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ADAS算法（adagrad算法）
发布时间：2023-04-13 19:01:55
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于ADAS算法的问题，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:
一、数据回灌仿真有延时吗
若他们因起的延迟，对电路有明显的影响，则应对单元的模型进行修改，多数模型设计问题都有与时间有关，层次编码进行修正，对传输延迟和惯性延迟的处理方法有所分析，这两种延迟的影响，实际数据回灌仿真有延迟等
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、懂视生活
加装汽车adas系统价格一般是多少？一起来看看小编今天的分享吧。
加装市场的adas系统具有较大的潜力和价值，基于机器视觉的ADAS系统已经开始逐步应用，不过加装汽车adas系统价格通常比较贵，毕竟adas系统的成本硬件摆在那里，再加上算法软件等费用，价格是相当高的。
市面上的汽车adas系统，加装价格通常在几千元到一万多元不等，也有一些要几万元甚至十几万元的，具体价格根据adas系统品牌、功能、性能等有所不同。
拓展小知识
adas有必要安装吗
adas是Advanced Driving Assistance System的缩写，指高级驾驶辅助系统，是用来辅助驾驶员安全行驶的一套车载电子系统，主要作用是为我们的安全行车提供主动安全和被动安全服务。
随着汽车智能化的发展，adas系统发挥着越来越重要的作用，而且数据显示，大部分交通结果事故都是由驾驶员失误造成的，很多时候是驾驶员分心或是疲劳未能提前预知风险；而adas系统旨在通过先进的电子自动化和传感器来辅助提醒驾驶员，提高安全性和安全驾驶习惯，且已被证明可以通过减少人为错误来减少发生交通事故的概率。
因此，有条件的话，建议买带adas功能的汽车。
adas可以自己安装吗
一般来说，现在很多汽车是可以自己加装adas系统的，现在市面上也有了很多后加装ADAS设备，这些设备通过连接智能手机和汽车系统后，可以实现部分ADAS中的功能，后装ADAS通常以是摄像头为主要的载体，通过摄像头拍摄前方的路况以及各种行人、车辆和交通标线信号，然后在通过OBD模块读取汽车内部的各种基本数据，包括速度、燃油量等，然后通过自身提供了算法和程序来预判可能出现的危险或碰撞，并且通过显示或声音等方式对驾驶员进行提醒的系统。
以上就是小编今天的分享了，希望可以帮到大家。
四、造车新势力蔚小理的自动驾驶进化之路
英伟达CEO黄仁勋曾提出“电动化”与“智能化”将对 汽车 产业带来颠覆性的变化，如今“电动化”的战场硝烟未止，“智能化”的战争便已经打响。
自动驾驶作为智能 汽车 的大脑，是实现“智能化”至为重要的一环，是 汽车 进化为智能体的必由之路，可以认为， 得自动驾驶者得“天下”。
在各路自动驾驶玩家中，国内的造车新势力是一股不容小觑的力量，目前以小鹏、蔚来、理想三家处于相对领先地位。
蔚小理均采用渐进式的路线，即从低等级的自动驾驶起步，逐步扩展功能和场景覆盖，最终进化为全场景的完全自动驾驶。
不过，蔚小理对于实现自动驾驶进化的思路以及速度存在差异，从整体上看，小鹏目前领先于其他两家，蔚来略领先于理想， 本文将尝试对这三家企业的自动驾驶进化之路进行解读。
01 小鹏
快速迭代保持领跑，重点深耕泊车场景
小鹏从创始之初就一直致力于做中国的自动驾驶第一，小鹏 汽车 董事长何小鹏在中国电动 汽车 百人会论坛上自豪地说道，小鹏在智能驾驶领域比绝大多数公司领先2-3年。
2018年12月 小鹏首次推出辅助驾驶系统Xpilot2.0 ，搭载于小鹏首款智能 汽车 G3，计算平台采用Mobileye EyeQ4芯片，感知硬件系统包含1个前视摄像头、4个环视摄像头、3个毫米波雷达和12个超声波雷达。
在当时，小鹏经过调研认为在自动驾驶最主要的三大系统行车、泊车与主动安全中，泊车系统的功能成熟度相对是比较低的。
自动驾驶产品开发部总监肖志光提出：“我们看到了其中很多用户痛点，之前的泊车系统经常识别不到车位，且操作不便捷，那这些地方我们可以去攻关，真正解决用户的痛点。”
因此，除了落地基础的ADAS功能外， 小鹏选定智能泊车作为其自动驾驶进化之路的“制胜法宝”。
小鹏是国内最早 将视觉感知能力融入自动泊车 的车企，车辆可以通过摄像头识别周围的车位线等，与雷达系统的感知能力进行融合完成泊车，这使得小鹏可以实现垂直、水平、斜方位、无划线等所有泊车场景下的自动泊车和遥控泊车能力。
这项能力到目前仍然是领先于蔚来和理想的。
然而由于Mobileye比较封闭的特性，最重要的感知算法基本为“黑盒”，导致车企对于算法的开发自由度很低，也很难触及到用户使用过程中产生的数据，对于小鹏这种很早就计划要做全栈自研的车企，显然是无法满足其诉求的。
因此小鹏 决定改用英伟达的Xavier芯片作为计算平台 ，Xavier是英伟达2020年量产的首款高等级自动驾驶芯片，算力30Tops，远高于EyeQ4的2.5Tops，最关键的是英伟达的芯片是开放式的，车企在其提供的开发环境内较高的自主开发性并可以获得底层的感知数据。
摆脱了“黑盒”的束缚 ，小鹏开始施展拳脚，正式开启“全栈自研”之路。（注：这里说的“全栈自研”是指以此为方向，并不代表已完全落地，事实上，目前能做到全栈自研的公司只有特斯拉，国内车企可以实现部分自研）
2021年1月小鹏推出P7车型，搭载Xavier芯片，并新增3个前视摄像头、4个侧视摄像头、1个后视摄像头， 构建了360度全方位环绕感知能力 ，而蔚来和理想事实上直到今年才完成此项能力构建。
小鹏在P7车型中配备升级后的自动驾驶辅助系统Xpilot3.0，支持NGP高速领航辅助驾驶功能，即在高速场景下可以实现高精地图覆盖范围内的点到点自动驾驶， 由此小鹏已实现“泊车+高速”双场景覆盖 。
同年6月小鹏对其主打的自动泊车能力进行了大幅提升， 通过OTA推送了“VPA记忆泊车”功能 ，被官方称为是“首个量产且不依赖于停车场改造的最后一公里泊车功能”。
所谓VPA记忆泊车，是指系统可以自动记忆车主常用的停车路线，在不需要驾驶员干预的情况下，将车辆从设定路线的起点自动开往设定路线的终点， 是L3级自动驾驶功能 。
小鹏的VPA以视觉感知输入为主，通过视觉神经网络处理算法构建停车场的“语义地图”，包含停车场内的车道线、柱子等各种核心元素，将实时感知到的元素与记忆中的元素进行“匹配”，进而不断调整行车路线以接近记忆路线，直至完成泊入车位。
在拥有泊车和高速两大场景的高阶自动驾驶能力后， 小鹏继续发力城区场景 ，引入激光雷达传感器，与摄像头视觉感知融合，打造更具安全冗余的感知能力，释放城区场景NGP辅助驾驶能力，落地于小鹏P5车型。
至此， 小鹏自动驾驶能力已初步覆盖泊车、高速、城区三大核心场景。
小鹏的快速迭代之路仍在继续，今年2月，小鹏通过OTA进一步升级记忆泊车功能，新增跨楼层记忆泊车、记忆路线可分享、泊车过程中可沿途搜寻并泊入空闲车位等能力。
小鹏也因此 基本实现了“自动泊车”向“自主泊车”的进化。
为了更进一步打通各场景下的自动驾驶能力，小鹏将再次升级计算平台， 将Xavier芯片替换为英伟达最新的OrinX芯片 ，单颗芯片算力达到254TOPS，打造出Xpilot4.0， 实现真正意义上的全场景、点到点的导航自动驾驶 ，首次搭载最新软硬件系统的是小鹏最新款车型G9，将于今年6月正式发布。
整体来看，小鹏以智能泊车作为持续深耕的功能，这个选择是有效的，一方面国内泊车费时费力，是用户开车的痛点问题之一，另一方面停车场属于超低速场景，在自动驾驶能力还不够完善时相对风险较低， 小鹏在泊车域成功实现卡位 。
同时， 小鹏从一开始便提出要逐步全栈自研的思路，并以高频次快速迭代，是最早实现高速、泊车、城区全场景自动驾驶能力覆盖的车企。
小鹏的自动驾驶能力在国产造车新势力中目前是处于领先身位的，随着蔚来、理想的奋力追赶，如何持续保持领先优势是小鹏需要研究的课题。
02 蔚来
硬件能力高举高打，率先落地高速领航
蔚来是国产造车新势力的先行者 ，2017年12月便首次发布了 第一代自动驾驶系统NIO Pilot ，搭载于蔚来首款车型ES8，包括后来的ES6和EC6均使用这套辅助驾驶系统。
NIO Pilot的计算平台同样选用的Mobileye的Eye Q4，初代感知系统采用3个前视摄像头、4个环视摄像头、5个毫米波雷达及12个超声波雷达在内共计22个传感器组成，这个配置是要高于小鹏和理想的初代感知硬件。
2019年6月蔚来通过OTA推送了 NIO Pilot的第一次重大升级 ，新增了包含高速自动辅助驾驶、拥堵自动辅助驾驶、转向灯控制变道、道路交通标识识别、车道保持功能、前侧来车预警和自动泊车辅助系统在内的7项功能。
需要注意的是，这次升级的几项功能仍是L2级以下的低阶自动驾驶水平，包括其中的高速自动辅助驾驶，仅是在实现自适应巡航（ACC）的车速控制和车距保持功能的基础上，增加了车道保持的转向辅助功能。
蔚来真正实现较高水平的自动驾驶能力，是在2020年10月融入高精地图后， 释放的高速场景下点对点领航辅助驾驶功能 ，这个时间点要早于小鹏和理想，是 国内首家实现NOA高速领航落地的公司 。
对于蔚来自动驾驶能力的进化之路而言，这是一个重要的节点， 标志着蔚来开始迈向L3时代 ，与小鹏选择泊车场景作为切入点不同，蔚来率先选择切入的场景是高速。
随后蔚来 升级视觉融合全自动泊车功能 ，不过仅支持水平和垂直两类常见车位自动停靠，对于斜方位或者无划线的车位无能为力，属于L2级别，整体性能距离小鹏有较大差距。
第二代自动驾驶平台NT2.0的问世，是蔚来另一个重要节点。
2021年1月，在蔚来NIO DAY上，李斌发布了NT2.0以及基于此平台打造的 NAD自动驾驶系统 ，NAD的全称是NIO Autonomous Driving，从Assisted Driving（辅助驾驶）到Autonomus Driving（自动驾驶），表明了李斌对这套系统的定位。
李斌曾提到，以NT1.0搭载的硬件架构，其传感器和运算能力无法实现 L4 级自动驾驶，也不会宣布可以做到L3，他认为NT2.0作为蔚来研发的新一代技术平台，会是行业内最先进的量产自动驾驶技术。
NT2.0和NAD的落地标志着蔚来吹响加速向无人驾驶进军的冲锋号角 ，配备此系统的最新款车型ET7已于今年3月落地交付。
NAD系统在硬件层面延续了蔚来“高举高打”的特点 ，计算平台由Mobileye升级为更为开放的英伟达，共计搭载4颗英伟达Orin芯片，包括两颗主芯片、一颗备份芯片和一颗群体智能与个性训练专用芯片，整体构成蔚来超算平台NIO Adam，算力高达1016TOPS。
在感知层面， 蔚来打造Aquila超感系统 ，NAD在NIO Pilot基础上拿掉一个前视摄像头，但新增两个瞭望塔式侧前视、两个侧后视和一个后视，并且摄像头由180万像素升级为800万高清摄像头，构建360度全视角高清感知能力，同时新增一个激光雷达，作为视觉感知的冗余，整体称得上豪华。
同时值得注意的是， 蔚来在NAD中还额外增加了C-V2X感知模块 ，是国内第一个在新车搭载V2X的车企，V2X即车联网，用以实现人、车、路和云平台之间的连接与通讯，表明蔚来在发力单车智能同时，已经开始布局车路协同。
可以看到， 蔚来实现自动驾驶进化的一贯思路就是“硬件先行” ，无论是NT1.0，还是NT2.0，都配备了高冗余的硬件系统，基于高规格硬件系统，通过正向独立开发不断更新软件能力。
不过，高级别硬件能力固然可以更好地保障自动驾驶系统游刃有余地处理各类复杂任务，然而单靠硬件堆栈难以从根本上真正提升自动驾驶的能力， 再好的“装备”如果不是给到一个“技能”足够强大的角色，可能也难以“打赢 游戏 ” 。
NAD相比NIO Pilot不仅需要完成从高速到泊车、城市的全场景跨越，还需要完成从仅前视感知到360度环绕+激光雷达融合感知的跨越，且由于前期一直采用Mobileye封闭芯片，底层的数据积累不够充分，这些对于蔚来都是需要面对的挑战。
如何提升算力和数据的利用效率， 强化自动驾驶的“软实力” ，是蔚来需要加足马力提升的，好在蔚来具有厚实的研发基础，近日原小鹏自动驾驶产品总监黄鑫的加入，或许可以一窥蔚来要做出改变的决心。
03 理想
后起之秀先发制人，自研发力主动安全
相比小鹏和蔚来，理想的自动驾驶之路看起来是起步更晚的，李想曾自嘲说道是由于自己创业初期融资能力差导致没有充足的资金开展智能驾驶技术研究，这个局面在2020年理想 汽车 IPO之后才发生根本性转折。
但或许，理想的自动驾驶之路早就开始了。
2019年4月理想落地首款量产车理想One，同样是搭载拥有成熟ADAS方案的Mobileye EyeQ4芯片，配备1个前视摄像头、4个环视摄像头、1个毫米波雷达和12个超声波雷达，具有车速、车道控制等L2级以下自动驾驶功能，整体比较基础。
但理想有一个特点， 从一开始就标配辅助驾驶功能 ，是因为理想希望通过用户使用持续收集驾驶场景的数据，理想拥有乙级地图测绘资质，是造车新势力中第一家拥有合法收集数据资格的企业。
也就是说， 理想ONE一直在使用“影子模式”获取数据 。
数据对自动驾驶至关重要，自动驾驶底层是一种基于机器学习算法的技术，数据是算法建模与软件落地的基础，大量的数据采集是自动驾驶技术开发的前提。
可以说理想从采集数据开始就已经启动了自动驾驶之路，因此我对理想自动驾驶的定位是“后起之秀，先发制人”。
在拥有充分的数据和研发资金后，理想便抛弃了相对封闭的Mobileye芯片， 转向与支持车企自主开发感知、控制算法的地平线J3合作 ，开启自研之路。
2021款理想ONE便是落地的车型，相比2020款，升级了前视摄像头的性能参数，新增4个毫米波雷达，并首次融入高精地图。
自研方向除了必备的NOA导航辅助驾驶之外，理想还 选定了AEB作为自研的重点功能 ，AEB全称Autonomous Emergency Braking，即自动紧急制动系统， 是一种 汽车 “主动安全”技术 。
在传统 汽车 领域，AEB已经是一个较为成熟的功能，主要依靠雷达进行障碍物识别，通过测量距离碰撞发生的时间来判断是否选择自动制动，由于 汽车 在行驶过程中突然刹车也是有危险的，因此AEB要求性能非常稳定，既不能不刹车，也不能乱刹车。
那为什么理想要选择这样一个在自动驾驶系统里并不起眼且开发难度极高的功能作为自研突破点呢？
不考虑商业竞争的因素，或许源于李想对产品力的极致追求，安全性是衡量自动驾驶能力一个很重要的性能指标，AEB虽不起眼，但却是ADAS里 唯一一个在行车场景下随时待命的功能 ，对于自动驾驶的安全性能有非常重要的意义。
传统的AEB方案由于仅依靠毫米波雷达做探测，缺乏对物体的识别，容易出现误报的情况， 理想在自研过程中将视觉能力融合进来，采用“视觉+毫米波雷达”融合感知的AEB方案， 并利用积累的巨量真实驾驶数据进行算法训练，实现AEB功能的快速迭代和落地。
理想是全球第二个落地视觉融合方案AEB的车企，第一个是特斯拉。
2021年12月，理想正式交付自研完整版的AEB和覆盖高速场景的NOA功能，也 标志着理想在自动驾驶方向与小鹏和蔚来正式站在同一个赛道 。
进化之路仍在继续，2022年3月，理想发布新一款车型理想L9，硬件能力全面升级，感知层面采用高性能摄像头作为主要感知来源，配备6颗800万像素和5颗200万像素摄像头，实现360度全方位感知，同时配备激光雷达作为感知冗余，计算平台也同样采用算力更强大的英伟达Orin方案，搭载两颗OrinX芯片，总算力达到508Tops。
同时 理想推出自动驾驶系统AD Max ，采用全栈自研的感知、决策、规划和控制软件，基于这一代系统，理想将逐步覆盖高速、泊车、城区的全场景导航自动驾驶能力。
理想作为后来者，以主动安全为主要发力点切入自动驾驶初见成效 ，不过AEB毕竟是个低频功能，而且用户其实并不希望有需要用到AEB的场景，自动驾驶要想真正给用户体验带来“质”的变化，在行车域和泊车域的功能是重头戏，理想需要加速这些方面的能力落地。
面对实力强劲的竞争对手，理想仍然道阻且长。
04 有什么共性？
三家新势力在各自制定的路线上实现自动驾驶的快速进化，虽然路线有所差异，但大的方向还是存在一些共性：
数据驱动的底层思想
数据对自动驾驶的重要性不言而喻， 算法为数据服务，算力为算法服务 ，数据是自动驾驶能力的“源泉”。
小鹏 汽车 董事长何小鹏说：“我们致力于全栈自研，坚持数据驱动并不断创新，这是小鹏 汽车 业务的基石。”
理想 汽车 CTO王凯说：“车企想做到头部，一定要做数据驱动的 科技 企业。”
蔚来联合创始人秦力洪说：“原生数字化企业不是个时髦，是个必须。”
从这些变态可以看出三家企业均 将“数据驱动”作为打造自动驾驶和智能 汽车 的一个基本底层思想 。
数据驱动的关键是要构建数据闭环，包括数据采集、数据标注、数据训练、数据仿真等模块在内，共同形成由数据驱动开发和功能迭代的闭环系统，小鹏、蔚来和理想均在此发力。
未来自动驾驶的产品竞争，高效的数据闭环将成为有力的武器。
冗余配置的工程思维
人体作为一个复杂系统，冗余配置是很常见的一种形态，例如双肺和双肾，其中一个坏掉后不影响人体的正常运转。
冗余配置，是指重复配置系统的某些部件，当系统发生故障时，冗余部件介入并承担故障部件的工作，由此减少系统的故障时间。
对于自动驾驶的工程落地，蔚小理也运用了冗余配置的工程思维，在相关链路中的感知、计算、执行系统等环节都做了充分的冗余配置。
感知层面，小鹏、蔚来和理想均同时搭载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等多类型传感器，并将同时配备激光雷达，不同传感器的能力各有优势且有重叠部分，构造出“具有冗余感知能力”的自动驾驶感知系统。
算力层面，蔚来配备四颗芯片，一颗作为冗余备份，小鹏和理想配备双芯片互为冗余，三家的自动驾驶算力均达到500Tops以上，蔚来更是达到1000Tops+，强大的算力应用于目前的自动驾驶能力有充分的冗余空间。
执行层面，针对转向控制系统、驻车制动系统、动力输出系统蔚小理也都做了相应的冗余设计，确保自动驾驶控制信号正常执行。
安全是自动驾驶第一要义，冗余为安全护航。
应用场景层面的渐进式
实现全无人驾驶的路线有渐进式和跨越式两种，一般意义上的渐进式是指自动驾驶能力上从L1-L5逐步实现。
还有一种视角是在应用场景层面的渐进，也就是说，先在部分场景落地相对高阶的自动驾驶，然后不断扩大应用场景，最终实现全场景的高阶自动驾驶。
小鹏优先在泊车场景落地L3级的记忆泊车，随后在高速和城市快速路场景落地L3级点到点导航辅助驾驶，主城区场景点到点导航辅助驾驶正在测试中，预计今年中旬会正式落地。
蔚来和理想目前已落地高速场景导航自动驾驶，并且都宣布会在最新一代自动驾驶系统中逐步落地全场景导航辅助驾驶功能。
从泊车、高速、城市快速路、主城区，到更广泛的场景实现多域融通， 自动驾驶将逐步渗透，量变终会引发质变 。
软硬件全栈自研的趋势
从Mobileye到英伟达，车企选择合作的芯片由封闭走向开放，核心原因是车企希望在数据和算法层面掌握更多自主权，随着硬件能力逐渐趋同，智能化的竞争最终是软件及软硬耦合能力的竞争， 车企掌握数据和算法的自主权，更有利于实现快速迭代，打造差异化功能体验和产品服务 。
目前蔚来、小鹏和理想均已先后启动软件和算法的全栈自研之路，同时对于自动驾驶核心硬件的自研也正摩拳擦掌。
早在2020年，蔚来便传出要自主研发自动驾驶计算芯片的消息，后来因为遭遇财务危机，芯片自研的计划暂时被搁置，2021年据36氪报道，小鹏 汽车 也已开始涉足核心芯片的自研，而理想因为近期才宣布软件自研，硬件自研还需时日，理想对外的说法中也没有否认过要自研芯片的可能性。
要最大限度发挥自研技术的价值， 软硬件一体化自研或许是必由之路 ，国外的特斯拉便是这方面的先驱。
05 写在最后
自动驾驶的赛道日渐拥挤，越来越多的玩家意识到自动驾驶 的重要性，蔚小理由于介入更早，在认知、技术、数据、经验等多个维度都已具备一定的领先优势和技术壁垒。
从全球来看，造车新势力的自动驾驶能力，国外特斯拉一枝独秀，处于霸主地位，国内以蔚小理处于第一梯队，能力各具千秋，逐步形成阶段性的“一超多强”竞争格局。
然而，自动驾驶的竞争并不会停止，在蔚小理相互之间持续竞争之外，随着后续苹果、小米、集度等新玩家的加入，以及传统车企对自动驾驶能力的追赶，竞争会愈演愈烈。
竞争会加速进化，在以蔚小理为代表的造车新势力的推进下，期待 全自动驾驶时代可以提前到来。
来源于公众号：禾隐记（hejunnote)
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