无人驾驶汽车和它的产业界——从特斯拉 ADAS 说起

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编者按:无人驾驶汽车作为继清扫机器人之后的第二个家用机器人，可以直接进入生活并得到大规模应用，近五年来备受关注。这篇文章从特斯拉adas开始，关注无人驾驶汽车及其行业。本文的作者卡恩最初来自微信公众账号机器人(ID: gorobotics)，36氪是经授权复制的。

今年早些时候，特斯拉推出了最新的adas(高级驾驶员辅助系统)自动驾驶仪7.1，其中创新性地增加了自动换道功能，并成功生产了另一项无人驾驶核心技术。

1.特斯拉哪里这么强大？

视频中特斯拉的新自动驾驶系统有四个功能，包括车库外自动停车、自动跟踪、自动换道和停车位自动停车。自动变道是一个亮点！车库外自动停车只是汽车与车库之间的通讯系统和自动驾驶功能的集成。自动跟车系统与传统的acc(自适应巡航)没有什么不同，自动停车系统已经配备了许多量产车型。

然而，对于自动换道，除了特斯拉s型，销售中没有其他型号可以支持同样的功能。仅仅依靠毫米波雷达和双目摄像机的合作，s型已经实现了这个复杂问题的产品级解决方案，这个问题仍然在实验室中得到解决，这是非常了不起的。

(该图显示了配备特斯拉辅助驱动系统的传感器)

然而，特斯拉比这更强大。一般来说，当我们买车时，其软件系统的“智能水平”在离开工厂的那一天就停滞了。然而，特斯拉软件系统可以不断更新。例如，刚才提到的自动驾驶仪7.1，只要是在2014年10月以后生产的，并且配备了自动驾驶套件，就可以升级到使用2016年推出的这个系统。

汽车的软件系统设计像手机软件一样不断更新，以便随时增强其辅助驾驶功能，这在目前销售的车型中是独一无二的，其他厂商在短期内似乎也不会表现出类似的设计理念。这是特斯拉经常忽略的一个强有力的观点。

第二，传统汽车制造商及其幕后老板

除了刚才提到的特斯拉adas之外，我们还经常看到谷歌/百度等it公司无人驾驶汽车的报道，当时传统汽车制造商似乎有点沮丧。那么，它们真的太大了，无法在这个新领域有所作为吗？

事实上，它不是。早在2013年，梅赛德斯-奔驰就在德国完成了无人驾驶的街道测试，而即将推出的E系列车型也将配备主动变道功能；奥迪和英伟达进行了深入的无人驾驶合作；日产率先树立了榜样，提出到2020年实现自动驾驶汽车的大规模生产。

(图为日产载人/无人模式转换的交互式设计)

由此可见，传统汽车制造商以无人驾驶为最终目标，有序提升adas辅助驱动系统的功能，而幕后直接推动这一事业发展的老板实际上是汽车电子系统供应商，如博世、欧陆、法雷奥、德尔福、电装等。它们帮助无人驾驶技术在实验室真正从演示水平走向产品水平。

(图为法雷奥公司开发的scala激光雷达)

法雷奥正在开发一种适合无人驾驶技术推广的低成本激光雷达。博世和中国都致力于为无人驾驶和辅助驾驶系统提供解决方案。德尔福提出v2v(车联网)和v2i(车联网基础设施)，最终实现v2e(车联网一切)，并于明年首次将v2v技术应用于凯迪拉克cts车型。

(图为德尔福和凯迪拉克合作的v2v技术示例)

3.谷歌/百度的真正优势是什么？

传统汽车制造商在辅助驾驶领域做得很好，没有配件供应商的合作，无人驾驶汽车的真正大规模生产是不可能实现的。那么，像谷歌/百度这样的局外人想在无人驾驶汽车领域展示他们的才华吗？这是一种图像识别算法吗？还是人工智能？不，实际上是地图数据。

(图为谷歌第二代无人驾驶汽车原型)

我们可以看到，传统汽车制造商也可以通过他们自己的算法在自动驾驶方面取得良好的性能，但是没有地图数据他们什么也做不了。无人驾驶车辆的路径规划和位置定位需要依靠地图，而这些数据是谷歌/百度等公司独特而重要的资源。从这个角度来看，谷歌/百度与传统汽车制造商之间未来的商业合作模式是可以预期的。

(图为激光雷达定位和避障的数据可视化效果)

4.为什么英伟达雄心勃勃？

事实上，对于无人驾驶汽车，不仅谷歌着眼于it公司这块大蛋糕，英伟达也有自己的野心。那么，一家以显卡起家的公司与无人驾驶汽车有什么关系呢？

1)。英伟达希望利用其计算优势为无人驾驶汽车提供感知解决方案

(图为2015年英伟达消费电子展)

无人驾驶技术处理的传感器数据主要来自摄像头和雷达，数据量大。英伟达的芯片具有出色的并行处理能力和特别优化的深度学习工具(cudnn)，非常适合无人驾驶所需的场景检测、车辆和行人检测任务。英伟达在与奥迪合作开发无人驾驶汽车时使用了tegra k1芯片，但现在它推出了更强大的tegra x1芯片，所以它不想错过这个未来的大市场。

(图为2014年英伟达的gtc)

2)。英伟达可以提供出色的图形处理芯片(英伟达驱动cx)

(图为2012年奥迪tt的仪表盘、机械仪表盘+单色小液晶屏+驾驶电脑的经典组合)

(图为2015年奥迪tt的仪表盘，采用英伟达tegra芯片的全液晶仪表盘)

如果你是一个汽车爱好者，你会发现自2011年以来汽车内饰和人机交互的新趋势:机械仪表板被全液晶仪表板取代，中央控制按钮被更大的触摸屏取代。一方面，由于车外的传感器越来越多，它需要更好的视觉设备支持；另一方面，随着智能手机的发展，用户对车内人机交互的要求越来越高。这些图形显示要求是英伟达的主要业务。

(图中显示特斯拉的中央控制显示器处于自动驾驶模式，也使用英伟达芯片)

最后，引用一个数据，2014年，世界上有超过450万辆汽车使用nvidia tegra处理器。鉴于上述两个原因，未来对英伟达芯片的需求将继续上升。

V.无人驾驶技术的其他应用

事实上，无人驾驶技术的产品化不仅体现在辅助驾驶系统中，也体现在许多其他应用中。例如，梅赛德斯-奔驰的智能远光灯辅助系统可以通过检测对方的情况自动调节车灯的照明范围，从而减少对对方驾驶员夜间驾驶的干扰。

(图为梅赛德斯-奔驰智能远光辅助系统的传奇，来自autohome)

与此同时，优步和其他公司正在关注无人驾驶技术的最新发展，并相信无人驾驶技术将对未来的运输和物流产生深远的影响。另外，无人驾驶汽车本质上是一种轮式机器人，无人驾驶技术的发展也推动了轮式机器人的发展。对于轮式机器人，我们可以参考我们过去的文章，这里不再赘述。

(图为梅赛德斯-奔驰自动驾驶卡车的一个例子)

6.研究领域中的无人驾驶技术

在研究领域，最近有许多有趣的研究。例如，康奈尔大学的塞克斯纳教授在分析驾驶员行为预测和外部环境的基础上，运用深度学习来提高驾驶安全性；斯坦福大学的格德斯教授教无人驾驶飞行器完成漂流和甩尾；许多学校和公司的研究部门正在进行超高速无人驾驶测试等等。

总体而言，无人驾驶技术发展迅速，逐渐从研究问题转向工程项目，相应的研究领域也变得更加细致。

(图为塞克斯纳教授的大脑研究)

七，还有一件事...

最后，让我们简要回顾一下无人驾驶技术的发展，让我们看看过去十年的技术创新是多么令人兴奋。

12年前，第一次darpa大挑战在沙漠中举行。大多数人认为无人驾驶飞行器只是典型的从实验室里拯救出来的装备有重型设备的飞行器，这让人隐约想起地面上的无人作战武器。

(图为冠军cmu参加比赛时使用的沙尘暴)

三年前，谷歌发布了无人驾驶汽车帮助盲人史蒂夫首次完成旅程的视频。当他看到方向盘在熟悉的城市街道上不用手动控制就能优雅地转动时，他开始把自动驾驶和他的日常生活联系起来。

今天，无人驾驶已经不知不觉地渗透到我们的生活中。《回到未来》已经到来，《回到未来》的科幻场景离我们越来越近。我们有理由相信，未来的无人驾驶技术将为我们赢得更多的时间和自由。

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