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無(wú)人駕駛推進(jìn)時(shí)間表及五大技術(shù)領(lǐng)域關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)

發(fā)布時(shí)間:2018-03-09 來(lái)源:中國(guó)人工智能學(xué)會(huì) 責(zé)任編輯:wenwei

【導(dǎo)讀】汽車技術(shù)發(fā)展到如今,幾乎沒(méi)有人質(zhì)疑無(wú)人駕駛會(huì)成為汽車行業(yè)變革的巨大浪潮,然而對(duì)于各項(xiàng)技術(shù)落地的時(shí)間點(diǎn),各大車企、互聯(lián)網(wǎng)公司、研究機(jī)構(gòu)、通訊公司、科技巨頭等眾說(shuō)紛紜,本文援引莫尼塔財(cái)新智庫(kù)的一篇研究,系統(tǒng)梳理了無(wú)人駕駛各關(guān)鍵技術(shù)節(jié)點(diǎn)以及其成熟時(shí)間。
 
無(wú)人駕駛推進(jìn)時(shí)間表及五大技術(shù)領(lǐng)域關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)
 
Key point
 
1)汽車電子沿著兩橫三縱的技術(shù)架構(gòu),逐步實(shí)現(xiàn)成熟的智能化和網(wǎng)聯(lián)化:2016年-2018年主要是三大傳感器的融合使用;2017年-2019年主要是高精度地圖的成熟;2019年-2022年是車載通訊模塊、互聯(lián)網(wǎng)終端、通信服務(wù)的成熟;2022年-2025年主要是決策芯片和算法的成熟。
 
2)2016-2018—三大傳感器融合:國(guó)內(nèi)毫米波雷達(dá)已經(jīng)開(kāi)始出貨;車載視覺(jué)系統(tǒng)硬件已經(jīng)達(dá)到消費(fèi)級(jí)水平,進(jìn)入軟件成熟期;激光雷達(dá)成本不斷下降,加速ADAS和無(wú)人駕駛的普及進(jìn)程。
 
3)2017-2019—高精度地圖的成熟:傳統(tǒng)地圖無(wú)法滿足自動(dòng)駕駛的要求,高精度地圖是L3、L4級(jí)別最為關(guān)鍵的技術(shù);當(dāng)前高精度地圖參與者主要有圖商、自動(dòng)智能駕駛科技公司、ADAS方案提供商、傳統(tǒng)車企四類,其優(yōu)劣勢(shì)各不相同,硬件軟件逐步融合。
 
4)2019-2022—車載通訊模塊的成熟:LTE-V在延時(shí)、頻譜帶寬、可靠性、組網(wǎng)成本、演進(jìn)路線等方面都具有優(yōu)勢(shì),未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)大概率是使用LTE-V標(biāo)準(zhǔn);目前布局的主要是半導(dǎo)體廠商和汽車廠商,但國(guó)內(nèi)很多公司都進(jìn)入了產(chǎn)業(yè)鏈,大唐電信也發(fā)布了全球第一臺(tái)LTE-V車聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,有望在車載通訊模塊爆發(fā)之際獲得高速成長(zhǎng)。
 
5)2022-2025—算法和決策芯片的成熟:各大廠商都在用不同的芯片設(shè)計(jì)支持不同的算法,Google自己已經(jīng)開(kāi)發(fā)了TPU,用于CNN加速,地平線也在開(kāi)發(fā)BPU,Intel收購(gòu)Mobileye打造芯片算法一體化,未來(lái)或是FPGA支持下的深度學(xué)習(xí)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。
 
1. 汽車電子發(fā)展時(shí)間表
 
1.1 汽車電子沿著兩橫三縱技術(shù)架構(gòu)走向成熟
 
智能網(wǎng)聯(lián)汽車是搭載先進(jìn)的車載傳感器、控制器、執(zhí)行器等裝置,融合現(xiàn)代通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù),實(shí)現(xiàn)車與X(人、車、路、后臺(tái)等)智能信息交換共享,具備復(fù)雜的環(huán)境感知、智能決策、協(xié)同控制和執(zhí)行等功能,可實(shí)現(xiàn)安全、舒適、節(jié)能、高效行駛,并最終可替代人來(lái)操作的新一代汽車。按照技術(shù)應(yīng)用和應(yīng)用場(chǎng)景,組成了兩橫三縱的技術(shù)架構(gòu)。
 
無(wú)人駕駛推進(jìn)時(shí)間表及五大技術(shù)領(lǐng)域關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)
 
1.2 汽車電子時(shí)間發(fā)展表—智能化與網(wǎng)聯(lián)化協(xié)同發(fā)展
 
汽車電子的發(fā)展有兩個(gè)維度,智能化和網(wǎng)聯(lián)化,沿著兩橫三縱的技術(shù)架構(gòu),逐步實(shí)現(xiàn)成熟的智能化和網(wǎng)聯(lián)化。
 
2016年-2018年主要是三大傳感器的融合使用,傳感器和視覺(jué)解決方案的融合促進(jìn)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)巡航、自動(dòng)緊急制動(dòng)等部分自動(dòng)駕駛(PA)功能,以及輔助網(wǎng)聯(lián)信息交互;2017年-2019年主要是高精度地圖的成熟,實(shí)時(shí)路況的更新和更豐富的路況信息加速實(shí)現(xiàn)車道內(nèi)自動(dòng)駕駛、全自動(dòng)泊車等有條件自動(dòng)駕駛功能,以及部分網(wǎng)聯(lián)信息協(xié)同感知;
 
2019年-2022年是車載通訊模塊、互聯(lián)網(wǎng)終端、通信服務(wù)的成熟,5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的部署完成和商業(yè)化,V2X信息交互低延遲要求共同推動(dòng)網(wǎng)聯(lián)化的加速,實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜路況(近郊)的全自動(dòng)駕駛;2022年-2025年主要是決策芯片和算法的成熟,隨著人工智能嵌入式落地智能終端,F(xiàn)GPA通用架構(gòu)向ASIC專用架構(gòu)的轉(zhuǎn)變,算法和芯片設(shè)計(jì)的協(xié)同發(fā)展,實(shí)現(xiàn)全區(qū)域的無(wú)人駕駛等高級(jí)(HA)/完全自動(dòng)駕駛(FA)功能和網(wǎng)聯(lián)協(xié)同決策控制的功能。
 
無(wú)人駕駛推進(jìn)時(shí)間表及五大技術(shù)領(lǐng)域關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)
 
1.3 各國(guó)陸續(xù)出臺(tái)政策推動(dòng)ADAS的普及
 
歐盟委員會(huì)考慮2017年將19項(xiàng)安全技術(shù)納入新車的標(biāo)準(zhǔn)配置,并將強(qiáng)制執(zhí)行,自動(dòng)緊急制動(dòng)和車道偏離警告成為標(biāo)配;國(guó)內(nèi)2017年速度輔助系統(tǒng)、自動(dòng)緊急制動(dòng)、車道偏離預(yù)警/車道偏離輔助的加分要求已設(shè)定為系統(tǒng)裝機(jī)量達(dá)到100%。各國(guó)政策陸續(xù)出臺(tái),要求汽車逐步配備汽車電子相關(guān)組建,成為汽車電子發(fā)展最大的推動(dòng)力。
 
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1.4 國(guó)外谷歌和特斯拉兩種發(fā)展路徑加速發(fā)展
 
加州車管局(DMV)公開(kāi)了自動(dòng)駕駛項(xiàng)目的脫離測(cè)試數(shù)據(jù),基本衡量了目前主要自動(dòng)駕駛項(xiàng)目在加州境內(nèi)在不同天氣環(huán)境,不同的路段進(jìn)行測(cè)試的進(jìn)展,谷歌的性能明顯優(yōu)于其他廠商。
 
無(wú)人駕駛推進(jìn)時(shí)間表及五大技術(shù)領(lǐng)域關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)
 
谷歌和特斯拉在無(wú)人駕駛領(lǐng)域采取了兩種不同的有代表性的發(fā)展路徑,谷歌利用地圖和深度學(xué)習(xí)實(shí)時(shí)建模來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛;特斯拉依賴于傳統(tǒng)的傳感器的融合實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)搜集識(shí)別、處理分析、完成自動(dòng)駕駛功能。
 
從自動(dòng)駕駛精度來(lái)看,谷歌的沒(méi)有明確的數(shù)據(jù),但其軟件層面的可以檢測(cè)和理解手勢(shì)之類的信號(hào)并作出反應(yīng);mobileye的FCW(前向碰撞預(yù)警)的算法識(shí)別精度達(dá)到99.99%;特斯拉的算法處理水平很高,奔馳的路測(cè)車有著比特斯拉多一倍的傳感器,但是精度遠(yuǎn)不及特斯拉。
 
谷歌的自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展可以分為兩段,以waymo成為獨(dú)立事業(yè)部為轉(zhuǎn)折點(diǎn):第一階段,主要突出軟件領(lǐng)域和技術(shù)突破,采用自有的高精度地圖和Velodyne提供的64線激光雷達(dá)方案,配備谷歌chauffeur軟件系統(tǒng),最為突出的是展示的無(wú)人駕駛原型車中直接拋棄了傳統(tǒng)車的剎車、方向盤(pán)、油門(mén)等設(shè)備,僅用一個(gè)啟動(dòng)鍵實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛,而硬件制造原型車都是來(lái)源傳統(tǒng)車企,如2014年展示的谷歌第二代車型就是從白色雷克薩斯RX 450H混合動(dòng)力SUV改造而來(lái)。
 
2016年11月,waymo成為獨(dú)立事業(yè)部后,開(kāi)始采用硬件和軟件并行的方案,采用自己研發(fā)的激光雷達(dá),傳統(tǒng)傳感器和8個(gè)視覺(jué)模塊相互融合,展示的無(wú)人車使用了三個(gè)不同探測(cè)距離的激光雷達(dá),自主技術(shù)研發(fā)將激光雷達(dá)成本降低九成。未來(lái)技術(shù)商業(yè)化首先落地在貨運(yùn)(有個(gè)固定場(chǎng)景的低速共享市場(chǎng))和共享車服務(wù)的應(yīng)用。
 
無(wú)人駕駛推進(jìn)時(shí)間表及五大技術(shù)領(lǐng)域關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)
 
2016年11月,特斯拉Autopilot2.0 發(fā)布,該系統(tǒng)將包含8個(gè)攝像頭,覆蓋360度可視范圍,對(duì)周圍環(huán)境的監(jiān)控距離最遠(yuǎn)可達(dá) 250 米;車輛配備的12 個(gè)超聲波傳感器完善了視覺(jué)系統(tǒng),探測(cè)和傳感硬、軟物體的距離接近上一代系統(tǒng)的兩倍。增強(qiáng)版前置雷達(dá)通過(guò)冗余波長(zhǎng)提供周圍更豐富的數(shù)據(jù),雷達(dá)波可以穿越大雨、霧、灰塵,甚至前方車輛。另外,Autopilot2.0使用的處理芯片NVIDIA Drive PX 2的處理性能為原來(lái)Mobileye Q3的40倍。
 
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1.5 國(guó)內(nèi)科技公司和傳統(tǒng)車企合作打造自動(dòng)駕駛,精度提升速度快
 
通過(guò)863計(jì)劃實(shí)施和國(guó)家自然科學(xué)基金委項(xiàng)目支持,清華大學(xué)、國(guó)防科技大學(xué)、北京理工大學(xué)等部分高校、院士團(tuán)隊(duì)、汽車企業(yè)在環(huán)境感知、人的行為認(rèn)知及決策、基于車載和基于車路通信的駕駛輔助系統(tǒng)的研究開(kāi)發(fā)取得了積極進(jìn)展,并開(kāi)發(fā)出無(wú)人駕駛汽車演示樣車。清華大學(xué)等高校聯(lián)合企業(yè)開(kāi)發(fā)的自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)、行駛車道偏離預(yù)警系統(tǒng)、行駛前向預(yù)警系統(tǒng)等具有先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)功能樣機(jī),正在逐步進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化階段。
 
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2. 2016-2018—三大傳感器融合
 
2.1 毫米波雷達(dá)國(guó)內(nèi)開(kāi)始出貨
 
毫米波雷達(dá)的主流方向是24GHz和77GHz,24GHz主要應(yīng)用于汽車后方,77GHz主要應(yīng)用于前方和側(cè)向。未來(lái)毫米波雷達(dá)會(huì)逐漸向77GHz頻段(76-81GHz)統(tǒng)一,其中76-77GHz主要用于長(zhǎng)距離毫米波雷達(dá),77-81GHz主要用于中短距離毫米波雷達(dá)(已有歐盟、CEPT成員國(guó)、新加坡、美國(guó)FCC委員會(huì)、加拿大工業(yè)部等進(jìn)行相關(guān)規(guī)劃)。
 
隨著配備從高端車型向中低端車型下沉的趨勢(shì),目前毫米波雷達(dá)已經(jīng)逐漸普及,一般配備情況是“1長(zhǎng)+6短”(如奔馳S級(jí))、“1長(zhǎng)+4短”(如奧迪A4)、“1長(zhǎng)+2短”(如別克威朗)。
 
無(wú)人駕駛推進(jìn)時(shí)間表及五大技術(shù)領(lǐng)域關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)
 
前端單片微波集成電路MMIC和雷達(dá)天線高頻PCB板是其核心組成部分
 
MMIC由國(guó)外公司掌控,特別是77GHz的MMIC,只掌握在英飛凌、ST、飛思卡爾等極少數(shù)國(guó)外芯片廠商手中,國(guó)內(nèi)處于初始研發(fā)階段,主要在24GHz雷達(dá)方面,華域汽車、杭州智波、蕪湖森思泰克等企業(yè)在已有部分積累。
 
雷達(dá)天線高頻PCB板技術(shù)也掌握在國(guó)外廠商手中,Schweizer占據(jù)全球30%市場(chǎng)份額,在77GHz方面優(yōu)勢(shì)明顯,PCB使用的層壓板材則主要由Rogers、Isola等公司提供。國(guó)內(nèi)高頻PCB板廠商暫無(wú)技術(shù)儲(chǔ)備,根據(jù)圖紙代加工,元器件仍需國(guó)外進(jìn)口,滬電股份已就24GHz和77GHz高頻雷達(dá)用PCB產(chǎn)品與Schweizer開(kāi)展合作。
 
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目前中國(guó)市場(chǎng)中高端汽車裝配的毫米波雷達(dá)傳感器全部依賴進(jìn)口,華域汽車已經(jīng)能生產(chǎn)24GHz毫米波雷達(dá),主要完成BSD盲點(diǎn)偵測(cè)、LCA車道切換輔助等功能,解決產(chǎn)品形態(tài)的導(dǎo)入。國(guó)內(nèi)第二階段的研發(fā)將同樣針對(duì)24GHz產(chǎn)品,目標(biāo)是降低成本,預(yù)計(jì)產(chǎn)品2017年底出現(xiàn)。
 
2.2 車載視覺(jué)系統(tǒng)硬件成熟,軟件逐步升級(jí)
 
車載視覺(jué)系統(tǒng)包括車載圖像感光芯片、專用圖像處理ISP芯片、車載光學(xué)鏡頭、車載視覺(jué)系統(tǒng)。
 
借由鏡頭采集圖像后,由攝像頭內(nèi)的感光組件電路及控制組件對(duì)圖像進(jìn)行處理并轉(zhuǎn)化為電腦能處理的數(shù)字信號(hào),從而實(shí)現(xiàn)感知車輛周邊的路況情況、前向碰撞預(yù)警、道偏移報(bào)警和行人檢測(cè)等功能。
 
硬件方面,車載攝像頭主要由CMOS鏡頭(包括lens和光感芯片等),芯片,其他物料(內(nèi)存,sim卡,外殼)組成。
 
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軟件方面,以mobileye為例,主要體現(xiàn)在芯片的升級(jí)和處理平臺(tái)的升級(jí),工作頻率從122Mhz提升到332Mhz,訪問(wèn)方式的改變使速率提升一倍,圖像由640*480彩色像素提升為2048*2048(Input)和4096*2048(output)等。
 
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從市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局來(lái)看,除了極少數(shù)廠商具備垂直一體化的能力,絕大部分廠商都將業(yè)務(wù)集中于產(chǎn)業(yè)中的某個(gè)或者某幾個(gè)環(huán)節(jié)。光學(xué)鏡片主要是臺(tái)灣的廠商在主導(dǎo),大陸廠商在紅外截止濾光片上有一定優(yōu)勢(shì),圖像傳感器主要是歐美和韓國(guó)廠商為主,模組環(huán)節(jié)大陸、韓國(guó)、臺(tái)灣、日本廠商份額居前,國(guó)內(nèi)廠商成長(zhǎng)迅速。
 
目前汽車零部件提供商巨頭的攝像頭傳感器都已與整車廠合作量產(chǎn),同時(shí)加大研發(fā)投入,注重芯片和算法的提升。國(guó)內(nèi)未來(lái)攝像頭的發(fā)展主要體現(xiàn)在專用圖像處理芯片與復(fù)雜圖像處理技術(shù)突破,基本實(shí)現(xiàn)自主研制,最終實(shí)現(xiàn)車載視覺(jué)與其他感知系統(tǒng)融合產(chǎn)品的大規(guī)模應(yīng)用。
 
2.3 激光雷達(dá)成本逐步下降
 
激光雷達(dá)是一種集激光、全球定位系統(tǒng)與慣性導(dǎo)航系統(tǒng)三大技術(shù)于一身的綜合光探測(cè)與測(cè)量系統(tǒng),其工作原理是通過(guò)透鏡、激光發(fā)射及接收裝置,基于激光飛行時(shí)間(TOF:time of fly)原理獲得目標(biāo)物體位置、移動(dòng)速度等特征數(shù)據(jù),并且獲得的數(shù)據(jù)本身就是三維數(shù)據(jù),不需要通過(guò)大量運(yùn)算和處理才生成目標(biāo)三維圖像,激光測(cè)距有非常高的精度。所以,激光三維成像雷達(dá)是目前能獲取大范圍三維場(chǎng)景圖像效率最高的傳感器,也是目前能獲取三維場(chǎng)景精度最高的傳感器。
 
激光雷達(dá)組件主要包括激光器,傳感器(收發(fā)器),光學(xué)鏡片,如上圖所示這套發(fā)射/接收組件和旋轉(zhuǎn)鏡面結(jié)合在一起,鏡面不只反射二極管發(fā)出去的光,而且也能把反射回來(lái)的光再反射給接收器。通過(guò)旋轉(zhuǎn)鏡面,能夠?qū)崿F(xiàn)360度的視角。
 
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根據(jù)激光雷達(dá)線目的不同,主要分為2D、2.5D(1,4,8線)和3D(16,32,64線)兩類。前者主要探測(cè)目標(biāo)位置和輪廓,后者可以形成環(huán)境性視覺(jué)感知
 
國(guó)內(nèi)公司在多線激光雷達(dá)上較國(guó)外高水平企業(yè)還有較大差距。國(guó)內(nèi)的激光雷達(dá)產(chǎn)品多用于服務(wù)機(jī)器人、地形測(cè)繪、建筑測(cè)量等領(lǐng)域,但是國(guó)內(nèi)企業(yè)尚未研制出可用于ADAS及無(wú)人駕駛系統(tǒng)的3D激光雷達(dá)產(chǎn)品,主要還是處在探索研發(fā)階段。
 
無(wú)人駕駛推進(jìn)時(shí)間表及五大技術(shù)領(lǐng)域關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)
 
無(wú)人駕駛推進(jìn)時(shí)間表及五大技術(shù)領(lǐng)域關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)
 
無(wú)人駕駛推進(jìn)時(shí)間表及五大技術(shù)領(lǐng)域關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)
 
無(wú)人駕駛推進(jìn)時(shí)間表及五大技術(shù)領(lǐng)域關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)
 
《中國(guó)制造2025》重點(diǎn)技術(shù)路線圖顯示,國(guó)內(nèi)將逐步實(shí)現(xiàn)測(cè)距激光雷達(dá)相關(guān)硬件的自主研制,突破厘米級(jí)實(shí)時(shí)測(cè)距關(guān)鍵技術(shù)、樣機(jī)生產(chǎn)與測(cè)試,實(shí)現(xiàn)低成本、小型化。到2025年左右,實(shí)現(xiàn)多線激光雷達(dá)軟硬件技術(shù)自主化,掌握與其他車載傳感器融合關(guān)鍵技術(shù),實(shí)現(xiàn)大規(guī)模車載應(yīng)用,支撐HA級(jí)整車產(chǎn)品需求。
 
3. 2017-2020—高精度地圖的成熟
 
高精度地圖在L3、L4級(jí)別的自動(dòng)駕駛階段屬于最為關(guān)鍵技術(shù),高精度地圖的成熟可以減少汽車對(duì)雷達(dá)等感知設(shè)備的依賴程度,在降低成本的同時(shí)提升自動(dòng)駕駛技術(shù)的可靠性,同時(shí)也是V2X與自動(dòng)駕駛技術(shù)融合的載體,統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)有助于技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展。
 
3.1 傳統(tǒng)地圖無(wú)法滿足自動(dòng)駕駛,高精度地圖是L3、L4級(jí)別最為關(guān)鍵技術(shù)
 
相比于傳統(tǒng)地圖,高精度一方面絕對(duì)坐標(biāo)精度更高,如HERE指出其下一代繪圖應(yīng)用將精確到厘米級(jí);另一方面所含有的道路交通信息元素更豐富和細(xì)致。
 
具體而言,高精度地圖分為三個(gè)圖層:活動(dòng)層、動(dòng)態(tài)層、分析層:
 
1) 活動(dòng)層與傳統(tǒng)地圖相比增加了高精度道路級(jí)別的數(shù)據(jù)(道路形狀、坡度、曲率、鋪設(shè)、方向等)、車道屬性相關(guān)數(shù)據(jù)(車道線類型、車道寬度等),及高架物體、防護(hù)欄、樹(shù)、道路邊緣類型、路邊地標(biāo)等大量目標(biāo)數(shù)據(jù);
 
2) 動(dòng)態(tài)層將實(shí)時(shí)更新來(lái)自其他車輛傳感器、道路傳感器等檢測(cè)到的交通數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)更新和補(bǔ)充,進(jìn)入網(wǎng)聯(lián)化第二階段—協(xié)同感知;
 
3) 分析層通過(guò)實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)分析人類駕駛記錄幫助訓(xùn)練無(wú)人駕駛車,進(jìn)入網(wǎng)聯(lián)化第三階段—協(xié)同決策和控制。
 
目前ADAS地圖具備了活動(dòng)層信息, 精度為1-5m 。如寶馬ASR(Adaptive Speed Recommendation)在減速的區(qū)域,會(huì)提前50-300米提醒用戶減速,提前具體會(huì)依據(jù)目前車速、汽車剎車速度及司機(jī)反映時(shí)間調(diào)整;在轉(zhuǎn)彎的路段,會(huì)考慮路寬、車道數(shù)目、整個(gè)路況等,計(jì)算合理的汽車速度。
 
無(wú)人駕駛推進(jìn)時(shí)間表及五大技術(shù)領(lǐng)域關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)
 
目前高精度地圖主要是ADAS級(jí),實(shí)現(xiàn)L2/L3級(jí)自動(dòng)駕駛,未來(lái)隨著5G帶來(lái)的車聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)處理便利和計(jì)算機(jī)視覺(jué)、3D建模技術(shù)的成熟,基于深度學(xué)習(xí)的環(huán)境感知技術(shù)以及端閉環(huán)實(shí)時(shí)更新云技術(shù)的發(fā)展,高精度地圖會(huì)逐步向HAD級(jí)發(fā)展,我們預(yù)期2018年5G標(biāo)準(zhǔn)確立和人工智能爆發(fā)進(jìn)入成熟期,高精度地圖會(huì)逐漸成熟,成為支撐智能駕駛網(wǎng)聯(lián)化的關(guān)鍵技術(shù)之一。
 
高精度地圖的采集和處理有多種的技術(shù)方案,一般而言,主流圖商和高科技公司如谷歌、百度采用專業(yè)化采集的方式,使用激光雷達(dá)和攝像頭進(jìn)行高精度的數(shù)據(jù)和城區(qū)全區(qū)域覆蓋的采集,而傳統(tǒng)車企和ADAS方案商會(huì)使眾包模式以及UGC實(shí)時(shí)更新方式來(lái)采集數(shù)據(jù)。
 
不同的方式在成本和實(shí)時(shí)更新,數(shù)據(jù)精度和區(qū)域覆蓋上各有優(yōu)缺點(diǎn),目前的趨勢(shì)必將是圖商和傳統(tǒng)車企、ADAS方案商的戰(zhàn)略合作,科技公司產(chǎn)品的商業(yè)化落地,這都會(huì)促進(jìn)采集方式的整合,推動(dòng)行業(yè)的發(fā)展。
 
無(wú)人駕駛推進(jìn)時(shí)間表及五大技術(shù)領(lǐng)域關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)
 
3.2 高精度地圖產(chǎn)業(yè)鏈和主要參與
 
高精度地圖,除了提供道路信息,還提供實(shí)時(shí)路況信息和3D建模,參與汽車路徑規(guī)劃,在ADAS交互與決策中,起著非常重要的作用。
 
無(wú)人駕駛推進(jìn)時(shí)間表及五大技術(shù)領(lǐng)域關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)
 
高精度地圖參與者主要有圖商、自動(dòng)智能駕駛科技公司、ADAS方案提供商、傳統(tǒng)車企四類,采用的方式和方案優(yōu)劣勢(shì)各不相同,圖商有著先天優(yōu)勢(shì)的基因:繪圖基礎(chǔ)深厚,地圖精度和覆蓋率有保障,技術(shù)積累足。傳統(tǒng)車企和ADAS方案商采用眾包方案,數(shù)據(jù)量大且實(shí)時(shí)更新。
 
無(wú)人駕駛推進(jìn)時(shí)間表及五大技術(shù)領(lǐng)域關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)
 
3.3 國(guó)外發(fā)展趨勢(shì):硬件和軟件的融合
 
圖商布局
 
以海外圖商代表公司HERE為例,HERE核心業(yè)務(wù)為通過(guò)其豐富的地圖數(shù)據(jù)和核心的位置平臺(tái)為汽車、消費(fèi)者和企業(yè)客戶提供位置服務(wù)和解決方案,其地圖數(shù)據(jù)覆蓋約200個(gè)國(guó)家,超過(guò)4,600萬(wàn)公里。
 
通過(guò)不斷的和傳統(tǒng)車企,科技公司以及數(shù)據(jù)信息流入口(傳感器廠商)展開(kāi)合作,產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)布局也向上滲透到數(shù)據(jù)輸入端的傳感器和算法芯片等領(lǐng)域,目標(biāo)成為無(wú)人駕駛技術(shù)方案提供商。HERE的戰(zhàn)略布局正是汽車電子自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的一個(gè)趨勢(shì):硬件和軟件的融合。
 
無(wú)人駕駛推進(jìn)時(shí)間表及五大技術(shù)領(lǐng)域關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)
 
其他公司布局情況
 
除了圖商外,其他參與者近些年來(lái)布局頻繁。從數(shù)據(jù)采集方式來(lái)看,谷歌和蘋(píng)果的特點(diǎn)是:更易直接實(shí)時(shí)更新、覆蓋面更廣,更精準(zhǔn)。但無(wú)人駕駛領(lǐng)域需要龐大的輸入數(shù)據(jù),使得特斯拉(OTA空中更新)和uber(otter和沃爾沃貨車運(yùn)營(yíng))在無(wú)人駕駛測(cè)試和高精度地圖上有著更易延伸和拓展的優(yōu)勢(shì)。
 
數(shù)據(jù)收集只是高精度地圖作為基礎(chǔ)支撐技術(shù)的一部分,對(duì)車輛周邊環(huán)境的數(shù)據(jù)計(jì)算和處理時(shí),谷歌一直走在高精度地圖的實(shí)時(shí)建模和算法優(yōu)化最前沿,其基于城市規(guī)劃和路徑優(yōu)化規(guī)劃的算法方案使谷歌在地圖技術(shù)提供上依然具有較大的優(yōu)勢(shì)。
 
無(wú)人駕駛推進(jìn)時(shí)間表及五大技術(shù)領(lǐng)域關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)
 
3.4 高精度地圖的成熟
 
按照《中國(guó)制造2025》技術(shù)發(fā)展路線圖來(lái)看,在2020之前提供適用于PA級(jí)智能網(wǎng)聯(lián)汽車的高精度地圖,且地圖精度達(dá)亞米級(jí);在2025年左右提供適用于CA級(jí)智能網(wǎng)聯(lián)汽車地圖,范圍覆蓋全國(guó)主要高速公路;在2030年左右,實(shí)現(xiàn)高精度地圖生產(chǎn)自動(dòng)化及標(biāo)準(zhǔn)化,滿足無(wú)人駕駛需求,范圍覆蓋全國(guó)主要道路。
 
無(wú)人駕駛推進(jìn)時(shí)間表及五大技術(shù)領(lǐng)域關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)
 
隨著人工智能深化和5G 2018年標(biāo)準(zhǔn)鎖定,高精度地圖在智能化和網(wǎng)聯(lián)化自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用會(huì)越來(lái)越成熟。
 
未來(lái)智能實(shí)驗(yàn)室是人工智能學(xué)家與科學(xué)院相關(guān)機(jī)構(gòu)聯(lián)合成立的人工智能,互聯(lián)網(wǎng)和腦科學(xué)交叉研究機(jī)構(gòu)。
 
未來(lái)智能實(shí)驗(yàn)室的主要工作包括:建立AI智能系統(tǒng)智商評(píng)測(cè)體系,開(kāi)展世界人工智能智商評(píng)測(cè);開(kāi)展互聯(lián)網(wǎng)(城市)云腦研究計(jì)劃,構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)(城市)云腦技術(shù)和企業(yè)圖譜,為提升企業(yè),行業(yè)與城市的智能水平服務(wù)。
 
 
 
 
 
 
 
 
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