進入2018年，國內車市接連掀起了續(xù)航、車載系統以及自動駕駛3場升級大戰(zhàn)。三大變革趨勢背后，自動駕駛無疑是未來智能電動汽車的核心，連接了電動化和智能化變革，牽動的產業(yè)鏈玩家最多，產生的影響也最深遠。

　　在全球玩家們的大力推動下，自動駕駛技術已經到了大規(guī)模量產應用的臨界點，自動駕駛終極之戰(zhàn)已然打響！谷歌、蘋果、英偉達、BAT等一眾科技巨頭，以及馭勢、智行者、圖森、禾多科技等幾十家創(chuàng)業(yè)公司都處于大戰(zhàn)中心，在落地、創(chuàng)業(yè)與技術三個方向展開激烈競爭。

　　與此同時，車東西也經過多方走訪以及公開資料，整理制作了目前覆蓋最廣最全的自動駕駛超級產業(yè)鏈地圖，涵蓋全球數百自動駕駛玩家。

　　其中英特爾/Mobileye、博世、華為、智行者、長城汽車、小鵬汽車、馭勢科技、Velodyne、AutoX等公司高管已經確定參加于9月20日召開的GTIC 2018全球智能汽車供應鏈創(chuàng)新峰會，就智能汽車、自動駕駛等關鍵議題同場論道，點擊文末了解更多免費報名！

　　落地層面，國內科技公司與創(chuàng)業(yè)公司在港口、工業(yè)園區(qū)、開放道路、高校、高速公路等5大細分場景掀起了落地比拼，低速無人配送車、無人掃地車，高速自動駕駛乘用車、港口無人駕駛卡車先后落地運營。

　　創(chuàng)業(yè)層面，國內從2015年起掀起了自動駕駛領域的創(chuàng)業(yè)浪潮，至少超過30+相關公司涌現，涉及自動駕駛方案、激光雷達、高精地圖、計算芯片等多個關鍵領域，融資與技術比拼不斷。

　　技術層面，多傳感器融合已成主流方案，無人車的關鍵傳感器激光雷達領域正在就固態(tài)化進程展開大戰(zhàn)，英偉達、Mobileye、英特爾等芯片企業(yè)就自動駕駛算力展開大戰(zhàn)，其他諸如高精地圖、V2X通信等關鍵領域同樣競爭激烈。

自動駕駛落地之戰(zhàn)：中美公司激戰(zhàn)4大場景

　　自谷歌2009年成立自動駕駛部門以來，自動駕駛研發(fā)與創(chuàng)業(yè)浪潮迅速席卷全球。經過將近10年的醞釀與發(fā)展，自動駕駛技術已經到了可以在部分細分場景落地應用的階段，大眾和業(yè)內的關注度聚焦于此，科技公司、創(chuàng)業(yè)公司、車企之間也掀起了技術落地之戰(zhàn)。

　　1、美國無人車公司街頭正面“剛”

　　作為帶起全球自動駕駛研發(fā)與創(chuàng)業(yè)浪潮的領頭羊，谷歌Waymo一直都是跑的最快的玩家。

　　2017年4月25日，Waymo宣布在鳳凰城推出無人駕駛網約車服務，鳳凰城內的任何居民都可以申請使用資格，Waymo將其稱為Early Rider Program。獲得資格后，用戶在對應的Waymo APP中即可呼叫無人駕駛網約車前來提供接駕，這可以說是全球第一個在公開道路針對公眾的落地項目。

　　同年11月，Waymo又更進一步，拿掉了無人車駕駛位上的安全員開始在鳳凰城的公共道路進行測試。Waymo CEO John Krafcik隨后表示，即將在Early Rider Program中使用沒有安全員的無人車。

　　在Waymo的帶動下，全球自動駕駛企業(yè)都陸續(xù)開始進行試運營與測試項目。

　　去年8月，通用旗下Cruise在舊金山對其內部員工開放了自動駕駛網約車測試，用戶下載一個APP即能使用Cruise的無人車通勤。此前公布的數據顯示，Cruise的無人車車隊規(guī)模已經達到95臺。

　　2、國內玩家集中在封閉場景PK

　　國內市場，除了Pony.ai和景馳科技于2018年2月初幾乎同時在廣州的公開道路進行了短期的無人網約車試運營外，大部分玩家都將目光鎖定在了面向工業(yè)園區(qū)、校園等半封閉場景的低速L4級無人車上面。

▲Pony.ai在廣東部署的無人車隊

　　自2017年春季先后在廣州白云機場停車場和杭州來福士商場地庫進行過低速無人擺渡車部署后，馭勢科技目前已經與全球排名前三的國際機場達成協議，在機場部署了若干臺自主研發(fā)無人電動物流拖車。這些車輛停放在飛機旁邊，待飛機上的行李等貨物卸下后，這輛無人專用車就拖著貨物開往卸貨區(qū)域。

　　獲得京東百度投資的自動駕駛公司智行者也不甘示弱。

　　智行者在清華大學和上海區(qū)分別部署了自主研發(fā)的低速無人掃地車和無人配送車，前者在清華大學投入運營已達半年，智行者CEO張德兆告訴車東西其平均幾個月才出現一次需要人為接管的情況。

　　后者通過一家大型物流公司在上海閔行某工業(yè)園區(qū)充當快遞員已有小半年時間，并且這些無人車還與物流公司的物流系統實現了對接，用戶在物流公司APP上點擊一下即可讓無人車開過去送貨。

　　智行者與馭勢科技之外，百度、新石器、奧特貝睿等公司也在雄安、常州，以及其他地方部署有低速無人擺渡車、配送車以及掃地車等車輛。

　　就在低速無人車爭相落地之際，另一群選擇給商用車提供自動駕駛技術的企業(yè)也在快馬加鞭。

　　3、無人卡車公司爭奪港口和高速公路

　　圖森未來在美國亞利桑那州部署了將近15臺無人卡車，與全球知名的幾家電商巨頭進行合作，用無人卡車為其提供貨運服務。

　　與此同時，圖森還在中國北方某港口部署了將近10臺無人卡車，并且已經與港口的港務系統對接開始了試運營，累計運送了超過10000個標準集裝箱。

　　總部在杭州的西井科技同樣在搶占港口市場，其已在珠海港部署了5臺無人卡車進行商業(yè)化運作，預計今年底明年初將擴張到多個港口，總計部署超過20臺車。

　　西井之外，主線科技、踏歌智行等公司也在關注商用車無人駕駛，前者與中國重汽集團合作在天津港部署了無人電動卡車，后者則通過與徐工集團等工程機械公司合作發(fā)布了無人駕駛的壓路機。

　　4、車企“不敵”創(chuàng)業(yè)公司

　　事實上，上述幾個典型玩家的落地項目只是席卷全球的自動駕駛技術落地浪潮中的一環(huán)。車東西根據公開信息與采訪溝通，制作了上述自動駕駛技術落地統計表，還包括有大量落地項目。

　　地域層面，與自動駕駛公司的分布一致，大部分落地項目都集中在自動駕駛公司扎堆的中美兩地，其中美國地區(qū)的公司具有先發(fā)優(yōu)勢，再加上政策較為開放，因此其落地項目多集中在乘用車方向，并且還是在城市開放道路進行試運營。

　　相反，國內企業(yè)起步較晚且加之政策法規(guī)更為嚴格，我國不論大小公司，多從工業(yè)園區(qū)、高校、港口等封閉/半封閉等細分場景做起，并且部署的多為低速無人車輛，從事配送環(huán)衛(wèi)等工作。與此同時，圖森未來、西井科技等公司則還在港口部署了自動駕駛卡車，從事集裝箱運輸等工作。

　　玩家層面，目前主要是科技公司和創(chuàng)業(yè)公司在主導技術落地與試運營活動，除了通用投資的Cruise在美國進行了大規(guī)模部署與試運營之外，車企主導的技術落地項目還比較少。

　　當然，不管是乘用車企業(yè)還是商用車企業(yè)，其最終目的是生產具備自動駕駛技術的車輛，而非向消費者和客戶提供載人或載貨服務，所以其更在意技術的成熟度以及是否可以裝車等問題，在技術落地中多處于提供車輛的配合角色。

　　車輛層面，Waymo、Cruise等玩家部署的是L4/5級別的無人網約車，而國內玩家多部署的為低速電動無人車，并且大部分都聚焦在了配送車與環(huán)衛(wèi)車方向。

　　在低速無人車成為落地先鋒之時，車東西也觀察到一些無人車制造企業(yè)開始崛起，例如車和家投資孵化的新石器就定位于一家低速電動無人車制造企業(yè)，將為百度、美團等玩家生產低速無人車輛。與此同時，智行者、馭勢科技等玩家則選擇自建工廠，自主研發(fā)生產無人車輛來投入運營。

　　5、從落地戰(zhàn)到盈利戰(zhàn)

　　而更為關鍵的是，車東西在與業(yè)內多家自動駕駛公司創(chuàng)始人與高管交流后發(fā)現，目前這些自動駕駛落地項目已經不再是技術研發(fā)、測試或是PR性質的活動，而是實打實的商業(yè)落地行為，投入運營的無人車正在充當環(huán)衛(wèi)工、快遞員或者是搬運工的角色，在校園、高速公路、以及港口工作。

　　圖森未來CEO陳默告訴車東西，該公司美國亞利桑那州部署的無人卡車通過提供貨運服務，每周會為其帶來約3300美金的收入。2019年，圖森計劃將在中國的港口和美國的無人卡車規(guī)模擴展到500臺，并實現1億元人民幣的貨運收入。

▲圖森的港區(qū)自動駕駛貨車

　　6、成都車展打響L2級自動駕駛落地戰(zhàn)

　　在乘用車領域，9月初的成都車展上，長城VV6、吉利繽瑞、榮威Marvel X等搭載L2級自動駕駛系統的車型先后上市，自主品牌與博世等供應商一起，正在引領L2級自動駕駛技術的量產普及浪潮，并向著更高級的自動駕駛系統前進。

　　在這同時，百度、禾多科技、奧特貝睿等創(chuàng)業(yè)公司也在趁著傳統汽車零部件巨頭還沒有壟斷L2級以上自動駕駛系統之時，快速推進L3及以上級別自動駕駛系統的研發(fā)量產進程。

　　禾多科技通過將L4級自動駕駛系統降級使用，通過引入高精地圖、激光雷達，以及設置停車接管功能等做法推出了針對高速公路的L3.5級系統HoloPilot。在高速公路行駛時，乘客可以睡覺或玩手機，若出現車輛無法處理的情況，車輛會靠邊停車來尋求人類接管。

▲HoloPilot高速公路路測

　　禾多科技CEO倪凱告訴車東西，這套L3.5級系統量產后的目標價格在5000元左右，最快于2021年即可看到搭載HoloPilot的量產車型上市。此外，百度、奧特貝睿等公司也瞄準了L3級自動駕駛技術，并即將與整車廠在2019、2020年左右實現量產裝車。

　　最后值得一提的是，百度、禾多科技、馭勢科技、縱目科技等公司也都在積極研發(fā)自動代客泊車技術，并通過與盼達用車、EVCARD等分時租賃公司的合作，來推動該技術的實際應用。在明年，普通消費者即可通過分時租賃服務體驗到自動駕駛技術的魅力。

自動駕駛創(chuàng)業(yè)之戰(zhàn)：30+家公司決戰(zhàn)自動駕駛

　　從第一部分技術落地之戰(zhàn)可以看出，由于車企更關注自動駕駛技術的量產裝車問題，因此在大部分技術落地項目中，科技公司，尤其是創(chuàng)業(yè)公司們是絕對主力。

　　2015年12月10日，百度北京總部旁邊的G7高速上出現一輛特殊的寶馬3系GT車型，除了紅白涂裝頗為顯眼，這輛車頂還有一個跟花盆一樣的裝置（Velodyne的64線激光雷達），而更為奇怪的是，這輛車的司機并沒有扶著方向盤，是它自己在開。

　　這就是百度自2013年起與寶馬中國團隊合作研發(fā)的自動駕駛原型車，它的上路和百度的大肆宣傳結合在一起，引起了國內科技圈人士的密切關注。

　　這次路測后沒多久，百度就宣告成立了自動駕駛事業(yè)部，并由此引發(fā)了國內自動駕駛創(chuàng)業(yè)浪潮。在隨后的日子里，馭勢科技、智行者、圖森未來、禾賽科技、速騰聚創(chuàng)、小馬智行、禾多科技等現在耳熟能詳的自動駕駛公司相繼成立，融資消息也一波又一波傳來，甚是熱鬧。

　　1、后期之秀“反超”老玩家

　　經過將近3年的發(fā)展，國內自動駕駛創(chuàng)業(yè)高潮期已過，該拋頭露面的公司已經被外界所知，大部分該公司目前都忙于技術研發(fā)與商業(yè)落地，但時不時仍有零星公司冒出，或是發(fā)布新的產品，或是拿下巨額融資，于自動駕駛創(chuàng)業(yè)圈再次激起漣漪。

　　今年7月24日，一家名為Wayz.ai的高精地圖創(chuàng)企突然宣布獲得8000萬美元A輪融資，引起外界密集關注。Wayz.ai由前PPTV CEO、微軟地圖部門創(chuàng)始成員、數字地圖行業(yè)老兵陶闖牽頭成立，并拉來前Uber先進技術研發(fā)中心（ATC）地圖組的TechLeader崔運凱和前AiMap創(chuàng)始人陳文亞等業(yè)內人士一同參與。

　　再往前60天的5月中旬，總部在深圳的Roadstar.ai突然宣布獲得1.28億美元融資，打破此前由Pony.ai創(chuàng)下的1.12億美元A輪融資紀錄。

　　Roadstar.ai由來自前百度自動駕駛、蘋果無人車、特斯拉Autopilot組和谷歌地圖組的三位技術專家佟顯僑（CEO）、衡量（CTO）、周光（首席科學家）三人聯合創(chuàng)辦。在公布此次融資消息之前，Roadstar.ai其實相當低調，一些業(yè)內人士和媒體甚至都不知道有這樣一家公司存在。

　　事實上，雖然第一波自動駕駛創(chuàng)業(yè)浪潮主要發(fā)生在2016和2017年，但經過2年的發(fā)展，仍然能看到像是Wayz.ai、Roadstar.ai、奧特貝睿、馳知科技等新面孔被發(fā)掘出來或是主動站到臺前，覆蓋更多的技術方向與細分市場，相當熱鬧。

　　2、巨頭爭搶優(yōu)質投資標的

　　國內自動駕駛創(chuàng)業(yè)浪潮始于2015年底2016年初，伴隨著大量公司的涌現，大型科技公司、風險投資機構、跨界資本、整車企業(yè)等大型機構也開始展開密集的投資布局。一些創(chuàng)業(yè)公司為了獲得資金與市場、產品落地支持，選擇了向大公司靠攏，目前格局基本成型。

　　創(chuàng)業(yè)公司向大公司的靠攏最開始起始于歐美地區(qū)，通用、福特以10億美元的價格分別收購Cruise和ArgoAI（后來財報顯示通用只付出了5個多億美元），Uber 6.8億美元收購Otto、英特爾153億美元收購Mobileye…

　　一波又一波的高價收購案例同樣影響著國內自動駕駛創(chuàng)業(yè)圈的行業(yè)格局。

　　2017年6月和今年4月，智行者分別完成近億元A輪和金額未透露的B輪融資，A輪由雷軍參與設立的順為資本和京東投資，第二輪則由百度領投。2017年6月18日，京東在人民大學內部部署無人配送車，其中就有智行者研發(fā)的產品。同時，百度在各種活動中展出的無人車隊里，也少不了智行者的無人配送車與無人環(huán)衛(wèi)車。

　　就在智行者完成A輪融資后的1個月，Momenta也宣布完成B輪4600萬美元融資，由蔚來資本領投，奔馳母公司戴姆勒集團參投。

　　同年10月20日凌晨，國內AI芯片公司地平線宣布獲得英特爾的近億美元融資，雙方將加深合作以推動地平線的技術研發(fā)和產品商業(yè)落地，推出針對自動駕駛和智能城市等場景的AI處理器+軟件系統。

　　此外，百度風投還投資了武漢自動駕駛公司環(huán)宇智行，車和家投資有自動駕駛公司易航智能、知行科技，圖森未來獲得了英偉達的投資等，自動駕駛公司向大公司的靠攏基本成型。

　　3、創(chuàng)業(yè)公司3大方向展開競爭

　　經過2—3年的發(fā)酵，國內自動駕駛創(chuàng)業(yè)潮基本平穩(wěn)，與大公司綁定格局也已形成。隨著GTIC 2018全球智能汽車供應鏈峰會即將開幕，車東西也再次奔赴多家自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司總部，與其創(chuàng)始人、CEO等高管嘉賓進行深入交流，探討公司發(fā)展與行業(yè)走勢。

　　在交流之后，車東西感受最深的就是各家的發(fā)展戰(zhàn)略與方向已經較為清晰，并且還都找到了落地合作伙伴，正在快速推進技術落地與量產進程。

　　整體來說，目前自動駕駛公司主要有三大發(fā)展方向——低速、高速以及AVP自動代客泊車領域。

　　低速即L4級別的低速無人車方向，智行者、馭勢科技、新石器等公司是這個領域的典型代表。智行者研發(fā)的低速無人配送車和環(huán)衛(wèi)車已經投入運營；馭勢科技在某國際機場部署有無人電動拖車給飛機運貨，同時還在浙江等地部署有低速無人駕駛擺渡車；新石器則將自己定位于低速無人車制造商。

▲新石器的無人物流車

　　通過自研底盤，采購傳感器和自動駕駛軟件系統來生產制造低速無人車。

　　高速方向是相對低速車輛而言，即指懸掛有車輛牌照的商用車和乘用車自動駕駛方向。圖森未來、西井科技、主線科技、踏歌智行是這個領域的主要玩家。

　　前三者都在針對港口研發(fā)L4級的無人駕駛卡車用于集裝箱運輸等用途，踏歌智行則通過研發(fā)的駕駛機器人，幫助沒有線控系統的壓路機、礦山車等大型工程設備實現了自動駕駛。在研發(fā)港區(qū)無人卡車之外，圖森也在研發(fā)針對高速公路場景的自動駕駛卡車，目前其北美車隊已經投入商用，每周能帶來超過3000美元的收入。

　　上述幾個玩家之外，大部分自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司都將技術方向鎖定在了乘用車領域，主要分為兩大派系，一類定位于自動駕駛Tier1，核心目標是為整車廠提供軟硬件一體的自動駕駛解決方案，代表公司為禾多科技、馭勢科技、智行者、奧特貝睿等總部在北京的公司為主。

　　另一類則定位于無人網約車/出租車運營商，計劃直接用L4級無人車提供出行服務，以Pony.ai、景馳科技、AutoX、Roadstar.ai等總部在廣東的企業(yè)為主。

　　在第一類公司看來，由于博世等零部件巨頭已經壟斷了L1/L2級別的自動駕駛技術供給，而面對城市路況和普通消費者的L4/L5級自動駕駛技術成熟還有待時日，因此其多選擇針對高速公路場景的L2+或是L3、L3+級自動駕駛技術進行突破。

　　目前，這一流派的公司均表示已經與整車企業(yè)達到了合作協議，正在推動量產進程。奧特貝睿和馭勢科技的L3 AutoBrain和L2+系統預計于2020年左右量產裝車，禾多科技則計劃在2021年實現L3.5級系統HoloPilot的量產。

　　值得一提的是，該流派公司在定位自動駕駛Tier1時，雖然也會采購激光雷達、毫米波雷達等硬件，但對于自動駕駛計算平臺，其均走了自主研發(fā)的路子，以適配自家的解決方案。

　　在低速與高速方向之外，Automated Valet Parking自主代客泊車技術（簡稱AVP）也是自動駕駛公司的重點研發(fā)領域，智行者、禾多科技、馭勢科技、縱目科技均在這個領域有布局。

▲馭勢科技自動泊車技術演示

　　車東西與之進行交流發(fā)現，各家的AVP技術目前業(yè)已成熟，在停車場高精地圖，以及V2X通信設備的配合下，已經可以投入使用。目前馭勢科技、禾多科技均與整車廠、分時租賃以及停車場運營場達成了合作，今年年內即可投入試運營，明年消費者即可通過分時租賃服務親身體驗到自動駕駛技術帶來的便捷。

自動駕駛技術之戰(zhàn)：四大戰(zhàn)區(qū)百家爭鳴

　　在創(chuàng)業(yè)浪潮興起，落地項目日益增多的背后，技術的成熟至關重要。從硬件到軟件，數百個技術戰(zhàn)場中，百家乃至“千家爭鳴”。在此，車東西以自動駕駛的“感知–決策–控制”流程為主，挑出其中的重要戰(zhàn)場，一探其中戰(zhàn)況與可能的變局。

　?。ㄒ唬﹤鞲衅鳎壕揞^初創(chuàng)直接對壘

　　在自動駕駛的傳感器領域中，視覺、激光、毫米波雷達都在順應技術需求，試圖博得C位。

　　1、激光雷達

　　在所有的自動駕駛傳感器中，激光雷達無疑是資本最大的寵兒，它擁有最精準的探測能力，被認為是高速自動駕駛不可缺少的部件。然而居高不下的成本一直是其應用的最大阻礙。

　　因此，在2018年，激光雷達的技術競賽一方面體現在將線束做高，另一方面的重點則是通過“固態(tài)”、批量生產等手段，將成本降下來。

　　全球激光雷達領域的龍頭Velodyne，今年已經開始向下游交付固態(tài)激光雷達Vellary的樣品（如下圖），而國內的速騰聚創(chuàng)、禾賽科技、北科天繪等公司，也相繼推出、更新了自家的固態(tài)激光雷達產品。

▲Vellary

　　按照樂觀的預期，出貨量達到10萬量級時，用于高等級自動駕駛的固態(tài)激光雷達價格也能被控制到千元數量級。

　　2、毫米波

　　而此前被Tier-1巨頭所掌握的毫米波雷達領域，ABCD等雷達巨頭的產品在以高成熟的產品占據輔助駕駛市場的同時，也被廣泛地用于無人駕駛。

　　但自動駕駛提出更高維的感知需求，也促成了Oculii、 wave等創(chuàng)業(yè)公司推出4D毫米波雷達等新產品，能夠實現更加精準的感知。

　　3、攝像頭

　　在競爭最充分、成本最低的車載攝像頭領域，深度學習支持的多目方案變得流行，賦予無人車立體視覺，AutoX、中科慧眼等初創(chuàng)公司，在不同的領域生長。

　　攝像頭更被關注的關鍵技術方向，變成了“高動態(tài)”，以滿足自動駕駛感知對光線變化劇烈場景的適應性要求。這種新的技術需求，也讓眼擎科技這類在攝像頭成像芯片上做文章的企業(yè)走向臺前，讓不怕強光與昏暗光線的攝像頭成為可能。

　　4、高精度地圖

　　與此同時，構建在自動駕駛車輛感知系統之上、地位堪稱自動駕駛第四大傳感器的高精度地圖，也是一個熱鬧非凡的領域。

　　圖商巨頭們依托經驗與體量，已經率先搭建起了一套高精度地圖的自動化生產體系，并真正采集數據先制作出了適用于高速道路的高精地圖，其中快者如高德，已經和通用簽約，為凱迪拉克CT 6的Super Cruise功能在華使用提供支持。

　　而創(chuàng)業(yè)公司們，DeepMap、civil maps、Deepmotion等，一方面在找尋高精度地圖的各類垂直應用場景，一方面也在盡力尋找、驗證以更低成本制作復雜道路高精地圖的技術方案。

▲Deepmap高精度地圖采集車

　　5、V2X

　　V2X本身不屬于傳感器，但當它實現并真正能夠與萬物相連時，它能夠比任何傳感器都更加清楚地感知世界。因此，V2X一直是通信服務商與車廠都在全力爭奪的高地。

　　在美國日本，豐田華為已經先行開始部署更類似于WiFi的DSRC（專用短距離無線通信）技術，華為、大唐、高通，則在力推基于無線蜂窩網絡的C-V2X，其中高通已經推出了C-V2X通信芯片。

　　C-V2X仍在標準化過程中，DSRC在國內的應用剛剛被納入討論，兩大技術方向仍在爭鳴之中。

　　而移動等通信運營商牽頭，百度、阿里都開始提出基于V2X的智能交通–車路協同方案。

　　6、IMU/GPS

　　作為自動駕駛車絕對定位不可或缺的GPS傳感器，則是新瓶裝舊酒——成熟的技術，全新的應用。通常，自動駕駛車輛會將GPS升級為支持多模衛(wèi)星定位系統的GNSS，或是以RTK的形式配合IMU來進一步提升定位精度。

　　讓動輒數萬的方案更親民，降成本是行業(yè)對這類傳感器的最大訴求。

　?。ǘ┯嬎銌卧喊雽w大佬激戰(zhàn)正酣

　　如果說傳感器端發(fā)生的變化是“自動駕駛之眼”的進化，那么自動駕駛的大腦——計算單元，則是重中之重。

　　1、運算芯片

　　在負責自動駕駛數據處理的底層芯片上，一批對傳統汽車半導體涉入并不深的芯片巨頭跨入行業(yè)，并開始引領風騷。

　　英偉達從原本用于移動端的SoC發(fā)力，面向汽車行業(yè)不斷改型，在Tegra X1之后相繼推出Tegra Parker以及如今專為自動駕駛而生的Xaiver，官方功耗30W，算力30TOPS，俯視眾芯片。

▲英偉達Xavier技術參數

　　英特爾收購Mobileye過后，則回應以效率更高、平均每瓦特算力2.4TOPS（萬億次/每秒）的EyeQ 5芯片，于今年推出樣品。而在今年，功耗3W，算力2.5TOPS的EyeQ 4芯片，已經出現在量產車上。

　　同樣，高通也在驍龍820芯片基礎上打造了820A，國內自動駕駛公司縱目正是基于820A打造自主泊車方案。

　　一批國內創(chuàng)業(yè)公司也涌現出來，試圖分一杯羹。

　　地平線推出征程1.0自動駕駛芯片后，征程2.0架構芯片已經在路上；做FPGA出身的深鑒科技，也在今年中開始入局自動駕駛，并被FPGA巨頭賽靈思收購。

　　而傳統的車載半導體廠商，恩智浦、瑞薩、英飛凌、德儀等，則在ADAS芯片的原有業(yè)務上構筑自動駕駛芯片產品線。

　　總體而言，這一領域的戰(zhàn)況最為激烈，新老勢力密集交鋒。

　　2、計算平臺

　　當半導體廠商提供算力充沛的芯片，適用于自動駕駛的計算平臺開始被逐漸搭建起來。

　　其中，原本負責生產芯片的英偉達更進一步，在自家SoC的基礎上添加算力更強的GPU，組成了功耗與算力同樣驚人的Drive PX平臺系列，到Drive PX Pegasus，其算力已經達到320TOPS，功耗500W?；谶@一平臺，博世、戴姆勒與英偉達達成合作，開發(fā)無人駕駛出租車。

　　更多的Tier-1，則選擇采用上游提供的芯片，打造“一個平臺肩負所有運算”的多域控制器。

　　“首款L3級自動駕駛車”奧迪A8上搭載的zFAS，即是基于德爾福與Mobileye合作的CLPS方案；采埃孚與大陸，則分別有基于英偉達芯片的ProAI與ADCU方案。

▲奧迪zFAS

　　而以德賽西威為首的國內Tier1-1，也與英偉達合作試圖打造自家的多域控制器。

　　同樣，一批創(chuàng)業(yè)公司也試圖在其中分一杯羹。

　　像是國內的海高汽車、環(huán)宇智行，也已經有了各自的域控制器開發(fā)版，前者的名為Wise ADCU，后者的則名為TITAN。

　?。ㄈ┛刂茊卧号浼揞^獨領風騷

　　在自動駕駛傳感器和計算單元領域百家爭鳴之時，最傳統的汽車控制單元，勢力格局則十分穩(wěn)固，這向來是國外Tier-1與整車廠的領地。

　　實現自動駕駛，線控（電子控制）的油門、轉向、制動單元必不可少。

　　1、電控油門

　　其中，汽車的油門已經高度線控化，如今的汽車發(fā)動機能夠以1L的排量爆發(fā)出100余匹馬力，與電控的油門普及密不可分。并且在電動車普及之時，油門——準確地說是電門——的線控更不成問題。

　　2、電控轉向

　　而在轉向方面，雖然電動助力轉向EPS已經高度電子化，但其中仍有液壓泵與大量機械部件，把機械部件縮減到極致的SBW線控方案，才是未來方向。目前，日產的英菲尼迪Q50已經搭載這一線控轉向系統，但日本汽車供應鏈相對獨立。

　　好在，博世上個月在技術開放日中展示了自家的線控轉向方案，按博世全球開放的供貨體系，未來這一技術有望大面積普及。

　　3、電控制動

　　而最有難度的線控制動，博世已經推出了iBooster——在如今的新能源車上，它幾乎是標配。它不僅可以實現電能回收，而且在制動距離還是響應速度都要優(yōu)勝于傳統的剎車系統。類似的， 大陸、天合（已被采埃孚收購）則有MK C1、IBC方案。

　　不過，同樣的，這些方案都有液壓/真空泵的存在，成本與延遲還有優(yōu)化的空間。由電機直接驅動機械活塞制動的EMB技術，仍然是線控領域待各方攻破的技術高點與難點。

　?。ㄋ模┳詣玉{駛軟件：仿真系統意外成爭奪焦點

　　在軟件層面，自動駕駛的技術理念與實踐同樣在迅速變動。同樣從自動駕駛軟件擔負的感知、決策算法以及軟件算法整體的角度出發(fā)，車東西捕捉到了這些變化。

　　1、 感知

　　在自動駕駛軟件的感知層面，多傳感器融合的感知算法已經成為絕對的主流，多數方案至少會融合3種以上傳感器的數據來加強感知效果。

　　在這其中，先對多種傳感器數據進行融合再予以識別感知的“前融合”技術，又正在取代直接融合各類傳感器獨自識別結果的“后融合”。

　　2、決策

　　在自動駕駛軟件的決策中，不斷有團隊在嘗試讓深度學習參與決策，但因為深度學習的黑箱效應，這條路徑并非主流。而Drive.ai通過把深度學習決策從端到端分解為多層執(zhí)行，正在探索新道路。

　　更多的團隊，則采用強化學習、專家系統等算法復合的方式，來提高自動駕駛算法的魯棒性。

　　3、仿真

　　而為了讓還不能大量上路的自動駕駛車能夠面對各種情景都能作出盡可能正確的決策，行業(yè)對自動駕駛仿真系統的應用度越來越高。

　　除了國外相對傳統的Carla、Prescan、carsim等自動駕駛仿真軟件，谷歌的無人車在自家仿真系統中日行千萬公里，百度Apollo也開放了云端仿真平臺，英偉達也面向合作伙伴推出仿真系統，各大車企均在應用自動駕駛仿真系統。

　　在國內，如恒潤、51VR也在搭建自動駕駛仿真系統，向下游供貨。

　?。ㄎ澹┳詣玉{駛技術三大趨勢

　　上文所述的自動駕駛技術，都是具體領域的具體方案。而另有一些全行業(yè)通用的技術方向的趨勢、普遍戰(zhàn)術，難以歸入軟硬件的范疇，但對于這場技術之戰(zhàn)來說，它們同樣重要。

　　1、技術路線分化

　　如前文所述，應對不同場景的自動駕駛需求，不同的技術路線已經分化出來——L4級自動駕駛與L2級自動駕駛的軟硬件配置有很大區(qū)別。各類自動駕駛軟件也通常會選擇在感知算法上主視覺或者主激光雷達。

　　當前，沒有一套技術方案可以應對所有的自動駕駛情景。自動駕駛的應用需求已經反向定義了自動駕駛的產品與技術分層。

　　2、技術模塊化趨勢加強

　　與此同時，自動駕駛的模塊化趨勢正在加強。隨著自動駕駛產業(yè)鏈上各企業(yè)逐漸專業(yè)化，它們更傾向于將自身的方案打包為一個模塊，以不同的形式提供接口，在最終的自動駕駛硬件或軟件平臺上予以“拼裝”。

　　3、行業(yè)開放性增強

　　與技術模塊化趨勢對應的，自動駕駛整個行業(yè)的開放性正在進一步加強。前有百度Apollo開放平臺，近有比亞迪宣布開放車輛所有傳感器，國外也有英偉達海納百川的合作伙伴體系。除了谷歌Waymo仍在保持一個相對封閉的體系外（相繼與捷豹、本田達成合作，也有一定松動），自動駕駛產業(yè)鏈上下游的關系比此前更豐富、更緊密。

結語：自動駕駛終極之戰(zhàn)已然打響

　　智能汽車的浪潮滾滾而來，車載系統、語音交互、手勢交互、AR/VR、HUD、車聯網服務、千兆以太網等技術層出不窮。在一輪一輪的技術迭代革命中，自動駕駛則始終是串聯起各個細分技術與所有產業(yè)玩家的關鍵一環(huán)！

　　自動駕駛技術研發(fā)浪潮在全球已有將近10年的時間，在國內則反映為創(chuàng)業(yè)熱潮，我國涌現出了大量技術方案公司、高精地圖公司、導航定位公司、激光雷達公司等創(chuàng)業(yè)玩家，與整車廠、Tier1企業(yè)、出行企業(yè)一起，對自動駕駛技術的研發(fā)成熟與技術落地起到了巨大的推動作用。

　　經過3年多的發(fā)展，各家逐漸找到了自己的發(fā)展方向，完成了早期技術的研發(fā)與迭代，自動駕駛技術真正進入到了量產普及的關鍵節(jié)點，一場轟轟烈烈的自動駕駛終極之戰(zhàn)已然打響！

　　為什么我們這么關注自動駕駛終極大戰(zhàn)？自動駕駛帶動的是百年汽車新一輪的技術變革，在這一場技術變革浪潮中，產業(yè)鏈、供應鏈核心玩家將完成一次升級或洗牌，汽車產業(yè)也隨之進入一個新的時代。（文 | 曉寒 Origin）