自动驾驶百团大战！300+公司圈地分肉

2018年，国内汽车市场先后掀起了电池续航、车载系统和自动驾驶三场升级大战。在三大变革趋势的背后，自动驾驶无疑是未来智能电动汽车的核心。它连接了电气化和智能化变革，这对产业链中的参与者影响最大，影响最深远。在全球玩家的大力推动下，自动驾驶技术已经达到量产应用的临界点，自动驾驶的终极之战已经打响！谷歌、苹果、英伟达、BAT等一批科技巨头，以及驭势、智行、图森、和多科技等数十家创业公司都处于战争的中心，它们在落地、创业、技术三个方向展开激烈竞争。与此同时，汽车和事物也受到了多方的访问和公布的材料，并编制了最广泛、最全面的自动驾驶超级产业链地图，覆盖了全球数百名自动驾驶玩家。其中，来自英特尔/Mobileye、博世、华为、智行、长城汽车、Xpeng Motors、驭势科技、Velodyne、AutoX等公司的高管决定参加9月20日举行的GTIC 2018全球智能汽车供应链创新峰会，讨论智能汽车和自动驾驶等关键问题。点击阅读原文并免费注册！

在落地层面，国内科技公司和创业公司在港口、工业园区、开放道路、大学和高速公路等五个子场景掀起了落地竞争。低速无人配送车、无人清扫车、高速自动驾驶客车、港口无人卡车相继落地。在创业层面，自2015年以来，中国掀起了自动驾驶领域的创业浪潮，至少有30+家相关公司涌现，涉及自动驾驶方案、激光雷达、高精度地图、计算芯片等关键领域，融资和技术竞争不断。在技术层面，多传感器融合已成为主流解决方案。激光雷达作为无人驾驶汽车的关键传感器，正在为固态工艺而战。英伟达、Mobileye和英特尔等芯片公司正在争夺自动驾驶算力，高精度地图和V2X通信等其他关键领域也竞争激烈。

首先是自动驾驶之战：中美公司激战四幕自2009年谷歌成立自动驾驶部门以来，自动驾驶研发和创业浪潮迅速席卷全球。经过近10年的酝酿和发展，自动驾驶技术已经到了可以在一些细分场景中应用的阶段。公众和行业的注意力都集中在这一点上，科技公司、初创公司和车企也掀起了一场技术落地之战。

1.美国无人驾驶汽车公司的街道门面是“公正的”。作为引领全球自动驾驶研发和创业浪潮的领导者，谷歌Waymo一直是速度最快的公司。2017年4月25日，Waymo宣布在凤凰城推出无人驾驶汽车服务。菲尼克斯的任何居民都可以申请资格。Waymo称之为早期骑手计划。获得资格后，用户可以在相应的Waymo APP中呼叫无人驾驶网络来车提供接送服务，这可以说是全球首个面向公众的开放道路落地项目。

同年11月，Waymo更进一步，将无人车驾驶座上的安全员换下，开始在凤凰城的公共道路上进行测试。Waymo首席执行官John Krafcik随后表示，没有安保人员的无人车将用于早期乘客计划。在Waymo的推动下，全球自动驾驶公司纷纷启动试运营和测试项目。去年8月，通用汽车的子公司Cruise在旧金山为其内部员工进行了一次汽车测试。用户可以通过下载应用程序使用Cruise的无人车通勤。根据此前公布的数据，Cruise的无人驾驶车队已经达到95辆。2.国内玩家在封闭场景下集中在PK国内市场。除了2018年2月初Pony.ai和景驰科技在广州的开放道路上进行了短期无人车试运行外，大多数玩家都将目光投向了面向工业园区、校园等半封闭场景的低速L4级无人车。

自2017年春季以来，Pony.ai在广东部署的无人车队已低速部署在广州白云机场停车场和杭州来福士购物中心地下室。目前，驭势科技已与全球前三大国际机场达成协议，并在机场部署了数辆自主研发的无人电动物流拖车。这些车辆停在飞机旁边，在飞机上的行李和其他货物卸下后，这辆无人车将货物拖到卸货区。京东百度投资的自动驾驶公司智慧行者也不甘示弱。Smart Walker在清华大学和上海分别部署了自主研发的低速无人扫地车和无人送货车。前者已在清华大学投入运营半年，Smart Walker首席执行官张德照告诉这款车，它只需要每隔几个月由人接管一次。

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Smart Walker的无人配送车已经可以通过APP提货了。后者通过一家大型物流公司在上海闵行的一个工业园区当快递员不到半年，这些无人车也已经与物流公司的物流系统对接。用户可以点击物流公司的APP，让无人车开过来送货。除了Smart Walker和驭势科技，百度、新石器和AutoBerry等公司也在雄安、常州等地部署了低速无人汽车摆渡车、送货车和扫地车。就在低速无人车争相落地之际，另一批选择为商用车提供自动驾驶技术的公司也在争先恐后。3.无人卡车公司争夺港口和高速公路。图森将在美国亚利桑那州部署近15辆无人卡车，并与几家世界知名的电子商务巨头合作，用无人卡车提供货运服务。与此同时，图森在中国北部的一个港口部署了近10辆无人卡车，并通过与港口系统对接开始试运行，运输了超过1万个标准集装箱。总部位于杭州的西京科技也在抢占港口市场。该公司已在珠海港部署了五辆无人驾驶卡车进行商业运营。预计将在今年年底和明年初扩展到多个港口，总共部署20多辆汽车。除了西京，主线科技、泰格智行等公司也关注无人商用车。前者与中国重汽集团合作，在天津港部署无人电动卡车，后者通过与徐工集团等工程机械公司合作，释放无人压路机。4.汽车公司输给了初创公司。事实上，上述典型玩家的落地项目只是自动驾驶技术席卷全球浪潮的一部分。根据公开信息和采访交流，车东锡对自动驾驶技术进行了上述落地统计，其中包括大量落地项目。在地理层面，与自动驾驶公司的分布一致，大部分落地项目都集中在自动驾驶公司聚集的中国和美国。其中，美国公司具有先行者优势，政策相对开放，因此其落地项目大多集中在乘用车方向，仍在城市开放道路上进行试运营。相反，国内企业起步较晚，政策法规更加严格。中国各种规模的公司大多从工业园区、大学和港口等封闭/半封闭的子场景起步，大多部署低速无人车从事配送和环卫工作。与此同时，图森未来和西京科技等公司也在港口部署了自动驾驶卡车，从事集装箱运输。在玩家层面，目前主要由科技公司和初创公司主导技术落地和试运营活动。除了通用汽车在美国投资的Cruise的大规模部署和试运营外，以车企为首的技术落地项目仍然很少。

Cruise的无人车，当然，无论是乘用车企业还是商用车企业，其最终目标都是生产具有自动驾驶技术的车辆，而不是为消费者和客户提供载人或货运服务，因此它更关心技术的成熟度以及是否可以装载，它主要在技术落地中发挥提供车辆的合作作用。在车辆层面，Waymo、Cruise等玩家部署L4/5无人车，而国内玩家多部署低速电动无人车，且大多专注于配送车和环卫车。当低速无人车成为落地的先驱时，车东也观察到一些无人车制造商开始崛起。例如，车和投资孵化的新石器时代工具被定位在一家低速电动无人车制造商，该制造商将为百度、美团等玩家生产低速无人车。与此同时，智行哲和宇时科技等玩家选择自建工厂，并在……

正在研发和生产投入运营的无人驾驶汽车。5、更重要的是，从落地战到利润战，车东锡在与业内多家自动驾驶公司的创始人和高管沟通后发现，这些自动驾驶落地项目不再是技术研发、测试或公关活动，而是真正的商业落地行为。投入运营的无人车充当环卫工人、快递员或搬运工，在校园、高速公路和港口工作。图森未来首席执行官陈默告诉Chething，该公司在美国亚利桑那州部署的无人卡车通过提供货运服务，每周将带来约3300美元的收入。2019年，途胜计划将中国和美国的无人卡车数量扩大到500辆，并实现1亿元的货运收入。

图森的自动驾驶卡车在港口地区6。成都车展开启了乘用车领域L2级自动驾驶落地之战。在9月初的成都车展上，搭载L2级自动驾驶系统的长城VV6、吉利宾瑞、荣威Marvel X等车型纷纷上市。自主品牌与博世等供应商一起，正在引领L2级自动驾驶技术的量产和普及浪潮，并向更先进的自动驾驶系统迈进。与此同时，百度、合多科技、奥特贝瑞等初创公司也在迅速推进L3及以上自动驾驶系统的研发和量产进程，而传统汽车零部件巨头尚未垄断L2及以上自动导航系统。和多科技通过降级L4级自动驾驶系统，引入高精度地图、激光雷达，并设置停车接管功能，为高速公路引入了L3.5级系统HoloPilot。在高速公路上行驶时，乘客可以睡觉或玩手机。如果车辆无法处理，车辆将靠边停车并寻求人工接管。

HoloPilot高速公路道路测量和多科技首席执行官倪凯告诉车，这款L3.5级系统量产后的目标价格约为5000元，配备HoloPillo的生产机型最早可于2021上市。此外，百度、Auto Berry等公司也瞄准了L3级自动驾驶技术，并将很快在2019年和2020年左右与汽车工厂实现量产和装载。最后，值得一提的是，百度、合多科技、驭势科技、纵木科技等公司也在积极开发自动泊车服务技术，并通过与熊猫车、EVCARD等分时公司的合作，促进了这项技术的实际应用。明年，普通消费者可以通过分时服务体验自动驾驶技术的魅力。第二，自动驾驶与创业之战：30多家公司为自动驾驶而战。从技术落地之战的第一部分可以看出，由于车企更重视自动驾驶技术的量产和加载，在大多数技术落地项目中，科技公司尤其是初创公司是绝对的主力军。2015年12月10日，一辆特殊的宝马3系GT车型出现在百度北京总部旁边的G7高速公路上。除了红白相间的油漆，这个屋顶还有一个像花盆一样的装置（Velodyne的64线激光雷达）。更奇怪的是，这辆车的司机没有握住方向盘，而是自己开车。

这是百度自2013年以来与宝马中国团队合作开发的自动驾驶原型车。它的推出和百度的炒作引起了国内科技界人士的密切关注。这次路试后不久，百度宣布成立自动驾驶事业部，引发了国内自动驾驶创业浪潮。随后几天，现在耳熟能详的驭势科技、智行、途胜未来、沃赛科技、速腾聚创、小马智行、和多科技等自动驾驶公司相继成立，融资消息此起彼伏，热闹非凡。2018年，国内汽车市场先后掀起了电池续航、车载系统、自动驾驶三大升级战争……

在三大变革趋势的背后，自动驾驶无疑是未来智能电动汽车的核心。它连接了电气化和智能化变革，这对产业链中的参与者影响最大，影响最深远。在全球玩家的大力推动下，自动驾驶技术已经达到量产应用的临界点，自动驾驶的终极之战已经打响！谷歌、苹果、英伟达、BAT等一批科技巨头，以及驭势、智行、图森、和多科技等数十家创业公司都处于战争的中心，它们在落地、创业、技术三个方向展开激烈竞争。与此同时，汽车和事物也受到了多方的访问和公布的材料，并编制了最广泛、最全面的自动驾驶超级产业链地图，覆盖了全球数百名自动驾驶玩家。其中，来自英特尔/Mobileye、博世、华为、智行、长城汽车、Xpeng Motors、驭势科技、Velodyne、AutoX等公司的高管决定参加9月20日举行的GTIC 2018全球智能汽车供应链创新峰会，讨论智能汽车和自动驾驶等关键问题。点击阅读原文并免费注册！

在落地层面，国内科技公司和创业公司在港口、工业园区、开放道路、大学和高速公路等五个子场景掀起了落地竞争。低速无人配送车、无人清扫车、高速自动驾驶客车、港口无人卡车相继落地。在创业层面，自2015年以来，中国掀起了自动驾驶领域的创业浪潮，至少有30+家相关公司涌现，涉及自动驾驶方案、激光雷达、高精度地图、计算芯片等关键领域，融资和技术竞争不断。在技术层面，多传感器融合已成为主流解决方案。激光雷达作为无人驾驶汽车的关键传感器，正在为固态工艺而战。英伟达、Mobileye和英特尔等芯片公司正在争夺自动驾驶算力，高精度地图和V2X通信等其他关键领域也竞争激烈。

首先是自动驾驶之战：中美公司激战四幕自2009年谷歌成立自动驾驶部门以来，自动驾驶研发和创业浪潮迅速席卷全球。经过近10年的酝酿和发展，自动驾驶技术已经到了可以在一些细分场景中应用的阶段。公众和行业的注意力都集中在这一点上，科技公司、初创公司和车企也掀起了一场技术落地之战。

1.美国无人驾驶汽车公司的街道门面是“公正的”。作为引领全球自动驾驶研发和创业浪潮的领导者，谷歌Waymo一直是速度最快的公司。2017年4月25日，Waymo宣布在凤凰城推出无人驾驶汽车服务。菲尼克斯的任何居民都可以申请资格。Waymo称之为早期骑手计划。获得资格后，用户可以在相应的Waymo APP中呼叫无人驾驶网络来车提供接送服务，这可以说是全球首个面向公众的开放道路落地项目。

同年11月，Waymo更进一步，将无人车驾驶座上的安全员换下，开始在凤凰城的公共道路上进行测试。Waymo首席执行官John Krafcik随后表示，没有安保人员的无人车将用于早期乘客计划。在Waymo的推动下，全球自动驾驶公司纷纷启动试运营和测试项目。去年8月，通用汽车的子公司Cruise在旧金山为其内部员工进行了一次汽车测试。用户可以通过下载应用程序使用Cruise的无人车通勤。根据此前公布的数据，Cruise的无人驾驶车队已经达到95辆。2.国内玩家在封闭场景下集中在PK国内市场。除了2018年2月初Pony.ai和景驰科技在广州的开放道路上进行了短期无人车试运行外，大多数玩家都将目光投向了面向工业园区、校园等半封闭场景的低速L4级无人车。

自2017年春季以来，Pony.ai在广东部署的无人车队已低速部署在广州白云机场停车场和杭州来福士购物中心地下室。目前，驭势科技已与全球前三大国际机场达成协议，并在机场部署了数辆自主研发的无人电动物流拖车。这些车辆停在飞机旁边，在飞机上的行李和其他货物卸下后，这辆无人车将货物拖到卸货区。京东百度投资的自动驾驶公司智慧行者也不甘示弱。Smart Walker在清华大学和上海分别部署了自主研发的低速无人扫地车和无人送货车。前者已在清华大学投入运营半年，Smart Walker首席执行官张德照告诉这款车，它只需要每隔几个月由人接管一次。

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Smart Walker的无人配送车已经可以通过APP提货了。后者通过一家大型物流公司在上海闵行的一个工业园区当快递员不到半年，这些无人车也已经与物流公司的物流系统对接。用户可以点击物流公司的APP，让无人车开过来送货。除了Smart Walker和驭势科技，百度、新石器和AutoBerry等公司也在雄安、常州等地部署了低速无人汽车摆渡车、送货车和扫地车。就在低速无人车争相落地之际，另一批选择为商用车提供自动驾驶技术的公司也在争先恐后。3.无人卡车公司争夺港口和高速公路。图森将在美国亚利桑那州部署近15辆无人卡车，并与几家世界知名的电子商务巨头合作，用无人卡车提供货运服务。与此同时，图森在中国北部的一个港口部署了近10辆无人卡车，并通过与港口系统对接开始试运行，运输了超过1万个标准集装箱。总部位于杭州的西京科技也在抢占港口市场。该公司已在珠海港部署了五辆无人驾驶卡车进行商业运营。预计将在今年年底和明年初扩展到多个港口，总共部署20多辆汽车。除了西京，主线科技、泰格智行等公司也关注无人商用车。前者与中国重汽集团合作，在天津港部署无人电动卡车，后者通过与徐工集团等工程机械公司合作，释放无人压路机。4.汽车公司输给了初创公司。事实上，上述典型玩家的落地项目只是自动驾驶技术席卷全球浪潮的一部分。根据公开信息和采访交流，车东锡对自动驾驶技术进行了上述落地统计，其中包括大量落地项目。在地理层面，与自动驾驶公司的分布一致，大部分落地项目都集中在自动驾驶公司聚集的中国和美国。其中，美国公司具有先行者优势，政策相对开放，因此其落地项目大多集中在乘用车方向，仍在城市开放道路上进行试运营。相反，国内企业起步较晚，政策法规更加严格。中国各种规模的公司大多从工业园区、大学和港口等封闭/半封闭的子场景起步，大多部署低速无人车从事配送和环卫工作。与此同时，图森未来和西京科技等公司也在港口部署了自动驾驶卡车，从事集装箱运输。在玩家层面，目前主要由科技公司和初创公司主导技术落地和试运营活动。除了通用汽车在美国投资的Cruise的大规模部署和试运营外，以车企为首的技术落地项目仍然很少。

Cruise的无人车，当然，无论是乘用车企业还是商用车企业，其最终目标都是生产具有自动驾驶技术的车辆，而不是为消费者和客户提供载人或货运服务，因此它更关心技术的成熟度以及是否可以装载，它主要在技术落地中发挥提供车辆的合作作用。在车辆层面，Waymo、Cruise等玩家部署L4/5无人车，而国内玩家多部署低速电动无人车，且大多专注于配送车和环卫车。当低速无人车成为落地的先驱时，车东也观察到一些无人车制造商开始崛起。例如，车和投资孵化的新石器时代工具被定位在一家低速电动无人车制造商，该制造商将为百度、美团等玩家生产低速无人车。与此同时，智行哲和宇时科技等玩家选择自建工厂，并在……

正在研发和生产投入运营的无人驾驶汽车。5、更重要的是，从落地战到利润战，车东锡在与业内多家自动驾驶公司的创始人和高管沟通后发现，这些自动驾驶落地项目不再是技术研发、测试或公关活动，而是真正的商业落地行为。投入运营的无人车充当环卫工人、快递员或搬运工，在校园、高速公路和港口工作。图森未来首席执行官陈默告诉Chething，该公司在美国亚利桑那州部署的无人卡车通过提供货运服务，每周将带来约3300美元的收入。2019年，途胜计划将中国和美国的无人卡车数量扩大到500辆，并实现1亿元的货运收入。

图森的自动驾驶卡车在港口地区6。成都车展开启了乘用车领域L2级自动驾驶落地之战。在9月初的成都车展上，搭载L2级自动驾驶系统的长城VV6、吉利宾瑞、荣威Marvel X等车型纷纷上市。自主品牌与博世等供应商一起，正在引领L2级自动驾驶技术的量产和普及浪潮，并向更先进的自动驾驶系统迈进。与此同时，百度、合多科技、奥特贝瑞等初创公司也在迅速推进L3及以上自动驾驶系统的研发和量产进程，而传统汽车零部件巨头尚未垄断L2及以上自动导航系统。和多科技通过降级L4级自动驾驶系统，引入高精度地图、激光雷达，并设置停车接管功能，为高速公路引入了L3.5级系统HoloPilot。在高速公路上行驶时，乘客可以睡觉或玩手机。如果车辆无法处理，车辆将靠边停车并寻求人工接管。

HoloPilot高速公路道路测量和多科技首席执行官倪凯告诉车，这款L3.5级系统量产后的目标价格约为5000元，配备HoloPillo的生产机型最早可于2021上市。此外，百度、Auto Berry等公司也瞄准了L3级自动驾驶技术，并将很快在2019年和2020年左右与汽车工厂实现量产和装载。最后，值得一提的是，百度、合多科技、驭势科技、纵木科技等公司也在积极开发自动泊车服务技术，并通过与熊猫车、EVCARD等分时公司的合作，促进了这项技术的实际应用。明年，普通消费者可以通过分时服务体验自动驾驶技术的魅力。第二，自动驾驶与创业之战：30多家公司为自动驾驶而战。从技术落地之战的第一部分可以看出，由于车企更重视自动驾驶技术的量产和加载，在大多数技术落地项目中，科技公司尤其是初创公司是绝对的主力军。2015年12月10日，一辆特殊的宝马3系GT车型出现在百度北京总部旁边的G7高速公路上。除了红白相间的油漆，这个屋顶还有一个像花盆一样的装置（Velodyne的64线激光雷达）。更奇怪的是，这辆车的司机没有握住方向盘，而是自己开车。

这是百度自2013年以来与宝马中国团队合作开发的自动驾驶原型车。它的推出和百度的炒作引起了国内科技界人士的密切关注。这次路试后不久，百度宣布成立自动驾驶事业部，引发了国内自动驾驶创业浪潮。随后几天，现在耳熟能详的驭势科技、智行、途胜未来、沃赛科技、速腾聚创、小马智行、和多科技等自动驾驶公司相继成立，融资消息此起彼伏，热闹非凡。8

1.近三年后……

经过发展，后期节目《超车》的老玩家们已经度过了国内自动驾驶创业的高潮，宣传公司也被外界所熟知。大多数公司目前都忙于技术研发和商业落地，但仍不时有零星公司涌现，或发布新产品，或赢得巨额融资，这再次在自动驾驶创业圈激起了涟漪。今年7月24日，一家名为Wayz.ai的高精度地图初创公司突然宣布获得8000万美元的a轮融资，引发外界高度关注。Wayz.ai由前PPTV首席执行官、微软地图部门创始成员、数字地图行业资深人士陶闯创立，前优步先进技术研发中心（ATC）地图组技术负责人崔云凯和前AiMap创始人陈文亚参与。60天前的5月中旬，总部位于深圳的Roadstar.ai突然宣布获得1.28亿美元的融资，打破了Pony.ai此前创下的1.12亿美元A轮融资的纪录，计量技术（CTO）和周光（首席科学家）。在宣布融资消息之前，Roadstar.ai其实相当低调，一些业内人士和媒体甚至不知道有这样的公司存在。事实上，尽管第一波自动驾驶创业主要发生在2016年和2017年，但经过两年的发展，我们仍然可以看到Wayz.ai、Roadstar.ai、Otterberry和驰智科技等新面孔被发现或积极站在舞台前，涵盖了更多的技术方向和细分市场，相当热闹。2.巨人争夺高质量的投资标的。国内的自动驾驶创业浪潮始于2015年底和2016年初。随着大量公司的出现，大型科技公司、风险投资机构、跨境资本、整车公司等大型机构也开始了密集的投资布局。为了获得资本、市场和产品的支持，一些创业公司选择向大公司靠拢，目前的格局基本形成。初创企业与大公司的亲密关系始于欧洲和美国。通用汽车和福特分别以10亿美元收购了Cruise和ArgoAI（后来的财务报告显示，通用汽车只支付了50多亿美元），优步以6.8亿美元收购Otto，英特尔以153亿美元收购Mobileye。。。一波又一波的高价收购案也影响了国内自动驾驶创业圈的行业格局。2017年6月和今年4月，智行哲分别完成了近1亿元的a轮融资和金额未披露的a轮筹资。第一轮由顺为资本和京东投资，第二轮由百度领投。2017年6月18日，京东在人民大学部署了无人配送车，包括智行哲开发的产品。同时，在百度在各种活动中展示的无人车队中，还有智行的无人配送车和无人环卫车。就在智行完成A轮融资一个月后，Momenta也宣布完成4600万美元的B轮融资，由蔚来资本领投，梅赛德斯-奔驰母公司戴姆勒集团参与。同年10月20日凌晨，国内人工智能芯片公司地平线宣布获得英特尔近1亿美元融资。双方将深化合作，推动地平线的技术研发和产品商业化，推出自动驾驶、智慧城市等场景的AI处理器+软件系统。此外，百度创投还投资了武汉自动驾驶公司环宇智行，车和家投资了自动驾驶公司亿航智能和智行科技，图森未来赢得了英伟达的投资，自动驾驶公司向大公司的进军基本形成。3.初创企业在三个主要方向上展开竞争。经过2-3年的发酵，中国的自动驾驶创业浪潮基本稳定，与大公司绑定的格局也已形成。随着GTIC 2018全球智能汽车供应链峰会即将开幕，车东再次前往一家总部……

ber与自动驾驶初创公司的创始人、首席执行官和其他高层嘉宾进行深入交流，讨论公司的发展和行业趋势。交流后，该车最深的感受是，各家的发展战略和方向已经比较明确，都找到了落地合作伙伴，正在迅速推进技术落地和量产的进程。一般来说，目前自动驾驶公司主要有低速、高速和AVP自动停车服务三个发展方向。低速是L4级低速无人车的发展方向，智行哲、驭势科技、新石器等公司是该领域的典型代表。智行哲研发的低速无人配送车和环卫车已投入运营；宇时科技在一个国际机场部署了无人电动拖车将货物运送到飞机上，还在浙江等地部署了低速无人汽车渡轮；

新石器时代将自己定位为低速无人车制造商。

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新石器时代无人物流车通过自主研发的底盘、购买的传感器和自动驾驶软件系统生产低速无人车。高速方向是指挂有车辆牌照的商用车和乘用车的自动驾驶方向。途胜未来、西京科技、主线科技和泰格智行是该领域的主要参与者。前三家正在开发用于集装箱运输等目的的L4级无人驾驶卡车，而泰格智行则通过开发的驾驶机器人帮助压路机、无线控系统的矿车等大型工程设备实现自动驾驶。除了在港口地区开发无人卡车外，图森公司还在开发用于高速公路场景的自动驾驶卡车。目前，其北美舰队已投入商业使用，每周可带来3000多美元的收入。除了上述玩家，大多数自动驾驶创业公司都将技术方向锁定在了乘用车领域，这一领域主要分为两派。一家定位于自动驾驶Tier1，其核心目标是为原始设备制造商提供软硬件集成的自动驾驶解决方案。代表这些公司的主要是总部位于北京的公司，如和多科技、宇时科技、智行和奥特贝瑞。另一类公司位于无人车/出租车运营商，计划直接用L4级无人车提供出行服务，主要与Pony.ai、晶驰科技、AutoX和Roadstar.ai等广东企业合作。在第一类公司看来，由于博世等零部件巨头垄断了L1/L2级自动驾驶技术的供应，面对城市路况和普通消费者，L4/L5自动驾驶技术还需要一段时间才能成熟，因此他们选择在L2+或L3、L3+自动驾驶技术上取得突破，用于高速公路场景。目前，这一类型的公司已表示已与汽车制造商达成合作协议，并正在推进量产进程。AutoBerry和Yushi Technology的L3 AutoBrain和L2+系统预计将于2020年左右批量生产和加载，而合多科技计划于2021批量生产L3.5级系统HoloPilot。值得一提的是，这家类型公司在定位自动驾驶Tier1时会购买激光雷达和毫米波雷达等硬件，但对于自动驾驶计算平台，它已经走上了自主研发的道路，以适应自己的解决方案。除了低速和高速方向，自动代驾泊车自动泊车服务技术（简称AVP）也是自动驾驶公司的重点研发领域，智行哲、合多科技、驭势科技和纵牧科技都在该领域有布局。

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宇时科技的自动泊车技术示范车与东西方的交流表明，目前各家公司的AVP技术已经成熟，可以在停车场高精度地图和V2X通信设备的配合下投入使用。目前，驭势科技和合多科技已经与汽车制造商、分时和停车场运营商达成合作，今年可以试运营。明年，消费者可以通过分时服务体验自动驾驶技术带来的便利。第三，自动驾驶技术之战：四大战区争夺。在创业浪潮兴起和落地项目不断增多的背后，技术的成熟至关重要。从硬件到软件，在数百个技术战场上，百家争鸣，甚至“千家争鸣”。在这里，汽车主要基于自动驾驶的“感知-决策-控制”过程。挑选出重要的战场，探索战争形势和可能的变化。（1） 传感器：在自动驾驶传感器领域，这两家巨头正直接面对面。视觉、激光和毫米波雷达都在满足技术要求，并试图赢得C位。1.激光雷达在所有的自动驾驶传感器中，激光雷达无疑是资本最大的宠儿。它具有最精确的检测能力，被认为是高速自动驾驶仪不可或缺的一部分。然而，高昂的成本一直是bi……

est是其应用的障碍。因此，2018年，激光雷达的技术竞争一方面体现在使线束变高，另一方面通过“固态”和量产的方式降低成本。激光雷达领域的全球领导者Velodyne今年已经开始向下游交付固态激光雷达Vellary的样品（如下所示），而速腾聚创、禾赛科技和北科天汇等国内公司也推出并更新了自己的固态激光雷达产品。

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Vellary，根据乐观预期，当出货量达到10万订单时，用于高级自动驾驶的固态激光雷达的价格也可以控制在1000元订单。2.毫米波在一级巨头此前掌握的毫米波雷达领域，ABCD等雷达巨头的产品在无人驾驶领域得到了广泛应用，同时以高度成熟的产品占领了辅助驾驶市场。然而，自动驾驶提出了更高的维度感知要求，这也导致Oculii和Metawave等初创公司推出了4D毫米波雷达等新产品，可以实现更精确的感知。3.摄像头在最具竞争力、成本最低的车载摄像头领域，深度学习支持的多眼解决方案开始流行，赋予无人车立体视觉，AutoX、中科汇研等初创公司在不同领域发展壮大。摄像头更为关注的关键技术方向变成了“高动态”，以满足自动驾驶感知对光线变化严重场景的自适应要求。这种新的技术需求也让像Eye Engine Technology这样在相机成像芯片上大做文章的公司走上了舞台，为不怕强光和昏暗光线的相机创造了可能。4、高精度地图同时，建立在自动驾驶汽车感知系统之上，是自动驾驶第四大传感器的高精度地图也是一个热闹非凡的领域。图形巨头们凭借自己的经验和体量，率先构建了高精度地图的自动化生产系统，并实际收集数据，生产出适用于高速公路的高精度地图。其中，速度最快的一家，如高德，已经与通用汽车签署了一份合同，支持在中国使用凯迪拉克CT6的超级巡航功能。DeepMap、民用地图、Deepmotion等初创公司一方面在寻找高精度地图的各种垂直应用场景，另一方面也在尽最大努力寻找和验证以更低成本制作复杂道路高精度地图所需的技术解决方案。

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Deepmap高精度地图采集车5和V2XV2X本身并不属于传感器，但当它们被实现并真正与万物连接时，它们可以比任何传感器都更清晰地感知世界。因此，V2X一直是通信服务提供商和汽车制造商努力追求的高地。在美国和日本，丰田华为已经开始部署与WiFi更相似的DSRC（专用短程无线通信）技术，而华为、大唐和高通正在推动基于无线蜂窝网络的C-V2X，其中高通推出了C-V2X通信芯片。C-V2X仍处于标准化过程中，DSRC在中国的应用刚刚进入讨论阶段，两个技术方向仍在争论中。在移动和其他通信运营商的主导下，百度和阿里开始提出基于V2X的智能交通车路协同方案。6.IMU/GPS作为自动驾驶汽车绝对定位不可或缺的GPS传感器，是一瓶新的老酒——成熟的技术和全新的应用。通常，自动驾驶汽车会将GPS升级为支持GNSS的多模卫星定位系统，或者以RTK的形式与IMU合作，以进一步提高定位精度。让数以万计的解决方案更贴近人民并降低成本是该行业对此类传感器的最大需求。（2） 计算单元：半导体巨头的激战正酣。如果说传感器端的变化是“自动驾驶之眼”的进化，那么计算单元，即自动驾驶的大脑，是最重要的。1.计算芯片在负责自动驾驶数据处理的底层芯片上，一批芯片巨头w……

并没有深入参与传统汽车半导体的发展，已经进入该行业并开始引领潮流。英伟达从最初用于移动终端的SoC开始，并不断为汽车行业进行修改。继Tegra X1之后，它相继推出了Tegra Parker和Xaiver，这两款车现在是专门为自动驾驶设计的。官方功耗为30W，计算能力为30TOPS，忽略了许多芯片。8

1.经过近三年的发展，后期节目《超车》的老玩家们已经度过了国内自动驾驶创业的高潮，宣传公司已经为外界所知。大多数公司目前都忙于技术研发和商业落地，但仍不时有零星公司涌现，或发布新产品，或赢得巨额融资，这再次在自动驾驶创业圈激起了涟漪。今年7月24日，一家名为Wayz.ai的高精度地图初创公司突然宣布获得8000万美元的a轮融资，引发外界高度关注。Wayz.ai由前PPTV首席执行官、微软地图部门创始成员、数字地图行业资深人士陶闯创立，前优步先进技术研发中心（ATC）地图组技术负责人崔云凯和前AiMap创始人陈文亚参与。60天前的5月中旬，总部位于深圳的Roadstar.ai突然宣布获得1.28亿美元的融资，打破了Pony.ai此前创下的1.12亿美元A轮融资的纪录，计量技术（CTO）和周光（首席科学家）。在宣布融资消息之前，Roadstar.ai其实相当低调，一些业内人士和媒体甚至不知道有这样的公司存在。事实上，尽管第一波自动驾驶创业主要发生在2016年和2017年，但经过两年的发展，我们仍然可以看到Wayz.ai、Roadstar.ai、Otterberry和驰智科技等新面孔被发现或积极站在舞台前，涵盖了更多的技术方向和细分市场，相当热闹。2.巨人争夺高质量的投资标的。国内的自动驾驶创业浪潮始于2015年底和2016年初。随着大量公司的出现，大型科技公司、风险投资机构、跨境资本、整车公司等大型机构也开始了密集的投资布局。为了获得资本、市场和产品的支持，一些创业公司选择向大公司靠拢，目前的格局基本形成。初创企业与大公司的亲密关系始于欧洲和美国。通用汽车和福特分别以10亿美元收购了Cruise和ArgoAI（后来的财务报告显示，通用汽车只支付了50多亿美元），优步以6.8亿美元收购Otto，英特尔以153亿美元收购Mobileye。。。一波又一波的高价收购案也影响了国内自动驾驶创业圈的行业格局。2017年6月和今年4月，智行哲分别完成了近1亿元的a轮融资和金额未披露的a轮筹资。第一轮由顺为资本和京东投资，第二轮由百度领投。2017年6月18日，京东在人民大学部署了无人配送车，包括智行哲开发的产品。同时，在百度在各种活动中展示的无人车队中，还有智行的无人配送车和无人环卫车。就在智行完成A轮融资一个月后，Momenta也宣布完成4600万美元的B轮融资，由蔚来资本领投，梅赛德斯-奔驰母公司戴姆勒集团参与。同年10月20日凌晨，国内人工智能芯片公司地平线宣布获得英特尔近1亿美元融资。双方将深化合作，推动地平线的技术研发和产品商业化，推出自动驾驶、智慧城市等场景的AI处理器+软件系统。此外，百度创投还投资了武汉自动驾驶公司……

环宇智行、车和家投资了自动驾驶公司亿航智能和智行科技，图森未来赢得了英伟达的投资，自动驾驶公司向大公司的进军基本形成。3.初创企业在三个主要方向上展开竞争。经过2-3年的发酵，中国的自动驾驶创业浪潮基本稳定，与大公司绑定的格局也已形成。随着GTIC 2018全球智能汽车供应链峰会即将开幕，车东再次前往多家自动驾驶初创公司总部，与创始人、首席执行官等高层嘉宾进行深入交流，探讨公司发展和行业趋势。交流后，该车最深的感受是，各家的发展战略和方向已经比较明确，都找到了落地合作伙伴，正在迅速推进技术落地和量产的进程。一般来说，目前自动驾驶公司主要有低速、高速和AVP自动停车服务三个发展方向。低速是L4级低速无人车的发展方向，智行哲、驭势科技、新石器等公司是该领域的典型代表。智行哲研发的低速无人配送车和环卫车已投入运营；宇时科技在一个国际机场部署了无人电动拖车将货物运送到飞机上，还在浙江等地部署了低速无人汽车渡轮；

新石器时代将自己定位为低速无人车制造商。

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新石器时代无人物流车通过自主研发的底盘、购买的传感器和自动驾驶软件系统生产低速无人车。高速方向是指挂有车辆牌照的商用车和乘用车的自动驾驶方向。途胜未来、西京科技、主线科技和泰格智行是该领域的主要参与者。前三家正在开发用于集装箱运输等目的的L4级无人驾驶卡车，而泰格智行则通过开发的驾驶机器人帮助压路机、无线控系统的矿车等大型工程设备实现自动驾驶。除了在港口地区开发无人卡车外，图森公司还在开发用于高速公路场景的自动驾驶卡车。目前，其北美舰队已投入商业使用，每周可带来3000多美元的收入。除了上述玩家，大多数自动驾驶创业公司都将技术方向锁定在了乘用车领域，这一领域主要分为两派。一家定位于自动驾驶Tier1，其核心目标是为原始设备制造商提供软硬件集成的自动驾驶解决方案。代表这些公司的主要是总部位于北京的公司，如和多科技、宇时科技、智行和奥特贝瑞。另一类公司位于无人车/出租车运营商，计划直接用L4级无人车提供出行服务，主要与Pony.ai、晶驰科技、AutoX和Roadstar.ai等广东企业合作。在第一类公司看来，由于博世等零部件巨头垄断了L1/L2级自动驾驶技术的供应，面对城市路况和普通消费者，L4/L5自动驾驶技术还需要一段时间才能成熟，因此他们选择在L2+或L3、L3+自动驾驶技术上取得突破，用于高速公路场景。目前，这一类型的公司已表示已与汽车制造商达成合作协议，并正在推进量产进程。AutoBerry和Yushi Technology的L3 AutoBrain和L2+系统预计将于2020年左右批量生产和加载，而合多科技计划于2021批量生产L3.5级系统HoloPilot。值得一提的是，这家类型公司在定位自动驾驶Tier1时会购买激光雷达和毫米波雷达等硬件，但对于自动驾驶计算平台，它已经走上了自主研发的道路，以适应自己的解决方案。除了低速和高速方向，自动代驾泊车自动泊车服务技术（简称AVP）也是自动驾驶公司的重点研发领域，智行哲、合多科技、驭势科技和纵牧科技都在该领域有布局。

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宇时科技的自动泊车技术示范车与东西方的交流表明，目前各家公司的AVP技术已经成熟，可以在停车场高精度地图和V2X通信设备的配合下投入使用。目前，驭势科技和合多科技已经与汽车制造商、分时和停车场运营商达成合作，今年可以试运营。明年，消费者可以通过分时服务体验自动驾驶技术带来的便利。第三，自动驾驶技术之战：四大战区争夺。在创业浪潮兴起和落地项目不断增多的背后，技术的成熟至关重要。从硬件到软件，在数百个技术战场上，百家争鸣，甚至“千家争鸣”。在这里，汽车主要基于自动驾驶的“感知-决策-控制”过程。挑选出重要的战场，探索战争形势和可能的变化。（1） 传感器：在自动驾驶传感器领域，这两家巨头正直接面对面。视觉、激光和毫米波雷达都在满足技术要求，并试图赢得C位。1.激光雷达在所有的自动驾驶传感器中，激光雷达无疑是资本最大的宠儿。它具有最精确的检测能力，被认为是高速自动驾驶仪不可或缺的一部分。然而，高昂的成本一直是bi……

est是其应用的障碍。因此，2018年，激光雷达的技术竞争一方面体现在使线束变高，另一方面通过“固态”和量产的方式降低成本。激光雷达领域的全球领导者Velodyne今年已经开始向下游交付固态激光雷达Vellary的样品（如下所示），而速腾聚创、禾赛科技和北科天汇等国内公司也推出并更新了自己的固态激光雷达产品。

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Vellary，根据乐观预期，当出货量达到10万订单时，用于高级自动驾驶的固态激光雷达的价格也可以控制在1000元订单。2.毫米波在一级巨头此前掌握的毫米波雷达领域，ABCD等雷达巨头的产品在无人驾驶领域得到了广泛应用，同时以高度成熟的产品占领了辅助驾驶市场。然而，自动驾驶提出了更高的维度感知要求，这也导致Oculii和Metawave等初创公司推出了4D毫米波雷达等新产品，可以实现更精确的感知。3.摄像头在最具竞争力、成本最低的车载摄像头领域，深度学习支持的多眼解决方案开始流行，赋予无人车立体视觉，AutoX、中科汇研等初创公司在不同领域发展壮大。摄像头更为关注的关键技术方向变成了“高动态”，以满足自动驾驶感知对光线变化严重场景的自适应要求。这种新的技术需求也让像Eye Engine Technology这样在相机成像芯片上大做文章的公司走上了舞台，为不怕强光和昏暗光线的相机创造了可能。4、高精度地图同时，建立在自动驾驶汽车感知系统之上，是自动驾驶第四大传感器的高精度地图也是一个热闹非凡的领域。图形巨头们凭借自己的经验和体量，率先构建了高精度地图的自动化生产系统，并实际收集数据，生产出适用于高速公路的高精度地图。其中，速度最快的一家，如高德，已经与通用汽车签署了一份合同，支持在中国使用凯迪拉克CT6的超级巡航功能。DeepMap、民用地图、Deepmotion等初创公司一方面在寻找高精度地图的各种垂直应用场景，另一方面也在尽最大努力寻找和验证以更低成本制作复杂道路高精度地图所需的技术解决方案。

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Deepmap高精度地图采集车5和V2XV2X本身并不属于传感器，但当它们被实现并真正与万物连接时，它们可以比任何传感器都更清晰地感知世界。因此，V2X一直是通信服务提供商和汽车制造商努力追求的高地。在美国和日本，丰田华为已经开始部署与WiFi更相似的DSRC（专用短程无线通信）技术，而华为、大唐和高通正在推动基于无线蜂窝网络的C-V2X，其中高通推出了C-V2X通信芯片。C-V2X仍处于标准化过程中，DSRC在中国的应用刚刚进入讨论阶段，两个技术方向仍在争论中。在移动和其他通信运营商的主导下，百度和阿里开始提出基于V2X的智能交通车路协同方案。6.IMU/GPS作为自动驾驶汽车绝对定位不可或缺的GPS传感器，是一瓶新的老酒——成熟的技术和全新的应用。通常，自动驾驶汽车会将GPS升级为支持GNSS的多模卫星定位系统，或者以RTK的形式与IMU合作，以进一步提高定位精度。让数以万计的解决方案更贴近人民并降低成本是该行业对此类传感器的最大需求。（2） 计算单元：半导体巨头的激战正酣。如果说传感器端的变化是“自动驾驶之眼”的进化，那么计算单元，即自动驾驶的大脑，是最重要的。1.计算芯片在负责自动驾驶数据处理的底层芯片上，一批芯片巨头w……

并没有深入参与传统汽车半导体的发展，已经进入该行业并开始引领潮流。英伟达从最初用于移动终端的SoC开始，并不断为汽车行业进行修改。继Tegra X1之后，它相继推出了Tegra Parker和Xaiver，这两款车现在是专门为自动驾驶设计的。官方功耗为30W，计算能力为30TOPS，忽略了许多芯片。8

英伟达Xavier技术参数英特尔收购Mobileye后，以更高的效率和每瓦2.4TOPS（每秒万亿次）的平均计算能力回应了EyeQ 5芯片，并于今年推出了样品。今年，功耗为3W、计算能力为2.5TOPS的EyeQ 4芯片已经出现在量产车中。同样，高通也在骁龙820芯片的基础上构建了820A，国内自动驾驶公司也基于820A构建了自己的停车方案。一些国内初创公司也出现了，试图分享其中的一部分。地平线推出Journey 1.0自动驾驶芯片后，Journey 2.0架构芯片已经在路上；

FPGA公司旗下的申建科技（Shenjian Technology）也于今年年中开始进入自动驾驶仪领域，并被FPGA巨头Xilinx收购。恩智浦、瑞萨、英飞凌、德易等传统汽车半导体制造商在原有的ADAS芯片业务基础上构建了自动驾驶芯片的产品线。总的来说，这一领域的局势最为激烈，新旧势力正在激烈对抗。2.计算平台当半导体制造商提供具有丰富计算能力的芯片时，一个适合自动驾驶的计算平台开始逐步构建。其中，原本负责芯片生产的英伟达更进一步，在自家SoC的基础上增加了一款计算能力更强的GPU，形成了一系列功耗和计算能力同样惊人的Drive PX平台。通过Drive PX Pegasus，其计算能力已达到320TOPS，功耗为500W。基于该平台，博世、戴姆勒和英伟达达成了开发无人驾驶出租车的合作。对于更多的Tier-1，选择上游提供的芯片来构建“一个平台承担所有操作”的多域控制器。“首款L3级自动驾驶汽车”奥迪A8上的ZFAS是基于德尔福和Mobileye的CLPS方案。采埃孚和分别拥有基于NVIDIA芯片的ProAI和ADCU解决方案。

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奥迪zFAS和以德赛斯威为首的国内Tier1-1也与英伟达合作，试图打造自己的多域控制器。同样，一批初创公司也在尝试分享其中的一部分。例如，中国的海高汽车和环宇智行已经开发了自己版本的域控制器，前者命名为Wise ADCU，后者命名为TITAN。（3） 控制单元：配件巨头占据主导地位。在自动驾驶传感器和计算单元领域百家争鸣时，最传统的汽车控制单元具有非常稳定的动力结构，这一直是外国一级和汽车制造商的地盘。要实现自动驾驶，有线控制（电子控制）的节气门、转向和制动单元是必不可少的。1.电控节气门其中，汽车的节气门已经实现了高度线控，如今的汽车发动机可以爆发100多马力，排量为1L，这与电控节气门的普及是分不开的。此外，随着电动汽车的普及，通过电线精确控制节气门，开关的问题就更小了。2.电子控制转向。在转向方面，尽管电动助力转向的EPS具有高度的电子化，但仍有液压泵和大量的机械零件。最大限度减少机械零件的SBW线控方案是未来的发展方向。目前，日产的英国菲尼迪Q50已经配备了这种线控转向系统，但日本汽车供应链相对独立。幸运的是，博世在上个月的技术开放日展示了自己的线控转向方案。根据博世的全球开放供应体系，这项技术有望在未来得到广泛推广。3、电控制动和最难的线控制动，博世在当今的新能源汽车中推出了iBooster，几乎是标配。它不仅可以回收电能，而且在制动距离和响应速度上都优于传统的制动系统。同样，和天合光能（被采埃孚收购）也有MK C1和IBC计划。

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然而，同样，在这些方案中也有液压/真空泵，并且在成本和延迟方面仍有优化的空间。EMB技术通过电机直接驱动机械活塞制动，目前仍是线控领域各方亟待突破的技术高点和难点。（4） 自动驾驶软件：模拟系统的重点在软件层面，自动驾驶的技术理念和实践也在迅速变化。同样，从自动驾驶软件承担的感知、决策算法和软件算法的角度来看，汽车捕捉到了这些变化。1.感知在自动驾驶软件的感知层面，多传感器融合感知算法已经成为绝对主流，大多数方案都会融合至少三个传感器的数据来增强感知效果。其中，最早融合va的“预融合”技术……

ous传感器数据，然后识别它们，正在取代“后融合”技术，该技术仅直接融合各种传感器的识别结果。2.决策在自动驾驶软件的决策中，团队不断尝试让深度学习参与决策，但由于深度学习的黑箱效应，这种路径并不主流。Drive.ai正在探索一条新的道路，将深度学习决策从端到端分解为多层执行。更多的团队使用强化学习和专家系统等算法来提高自动驾驶算法的鲁棒性。3.仿真为了让无法大量上路的自动驾驶汽车在面对各种场景时尽可能做出正确的决策，自动驾驶仿真系统在行业中的应用越来越高。除了相对传统的国外自动驾驶模拟软件如Carla、Prescan和carsim，谷歌的无人车在自己的模拟系统中行驶了数千公里，百度Apollo也开辟了云模拟平台，Invista也为合作伙伴推出了模拟系统。所有主要的汽车公司都在应用自动驾驶模拟系统。在中国，恒润和51VR等公司也在建设自动驾驶模拟系统，为下游供货。（五） 自动驾驶技术的三大趋势上文提到的自动驾驶技术是特定领域的特定解决方案。整个行业也有一些通用的技术趋势和通用的战术，很难归入软件和硬件的范畴，但它们对这场技术战争同样重要。1.技术路线的差异化如上所述，为了满足自动驾驶在不同场景下的需求，已经对不同的技术路线进行了差异化——L4级自动驾驶和L2级自动驾驶的硬件和软件配置非常不同。各种自动驾驶软件通常在感知算法中选择主视觉或主激光雷达。目前，还没有能够应对所有自动驾驶场景的技术解决方案。自动驾驶的应用需求反向定义了自动驾驶的产品和技术分层。2.技术的模块化趋势正在加强。与此同时，自动驾驶的模块化趋势正在加强。随着自动驾驶产业链上企业的逐渐专业化，他们更倾向于将自己的解决方案封装成一个模块，以不同的形式提供接口，并将其“组装”在最终的自动驾驶硬件或软件平台上。3、行业开放度的增强与技术模块化趋势相对应，自动驾驶全行业的开放度正在进一步加强。过去有百度Apollo开放平台，最近比亚迪宣布开放车辆的所有传感器，还有英伟达在国外的合作伙伴系统。除了谷歌Waymo仍保持着相对封闭的体系（先后与捷豹和本田达成合作，但也有些松散），自动驾驶产业链上下游的关系比以前更加丰富和紧密。总结：自动驾驶的终极之战开启了智能汽车的浪潮，车载系统、语音交互、手势交互、AR/VR、HUD、车联网服务和千兆以太网等技术层出不穷。在一轮又一轮的技术迭代革命中，自动驾驶始终是串联各种子技术和所有行业参与者的关键环节！自动驾驶技术的研发浪潮在世界各地已经持续了近10年，但它反映在中国的创业热潮中。中国涌现了一大批创业公司，如技术解决方案公司、高精度地图公司、导航定位公司和激光雷达公司，这些公司与汽车制造商、一级公司和旅游公司一起，对自动驾驶技术的研发成熟和技术落地起到了巨大的推动作用。经过三年多的发展，每个家庭都逐渐找到了自己的发展方向，完成了早期技术的研发和迭代，自动驾驶技术真正进入了量产和普及的关键节点，一场轰轰烈烈的自动驾驶终极之战拉开了序幕！

为什么我们如此关注自动驾驶的终极之战？汽车驾驶是百年汽车新一轮的技术变革。在这一波技术变革中，产业链和供应链的核心玩家将完成升级或洗牌，汽车行业也将进入一个新时代。8

英伟达Xavier技术参数英特尔收购Mobileye后，以更高的效率和每瓦2.4TOPS（每秒万亿次）的平均计算能力回应了EyeQ 5芯片，并于今年推出了样品。今年，功耗为3W、计算能力为2.5TOPS的EyeQ 4芯片已经出现在量产车中。同样，高通也在骁龙820芯片的基础上构建了820A，国内自动驾驶公司也基于820A构建了自己的停车方案。一些国内初创公司也出现了，试图分享其中的一部分。地平线推出Journey 1.0自动驾驶芯片后，Journey 2.0架构芯片已经在路上；

FPGA公司旗下的申建科技（Shenjian Technology）也于今年年中开始进入自动驾驶仪领域，并被FPGA巨头Xilinx收购。恩智浦、瑞萨、英飞凌、德易等传统汽车半导体制造商在原有的ADAS芯片业务基础上构建了自动驾驶芯片的产品线。总的来说，这一领域的局势最为激烈，新旧势力正在激烈对抗。2.计算平台当半导体制造商提供具有丰富计算能力的芯片时，一个适合自动驾驶的计算平台开始逐步构建。其中，原本负责芯片生产的英伟达更进一步，在自家SoC的基础上增加了一款计算能力更强的GPU，形成了一系列功耗和计算能力同样惊人的Drive PX平台。通过Drive PX Pegasus，其计算能力已达到320TOPS，功耗为500W。基于该平台，博世、戴姆勒和英伟达达成了开发无人驾驶出租车的合作。对于更多的Tier-1，选择上游提供的芯片来构建“一个平台承担所有操作”的多域控制器。“首款L3级自动驾驶汽车”奥迪A8上的ZFAS是基于德尔福和Mobileye的CLPS方案。采埃孚和分别拥有基于NVIDIA芯片的ProAI和ADCU解决方案。

9

奥迪zFAS和以德赛斯威为首的国内Tier1-1也与英伟达合作，试图打造自己的多域控制器。同样，一批初创公司也在尝试分享其中的一部分。例如，中国的海高汽车和环宇智行已经开发了自己版本的域控制器，前者命名为Wise ADCU，后者命名为TITAN。（3） 控制单元：配件巨头占据主导地位。在自动驾驶传感器和计算单元领域百家争鸣时，最传统的汽车控制单元具有非常稳定的动力结构，这一直是外国一级和汽车制造商的地盘。要实现自动驾驶，有线控制（电子控制）的节气门、转向和制动单元是必不可少的。1.电控节气门其中，汽车的节气门已经实现了高度线控，如今的汽车发动机可以爆发100多马力，排量为1L，这与电控节气门的普及是分不开的。此外，随着电动汽车的普及，通过电线精确控制节气门，开关的问题就更小了。2.电子控制转向。在转向方面，尽管电动助力转向的EPS具有高度的电子化，但仍有液压泵和大量的机械零件。最大限度减少机械零件的SBW线控方案是未来的发展方向。目前，日产的英国菲尼迪Q50已经配备了这种线控转向系统，但日本汽车供应链相对独立。幸运的是，博世在上个月的技术开放日展示了自己的线控转向方案。根据博世的全球开放供应体系，这项技术有望在未来得到广泛推广。3、电控制动和最难的线控制动，博世在当今的新能源汽车中推出了iBooster，几乎是标配。它不仅可以回收电能，而且在制动距离和响应速度上都优于传统的制动系统。同样，和天合光能（被采埃孚收购）也有MK C1和IBC计划。

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然而，同样，在这些方案中也有液压/真空泵，并且在成本和延迟方面仍有优化的空间。EMB技术通过电机直接驱动机械活塞制动，目前仍是线控领域各方亟待突破的技术高点和难点。（4） 自动驾驶软件：模拟系统的重点在软件层面，自动驾驶的技术理念和实践也在迅速变化。同样，从自动驾驶软件承担的感知、决策算法和软件算法的角度来看，汽车捕捉到了这些变化。1.感知在自动驾驶软件的感知层面，多传感器融合感知算法已经成为绝对主流，大多数方案都会融合至少三个传感器的数据来增强感知效果。其中，最早融合va的“预融合”技术……

ous传感器数据，然后识别它们，正在取代“后融合”技术，该技术仅直接融合各种传感器的识别结果。2.决策在自动驾驶软件的决策中，团队不断尝试让深度学习参与决策，但由于深度学习的黑箱效应，这种路径并不主流。Drive.ai正在探索一条新的道路，将深度学习决策从端到端分解为多层执行。更多的团队使用强化学习和专家系统等算法来提高自动驾驶算法的鲁棒性。3.仿真为了让无法大量上路的自动驾驶汽车在面对各种场景时尽可能做出正确的决策，自动驾驶仿真系统在行业中的应用越来越高。除了相对传统的国外自动驾驶模拟软件如Carla、Prescan和carsim，谷歌的无人车在自己的模拟系统中行驶了数千公里，百度Apollo也开辟了云模拟平台，Invista也为合作伙伴推出了模拟系统。所有主要的汽车公司都在应用自动驾驶模拟系统。在中国，恒润和51VR等公司也在建设自动驾驶模拟系统，为下游供货。（五） 自动驾驶技术的三大趋势上文提到的自动驾驶技术是特定领域的特定解决方案。整个行业也有一些通用的技术趋势和通用的战术，很难归入软件和硬件的范畴，但它们对这场技术战争同样重要。1.技术路线的差异化如上所述，为了满足自动驾驶在不同场景下的需求，已经对不同的技术路线进行了差异化——L4级自动驾驶和L2级自动驾驶的硬件和软件配置非常不同。各种自动驾驶软件通常在感知算法中选择主视觉或主激光雷达。目前，还没有能够应对所有自动驾驶场景的技术解决方案。自动驾驶的应用需求反向定义了自动驾驶的产品和技术分层。2.技术的模块化趋势正在加强。与此同时，自动驾驶的模块化趋势正在加强。随着自动驾驶产业链上企业的逐渐专业化，他们更倾向于将自己的解决方案封装成一个模块，以不同的形式提供接口，并将其“组装”在最终的自动驾驶硬件或软件平台上。3、行业开放度的增强与技术模块化趋势相对应，自动驾驶全行业的开放度正在进一步加强。过去有百度Apollo开放平台，最近比亚迪宣布开放车辆的所有传感器，还有英伟达在国外的合作伙伴系统。除了谷歌Waymo仍保持着相对封闭的体系（先后与捷豹和本田达成合作，但也有些松散），自动驾驶产业链上下游的关系比以前更加丰富和紧密。总结：自动驾驶的终极之战开启了智能汽车的浪潮，车载系统、语音交互、手势交互、AR/VR、HUD、车联网服务和千兆以太网等技术层出不穷。在一轮又一轮的技术迭代革命中，自动驾驶始终是串联各种子技术和所有行业参与者的关键环节！自动驾驶技术的研发浪潮在世界各地已经持续了近10年，但它反映在中国的创业热潮中。中国涌现了一大批创业公司，如技术解决方案公司、高精度地图公司、导航定位公司和激光雷达公司，这些公司与汽车制造商、一级公司和旅游公司一起，对自动驾驶技术的研发成熟和技术落地起到了巨大的推动作用。经过三年多的发展，每个家庭都逐渐找到了自己的发展方向，完成了早期技术的研发和迭代，自动驾驶技术真正进入了量产和普及的关键节点，一场轰轰烈烈的自动驾驶终极之战拉开了序幕！

为什么我们如此关注自动驾驶的终极之战？汽车驾驶是百年汽车新一轮的技术变革。在这一波技术变革中，产业链和供应链的核心玩家将完成升级或洗牌，汽车行业也将进入一个新时代。

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