年终盘点：自动驾驶技术“斗转星移”-600学习网

600学习网终身会员188，所有资源无秘无压缩-购买会员

智能相对论

作者：科克鸡

年初，百度和小米相继进入该公司制造汽车，年底，小鹏坚定地推出了机器人出租车。2021，我们将看到，拥有不同技术路径和商业模式的玩家仍在涌入自动驾驶轨道。

随着大型互联工厂的进入，传统汽车企业的转型，初创企业的技术，一些场景应用的商业化，以及双碳战略的推广，自动驾驶轨道可以说充满了”速度和激情”。可以预测，2022年，”自动驾驶”这个最流行的词将继续流行。

需求尚未激增。在巨大的自动驾驶轨道上，各个细分市场的商业化已经开始形成。自动驾驶一路上都在嘘声，但最近”下半个拐点已经到来”的声音越来越大。在库存旺季，智能相对论收集并阅读了大量材料，试图沿着现有路径继续探索。

为什么自动驾驶的转折点真的到来了？2022年自动驾驶的关键词是什么？

从真实到虚拟，真正的智能汽车关注架构.计算能力和商业模式

汽车革命始于新能源。随着新能源汽车性能的不断实施，没有人怀疑发动机取代内燃机的趋势。新能源是一个艰难的行业，它已经建立了坚实的壁垒。

电机与传统汽车的最大区别在于，在汽车中使用电机简化了汽车结构。与燃油发动机相比，电机的简单和高度集成的设计使信号传输和装配更加方便。车辆控制和车身控制可以通过电流或电压进行微调。

新能源汽车仍然以耐力为目标，但有潜力从现实走向现实。有三个新的焦点标志着，新能源汽车正逐步从现实汽车转向虚拟汽车，转向智能汽车，汽车革命的下半部分已经开始。

首先，电子和电气架构的设计方案正在逐渐用集中式E/E架构取代分布式E/E架构。在主流公司中，特斯拉的电子和电气架构基于区域控制器和中央计算架构，该架构分为三个领域：中央计算模块.左车身控制模块和右车身控制模块。其中，中央计算模块集成了信息娱乐系统.辅助驾驶和车内外通信。

(图片来源：博世)

华为的电子和电气架构基于环形骨干网和多计算中心架构。具体而言，它是分布式网络+域控制器的CC架构。车辆分为三部分：驾驶员.驾驶舱和车辆控制。

除了特斯拉和华为代表的两种架构外，博世和联合电子的集中式域控制器架构也非常典型。联合电子设计的架构分为三层，顶层是云服务平台，中间层是计算和控制，下层是标准化的执行器和传感器。

无论采用何种方案，其目标都是更好地实现OTA更新和计算能力处理，同时减少线束长度.降低成本和提高效率。

其次，当华为强调其自动驾驶技术领先于特斯拉时，它特别强调其搭载的麒麟990A芯片的计算能力领先于包括特斯拉在内的许多汽车企业。可以看出，计算能力已成为智能汽车的基石之一。

正如我们所知，在自动驾驶领域，有两种主要的自行车智能路线。然而，无论是视觉模式还是感应模式，智能单车路径。随着自动驾驶对车辆的感知精度.控制精度和响应速度的要求越来越高，对主控芯片的计算能力的需求将一路上升。此外，一旦加入高精度地图和车联网技术，L1级自动驾驶小于1 TOPS的计算能力需求将迅速升级为L4和L5级自动驾驶所需的1000 TOPS。

作为计算能力的基础

在无人环卫领域，盈丰环境的产品发布案例提到，在湖南长沙的一个社区推出8个智能小型环卫机器人，可以将原本纯手工操作所需的65名工人的就业需求减少到15名环卫工人和8名辅助安全员，年综合成本可降低38.8%。

许多主流自动驾驶公司已实现产品实施，并与传统环卫企业达成合作。

库瓦机器人已与中联重科环境达成战略合作，并计划共同开发环卫自主车。高县机器人与徐工环境签订战略合作协议，升级智能环卫设备，创新无人环卫运营。蘑菇汽车服务公司与北港城市服务公司签订了合同，双方将在交通.卫生.安保.物流等城市管理领域推动自动驾驶和汽车道路协调的大规模商业化。

在城市专用车领域，许多自动驾驶者与地方政府签署了合作战略。

2021 2月，湖南湘江新区管委会.长沙湘江智能与三一重工.中联重科有限公司在智能工程机械领域达成合作，开展了智能重型卡车.混凝土搅拌车等自动驾驶特种车辆的研发，并探索了智能网络集成工程机械的场景。

3月，衡阳市还与蘑菇汽车服务公司签署了智能交通建设战略合作框架协议，在智能交通领域开展深入合作。双方将在智能终端.车路协调.自动驾驶.智能交通等领域开展深入合作，共同打造智能交通创新示范城市，打造”衡阳模式”，推动城市级自动驾驶的大规模实施和商业运营。

自动驾驶企业一般选择多脚行走的方式。随着2022年的加速，自动驾驶下半场的比赛将聚焦于城市细分场景的落地，包括但不限于机器人出租车。无论是寻求独立制造汽车还是多场景应用，每个人都加快了自己的步伐。

突破边界，在弯道上超车，查看规模和车辆路线的协调

自动驾驶在城市细分场景中的应用是在一定的限制下使用自动驾驶技术。然而，经过对分割场景的测试，智能相对论认为，自动驾驶的真正最终目标是打破场景边界。

然而，自行车智能在环境意识.计算决策和控制执行方面始终存在一定的瓶颈。例如，不可能100%预测目标，也很难玩驾驶意图游戏。此时，有必要引入车辆-道路协调，以增强单个车辆的感知.决策和控制能力。

然而，对于自动驾驶技术的普及来说，车路协作并不是一个单点问题。这个庞大的项目需要汽车.交通.通讯等行业的跨境融合。幸运的是，在中国，自行车智能和车辆道路协调之间没有矛盾。”智能汽车”和”智能道路”可以共同发展。

2020年3月，中央政治局会议的官方基调是”新基础设施”。4月，国家发展和改革委员会确定了新基础设施的范围。在新基础设施涉及的细分领域中，5G.物联网.卫星互联网.人工智能.数据中心和智能交通基础设施都与自动驾驶技术密切相关。

虽然从理论上讲，前景是乐观的，但新的基础设施正处于战略窗口期，进展非常快。对于汽车企业和自动驾驶企业来说，车路合作的本地化方案最有可能突破场景边界，实现真正的自动驾驶。然而，到了这个时候，业界的共识仍然是L5级自动驾驶离我们很远。

但我们可以看到，好的一面是自动驾驶在L4级别上取得了一些成绩。R