕性，符合 GB/T 6807-2001 中 4.9 的規定。特殊用途的箱體，如冷凍、保鮮、保溫等特殊要求，由供需雙方協商物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告464具備自動駕駛功能的物流用車輛的測試4.1概述本章對各類型具備自動駕駛功能的物流用車輛提出測試方法建議，測試方法根據物流車的應用場景技術特點，選取典型的測試場景，測試可通過仿真、封閉場地和實際道路等多種方式實現。4.2具備自動駕駛功能

117、的物流用車輛一類應用場景測試需求4.2.1具備自動駕駛功能的物流用車輛一類應用場景測試需求表表 4.14.1 具備自動駕駛功能的物流用車輛一類應用場景測試需求具備自動駕駛功能的物流用車輛一類應用場景測試需求測試場景類測試場景測試方法公路主道簡單場景主道行駛、限速標志識別及響應、車道線識別及響應、車輛駛入識別及響應、障礙物測試、誤作用測試、行人橫穿馬路、行人沿道路行走、兩輪車沿道路騎行、穩定跟車行駛、停-走功能、靠路邊應急停車、最右車道內靠邊停車、超車、鄰近車道無車并道、鄰近車道有車并道、前方車道減少、前車靜止、前車制動、行人橫穿、人工操作接管可參考智能網聯汽車自動駕駛功能測試規程公路主道復雜場

118、景駛入隧道、隧道內行駛、駛出隧道可參考智能網聯汽車自動駕駛功能測試規程極限地勢通行參見 4.2.2公路主輔交替復雜場景停車讓行標志標線識別及響應、人行橫道線識別及響應、機動車信號燈識別及響應、方向指示信號燈識別及響應、直行車輛沖突通行、右轉車輛沖突通行、左轉車輛沖突通行、對向車輛借道本車車道行駛識別及響應、環形路口通行、長直路段車車通訊、長直路段車路通訊十字交叉口車車通訊、進收費站、出收費站、由收費站駛入高速公路匝道、由高速公路匝道駛入收費站、編隊行駛測試、兩輪車橫穿馬路、匝道內行駛、由高速公路匝道駛入高速公路、由高速公路駛入高速公路匝道可參考智能網聯汽車自動駕駛功能測試規程駛入服務區、駛出服

119、務區、服務區通行參見 4.2.3物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告474.2.2極限地勢場景測試需求4.2.2.1 山區/峽谷通行（1）測試場景測試道路為至少包含一條車道的長直道，道路標線清晰，且道路兩旁布置定位干擾裝置，使車輛處于弱定位環境下，如圖 4.1 所示。圖圖 4.4.1 1山區峽谷通行測試場景示意圖山區峽谷通行測試場景示意圖（2）建議要求測試車輛丟失定位信號后，能夠沿著當前道路穩定行駛，行駛方向無偏離。4.2.2.2 高速互通場景（1）測試場景測試道路為兩條交互的高速公路或高架橋，至少包含一個交點使兩條高速公路經緯度重合，但高度上分層。（2）建議要求測試車輛在經過高速互通道

120、路或高架橋時，能準確定位，并按規劃的路徑穩定行駛，行駛方向無偏離。4.2.3服務區場景測試需求4.2.3.1 駛入服務區（1）測試場景測試道路為至少包含兩條車道的長直道，道路右側設置有匝道并連接服務區，如圖 4.2 所示。物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告48圖圖 4.4.2 2 駛入服務區測試場景示意圖駛入服務區測試場景示意圖（2）建議要求a)測試車輛能夠完成匝道行駛動作。b)測試車輛能夠在駛入服務區后，選擇合適車位停車。4.2.3.2 駛出服務區（1）測試場景測試道路設置有服務區域，服務區連接匝道并與高速公路主干線相連，如圖 4.3所示。圖圖 4.4.3 3 駛出服務區測試場景示意

121、圖駛出服務區測試場景示意圖（2）建議要求a)測試車輛能夠在服務區正常起步并駛向匝道。b)測試車輛能夠完成匝道行駛。4.3具備自動駕駛功能的物流用車輛二類應用場景測試需求物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告494.3.1具備自動駕駛功能的物流用車輛二類應用場景測試需求表表 4.24.2具備自動駕駛功能的物流用車輛二類應用場景測試需求具備自動駕駛功能的物流用車輛二類應用場景測試需求測試場景類測試場景測試方法城市主路行駛駛入匝道、駛出匝道、駛入立交橋、駛出立交橋、隧道內行駛可參考 智能網聯汽車自動駕駛功能測試規程主輔交替復雜場景參見 4.3.2城市輔路行駛隧道內行駛可參考 智能網聯汽車自動駕駛

122、功能測試規程林蔭路參見 4.3.3窄路參見 4.3.4城市跨河公路橋梁參見 4.3.5潮汐車道參見 4.3.6公交車道參見 4.3.7輔路參見 4.3.8分時段限行車道參見 4.3.9微型運載工具場景林蔭路參見 4.3.3機非混合車道參見 4.3.10人行橫道參見 4.3.11借道輔路行駛參見 4.3.124.3.2主輔交替復雜場景當測試車輛行駛于主輔交替的復雜場景時，應能避免與其他車輛碰撞，并正確開啟燈光。4.3.3林蔭路測試道路為至少包含一條有林蔭路的長直道，測試車輛經過林蔭路時，應不會發生誤觸發。4.3.4窄路測試道路為至少包含兩條車道的長直道，測試車輛初始行駛于最右側車道，其他車道無車

123、輛，如圖 4.13 所示。測試車輛應能開啟正確轉向燈，且測試車輛應完成并道物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告50操作。圖圖 4.134.13 窄路窄路測試場景示意圖測試場景示意圖4.3.5城市跨河公路橋梁測試橋梁應至少有一條長直道，車道線為實線，測試車輛應能識別限速標志牌和解除限速標志牌，應能正常駛入駛出橋梁。4.3.6潮汐車道測試車道應至少包括兩條長直道，測試車輛應能正確的識別潮汐車道標志牌，正確的通過潮汐車道路段。4.3.7公交車道測試車輛應能在正確識別公交車道限行和解除限行標志，正確的通過公交車道。4.3.8輔路測試車道如圖 4.14 所示，測試車輛在輔路行駛，目標車輛在主路行駛

124、，當目標車輛駛入輔路時，測試車輛應減速避免與目標車輛碰撞。圖圖 4.144.14 主輔路測試場景示意圖主輔路測試場景示意圖4.3.9分時段限行車道測試車輛應能在正確識別分時段限行車道標志，正確的通過車道。4.3.10機非混合車道測試車輛應能行駛于機非混合車道并可識別車輛、行人及兩輪車目標，正常通過車道。物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告514.3.11人行橫道測試車輛應能正常通過人行橫道，能避免和行人和非機動車輛碰撞。4.3.12借道輔路行駛測試車輛借道輔路行駛時，應正常通過輔路，避免和車輛發生碰撞。4.4具備自動駕駛功能的物流用車輛三類應用場景4.4.1具備自動駕駛功能的物流用車輛三

125、類應用場景表表 4.34.3 具備自動駕駛功能的物流用車輛三類應用場景測試需求具備自動駕駛功能的物流用車輛三類應用場景測試需求測試場景類測試場景類測試場景測試場景測試方法測試方法三 類 應 用 場 景（港口場景）車輛駛入識別及響應、障礙物測試、誤作用測試、穩定跟車行駛、停-走功能、靠路邊應急停車、鄰近車道無車并道、鄰近車道有車并道、前車靜止、前車制動、人工操作接管可參考智能網聯汽車自動駕駛功能測試規程定點停車參見 4.4.2精準停車參見 4.4.3-4.4.6固定路徑行駛參見 4.4.74.4.2定點停車（1）測試場景測試道路為至少包含兩條車道的長直道，中間車道為虛線，右側車道內有一個定點停車

126、位，測試車輛在左側車道內勻速行駛。如圖 4.15 所示。圖圖 4.154.15 定點停車測試場景示意圖定點停車測試場景示意圖（2）建議要求a)測試車輛應能夠自動開啟右側轉向燈，實現變道并停于右側車道的停車位內；b)測試車輛應能一次性完成停車，不可出現倒車等動作；c)測試車輛完全停車后，其任何部位不應在停車位以外。物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告524.4.3精準停車 1（1）測試場景港口道路上有至少兩個倉庫口，倉庫口前面是停車位，停車位大小與港口內行駛的集裝箱物流車長寬保持一致，物流車需要精準倒車至倉庫門口的停車位中進行裝貨。車輛在道路上直行倒車，通過車載感知系統識別識別出滿足要求的

127、停車位，計算出泊車路徑，自動進行橫向和縱向控制，將車輛準確停在停車位內部，如圖4.16所示。圖圖 4.164.16 精準停車精準停車 1 1 測試場景示意圖測試場景示意圖（2）建議要求a)測試車輛自動換至倒車檔，倒車燈亮；b)倒車時能夠通過車載感知系統識別周圍環境并計算出距離停車位的精確距離；c)車輛完全停車后，不應與倉庫發生碰撞，且停車精度保持在 0.05 米。4.4.4精準停車 2（1）測試場景港口道路上有至少兩個倉庫口，倉庫口前面是停車位，停車位大小與港口內行駛的集裝箱物流車長寬保持一致，物流車需要精準倒車至倉庫口的停車位中進行裝貨。其他車輛已經停至本車道內的停車位中，測試車輛需倒車至相

128、鄰車道的停車位內，測試車輛通過車載感知系統識別識別出滿足要求的停車位，計算出泊車路徑，自動進行橫向和縱向控制，將車輛準確停在停車位內部，如圖4.17所示。物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告53圖圖 4.174.17 精準停車精準停車 2 2 測試場景示意圖測試場景示意圖（2）建議要求a)測試車輛自動換至倒車檔，倒車燈亮；b)倒車時能夠通過車載感知系統識別周圍環境，自動進行橫向和縱向控制，并計算出距離停車位的精確距離；c)車輛完全停車后，不應與倉庫發生碰撞，且停車精度保持在 0.05 米。4.4.5精準停車 3（1）測試場景港口道路旁邊有至少兩個吊橋，吊橋前面是停車位，停車位大小與港口內

129、行駛的集裝箱物流車長寬保持一致，物流車需要精準行駛至吊橋前方的停車位中進行裝貨。車輛從道路上向右變道行駛至停車位中，行駛過程中通過車載感知系統識別識別出滿足要求的停車位，計算出行駛路徑，自動進行橫向和縱向控制，將車輛準確停在停車位內部，如圖4.18所示。圖圖 4.184.18 精準停車精準停車 3 3 測試場景示意圖測試場景示意圖（2）建議要求a)測試車輛應能夠自動開啟右側轉向燈，實現變道并停于車道右邊的停車位內；物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告54b)測試車輛應能一次性完成停車，不可出現倒車等動作；c)車輛完全停車后，停車精度保持在 0.05 米以內。4.4.6精準停車 4（1）測

130、試場景港口道路旁邊有至少兩個吊橋，吊橋前面是停車位，停車位大小與港口內行駛的集裝箱物流車長寬保持一致，物流車需要精準行駛至吊橋前面的停車位中進行裝貨。其他車輛已經停至其中一個停車位中，測試車輛需要向右后方倒車至停車位中，倒車過程中通過車載感知系統識別識別出滿足要求的停車位，計算出行駛路徑，自動進行橫向和縱向控制，將車輛準確停在停車位內部。如圖4.19所示。圖圖 4.194.19 精準停車精準停車 4 4 測試場景示意圖測試場景示意圖（2）建議要求a)測試車輛自動換至倒車檔，倒車燈亮；b)倒車時能夠通過車載感知系統識別周圍環境，自動進行橫向和縱向控制，并計算出距離停車位的精確距離；c)車輛完全停

131、車后，停車精度保持在 0.05 米以內。4.4.7固定路徑行駛測試車輛可以按照指令沿固定路徑安全行駛，測試過程中應能識別交通信號燈、標志牌、標志線，應能避免和其他道路參與者發生碰撞。物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告554.5具備自動駕駛功能的物流用車輛四類應用場景4.5.1具備自動駕駛功能的物流用車輛四類應用場景表 4.4 具備自動駕駛功能的物流用車輛四類應用場景測試需求測試場景類測試場景類測試場景測試場景測試方法測試方法四類應用場景人行道、彎道、行人、非機動車等橫穿支線道路避讓、環島、直行道可參考智能網聯汽車自動駕駛功能測試規程開放道路駛入和駛出園區參見 4.5.2平面停車場參見

132、4.5.3地下車庫參見 4.5.4非規則路口參見 4.5.5人機協同配送調度參見 4.5.6無信號燈路口（十字，丁字）參見 4.5.7林蔭路參見 4.3.3窄路參見 4.3.4機非混合道路參見 4.3.10跨河橋梁參見 4.3.54.5.2開放道路駛入和駛出園區測試車輛應能和門禁系統進行人機交互，正常的駛入和駛出園區，不影響其他道路參與者。4.5.3平面停車場測試車輛應能準確的識別到車位，安全且準確的將車停在車位中，測試過程中應避免與其他道路參與者發生碰撞。4.5.4地下車庫測試車輛應能準確的識別到車位，安全且準確的將車停在車位中，測試過程中應避免與其他道路參與者發生碰撞。4.5.5非規則路口

133、行駛測試車輛在非規則路口行駛時，應能通過識別交通標線或者識別到障礙物，減速通物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告56過非規則路口，并正確開啟指示燈。4.5.6人機協同配送調度測試車輛可通過寄取貨信息，在指定地點完成取/送貨任務。測試場景中，除了包括正常的園區道路的行駛，例如直道、彎道、遮擋、窄道、會車、避障、跟隨、繞行、丁字十字路口、路邊停車、?？奎c停車、站點出發、終點停車等常規場景之外，還需要處理許多復雜場景，例如?？渴?、?？奎c被占、?？咳∠?、配送路線交通擁堵等。此外，園區環境復雜，例如陰雨天、夜間配送能力受限情況；配送末端場景復雜，包括校區、社區、商業區、辦公區、公寓住宅樓區等場景

134、。配送路線基礎設施建設不完善，道路崎嶇交通不便。配送路徑設計重復交叉、配送網絡布局；交付環節處理異常，交付超時等待；配送取消，二次配送、修改指定點等配送問題。4.5.7無信號燈路口（十字，丁字）測試車輛行駛在無信號燈的十字路口或者丁字路口時，應能通過識別交通標線或者識別到障礙物，減速通過十字路口或者丁字路口，并正確開啟指示燈。物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告575標準制定路線研究5.1概述本章節從物流行業對自動駕駛功能的需求出發，分析現階段行業發展所需的標準內容，標準體系內容不局限于汽標委及智能網聯汽車分標委工作范疇，也可根據需求與相關領域標委會協調，共同推進物流行業的自動駕駛功能應

135、用。5.2標準需求概述物流領域自動駕駛技術應用標準需求體系如圖 6.1 所示，可分為六大類：基礎標準、基礎標準、技術標準、業務支撐標準、測試標準和安全標準。圖圖 6.16.1 標準需求體系圖標準需求體系圖a)通用標準：確定物流相關的自動駕駛功能分類方式及涉及的專用術語定義。b)基礎標準：支撐各類型物流運輸場景自動駕駛功能應用的基礎標準。包括涉及自動駕駛功能于物流領域應用的數據交互內容，保障物流車與路測、物流車與物流車、物流車與收貨人等數據傳輸和互聯互通，可規定具備自動駕駛功能的物流車應用層專用數據類型和數據格式，促進自動駕駛功能于物流運輸各個環節的數據流轉和互通。c)技術標準：基于細分類型車輛

136、自動駕駛功能標準化需求分析，制定標準覆蓋以下內容：小微型運載工具技術和功能要求；現階段智能網聯汽車標準體系以及傳統汽車標準體系的補充，基于車型特點分析應用場景為非機動車道、輔道、半封閉園區和封閉園區的小微型運載工具，提出保障該類運載工具行駛安全的性能和功能要求。重型運載工具技術和功能要求；現階段智能網聯汽車標準體系以及傳統汽車標準體系的補充，基于車型特點面向物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告58應用場景為封閉園區的具備自動駕駛功能的重型運載工具提出保障行駛安全的性能和功能要求。由于不同封閉區域的車型和行駛環境存在較大差異，可制定系列標準，可包括礦區場景、港口場景、機場場景應用功能。無駕

137、駛艙運載工具外界交互要求；基于特殊運載工具的特征，對現階段小微型運載工具所采用的無駕駛艙設計形式提出安全相關的燈光、聲音外界交互信息要求及面向使用者的貨物接駁交互，保障特殊行駛場景中的安全需求和功能需求。物流專用自動駕駛功能遠程監控管理平臺要求。分析物流行業數據特點，對具備自動駕駛功能的物流專用車輛提出遠程監控及管理平臺的要求，對傳輸數據類型、傳輸頻率、接入方式等提出要求，保障監控及管理平臺正常運行。d)業務支撐標準：基于第一章和第三章針對應用場景的分析，制定包含物流車自動駕駛功能接駁和流程管理內容的支撐標準，建議包含以下內容：滿足物流領域自動駕駛技術應用需求的物流站點的建設要求基于具備自動駕

138、駛功能的物流車需求的物流站點建設要求，包括基礎建設要求、數據交互要求、貨物對接要求等。滿足物流領域自動駕駛技術應用需求的園區的建設要求提出具備自動駕駛功能的物流車對于港口、礦區、物流園等特殊應用場景的建設要求；提出小區、工業園等末端物流配送場景應用自動駕駛功能所需配套的設施建設要求。小微型運載工具配送流程指南應對小微型運載工具大規模應用的配送流程指南性文件，通過規范流程進一步提升產業效率。e)測試標準：基于運載工具分類，補充完善智能網聯汽車自動駕駛功能測試類標準，包含以下內容：補充自動駕駛功能物流用特殊測試場景于現有測試方法類標準；分析小微型運載工具特點，補充特殊應用場景于測試場景中并提出相應

139、測試方法和測試要求。物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告59制定半封閉、封閉園區自動駕駛功能測試方法類標準基于運行區域特點分析具備半封閉、封閉園區行駛的自動駕駛功能測試方法，包括典型測試場景、測試方法和通過要求等內容，測試場景覆蓋“港口”、“礦區”、“物流園區”、“工業園區”、“商務區”、“居民小區”等多個區域。f)安全標準補充或制定適用于物流用的自動駕駛功能信息安全和功能安全標準。5.3標準制定路線圖（1）路線圖梳理原則標準制定路線將根據第二章中各車型基于應用場景的技術路線圖內容，考慮“基礎通用先行、產業需求先行、法律支撐先行”三點標準制定原則。部分標準可以根據指定實際情況進行拆分和合

140、并，同時參考技術實際發展狀態，實時優化標準體系。（2）標準制定路線圖建議a)第一階段（2020-2022）需制定相應基礎通用類和技術類標準，滿足支撐物流行業的自動駕駛功能應用的合規性需求，制定和補充標準建議如下：補充智能網聯汽車術語定義補充智能網聯汽車 自動駕駛功能應用層數據格式補充智能網聯汽車 自動駕駛功能場地試驗方法及要求小微型運載工具自動駕駛功能技術及功能要求重型運載工具自動駕駛功能技術及功能要求智能網聯汽車 自動駕駛功能場地試驗方法及要求 第5部分 封閉/半封閉園區行駛功能b)第二階段（2022-2025）建議完成基于特殊應用功能的安全要求類標準并繼續完善技術類標準內容，提升自動駕駛功

141、能于物流領域應用的安全系數，制定標準建議如下：補充智能網聯汽車信息安全技術要求；物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告60補充功能安全技術要求；小微型運載工具自動駕駛功能外界交互技術要求；物流專用自動駕駛功能遠程監控管理平臺技術要求。c)第三階段（2025 以后）建議完成相關配套設施及配送流程標準，提升自動駕駛功能于物流產業的應用范圍，推動產業大面積應用，制定標準建議如下：滿足物流領域自動駕駛技術應用需求的物流站點建設要求重型運載工具自動駕駛功能應用港口建設要求小微型運載工具配送流程指南物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告616總結與展望6.1標準化研究將推動具備自動駕駛功能的物流用

142、車輛規?；瘧?017 年由工信部、發改委和科技部聯合發布的汽車產業中長期發展規劃中明確指出以智能網聯汽車作為搶占先機和趕超發展的突破口，探索適合我國國情、多領域聯動的智能網聯汽車創新發展模式。2020 年，11 部委聯合出臺智能汽車創新發展戰略，從國家層面指導智能汽車的發展，要求充分發揮市場配置資源的決定性作用，激發產業發展活力，打破行業風格，加強產業融合，并規劃于 2025 年實現具備高度駕駛自動化水平的智能汽車在特定環境下市場化應用?；诋a業特點和行業需求，作為汽車應用新領域和汽車產業新形態，標準化工作將有效促進自動駕駛功能于物流行業的健康發展。相關標準的制定將規范產品質量要求，助力產業

143、有序發展。為更好地發揮標準化在物流產業自動駕駛功能應用中的支撐和引領作用，汽標委智能網聯汽車分標委自動駕駛工作組啟動物流行業應用自動駕駛功能的標準需求研究項目。在道路車輛的運行范圍內，車輛可通過智能網聯技術實現包括自動編隊、遠程調度等功能，滿足不同物流運輸需求，拓展物流“倉到倉”場景需求。要求實現“長距離、高載重、快速度、高可靠、高安全”的自動駕駛功能。城市物流運輸層面，具備城市道路自動駕駛功能的物流車應用于物流倉到城區各個物流節點配送工作，實現物流分撥應用。要求實現“短距離、可調度、高效率、高負雜、高安全”的城市道路自動駕駛功能?；谀┒宋锪鞯膱@區物流應用層面，自動駕駛功能應用重點解決“最后

144、一公里”派送問題，實現園區非結構化道路下端對人的自動化物流派送。要求解決“多樣化、速度慢、行人多、變化快”的園區道路自動駕駛功能。6.2主要研究內容1、重點內容本研究報告從以自動駕駛于物流行業的應用場景、關鍵技術、測試方法、法律法規適用性等方面進行研究，并根據研究結果分析物流行業自動駕駛功能應用的標準化需求并制定標準制定路線圖供后續產業標準制定參考，研究報告共完成以下幾個方面的研究工作和基本成果：（1）本文梳理物流運載工具于物流全產業鏈應用，并聚焦自動駕駛功能在物流領域的應用環節，分析自動駕駛功能應用車型和應用場景角度，基于各類應用場景實現時間制定物流行業自動駕駛功能應用的技術路線圖。物流領域

145、自動駕駛技術應用標準化需求研究報告62（2）分析物流行業應用的自動駕駛功能技術特點，梳理不同應用場景、不同車型的技術難點，提出軟硬件、底盤線控、傳感器、地圖和定位、人機交互、箱體、貨柜等方面技術要求建議。（3）分析基于特殊應用場景的測試方法，基于仿真、場地、實際道路等多種方式測試方法提出技術和場景分析提出測試場景建議。（4）在標準化路徑方面，提出了近期重點標準建議，更好的推動自動駕駛功能在物流行業的落地與快速發展。本研究報告旨在推動自動駕駛功能在物流領域的示范應用和產業化落地產業，為物流行業廣泛使用自動駕駛功能提供標準支撐，推動其產業結構優化、升級，促進新興產業形成和物流行業轉型升級。6.3后

146、續工作展望隨著各相關企業投入越來越多，無人配送已逐步落地，并演化出園區清掃，無人零售等新興業務。隨著越來越多物流公司、互聯網企業及傳統車企進入開展自動駕駛功能定向應用，用于開展物流業務的自動駕駛功能將得到更多的測試和運營機會。各相關企業通過自主研發和企業間合作，利用自身平臺優勢，開放其多重場景，將行業各端資源進行整合，建立場景、技術、運營、行業規范的組合能力，可以加速整個物流體系的自動化程度，促進行業的快速發展。研究報告的發布并非該研究工作的終點，分標委將組織相關單位，繼續推進該研究內容的完善。該領域標準化工作將貫穿產業發展全流程，發揮引領研發、規范基礎建設、推進技術合規等重要的作用。標準體系

147、的逐步建設，將成為產業開展應用示范試點應用的理論支持，同時也可作為規范基礎設施的建設的參考。通過多方位的共同努力，無人化的物流產業前景可期。具備自動駕駛功能的物流用車輛標準化需求研究報告63附錄 A物流領域自動駕駛技術應用案例物流領域自動駕駛技術應用案例1 1、具備自動駕駛功能的、具備自動駕駛功能的 N N 類車輛類車輛自動駕駛技術在貨運、物流方面或許將更快實現商業化運作?？ㄜ囎鳛槲锪髦械闹匾画h，正在被企業開發和應用。圖森未來、特斯拉、waymo、菜鳥、優步、京東、蘇寧、西井科技、東風、沃爾沃等企業已經在研發自動駕駛卡車中小有成就，而多數企業表示 2020年將實現自動駕駛卡車的商業化試運營。

148、1）Uber“貨運平臺”成為黑馬業務Uber 在全世界發明了網約車商業模式，給人類社會的交通出行帶來重大的顛覆。一些乘客不了解的是，Uber 還擁有服務貨車、卡車司機的貨運服務。據外媒最新消息，送貨已經成為 Uber 的一個黑馬業務。圖示.Uber 具備自動駕駛功能的物流用車輛Uber 的貨運服務使用“Uber 貨運”（Uber Freight）的品牌。該公司使用手機軟件實現了傳統卡車司機的配貨，成為貨主和貨車司機之間的一個中介平臺。Uber 公司宣布自動駕駛卡車業務將從貨運業務分拆，另外Uber收購的自動駕駛卡車公司Otto創始人Lior Ron回歸貨運業務，并且確定將“Uber 貨運”變成

149、一個獨立經營的業務。物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告64圖示.優步的 Otto，沃爾沃，奔馳的自動駕駛卡車目前，Uber 貨運業務向中小企業貨主推出了全新的平臺，這些客戶為自己的貨源尋找司機、確定價格將變得更加簡單。根據美國科技新聞網站 The Information 的報道，Uber貨運業務目前每個月的毛收入高達 4000 萬美元，一年的收入接近 5 億美元。另外一個行業消息人士透露，Uber 貨運業務在 2018 年以來的收入已經增加了一倍，這種勢頭將會繼續延續。據悉，目前的收入規模已經讓 Uber 貨運業務成為美國最大的卡車配貨中介商之一。由于 Uber 貨運業務仍然在快速發展

150、中，因此這一業務目前仍然虧損，Uber 高管之前對媒體表示，在未來一年中，貨運業務的投資將會增加一倍。自從誕生以來，Uber 靠著一款手機軟件和全新的商業模式，顛覆了全球的交通出行。在全球各地，出現了不計其數模仿 Uber 商業模式的公司，也給大量的汽車、摩托車等司機提供了全新的就業崗位。一些分析師指出，憑借著 Uber 強大的影響力和互聯網的業務推廣效應，Uber 貨運業務有朝一日可能讓傳統的卡車配貨平臺失去生存機會。2 2）圖森未來圖森未來自動駕駛自動駕駛卡車卡車2019 年 3 月 19 日，圖森未來對外發布其最新的自動駕駛攝像頭感知系統。該感知系統會在 2019 年第二季度量產，并于第

151、三季度應用于圖森未來正在進行商業化運輸服務的自動駕駛卡車上。圖森未來在硬件研發上的領先之舉，不僅為自動駕駛卡車的運營提供了強有力的保障，也是圖森未來進行大規模商業化的關鍵一步。配備有索尼最先進的汽車 CMOS 圖像傳感器，圖森未來自主研發的攝像頭感知系統充分支持夜間以及低能見度下的自動駕駛行駛。利用索尼的汽車 CMOS 圖像傳感器創造出了一套可在短、中、長多種距離范圍下，精確檢測并識別 1000 米以內物體的感知系統。該系統攻克了諸多復雜的圖像識別難點，例如出入隧道時突然的光線變換，日升日落時的光暈，以及迎面車輛的大燈眩光，同時也能很好的處理交通信號燈的 LED 閃爍場景。自動駕駛卡車的有效感

152、知距離達到了 1000 米無論在距離上還是清晰度上，都有明顯優勢。自動駕駛卡車利用攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等傳感器實現對周圍環境 360 度像素級的感知和解讀。無論在晴天還是雨天，圖森未來卡車都保持 3 厘米以內的控制精度。此夜間行駛方案與圖森未來行業領先的 1000 米感知技術相結合，可使得自動駕駛卡車使用率提高到 80%。2020 年 3 月，圖森未來與 UPS 的無人駕駛運輸服務合作已增加至每周 20 次，并新開通了一條連接亞利桑那州鳳凰城和德克薩斯州埃爾帕索的運輸線路。圖森未來計劃在 2021具備自動駕駛功能的物流用車輛標準化需求研究報告65年進行首次無安全員物流運輸作業。圖示.圖

153、森未來的自動駕駛卡車3 3）一汽解放發布）一汽解放發布“哥倫布智慧物流開發計劃哥倫布智慧物流開發計劃”圖示.一汽解放“哥倫布智慧物流開發計劃”2019 年 1 月 19 日，一汽解放發布哥倫布智慧物流開放計劃。該計劃是一汽解放面向商用車行業智慧物流及自動駕駛領域的一個開放平臺。為合作伙伴提供一個開放、完整、安全、共贏的數據、軟件、硬件、云、車輛共享平臺。為智能卡車開發賦能，為智慧物流全新生態模式開發賦能，幫助合作伙伴與一汽解放協同共贏發展。哥倫布智慧物流開放計劃主要包括兩條子計劃：1.以解放智能車平臺為核心的“智能加”開放計劃；2.以解放車聯網平臺為核心的“互聯家”開放計劃。在“智能加”開放計

154、劃中，解放將為合作伙伴提供中國第一、世界一流的智能車生態開放支持，包括智能車開發平臺和智能車運營平臺兩部分?！爸悄芗印遍_放計劃為生態合作伙伴提供三種合作模式：物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告66模式一：由解放單獨為客戶提供系統性智能運輸解決方案；模式二：利用合作伙伴算法，與合作伙伴共同為客戶提供解決方案；模式三：為合作伙伴提供開放的線控車輛平臺，合作伙伴可基于智能車場景使用需求，單獨完成“端到端”智能化解決方案。在“互聯家”開放計劃中，解放將向合作伙伴開放車聯網數據、車聯網系統和車聯網生態。得益于解放的機箱橋三大總成完全的自主開發制造，使得解放成為國內唯一能夠提供涵蓋從零部件到整車，

155、從 L1 到 L3 級數據的整車廠，解放能為伙伴提供行業最為深度的車聯網數據。目前，解放的數據種類有 49 種，未來這個數量將逐年遞增，最終達到 1000種。并且，從 2020 年開始，部分車型的數據采集頻率也將由 30 秒提升到 1 秒。在車聯網系統開放方面，為解放 C 端用戶、B 端用戶、經銷商服務商分別開發了多款數字化應用系統，并涵蓋車機端、手機端、車載電視端、穿戴設備端等觸點，對于這些應用系統，解放將會為所有生態合作伙伴開放接口，通過這種開放，解放將會極大減少大家的推廣成本，快速讓行業用戶享受到便捷全面的服務體驗。在車聯網生態開放方面，歡迎合作伙伴調取解放的服務，希望能通過解放的服務，

156、讓中國的物流行業更加數字化、更加智能化。4 4）蘇寧自動駕駛）蘇寧自動駕駛卡車卡車2018 年 5 月 24 日，蘇寧物流在上海奉賢園區進行自動駕駛卡車道路測試，據了解這是蘇寧物流與智加科技聯合推出的達到 L4 級別自動駕駛能力的重型卡車。此前，在 5 月19 日、20 日，蘇寧自動駕駛重卡剛剛順利完成了在鹽城汽車試驗場的高速場景測試。據稱，蘇寧的自動駕駛重卡載重 40 噸，采用深度傳感器融合技術，在自動駕駛感知、認知、決策、控制層面技術領先，300 米的精確識別，25ms 的反應速度，能夠在駕駛速度達 80km/h時實現安全自動駕駛。蘇寧的自動駕駛重卡，是由硅谷一家人工智能公司智加科技聯合推

157、出，目標達到 L4 級別自動駕駛能力。具備自動駕駛功能的物流用車輛標準化需求研究報告67圖示.蘇寧自動駕駛重卡“行龍一號”蘇寧的自動駕駛重卡是在一汽解放的車輛上改裝的，而一汽解放于 2017 年 10 月完成國內首次高速公路 L3 級智能車輛路試，并在 2018 年 4 月獲得國內商用車“智能網聯汽車道路測試牌照”。2018 年 6.18 期間,“臥龍一號”自動駕駛物流配送車,通過蘇寧小店成功落地北京并實現常態化運營,蘇寧也由此成為國內首家擁有常態化運營自動駕駛車的企業。7 月，蘇寧物流與百度自動駕駛事業部聯合宣布，將加速落地物流自動駕駛技術，要在 2020 年實現末端配送的自動駕駛技術普及和

158、車輛的規?；慨a。5 5）主線）主線科技科技的的自動駕駛卡車自動駕駛卡車2018 年 4 月 12 日，由中國工程院院士李德毅領銜，天津港集團公司、中國重汽集團公司和天津主線科技公司三方聯手打造的自動駕駛電動卡車在天津港成功試運營。自動駕駛港口集裝箱純電動牽引車將正式批量投入天津港運營，開辟自動駕駛重卡的商用新時代。日前，中國重汽智能電動集卡成功中標天津港招標項目，中國重汽自動駕駛港口集裝箱純電動牽引車將正式批量投入天津港運營，開辟自動駕駛重卡的商用新時代。自動駕駛電動卡車可以自動智能駕駛出入碼頭和堆場，直接將集裝箱送至指定位置，不僅縮短了運輸環節，同時價格也相對更便宜。不僅能適應港區大范圍作

159、業，并且還能駛出港區，滿足更多的“跨界”運輸需求。圖示.主線科技的自動駕駛卡車作為主線科技核心產品，主線科技港口無人駕駛解決方案 TrunkPort 已成功應用于我國綜合性港口天津港。目前，搭載 TrunkPort 的無人集卡正與有人駕駛車輛一起進行集裝箱作業。2019 年 4 月 12 日，主線科技無人駕駛物流卡車開啟真實高速場景編隊實測。5月 7 日，無人卡車車速提升至 60km/h,車間縮小至 15 米20%。物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告686 6）飛步科技）飛步科技 EMSEMS 合作推自動駕駛物流服務合作推自動駕駛物流服務2018 年 2 月 21 日，自動駕駛初創公司

160、飛步科技，已經與中國郵政 EMS、德邦快遞達成戰略合作，共同建立了多條 L4 級別自動駕駛物流線路，目前已上線 3 個月，進入常態化聯合運營階段。雙 11、雙 12、年貨節均正常運營，累計里程達 3600 公里，運送快遞超6 萬件。據稱，這是中國首批進行日常運營的自動駕駛貨運車。圖示.飛步科技自動駕駛物流卡車據飛步科技官方資料，在 2018 年雙 11 期間，由飛步科技自主研發的 L4 級別自動駕駛貨車在浙江地區成功上線，開展真實環境下的日常運營。這里的真實環境包含城市、省道、縣道、鄉道、高速、快速路、隧道等多種形態在內的交通道路，并包括暴雨、暴雪、大霧等多種極端天氣在內的環境組合。飛步科技稱

161、，最新開始常態化運營的郵政運輸線路從起點到終點全長 23.6 公里，途徑菜場、商業中心、火車站、居民小區和廣場等多種復雜路段，全程路口超過 50 個，紅綠燈 26 個。飛步科技已為客戶及合作伙伴持續提供 L4 級別下自動駕駛載貨運輸服務，橫跨雙 11、雙 12、年貨節等重要的電商物流高峰階段，累計里程 3600 公里，運送快遞超 6萬件。2 2、小型運載工具、小型運載工具自動駕駛技術和物流派送其實是一個很契合的搭配。物流派送去掉人力成本，可以大大節省開支。小型具備自動駕駛功能的運載工具在物流派送方面主要完成包裹和餐飲的運輸服務，相對于微型運載工具，小型運載工具的承載量會更大一些，可提供部分零售

162、和食品制作等服務。例如，必勝客和豐田、福特 ROBOCAR 的披薩送貨和外賣配送服務、Kroger與 Nuro 合作推出的全自動送貨服務、AutoX 生鮮配送和宜家移動咖啡館、菜鳥 ET 實驗室小型運載工具等。1）硅谷機器人技術公司 Nuro具備自動駕駛功能的物流用車輛標準化需求研究報告692018 年，神秘的硅谷機器人技術公司 Nuro 不僅自主研發了自動駕駛技術，與全球最大生鮮連鎖超市 Kroger 達成了合作伙伴關系，將自動駕駛技術授權給世界領先的自動駕駛卡車公司 Ike，還在美國亞利桑那州推出面向公眾的自動駕駛配送服務。2 月 11 日，Nuro完成了 9.4 億美金的融資，投資方是管

163、理著將近 1000 億美金的軟銀愿景基金?！拔覀兣οＭ摦a品是全自動機器人技術大規模商業化最早落地的產品之一?！盢uro 創始人朱佳俊稱，“下一步，我們會投資進行大規模生產制造，并且不斷改進自動駕駛的軟件和算法，讓產品更加安全高效”。圖示.Nuro 小型運載工具2020 年 2 月，自動駕駛新創公司 Nuro 拿到了美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）賜予的“尚方寶劍”，未來兩年可以在美國部署最多 5000 臺低速無人遞送車，主要執行的是短途任務，其足跡會被限制在經過精確測繪的社區街道，在運營過程中會有操作員進行遠程監督，如果有必要會果斷對車輛進行手動控制。另外，Nuro 新款無人遞送車

164、 R2 會首先在休斯敦部署，將幫助沃爾瑪和達美樂遞送披薩和雜貨等。2）東風 Sharing-VAN 移動出行服務平臺Sharing-VAN 專注于為用戶帶來愉悅的智能體驗。公司的戰略定位于打造中國領先的移動出行整體解決方案提供商。公司商品線包括自動駕駛控制系統和 5G 云控系統、多模式交通整車產品、Sharing city 智慧城市，已與全國 30 多家客戶建立合作關系，主要客戶有中國移動、浙江德清、青島易華錄、北京首鋼等。2019 年，先后在浙江德清、湖南長沙、湖北武漢、山東青島等地開展示范運行。Sharing-VAN 1.0 車型，2019 年 4 月在上海車展發布，發布有快遞車、售貨車等

165、車型，通過平臺化、模塊化開發，通過上裝的匹配的差異，實現載人功能。具備一鍵招車、動態限速、環島通行、動態避障、多車編隊、自動泊車及后臺招車、遠程控制、調度監控等 13 項功能，目前已進入小批量量產階段。物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告70圖示 Sharing-VAN 1.0 快遞車 圖示 Sharing-VAN 1.0 售賣車 圖示 Sharing-VAN 2.0Sharing-VAN 2.0，可實現電動底盤與座艙分離，可實現原地轉向、橫行、斜行、四輪轉向等行駛模式，預計 2020 年小批量量產。除 Sharing-VAN 1.0 和 2.0 車型外，東風開發了快遞配送 Sharin

166、g-Smart elf 車型，該車型還可用于清掃、安防巡檢，預計 2020 年小批量量產。圖示 Sharing-Smart elf 車型3）其它小型運載工具圖示.雷諾 EZ-Pro，CargoPod 自動駕駛自助雜貨交貨具備自動駕駛功能的物流用車輛標準化需求研究報告71圖示.Toyota e-Palette 多功能車，Wheelys 的 Moby-Mart 全息店員自駕車商店圖示.梅賽德斯奔馳 Vision Van（倉庫機器人+自動駕駛機）3 3、小微型運載工具、小微型運載工具（1 1）菜鳥）菜鳥網絡網絡 ETET 物流實驗室物流實驗室2018 年 4 月 18 日，阿里巴巴菜鳥網絡公開了一段

167、自主研發的物流自動駕駛車路測實況影像，并透露自動駕駛技術在物流領域已經成熟。菜鳥 ET 物流實驗室研發的G+自動駕駛快遞車每天都在進行公開路測，它的感知跟蹤算法在全球自動駕駛算法公開排行榜KITTI 評測數據集上長期位居第一名。物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告72圖示.阿里巴巴菜鳥網絡末端小微型運載工具菜鳥小 G plus 具備車輛結構，適合在室外長距離運行。菜鳥小 G plus 搭載了來自速騰聚創（RoboSense）的激光雷達 RS-LiDAR-M1Pre，保證在行駛方向上擁有更強大 3D 環境感知能力，讓小微型運載工具獲得行駛方向上的行人、車輛以及各類障礙物的形狀、距離、方位、

168、速度、行駛方向等，并指明道路可行駛區域等。從而保證小微型運載工具能在復雜的園區道路環境中順利通行。2018 年 5 月底，菜鳥聯合整車廠商、激光雷達公司、芯片公司及具備自動駕駛設備落地場景的公司，共同啟動“駝峰計劃”，推進自動駕駛在物流領域的落地，并不斷探索商業化運營模式。2018 年 9 月 19 日，在云棲大會現場，菜鳥自動駕駛車帶著多種智能零售設施，在場地內自動巡游。觀眾在車前掃碼或刷臉，即可開啟零售柜口。2019 年 5 月底，在全球物流峰會上，推出駝峰計劃 2.0，提升了小微型運載工具生態演化和商業落地的進程。圖示.菜鳥 ET 實驗室小微型運載工具（1 1）美團自動駕駛配送美團自動駕

169、駛配送美團在2016年10月內部成立W項目組，開始研發特定場景下自動駕駛配送。2017年12 月，成立自動駕駛配送部，由美團科學家夏華夏博士領導。美團自動駕駛配送圍繞美團外賣、美團跑腿等核心業務,通過與現有復雜配送流程的結合，形成了自動駕駛配送整體解決方案。包括快速分發訂單的交易平臺，基于大數據優化的調度系統，利用自動駕駛技術構建的物流路網，多種人機協同的末端配送模式，形式多樣的智能配送終端等。配送方案發揮了自動駕駛機、高/低速自動駕駛車、特種機器人等不同產品優勢能力，滿足在樓宇、園區、公開道路等不同場景下的外賣即時配送需求，提升配送效率和用戶體驗，最終實現“用自動駕駛配送讓服務觸達世界每個角

170、落”的愿景。在2018 年 7 月 25 日的美團自動駕駛配送開放平臺發布會上，美團的微型運載工具“小袋”為美團副總裁王慧文送來了一杯外賣咖啡。這是美團微型運載工具首次公開完成從商戶到用戶的配送全流程。一款采用 L4 級別（在特定條件下汽車無需駕駛員也能自動行駛）自具備自動駕駛功能的物流用車輛標準化需求研究報告73動駕駛技術的概念車也隨之亮相。自 2018 年 3 月至今，美團無人配送開放平臺積極探索室內、園區、公開道路的整體解決方案，目前已合作開放近百個酒店、寫字樓，實現“機器人乘梯送外賣”，并在試點區域開展園區、公開道路測試。無人配送平臺已具備較為成熟的業務管理體系、智能 IOT解決方案、

171、車載交互界面，支持多種即時配送業務的對接和落地，并提供技術測評認證服務，整合產業鏈上下游資源優勢，打造合作共贏的生態氛圍，推動無人配送商業化落地貢獻積極的力量。在 2019 年 1 月，美團自動駕駛配送攜全場景產品亮相美國 CES 展，獲得了海外媒體和行業內人群的關注。并因此吸引了美國商業雜志Fast Company的關注，因自動駕駛配送為代表的美團科技創新，美團以第一名身份登上了 Fast Company 發布的“2019 全球50 家最具創新性企業”榜單中。物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告742019 年 4 月初，在國家智能汽車與智慧交通（京冀）示范區亦莊基地內，經封閉測試場日

172、常訓練、自動行駛輪式車能力評估測試等系列程序，美團微型運載工具“小袋小袋”成功通過測試，并獲得全國首份服務型電動自動行駛輪式車測試報告,成為國內首家通過該項測試的企業。2020 年新冠疫情期間，美團無人配送車出現在北京市順義區多個社區，為居民配送新鮮的果蔬食品。無人車既送來了生活物資，也避免了人跟人的接觸，讓用戶感到安心。針對順義社區的配送困難，美團無人配送中心在順義區政府指導下，由順義區經信委牽頭，與北京市順義區衛健委及疾控中心等機構合作，圍繞美團買菜服務站點配備無人配送車，已經開始常態化配送運營，公開道路上行駛速度約為 20 公里/小時。在此過程中，與中國聯通北京分公司進行合作，通過優化落

173、地區域 5G 網絡，滿足自動駕駛技術的用網需求，保障落地順暢。最早的一批落地點包括北京順義區、海淀區等。具備自動駕駛功能的物流用車輛標準化需求研究報告75（2 2）聯邦快遞全自動快遞機器人）聯邦快遞全自動快遞機器人聯邦快遞（FedEx）2018 年正式宣布了新的 SameDay Bot 快遞機器人。圖示.聯邦快遞全自動快遞機器人 SameDay Bot2018 年 9 月 28 日早間消息，美國科技媒體 The Verge 報道，聯邦快遞（FedEx）今天正式宣布了新的 SameDay Bot 快遞機器人，嘗試用機器人實現“最后一公里”短程配送，與創業公司和亞馬遜展開競爭。SameDay Bo

174、t 是一款由電池提供動力的機器人，最高時速達到 10 英里（約 16 公里），可以借助 LIDAR 傳感器和常規攝像頭自主穿梭于行人和車輛之間。聯邦快遞表示，該公司最初將利用這種機器人在該公司孟菲斯總部的辦公室之間送貨，目前仍在等待當地政府批準。但如果測試取得成功，他們還希望拓展到其它公司和零售商，最終使之成為當日送達服務的一部分。該公司還表示，他們目前正在與 AutoZone、Lowes、必勝客、塔吉特（Target）、Walgreens 和沃爾瑪展開溝通，評估他們對這種機器人快遞服務的需求。聯邦快遞表示，平均而言，這些零售商有 60%以上的客戶位于門店周圍 3 英里的范圍內非常適合用這種輪

175、式機器人提供服務。物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告76SameDay Bot 的確具備一些獨特功能。它是在工程師迪恩卡門（Dean Kamen）的幫助下完成的，此人之前開發了 Segway 和爬樓輪椅 iBot，因此能夠在聯邦快遞的機器人身上看到他之前作品的影子。該機器人的宣傳視頻還顯示，它的前后都將配有屏幕，以便與行人交流。前方屏幕會顯示“hello”，后方屏幕則會顯示行駛方向，以及是否即將停下。自動駕駛功能也在測試類似的技術，希望借此減少事故，避免人類與機器之間產生誤解。（3 3）智行者智行者蝸必達蝸必達-自動駕駛配送物流自動駕駛配送物流車車北京智行者科技有限公司，自動駕駛整體解

176、決方案提供商和服務商。產品搭載了智行者科技自主研發的 AVOS 系統，提供了多傳感器自適應融合算法、環境認知算法、設計合理的路徑規劃算法、高可靠性的控制算法和智能配送的解決方案，可實現人性化且智能化的自動物流配送。圖示.智行者蝸必達-自動駕駛配送物流車（4 4）新石器新石器低速自動駕駛車低速自動駕駛車新石器慧通（北京）科技有限公司，致力于拓展物流領域低速自動駕駛車技術，用自動駕駛車技術提高物流運輸的效率。新石器小微型運載工具第一代，全球第一輛為 L4自動駕駛正向研發的電動物流車，目前已經進入小批量生產階段。并且在北京未來科學城濱水公園、常州武進工業園、雄安新區以及廣州潼湖碧桂園科技小鎮投入商業

177、化運營。圖示.新石器低速自動駕駛車具備自動駕駛功能的物流用車輛標準化需求研究報告77新石器與百度等企業合作研發小微型運載工具，目前，首批 100 臺量產車已正式下線，在常州、北京、雄安新區投入常態化運營，全面開啟自動駕駛車量產的新時代。2018 年11 月，在 2018 百度世界大會現場中，百度阿波羅戰略合作伙伴新石器旗下小微型運載工具曝光了一款基于現有量產版升級的新石器零售車，據悉這款車將在明年年初完成量產。隨后，這款自動駕駛車可落地到倉庫、園區、廠區等場景，有望在降低人力成本的同時提升物流效率。（5 5）京京東（東（X X 事事業部）小微型運載工具業部）小微型運載工具京東小微型運載工具主要

178、應用于城市配送業務，從站點配送至寫字樓、居民區便民店、別墅區及園區等。初期主要用于園區配送任務，逐步實現市區開放環境配送服務?？梢詫崿F針對城市環境下訂單集中場所進行批量送貨，將大幅提升京東的配送效率。京東 X 事業部成立于 2016 年 5 月 13 日，前身是京東物流實驗室。專注于智慧物流與無人科技的研發與應用。京東 X 事業部在 2016 年 7 月成立自動駕駛團隊，9 月推出第一代小微型運載工具，2017 年 6 月實現了首個高校場景運營，2017 年 11 月推出第 3 代小微型運載工具，2018 年 6 月在北京市海淀區開展社會道路運營并同步發布 3.5 代小微型運載工具，2019

179、年第四代小微型運載工具在北京市房山區開始試運營。2018 年至 2019 年先后在長沙、呼和浩特、貴陽建立了京東智能配送站，應用機器人完成貨物配送工作，積累了豐富的運營經驗。圖示.京東 X 事業部小微型運載工具疫情期間，京東迅速挑撥一批小微型運載工具前往武漢，為武漢市第九醫院及周邊疫情嚴重社區進行貨物配送。設備調試全部采用遠程部署的方式，從設備運輸、地圖生產到正常穩定地運行，物流領域自動駕駛技術應用標準化需求研究報告78開始無人配送作業，全程無需專業工程師前往現場，采用與當地人員配合的方式完成。根據客戶需求，緊急上線“京東 APP 掃碼取貨”的無接觸取貨方案，降低人們在取貨過程中的交叉感染幾率，減少病毒傳播渠道。圖示 武漢醫生從配送車中取貨（6 6）其他）其他自動駕駛配送平臺自動駕駛配送平臺落實在南京的蘇寧小店社區的“臥龍一號”，是一個深度結合物聯網、云計算、AI 等最新技術描繪出來的一個自動駕駛配送快遞車，續航可達 8 小時。在智能感應方面主要采用多線激光雷達+GPS+慣導等多傳感器融合定位方式，融合激光雷達擁有更加靈敏的避障反應能力；在人機交互方面臥龍一號有著更加高效的地形適應能力，可以智能提示路過的行人、車輛和障礙物，為規劃出最優繞行路徑提供依據。圖示.達美樂 DRU 披薩外賣機器人、蘇寧“臥龍一號”