自动驾驶：智能算法成为核心

来源：中为咨询www.zwzyzx.com 【日期：2016-07-19 15:22:08】【打印】【关闭】

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自动驾驶是一种将人从驾驶中释放出来、由汽车智能地自动行驶的驾驶方式。通过利用车载传感器识别车辆周围环境（道路、车辆、行人、障碍物等），自动规划车辆行为、控制车辆的转向和速度，从而使车辆安全可靠地在道路上自动行驶、最终顺利达到预定目的地。自动驾驶的实现，要求外部感应、集成控制、智能判断等多环节。外部感应和采集装臵，包括雷达、激光、摄像头、车身传感器等，系统集成、智能算法和深度学习则将辅助对汽车行驶状态的预判、决策和执行，实现最终智能。

无人驾驶的实现方式

国内外技术进步快速，路试痛点解决推进顺利。近年间，在国外，美国特斯拉等自动驾驶技术快速推进，高速公路、停车、拥堵跟随等领域已能实现自动驾驶，倒逼美国公路法规面对极大放开机会；在国内，12月10日百度无人驾驶汽车首次实现城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶路试，可称“路况最复杂、自动驾驶动作最全面、环境理解精度最高”，预示了中国无人驾驶技术正在快速追赶国际先进水平。

百度无人驾驶汽车规划：历时15个月，取得显著成果，符合规划进展

产业催化将屡超预期，预计倒逼法规加速放开，引领后续产业链成熟。市场认为自动/无人驾驶的产业化时点在2025年以后，但从近年进展来看，特斯拉、谷歌、苹果、百度、乐视、宝马、沃尔沃、本田、博世等国内外巨头玩家，普遍有信心在2020年左右推出量产计划。例如，特斯拉自2015年起就展开无人驾驶汽车的道路公测，并预计将于2022年推出量产车型；谷歌计划2020年实现量产型无人驾驶汽车的投产等。随着产业催化加强和相互竞争驱动，各家车企车型开发和大规模路试预计将在2016年左右陆续发布，并引领后续持续研发和供应链成熟的明显起步。

全球无人驾驶汽车巨头的推进时间表

未来产业发酵、高频布局事件点、道路法规配套开发，三者相互催化，推动产业链发酵。根据美国高速公路安全局的定义，目前无人驾驶技术水平已达到“L2具多项功能的智能化，也即半自动驾驶阶段”；领先企业已实现“L3高度自动驾驶阶段”，并在三年内推进量产车型上市；但是，高速公路、城市道路的管理法规却未能出台“无驾驶者状态”的相关规定，使得无人驾驶汽车的上路合法性受到一定质疑。随着半自动驾驶技术从高端车向中低端车的全面下沉、配合未来各家巨头的高频产业布局事件，预计产业催化剂将持续倒逼道路法规加速放开，并交互促进，逐步引领后续产业链成熟。

无人驾驶技术的层级：技术进步快于法规推进

系统集成、智能算法、深度学习是自动驾驶的技术核心。

在系统集成上，国内外零部件巨头具备较强竞争力。全球来看，汽车ADAS系统集成由国际数家汽车零部件巨头占据了主要市场份额，处于半垄断状态。如2013年，全球ADAS系统集成市场上，威伯科、大陆集团、博世集团占据了商用车60%的市场份额，大陆集团、德尔福、电装等5家巨头则占据了乘用车65%以上的市场份额。

2013年全球ADAS主要系统集成商及市场份额

在智能算法、深度学习技术上，互联网等科技型企业或将主导行业标准、技术平台的建立。目前自动驾驶产业链中，传感硬件配臵预计将在辅助驾驶阶段就逐步渗透，但驾驶智能化程度的提升，核心在于系统集成、智能算法、和深度学习技术的突破。国外无人驾驶著名企业，以色列公司Mobileye就致力于计算机视觉算法和ADAS集成芯片技术的研究，并坚定主张以视觉摄像头为ADAS传感主要方案，并将采集信息通过在EyeQ芯片上集成的ADAS算法进行分析、判断和决策，以实现辅助驾驶。目前，公司计划在2016年推出“三目-三芯片”的完全自动ADAS产品、到2018年再进一步将三芯片集成到单一芯片中，优化深度学习智能算法。此外，非汽车行业的科技公司也在智能算法的研究上态度积极。国际科技巨头谷歌，自2009年起就在旧金山和奥斯汀等地，开始了其无人驾驶原型车的试运行，累计行驶里程超过200万公里（包括无人Autonomous、半自动Manual两种型号）；国内互联网巨头百度已宣布成立自动驾驶事业部，聚焦自动驾驶汽车的技术研发、生态建设与产业落地，计划三年商用化、五年量产。产业人士认为，谷歌等科技型公司的无人驾驶汽车研究，可能为行业奠定基准、建造开源的深度学习平台。通过抢先积累大量运行数据，智能算法和深度学习技术的研发具备良好基础，尤其是谷歌等互联网企业未来可能将模仿智能手机产业模式，为产业建立无人驾驶算法的框架和标准，推动机器学习技术向深度学习迁移。目前，谷歌已发布了其第二代深度学习系统TensorFlow，未来有望从单机深度学习工具包向分布式的大规模深度学习工具计划，并期待V2V/V2I等通讯标准亦在谷歌等互联网企业的研发体系中推出，推动行业标准化。

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