自動(dòng)駕駛汽車(chē)它的產(chǎn)業(yè)鏈上下游已經(jīng)出現(xiàn)支撐公司，并在逐漸走向成熟。

自動(dòng)駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

關(guān)于自動(dòng)駕駛的分級(jí)，主要有SAE（美國(guó)機(jī)動(dòng)車(chē)工程師學(xué)會(huì)）標(biāo)準(zhǔn)和NHTSA（國(guó)家公路交通安全管理局）兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)；目前，前者受到大多數(shù)業(yè)內(nèi)人士的認(rèn)可，它從Lv0-Lv5將自動(dòng)駕駛依據(jù)控制方式和適用環(huán)境分為了6個(gè)等級(jí)。

自動(dòng)駕駛行業(yè)的最終目標(biāo)，必然是實(shí)現(xiàn)真正的無(wú)人駕駛（Lv5），而實(shí)現(xiàn)的方式主要分為兩種思路：①?gòu)腖v0逐步過(guò)渡到Lv5，通過(guò)整合集成ADAS中的控制功能，實(shí)現(xiàn)真正的無(wú)人駕駛②直接從Lv0跨度到Lv4，在特定的垂直領(lǐng)域和相對(duì)封閉的環(huán)境中推進(jìn)無(wú)人駕駛，再向Lv5，也就是全環(huán)境全路況的無(wú)人駕駛普及。

根據(jù)SAE分級(jí)，不難看出，從Lv4開(kāi)始，真正的控制者由人開(kāi)始轉(zhuǎn)為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，責(zé)任主體也隨之轉(zhuǎn)移。因此，在設(shè)計(jì)研發(fā)之初，ADAS之中的輔助駕駛功能就與無(wú)人駕駛的目的不同，尤其在經(jīng)歷Lv3、Lv4這兩個(gè)階段是時(shí)，由于責(zé)任主體發(fā)生改變，因此在法律、輿論上面臨著許多尚未可知的困難。

不過(guò)，ADAS的感知部分，以及不少輔助駕駛功能，例如自動(dòng)巡航、自動(dòng)泊車(chē)、前車(chē)碰撞緊急制動(dòng)等，都可以在無(wú)人駕駛汽車(chē)當(dāng)中得到應(yīng)用，因此，也為無(wú)人駕駛的最終實(shí)現(xiàn)貢獻(xiàn)了不小的力量。

自動(dòng)駕駛汽車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈剖析

為了推動(dòng)無(wú)人駕駛汽車(chē)行業(yè)的進(jìn)步，方便大家參考，億歐對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)行業(yè)進(jìn)行了產(chǎn)業(yè)鏈分析，主要從產(chǎn)業(yè)上下游將其分為了感知、計(jì)算平臺(tái)、算法集成、車(chē)輛控制、汽車(chē)通訊、無(wú)人駕駛汽車(chē)運(yùn)營(yíng)等六個(gè)方面。

（自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)圖）

下面，本文將會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈上的各個(gè)部分進(jìn)行單獨(dú)剖析。

感知

自動(dòng)駕駛汽車(chē)的感知部分，主要由攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等多種方式共同組成。

由于各種感知方式在不同環(huán)境、不同距離、不同作用上各有所長(zhǎng)，因此采用多傳感器信息融合的方式有利于保證全方位信息的收集，進(jìn)而使計(jì)算機(jī)做出更加精準(zhǔn)的判斷和規(guī)劃。

激光雷達(dá)

目前，激光雷達(dá)的生產(chǎn)廠商集中在國(guó)外，包括美國(guó)Velodyne公司、Quanegy公司以及德國(guó)的Ibeo公司等，國(guó)內(nèi)激光雷達(dá)初創(chuàng)公司也在盡力追趕。

激光雷達(dá)的穿透距離遠(yuǎn)，高性能激光雷達(dá)可以實(shí)現(xiàn)200米范圍內(nèi)，精度高達(dá)厘米級(jí)的3D場(chǎng)景掃描重現(xiàn)，從而幫助自動(dòng)駕駛系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)提前行駛路線規(guī)劃。

目前來(lái)看，多線激光雷達(dá)很有可能是未來(lái)無(wú)人車(chē)的必備傳感器，并且與高精度地圖及駕駛系統(tǒng)核心算法緊密相關(guān)。目前，多線激光雷達(dá)還沒(méi)有針對(duì)車(chē)規(guī)級(jí)的成熟量產(chǎn)方案，機(jī)械旋轉(zhuǎn)式多線激光雷達(dá)雖然已在普遍應(yīng)用，但體積較大且價(jià)格過(guò)于昂貴，更小型更低成本的純固態(tài)激光雷達(dá)還未見(jiàn)到成熟產(chǎn)品。

國(guó)內(nèi)有不亞于國(guó)外的光機(jī)電技術(shù)基礎(chǔ)，產(chǎn)業(yè)鏈比較完整，因此，諸多深耕激光雷達(dá)領(lǐng)域的公司還有不小的機(jī)會(huì)。

毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)

除了激光雷達(dá)之外，近年來(lái)毫米波雷達(dá)和超聲波雷達(dá)也逐漸成為自動(dòng)駕駛汽車(chē)中，參與多傳感器信息融合感知設(shè)備。其中，最為知名的例子就是特斯拉在其智能汽車(chē)中，完全沒(méi)有使用激光雷達(dá)，而采用毫米波雷達(dá)+攝像頭的方案。

另外，類(lèi)似博世、大陸這樣的智能輔助駕駛巨頭，也在毫米波雷達(dá)和超聲波雷達(dá)這樣成本較低傳感器設(shè)備上，擁有比較深刻的技術(shù)積累和應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。

而在國(guó)內(nèi)，像行易道這樣的毫米波雷達(dá)廠商，也在積極進(jìn)行技術(shù)開(kāi)發(fā)，追趕國(guó)際巨頭水平。

不過(guò)，歸根結(jié)底，特斯拉還只是高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)（ADAS），而當(dāng)操作主體，也就是責(zé)任主體向機(jī)器轉(zhuǎn)移時(shí)，僅僅通過(guò)攝像頭和毫米波雷達(dá)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛功能是不夠的，激光雷達(dá)所帶來(lái)的功能性安全冗余非常必要。

攝像頭（計(jì)算機(jī)視覺(jué)）

目前，通過(guò)攝像頭進(jìn)行拍攝，在進(jìn)行圖像和視頻識(shí)別，確定車(chē)輛前方環(huán)境，是自動(dòng)駕駛汽車(chē)的主要感知途徑，這也是很多無(wú)人駕駛公司的主要研發(fā)內(nèi)容之一。

不過(guò)，在這一方面，ADAS要先于無(wú)人駕駛汽車(chē)向市場(chǎng)推廣，因此在數(shù)據(jù)收集反饋、工程化等方面，ADAS公司也處于領(lǐng)先地位。

國(guó)內(nèi)雙目ADAS公司中科慧眼CTO崔峰就表示，在未來(lái)無(wú)人駕駛汽車(chē)中，攝像頭（雙目）將成為重要的感知部分，中科慧眼未來(lái)努力的目標(biāo)，也是為自動(dòng)駕駛汽車(chē)，乃至各類(lèi)出行機(jī)器人提供機(jī)器視覺(jué)方面的技術(shù)支持。

目前，車(chē)載攝像頭主要分為單目和雙目?jī)煞N。

雙目攝像頭基于視差原理，可以在數(shù)據(jù)量不足的情況下，測(cè)定車(chē)輛前方環(huán)境（樹(shù)木、行人、車(chē)輛、坑洞等），并且獲得準(zhǔn)確的距離數(shù)據(jù)，用以提供給自動(dòng)駕駛系統(tǒng)進(jìn)行車(chē)輛控制。

而單目攝像頭，主要基于機(jī)器學(xué)習(xí)原理，使用大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)行環(huán)境識(shí)別。盡管需要大量數(shù)據(jù)支持，且在惡劣光線條件下的表現(xiàn)不如雙目攝像頭，但其相對(duì)便宜的價(jià)格以及成熟的技術(shù)也獲得了一部分公司的青睞。

在單目ADAS領(lǐng)域，以色列公司Mobileye是世界最頂尖的企業(yè)，而中國(guó)公司與這樣的國(guó)外巨頭依然存在一定的差距。

汽車(chē)通訊

汽車(chē)通訊主要可以分為兩個(gè)方面。

第一，是車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。

通過(guò)車(chē)載通訊設(shè)備，完成人與車(chē)、車(chē)與車(chē)、車(chē)與環(huán)境的信息交互，一方面可以完善運(yùn)營(yíng)車(chē)輛（出租車(chē)、網(wǎng)約車(chē)、公交車(chē)、物流貨車(chē)等）和道路交通（如紅綠燈）的調(diào)度安排，另一方面可以減少車(chē)輛的感知設(shè)備投入，將車(chē)輛及環(huán)境采集到的信息與車(chē)輛自身采集的信息相融合，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛功能。

不過(guò)，車(chē)聯(lián)網(wǎng)（包括V2X，車(chē)輛對(duì)外界信息交換）的發(fā)展，除了需要大大小小各家公司的努力之外，同樣需要政府和相關(guān)機(jī)構(gòu)的幫助。

首先是制定V2X通訊標(biāo)準(zhǔn)，歐美在此前就已經(jīng)將DSRC標(biāo)準(zhǔn)列為了其車(chē)輛通訊標(biāo)準(zhǔn)，而國(guó)內(nèi)則是LTE-V標(biāo)準(zhǔn)的呼聲比較高。

另外，車(chē)聯(lián)網(wǎng)不僅僅局限于車(chē)輛上的通訊系統(tǒng)配備，還涉及到道路交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。目前，杭州、南京、北京等地，都已經(jīng)開(kāi)始了智慧城市和智慧交通的試點(diǎn)。

車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的前身，TelemaTIcs（遠(yuǎn)距離通信與信息科學(xué)），在很早以前就已經(jīng)出現(xiàn)，而大概在四五年前，由于物聯(lián)網(wǎng)的興起，出現(xiàn)了“車(chē)聯(lián)網(wǎng)”這個(gè)詞。其更大的作用，不僅限于保證自動(dòng)駕駛功能運(yùn)行，而在于未來(lái)車(chē)輛中內(nèi)容行業(yè)的發(fā)展。

第二，是高精度地圖。

高精度地圖是自動(dòng)駕駛汽車(chē)實(shí)現(xiàn)路線規(guī)劃的基礎(chǔ)，這些年，衛(wèi)星導(dǎo)航和基于激光雷達(dá)的3D環(huán)境建模技術(shù)日益成熟，高精度地圖測(cè)繪質(zhì)量逐步提升，這為自動(dòng)駕駛的研發(fā)提供了不小的助力。

國(guó)內(nèi)高精度地圖，以百度地圖、高德地圖、四維圖新等公司為主力；而國(guó)外方面，Here、TomTom等公司一直備受稱贊。

計(jì)算平臺(tái)

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的計(jì)算量、數(shù)據(jù)流都非常大，同時(shí)又需要較快的反應(yīng)速度，因此就需要匹配合適效能的計(jì)算資源，保證計(jì)算工作的正常運(yùn)行。

自從吳恩達(dá)發(fā)現(xiàn)GPU非常適合進(jìn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練以來(lái)，英偉達(dá)就在這一次的人工智能浪潮之中大發(fā)了一筆橫財(cái)。目前，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，全球已有超過(guò)1500家人工智能初創(chuàng)公司使用英偉達(dá)的產(chǎn)品，其中還有不少自動(dòng)駕駛技術(shù)公司。

在2017年CES上，英偉達(dá)發(fā)布了最新的車(chē)載計(jì)算平臺(tái)“XAVIER”，其512 個(gè)Volta CUDA 核心可提供高達(dá)30TOPS的計(jì)算性能，并且功率只有30W，遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于Drive PX2。

而在國(guó)內(nèi)，人工智能創(chuàng)業(yè)圈子中聲名赫赫的地平線機(jī)器人，也正在研發(fā)其基于FPGA架構(gòu)的大腦引擎（BPU），而代號(hào)為“高斯”的計(jì)算構(gòu)架IP預(yù)計(jì)在2017年底推出。

不過(guò)，綜合來(lái)看，自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺(tái)的爭(zhēng)奪戰(zhàn)依然主要在國(guó)際巨頭之間展開(kāi)，除了英偉達(dá)之外、英特爾、微軟、Ceva、Mobileye、恩智浦、德州儀器、高通等芯片、IP、ADAS供應(yīng)商，都正在瞄準(zhǔn)這一領(lǐng)域發(fā)力，未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)激烈程度可見(jiàn)一斑。

車(chē)輛控制

自動(dòng)駕駛汽車(chē)不僅僅是感知和算法，它還涉及到車(chē)輛控制、汽車(chē)動(dòng)力學(xué)、汽車(chē)工程等諸多技術(shù)學(xué)科，同時(shí)需要汽車(chē)控制（剎車(chē)、轉(zhuǎn)向、燈光、油門(mén)等）配件的支持。

目前，自動(dòng)駕駛執(zhí)行相關(guān)的技術(shù)和部件產(chǎn)品將依然長(zhǎng)期掌控在大型Tier1手中。如博世、大陸、Delphi等傳統(tǒng)的Tier1掌握的執(zhí)行控制專(zhuān)利技術(shù)已經(jīng)可以支撐到自動(dòng)駕駛階段，無(wú)論在性能還是價(jià)格上都有絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)。

此外，由于電動(dòng)汽車(chē)技術(shù)的快速革新，傳統(tǒng)汽車(chē)制造業(yè)受到了沖擊，此前發(fā)動(dòng)機(jī)和變速箱等壁壘技術(shù)，逐漸被車(chē)輛電控、電動(dòng)機(jī)、電池等技術(shù)取代。這種變革，讓創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)自己造車(chē)成為了可能。

因此，國(guó)內(nèi)外眾多電動(dòng)汽車(chē)、互聯(lián)網(wǎng)造車(chē)、智能汽車(chē)企業(yè)極有可能成為自動(dòng)駕駛汽車(chē)行業(yè)的新貴。

智車(chē)優(yōu)行CEO沈海寅曾表示，在智車(chē)優(yōu)行未來(lái)戰(zhàn)略規(guī)劃中，自動(dòng)駕駛是關(guān)鍵一環(huán)。目標(biāo)是在三到四年內(nèi)在一些局部路況下的全自動(dòng)駕駛。

算法與自動(dòng)駕駛汽車(chē)運(yùn)營(yíng)

目前，大多數(shù)踏入自動(dòng)駕駛行業(yè)的初創(chuàng)公司，可以看作算法集成層面的公司。

他們利用高精度地圖進(jìn)行路線規(guī)劃，采用新型計(jì)算平臺(tái)，整合多傳感器信息，開(kāi)發(fā)相應(yīng)的車(chē)輛控制算法對(duì)汽車(chē)進(jìn)行行為控制。

目前，自動(dòng)駕駛技術(shù)公司的兩級(jí)分化比較嚴(yán)重，一方面是看準(zhǔn)時(shí)間和角度切入的初創(chuàng)企業(yè)，另一方面則是大型互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭，如谷歌、百度、Uber等。此外，像博世這樣，少量擁有相對(duì)完整的產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)的Tier1，也在踏足這一領(lǐng)域。

不過(guò)，這些進(jìn)行無(wú)人駕駛汽車(chē)研發(fā)的公司，大多有更深的想法，它們并不把自己看做單純的技術(shù)提供方，而是希望深入到運(yùn)營(yíng)中去。例如智行者希望能夠首先在低速園區(qū)內(nèi)進(jìn)行無(wú)人駕駛運(yùn)營(yíng)，而圖森互聯(lián)則在一開(kāi)始就瞄準(zhǔn)了長(zhǎng)途高速貨運(yùn)。Uber與其收購(gòu)的Otto也將目光分別聚焦在了無(wú)人駕駛共享出行和長(zhǎng)途貨運(yùn)上。

圖森互聯(lián)CEO陳默表示，相比于賣(mài)車(chē)，運(yùn)營(yíng)服務(wù)公司是更靠近產(chǎn)業(yè)鏈下游和利益鏈頂端的方式。

自動(dòng)駕駛汽車(chē)的另一個(gè)特點(diǎn)，就是解放了我們?cè)诔鲂羞^(guò)程中的雙手、眼睛和大腦，因此車(chē)內(nèi)活動(dòng)也有了更多的想象空間。馭勢(shì)科技CEO吳甘沙曾在多次公開(kāi)演講中表示，未來(lái)，自動(dòng)駕駛汽車(chē)很有可能成為新的商業(yè)場(chǎng)景，為人們提供出行時(shí)的觀影、辦公、餐飲服務(wù)。

傳統(tǒng)車(chē)廠去了哪里？

與自動(dòng)駕駛相對(duì)應(yīng)的，是自動(dòng)駕駛+共享經(jīng)濟(jì)的出行模式，C端用戶消費(fèi)的將不再是汽車(chē)，還是出行服務(wù)。

業(yè)內(nèi)人士普遍認(rèn)為，在自動(dòng)駕駛時(shí)代，汽車(chē)?yán)寐蕦⒅本€上升而銷(xiāo)量必定下降，車(chē)廠的選擇，一是盡快尋求合作，進(jìn)行技術(shù)開(kāi)發(fā)，向自動(dòng)駕駛領(lǐng)域轉(zhuǎn)型；二則是淪為自動(dòng)駕駛汽車(chē)的代工廠和供應(yīng)商。

因此，大多數(shù)車(chē)廠更希望看到的是Lv4甚至以下等級(jí)的自動(dòng)駕駛技術(shù)，而不是Lv5狀態(tài)下的全路況無(wú)人駕駛汽車(chē)。

目前，包括福特、寶馬、沃爾沃在內(nèi)的整車(chē)廠商，也都在進(jìn)行自動(dòng)駕駛技術(shù)的研發(fā)。

自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)，任重道遠(yuǎn)

雖然自動(dòng)駕駛在產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)層次上，均有不錯(cuò)的公司提供支撐，基本形成了上下游產(chǎn)業(yè)格局，但依然存在以下問(wèn)題需要解決：

①道路基礎(chǔ)設(shè)施不完善，需要進(jìn)行智慧城市及智慧交通等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

②法律法規(guī)不明確，目前，亟待出現(xiàn)相關(guān)法律法規(guī)，以供相關(guān)公司制定安全及設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)。

③算法不可解釋?zhuān)蠖嘧詣?dòng)駕駛控制程序采用“端到端”的訓(xùn)練方式，這當(dāng)中的策略規(guī)劃有許多不透明的區(qū)域。

④設(shè)備價(jià)格昂貴，無(wú)論是激光雷達(dá)還是計(jì)算平臺(tái)，目前價(jià)格不能滿足大規(guī)模推廣的要求。

因此，要真正實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛乃至無(wú)人駕駛，我們依然任重道遠(yuǎn)。