無人駕駛汽車大探秘，揭開神秘面紗！

汽車長了「人腦」，無人駕駛汽車成了萬眾矚目的事件，如今在國外某些地方已經同意無人駕駛汽車上道了。無疑，無人駕駛汽車將會成為一個前景開闊的商業，無人駕駛汽車所靠技術為何？無人駕駛汽車，路在何方？本文將圍繞信息採集、信息處理以及信息通訊等三大關鍵領域，對國內外無人駕駛汽車的技術發展態勢進行了詳細的梳理分析，揭開無人駕駛汽車的神秘面紗！

無人駕駛汽車為何物？

無人駕駛汽車是通過車載感測系統感知道路環境，自動規划行車路線並控制車輛到達預定目標的智能汽車。它集自動控制、體系結構、人工智慧、視覺計算等眾多技術於一體，是計算機科學、模式識別和智能控制技術高度發展的產物。

國外無人駕駛汽車發展現狀：

從發展階段看，當前無人駕駛技術普遍處於Level 1階段。美國高速公路安全管理局（NHTSA）將無人駕駛技術的發展分為五個階段（見表1）。目前，全球大部分無人駕駛汽車技術普遍停留在特定功能輔助駕駛（Level 1）階段，而谷歌等部分高端無人駕駛概念車可達到Level 2與Level 3階段。預期在短期和中期內，實現或普及Level 2階段和Level 3階段的自動駕駛功能將是無人駕駛汽車製造商的工作重點。下表是NHTSA劃分的5個級別無人駕駛汽車，詳細如圖：

從發展趨勢看，IT行業巨頭紛紛與傳統汽車廠商跨界合作。當前，除了以賓士、寶馬、奧迪、沃爾沃為首的全球汽車巨頭著力於研發無人駕駛技術外，許多IT行業巨頭（如谷歌、蘋果、諾基亞等）也不甘落後，紛紛與汽車廠商展開跨界合作，充分證明了無人駕駛領域巨大的市場前景。例如，谷歌於2014年宣布成立開放汽車聯盟（OAA），與通用、本田、奧迪、現代和晶元製造商NVIDIA合作研發無人駕駛汽車。目前，谷歌已成為全球無人駕駛汽車影響力最為廣泛、技術水平最成熟的公司之一，其無人駕駛汽車已經在公路上安全行駛160多萬公里。

從未來發展看，法律與價格問題是影響無人駕駛汽車普及的關鍵因素。無人駕駛汽車要實現推廣普及，不僅要解決技術、安全等硬體問題，還需要考慮法律監管、價格及消費者認可等軟體問題。在法律層面上，無人駕駛涉及的交通事故責任鑒定是全球面臨的一個難題。美國作為全球首個制定無人駕駛汽車法律的國家，當前只有4個州允許無人駕駛汽車合法上路。在歐洲，只有德國和瑞典進行過類似的法律評估；而英國政府計划到2017年開始立法，從而解決發生事故時的責任界定等複雜問題。在價格層面上，由於專業感測器、攝像頭和其他技術要求，無人駕駛汽車的成本價格不菲。谷歌公布無人駕駛汽車的成本為15萬美元，其中最貴的元器件是激光感測器，如LIDAR感測器售價達7萬美元。因此，無人駕駛汽車的推廣普及仍需時日。

關鍵技術與熱點挖掘：

從技術方面來看，信息採集、信息處理、信息通訊是推動無人駕駛發展的三大關鍵技術領域。

1．信息採集方面，感測器、攝像頭等將大規模使用

如果說晶元是大腦，那麼各類信息採集設備（包括激光感測器、光學攝像頭、雷達、紅外夜視儀等）就相當於無人駕駛汽車的眼睛。無人駕駛汽車利用感測器等設備來感知周圍環境，從而獲得道路、車輛位置和障礙物信息，以便控制車輛的轉向和速度，保障車輛安全可靠地在道路上行駛。

從技術熱點看，由多種感測器集成的高級駕駛輔助系統是當前研究熱點。高度智能化的無人駕駛需要配備足夠的感測系統，如高級駕駛輔助系統（ADAS），才能實現有限條件下的無人駕駛（Level3），這也是目前無人駕駛技術的研究熱點。ADAS集成了多種不同的感測模塊技術，通過不同感測器獲得的數據相互融合，從而增強現有的功能。比如，雷達、攝像機、激光雷達與導航數據的融合對改善車輛性能十分重要。目前激光雷達感測器用於主動式巡航控制系統，同時它也將會與短程雷達（24GHz）和攝像機相結合，以便在監測到不可避免的碰撞時為安全氣囊和預縮式安全帶提供相應的預備信息，從而有效增加無人駕駛的可靠性和安全性。

從感測器類型看，紅外感測器的成本最高。無人駕駛汽車專用感測器主要分為光學和非光學兩大類。光學類感測器主要包括紅外感測器和可見光感測器等，主要用於攝像頭；非光學感測器主要包括壓力、溫度和速度感測器以及地磁感測器（電子指南針）、側翻感測器、陀螺儀等。其中，紅外感測器的成本最高，典型模塊為攝像頭系統，國外售價一般在1000~2000元，國內售價在4000~5000元，甚至達到1~2萬元；而非光學感測器結構相對簡單，單晶元即可實現，價格也相對便宜。

從發展趨勢看，MEMS感測器將成為主流產品。未來汽車感測器將朝著微型化、多功能化、集成化和智能化的趨勢發展。而微機電系統（MEMS）感測器作為一種新型、集成的微型感測器，不僅具有體積小、重量輕、功耗低、可靠性高等特點，而且還具備降低汽車電子系統成本、適於批量化生產、易於集成和實現智能化等明顯優勢，尤其在微米量級的特徵尺寸，可以完成某些傳統機械感測器所不能實現的功能（如可以同時檢測力學量、磁學量、熱學量、化學量和生物量等數據），已經開始逐步取代基於傳統機電技術的感測器，成為世界無人駕駛汽車的重要構成部分。

2．信息處理方面，高精數據+自動導航是技術關鍵

無人駕駛汽車需要通過先進的圖像演算法來整合感測器網路數據，再加上細粒度實時地圖數據與高精度導航才能夠實現精細化、實時化的交通預判。

從數據演算法看，基於淺層學習的演算法向深度學習發展是大勢所趨。當前，無人駕駛汽車對數據的精細化與實時化要求越來越高，需要精確到厘米級的細粒度地圖和高度精細的實時路況。而先進的圖像演算法是影響數據處理可靠性和準確度的決定性因素。現階段無人駕駛最成熟的圖像演算法是基於淺層學習，需要人工提取足夠多的特徵參數作為輸入，通過自學習實現數據收斂並完成操作，但是需要大量人工干預，精度影響較大。而深度學習演算法人工干預少，且通過大數據技術可實現多層學習，精度高，但對系統晶元的運算能力也提出更高要求。未來無人駕駛汽車需更加依賴人工智慧，處理的場景與數據將呈指數級增長，採用深度學習演算法將成為未來技術發展的必須過程。目前，國外已有若干晶元巨頭髮布了高性能晶元可滿足深度學習，如NVIDIA已開發了256核GPU，可實現超級並行運算。

從地圖服務看，自動導航是實現無人駕駛精確預判的關鍵。無人駕駛汽車不僅需要精細化的數據，還需要高精度的地圖導航服務，從而協助車輛準確處理路況信息。無人駕駛汽車的地圖服務系統通過對GPS坐標數據、地圖測繪數據的處理，形成與實時交通情況相匹配的電子地圖引擎，從而實現自動導航功能。從全球看，目前無人駕駛系統中的地圖服務供應商十分緊缺，尤其是擁有電子導航地圖測繪資質的公司寥寥無幾。例如博世公司與荷蘭TomTom公司正在合作開發無人駕駛汽車使用的高精度地圖，前者負責制定無人駕駛所需的地圖標準，後者根據該標準設計和製作地圖；大陸公司通過採用Nokia公司提供的地圖服務，完成了全球領先無人駕駛方案eHorizon。

3．信息通訊方面，車聯網時代已經到來

汽車智能化催生車聯網需求，在無人駕駛汽車中起著非常核心的作用。車聯網的應用將帶來更豐富的車載功能，如雲平台信息共享、高級娛樂系統、實時視頻會議等。

從發展趨勢看，車聯網是實現完全無人駕駛的必經之路。車聯網的發展，將伴隨著車內網（In-Vehicle Network）的數據互通與向外延伸，輔之以車際網（V2x）的數據交換，再結合移動互聯網（Mobile Internet）的數據全面貫通，並向完全無人駕駛的終極目標發展。從功能模塊看，車聯網擁有各層級關鍵功能與技術，涵蓋了車連互聯網、車連車、車連基礎設施、車連整車廠商、車連企業、車連家/辦公室等主要類型，在無人駕駛領域有廣泛應用。詳細如下圖：

從競爭機構看，全球車聯網主流系統繁多，競爭激烈。當前，移動互聯網高速發展推動汽車車載信息領域不斷變革，開放化的車載信息平台將受到越來越多無人駕駛汽車廠商的歡迎。其中，黑莓QNX系統作為市場龍頭逐步向汽車市場全面滲透。QNX憑藉靈活的系統、高效以及良好的客戶體驗，加上它作為分銷式的操作系統，任何人都可以從黑莓獲得授權，佔據了全球車載系統60%以上的市場份額，全球已經有超過250種車型、2000萬輛汽車應用了該系統，如奧迪的MMI、通用的OnStar等。此外，Google 的Android、微軟的Windows Embedded Auto、Linux 和MirrorLink也發展迅猛，競爭十分激烈。

國內無人駕駛汽車發展現狀：

從發展階段看，國內無人駕駛技術尚處於起步階段。1）從信息採集看，中高端感測器技術仍被國外壟斷。目前，國內ADAS系統研發處於起步階段，尤其是前裝ADAS產品准入門檻高，現階段多為國外配套廠商（如德爾福和博世等）主導壟斷。儘管隨著自主品牌需求的提升，國產ADAS系統進入前裝的機會同步提升，但我國中高端感測器進口量佔比仍達80%，晶元進口量更是高達90%，國產化缺口巨大。2）從數據處理看，國內公司的演算法主要圍繞攝像頭展開。國內從事攝像頭和雷達演算法公司主要有東軟、智華、前向啟創、保千里、中天安馳等。其中，東軟是中國最大的IT解決方案與服務供應商，可面向車載信息娛樂領域提供AVNCDT全方位的解決方案。3）從車載系統看，國內自主品牌正在躍躍欲試。主要有上汽inkaNet、廣汽T-box與比亞迪等。其中，上汽inkaNet是國內首個作為基於Android 平台打造的智能網路行車系統，目標是打造3G 汽車，通過對「雲」數據的處理分析，將用戶需求和商業模式聯繫起來。

從總體情況看，我國無人駕駛汽車主要採取合作方式研發。當前，我國無人駕駛汽車的研發較多採取車企與科研機構合作研發的方式。例如，一汽、上汽、廣汽和比亞迪分別與國防科技大學、中航工科、中國科學院和新加坡通訊研究院建立戰略合作關係，共同研發ADAS系統、智能識別、軟體演算法等技術。值得一提的是，國內互聯網巨頭與汽車業也廣泛開展跨界合作布局。例如，2014年9月，百度與寶馬正式簽署合作協議，共同研發無人駕駛技術；2015年12月，百度成立了自動駕駛事業部，推出了由寶馬改裝的百度無人車「百智」，其核心技術為「百度汽車大腦」（通過感測器感知與雲端數據處理，為車輛決策提供依據），目前已在北京完成路測，最高時速100公里。百度還表示，計劃用三年時間實現自動駕駛汽車的商用化，五年實現量產。

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