弈投圈·微课堂12| 突破这些坎，自动驾驶真的越来越近了！

近一两年，商用车自动驾驶的热度可谓是出奇的高。近日，百度就宣布与沃尔沃强强联合，量产L4级自动驾驶电动车。尽管自动驾驶看起来十分美好，但是现阶段我们还有那些技术难题需要突破？未来的驾驶员，到底离我们多远？欢迎来到【弈投圈·微课堂】，我们即将为你呈上一堂最靠谱的行业知识干货！

本周【弈投圈·微课堂】第12期是由弈投商务分析师分享《我国自动驾驶技术发展现状分析》，看本期精选重点内容！

一、自动驾驶技术的发展重点

大家好，我叫陈超峰，弈投的商务分析师，主要研究自动驾驶行业。今天我给大家带来的分享是“我国自动驾驶技术发展现状分析”。

上一次在分享当中已经提到，L3级自动驾驶技术已经成熟，正在开始商业化应用，因此我认为，现在投资L3级自动驾驶技术的项目，主要看两点：第一，下游的整车制造客户有哪些；第二，系统硬件配置成本是多少。整车客户代表该项目的技术是否成熟，是否得到了市场的认可；硬件成本是该项目在L3级自动驾驶领域的竞争优势所在，目前进入量产的L3级自动驾驶系统硬件成本都在万元以下。因此，此次分享，我不再给大家介绍L3级自动驾驶技术，而是给大家介绍自动驾驶领域未来5年发展的重点——L4级自动驾驶技术的发展情况。

二、L4级自动驾驶需要哪些技术？

L4级自动驾驶系统实现在特定区域内对车辆操作的完全接管，系统需要实现：对周围障碍物的感知、车辆定位以及路径规划，实现这些功能需要构建感知层、决策层、执行层三个层面的技术架构，这3个技术层面分别代表着L4级自动驾驶系统的眼和耳、大脑以及手脚。

（一）、感知层的多种传感器 

感知层主要是为自动驾驶系统获取外部行驶道路环境数据并帮助进行车辆定位，需要用到多种传感器。当前无人驾驶系统中代表性的传感器有激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、定位系统和IMU（惯性测量单元）等，由于其工作原理、技术特性各不相同决定其适用的应用场景各异，所以当前大部分L4级自动驾驶系统都是采用多种传感器相融合的方式应对各种可能发生的情况，保证系统冗余。

大家经常看到L4级自动驾驶车辆车顶都有1个很大的装置，这个装置最上面的圆柱体是激光雷达，主要功能是在车辆行驶过程中构建车辆周围环境3D模型。激光雷达的探测范围较广，可探测200米以内的环境，且可夜间使用。但目前的车载激光雷达技术不够成熟，成本高，都在2000元以上，性能越好的激光雷达，价格越昂贵，目前L4级自动驾驶系统普遍采用的是32线的激光雷达，价格都在万元以上；而且在雨雪霾等恶劣天气情况下，激光雷达识别精度会大幅降低；目前激光雷达产品的固态化、小型化等技术也不够成熟，难以满足车辆要求。

第二类传感器是摄像头，主要功能是在行驶过程中进行车道探测、交通标示探测、行人探测，实现对周围物体的识别。摄像头的成本低，识别精度高，探测距离远，可超过500米。但摄像头容易受到光线干扰，也容易受到恶劣环境影响。

第三类则是毫米波雷达，一般安装在车头和车尾的位置，主要功能是在车辆行驶过程中进行车辆、行人的探测，感知周围车辆的速度和距离变化。毫米波雷达可以探测中远范围的物体距离和速度，且可以探测被遮挡的物体，但无法识别静止的非金属物体。

第四类是超声波雷达，一般安装在汽车的保险杠或侧面，主要是用于泊车过程中探测汽车与近距离障碍的距离。超声波雷达成本较低，近距离的探测精度较高，但探测范围很小，且探测角度较小。

第五类是GNSS/IMU，也就是全球定位导航系统和惯性测量单元，一般安装在汽车底盘位置，前者提供绝对定位信息，后者提供相对定位信息，两者结合实现高精度定位。GNSS容易受到隧道等障碍物的干扰，而IMU不需要任何外部信号，因此可以解决没有信号的情况下汽车的自动驾驶问题，但该情况下无法实现汽车的路线规划。

（二）、决策层的核心 

在决策层，自动驾驶算法是核心，是考验自动驾驶能力的重要环节，自动驾驶算法对数据处理、交通识别、路径规划以及安全出行意义重大。

自动驾驶算法要经过大量的训练，不断提高算法和传感数据之间的协同，然后通过虚拟路测和实际路测两种路径，完善算法的环境感知和路径规划能力，将可能发生的事故降到最低。

算法到应用，需要实现对行车道、交通标识、车辆、行人、其他障碍物等数据的融合和有效处理，并实时做好车辆的路径、车道、速度等规划。

因此，自动驾驶算法需要处理大量的数据，融合多种专用芯片和处理器，技术门槛极高，尤其是专业芯片环节具有极高的技术门槛。当前各大科技公司、Tier1都在布局该领域的技术研发。

随着道路密度、路况复杂程度不断上升，自动驾驶算法的难度急速攀升。因此，根据算法的难易程度，L4级自动驾驶技术将先在低速场景实现落地，如自动泊车（博世计划2021年在中国量产家庭区域全自动泊车）、摆渡车；然后在限定场景实现落地，如仓库间的货物运输、港口内的货物调度；再在城市路段实现落地，如无人巴士、无人的士。

（三）、执行层的核心 

执行层的核心是车辆控制，在系统做出决策后，执行层要快速替代人类对车辆进行控制，反馈到底层模块执行任务。汽车总线将数据通讯、控制指令以电子信号的方式传递给车辆的各个操控系统，然后各操控系统按照总线指令精确地控制加速程度、制动程度以及转向幅度等驾驶动作。

由于车辆线控技术主要掌握在以博世、大陆为代表的tire1厂商手中，且对外开放程度底，国内的车辆线控技术缺失，目前仅有一些大学和科研机构在做预研，尚无企业掌握该技术。

总体来看，目前行业内各家厂商并无最优、唯一的L4 级自动驾驶系统组建方案，每家在搭建自己的自动驾驶系统时都会根据不同应用场景去选择传感器配置方案。

目前大体上实现L4级自动驾驶的硬件设备一般包含：5-10台摄像头、3-4台毫米波雷达、3-6台激光雷达以及1-3台GNSS/IMU和1-2台计算平台。当前一整套L4级自动驾驶系统硬件成本还非常昂贵，价格基本在40万元以上。

三、结语

未来，随着资本、研发的不断投入，自动驾驶系统硬件技术会逐渐成熟，预计整套系统硬件成本会在2020年降至20万元左右，但最终最好要控制在5万元以内甚至更低，才适合进行大规模商用普及。

让我们对未来的智能生活，翘首期待吧！

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