5项原则：服务入民，提升效能；统筹并进，集约共享；政府引导，市场主导；跨界融合，协调联动；积极稳妥，远近结合发展目标：到2035年，交通运输领域新型基础设施建设取得显著成效。先进信息技术深度赋能交通基础设施，精准感知、精确分析、精细管理和精心服务能力全面提升，成为加快建设交通强国的有力支撑。基础设施建设运营能耗水平有效控制。泛在感知设施、先进传输网络、北斗时空信息服务在交通运输行业深度覆盖，行业数据中心和网络安全体系基本建立，智能列车、自动驾驶汽车、智能船舶等逐步应用。科技创新支撑能力显著提升，前瞻性技术应用水平居世界前列。

驾驶自动化功能 driving automation feature驾驶自动化系统在特定的设计运行条件内执行部分或全部动态驾驶任务的能力。 注：一个驾驶自动化系统可实现一个或多个驾驶自动化功能，每个功能与具体的驾驶自动化等级和设计运行条件关联。为了准确描述驾驶自动化功能（5级除外），需要同时明确其驾驶自动化等级和设计运行条件。

乘自动驾驶发展东风，激光雷达走进大众视野：激光雷达是自动驾驶与机器人产业的重要传感器类型之一，2005年，Velodyne首次将64线激光雷达应用于DARPA挑战赛，2007年Velodyne生产出首台商用3D动态扫描激光雷达，成为该行业的重要时刻。相比毫米波雷达、摄像头、超声雷达等方案，激光雷达在可靠度、探测距离、夜间表现等方面较为均衡，具备一定优势，车企通常采用多类传感器融合方案。激光雷达按照技术路径细分可分为机械式、混合固态（MEMS）、固态式（OPA、Flash）三种类别。其中机械式发展较早，技术成熟度高；固态式在性能、成本上要优于机械式，但技术上还有待突破。当前对于激光雷达的评判标准集中在车规级、可量产、低成本三个方面，在车规级方面，镭神智能CH32混合固态激光雷达，在国内率先通过车规级认证，在可量产与低成本方面，固态式激光雷达体积小、整体量产成本和量产难度较低，容易在技术成熟后产生可大规模应用的市场价格。尽管固态式在整体性能上优于机械式，但距离技术上的完全成熟还需要一段的时间，因此短期内激光雷达市场上仍旧是机械式与固态式激光雷达并存的局面。

人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的新赛场，已经成为抢占未来发展先机的重要突破口。随着人工智能发展进入新时期，如何落地应用、与实体经济融合，成为当前产业关注的重要议题。交通行业关系国计民生，建设交通强国不仅是建设社会主义现代化强国的内在要求，也是顺应世界交通发展大势的客观需要。国家及相关部委先后印发多项政策文件，立足全局统筹推进交通强国建设，大力发展智慧交通。

自动驾驶汽车在真正商业化应用前，需要经历大量的道路测试才能达到商用要求。采用路测来优化自动驾驶算法耗费的时间和成本太高，且开放道路测试仍受到法规限制，极端交通条件和场景复现困难，测试安全存在隐患。世界各国交通环境也大相径庭，形成全球通用的产业链体系比较困难。以上种种问题使得自动驾驶产业链的全球化发展和技术交流面临众多实际问题。因此，基于场景库的仿真测试是解决自动驾驶研发测试挑战的主要路线。自动驾驶仿真测试已经被行业广泛接受。

共享经济的发展不断催生新的出行模式，如分时租赁、网约车、共享单车等。然而，日益多样化的出行方式之间却是相互独立的。在消费者A点到B点简单的移动需求下是多种出行方式间复杂的切换。如何满足消费者一站式出行需求，提供无缝衔接的出行体验？MaaS（Mobility-as-a-Service，出行即服务）通过连接多种出行方式，为消费者提供A点到B点的一键智慧出行服务。

会提供可灵活组合的计算和通信平台，如区域网关、整车域控制器、自动驾驶域控制器、智能座舱域控制器，在软件平台上华为会提供满足AUTOSAR的规范的VOS，自适应AUTOSAR的IOS以及基于用于座舱的来自华为手机鸿蒙的HOS，并在三大OS基础上提供跨OS服务框架的HS，HS的全名叫做华为Automotive Service。

ADAS本质是辅助驾驶，核心是环境感知，整体系统可拆分为感知层、决策层和执行层

道路如同城市的血管，血管的通畅程度与城市活力息息相关。但在城市规模越来越大、人口数量不断增长、交通拥堵程度加剧的当下，仅靠加快道路建设等方式来构建便捷高效的交通体系，已经变得越来越困难。5G时代，作为城市和车辆的连接点，道路也成为通信网络、云计算、智能传感器融合创新的交汇点，如何利用新的技术来提升城市智能化水平，增强城市路网与车辆的协同效率和安全性，从而降低城市拥堵、改善出行体验，成为技术改变生活的新机遇和挑战。

百度作为拥有强大互联网基础的领先Al公司，致力于成为“交通强国的Al引领者”，按照“安全、便捷、高效、绿色、经济”高质量发展要求，助力打造世界一流的现代化综合交通体系，支撑“人民满意、保障有力、世界前列” 的交通强国建设目标，奋力开启交通强国建设新征程。 ​