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自動駕駛發展趨勢研究

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現階段,無人駕駛一直是人們關注的焦點,眾多企業紛紛發布自家新品。隨著無人駕駛技術的研發熱潮遍及全球,世界知名車企、互聯網企業、零部件廠商、芯片廠商紛紛入局,驅動產業整體向前快速發展。預計今年下半年自動駕駛將進一步從技術層面走向商業化落地場景。

發展現狀

各國政府積極制定自動駕駛普及路線圖,放寬無人駕駛汽車相關法律法規。我國一直高度重視智能網聯汽車的發展,并出臺了多項舉措。

發展路徑

目前,自動駕駛發展存在兩條路徑:ADAS和人工智能。

第一種以傳統車企為代表,包括通用、福特、大眾、寶馬、豐田等。

按照SAE標準,包括從0-5的六個等級。其中L1級是簡單的駕駛輔助。L2級是輔助型的半自動駕駛。L3級是在一定的條件下,實現無人駕駛。L4級和L5級則是高度和完全的無人駕駛。

傳統車企通過不斷完善和發展ADAS功能和技術,從L0級逐步升級到L5級,通過漸進提高汽車的自動化、智能化程度來不斷向完全自動駕駛發展,最終實現L5級全自動無人駕駛。

傳統車企具備豐富的整車制造經驗,完善的配套服務體系。核心技術是ADAS的各項自動控制系統,在汽車的行駛決策過程中,更多的是由人對周邊的狀況做出判斷,并采取執行措施,機器決策僅起到輔助作用。ADAS只是實現無人駕駛的過渡手段,此階段傳統車企占主導地位,所有ADAS軟硬件提供者都是其供應商,涉及到傳感器硬件、車輛執行端等車企及零部件傳統優勢產業,互聯網企業不其備優勢。

第二種以互聯網企業為代表,包括Google、英特爾、NVIDIA、百度等。

由于在高精度地圖以及人工智能領域擁有絕對優勢,互聯網企業主要通過提高移動式機器人深度學習能力和自主決策能力來完成跨越式發展,直接定位L4級、L5級自動駕駛技術。

互聯網企業擁有先進的互聯網技術,成熟的算法和云服務平臺,能夠通過人工智能技術不斷提高機器的“駕駛經驗”,從而對行駛路況進行準確的判斷,降低人為因素干擾帶來的事故率。核心技術是人工智能技術,在汽車的行駛決策過程中,完全由機器對周邊狀況進行決策并控制執行,人工智能完全控制汽車的所有駕駛決策。

以Google為例,其無人駕駛汽車車頂的激光雷達能夠不斷収出光束,當光束接觸到周圍的物體后反射回來并且被接收,根據算法能夠繪制周邊物體的3D模型,車前攝像頭通過邊緣識別技術,可以對交通信號燈和行人進行識別。這類數據模型會不斷被上傳到數據庫,通過算法對模型進行深度比對和自學習,從而提高算法的分辨精確度。無人車還可以通過自學方式提前預判周圍物體的運動軌跡,做出適合自己的路徑規劃。對于互聯網企業來說,此類算法以及深度學習技術正是優勢所在。

以上兩種路徑并不是涇渭分明,而是越來越呈現出橫向合作的趨勢。

許多傳統車企積極通過合作、入股或是全資收購看中的科技公司,提高在人工智能、大數據方面的技術能力,加速無人駕駛技術研發。比如福特于2017年收購人工智能企業ArgoAI,將開發一款人工智能的“虛擬駕駛員系統”,包括攝像頭、雷達、光探測和測距雷達,以及軟件和計算平臺,以實現福特2021年推出一款全自動無人駕駛汽車的承諾。

通用于2016年收購創業公司CruiseAutomation,并于2018年1月發布了新一代無人駕駛汽車CruiseAV,為首輛無需駕駛員、方向盤和踏板就能實現安全駕駛的可量產汽車。

大眾則與NVIDIA達成合作,研究如何利用NVIDIADRIVETMIX平臺打造全新座駕體驗。NVIDIA將為德國汽車制造商的未來車型添加人工智能功能,采取“智能型副駕駛”系統的形式。

寶馬已經與英特爾、Mobileye結成同盟,近期還與地圖服務商HERE合作,并宣布會在2021年推出符合SAE標準的L5級自動駕駛汽車。

微軟與多家汽車制造商建立了大量的合作關系,以此研發連接互聯網的汽車和無人駕駛汽車,合作方包括寶馬、福特、雷諾日產、豐田以及沃爾沃等。

百度同英特爾、NVIDIA、博世、大陸等供應商達成戰略合作,形成了“百度+處理器+中國車企+博世、大陸”的聯盟。

騰訊則同廣汽聯手,發布iSPACE智聯電動概念車,該車搭載了騰訊“AIinCar”系統,已經在人車交互的場景智能方面取得了優勢。


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