智能汽车是全球创新热点和未来发展制高点，产业链重点环节包括传感器、自动驾驶系统、高精度地图等。2019年全球网联式驾驶辅助系统装配率达到30%，DA、PA、HA整车自主份额达50%以上，以下是智能汽车行业数据统计分析。

　　智能汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与X(车、路、人、云端等)智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能。智能汽车行业分析指出，智能汽车可实现安全、高效、舒适、节能行驶，并最终可实现替代人来操作的新一代汽车。

　　根据智能汽车行业数据统计，2015年我国乘用车销量为2121万辆，智能驾驶汽车渗透率15%，其中绝大部分为低级别自动驾驶技术，对应市场规模达到353亿元。到2017年我国智能驾驶汽车渗透率提升，等级2智能驾驶汽车占比提高。2017年智能汽车市场规模达到635亿元。

　　2018年1月，国家发改委发布《智能汽车创新发展战略》征求意见稿，提出三个发展阶段，到2020年智能汽车新车占比达到50%，大城市、高速公路的车用无线通信网络(LTE-V2X)覆盖率达到90%，北斗高精度时空服务实现全覆盖;到2035年，中国标准智能汽车享誉全球，并率先建成智能汽车强国。此次征求意见稿公布的智能网联汽车渗透率，远高于此前中国汽车业协会预计的15%。国家顶层设计将智能网联汽车定义为战略发展方向，产业意义深远，重要性将与新能源汽车相当。

　　2019年6月13日，工信部、国家标准化管理委员会发布关于征求《国家车联网产业体系建设指南(智能网联汽车)》(征求意见稿)意见的通知。《征求意见稿》对智能网联汽车标准体系制定的指导思想、基本原则、建设目标、构建方法、体系框架、标准内容、近期计划等做了详细阐述。

　　计算机视觉：该技术试图创建能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统。在汽车制造业中，计算机视觉是应用最广最成熟的技术之一。比如在工业机器人生产线上，计算机视觉可以帮助生产机械获得更加精确的测量数据，保证生产线的高精度。

　　大数据分析：该技术指对各种不同来源的非结构化或者结构化数据进行分析，从中挖掘信息，观察和追踪发生的事情，从而帮助人类决策和判断。智能汽车行业数据统计指出，在汽车制造业生产线上，操作人员利用大数据分析系统可以学习并预测生产线状态，提前进行设备维护，防止在车辆生产时候出现故障。

　　语音识别与自然语言处理：自然语言处理(NLP)是让系统理解并明白人类写作、说话方式的核心技术。而语音识别技术则是自然语言处理的眼睛与耳朵。它们的结合使用可以完成文字抽取，信息归纳，语音转文字等多项任务，在相关的文件处理、售后服务以及汽车的交互功能中广泛应用。

　　2020年，国家政策扶持力度的不断加大、相关技术的日趋成熟，我国智能网联汽车进入快速发展通道。结合国外技术发展路径和服务能力的提升，可以划分为三个阶段，第一阶段实现基础性联网信息服务，主要是定位导航、车载娱乐、远程管理和紧急救援等基本功能;第二阶段实现安全预警、高宽带业务和部分自动驾驶服务;第三阶段实现完全自动驾驶和全部联网。目前我国正处于第一阶段。

　　长期看，智能汽车的技术发展最终会实现自动驾驶和车与万物互联。车联网作为汽车“五官”，可以更有效的了解汽车外部环境和内部运行状况，人工智能作为汽车“大脑”，根据信息综合判断做出决策。车联网是实现自动驾驶的前提，而车联网的应用在自动驾驶时代会得到更充分发展，例如卫星导航将使用高精度地图来提高精度，自动驾驶解放了驾驶员的注意力从而可以使用更丰富的车载娱乐等，以上便是智能汽车行业数据统计分析所有内容了。