自动驾驶展（自动驾驶车展）
今天给各位分享自动驾驶展的知识，其中也会对自动驾驶车展进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、L3级系统今年或量产！5位大咖详解自动驾驶发展趋势
- 2、L4级自动驾驶车亮相CES 奥迪董事贺熙曼：我们要展示技术领导力
- 3、举例说明当前人类自动驾驶的发展现状?
- 4、最近具备L3、L4级自动驾驶能力的车越来越多了。请问可以到自动驾驶展上了解到这个吗？
- 5、从CES 2020展会看自动驾驶两大流派暗战
- 6、自动驾驶限定场景大刷存在感，何时才能“飞入寻常百姓家”？
L3级系统今年或量产！5位大咖详解自动驾驶发展趋势
车东西
文 | 六毛
车东西1月10日消息，中国电动汽车百人会论坛（2020）在北京开幕，并于今天上午举行了以自动驾驶全球态势与基础体系为主题的自动驾驶论坛。
而作为今年开场的首个高规格自动驾驶论坛，参与者自然众多。开场20多分钟会场内就已经站满了人，外面的人还想进去，无奈里面的人不愿出来，场面相当火爆！
▲会场入口
中国工程院院士邬贺铨、安波福亚太区总裁杨晓明、博世底盘控制系统中国区高级副总裁蒋京芳、禾多科技创始人兼CEO倪凯、日本汽车工业协会北京代表处首席代表松岛忠信等出席本次论坛并发表了演讲。
中国工程院院士邬贺铨就5G车联网面临的挑战分享了自己的看法，在邬贺铨看来，虽然相对于其他移动通信系统，5G更靠拢车联网的需要，但当前5G车联网在网络通信效率、运营支持、安全问题等方面依然面临挑战。
▲论坛现场
安波福、博世、禾多科技等自动驾驶的产业链玩家也在论坛上做了分享。
安波福亚太区总裁杨晓明认为，目前传统的汽车架构功能已趋向饱和，无法承受目前安全、绿色和互联的行业发展趋势对汽车平台的要求，未来新的智能汽车架构将由功能化控制向域控制、区块控制转变，并最终向软硬件分离的全智能汽车架构发展。
博世底盘控制系统中国区高级副总裁蒋京芳认为L3级以上自动驾驶面临挑战，目前L3级以上的自动驾驶，博世在中国的整个路线目前还是问号。2020年，博世将会在中国推出L2.5级高速公路辅助系统（支持驾驶员脱手的L2）和遥控泊车辅助系统。
禾多科技创始人、CEO倪凯则认为，自动驾驶的市场从过去的ADAS到未来的自动驾驶，正在面临一个分水岭，而且这个分水岭就发生在现在。
除此之外，日本汽车工业协会北京代表处首席代表松岛忠信，也在论坛介绍了日本汽车工业协会在推动驾驶辅助技术和自动驾驶技术发展方面所做的工作，并对包括主动安全刹车、误踩踏板加速抑制装置在日本的普及情况进行了分享。
一、5G车联网：网络通信效率等面临挑战
中国工程院院士邬贺铨就5G车联网面临的挑战，分享了自己的看法。
在邬贺铨看来，虽然相对于其他移动通信系统，5G更靠拢车联网的需要，但实际上车联网的一些特点，并非5G所面对公众通信的特点，5G车联网依然在网络通信效率、运营支持、安全问题等方面面临挑战。
邬贺铨表示，整个5G虽然考虑了车联网，但准确地来说，它首先还是为了公众通信而设计的。
▲中国工程院院士邬贺铨
公众通信和车联网的区别在于城市里面车联网的距离很短，包括前后的车辆也只有约几十米的距离。车联网80%的情况是处于汽车行驶状态，因而对移动性管理较高。
另外车联网基本要求随时在线，同时城市车联网的V2V环境下的通信需求是点到多点和多点到点的需求，这与主要以点到点的传统通信需求不同。
此外，车辆网中每一辆车发送的信息不受车主控制，但面向公众的通信所发送的信息是主叫方主动的，被叫方也是已知的。
邬贺铨认为，目前5G车联网至少在网络通信效率、边缘计算、安全问题、运营支撑等方面存在挑战。
▲自动驾驶论坛会场
网络通信效率方面，传统的互联网通信采用无连接的方式，但对于车联网来说，这种连接方式就显得效率太低了。
其次，移动的车辆以及每一辆车对通信的要求是不一样的，例如特种车辆和一般车辆就可能会有不同的需求，如何处理这些具体的业务要求是一项挑战。
另外，为了适应车联网的需要，缩小时延，需要把云的能力、部分计算能力下沉，通过大量使用边缘计算，把存储内容分发下沉到边缘云来处理。但随之而来的是成本问题，同时边缘计算之间的沟通是通过基站还是通过中心云的方式也是需要考虑的。
安全问题方面，邬贺铨表示，车联网是5G的一种业务，而5G的业务采用了一种开放的方式。之所以开放是为了让现有的业务更灵活，但是由于原来网络是封闭的，协议是专用的，所以很少听说有网络安全事件发生在运营商的网络，现在网络变成了开放的，协议则是通用的，一定意义上会增加更多的安全风险。
然后，运营支撑也很复杂。5G有虚拟NFV、网络切片，而这些都需要复杂的动态管理。换句话说，车联网一个问题要快速计算和处理，运营支撑系统不能只依靠运营商，这样做很难做到实时。而对于5G和车联网来说，实时性都是很大的挑战。
除此之外，能够分配给车联网的频率，以及相关基础设施建设的成本等方面，5G车联网也面临着挑战。
二、安波福：智能汽车架构是高级自动驾驶量产的基础保障
安波福亚太区总裁杨晓明在本次论坛上带来了安波福的新产品智能汽车架构。
而在介绍智能汽车架构概念之前，杨晓明先谈到了他在CES 2020上看到的变化。
杨晓明表示，去年的CES展会上有诸多企业讨论L3、L4、L5，同时有很多企业进行自动驾驶汽车的展示，但在今年的CES展会上，安波福等公司没有再提供自动驾驶道路的演示。
在杨晓明看来，自动驾驶已经走出了需长期进行模拟实验的阶段，因此安波福更关心的是如何帮助下一代自动驾驶落地，帮助行业实现量产。
▲安波福亚太区总裁杨晓明
从行业看，目前，L2或L2+自动驾驶已经在非常快速推行，例如在2019年中国车市寒冬之下，主动安全系统仍然处于非常高速的发展状态。
杨晓明认为，整个汽车行业正面临着向移动平台这样一种未来的出行方式转型，在这个过程汽车行业将推动产生更加安全、绿色、互联的出行解决方案。
但是目前传统汽车架构已接近饱和，不太可能承受目前安全、绿色和互联的发展趋势对汽车平台的要求。对此，智能汽车架构将是未来的一个发展趋势。
▲智能汽车架构发展趋势
目前的汽车平均每辆车有50到100个功能控制单元，将来则会过渡到域控制、区块控制，并最终向软硬件分离的全智能汽车架构发展。
据杨晓明介绍，安波福推出的智能汽车架构（注册商标为SVA），有三大特点：
1、当前汽车架构的软件和硬件是不分开的，安波福智能汽车架构非常强调软硬件的分离。
2、数据输入端、输出端与中央计算分离。
3、中央计算中心充当着服务器的角色。
根据车东西此前的了解，由于车辆在出厂时软硬件属于完全嵌入车内，几乎无法更改，因此采用传统汽车架构生产的车辆大多在后期无法更改功能。
同时，现在的汽车由于内部连接100多个电子控制单元（ECU），车内连接线也比较长，从而导致汽车更容易出现系统故障。
而安波福的SVA智能汽车架构能把车辆所有的计算整合到区域控制器里面，并留出足够的接口，帮助在后期使用过程中对汽车软件进行更新，给汽车添加新的功能。
与此同时，车辆传感器和其他硬件都能接入到这个区域控制器里面，提高车辆安全性。
除此之外，安波福SVA智能汽车架构内的每一个区域控制器都可以直接连接其他的两个区域控制器，形成连续互通的路径，这样做的好处在于能够以更低的成本实现控制系统冗余。
▲安波福SVA智能汽车架构
三、博世：今年量产L2.5和遥控泊车
博世底盘控制系统中国区高级副总裁蒋京芳，分享了她对自动驾驶未来发展趋势的看法，以及博世在中国自动驾驶的商业化进展、在智能网联方面的探索和研究。
蒋京芳在演讲时提到，自动驾驶依旧是未来的发展趋势，在中国也是如燎原之势，现在L2级自动驾驶已经落地，L2+或者L2.5指日可待，L3级及以上的自动驾驶有待商榷，L4/L5级自动驾驶则需要更多的合作。
▲博世底盘控制系统中国区高级副总裁蒋京芳
蒋京芳表示，无论势乘用车、商用车，无人是载人还是载货，自动驾驶应用的场景都可归纳为三大类：
1、下图中蓝色部分，即在高速公路、高架路，也就是结构化道路应用的自动驾驶。
2、下图中绿色部分，即用于共享出行的自动驾驶，这也是出行公司所关注的领域。
3、下图中紫色部分，即低速的、局部的区域，比如泊车场景、园区、场区、机场、港口等场景下的自动驾驶应用。
▲博世底盘控制系统中国区高级副总裁蒋京芳做演讲
博世在这三类场景下都有布局，而关于博世在中国的落地路线，蒋京芳也做了介绍。2020年，博世将推出L2.5级高速公路辅助系统（支持驾驶员脱手的L2）和遥控泊车辅助系统。
但L3级以上的自动驾驶，蒋京芳表示博世在中国的整个路线目前还是问号。
▲博世的高速公路辅助系统技术路线分两阶段
在演讲中，蒋京芳表示单车智能到L3级遇到瓶颈的原因包括了传感器成倍增加，成本提高，同时有更多的安全问题需要考量，依然面临着较大挑战，量产时间还有待商榷。
不过，她也表示，中国推动的ICV、智能网联，是一个非常好的方向，对此博世与华为在无锡示范区也针对不同的场景进行了一些研究，包括依靠V2V的场景、依靠路测单元补充车辆视觉信息以及ACC场景。
而关于包括中国在内，全球自动驾驶都在推迟SOP时间的原因，蒋京芳认为除了感知、定位、决策需要更多的冗余之外，系统的电子电气架构、系统安全、网络安全以及现在的信息安全，特别是如何验证系统也是比较大的挑战，另外相关法规的制定也很重要。蒋京芳认为，这些问题需要整个行业共同努力，一起克服。
四、倪凯：ADAS和自动驾驶的分水岭已至
自动驾驶创企禾多科技创始人、CEO倪凯在论坛上分享了他对于自动驾驶产品、ADAS和自动驾驶的区别以及自动驾驶行业赛道的看法。
倪凯表示，从禾多的角度来看，自动驾驶的产品需要具备三要素：1、应用场景；2、用户体验；3、自动驾驶的等级。
首先，场景非常重要，因为不同场景下对于自动驾驶系统的设计、软硬件，所有的数据要求都是有差异的。
其次，用户去买自动驾驶产品的时候并不会特意关心自动驾驶的级别，对于用户来说，体验更加重要。“我喝酒了，或者不会开车，我也可以享受这样一个自动驾驶的产品，这是用户体验上最重要的地方。”倪凯说道。
▲禾多科技创始人、CEO倪凯
倪凯表示，从自动驾驶的发展现状看，Hands on已经是存量市场，包括博世、安波福等公司已经在做这样的产品，而真正往后面走，Hands free的系统则是蓝海市场，会有更多的探索。
最后，自动驾驶的等级可以大概对应到用户体验。
倪凯认为，自动驾驶的市场从过去的ADAS到未来的自动驾驶，正在面临一个分水岭，而且这个分水岭就发生在现在。
原因在于两者在技术上有很大不同。
首先，L1/L2的ADAS是分布式的ECU设计，而L2.5的系统以及L4/L5的系统是中央处理的系统架构。其次，从软件上看，辅助驾驶的软件系统跟自动驾驶软件系统相比，没有做高精度定位和非常复杂的预测等工作。第三，在传感器方面，ADAS是前向传感器配置为主，自动驾驶系统则是360°融合的配置。最后是在整个控制上，从ADAS到自动驾驶，其实也就是从以纵向控制为主、横向控制为辅向复杂的横向控制转变。
此外，倪凯还认为自动驾驶行业里有两条不同的赛道，一个是量产自动驾驶的系统，第二个是无人出租车。两个赛道在现阶段强调的技术能力、适用场景、传感器上有很大不同，因而在研发上也是在走两条不同的路线。
目前，禾多科技走的是第一条路线，即自动驾驶量产的路线。
而关于整个量产自动驾驶的产业链，倪凯表示OEM、经销商（Dealer）、消费者（Drivers）、Tier1、Tier2甚至还有Tier3共同构成了这个产业链条。
在倪凯看来，针对这样的产业链，现在也可以看到几个小趋势：
1、整个自动驾驶产业链联盟化明显。
2、抱团取暖带来两个结果，也是两个小趋势。一是分工更加细化，一是软硬件的解耦，而软件解耦也意味着可以有更多的定制化。
五、日本今年起量产高速公路L3级自动驾驶
2015年，日本汽车工业协会（JAMA）发表了《自动驾驶愿景》，部署工作推动自动驾驶技术在包括汽车、摩托车、自动车、步行在内的所有交通出行方式中的应用。
而根据日本汽车工业协会北京代表处首席代表松岛忠信公布的数据，在日本，部分已经开始应用的驾驶辅助技术的普及情况如下：
1、截至到2017年底，减轻碰撞伤害的制动装置也就是主动安全刹车，接近80%的新车都已配备，日本政府定制的目标是到2020年为止，新车的90%以上都要装备这种刹车装置。
2、误踩踏板加速抑制装置是在停车场等不应该加速的地方检测到深踩油门时可以自动抑制加速的装置，截至到2017年底普及率达到65.2%。
3、车道偏离预警装置普及率63.5%，车道保持辅助系统普及率22.7%。
▲日本汽车工业协会北京代表处首席代表松岛忠信
关于自动驾驶，松岛忠信表示，高速路上的自动驾驶技术已经即将实现，但在一般道路等很复杂的交通环境时的应用，依然存在不少课题需要解决，在技术开发方面还需要更多的时间。
而关于自动驾驶技术的应用，日本政府计划在2020年左右达到私家车在高速路上实现L3级的自动驾驶，并提出了2020年以后逐渐扩大到一般道路上的目标。日本汽车工业协会目前也在积极地参与这项研究。
结语：自动驾驶量产落地已成关键课题
各产业链玩家在自动驾驶论坛上的分享传递出几个比较明确的信号，一是自动驾驶适用场景得到更多强调，不管是在测试阶段还是在应用阶段，二是方案提供商注重用户体验，三是在经过前几年的飞速扩张之后，自动驾驶技术正在逐渐下沉。
虽然L3级以上自动驾驶依然面临技术、法规、安全等诸多挑战，但越来越多的公司开始朝着量产自动驾驶的方向努力。
而在今年的CES展会上，还有一批“低价”激光雷达亮相，或许我们见到无人出租车等高级自动驾驶真正实现商业化运营的一天，会比想像中来的更早。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
L4级自动驾驶车亮相CES 奥迪董事贺熙曼：我们要展示技术领导力
数字化浪潮奔腾而至，未来移动出行又将书写怎样的新篇章？近日，2020国际消费电子展（CES）在美国拉斯维加斯拉开帷幕，奥迪品牌携多款前瞻车型和智能科技亮相现场。然而，展出新车并非奥迪参展的唯一目的。
奥迪汽车股份公司市场和销售董事贺熙曼表示：“我们的首要目的不是要在拉斯维加斯推出新车、展示豪华轿车，而是展示技术，这关乎奥迪在技术领域的领导力，确定未来运行能力和证明未来的步调。”
此次CES展会带来奥迪AI:ME、奥迪Q4 e-tron概念车、奥迪e-tron Sportback三大纯电动先锋车型，与传递品牌核心价值的新奥迪A4一起，彰显面向未来智慧出行时代的前瞻产品布局。
从本次奥迪在CES展的表现来看，新品还并非最大亮点，自动驾驶与新能源技术的展示才是核心。
自动驾驶方面，L4级自动驾驶的奥迪AI:ME亮相。将聚焦于车内体验的超前设计与数字化智能科技无缝衔接，打造专属于用户的“第三生活空间”，深度诠释了奥迪品牌面向未来大都市智慧出行的全新思考。奥迪AI:ME颠覆了汽车的传统用途，使车辆化身为一个善解人意的移动出行伴侣，打造更智能、更安全、更个性的数字体验。
针对自动驾驶与中国市场未来的发展，贺熙曼认为：“并非任何技术都适用于全球任何市场。对于奥迪来说，一个非常重要的理念就是：在中国，为中国。所以我们在研发、营销创新以及培养中国市场的本土人才方面投入了大量的资源和精力。我们组建了奥迪创新研究团队。我们与消费者、行业专家不断合作，以探索最适应中国市场现状的标准和状态。”
在新能源发展方面，继洛杉矶车展全球首发后，奥迪e-tron Sportback与即将量产的奥迪Q4 e-tron概念车齐聚展台，展现出奥迪品牌强大的电气化攻势。
据悉，奥迪Q4 e-tron概念车基于MEB电动车模块化平台生产，该平台专为电动车设计研发，车轴、驱动、轴距以及所有零部件之间的相互作用都专门针对电动车进行了优化和调整。奥迪e-tron Sportback与奥迪Q4 e-tron概念车的联袂亮相，展现出奥迪品牌在电动化领域强大的体系能力、技术研发和制造实力。
“如今我们同大众集团有十分密切的合作关系，最大程度地发挥品牌之间的协同作用，形成一股强大的力量，”奥迪基于大众平台发展电动车便是信号，贺熙曼表示：“单从电气化来说，我们就拥有不同的电气化平台，以确保能够为用户提供多样优质的电动化产品。因此，和其它每年全球销量2-3百万辆的竞争对手相比，大众的确具有强大的规模优势。基于品牌的协同效应，我们将会迸发巨大的潜力。同样，针对成本造价非常高的技术我们可以依靠集团的力量进行消化，这一点同样适用于自动驾驶技术和人工智能的研发。拥有如此强大的集团在背后做支撑，奥迪品牌一定会得到更好的发展。利用品牌协同，在集团内形成规模效应，这一点十分重要。”
据了解，未来奥迪品牌将持续扩充电动化产品矩阵，到2025 年，将推出30款电动车型，其中 20 款为纯电动车型，10款为插电混动车型，从而覆盖各个级别细分市场。
本次展会，奥迪品牌以奥迪智能体验（AIE）、未来显示科技、最新一代照明技术、第三代模块化信息娱乐平台（MIB 3）等数字化创新成果，生动诠释了奥迪品牌如何“以用户为中心”，简化用户生活，打造个性化的驾驶体验。
奥迪智能体验（AIE）展示了用户如何“体验”汽车并与汽车进行互动。基于AI算法驱动，汽车通过熟悉用户的使用习惯、个性偏好，为用户提供更安全、更智能的个性化定制服务。当前一代MMI系统已可实现保存用户优先目的地，并根据时间、道路交通状况为用户提供路线建议的畅想，未来，奥迪智能体验不但可根据用户喜好，调整环境照明，调控座椅、空调温度，甚至还能通过观察用户的驾驶状况和情绪，进行实时调整。
此次CES展，奥迪品牌通过“3D混合现实抬头显示屏”和“按需透明显示屏”，展现了极具未来感的显示科技。3D混合现实抬头显示系统可将道路上的物体直接标记在显示屏生成的图像上，形成具有空间深度的真实印象，为驾驶员发送实时的安全信息，使驾驶员能够更自然地对现实中的危险做出反应。“按需透明显示屏”则可以显著增强并突出显示用户所需内容，在体现“以人为本”的理念的同时，增加驾驶的安全性和舒适性。
其实，针对注重打科技牌包括奥迪参加CES展，存在一定的质疑。
有业内人士认为奥迪存在豪华感打造不足的情况。毕竟，去年主要竞争对手宝马、奔驰都在努力推升豪华感，宝马在中国开启了大型豪华车战略，奔驰在中国进口了它的迈巴赫GLS，都获得了很大的反响，而且助推销量一步一步增长。
对此，贺熙曼回应称：“具体到豪华感而言，有很多方面都可以体现豪华感，它代表着完全不同的内涵，而不再是闪闪发光的外表和很多镀铬成分。在我看来，全球各地的客户都已经知道，真正的豪华感由自我决定，更多的是一种可持续性的豪华、创造价值，带来的全新豪华感。这种豪华感并不取决于汽车的长度或镀铬的数量。”
从细分市场上来讲，从奥迪推出的产品，以及奥迪的定价和目标群体并非普通大众。奥迪在C级和D级市场增加了很多高端产品，比如全新的A6、A7、A8，以及近期推出的A8插电式混动版，首款豪华纯电动SUV——e-tron。
贺熙曼认为：“将豪华感定义为那些闪闪发光的外表的时代已经过去。我们必须重新解读豪华感。奥迪在这方面做了充分的准备。现在可以明确地告诉你，我们致力于豪华感的打造，这就是我们前进的方向。”
此次奥迪品牌携前瞻车型和智能科技亮相CES展，彰显出奥迪对全球汽车行业及用户需求变革的深刻洞察和思考。未来，奥迪将继续秉承“以用户为中心”的理念。
贺熙曼表示：“我们不会为了技术而研发技术，而是为了打造更好、更舒适、更安全的出行生活而研发技术。我们所做的一切都是“以用户为中心”，随着世界的数字化发展，技术研发应该更加突出人文情怀。”
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
举例说明当前人类自动驾驶的发展现状?
现阶段，中国自动驾驶技术发展正如火如荼，自动驾驶技术的公司如“雨后春笋”般“冒出来”。有以百度为代表的互联网企业，以AutoX为代表的专注自动驾驶的新创团队，以蔚来、高合汽车为代表的造车新势力。作为一家专注于未来智能交通产业的创新型出行科技公司，华人运通高合汽车在去年发布了旗下豪华全域智能纯电超跑SUV高合HiPhi 1。这款车型是业内首次搭载5G+V2X通讯能力的量产车型，能够实现L3自动驾驶，也是首款有望落地车路协同自动驾驶的量产车型
最近具备L3、L4级自动驾驶能力的车越来越多了。请问可以到自动驾驶展上了解到这个吗？
当然可以，有那么大一个自动驾驶展的资源给你为啥不去？在上面有很多资源呢
从CES 2020展会看自动驾驶两大流派暗战
近日，在CES2020展会上，大疆内部孵化的子公司Livox发布两款 专为自动驾驶汽车设计的激光雷达产品Horizon和Tele-15 。无独有偶，英特尔子公司Mobileye演示了一辆自动驾驶汽车在12个车载摄像头的帮助下，在耶路撒冷的街道上行驶了约20分钟， 除了摄像头以外，该自动驾驶系统没有用到雷达、超声波等其他传感器。
大疆发布的激光雷达产品和Mobileye发布的纯摄像头解决方案，折射出自动驾驶感知层的两大技术流派，一类是多传感器融合路线，主张以激光雷达为主导，配合毫米波雷达、摄像头等，实现多传感器融合，提高自动驾驶安全；一类是计算机视觉优先路线，倾向于采用低成本的摄像头，辅以人工智能算法，降低成本。
两派的技术路线分歧由来已久，孰对孰错？目前技术实践还不足以下结论。从技术细节看，大疆Horizon用于近距离测试，探测范围在260米左右，水平视场为81.7度，可覆盖10米距离内的4条车道，五个Horizon装置可实现360°全方位覆盖。Tele-15用于远距离测试，是业内首款500米范围汽车激光雷达。由于使用的高成本组件较少，两款产品具有价格优势。
而Mobileye技术可以根据2D摄像机捕捉到的图像创建3D模型，以帮助自动驾驶系统更好地感知环境，据悉，该处理过程是用两款最新的自动驾驶EyeQ5芯片完成的。
从市场需求看，两个不同派别都各有拥趸，在既定的道路上实践着自身的技术路线。
多传感器融合派：不谈安全的自动驾驶就是在耍流氓
多传感器融合派认为安全是自动驾驶的第一逻辑，倾向于高成本的激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、摄像头等多种传感器的融合运用，来应对自动驾驶的多个应用场景，优点是计算能力强，灵活性高，缺点是成本高，该路线由“丰田、英伟达提出，大众、戴姆勒、博世、采埃孚、Waymo、Cruise、Uber在内的大部分自动驾驶公司，都采用的是多传感器融合感知的解决方案，在激光雷达的初创企业方面，根据六棱镜sixlens大数据平台以“激光雷达”为关键词进行搜索，可以搜索到激光雷达相关企业总数达到上百家，其中典型的初创企业如下所示：
其中，激光雷达制造商禾赛科技于2020年1月7日宣布完成1.73亿美元C轮融资，由光速联合德国博世集团领投，美国安森美半导体、启明创投、德同资本、新加坡Axiom等跟投，此次融资也刷新了激光雷达行业的最高单笔融资记录。
视觉优先路线：基于技术快速落地的商业化考虑。
视觉优先路线由宝马、英特尔提出，主张采用低成本的摄像头方案，以尽快实现技术落地，主张此路线的企业还包括特斯拉、德尔福、大陆、麦格纳、滴滴等。其中，特斯拉坚决反对激光雷达方案，坚持走视觉路线，2020年1月，特斯拉AI部门高级主管AndrejKarpathy在一个有关深度学习的会议——PyTorchDeveloper Conference 2019时演讲的开场这样说:“由于我们没有采用激光雷达，也没有采用高精度地图，所以Autopilot的一切功能，都依赖于来自车身四周8个摄像头提供原始图像之后，再进行的计算机视觉运算”。
根据六棱镜sixlens大数据平台以“车载摄像头”为关键词进行搜索，可以搜索到相关企业总数达到上百家，其中典型的企业如下所示：
车载摄像头典型企业
以苏州智华为例，苏州智华是一家拥有自主知识产权，集研发、生产、销售、服务为一体的汽车辅助驾驶系统研发商。公司以图像传感和智能识别处理技术为核心，成功开发出车道偏离报警系统、前向碰撞预警系统、全景影像系统、倒车影像辅助等多个汽车智能安全驾驶系统。在车载智能监控、智能安全辅助驾驶等多个领域开发出一系列产品，运用于多家汽车品牌。
苏州智华技术路线图
苏州智华技术热词
从技术路线图和技术热词可以看到，其技术布局的领域包括车载摄像头、汽车安全、车联网、高清摄像等领域。
总体来说，两条路线各有利弊，最终谁将占据主导地位尚未有定论，但唯一可以确定的是自动驾驶技术必将改变汽车行业未来发展。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
自动驾驶限定场景大刷存在感，何时才能“飞入寻常百姓家”？
2020年，突如其来的新型冠状病毒给汽车行业蒙上了一层灰，却带来了限定场景自动驾驶的“春天”：武汉市青山区吉林街上，京东物流自主研发的智能配送车每天往返于配送点和医院之间；湖北仙桃，无人快递车“汉马”承担起了其市区邮政的投递任务；厦门金龙厂区，百度Apollo的自动驾驶小巴阿波龙变身送餐员，为员工进行快餐配送服务……
技术不能永远关在笼子里，在这个自动驾驶前行之路充满坎坷的节点，这场疫情无疑为自动驾驶企业提供了一次“实战”的机会，让自动驾驶在正式商业落地之前，能对技术的完善度，产品的成熟度进行更多检测。
图片来源：Apollo官网
当然，当前无论从技术的发展还是应用的可行性来看，自动驾驶离大众消费者还是太远。它需要解决包括技术、安全、法律法规以及成本在内的多个问题。
众所周知，自动驾驶在行驶时，是依靠各种各样的传感器来收集周边信息。尽管传感器的发展已经极为迅速，但仍存在视觉盲点。此外5G技术还未大面积普及，云端数据延时也会带来安全隐患。更深层次的问题，即便技术上能够做到安全，自动驾驶也还不能真正在道路上行驶。至少目前国内的自动驾驶汽车和道路之间的协同只停留在示范区，还未有哪个地方政府真正对自动驾驶汽车开放了道路。
另外，现有法律也不适宜自动驾驶，尤其是在人车界线不明确的L3和L4之间，车辆出事，责任在谁？这些都需要完善的法律法规来说明。而最为现实的则是成本以及利润问题，激光雷达、芯片等软硬件设施还没大规模量产，车企购买相关设备，费用颇高……此外，包括高精地图、自动驾驶运营过程中的配套基础设施建设等方面都还面临较大挑战。
不过，值得庆幸的是，这些年，在政府、企业等各方的协同下，难题正在逐渐被攻克。
可量产关键技术逐渐成熟
对于自动驾驶而言，传感器和地图层面的技术尤为关键。
作为自动驾驶的“眼睛”，传感器有多种类型，常见的主要是摄像头、超声波雷达、激光雷达、毫米波雷达，而这些不同种类的雷达中，激光雷达拥有十分重要的地位。其不受光线等环境因素的影响，能精确获得前方物体的三维位置信息，高精度识别周围信息。但由于激光雷达的成本较高，迟迟没办法量产。
然而近年来随着激光雷达技术的成熟，大量科技公司的入局，已经有激光雷达价格低至100美元，尽管其在性能上并不能与高达数万美元的产品相比较，但做到如此价格已属不易。更为关键的是，由此业界看到了激光雷达成本降低的可能性，曾经的激光雷达量产之困、成本降低之难，或许并没有那么难解。未来，激光雷达的价格下降幅度可期，达到可量产的100美元－1000美元级别的水平，或许已然不远。
图片来源：Velodyne Lidar
感知技术之外，精确的定位不仅是自动驾驶的基础，还是核心。故而，高精地图成为了自动驾驶领域炙手可热的“风云人物”。除了传统的图商，诸如BAT等科技巨头以及BBA等传统车企，都在纷纷借助收购、投资或者合作等手段进入高精度地图领域，甚至还诞生了一大批初创型企业，如Momenta、宽凳、晶众等。目前已经有二十几家企业拿到了国内的高精地图绘测资质，包括最新入局的华为、顺丰和京东物流等。相信随着越来越多的企业的入局，高精地图的精确度会有更明显的提升，可适用的场景也会越来越多。
法律法规体系愈发完善
随着自动驾驶技术的越发成熟，相关的自动驾驶标准也开始上路，自动驾驶已并非无“标”可依。
不久前，韩国便一马当先，发布《自动驾驶汽车安全标准》，其主要内容包括：L3级别自动驾驶汽车的自动车道保持，汽车行驶过程中针对在突发情况下驾驶员的状态监控，以及未及时做出人工反应时自动减速、启动紧急警告信号，消减危险等辅助功能等，韩国也因此成为全球首个为L3自动驾驶制定安全标准并制定商用化标准的国家。
当然，除韩国以外，美国交通部（USDOT）也公布了最新的自动驾驶汽车准则4.0（AV 4.0），这是美国自2016年以来的第四个版本。其他西方国家亦纷纷在完善相关法律标准：西班牙于2014 年对交通条例进行了修改；德国联邦参议院也于2017年发布相关法案。
在自动驾驶法律层面，中国也从未停止探索的脚步。去年7月，工信部便发布公告称，根据国家标准和行业标准制修订计划，相关标准化技术组织已完成了《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》、《道路车辆盲区监测（BSD）系统性能要求及试验方法》、《乘用车车道保持辅助（LKA）系统性能要求及试验方法》3项汽车行业推荐性国家标准的制修订工作，现在只待进一步结合社会各界意见，做最终的发布。
多个国家有关自动驾驶法律的相继出台，无疑为自动驾驶带来黎明的曙光，也开启了自动驾驶又一重要里程碑。
车辆场景实测等智能化基础设施规模扩大
自动驾驶落地困难，还面临安全性的问题：如何证明自动驾驶系统的高度安全性和可靠性，是当前几乎所有自动驾驶玩家面临的难题。
其实证明很简单，无非就是大量的测试，用数据说话，毕竟实践是检验真理的唯一标准。
1.真实场景的大量测试
一周前，文远知行WeRide携旗下合资公司文远粤行发布了中国首份L4级自动驾驶出租车Robo-Taxi的试运营报告。文远粤行试运营首月，即2019年12月01日至31日，共完成8,396个出行订单，零安全事故，日均出行服务270.8次，单天最多订单达到438单，服务订单总里程达41,140公里，共服务4,683名用户。
作为自动驾驶领域当之无愧的领头羊，在今年的CES展上，Waymo也宣布其无人驾驶车队已经在公共道路上行驶了 2000 多万英里（3218万公里），目前已载客超过10万人，且现阶段每个月已经有1500名的稳定用户，远远领先于其竞争对手。
此外，百度、Cruise小马智行、智加科技等诸多企业也已在自动驾驶测试方面做了诸多的工作，而这将会为自动驾驶测试带来更多更为真实可靠的数据，也势必将加速自动驾驶的商业化落地。
图片来源：小马智行官微
2．多地自动驾驶测试场所的建立
要想更多的自动驾驶汽车上路，单单靠企业的努力显然是不够的，还需要各地政府的支持。截止目前，北京、重庆、上海、广州、武汉、深圳、江苏等各地方已出台相关政策、放开路测，为自动驾驶商业化推波助澜。
据不完全统计，截止目前，国内已经颁发了近300张路测牌照，包括传统车企，造车新势力、互联网巨头、科技公司等都获得了数额不等的测试牌照。更有甚者，如武汉、北京等地已经准许自动驾驶车辆进行载人、载物测试。无疑，国家层面的推动，对自动驾驶里程数的积累有着举足轻重的作用。自动驾驶车辆，只有不断的测试，才能增强数据的可靠性，行驶的安全性。
3．仿真测试技术趋于成熟
美国著名智库兰德公司曾经估计,如果想让一辆L5级别的自动驾驶车辆正式上路,需要经过110亿英里的测试。这就意味着即便是一支拥有100辆测试车的自动驾驶车队，7X24小时一刻不停歇地测试，要想完成110亿英里的测试里程也需要花费大约500年的时间。所以，如果依靠真实的路测，显然是不够的。故而，虚拟仿真测试成为了积累自动驾驶汽车测试里程的重要手段之一。
仿真测试，简单的来说就是通过传感器仿真、车辆动力学仿真、高级图形处理、交通流仿真、数字仿真、道路建模等技术模拟路测环境，建立现实静态环境与动态交通场景的数学模型，让自动驾驶汽车与算法在虚拟交通场景中进行驾驶测试，其最大化地覆盖场景，以在短时间内实现现实生活中难以达到的测试里程。更为重要的是，它可以解决现实路测中的诸多局限，尤其是针对一些在实际道路上基本没有办法测试的极端场景。
近年来，随着谷歌、英伟达、百度、腾讯等科技巨头的入局，以及5G通讯技术的到来，仿真测试数据接收延时问题得到了极大的解决。此外，该领域也涌现出了一批新创玩家，如AAI、51WORLD、Cognata、Panosim、Parallel Domain、RightHook以及刚刚被Waymo收购的Latent Logic等，令仿真测试技术越来越成熟，测试场景也越来越接近真实场景。
企业相继入局，拉快自动驾驶量产进度条
自动驾驶很难实现量产的一定离不开现实的因素：制作成本太高，尤其是尚处在探索阶段时期，因为没有一家公司能够凭借一己之力解决智能汽车产业化的问题。由于自动驾驶涉及面广、技术要求高，单个企业难以形成有效的竞争力。要想尽早完成这项浩大工程，就必须集合车企、供应商、互联网以及诸多科技公司，发挥好行业的力量，从而加速相关方案的落地。
图片来源：华为官网
好在，现如今越来越多的企业看到了自动驾驶的商机，纷纷入局，不仅有传统车企、初创科技公司、BAT也加入了这一战场，更多ICT（信息和通信技术）巨头，如华为、苹果等亦纷纷进入自动驾驶领域，全场景布局汽车产品。而有关成本的问题，随着企业的通力合作、大面积的量产以及商业模式的完善，一定是往更低的趋势前行的。
当然，如果非要给自动驾驶何时到来一个确切的时间的话，诸多企业已经给出了明确的量产时间，2020-2022年或将是自动驾驶车型量产大年。
在今年红旗H9的发布会上，该企业就明确表示新红旗将会在2020年实现L3级自动驾驶量产，2021年实现L4级别的量产；同样要在2020年实现L3级自动驾驶量产的还有吉利、广汽；此外，通用此前也发布了一款量产车Origin，按照通用汽车的预计，将于2021年底，最晚于2022年开始生产Origin；大众则计划2021年推出L4级别自动驾驶汽车；奔驰与宝马将分别于2020年与2021年推出L4、L5级别自动驾驶汽车；沃尔沃和福特不约而同地将量产时间定在了2021年。
除了传统车企之外，造车新势力也纷纷公布自己的自动驾驶的量产时间。
小鹏汽车计划2020年实现高速自动驾驶量产，搭载车型小鹏P7车型；威马汽车也将在2020年实现L3级自动驾驶的量产及搭载；零跑汽车则表示在2020年前，全系车型可通过软件升级到L3级别自动驾驶功能；奇点汽车预计2020年实现L3自动驾驶量产落地，同时计划在后期通过OTA方式升级到L4；特斯拉也表示将在2020年实现自动驾驶。
盖世小结：自动驾驶已然离我们越来越近了，这个曾处在襁褓里的“新生儿”，很快就要自己站起来了。相信随着车企量产时间表的落地，自动驾驶商业化步伐也会越来越快。或许，自动驾驶车辆“飞入寻常百姓家”也并非是很遥远的事情。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
关于自动驾驶展和自动驾驶车展的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
与本文内容相关的文章：
4月车企销量排名出炉，多家车企腰斩，疫情下国人不考虑买车了？
