ADAS介绍（adas的概念）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于ADAS介绍的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、英菲尼迪怎么打开辅助控制系统?汽车1 回答5 分钟前

• 2、法雷奥中国区CTO顾剑民：从ADAS到自动驾驶之路

• 3、凌度后视镜行车记录仪adas怎么校准?

• 4、L3级系统今年或量产！5位大咖详解自动驾驶发展趋势

一、英菲尼迪怎么打开辅助控制系统?汽车1 回答5 分钟前

drive mode是指汽车的驾驶模式。

一般来说有3种模式：ECO经济模式，NORMAL标准模式，SPORT运动模式。

标准模式不需要特别说明，说一下ECO模式和SPORT模式。

ECO模式就是代表车辆处于经济模式下行驶。车辆电脑控制喷油量，变速箱控制模块控制换挡逻辑，使车辆处于最经济的模式行驶。

SPORT模式代表车辆拥有更强的动力，但是与此同时也代表耗油也更厉害。这时候车辆的油门踏板的位置没有变化， 但是发动机会瞬间提高转速，变速箱强制降档，以实现车辆急加速。

英菲尼迪G25和2010款G37在外观和内饰方面没有什么区别，唯一的区别就在于车尾部的标识，也就是“G37”和“G25”的不同而已。有小小虚荣心的人可以自己更换数字吧~~~

G25 1773mm的宽度和1453mm的高度以及2850mm的轴距配合增长的车身使得整车拥有更好的空气动力效果，风阻系数达到0.29。前格栅是新款改进的地方，据说源自东方古老铸剑艺术设计元素，但这可能需要丰富的想象力。两侧翩翩隆起的波浪型发动机盖，是G系标志性的外观特征，从驾驶员的位置向前看，波浪形的效果更加明显。

二、法雷奥中国区CTO顾剑民：从ADAS到自动驾驶之路

2020年6月22日-23日，由南京经济技术开发区与盖世汽车联合主办的“2020第三届全球自动驾驶论坛”隆重召开。本次论坛重点围绕与自动驾驶规模化商用有关的核心技术、法律法规、技术评测、商业模式等话题展开探讨，下面是法雷奥中国区CTO顾剑民博士在本次论坛上的发言：

法雷奥中国区CTO?顾剑民

感谢盖世汽车周总的邀请，非常高兴有这个机会跟在座的各位领导、专家、同行来分享，这个题目也是很大，《从ADAS到自动驾驶之路》。我个人认为，主动安全是被动安全智能的延伸，如果进一步的话，ADAS就是跟我们一般讲的驾驶辅助系统，是主动安全的一个智能的延伸。

是不是自动驾驶是ADAS的一个智能延伸呢？从某种意义上来说是，但是自动驾驶不仅仅是一个技术的问题。今天上午两位发言嘉宾都讲到，还牵涉到场景、商业模式的落地，除此以外，还有包括法规、基础建设、保险，跟自动驾驶都非常相关，所以我们今天谈的不仅仅是技术的问题。

因为我是代表法雷奥来做发言，我相信在座的很多对法雷奥比较了解，法雷奥是总部在法国巴黎的一家汽车零部件集成供应商，我们在全球是排前十位的，法雷奥在中国也有很多的布局，一共拥有35家工厂、12个研发中心，在南京就有一家工厂和一个研发中心。

在产品线来讲，可以说在座的各位如果你是有驾驶汽车的话，这个车上肯定有法雷奥的产品或者零部件。我们有四大事业部，其中一个事业部的主打产品就是今天我们要讲到的自动驾驶驾驶辅助，在产品系里面有感知系统，就是通常讲的传感器、激光雷达，人工智能先进的人机交互，还有车联网提供给大家，帮助大家打造一个满足大家出行的需求，这是我们公司在自动驾驶方面的一个简单的介绍。

如果我们再看，今天我们的题目是什么？从ADAS到自动驾驶，所以我开门见山把这一页放在这儿，这一页PPT，其实我在去年已经用过，到今天我几乎一字不改，因为这个观点没有改变。

第一句话，怎么来做自动驾驶，怎么帮助自动驾驶商业化落地，首先是什么？进入一个市场最好的方法是什么？从小做起，就是从简单、低成本的自动驾驶技术入手。这里讲的是技术，从简单的低成本技术入手。

接下来是什么？目的是用于吸引足够多的愿意付费的用户，因为我们大家知道，如果自动驾驶是什么？展示、测试，没问题，大家都会欢迎，但是你还没法商业落地，商业落地的基本条件是什么？需要有人付费，天上不会掉馅饼，总是需要有人付费，不是你付费，就是我们的整车厂来付费。

具体怎么做呢？我下面列了几个场景也好或者商业落地的方式也好，首先从自动泊车或代客泊车开始，因为大家知道泊车相对低速，而且场景比较可控，在一个半封闭停车场或者停车库里面。还有从低速的自动驾驶开始做起，这里列的是40公里时速，其实这个时速已经很高了。一般来讲，在公路道路上的车辆可能不止40公里。在低速的情况下，首先可以什么？它可以对于感知系统、决策系统的压力挑战相对小一些。

这就是从简单的技术开始做起。

还有什么？从特定的场景和特定用途开始，自动驾驶有很多场景，如果不跑开场景来讲自动驾驶是没有意义的。举个极端的例子，如果你在一个测试场地，直径300米，里面没有任何车辆，没有任何障碍物，不要说L4，L5都可以做到。但是换一个场景，非常拥堵的情况下，L3都做不到。

关键是要去掉安全驾驶员，我们今天很多的展示测试车辆，自动驾驶在路上必须有安全员，这也是我们目前的规定，法规所制约的。

但是大家想一想，如果有安全员的话，我们通常讲L4的车辆，还是在L3的基础上，这个方面如果我们不能够突破，我们的技术还是在L3这个技术层面，从本质上讲。

当然，今天另外一个讨论的点，其实真正的自动驾驶不要纠结于到底是L2、L3或者L4，我们今天看到的是来看场景，怎么突破商业化落地，找到一个商业化模式，这才是最重要的。

最后，就是送货的需求，可能比运客更实际。当然并不是说货物从安全的角度来讲，可能比客人关注程度要低一点，这并不是唯一的原因。大家如果看到过去这几个月，特别是疫情爆发比较严重的时候，我们在武汉、北京这些城市都会看到什么？有一些无人的物流车来运送医疗设备、医疗物资，可以避免人和人的接触，特别是去一些疫情比较严重的地方。这也是我们可以看到无人物流车在这个情况下面，它可能比送人送客更有需求的场景的需求。

这是一个原因。

我在这里抛砖引玉，抛出这几点。

接下来请允许我花一点时间结合法雷奥的产品，来和大家详细叙述一下我们怎么找到场景落地，找到商业化落地的一个最终的目标。

刚才讲到了，自动泊车是一个比较容易实现的场景，通常讲到自动泊车，泊车辅助是什么？驾驶员需要在车内根据系统的提示，来完成自动泊车或者泊车辅助。但是一旦把驾驶员移到车内，让我们的客户能够选择在车内或车外泊车的话，就是遥控泊车。

法雷奥在2016年推出遥控泊车这个功能，也已经量产了，大家可以看一下。用遥控钥匙，万一发生一些紧急情况，需要停止泊车的话，可以一键停止。

接下来可以更近一步，我们可以想像，如果我们在地下车库口，我们可以用遥控停车让车辆自动泊车，跟刚才遥控泊车的技术是大同小异，但是区别在于一个是可能车辆需要行进的路程或者寻找车位的范围更大一点；第二个区别在于，我们这里讲的就是代客泊车，需要厂端的支持。从业界来讲，有两个潮流或者两种方法，一种代客泊车是完全靠车端的传感器来完成，另外一种是需要厂端和车端来协同完成代客泊车。

如果靠一个车端的传感器，在一个非常拥挤的地下车库里面，可能需要花很长的时间才能找到泊车位，同时有可能引起泊车的拥挤。所以如果在厂端和车端相结合，厂端上面加上一些传感器、激光雷达，来帮助我们更快更有效地找到泊车位。

这里也有一个视频，这是法雷奥和Cisco合作的一个系统，在这个过程当中，可以避让行人，完成泊车，会发送信号给我们的客户，等到我们的用户需要用车的时候可以提前预约，从自动的到下车的点来迎接我们的用户，这是代客泊车的概念。法雷奥认为车端和厂端相结合是完成代客泊车比较有效更现实的一个方案。

另外一个自动泊车的应用场景，非常意外，是什么？充电。大家可能一开始没想到为什么充电和自动泊车相关？这是因为目前跟自动驾驶一样，电动化也是非常大的一个趋势，大家可以看到越来越多的插电式混合动力车辆和纯电动车辆，这些车辆无一例外都需要充电，可能插电式混合动力充电不需要那么频繁。

我们对德国用户调研发现，有三分之二的用户认为如果能完成自动充电或者无线充电，他们更愿意选择或者使用纯电动车。我觉得原因可能是什么？因为我差不多开了两年时间一辆插电式混合动力，大家发现充电枪通常比较脏，有的时候还会掉在地上，下雨的时候你也不愿意捡那个湿淋淋的充电枪，你会更愿意有人帮助你完成自动充电或者无线充电。法雷奥的一个概念，我们能够打造通过高精度的自动泊车来完成自动、无线充电，或者用机械手帮助你有线充电。这个误差的范围，精度必须提高到10厘米以内，即使是充电，大家不要以为到充电桩或者充电板附近就可以完成充电，需要有一个精度。只要用户完成一次泊车，下一次可以自动回到这个泊车的位置，这里还有一个自动避让。

这是自动泊车完成充电，需要一个比较高的精度，刚才说到10厘米以内。

但是大家想想除了泊车之外，如果真正的自动驾驶需要什么？除了感知功能以外，还有一个最重要的就是定位。感知只是感知周围的环境，就像我们的眼睛一样。但是如果你都不知道自己现在在哪里，你怎么来真正做到自动驾驶呢？一般来讲，自动驾驶，我们可以想到的定位的方法就是用GPS信号，但是GPS，即使是在天气比较好的情况下，我们的GPS能做到的是米级的精度，差不多是在2—3米左右的误差。用于导航，GPS没有问题，你只要知道自己在哪条路上就行了。但是2—3米的误差几乎是一条车道的宽度，也就是说你不知道自己到底是在哪条车道上。在辅助道或者高架上面，导航没法告诉你。而且我们的车道线，如果双向双车道的情况下，很有可能一条车道线的误差就变成逆行了，或者你在路口的时候导航却不知道你在路口，告诉你的时候让你转弯的时候已经太晚了。所以对导航来讲，可能人加上自己的感知，观察周围的环境，还可以接受米级的精度。但是自动驾驶没法接受，我们需要提高到厘米级，这就提出一个很大的问题，怎么来帮助自动驾驶达到厘米级的精度，所以我们在这里又提出一个RTK的方法，2020年的CES上，现代汽车，还有Hexagon—Novatel，是一家高科技的公司，和法雷奥和移动网络运营商，提出了一项高精度的联合定位技术，它的意义是说我们用了GPS信号以后，但是通过跟地面的基站，地面的基站你可以事先得到它的高精度的位置信息，然后进行一个差分的对比，你可以得出精度比较高的一个相对的位置，这是所谓RTK的技术，是实时动态差分定位技术，这个技术可以帮助我们达到厘米级的精度。

这已经不是一个新的技术，现代汽车今后会把这个技术搭载他的车上进行量化，这已经是一个可以标准化量产的高精度技术。

RTK技术可以帮助我们达到厘米级精度，这是已经得到证明的，但是还是有局限性，比如说GPS信号需要什么？天气比较好，如果像今天下雨，云层比较低的情况下，GPS信号被遮盖。还有一种情况是什么？比如说我们到大城市，像上海或者是香港这种高楼林立的城市，香港还有另外一个限制，就是香港有很多双层的大巴或者观光巴士会影响遮蔽信号，更不要说经过隧道、高架桥，信号肯定会受影响，这个时候我们需要另外一个技术来弥补或者补充定位，就是我们经常讲到的用激光雷达的点云技术来帮助定位。也就是说我们通过激光雷达先打造一个高精度的地图，然后通过车上的传感器、激光雷达来实时对比高精度地图的差异，来帮助我们相对的定位，这个技术其实也已经非常成熟了。我们法雷奥是通过一个激光雷达打造这样一个高精度地图，来实时定位。这个高精度地图是通过众包的形式，因为不可能派出很多的车去每次实时更新这些地图，所以是通过我们的用户在使用过程当中，他的激光雷达的点云，来帮助实时更新这个地图，所以这是一种众包或者众筹的形式。这样的方法，跟刚才说的RTK可以互相补充。

非常有趣的是什么？一般情况下，在高楼弥补的情况下，因为有这样一个系统来通过点云帮助定位，那个时候信号可能会比较弱。相反的情况下，在GPS信号不受影响，比较空旷的，比如在大西北是沙漠或者荒漠的地带，地理特征不是那么明显，你怎么进行定位呢？这个时候就用RTK的技术，GPS的信号来弥补。这两种技术在某种程度上用途是可以互相弥补，互相支撑的，可以帮助我们完成自动驾驶的高精度定位。

在今年的CES上我们也做了一个展示，法雷奥搭载了第二代ScaLa激光雷达的车辆，作为高精度采集的车辆，还有第一代激光雷达的车队车辆来展示我们的高精度车辆，这个在拉斯维加斯大街上面进行实时的展示。在这种情况下，我们可以发现我们的定位精度可以提高到厘米级，大概在10—12厘米以下，这是一个比较高精度的定位。

这里需要跟大家说一下，ScaLa第一代和第二代激光雷达都是已经量产的激光雷达。同时在右边这张图上面有一个车顶定位的套件，什么意思呢？一般来讲，激光雷达和毫米波雷达和其他的传感器一样，一旦要量产，一般都是跟我们的OEM的客户合作，需要经过长时间的标定开发工作，这些激光雷达或者毫米波雷达并不像大家想像的一样，我买一个雷达插上去，即插即用，不是这么简单，这是一个长期的开发工作，标定工作。对于一些初创企业，特别是自动驾驶初创企业，他可能经不起这样的时间成本和开发成本，所以法雷奥最近推出一个所谓叫通用传感器套件的概念，也就是说我们把一些传感器，目前还是局限于激光雷达和超声波传感器，把它做成一个标准的套件。也就是说它的几何尺寸，比如刚才说的车顶的套件，事先已经做好了标定工作，对于用户来讲，特别是对于自动驾驶初创企业来讲，他需要做的工作就相对少得多，时间成本和开发成本都会大大降低。而且这些都是已经量产的车规级的传感器，所以它的质量，包括刚才说的一致性都会有保证。

我们在拉斯维加斯这些高精度定位的展示车辆，用的车顶都是用的激光雷达的套件，这是一个比较实用的高效的解决方法。

真正做到自动驾驶，技术上有一个讨论比较多的难点是什么？刚才滴滴的孟总也讲到了，在道路上面有很多道路的使用者，就是跟你分享道路的交通使用者，他们接下来的意图是什么，也很可能或者是说没有可能提前知道，你没法预测他们下一步的路径，很难。

我举一个极端的例子，我们在路上看到很多电动车，特别是送外卖的这些小哥，他一边打着电话，一边驾驶着他的电动车，他自己都不知道下一秒他是往左往右还是刹车，你怎么知道呢？这是一个最大的挑战。

记得我在两年前，我去南方有一个城市拜访一个自动驾驶的初创企业，他们邀请我，在他们车内做自动驾驶的展示车辆，在路上进行一个自动驾驶的展示，开着开着车，突然车辆刹车了，什么原因呢？因为在前面人行道边上站着一位老兄，那个车辆因为比较保守的算法，它在人行道上看到一个人，不知道这个人下一步会干什么，会走上人行道跨越马路呢，还是继续在路上待着，保守起见就停下来，然后再换道，绕过行人前面的路。

一般驾驶员开车会经过一个大概的判断，低速通过或者从旁边绕过，这对自动驾驶车辆就是一个非常大的挑战。我们怎么来预测其他，不光是行人，还有骑车人、电动车、滑板车这些交通使用者他们的意图。我们在今年的CES展上面，法雷奥又推出一个MOVEPREDICT.AI，通过人工智能机器学习的方法，来判断这个人的注意力是不是还集中在交通行动上面，如果不在的话，我们可以通过更保守的方法，如果他注意力还是在交通上的话，接下来一步的反应就可能不一样。

然后还可以判断他接下来的，预测他的企图或者意图，他是不是要过马路，他的行迹都要通过人工智能进行判断。当然这只是一个概率问题，并不是能百分之百预测，但这是我们下一步的目标，如果你不能预判的话，就只能用最保守的算法和驾驶，这对我们的使用者的感受应该是不满意的，这样的话自动驾驶变成鸡肋，你开得比人还保守还慢，这样的话，自动驾驶并不能真正找到落地的场景。

在刚才讲到，其实很多情况下运货可能比运客的需求更实际，这就是为什么我们在2019年的CES展上面，我们跟美团签订的战略合作协议，共同开发最后一公里的无人配送技术，或者叫最后一公里的无人物流车。这是我们在去年和美团达成协议。

在2020年1月份，在今年的CES展上，我们推出了法雷奥和美团共同开发的无人物流车。因为受场地限制，我们在一个停车场里面做了一个简单的绕圈的演示。图中有一个小哥他手里拿的不是遥控器，很多人在问是不是像遥控玩具车一样在控制这个车辆？不是，唯一的目的是开始和结束。

这是我们在一年之内，从跟美团签订战略合作协议，进行技术上的交流，设定目标，最后完成设计、制造样车，运到美国。这一年当中做了很多事情，这也是一个速度非常快的过程。

这是一个怎样的物流车呢？简单跟大家介绍一下，它的尺寸是2.8米长，宽1.2米，比一般的小车还要小一些。它可以送17份外卖，这个并不是说只能送17份，它有17个运送箱，取决于外卖的大小，可能还可以搭载得更多。续航里程是电驱动的，一共是100公里，如果需要更长里程的话搭载更多的电池。

法雷奥和美团的分工是法雷奥提供这样一个线控底盘，提供了48伏的电池系统，控制器，上面是法雷奥提供的自动驾驶传感器、自动驾驶的平台，从模块到软件是由法雷奥提供的，不光是给自动驾驶的无人物流车，也可以给所有的城市道路工况的车辆提供自动驾驶的模块。美团提供当中的车体，包括刚才讲到的车厢，还有运送柜和APP，用户和客户的软件交流，是由美团提供的。

这是一个样车，在一年之内很快就做成了，本来我们的计划是在今年4月份的北京车展，把这辆车运到北京做进一步的展示和交流，因为疫情的原因，这个事情肯定会推迟了。

我刚才介绍了，其实自动驾驶的平台为无人物流车，它不是专门打造的，是法雷奥在两年前，2018年已经推出的一个城市道路工况下的自动驾驶平台。这是在城市道路工况下目标是L4级别的自动驾驶，它其实是考虑到城市道路工况下面的各种特点，比如说有各种各样的车辆、行人、自行车，其他的交通灯，包括在欧洲有很多的环岛，还有停车的标志，这些都考虑在内。我们还通过刚才说的高精度定位的方法，来知道车辆的定位，来打造L4级别的自动驾驶平台系统。

我们可以看一下这个视频，这是2018年在巴黎车展上面做的一个自动驾驶的展示，需要提醒大家一点的，在这个车上面所有的传感器是都已经量产的，都已经交付给我们的终端客户，在OEM。因为在驾驶员手下已经是量产的，在运用的传感器。

这是2018年巴黎车展做的一个展示，大家可以看到，刚才是一辆摩托车经过，下面是自动变道、超车，左边是车内的一个摄像头，右边是车后方的一个跟随车拍的，前面是自动避让自行车的一个场景。

交通灯的识别、斑马线、行人的识别、避让，最后是隧道、桥道，GPS信号被遮盖的时候，能够继续保持高精度定位。

这是一个自动驾驶平台，是一个软件和硬件相结合的系统。

如果我们详细看一下，在这个无人物流车传感器的配置是如何的呢？搭载了各种传感器，首先是4个环视摄像头，前面还有一个长距前视摄像头，4个毫米波雷达，12个超声波传感器、4个激光雷达，4个激光雷达的作用还各有点不同，前后的激光雷达是起到探测障碍物的作用，两侧的激光雷达更大的作用是用来通过点云地图来帮助高精度定位。大家可以看到是有四种不同种类的传感器搭载起来，每种传感器有各种不同数量的，完成一个感知功能的冗余，帮助完成自动驾驶。所有这些传感器都是已经量产的，我们在交付客户已经使用了。

刚才讲了很多是比较大的，比如宽1米多，长2米甚至3米的无人物流车。其实如果大家仔细想一想，最后进入到社区，进入到酒店，这些车辆很难进入，因为太大了，所以可能跟我们更接触多的或者使用更多的是一些小的机器人或者小的无人物流车。这也是在今年的CES展上面，我们展出了法雷奥跟一家初创企业TwinswHeel合作开发的无人配送机器人，有可能就不叫物流车，叫机器人，有两个轮子的，也有四个轮子的，它不是自动驾驶，是跟着你走，比如有一些行动不便的老人或者是残疾人，他在搬运东西的时候搬不了，他需要有一种机器人帮助他搬运货物或者跟着他走。这是一种场景，法雷奥提供了传感器48伏的电机系统，这家初创企业目前已经推出两种无人配送机器人。

你只要一摁这个按钮，传感器就认识了你，比如说周总在那儿一摁，它就认识了你，别人再摁，它也不会跟着别人走。就像一只狗，一个宠物一样的。

这是无人物流车在家庭使用中的另外一个场景。

法雷奥是推出传感器品种或者种类最齐全的供应商，SCALA雷达是业界到今天为止唯一一家也是第一家已经量产的符合车规级的激光雷达，2017年是第一代SCALA雷达量产的，今年我们会在研发第三代，它是一个固态的激光雷达，时间也是根据我们的客户，可能是2022年左右。

搭载的激光雷达，除了一般讲的OEM客户以外，还有的是我们的初创企业或者是我们自动驾驶的企业，这里举的一个例子是法国的一家初创企业，这家企业搭载的是法雷奥的SCALA激光雷达，法雷奥也是这家企业的投资者，大概占了百分之十几的股份，这家企业从创立到今天，已经在全球20多个国家销售了160多辆自动驾驶的无人小巴，同时也有无人驾驶的出租车。

最后总结一下：

自动驾驶跟电动化或者是共享汽车一样，是我们“新四化”当中的一个非常明显非常重要的潮流。我个人非常坚信有一天，我们能真正完成或者做到无人驾驶或者自动驾驶。当然这个道路是比较漫长的，也有可能是非常崎岖的，所以我个人是一个比较谨慎的乐观者。

在这个过程当中，我们要特别关注的是技术，但是越到自动驾驶或者高度的自动驾驶，你会发现技术只是其中的一个问题而已。还有什么？刚才说到怎么落地，怎么商业化落地，怎么来关注场景？我反复强调，如果脱离场景来讲自动驾驶技术，那是没有意义的或者是耍流氓，我们刚才已经讲了极端的例子。在一个空旷，没有任何障碍物的情况下，任何车都可以L4、L5的自动驾驶。但是如果结合场景，你会发现很多问题出现了，还需要什么？不光是汽车行业，还需要我们的法规、保险、道路建设、运营方各方面来配合，一起合作来完成自动驾驶。

从这个角度来讲，我跟滴滴的孟总的观点比较接近，就是私家车的自动驾驶可能性，可能落地的时间点会更远一些。因为我已经讲过了，这个自动驾驶的成本必须要有人来承担。我相信在座的每一位我们的用户，你不可能花几十万块钱买一辆车，再花几十万块钱加装一套自动驾驶系统。更快更好更早落地的可能是出租服务商，有可能是无人小巴、无人出租车或者是无人物流车等等，这三种哪个先落地，我们还看不清楚。但是可能无人物流车通过这个疫情的验证，它可能会更容易找到一些落地的场景，来完成商业化的模式。

除了这三种场景以外，在矿区、无人区等等，也是一种L4的驾驶车辆，其实已经找到一种场景，当然这个相对比较小。

但是我要总结一点，自动驾驶不仅仅是私家车，它肯定是包括各种场景下面的各种车辆。我非常坚信在这种情况下，自动驾驶的场景落地不会很遥远，不可能会在十年二十年以外，可能会更快，帮助我们来完成更安全更舒适的一个驾乘环境和物流交通的目标。

谢谢大家的聆听！

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。

三、凌度后视镜行车记录仪adas怎么校准?

凌度后视镜行车记录仪adas怎么校准

校准方法：

1、停车监控灵敏度有高、中、低三种模式供车主自行设置。

2、视频则会保存下来以备日后取证之需。小编一般都建议循环摄影时间设置为1到2分钟，以防视频太短或太长查找起来不方便。而这款记录仪循环录制的时间节点有1分钟和2分钟这2个选项供车主设置。

3、后视镜行车记录仪就能帮到你。除了录制视频外，还有拍照功能，车主可以把沿途漂亮的风景记录下来。

4、其他功能实用性解析

除了以上的停车监控灵敏度设置、循环录制视频录制时长设置和实时回放视频等功能外，车主还能自行设置上电录像、屏幕开关时长等。

● 总结

这款植入了ADAS辅助驾驶系统的后视镜记录仪，其车道偏离预警系统和前车碰撞预警系统，除了提升后装车载电器的逼格外，还使得车主在驾驶途中行车更安全。除此外，前后双录高清摄像头，全方位还原了事故真相，让碰瓷党无处可遁。

行车记录仪即记录车辆行驶途中的影像及声音等相关资讯的仪器。安装行车记录仪后，能够记录汽车行驶全过程的视频图像和声音，可为交通事故提供证据。

喜欢自驾游的人，还可以用它来记录征服艰难险阻的过程。开车时边走边录像，同时把时间、速度、所在位置都记录在录像里，相当“黑匣子”。

也可在家用作DV拍摄生活乐趣，或者做为家用监控使用。平时还可以做停车监控，安装行车记录仪，视频资料不可以裁剪，如果裁剪，在责任事故无法提供帮助。

四、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。

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