12个问题理清自动驾驶产业图谱前哨

　　你好，这里是科技前哨，继续跟你分享新兴科技企业有关的新鲜见闻。
　　自动驾驶技术作为眼下最为火热的前沿产业，科技前哨带来过不少关于这个领域的企业分析和动态解读，但一直没有为大家呈现过自动驾驶产业的整体图景，今天我们通过12个问题，一问一答的方式为大家呈现自动驾驶产业的整体图景。
　　相信看完你就能明白自动驾驶产业是个什么情况了。
　　1.  自动驾驶技术有什么影响？
　　自动驾驶有许多不同的定义，但大多数专家都同意，真正的自动驾驶能让汽车自动运行，从控制油门、刹车、方向盘等基本功能到自动停车和自动往返目的地，完全不需要人类干预。
　　自动驾驶的主要好处之一是它能提高道路交通安全性。根据美国普渡大学情报与数值数据分析和综合中心提供的2011-2021年5664起典型乘用车事故数据：人类驾驶员主观错误导致的车祸占总数的60%以上。
　　人为错误是事故的主要原因，自动驾驶取代人类驾驶员，能消除疲劳驾驶、注意力不集中等引发的事故数量，还有专家期待自动驾驶汽车通过更高效的配置运力帮助减少交通拥堵和能源浪费。
　　2.  不同的自动驾驶等级有什么区别？
　　自动驾驶等级是美国汽车工程师协会提出的概念，总共有5个等级：
　　第一个档次是0级自动驾驶，也就是没有实现自动驾驶，始终需要人类驾驶员。
　　第二个档次是1级自动驾驶，这个阶段也被称为辅助自动驾驶。汽车可以执行一些简单动作，例如踩刹车或小幅度转向，这个阶段驾驶员必须随时准备接管。
　　第三个档次是2级自动驾驶，这个阶段的自动驾驶汽车升级到能完成一些简单任务，比如自行变更车道、高速公路自动行驶，这个阶段驾驶员同样要随时准备接管。
　　第四个档次是3级自动驾驶，有的媒体也称之为高级辅助驾驶，汽车可以执行绝大多数任务，自己从出发地开到目的地，中途自行决定行驶路线，完成超车、变道等操作，不过驾驶员仍然要保持注意力，应对少数特殊情况。
　　第五级也是最后一级，4级自动驾驶，也被称为无人驾驶，汽车全程都不需要人类干预，自己能完成所有任务，应对所有突发情况，也有一些分类会将这一个等级再细化为两部分。
　　3.  自动驾驶产业竞争格局是什么样？
　　今天自动驾驶竞争的焦点是谁能率先推出全自动驾驶方案。全自动驾驶在安全性、效率和便利性上的优势十分明显，由此带来的巨大利润潜力让众多企业垂涎。
　　很多调查报告显示，自动驾驶汽车市场预计价值数万亿美元，目前的主要参与者有三类：科技公司、汽车制造商和初创公司。
　　科技公司凭借人工智能和机器学习方面的技术积累和雄厚财力入局；汽车制造商的参与模式比较丰富，有特斯拉这样全线自研的，也有大众、丰田这样和初创公司合作的。
　　初创公司就比较集中，都把主要资源放在了算法和数据方面，受益于人工智能技术大多是开源技术，它们前期发展比较迅速。
　　4.  全球哪些高级辅助自动驾驶系统值得关注？
　　美国、欧洲和中国不同公司在高级辅助驾驶系统上呈现了不同的格局。
　　在美国，表现优异的高级辅助驾驶系统来自于提供一整套服务和产品的供应商。Mobileye、特斯拉、Waymo、Cruise各有自己的路线图，Mobileye提供传感器和算法解决方案，特斯拉则将自动驾驶作为服务在电动车上提供，Waymo、Cruise更进一步提供自动驾驶出租车。
　　在欧洲，传统企业在这方面表现更好些，比如大陆集团通过一系列合作，已经能提供各种辅助驾驶系统，包括自适应巡航控制、车道保持辅助和自动泊车。
　　在中国，科技企业和创业公司各有千秋，比如百度提供的系列产品就比较有优势，提供自适应巡航控制、车道保持辅助和自动泊车等功能。
　　5.  传统车企在自动驾驶产业的布局如何？
　　随着自动驾驶技术的不断发展，越来越多的传统车企都在提供自己的自动驾驶解决方案。
　　通用汽车作为世界上最大的汽车制造商之一，最近几年在自动驾驶上的动作比较多。该公司的子公司Cruise已经推出了自动驾驶出租车，是最早一批全自动驾驶上路的车企。
　　福特和通用走了同样的路线，他们的子公司Smart Mobility目前正在开发几种不同的自动驾驶系统，并计划在未来几年开始在其车辆中推出这些系统。
　　大众汽车的自动驾驶研发主要交给了子公司奥迪，目前还处在辅助驾驶阶段，不过他们也和各大科技公司、初创企业合作，随时准备使用更好的解决方案。
　　这些只是目前致力于自动驾驶解决方案的众多公司中的一小部分。随着技术的不断发展，可能会有更多公司进入该领域并开始提供自己的自动驾驶解决方案。
　　6.  激光雷达对自动驾驶技术有什么影响？
　　激光雷达已经成为不少研发商眼中实现自动驾驶的必要条件。虽然许多不同的传感器能检测物体并确定自动驾驶汽车与这些物体之间的距离，但激光雷达是唯一可以提供准确 3D 数据的传感器。这些数据对于自动驾驶汽车能够准确地绘制周围环境并避开障碍物至关重要。
　　近年来，激光雷达技术取得了长足的进步，现在能够提供自动驾驶汽车所需的高分辨率数据。
　　不过仍有一些挑战需要解决。目前最大的挑战是激光雷达传感器的成本，太贵一直是阻碍激光雷达广泛应用的核心要素。另一个挑战是现有激光雷达技术需要不断重新校准以保持准确性，会增加一些维护的成本。
　　尽管存在这些挑战，但激光雷达对于全自动驾驶汽车的开发至关重要。它提供的高分辨率数据对于绘制周围环境和避开障碍物至关重要。随着技术的不断进步，激光雷达成本会持续降低，从而使汽车行业更容易使用它们。
　　7.  如今自动驾驶采用的激光雷达是哪些类型？
　　每种激光雷达都有自己的优点和缺点。三种最常见的激光雷达是机械式、固态式和混合式。
　　机械式激光雷达最为常见，这种激光雷达使用旋转镜将激光束扫过环境。激光束反弹回传感器所需的时间用于计算到物体的距离。机械式激光雷达非常准确，但复杂的机械结构也让它是最贵的一种。
　　固态激光雷达比机械激光雷达传感器更小、更便宜。他们使用快速开启和关闭脉冲的激光来测量距离。固态激光雷达传感器的缺点是准确性较低，检测范围不够。
　　混合式激光雷达结合了机械和固态激光雷达的特性，体积小、精度高，是一种折衷方案，一些主流观点认为它是自动驾驶目前的最佳方案。
　　8.  自动驾驶算法有什么特点？
　　自动驾驶算法主要分为三个部分：感知、预测和控制。
　　感知算法负责了解汽车周围的环境，包括检测障碍物、阅读交通标志和识别车道标记等。
　　预测算法负责预判会发生什么，预测其他司机、行人和骑自行车的人的行为。
　　控制算法负责控制汽车，包括转向、加速和制动等。
　　这三种算法中的每一种都对自动驾驶的成功至关重要，不同厂商的优势各不相同。
　　感知算法汽车公司更有优势，原因是感知算法特定于每个汽车平台，和每家车企的传感器套件有关，每个传感器套件都需要自己独特的感知算法。
　　预测算法科技公司比较有优势，因为预测算法更有通用性，研发比拼的是人工智能技术水平。
　　控制算法在一些大学和研究实验室里更有优势，这些机构对控制论有更好的理解。
　　9.  如何重新开发一套好的自动驾驶算法？
　　好的自动驾驶算法有几个关键因素。首先，算法必须能够准确感知环境，包括障碍物、交通和天气状况。其次，它必须能够根据这些信息做出决策，以便安全地驾驶车辆。第三，它必须能够快速有效地完成所有这些工作。
　　开发一种能够满足所有这些标准的算法绝非易事。但这是可能的。这里有一些关于如何为自动驾驶开发最佳算法的想法。
　　第一，从基础开始。
　　对算法的工作原理有一个基本的了解。可以通过参加在线课程或阅读有关该主题的书籍来完成。一旦有了基本的了解，就可以开始开发自己的算法了。
　　第二，使用仿真技术。
　　仿真技术可以创建一个虚拟环境，让自动驾驶算法在其中运行并针对不同的场景进行测试。这是查看算法性能的好方法，无需在实际情况下付诸实践。
　　第三，收集数据。
　　另一种测试算法的方法是从现实世界的驾驶场景中收集数据。这些数据可用于训练自动驾驶算法并帮助它学习做出更好的决策。
　　第四，测试，测试，还是测试。
　　算法实现只是一个开始，通过在现实世界中驾驶或者在仿真世界中模拟反复测试才能不断优化算法，开发自动驾驶算法的过程是一个持续的过程，只有不断循环才能提供最优解决方案。
　　10.  自动驾驶技术面临的最大难点是什么？
　　以下是自动驾驶技术目前面临的一些重大挑战：
　　第一安全性：自动驾驶汽车最大的担忧之一是安全性。已经发生过几起涉及自动驾驶技术的车祸事故，这造成了大众对自动驾驶的不信任，为了获得公众的信任，自动驾驶汽车制造商需要继续提高技术水平，提高安全性才行。
　　第二法规：目前对于如何监管自动驾驶汽车全球都没有明确的思路，各国都还在尝试之中，对于想要将自动驾驶车辆商业化的制造商来说，这是一个主要障碍，没有明确的法规，自动驾驶汽车很难大规模上路。
　　第三基础设施：需要解决的另一个挑战是缺乏自动驾驶汽车的基础设施。为了让自动驾驶汽车得到广泛采用，需要有一个强大的基础设施来支持它们。这包括专用车道、停车场和充电站等。没有这种基础设施，自动驾驶汽车就很难成为主流。
　　第四成本：采用自动驾驶汽车的主要障碍之一是成本。目前，自动驾驶汽车比传统汽车贵得多。这是广泛采用的主要障碍。为了让自动驾驶汽车更实惠，制造商需要找到降低技术成本的方法。
　　这些只是自动驾驶汽车成为现实需要解决的一些挑战。尽管这些挑战似乎令人生畏，但新技术的出现永远都会面临各种挑战。我们相信通过时间和努力，这些挑战可以克服，自动驾驶汽车可以成为现实。
　　11.  目前全球自动驾驶监管有什么特点？
　　根据国家/地区的不同，有不同的方法来监管自动驾驶汽车。在欧洲，欧盟委员会正在采取谨慎和渐进的方式，而在中国，政府正在采取更加亲力亲为的方式，以促进自动驾驶汽车的发展。
　　在欧洲，欧盟委员会发布了一套联网和自动驾驶指南，为自动驾驶汽车的开发和部署制定了框架。该指南并不具约束力，只是对自动驾驶汽车相关的问题和挑战提供了共识基础。
　　该指南涵盖一系列主题，包括安全、网络安全、数据保护、保险和责任。在安全方面，指南指出，自动驾驶汽车的设计方式应使其可以安全地与其他用户共享道路，包括行人和骑自行车的人等弱势道路使用者。
　　在网络安全方面，指南提出要保护自动驾驶汽车免受未经授权的访问和篡改，并且保护自动驾驶收集的数据免受丢失和未经授权的访问。
　　在数据保护方面，则要求自动驾驶汽车收集的个人数据应按照欧盟的数据保护规则进行处理。
　　在保险和责任方面，规定自动驾驶汽车应当依法投保，由自动驾驶汽车造成损害的责任方承担责任。
　　该指南是一个良好的开端，但要在欧洲道路上部署自动驾驶汽车还有很长的路要走。特别是，在制定标准和测试程序方面需要做更多的工作。
　　2016年，中国发布了一套关于无人驾驶汽车发展的指导方针，对自动驾驶汽车提出了要求，包括它们必须配备一系列传感器，并且它们必须能够与其他车辆和基础设施进行通信。
　　还规定了一些安全要求，包括自动驾驶汽车必须能够检测并响应其路径中的障碍物，并且它们必须具有故障保护机制以确保它们可以在必要时安全停止。
　　欧洲和中国监管自动驾驶汽车的不同方法可能导致在道路上部署自动驾驶汽车的时间不同。在欧洲，欧盟委员会谨慎而渐进的做法很可能意味着自动驾驶汽车在几年内不会被广泛部署。在中国自动驾驶汽车的部署相信会更快实现。
　　12.  自动驾驶出租车多久会出现？为什么值得期待？
　　我们可以期待在未来五到十年内看到全自动驾驶机器人出租车在主要城市投入使用。主要原因是自动驾驶技术已经得到了很好的发展，并且正在世界各地的许多城市进行试验。
　　自动驾驶出租车的主要优势之一是无需人类驾驶员即可操作。这意味着它们可以比传统出租车运行更长的时间，能减少每个人保有汽车的需求，有可能大大减少城市的交通拥堵。
　　此外，自动驾驶出租车比传统出租车安全得多。这是因为它们不受人为错误的影响，而人为错误是导致事故的主要原因。此外，它们还可以配备一系列传统车辆不具备的传感器和安全功能。因此，它们有可能显著减少我们道路上的事故数量。
　　总体而言，自动驾驶出租车的好处是显著的。它们有可能减少交通拥堵并提高安全性。因此，我们可以期待在未来五到十年内看到它们在主要城市投入运营。
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