自動駕駛圖片（自動駕駛汽車圖片大全）
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本文目錄一覽：
- 1、中國自動駕駛企業齊迎“高光時刻”
- 2、小米造車最新進展 自動駕駛測試車輛曝光
- 3、亞馬遜旗下自動駕駛公司Zoox推全自動駕駛汽車
- 4、自動駕駛之蔚來篇——“起步失速”的蔚來正在加碼自動駕駛研發！
- 5、自動駕駛限定場景大刷存在感，何時才能“飛入尋常百姓家”？
中國自動駕駛企業齊迎“高光時刻”
在肺炎疫情的籠罩下，全國車市一片愁云慘淡，不過也有例外，這個例外就是自動駕駛。
今年1月，國內突然爆發大規模的新冠肺炎疫情，為助力抗疫，一輛輛由京東、百度、美團等國內企業研發的無人車被迅速投放到各大醫院及隔離點，用于運送藥物及生活物資，不僅讓自動駕駛大刷了一把存在感，也使得這項技術在實際應用中得到了一次很好的驗證。
2月底，在國內很多車企和零部件企業都深陷肺炎疫情帶來的業績虧損之際，中國自動駕駛技術公司Pony.ai（小馬智行）和馭勢科技卻憑借在自動駕駛領域領先的技術實力，逆勢吸金，分別獲得了豐田和博世的投資。
差不多同一時間，美國加州車輛管理局(DMV)公布了《2019年自動駕駛接管報告》，顯示在MPI（Miles?Per?Intervention，每兩次人工干預之間行駛的平均里程數）值排名中，前十名就有5家企業具備中國背景，分別是百度、AutoX、Pony.ai、滴滴、PlusAI，其中百度Apollo?排名更是首次超過Waymo，奪得第一，再顯中國技術公司在自動駕駛賽道上的勢不可擋。
一直以來，自動駕駛測試車的脫離接管情況被認為是衡量自動駕駛汽車實際性能的重要指標。一般來說，測試車輛脫離次數越少，人為干預接管的次數越少，就表明該車的自動駕駛系統越穩定，其所在公司自動駕駛研發水平越高。
因此從某些程度上來講，此次DMV榜單前十中國技術公司占據半壁江山，也體現了中國在自動駕駛研發方面整體實力的顯著提升，以及國際影響力的不斷擴大。
中國自動駕駛企業強勢征戰海外
據此次DMV報告，去年百度在加州依舊只投放了4輛測試車，但總測試里程卻較2018年有了大幅度的增長，達10.83萬英里，共脫離6次，平均每18,050英里接管一次，與2018年的平均每206英里接管一次相比，進步明顯。
圖片來源：百度Apollo
與第二名谷歌相比，2019年百度每兩次人工干預之間行駛的平均里程數比Waymo長4,831公里，百度也因此成功趕超Waymo，奪得魁首。而在2018年的DMV榜單中，百度僅排在第7位，被Waymo遠遠甩在大后方。
但不可否認的是，Waymo在測試里程上依舊是遙遙領先其他企業的。去年Waymo在加州共投放148輛測試車，完成了145萬英里的測試，約占所有車輛總測試里程的一半——2019年加州各家自動駕駛公司共完成了?288?萬英里的自動駕駛測試，是Cruise的1.7倍，是百度的13倍。到今年1月，Waymo自動駕駛汽車的總行駛里程已經超過了2000萬英里。
AutoX在只有8輛測試車的情況下，去年在加州共完成了3.2萬英里測試，脫離3次，平均每10,684英里接管一次，排名第四，提升也十分顯著。而在2018年，AutoX在加州投放了7輛測試車，僅測試了22,710英里，平均下來不到200英里就得接管一次。
圖片來源：AutoX
目前，AutoX已經準備在加州部署下一階段的測試——完全無人駕駛測試。2019年12月，AutoX被曝已經在加州申請了無人駕駛測試許可，一旦獲得許可，今后AutoX將能夠在加州部署沒有配備安全員的無人駕駛測試車。此前，Waymo是加州唯一一家取得了完全無人駕駛汽車測試資格的公司。
Pony.ai憑借22輛測試車，去年在加州測試了17,48萬英里，脫離27次，平均每6,475英里接管一次，在MPI值排行里位居第五。2018年，Pony.ai在僅有6輛測試車的情況下，在加州測試了16,356英里，總共脫離了16次，平均每1,022英里接管一次，也可謂進步神速。
圖片來源：Pony.ai
正是出于對其技術實力的肯定，早在2019年6月，Pony.ai就獲得了由加州頒發的自動駕駛運營牌照，獲準向公共乘客提供自動駕駛出行服務，即RoboTaxi服務，Pony.ai也因此成為首家在加州獲得該牌照的中國自動駕駛技術公司。
2019年11月，Pony.ai通過與現代汽車合作，正式在加州推出首個面向普通公眾的Robotaxi常態化服務，有需求的用戶可憑借BotRide的同名版App，用手機叫到自動駕駛的現代Kona電動SUV，并根據App的指引，到達最近的上車點。最近，Pony.ai又通過與弗里蒙特市合作，進一步擴大了在加州的機器人出租車服務范圍。今后，弗里蒙特市市民在有出行需求時可以呼叫Pony.ai的自動駕駛汽車，這些車會在弗里蒙特市繁忙的Amtrak/ACE火車站至市政廳以及市發展服務中心之間的路線上行駛。
滴滴2019年在加州共投放了12輛測試車，跑了19,279英里，脫離8次，平均1,534英里接管一次。值得一提的是，這是滴滴自2018年5月獲得加州自動駕駛測試資格后，首次提交加州路測報告，便一舉挺進前十，奪得了第八名的好成績，實力可見一斑。
事實上，早在2017年3月滴滴在加州山景城設立首家海外AI實驗室時，就曾表示滴滴出行對于自動駕駛汽車充滿興趣，2018年初滴滴被曝已在中美兩地開展了自動駕駛相關的測試。由此可見，雖然在自動駕駛領域滴滴鮮有消息，但其實一直在默默地布局。
PlusAI?去年憑借2輛測試車，在加州測試了1,880英里，脫離兩次，平均每940英里接管一次，排名第九。而在2018年，PlusAI在只有2輛車的情況下，在加州測試了10,816英里，共接管199次，平均每54英里就得接管一次，進步也十分明顯。
圖片來源：PlusAI
去年12月，智加科技的L4級自動駕駛卡車在不到3天的時間里，穿越2800英里（4500km），橫跨美國東西海岸，為世界知名乳業巨頭藍多湖?（LandO?Lakes?）提供了首次自動駕駛貨運服務。據悉，這是首次L4級自動駕駛卡車牽引滿載生鮮貨物的冷藏車廂橫穿美國的商業試運營，這一成功可謂是對PlusAI安全處理各種天氣和道路狀況的自動駕駛能力的有力驗證。
不僅如此，PlusAI?還在包括亞利桑那州、加利福尼亞州、科羅拉多州等在內的17個州進行了無人重卡安全測試，在其中部分州，PlusAI是首家進行測試的無人重卡科技公司，并在國內先后拿下了全國首張營運貨車自動駕駛測試牌照和首張無人重卡跨省區域測試牌照。
基于已有成績，2020年CES?上PlusAI表示在今年年底前其無人測試規模將覆蓋全美所有準許的大陸州，在測試項目中，其將嘗試使用全新的測試設備及路線試運行，不斷提升其自動駕駛系統處理復雜駕駛場景的能力。
自動駕駛或讓中國“扳回一局”
在過去很長一段時間里，中國汽車產業在國際上一直處于跟隨狀態，即使到現在，依舊沒有摘下“大而不強”的帽子。自動駕駛的出現，給了國內企業一個和跨國公司同臺競技的機會。過去幾年，國外雖出現了Waymo、Cruise、Nuro、通用、豐田、日產等一大批優秀的自動駕駛玩家，國內亦有百度、滴滴、Pony.ai、AutoX、馭勢科技、華為、京東、長安汽車等在積極開展相關的研發，并且進展顯著。
或許與Waymo相比，中國無人駕駛公司們起跑還是慢了半拍，但中國企業近幾年的努力追趕，正在逐步縮小這種差距。例如百度，去年除在加州表現出色，其在國內的發展也是風生水起。特別是2019年下半年，百度不僅先后拿下了北京市首批T4級別路測牌照和自動駕駛載人測試牌照，還陸續與長沙、滄州、陽泉、銀川等地就開展自動駕駛、車路協同等的示范應用達成戰略合作協議。
圖片來源：百度
其中，2019年9月百度自動駕駛出租車隊Robotaxi正式在長沙面向公眾試運營，踏出市場化第一步。11月初百度又在滄州推出國內第二個無人駕駛出租車試運營項目，進一步拉近了普通市民與自動駕駛汽車之間的距離，使得這項技術真正從內部研發開始走入市場。12月，百度Apollo通過在北京、武漢、滄州和長春等23個城市同步開展測試，僅一個月測試里程累計就超過了300萬公里，為百度進行自動駕駛相關技術的研發積累了豐富的經驗。2019全年，百度Apollo憑借52輛測試車僅在北京市就完成了75.4萬公里的測試，百度也因此成為2019年北京市所有測試企業中投入測試車數量最多、測試里程最長的企業。
正是基于前期的這些探索，在今年初爆發的肺炎疫情中，百度才得以攜新石器、金龍客車、智行者、青島悟牛、中科慧眼等多家合作伙伴，迅速投身到抗疫前線，用無人車開展生活物資、藥物等的配送，使這項技術真正應用于實踐，造福于人類。
圖片來源：百度Apollo
AutoX除了在加州的測試，今年也計劃在國內開展自動駕駛載人測試。在2020?CES上，AutoX與FCA達成合作，雙方今年將基于FCA旗下的Pacifica大捷龍打造一款無人車PacificaX（捷龍星），并在深圳、上海等地實現規?；斗?，其中在上海，AutoX計劃推出100臺無人駕駛出租車用于試運營。而更長遠來看，AutoX還將聯手FCA在整個亞洲市場布局自動駕駛汽車。
另據了解，今年年底AutoX還將在歐洲大規模部署首批RoboTaxi。2019年7月，AutoX與瑞典電動汽車制造商國能（NEVS）達成獨家戰略合作伙伴關系，雙方將把AutoX的自動駕駛汽車技術集成至國能下一代汽車架構中，從而在2020年將雙方合作研發的自動駕駛新能源汽車投放到歐洲的公共道路上。
滴滴在2019年對于自動駕駛也有了更明確的規劃。2019年8月，滴滴宣布正式將旗下自動駕駛部門升級為獨立公司,?用于開展自動駕駛研發、產品應用及相關業務拓展。之后剛過一個月滴滴就獲得了由上海市頒發的首批載人示范應用牌照，另外兩家獲牌企業分別是上汽和寶馬。
按照規劃，滴滴將于今年年初在上海落地自動駕駛出行服務，在特定公開道路上投入30輛L4+級別的自動駕駛車輛，屆時滴滴的乘車界面會新增一個“自動駕駛”選項，與現有的“快車”“專車”“出租車”等乘車選項并列，如果乘客選定的乘車起點和終點在特定區域內，滴滴會派出自動駕駛車輛接單。不過，或許是受新冠肺炎疫情的影響，目前滴滴的自動駕駛出行服務仍未上線。
可以說，無論是無人車抗疫，中國自動駕駛技術公司獲車界巨頭加持，還是DMV自動駕駛報告中的亮眼成績，都表明當前國內企業在自動駕駛領域的技術實力和全球影響力正處于快速提升階段?；蛟S目前，國內在自動駕駛的大規模商業化方面還面臨供應鏈不成熟、政策法規不完善等多重難題，但從細分市場來看，高級自動駕駛技術在封閉場景的落地還是指日可待的。
圖片來源：馭勢科技
剛剛獲得零部件巨頭博世投資的馭勢科技就證明這一點。在經歷了兩年多的研發測試和試運營后，已經于2019年12月30日在香港國際機場內啟用了無人物流車為旅客提供行李運輸服務，這是全球首個在機場實際操作環境下運行的無人駕駛常態化運營項目，亦是首個無人貨運商業化服務。未來，隨著更多類似的項目逐漸落地，國內無人駕駛有望迎來真正的春天！
本文來源于汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。
小米造車最新進展 自動駕駛測試車輛曝光
易車訊?小米造車又有了新進展，近日，互聯網曝光了小米自動駕駛測試車輛圖片?？梢钥吹?，測試車輛車頂搭載激光雷達，車內外也配有相關測試設備。
圖片中的測試車輛兩側印有“小米自動駕駛測試”的表示，從車身造型我們來判斷兩款測試車輛疑似比亞迪漢與寶馬3系，圖片中可以看到工作人員正在進行設備調試。
自2021年3月宣布造車以來，小米汽車動作頻頻，包括去年宣布小米汽車落戶北京，項目將建設小米汽車總部基地和銷售總部、研發總部，將分兩期建設年產量30萬輛的整車工廠，其中一期和二期產能分別為15萬輛。
3月22日，小米集團發布2021年全年業績稱：“2021年3月宣布造車計劃以來，小米智能電動汽車業務進展超預期。截至目前，汽車業務研發團隊規模已超1000人，未來繼續在自動駕駛、智能座艙等核心領域拓展研發，預計2024年上半年正式量產?！?/p>
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亞馬遜旗下自動駕駛公司Zoox推全自動駕駛汽車
蓋世汽車訊?據外媒報道，亞馬遜旗下的自動駕駛初創公司Zoox推出了一款沒有方向盤的完全自動駕駛電動汽車，充電一次之后可以行駛一個晝夜。
Zoox?自動駕駛出租車（圖片來源：?Zoox?）
Zoox表示該款車是一輛無人駕駛汽車或自動駕駛出租車，最多可搭載4名乘客，兩端都配備一個電機，可以向任意方向移動，最大時速可達75英里。該公司表示，該車還在兩排座椅下搭載了兩個電池組，每次充電足以運行16個小時。為了將該項技術實現商業化，Zoox計劃在舊金山和拉斯維加斯等城市推出一款基于應用程序的網約車服務。
Zoox公司首席執行官Aicha?Evans表示，公司還計劃在其他國家推出網約車服務，但并未透露該項服務的價格，不過表示該項服務的收費是在人們“負擔得起”的范圍內，并將與優步（Uber）和Lyft等公司的網約車服務競爭。此外，該公司也沒有透露該項服務將于何時啟動，不過可以確定不會在2021年推出。日前，Zoox發布了一段視頻，其中Evans利用Zoox的應用程序在舊金山Fairmont?酒店外叫了該輛全自動駕駛電動汽車，并乘坐該車繞著街區轉了一圈。
今年6月份，Zoox被亞馬遜收購，收購金額未被公開。該公司也是幾家致力于將全自動駕駛汽車推向公路的公司之一，而實現這一目標所花的時間比預期要長。目前在公共道路上運行的自動駕駛測試車都由傳統汽車改裝而來，幾乎沒有用于商業用途的自動駕駛汽車。去年10月，Alphabet旗下的自動駕駛子公司Waymo在鳳凰城郊區推出了一項完全自動駕駛出租車服務，而通用汽車旗下的Cruise也在舊金山測試自動駕駛出租車，最近還移除了安全駕駛員。Cruise正在測試的是由?雪佛蘭Bolt車型改裝而成的自動駕駛電動車隊。
Zoox?自動駕駛出租車（圖片來源：?Zoox?）
盡管距離部署該款自動駕駛汽車還需數年，Zoox卻已經在加州弗里蒙特的一家工廠生產出了幾輛外形怪異的薄荷綠自動駕駛汽車。該工廠的年產能可達1萬至1.5萬輛汽車，供應商可事先將驅動單元、車身、電池組等主要部件組裝好，然后由Zoox?完成后續的組裝工作。該公司把這一過程比作堆樂高積木，不過，該公司的高管拒絕透露其電池供應商的名字。
對于這家成立于2014年且一直致力于研發自動駕駛乘用車的公司而言，正式推出該款量產自動駕駛汽車標志著其邁出了重要一步。不過，Zoox也不是首家推出全自動駕駛乘用車的公司。今年1月，通用汽車旗下的Cruise?展示了一款純電動自動駕駛汽車Origin，去掉了傳統汽車所具備的許多控制裝置，如踏板、后視鏡和方向盤。Cruise?計劃通過網約車服務實現Origin的商業化，還表示該款車的運行成本將低于傳統汽車。
Zoox?自動駕駛車的內部（圖片來源：?Zoox?）
Zoox的自動駕駛汽車與Origin類似，但是尺寸更小。在該車的四個角落都配備了一個傳感器艙（sensor?pod），里面裝有旋轉激光傳感器、激光雷達以及幫助導航的攝像頭。此外，該車車頂安裝了一對前置攝像頭，其他不太顯眼的傳感器則安裝在車身兩側。每個角落的傳感器艙都具有270度的視野，能夠讓汽車一次性看到360度以上的視野。
此外，該車還具有一些安全功能，如一旦發生碰撞，在每個乘客周圍會形成一個繭狀的安全氣囊。而且，還可以遠程手動操作該車，也可實時與乘客溝通交流。Zoox表示，對于注重隱私問題的乘客，該公司可以選擇對車載攝像頭拍攝的圖像進行模糊處理。
當亞馬遜收購Zoox時，業內觀察人士猜測，亞馬遜最終會計劃部署一支無人駕駛配送車隊。而在采訪中，Evans表示，目前還沒有這樣的計劃，不過，“在未來的某個時候，我們可能會采取行動”。
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自動駕駛之蔚來篇——“起步失速”的蔚來正在加碼自動駕駛研發！
傳統車企以發動機、變速箱以及整車調校等方面塑造競爭優勢；新四化趨勢下，不少新造車勢力選擇以電動化切入，以智能科技為核心優勢，企圖換道超車。
經過多年發展，蔚來、小鵬、理想三家已成功在美股上市，跑贏第一輪淘汰賽。那么從技術的角度來看，三強中誰才是自動駕駛能力最強的車企？今天，編輯將從感知硬件、芯片算力、實現功能、研發布局四個方面來評價，分析誰才是最具智能科技的中國品牌！
蔚來篇：代表車型蔚來EC6
EC6是ES6的轎跑版本，也是蔚來汽車當前在售車型中智能化程度最高的一款。
自動駕駛感知硬件：
從感知硬件來看，EC6選擇了一組前三目攝像頭、一顆博世第四代77GHz毫米波雷達、4顆24GHz角雷達、4顆環視攝像頭、12顆超聲波雷達的感知方案。
三目攝像頭涵蓋了廣角和中遠距離。其中28度攝像頭負責遠距離目標和紅綠燈，52度的攝像頭負責路況檢測，150度攝像頭負責側面和短距離插隊的車輛；三款攝像頭融合識別，基本可以達到與特斯拉相同的識別范圍。
77GHz遠距離毫米波雷達用以實現自適應巡航等跟車對象識別和跟車距離測算工作；4顆24GHz毫米波雷達用來實現盲區檢測等功能。最后4顆魚眼攝像頭融合12顆超聲波雷達可實現360°環視攝像頭和自動泊車等功能。
計算芯片方面，?蔚來EC6采用了Mobileye?EQ4芯片，計算力僅有?2.5?Tops。
軟件方面，目前市面上主流的車企的自動駕駛系統的等級，都屬于SAE協會定義的L2級別的系統。蔚來EC6的NIO?Pilot系統和市面上主流的的輔助駕駛類似，都是L2級的系統。
區別于不少傳統車企采用博世、大陸等軟硬一體的打包方案，蔚來EC6?L2級自動輔助駕駛選擇了軟件算法上自研，后續FOTA升級。
目前，EC6可以給用戶開放的功能為：1.高速自動輔助駕駛，2.擁堵自動輔助駕駛，3.道路自動保持，4.轉向燈控制編導，5.道路標識識別等。
依據EyeQ4?芯片官方介紹，EC6理論上可以FOTA到L3級自動駕駛。其介紹說：“對駕駛策略和車輛全方位檢測的支持和車道檢測技術的換代升級，以及對地圖信息的采集與融合，最高是可以支持到?L3?級自動駕駛?！?/p>
但編輯認為，L3?級自動駕駛落地還要有很多其它的硬件，包括決策和執行機構的冗余支持等等。這些對于早期開發完成的蔚來EC6還不具備，因此EC6接下來可能會向著“更好用的L2”這一方向開發，但不會升級到真正的L3級。
在蔚來汽車的一次試駕會上，其官方也證實了這一觀點。其表示：“我們的傳感器配置上有一定前瞻性，基于采集到越來越多的數據，NP的軟件會不斷迭代，后續會利用多傳感器的融合盡量增加用戶的連續使用時間，這和特斯拉強調一次購買NGP，可以終身享受現有的自動輔助駕駛和升級將來的自動駕駛系統有所不同?！?/p>
所以，蔚來EC6比不能OTA的L2燃油車更具“升級優勢”，但相比可持續迭代的特斯拉還有差距。其表現出來的自動駕駛能力僅僅是一套“非常好用的L2?！?/p>
失守：
面對小鵬等后起（全球第二全棧自研）新勢力在自動駕駛方面的布局，蔚來明顯慢了一截。
有知情人士稱，蔚來早期在計劃車型布局時采用了大陸和北美，兩款車型兩線并行交替上市的策略。
其中，中國區重點布局在三電系統（蔚然動力），換電系統等方面，意在打造可換電的NP1平臺（NIO?Platform1.0）；軟件方面由莊莉，前獵豹瀏覽器負責人開發。
北美團隊主攻自動駕駛和智能化研發，由伍絲麗主導開發。但后期進展并不順利，2018年末期，蔚來ES8上市，自燃、續航縮水、長安街趴窩……負面消息接踵而至。蔚來汽車遭遇資金鏈危機，公司為節源減流，北美自動駕駛團隊前后三次裁員，研發接近終止，靈魂人物伍絲麗也選擇了離職。
蔚來現有的自動駕駛以及座艙智能都是基于中國區莊莉主導完成的，但在2019年6月發布完NOMI和NIO?OS?2.0后，莊莉也選擇了離職創業。
面對財務困境的同時如何保住自動駕駛競爭優勢？蔚來開始尋求其它解決方案。
2019?年?11?月?5?日，蔚來和以色列自動駕駛視覺感知霸主Mobileye聯合宣布，雙方將基于蔚來第二代整車平臺打造?L4?級別的自動駕駛車型。
Mobileye?在公告中表示，Mobileye將提供?L4?級自動駕駛系統套件（L4?AV?kit），包括EyeQ?系列芯片、硬件、駕駛策略、軟件及地圖解決方案，而蔚來負責車規級工程、集成和批量生產。
從蔚來的角度來說，放棄自研選擇?Mobileye?不僅意味著研發投入的壓力大幅減輕，Mobileye?絕對領先的技術也能保證蔚來不會在競爭中被特斯拉吊打。不過，從迭代優化的角度考慮，對比以特斯拉為首的垂直整合、自主研發路線，蔚來選擇供應商的方案在執行效率方面顯然不占上風，可能會徹底失去智能汽車賽道上的主動權，但此時的蔚來沒有選擇。
反攻：
隨著交付增加和合肥投資到賬，2020年第一季度開始蔚來營收開始好轉，蔚來對自動駕駛技術研發也有了新的布局。
第二季度現金流達就到了111.68億元；第三季度末現金等價物共215.43億元，加之12月初期蔚來宣布增發6000萬股ADS，如果全部增發完成，蔚來如今賬上的現金流將超越400億人民幣，糧草充足。
2020年8?月?14?日，網上流出的圖片顯示，前?Monenta?四大創始人，兼研發總監任少卿已加入蔚來，擔任助理副總裁一職，直接向李斌匯報。這是蔚來重拾自動駕駛自研的風向標。
任少卿對計算機視覺領域有著深刻的理解，他曾在?2016?年拿下計算機視覺領域頂級會議?CVPR?的?Best?Paper?Award。在《2018?年度自動駕駛谷歌學術引用榜》中，任少卿自動駕駛方向累計學術引用全球第二。
任少卿的加入只是李斌?NIO?Pilot?自主研發復興計劃的第一步，面對遙遙領先的特斯拉，蔚來明白僅有任少卿一個人還是不夠的。
緊接著，蔚來又提拔了一位年輕高管——自動駕駛總監章健勇，并設置了自動駕駛團隊雙AVP。
據悉，章健勇是蔚來早期員工，曾在2013年-2014年間在上汽集團負責自動駕駛前期開發工作。他此前的匯報對象是北美原蔚來自動駕駛VP?Jamie?Carlson，后者已于今年6月份離職。
除了軟件算法自研之外，蔚來向特斯拉一樣，廣泛布局智能化產業鏈。
有消息稱，在芯片自研方面，原小米芯片和前瞻研究部門總經理白劍與10月初入職蔚來任智能硬件副總裁，隨后開始在車主內部進行調研，詢問車主希望蔚來的芯片支持哪些功能。
2020年11月30日，有媒體報道稱：“蔚來內部正式確定L4級自動駕駛自研項目，由8月加入的助理副總裁?(AVP)任少卿負責”，對此，蔚來對此既沒有辟謠也沒有承認。但可以基本確定，起步失速的蔚來汽車，現又重新走上了自動駕駛自研的道路。
本文來源于汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。
自動駕駛限定場景大刷存在感，何時才能“飛入尋常百姓家”？
2020年，突如其來的新型冠狀病毒給汽車行業蒙上了一層灰，卻帶來了限定場景自動駕駛的“春天”：武漢市青山區吉林街上，京東物流自主研發的智能配送車每天往返于配送點和醫院之間；湖北仙桃，無人快遞車“漢馬”承擔起了其市區郵政的投遞任務；廈門金龍廠區，百度Apollo的自動駕駛小巴阿波龍變身送餐員，為員工進行快餐配送服務……
技術不能永遠關在籠子里，在這個自動駕駛前行之路充滿坎坷的節點，這場疫情無疑為自動駕駛企業提供了一次“實戰”的機會，讓自動駕駛在正式商業落地之前，能對技術的完善度，產品的成熟度進行更多檢測。
圖片來源：Apollo官網
當然，當前無論從技術的發展還是應用的可行性來看，自動駕駛離大眾消費者還是太遠。它需要解決包括技術、安全、法律法規以及成本在內的多個問題。
眾所周知，自動駕駛在行駛時，是依靠各種各樣的傳感器來收集周邊信息。盡管傳感器的發展已經極為迅速，但仍存在視覺盲點。此外5G技術還未大面積普及，云端數據延時也會帶來安全隱患。更深層次的問題，即便技術上能夠做到安全，自動駕駛也還不能真正在道路上行駛。至少目前國內的自動駕駛汽車和道路之間的協同只停留在示范區，還未有哪個地方政府真正對自動駕駛汽車開放了道路。
另外，現有法律也不適宜自動駕駛，尤其是在人車界線不明確的L3和L4之間，車輛出事，責任在誰？這些都需要完善的法律法規來說明。而最為現實的則是成本以及利潤問題，激光雷達、芯片等軟硬件設施還沒大規模量產，車企購買相關設備，費用頗高……此外，包括高精地圖、自動駕駛運營過程中的配套基礎設施建設等方面都還面臨較大挑戰。
不過，值得慶幸的是，這些年，在政府、企業等各方的協同下，難題正在逐漸被攻克。
可量產關鍵技術逐漸成熟
對于自動駕駛而言，傳感器和地圖層面的技術尤為關鍵。
作為自動駕駛的“眼睛”，傳感器有多種類型，常見的主要是攝像頭、超聲波雷達、激光雷達、毫米波雷達，而這些不同種類的雷達中，激光雷達擁有十分重要的地位。其不受光線等環境因素的影響，能精確獲得前方物體的三維位置信息，高精度識別周圍信息。但由于激光雷達的成本較高，遲遲沒辦法量產。
然而近年來隨著激光雷達技術的成熟，大量科技公司的入局，已經有激光雷達價格低至100美元，盡管其在性能上并不能與高達數萬美元的產品相比較，但做到如此價格已屬不易。更為關鍵的是，由此業界看到了激光雷達成本降低的可能性，曾經的激光雷達量產之困、成本降低之難，或許并沒有那么難解。未來，激光雷達的價格下降幅度可期，達到可量產的100美元－1000美元級別的水平，或許已然不遠。
圖片來源：Velodyne?Lidar
感知技術之外，精確的定位不僅是自動駕駛的基礎，還是核心。故而，高精地圖成為了自動駕駛領域炙手可熱的“風云人物”。除了傳統的圖商，諸如BAT等科技巨頭以及BBA等傳統車企，都在紛紛借助收購、投資或者合作等手段進入高精度地圖領域，甚至還誕生了一大批初創型企業，如Momenta、寬凳、晶眾等。目前已經有二十幾家企業拿到了國內的高精地圖繪測資質，包括最新入局的華為、順豐和京東物流等。相信隨著越來越多的企業的入局，高精地圖的精確度會有更明顯的提升，可適用的場景也會越來越多。
法律法規體系愈發完善
隨著自動駕駛技術的越發成熟，相關的自動駕駛標準也開始上路，自動駕駛已并非無“標”可依。
不久前，韓國便一馬當先，發布《自動駕駛汽車安全標準》，其主要內容包括：L3級別自動駕駛汽車的自動車道保持，汽車行駛過程中針對在突發情況下駕駛員的狀態監控，以及未及時做出人工反應時自動減速、啟動緊急警告信號，消減危險等輔助功能等，韓國也因此成為全球首個為L3自動駕駛制定安全標準并制定商用化標準的國家。
當然，除韓國以外，美國交通部（USDOT）也公布了最新的自動駕駛汽車準則4.0（AV?4.0），這是美國自2016年以來的第四個版本。其他西方國家亦紛紛在完善相關法律標準：西班牙于2014?年對交通條例進行了修改；德國聯邦參議院也于2017年發布相關法案。
在自動駕駛法律層面，中國也從未停止探索的腳步。去年7月，工信部便發布公告稱，根據國家標準和行業標準制修訂計劃，相關標準化技術組織已完成了《道路車輛先進駕駛輔助系統(ADAS)術語及定義》、《道路車輛盲區監測（BSD）系統性能要求及試驗方法》、《乘用車車道保持輔助（LKA）系統性能要求及試驗方法》3項汽車行業推薦性國家標準的制修訂工作，現在只待進一步結合社會各界意見，做最終的發布。
多個國家有關自動駕駛法律的相繼出臺，無疑為自動駕駛帶來黎明的曙光，也開啟了自動駕駛又一重要里程碑。
車輛場景實測等智能化基礎設施規模擴大
自動駕駛落地困難，還面臨安全性的問題：如何證明自動駕駛系統的高度安全性和可靠性，是當前幾乎所有自動駕駛玩家面臨的難題。
其實證明很簡單，無非就是大量的測試，用數據說話，畢竟實踐是檢驗真理的唯一標準。
1.真實場景的大量測試
一周前，文遠知行WeRide攜旗下合資公司文遠粵行發布了中國首份L4級自動駕駛出租車Robo-Taxi的試運營報告。文遠粵行試運營首月，即2019年12月01日至31日，共完成8,396個出行訂單，零安全事故，日均出行服務270.8次，單天最多訂單達到438單，服務訂單總里程達41,140公里，共服務4,683名用戶。
作為自動駕駛領域當之無愧的領頭羊，在今年的CES展上，Waymo也宣布其無人駕駛車隊已經在公共道路上行駛了?2000?多萬英里（3218萬公里），目前已載客超過10萬人，且現階段每個月已經有1500名的穩定用戶，遠遠領先于其競爭對手。
此外，百度、Cruise小馬智行、智加科技等諸多企業也已在自動駕駛測試方面做了諸多的工作，而這將會為自動駕駛測試帶來更多更為真實可靠的數據，也勢必將加速自動駕駛的商業化落地。
圖片來源：小馬智行官微
2．多地自動駕駛測試場所的建立
要想更多的自動駕駛汽車上路，單單靠企業的努力顯然是不夠的，還需要各地政府的支持。截止目前，北京、重慶、上海、廣州、武漢、深圳、江蘇等各地方已出臺相關政策、放開路測，為自動駕駛商業化推波助瀾。
據不完全統計，截止目前，國內已經頒發了近300張路測牌照，包括傳統車企，造車新勢力、互聯網巨頭、科技公司等都獲得了數額不等的測試牌照。更有甚者，如武漢、北京等地已經準許自動駕駛車輛進行載人、載物測試。無疑，國家層面的推動，對自動駕駛里程數的積累有著舉足輕重的作用。自動駕駛車輛，只有不斷的測試，才能增強數據的可靠性，行駛的安全性。
3．仿真測試技術趨于成熟
美國著名智庫蘭德公司曾經估計,如果想讓一輛L5級別的自動駕駛車輛正式上路,需要經過110億英里的測試。這就意味著即便是一支擁有100輛測試車的自動駕駛車隊，7X24小時一刻不停歇地測試，要想完成110億英里的測試里程也需要花費大約500年的時間。所以，如果依靠真實的路測，顯然是不夠的。故而，虛擬仿真測試成為了積累自動駕駛汽車測試里程的重要手段之一。
仿真測試，簡單的來說就是通過傳感器仿真、車輛動力學仿真、高級圖形處理、交通流仿真、數字仿真、道路建模等技術模擬路測環境，建立現實靜態環境與動態交通場景的數學模型，讓自動駕駛汽車與算法在虛擬交通場景中進行駕駛測試，其最大化地覆蓋場景，以在短時間內實現現實生活中難以達到的測試里程。更為重要的是，它可以解決現實路測中的諸多局限，尤其是針對一些在實際道路上基本沒有辦法測試的極端場景。
近年來，隨著谷歌、英偉達、百度、騰訊等科技巨頭的入局，以及5G通訊技術的到來，仿真測試數據接收延時問題得到了極大的解決。此外，該領域也涌現出了一批新創玩家，如AAI、51WORLD、Cognata、Panosim、Parallel?Domain、RightHook以及剛剛被Waymo收購的Latent?Logic等，令仿真測試技術越來越成熟，測試場景也越來越接近真實場景。
企業相繼入局，拉快自動駕駛量產進度條
自動駕駛很難實現量產的一定離不開現實的因素：制作成本太高，尤其是尚處在探索階段時期，因為沒有一家公司能夠憑借一己之力解決智能汽車產業化的問題。由于自動駕駛涉及面廣、技術要求高，單個企業難以形成有效的競爭力。要想盡早完成這項浩大工程，就必須集合車企、供應商、互聯網以及諸多科技公司，發揮好行業的力量，從而加速相關方案的落地。
圖片來源：華為官網
好在，現如今越來越多的企業看到了自動駕駛的商機，紛紛入局，不僅有傳統車企、初創科技公司、BAT也加入了這一戰場，更多ICT（信息和通信技術）巨頭，如華為、蘋果等亦紛紛進入自動駕駛領域，全場景布局汽車產品。而有關成本的問題，隨著企業的通力合作、大面積的量產以及商業模式的完善，一定是往更低的趨勢前行的。
當然，如果非要給自動駕駛何時到來一個確切的時間的話，諸多企業已經給出了明確的量產時間，2020-2022年或將是自動駕駛車型量產大年。
在今年紅旗H9的發布會上，該企業就明確表示新紅旗將會在2020年實現L3級自動駕駛量產，2021年實現L4級別的量產；同樣要在2020年實現L3級自動駕駛量產的還有吉利、廣汽；此外，通用此前也發布了一款量產車Origin，按照通用汽車的預計，將于2021年底，最晚于2022年開始生產Origin；大眾則計劃2021年推出L4級別自動駕駛汽車；奔馳與寶馬將分別于2020年與2021年推出L4、L5級別自動駕駛汽車；沃爾沃和福特不約而同地將量產時間定在了2021年。
除了傳統車企之外，造車新勢力也紛紛公布自己的自動駕駛的量產時間。
小鵬汽車計劃2020年實現高速自動駕駛量產，搭載車型小鵬P7車型；威馬汽車也將在2020年實現L3級自動駕駛的量產及搭載；零跑汽車則表示在2020年前，全系車型可通過軟件升級到L3級別自動駕駛功能；奇點汽車預計2020年實現L3自動駕駛量產落地，同時計劃在后期通過OTA方式升級到L4；特斯拉也表示將在2020年實現自動駕駛。
蓋世小結：自動駕駛已然離我們越來越近了，這個曾處在襁褓里的“新生兒”，很快就要自己站起來了。相信隨著車企量產時間表的落地，自動駕駛商業化步伐也會越來越快?；蛟S，自動駕駛車輛“飛入尋常百姓家”也并非是很遙遠的事情。
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