汽車行業自動駕駛技術發展方案Thetitle"AutomotiveIndustryAutonomousDrivingTechnologyDevelopmentPlan"referstoacomprehensivestrategythatoutlinestheroadmapfortheadvancementofautonomousdrivingtechnologywithintheautomotivesector.Thisplanisspecificallydesignedforvehiclemanufacturers,technologyproviders,andregulatorybodies,aimingtoaddressthechallengesandopportunitiespresentedbytheintegrationofautonomousdrivingsystemsintocars,trucks,andothertypesofvehicles.Itprovidesaframeworkfortheresearch,development,anddeploymentofthesetechnologies,ensuringtheyaresafe,reliable,andcompatiblewithexistinginfrastructure.Thedevelopmentplanencompassesvariousstages,frominitialresearchandconceptdevelopmenttopilottestingandfull-scaleimplementation.Itemphasizestheimportanceofcollaborationbetweenindustryplayers,academicinstitutions,andgovernmentagenciestofosterinnovationandacceleratetheadoptionofautonomousdrivingtechnologies.Theplanalsoaddressestheneedforstandardizedtestingprotocols,safetyregulations,andethicalconsiderations,ensuringthatthetransitiontoautonomousvehiclesisseamlessandbeneficialforallstakeholders.Toeffectivelyimplementtheautonomousdrivingtechnologydevelopmentplan,severalkeyrequirementsmustbemet.Theseincludesubstantialinvestmentinresearchanddevelopment,theestablishmentofarobusttestingandvalidationframework,andthedevelopmentofcomprehensivesafetyprotocols.Additionally,thereisaneedforongoingdialoguebetweentheautomotiveindustry,technologyproviders,andregulatoryauthoritiestoensurethattheplanremainsadaptabletotherapidlyevolvinglandscapeofautonomousdrivingtechnology.汽車行業自動駕駛技術發展方案詳細內容如下：第一章自動駕駛技術概述1.1自動駕駛技術的定義與分類自動駕駛技術是指通過計算機系統實現對車輛行駛過程中各項控制功能的自動化，使車輛能夠在無需人工干預的情況下，安全、高效地完成行駛任務。自動駕駛技術主要包括感知、決策和控制三個環節。自動駕駛技術的分類如下：（1）按自動化程度分類：可分為輔助駕駛、半自動駕駛和全自動駕駛。（2）按應用場景分類：可分為高速公路自動駕駛、城市道路自動駕駛和復雜環境自動駕駛。（3）按技術原理分類：可分為基于視覺的自動駕駛、基于雷達的自動駕駛和基于激光雷達的自動駕駛。1.2自動駕駛技術的發展歷程自動駕駛技術的研究始于20世紀70年代，以下是自動駕駛技術的發展歷程：（1）20世紀70年代：美國、歐洲和日本等國家開始研究自動駕駛技術，主要應用于軍事領域。（2）20世紀80年代：自動駕駛技術逐漸轉向民用領域，開始應用于汽車行業。（3）20世紀90年代：計算機技術和傳感器技術的快速發展，自動駕駛技術取得了重要突破。（4）21世紀初：自動駕駛技術進入實用化階段，部分車型開始搭載自動駕駛輔助系統。（5）近年來：自動駕駛技術取得顯著成果，全球各大汽車企業紛紛加大研發投入，力圖實現全自動駕駛。1.3自動駕駛技術的國內外現狀國內現狀：我國自動駕駛技術取得了顯著成果，部分企業和技術團隊在國際競爭中嶄露頭角。高度重視自動駕駛技術發展，出臺了一系列政策措施，推動產業創新。目前我國在自動駕駛領域已具備一定的技術基礎和市場優勢。國外現狀：自動駕駛技術在國外發展較早，部分企業已實現半自動駕駛和高速公路自動駕駛。美國、歐洲和日本等國家在自動駕駛技術領域具有明顯優勢，擁有完善的產業鏈和豐富的應用場景。在全球范圍內，自動駕駛技術仍處于快速發展階段，各國和企業紛紛加大研發投入，爭奪市場份額。第二章自動駕駛技術核心組件2.1感知系統自動駕駛技術的核心組件之一是感知系統。該系統主要負責收集車輛周圍環境的信息，為后續決策和控制提供數據支持。感知系統主要包括以下幾種傳感器：（1）攝像頭：攝像頭用于捕捉車輛周圍的圖像信息，通過圖像處理技術，實現對道路、車輛、行人等目標的識別和跟蹤。（2）雷達：雷達傳感器通過發射電磁波，探測車輛周圍的障礙物和目標，具有較好的穿透能力和抗干擾能力。（3）激光雷達：激光雷達利用激光脈沖測量距離，實現對周圍環境的精確建模，為自動駕駛系統提供高精度的三維信息。（4）超聲波傳感器：超聲波傳感器用于檢測車輛周圍的近距離障礙物，如行人、車輛等。2.2決策系統決策系統是自動駕駛技術的另一核心組件，其主要任務是分析感知系統收集的數據，制定合適的行駛策略。決策系統主要包括以下幾個方面：（1）路徑規劃：根據車輛當前位置、目的地和周圍環境信息，規劃出一條安全、高效的行駛路徑。（2）行為決策：根據道路狀況、交通規則和車輛狀態，制定合理的行駛行為，如加速、減速、轉彎等。（3）碰撞預警：通過實時監測車輛周圍環境，預測潛在的碰撞風險，并及時發出預警。（4）緊急避障：當檢測到前方有障礙物時，決策系統應迅速制定避障策略，保證車輛安全行駛。2.3控制系統控制系統是實現自動駕駛技術的關鍵環節，其主要任務是根據決策系統制定的行駛策略，控制車輛的實際行駛。控制系統主要包括以下幾個方面：（1）驅動系統：驅動系統負責控制車輛的加速和減速，實現對車輛速度的精確控制。（2）轉向系統：轉向系統負責控制車輛的轉向角度，實現對車輛行駛方向的精確控制。（3）制動系統：制動系統負責控制車輛的制動，保證在緊急情況下能夠迅速減速停車。（4）燈光系統：燈光系統負責控制車輛的照明和信號燈，為自動駕駛提供良好的視覺環境。2.4通信系統通信系統在自動駕駛技術中起到重要作用，其主要任務是實現車輛與車輛、車輛與基礎設施之間的信息交換。通信系統主要包括以下幾種技術：（1）車聯網（V2X）：車聯網技術通過無線通信，實現車輛與車輛、車輛與基礎設施之間的信息傳輸，提高自動駕駛系統的協同性和安全性。（2）5G通信：5G通信技術具有高速、低時延的特點，為自動駕駛系統提供實時、高效的數據傳輸能力。（3）衛星通信：衛星通信技術為自動駕駛系統提供全球范圍內的通信能力，提高車輛在偏遠地區的行駛安全性。（4）短距離通信：短距離通信技術如藍牙、WiFi等，用于實現車輛內部設備之間的信息交換，提高自動駕駛系統的協同性。第三章自動駕駛技術關鍵算法3.1深度學習算法自動駕駛技術的核心在于算法的優化與升級，其中深度學習算法在自動駕駛系統中占據著舉足輕重的地位。深度學習算法通過模擬人腦神經網絡結構，實現對大量數據進行高效處理與學習。在自動駕駛領域，深度學習算法主要用于感知、決策和控制等方面。3.1.1卷積神經網絡（CNN）卷積神經網絡是一種局部感知、端到端的深度學習算法，廣泛應用于圖像識別、目標檢測等任務。在自動駕駛中，卷積神經網絡可用于車輛、行人檢測、車道線識別等場景。3.1.2循環神經網絡（RNN）循環神經網絡是一種具有短期記憶能力的神經網絡，適用于處理序列數據。在自動駕駛系統中，循環神經網絡可用于處理連續的車輛行駛軌跡，預測未來運動狀態。3.1.3長短期記憶網絡（LSTM）長短期記憶網絡是循環神經網絡的一種，具有更強的記憶能力。在自動駕駛中，LSTM可用于車輛軌跡預測、交通場景理解等任務。3.2計算機視覺算法計算機視覺算法在自動駕駛技術中發揮著重要作用，主要任務是從圖像或視頻中提取有用信息，實現對車輛、行人、道路等目標的識別和跟蹤。3.2.1基于顏色、形狀、紋理的特征提取算法這類算法通過分析圖像中的顏色、形狀、紋理等特征，實現目標物體的識別和分類。在自動駕駛中，這類算法可用于識別車輛、行人等目標。3.2.2基于深度學習的目標檢測算法這類算法利用深度學習技術，如卷積神經網絡、區域卷積神經網絡等，實現對圖像中目標物體的檢測。在自動駕駛中，這類算法可用于車輛、行人檢測等任務。3.3強化學習算法強化學習算法是一種基于獎勵機制的自主學習算法，適用于自動駕駛系統中的決策與控制環節。3.3.1Qlearning算法Qlearning算法是一種無模型強化學習算法，通過不斷更新Q值表，實現策略的優化。在自動駕駛中，Qlearning算法可用于車輛行駛策略的學習。3.3.2深度確定性策略梯度（DDPG）算法DDPG算法是一種結合深度學習與強化學習的技術，適用于處理連續動作空間的決策問題。在自動駕駛中，DDPG算法可用于車輛行駛軌跡的規劃。3.4傳感器融合算法傳感器融合算法是將多種傳感器數據融合在一起，提高自動駕駛系統感知能力和魯棒性的關鍵技術。3.4.1數據預處理數據預處理包括對原始傳感器數據進行清洗、歸一化等操作，為后續融合算法提供可靠的數據基礎。3.4.2特征提取與融合特征提取與融合是將不同傳感器數據中的有效信息提取出來，進行融合處理。在自動駕駛中，常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）等。3.4.3傳感器融合算法應用傳感器融合算法在自動駕駛中的應用包括車輛定位、目標跟蹤、環境感知等。常用的傳感器融合算法有多傳感器數據融合（MSDF）、卡爾曼濾波（KF）等。第四章自動駕駛車輛硬件系統4.1車載雷達系統車載雷達系統是自動駕駛車輛感知環境的重要硬件設施，其工作原理是通過發射和接收電磁波，以實現對周圍障礙物的距離、速度和方位的測量。目前常用的車載雷達主要有毫米波雷達、激光雷達等。毫米波雷達具有穿透力強、抗干擾能力強、探測距離遠等特點，適用于自動駕駛車輛在不同天氣和光照條件下的環境感知。激光雷達則具有分辨率高、探測精度高等優點，能夠為自動駕駛車輛提供更為精確的環境信息。4.2攝像頭系統攝像頭系統是自動駕駛車輛的另一重要感知設備，其作用是獲取車輛周圍的圖像信息，為自動駕駛系統提供視覺支持。攝像頭系統通常包括前視攝像頭、后視攝像頭、側視攝像頭等，用于識別車道線、交通標志、行人、車輛等目標。圖像識別技術的發展，攝像頭系統的功能不斷提高，為自動駕駛車輛的安全行駛提供了有力保障。4.3慣性導航系統慣性導航系統是自動駕駛車輛的重要組成部分，其作用是實時獲取車輛的姿態、速度和位置信息。慣性導航系統主要包括陀螺儀、加速度計等傳感器，通過測量車輛的角速度和加速度，結合初始位置和速度信息，計算出車輛的實時位置。慣性導航系統具有獨立性強、抗干擾能力強等特點，對于自動駕駛車輛在復雜環境下的定位導航具有重要意義。4.4車載計算平臺車載計算平臺是自動駕駛車輛的核心硬件系統，其主要任務是對各種傳感器采集的數據進行處理、分析和融合，實現對車輛的控制和決策。車載計算平臺通常包括處理器（CPU）、圖形處理器（GPU）、現場可編程門陣列（FPGA）等硬件設備，具備強大的計算能力和實時性。自動駕駛技術的發展，車載計算平臺將面臨更高的計算需求，因此，提高計算平臺的功能和效率是自動駕駛技術發展的重要方向。第五章自動駕駛車輛軟件系統5.1操作系統操作系統是自動駕駛車輛軟件系統的基石，負責管理車輛硬件資源，并為上層應用軟件提供運行環境。自動駕駛車輛操作系統應具備以下特點：（1）實時性：操作系統需具備高實時性，以滿足自動駕駛車輛對實時數據處理和響應的需求。（2）可靠性：操作系統需具備高可靠性，保證車輛在各種工況下穩定運行。（3）安全性：操作系統需具備較強的安全防護能力，抵御外部攻擊，保障車輛信息安全。（4）可擴展性：操作系統需具備良好的可擴展性，以適應不斷發展的自動駕駛技術需求。目前國內外眾多企業正在研發適用于自動駕駛車輛的操作系統，如谷歌的AndroidAuto、百度的Apollo等。5.2軟件架構自動駕駛車輛軟件架構分為三個層次：應用層、中間件層和硬件抽象層。（1）應用層：主要包括感知、決策、控制等模塊，負責實現自動駕駛功能。（2）中間件層：提供通信、數據存儲、同步等基礎服務，連接應用層和硬件抽象層。（3）硬件抽象層：負責驅動車輛硬件，向上層軟件提供統一接口。軟件架構設計應遵循以下原則：（1）模塊化：將功能劃分為獨立模塊，便于開發和維護。（2）分層設計：明確各層次職責，降低模塊間耦合度。（3）可移植性：軟件架構應具備良好的可移植性，適應不同硬件平臺。5.3軟件開發流程自動駕駛車輛軟件開發流程主要包括以下階段：（1）需求分析：明確車輛功能需求，制定軟件需求規格。（2）設計：根據需求分析結果，進行軟件架構設計和模塊劃分。（3）編碼：按照設計文檔，編寫代碼。（4）集成：將各模塊代碼集成，形成完整的軟件系統。（5）調試：對軟件系統進行調試，修復缺陷。（6）測試：對軟件系統進行功能測試、功能測試、安全測試等。（7）部署：將軟件系統部署到車輛硬件平臺。（8）維護：對軟件系統進行持續維護和升級。5.4軟件測試與驗證自動駕駛車輛軟件測試與驗證是保證軟件質量的關鍵環節，主要包括以下內容：（1）單元測試：對單個模塊進行功能測試，保證模塊內部正確實現。（2）集成測試：對多個模塊進行集成，驗證模塊間接口正確性。（3）系統測試：對整個軟件系統進行功能測試，驗證系統功能和穩定性。（4）功能測試：測試軟件系統在不同工況下的功能指標。（5）安全測試：評估軟件系統的安全性，發覺潛在安全漏洞。（6）仿真測試：利用仿真工具，模擬實際工況，驗證軟件系統在各種工況下的表現。（7）實車測試：在實車上進行測試，驗證軟件系統在實際環境中的表現。通過嚴格的軟件測試與驗證，保證自動駕駛車輛軟件系統的可靠性和安全性。第六章自動駕駛安全與法規6.1自動駕駛安全標準自動駕駛技術的快速發展，保證其安全運行已成為行業關注的焦點。自動駕駛安全標準是衡量技術成熟度與可靠性的重要指標。為保證自動駕駛系統的安全功能，以下標準應予以關注：（1）功能安全標準：依據ISO26262《道路車輛—功能安全》標準，自動駕駛系統需滿足一定的功能安全等級，包括故障檢測、故障診斷、故障處理等功能。（2）功能安全標準：自動駕駛系統應具備良好的功能，包括感知、決策、執行等環節的準確性、實時性和魯棒性。（3）信息安全標準：自動駕駛系統應具備較強的信息安全防護能力，防止外部攻擊和內部泄露，保證系統運行的安全。6.2自動駕駛法規政策自動駕駛法規政策是推動自動駕駛技術發展的重要保障。以下法規政策需重點關注：（1）道路測試法規：為鼓勵自動駕駛技術發展，我國已出臺《智能網聯汽車道路測試管理規范》等相關政策，為自動駕駛車輛在公共道路上的測試提供法律依據。（2）產品準入法規：自動駕駛車輛產品準入法規需明確，包括車輛類型、技術要求、檢測方法等，以保證自動駕駛車輛在市場上的合規性。（3）交通責任歸屬：自動駕駛車輛在發生交通時，需明確責任歸屬，涉及車輛制造商、軟件開發商、使用者等多方責任。6.3自動駕駛處理自動駕駛處理是保障自動駕駛技術發展的重要環節。以下方面需重點關注：（1）調查與鑒定：自動駕駛發生后，應迅速啟動調查程序，對原因、責任方等進行鑒定。（2）賠償與救濟：依據相關法律法規，明確自動駕駛的賠償標準和程序，保障受害者合法權益。（3）信息披露與透明度：自動駕駛車輛相關信息應向社會公開，提高處理的透明度，增強社會公眾對自動駕駛技術的信任。6.4自動駕駛倫理問題自動駕駛技術的廣泛應用，帶來了諸多倫理問題。以下方面需重點關注：（1）隱私保護：自動駕駛車輛在行駛過程中，可能涉及乘客和行人的隱私信息。如何保證隱私安全，是自動駕駛技術發展中需關注的問題。（2）責任分配：自動駕駛車輛在面臨道德困境時，如何進行責任分配，如緊急避障、保護行人等，是自動駕駛倫理問題的關鍵。（3）公平性：自動駕駛技術的普及可能加劇社會貧富差距。如何保證技術的公平性，使廣大人民群眾共享自動駕駛帶來的便利，是倫理問題的重要方面。（4）道德決策：自動駕駛系統在面臨道德困境時，如何進行道德決策，遵循何種道德原則，是倫理問題的關鍵。通過關注以上自動駕駛安全與法規問題，我國自動駕駛技術發展將更加穩健，為智能交通體系建設貢獻力量。第七章自動駕駛技術測試與驗證7.1測試方法與流程為保證自動駕駛技術的安全性和可靠性，本節將對測試方法與流程進行詳細闡述。測試方法主要包括仿真測試、封閉場地測試、實際道路測試以及混合測試。7.1.1仿真測試仿真測試是在計算機環境中進行的，通過模擬各種交通場景、道路條件以及車輛行為，對自動駕駛系統進行驗證。仿真測試流程如下：（1）構建仿真模型：包括車輛動力學模型、道路模型、交通流模型等。（2）設計測試場景：包括正常行駛、緊急情況、復雜交通環境等。（3）運行仿真測試：根據測試場景，觀察自動駕駛系統的表現。（4）分析測試結果：評估系統功能，找出潛在問題。7.1.2封閉場地測試封閉場地測試是在實際環境中進行的，測試場地需滿足以下條件：（1）安全性：保證測試過程中不會對周邊環境和人員造成危害。（2）可控性：測試場地的交通環境、道路條件等可人為控制。（3）可重復性：測試場景可重復進行，便于評估自動駕駛系統的穩定性。封閉場地測試流程如下：（1）場地準備：設置交通標志、道路設施等。（2）測試車輛準備：安裝自動駕駛系統、傳感器等設備。（3）測試執行：按照預先設計的測試場景進行測試。（4）數據記錄與分析：記錄測試過程中車輛的表現，分析系統功能。7.1.3實際道路測試實際道路測試是在真實交通環境中進行的，測試流程如下：（1）選擇測試路段：根據測試需求，選擇具有代表性的道路。（2）測試車輛準備：安裝自動駕駛系統、傳感器等設備。（3）測試執行：按照實際交通情況進行測試。（4）數據記錄與分析：記錄測試過程中車輛的表現，分析系統功能。7.1.4混合測試混合測試是將仿真測試、封閉場地測試和實際道路測試相結合的一種測試方法。通過混合測試，可以全面評估自動駕駛系統在不同場景下的功能。7.2測試場地與設施為保證測試的準確性和可靠性，本節將對測試場地與設施進行介紹。7.2.1測試場地測試場地應具備以下特點：（1）面積：測試場地面積應滿足測試需求，具備足夠的測試空間。（2）地形：測試場地應包含不同類型的道路，如直線、彎道、坡道等。（3）交通環境：測試場地應具備模擬真實交通環境的能力，包括交通流、交通標志等。7.2.2測試設施測試設施包括以下幾方面：（1）測試車輛：安裝自動駕駛系統、傳感器等設備的車輛。（2）測試設備：包括計算機、數據采集設備、通信設備等。（3）測試工具：如GPS、激光雷達、攝像頭等傳感器。（4）安全設施：如防護欄、警示標志等。7.3測試數據采集與分析測試數據采集與分析是自動駕駛技術測試與驗證的關鍵環節。7.3.1數據采集數據采集主要包括以下內容：（1）車輛狀態數據：如速度、加速度、轉向角等。（2）環境數據：如道路狀況、交通流、天氣等。（3）行駛軌跡數據：如車輛行駛路徑、避障軌跡等。7.3.2數據分析數據分析主要包括以下內容：（1）功能指標分析：如行駛速度、加速度、能耗等。（2）安全性分析：如碰撞風險、制動距離等。（3）系統穩定性分析：如系統故障率、故障原因等。7.4測試結果評估與優化測試結果評估與優化是自動駕駛技術測試與驗證的最終環節。7.4.1測試結果評估測試結果評估主要包括以下內容：（1）系統功能評估：根據測試數據，評估自動駕駛系統的功能指標。（2）安全性評估：根據測試數據，評估自動駕駛系統的安全性。（3）穩定性評估：根據測試數據，評估自動駕駛系統的穩定性。7.4.2優化建議根據測試結果評估，提出以下優化建議：（1）系統參數調整：根據測試結果，調整系統參數，提高功能。（2）算法優化：針對系統存在的問題，優化相關算法。（3）硬件升級：更換或升級傳感器、控制器等硬件設備。第八章自動駕駛技術商業化應用8.1自動駕駛出租車自動駕駛出租車作為自動駕駛技術的一種商業化應用形式，近年來在我國得到了廣泛的關注和推廣。自動駕駛出租車可以有效減少駕駛員的疲勞程度，提高道路安全性，降低交通擁堵。我國對此給予了大力支持，出臺了一系列政策，鼓勵企業研發自動駕駛出租車技術。企業在自動駕駛出租車的研發過程中，需要關注以下方面：一是提高自動駕駛系統的安全性和可靠性，保證乘客的生命安全；二是優化自動駕駛車輛的運營效率，降低運營成本；三是提升乘客的出行體驗，滿足個性化需求。8.2自動駕駛物流運輸自動駕駛物流運輸是自動駕駛技術在我國物流領域的應用。自動駕駛物流車輛可以提高運輸效率，降低物流成本，減輕駕駛員的工作壓力。目前我國部分企業已開始嘗試在物流領域應用自動駕駛技術。自動駕駛物流運輸的發展需要關注以下問題：一是提高自動駕駛車輛在復雜路況下的行駛能力；二是加強自動駕駛車輛與物流系統的集成，實現高效運輸；三是完善相關法律法規，保障自動駕駛物流運輸的安全與合規。8.3自動駕駛公共交通自動駕駛公共交通是自動駕駛技術在城市公共交通領域的應用，包括自動駕駛公交車、地鐵等。自動駕駛公共交通可以提高公共交通系統的運行效率，降低能耗，改善市民出行體驗。自動駕駛公共交通的發展需關注以下方面：一是提高自動駕駛車輛在城市復雜交通環境中的適應性；二是加強自動駕駛公共交通系統與城市交通規劃的結合，實現交通優化；三是推廣綠色出行理念，提高公共交通的使用率。8.4自動駕駛技術在其他領域的應用除了上述領域，自動駕駛技術還在其他多個領域得到了廣泛應用，如：（1）農業領域：自動駕駛農機可以提高農業生產效率，減輕農民勞動負擔；（2）礦產領域：自動駕駛礦車可以在惡劣環境中降低風險，提高運輸效率；（3）機場領域：自動駕駛擺渡車、清潔車等可以降低機場運營成本，提高服務質量。自動駕駛技術在其他領域的應用將進一步推動我國產業升級，提高各行業運行效率，為我國經濟發展注入新動力。第九章自動駕駛技術發展趨勢與挑戰9.1技術發展趨勢科技的不斷進步，自動駕駛技術呈現出以下幾大發展趨勢：（1）感知與識別技術的提升：自動駕駛技術將不斷優化感知系統，提高對周圍環境的識別能力，實現對復雜場景的精確感知。（2）決策與控制技術的成熟：自動駕駛技術將進一步優化決策算法，提高決策速度和準確性，實現安全、高效的行駛控制。（3）車聯網技術的融合：自動駕駛技術將充分利用車聯網技術，實現車輛之間的信息交互，提高道路通行效率。（4）人工智能技術的應用：自動駕駛技術將更加深入地運用人工智能技術，提高車輛的自適應能力，實現個性化駕駛。9.2市場發展前景自動駕駛技術的市場發展前景廣闊，主要體現在以下幾個方面：（1）市場規模持續擴大：自動駕駛技術的不斷成熟，市場需求將不斷增長，預計未來市場規模將達到數千億元。（2）產業鏈逐漸完善：自動駕駛技術的產業鏈將從硬件、軟件、服務等多個環節實現全面發展，推動產業升級。