从L4级自动驾驶开始实现系统对驾驶员的替代。自动驾驶是指让汽车自己拥有环境感知、路径规划并且自主实现车辆控制的技术，也就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶或是自动驾驶。美国汽车工程师协会（SAE）根据系统对于车辆操控任务的把控程度，将自动驾驶技术分为L0-L5，系统在L1~L3级主要起辅助功能；当到达L4级，车辆驾驶将全部交给系统，而L4、L5的区别在于特定场景和全场景应用。本篇报告我们将主要论述L4级自动驾驶系统技术、成本和商业化应用场景。
自动驾驶创造机会吸引行业外企业共同参与技术体系研发。自动驾驶涉及到极为复杂的多产业融合，除了传统整车制造以外还涉及到了大量新兴技术，如：人工智能、大数据、物联网等，由于传统厂商难以短时间内形成相关技术研发能力，因此这给予了行业外相关技术企业进入这一巨大新兴市场的绝佳机会。除了新型高精度传感器（Lidar）等Tier2厂商外，人工智能创业公司着手开发自动驾驶算法以及针对特定或通用场景的整套系统解决方案；而互联网企业基于其在数据、资金、行业所拥有的强大综合实力，希望为未来出行领域开发L4、L5平台级自动驾驶系统；传统厂商OEMs、Tier1s也看到了自动驾驶巨大的商业机会，除了通过开发ADAS模块，使其现有产品逐渐获得L1~L3级自动驾驶能力以外，其也通过自建，整体收购的形式组建自己的自动驾驶研发团队，目标是开发适应未来的完全无人驾驶产品。
整车厂商通过加装ADAS模块逐步实现高级别自动驾驶。在本文中，我们主要探讨的是L4级自动驾驶技术及相关的应用场景，想要实现L4级自动驾驶，需要实现车辆在特定场景的运行过程中能够彻底的摆脱驾驶员而独立完成驾驶任务，这对于传感器、数据、计算平台以至于整体系统的性能、冗余度以及可靠性都提出了极高的要求。当前能够实现L4级的高性能的传感器和处理器成本高昂，限制了其在乘用车产品上的应用。而目前已经实现商业化应用的自动驾驶系统产品，主要是主机厂商（OEMs）和一级供应商（Tier1s）在现有的车型上通过添加高级辅助驾驶系统(ADAS)，使其获得L1~L3级部分自动驾驶能力。
通过深度学习算法和高精度传感器实现彻底的无人驾驶。新兴势力包括互联网厂商和科技创业公司（许多人员来自于互联网企业研究机构）,主要开发在特定区域内实现完全无人驾驶的无人驾驶技术（L4~L5）。科技公司相较于传统厂商来说优势在于其对于深度学习、神经网络、大数据等先进技术的掌握上，但是其在硬件制造的经验却被传统厂商远远落下，Waymo（Google子公司）曾经主张自己造车，但在2015年后就放弃了这一想法转而与克莱斯勒、丰田等传统车企进行合作，大部分科技公司都采取相同路线。而传统厂商也通过投资收购科技创业团队为自己开发高级别自动驾驶系统（Cruise、Argo.ai）。
自动驾驶系统可以分为感知层、决策层、执行层。L4级自动驾驶系统实现在特定区域内对车辆操作的完全接管，系统需要实现：对周围障碍物的感知、车辆定位以及路径规划（2W1H），实现这些功能需要构建感知层、决策层、执行层这三个层面的技术架构，这三个技术层级分别代表着L4自动驾驶系统的眼和耳、大脑以及手脚。基于当前技术发展情况，我们在本部分主要讨论车辆内部所采用的一些传感器和计算单元。除了本地的传感器和处理器外，系统通过与外部车辆、设施进行信息交互，以及在高精度地图等辅助下可以获得更好的环境感知能力。
