國際自動機工程師學會（SAE）將自動駕駛分為L0-L5六級，目前L1級和L2級輔助駕駛已經有大量成熟量產案例，如1級警告提示類功能車道偏離預警LDW、前撞預警FCW、盲點檢測BSD、交通標志識別TSR等；再如2級干預輔助類功能自適應巡航ACC、車道穩定系統（LKA）、緊急自動剎車AEB、智能遠光燈IHC、自動泊車AP等；而繼奧迪A8等國外車場發布L3級（有條件自動駕駛）車型之后，奇瑞、長安、長城、小鵬等國內廠商也相應的展開L3自動駕駛的研發工作，與此同時，諸如百度、騰訊、京東等公司也先后加入自動駕駛產業的行列，對L3乃至L4級（高自動化）技術加以投入和研究。但從目前來看，L3級自動駕駛技術仍然任重而道遠，這涉及到從技術、產業鏈、法律法規、到市場認可等諸多因素的影響。

上半年，中國工信部裝備工業司發布了《2018年智能網聯汽車標準化工作要點》，提出加快推進先進駕駛輔助系統（ADAS）標準的制定，如盲區監測（BSD）、汽車事件數據記錄（EDR）、乘用車和商用車自動緊急制動（AEB）、乘用車車道保持輔助（LKA）等6項已立項國家標準的研究制定。從2018年4月1日，9米以上營運客車強裝FCWS、LDWS正式執行，這也標志著國內ADAS功能正式進入了強制安裝的時代。我們看到，目前20％的在產車輛至少配備兩個輔助駕駛系統，在立法、客戶意識和OEM主推價格合理的新功能的市場策略的推動下，到2020年，視覺和雷達輔助駕駛系統將成為大多數車輛的標配。我們預測，未來十年，僅輔助駕駛系統就會拉動整車半導體使用數量提高一倍。隨著市場對傳感器需求的增長，對嵌入式計算平臺的需求也相應增長。意法半導體（ST）認為，契合當下2級自動駕駛汽車的ADAS+方案將會被大規模部署。

SAE將L3級自動駕駛技術定義為定義為由車輛完成絕大部分駕駛操作，駕駛員需保持注意力以備不時之需。目前，L3級自動駕駛技術已經進入試驗車階段，根據相關企業和國家部門的規劃，預計2020年可達量產水平并預計最終于2025年前全面實現L3級自動駕駛。而實際上，自動駕駛何時能全面達到L3水平仍然需要考慮到技術、產業鏈、法律法規及市場認可等多方面的要求。

在技術層面，相較于L1和L2階段，L3階段駕駛員操作大幅減少。顯然，無論是考慮數量還是種類，L3級自動駕駛需要更多的傳感器，同時對于嵌入式計算平臺的性能提出了更高的要求。傳感器所能達到的精度、探測范圍、對于天氣及周圍環境的魯棒性等要求越來越高，對于計算平臺的計算能力、實時性等要求也越來越高。這些系統目前以關鍵任務為核心，功能性安全是初步目標，能夠實現車輛安全停泊是最低要求。有些OEM廠商的要求更高，并堅持系統完全冗余概念，以加強容錯能力。

從無人駕駛切換到人工駕駛是最嚴峻的挑戰之一，這也是在全路況下實現3級和4級自動駕駛的難點所在。把自動駕駛功能限制成僅在某些條件下使用，同時限制沒有駕駛員干預的無人駕駛時長是更可行的解決辦法。

當前，有的自動駕駛公司選擇直接進入L4，有的則從L1開始，進行L2-L3-L4的迭代升級，這兩種方法ST都看好。為了解決無robotaxis（一種智能無人駕駛出租車）等應用問題，我們需要做到自動駕駛的最高級。對于大多數乘用車來說，輔助駕駛就夠用了。但是，我們確實認為這個市場不夠大，而目標應用非常相似，所以這兩種技術解決方案將會重合交叉。相對數量較少的自動駕駛汽車所用的硬件和算法將會被剝離出來，用于解決解決大眾市場輔助駕駛問題。

所有傳感技術都有優點和缺點，但顯然，計算機視覺技術有獨立解決這一級別自動駕駛難題的潛力。Mobileye等公司現已開發出配備視覺技術的原型車，并在高速公路上展示了計算機視覺自動駕駛的可行性，下一步將證明視覺自動駕駛在城市路況的可行性。為了實現更高水平的自動駕駛并使系統更加穩健，有必要使用其它傳感器配合視覺技術，例如，雷達、激光雷達、超聲波、遠紅外線傳感器。此外，還需要采用V2X通信和精確定位技術完善自動駕駛性能。多種技術融合是實現智能駕駛的必然途徑。

智能駕駛是ST的兩大戰略發展方向之一。在視覺技術方面，ST與Mobileye開始合作，聯合推出了EyeQ系列輔助駕駛產品；在V2X方面，ST與Autotalks合作，提供車車、車與周邊環境通信等相關技術；在高精度定位方面，ST可以提供支持全球所有導航協議的亞米級精度定位芯片與高精度地圖配合使用。同時，ST在毫米波雷達技術上，有豐富的技術及產品，產品覆蓋24GHz和77GHz。尤其需要指出的是，ST目前在與Autoroad合作開發基于77GHz頻率的SAR雷達，為雨天、霧天等惡劣天氣環境下的智能駕駛提供了又一全新的技術解決支撐。我們與市場領先的夜視攝像系統廠商AdaSky也有合作。最重要的是，我們正在與Valens合作開發HDBaseT解決方案，以應對自動駕駛車輛海量數據傳輸帶來的挑戰。

我們看到傳統整車廠商在自動駕駛領域投入很大，他們的業務模式正在從制造商向共享汽車服務商轉型。此外，我們看到大量新勢力正在搶占以Robotaxis為代表的無人駕駛出租車和公共交通等新領域。我們認為這兩類公司都有機會。個性化汽車總有它的市場，但共享交通才是解決我們大城市問題的唯一途徑。