另外，如果这项技术标准定的很低，也不利于未来自动驾驶技术，乃至整个汽车行业的健康发展，影响自动驾驶以及汽车行业的自主创新。

不过，相关部门也不一定会偏向于像浩宇科技这些技术供应商们。对于相关部门来说，这个技术标准不一定要制定的越高越好。

标准制定低了不利于整个行业的发展, 标准制定高了，同样也不利于整个行业的发展。所以这个标准到底制定什么标准，这需要综合考虑才能做出决定。

因此，浩宇科技和其它的技术供应商，也在推行细化自动驾驶标准制定。过去自动驾驶技术只有四级，这显然是不够详细, 所以他们希望能够将这個标准细化分为七到九级，这样一来呢, 不同程度的自动驾驶技术则可以申请不同的级别, 也避免与其它厂商的技术进行混淆，让消费者能够选一眼看的清楚，方便选择。

但是这样也会带来一些问题，这个标准如果太过细化，则将会给相关的审定部门带来更多的工作量。另外呢，标准的细化也会给这些厂商带来很多问题，比如一些厂商技术每年都在进步，这就意味着每年都需要进行重新申请审定，这无疑增加了厂商的负担。

所以这套标准到底怎么制定，什么时候才能推出，这到目前还是一个未知数。

货运车辆的无人驾驶或者说自动驾驶，和乘用车的自动驾驶标准基本上一样。不过在一些细节上面可能会有所区别，比如乘用车的自动驾驶系统的宗旨，就是保证车内成员的安全。

包括在紧急避险的时候，车内自动驾驶系统会尽最大的可能，来保证车内成员的安全。而货运车辆呢, 则不会这样设计。一般来说, 货运车辆都是比较大，比较重的载运车辆。其正常自动驾驶自然和乘用车一样，但是在紧急避险的时候，则就会与乘用车截然相反。它会尽最大的可能来减少货运车辆对于其它车辆，人员，以及财产的损失，将车辆所造成的损失降到最低。

所以，这二者在这方面会有很大的不同。同时呢，货运车辆在自动驾驶方面可能也会加入一些其它的动向。比如运输一些精密设备，或者是其它一些特殊物品的时候。需要尽可能的减少车辆的震动，因此要求车辆在公路上面行驶稳定，这就对于驾驶有了很高的要求。

比如起步和减速停车的时候，路过减速带，或者避让车辆的时候，这些都需要针对性设计。

至于民用工程技术车辆，这部分车辆其实和特种作业车辆很近，但也有较大的区别。公车技术车辆，包括一些施工车辆, 比如无人化挖掘机，推土机，装载机，压路机，吊车等等，再比如一些仓库码头所使用的叉车，又或者是一些罐车，或者是其它类别的车辆。

至于特种作业车辆，其实这个界限也比较模糊，前面的那些工程技术车辆，某种意义上面也可以称作为特种作业车辆。当然了，特种作业车辆还包括了一些其它的车辆，比如装甲工程车，焊接工程车，清障清扫车，还有一些比如环境监测车，消防车，医疗车，还有基站车等等。

这些车辆各自的功能不同，因此对于自动驾驶技术的要求也各不相同。除了需要它们拥有像乘用车一样的自动驾驶技术外，还要去它们必须能够自主运行其搭载的相关设备，这就涉及到了自动化，智能化方面的技术，非常的复杂。

而除了民用无人车辆外，军用无人车辆技术也是各国都在争相研究的一个课题。比如无人化作战车辆方面，这就是各国各军所研究的一个重点。

这些年来，各国以及一些军工巨头也都推出来了一系列相关的无人作战车辆。这些无人作战车辆呢，也在一些区域战争中亮相，并取得了不错的战果。

只不过，目前目前各国以及这些军工巨头所推出来的无人作战车辆，相对来说还处于触及阶段，只是解决了无人化，并没有实现自动化和智能化。

目前各国各军所装备的无人作战车辆，都是通过远程遥控技术来实现作战的。简单来说，这就是一个遥控车，后方通过遥控器来遥控指挥这些车辆进行作战。

我们这座实验室的主要研究的就是车辆的无人驾驶技术，也就是我们常听到的自动驾驶技术。周永辉冲着众人笑着介绍道。

对于这项技术大家肯定不陌生，因为我们在日常生活中也会经常接触和使用这项技术。目前一些车企在这方面的技术做的也是非常不错的，包括我们的相关自动驾驶技术，也非常的棒。

但是在我们看来，市面上的这些自动驾驶技术，包括我们的自动驾驶技术它们并不完美。它们智能称作是自动驾驶，并不能称作是智能驾驶。

因此基于这点，我们一直在从事无人驾驶技术，尤其是智能化无人驾驶技术方面的研究工作，而这里呢就是它的研究中心。

这座研究中心按照划分可以大致分为两大部分，一部分是技术研究中心，一部分是技术实验中心。当然了，我们还可以按照用途划分为民用和军用两大系统。

首先，我先来给大家简单介绍一下我们在智能化无人驾驶技术方面的研究成果。

说着，周永辉将众人引领到了一块大屏幕面前，然后边操控着自己的透明折叠平板投屏到大屏幕上面想众人展示内容，一方面冲着众人介绍道。

自从咱们与B亚汽进行合作后，咱们的自动驾驶技术已经搭载到了B亚汽的汽车上面进入市场销售，目前累计销售已经达到近百万辆了。

而这近百万辆汽车呢，每天呢都在将自己行驶的相关数据信息上传到了我们的数据中心。我们呢则是利用这些数据信息不断的训练我们的自动驾驶系统，让它能够积累更多的驾驶经验，从而能够熟练处理各种交通状况。

除此之外呢，我们还在不断的改进这方面的技术。