今年3月9日，工信部發布《汽車駕駛自動化分級》推薦性國家標準報批公示，其中駕駛自動化將按6級劃分。0級為應急輔助，只能提供諸如車道偏離預警、前碰撞預警等應急輔助功能;5級為完全自動駕駛，即乘客無需響應，系統在任何可行駛條件下持續地執行全部動態駕駛任務。
無人駕駛實現的重要前提是智能公路的基礎設施，公路需要全覆蓋無線通信網絡、監測系統等，為自動駕駛提供信息支持。當前，開放道路實現無人駕駛還存在較大困難，然而在特定區域內無人駕駛技術的普遍應用則有望提前“破冰”。
早在2016年12月，安徽江淮汽車就成功開發了達到3級水平的樣車，具備園區環境40公里/小時、城市快速道路60公里/小時的自動駕駛能力。
2019年，中科院合肥技術創新工程院智能移動機器人中心技術團隊攻克無人駕駛擺渡車的關鍵核心技術，通過優化環境感知算法，降低了傳感器的使用成本，實現每輛無人駕駛擺渡車的造價在10萬元以下，目前已經實現小批量生產，并在南京、合肥、株洲、揚州等地進行了推廣應用。
《經濟參考報》記者在現場看到，這款無人駕駛擺渡車的時速大約10公里，可以根據路況和行駛環境，自主決定直行、拐彎、超車、繞障、停車等駕駛行為，可應用于機場、工廠、景區、學校等多種場所，實現短距離交通出行的智能與便利。
“要實現無人車的產業化，在確保安全、穩定的前提下，生產成本是核心關鍵。”該項目負責人江如海介紹，“由于無人駕駛技術的核心部件傳感器成本較高，目前一輛無人車的生產成本往往高達幾十萬元，甚至上百萬元，難以實現規模化量產。”
無人駕駛系統的核心是軟件。目前，國內外主流的自動駕駛相關研發公司和科研單位都采用了機器學習、深度學習等人工智能算法，來完成無人駕駛系統軟件的研發。同時，無人駕駛系統軟件依賴大量車載傳感器數據作為基礎進行有效解析，從而做出正確的駕駛行為指令。無人駕駛相關硬件產品則主要包括激光雷達、毫米波雷達、相機、組合導航、計算平臺等。這些技術的研發需要大量投入，相關配套的測試場地建設也是一筆不小的開支。
除了智能交通路網建設尚需進一步推進、研發成本高昂、相關行業標準和第三方鑒定機構欠缺，政策法律對無人車上牌手續、責任界定尚未完善，也阻礙了無人駕駛車輛在市場上的流通進程。比如，現行道路交通安全法、《道路交通安全法實施條例》規定，駕駛員手離開方向盤駕駛屬于“其他妨礙安全行車的行為”。
因此，未來，當自動駕駛技術進入商業化階段時，首先需要有大量符合要求的基礎設施，同時還需要相關的政策法律。
安徽江淮汽車相關負責人呼吁，盡早出臺與無人駕駛相關的一系列標準，包括基礎設施標準、新體系架構汽車產品標準、測試認證標準等，使得產業發展“有章可循”。
“無人駕駛車輛是個新生代的高科技產品，還需要人們進一步熟悉和接受，市場還需要5至10年的培育，未來肯定會迎來爆發式的大發展。”江如海說。
中商產業研究院相關數據顯示，2018年，全球無人駕駛汽車市場規模近50億美元;到2021年，預計全球無人駕駛汽車市場規模將超70億美元;到2035年，預計全球無人駕駛汽車銷量將達2100萬輛。
