自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈上有哪些玩家？

5月25日，在聯(lián)想之星未來之旅之人工智能暨Comet Labs智能交通實(shí)驗(yàn)室中國推介會(huì)上， Comet Labs發(fā)布智能交通研究報(bào)告。對自動(dòng)駕駛的歷史、現(xiàn)狀做了全面的梳理，并詳細(xì)分析了產(chǎn)業(yè)鏈上的主要參與者。

以下為報(bào)告全文：

自2016年起，一切圍繞“自動(dòng)駕駛”的概念和故事開始比以往更頻繁地進(jìn)入公眾視野：從Uber與沃爾沃共同打造無人汽車，到Alphabet將Waymo從Google X中拆分；從特斯拉Autopilot 1.0的意外事故，到新加坡nuTonomy的無人駕駛出租車在本土上路；從高通收購恩智浦，到英特爾收購Mobileye；從ADAS到車聯(lián)網(wǎng)；從激光雷達(dá)到高精度地圖……

截至2017年第一季度，全球前14大技術(shù)公司里，已經(jīng)有12家宣布開發(fā)自動(dòng)駕駛相關(guān)的技術(shù)；在汽車領(lǐng)域，全球前14家的整車廠之中，已有13家宣布要進(jìn)軍自動(dòng)駕駛領(lǐng)域。自動(dòng)駕駛的時(shí)代，已經(jīng)來臨。

業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的技術(shù)公司以及諸多在近兩年成長起來的初創(chuàng)企業(yè)，都對自動(dòng)駕駛投入了巨大的人力、物力和財(cái)力，積極地推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)革新的浪潮。在這一交叉屬性明顯的領(lǐng)域，需要整車廠（OEMs）和零部件以及技術(shù)提供商進(jìn)行合作，通過研發(fā)技術(shù)、升級產(chǎn)品，乃至并購等方式，保持在業(yè)內(nèi)的競爭力。除此以外，自動(dòng)駕駛的車輛共享和租賃服務(wù)因具備更佳的用戶體驗(yàn)，其優(yōu)勢和價(jià)值已經(jīng)開始顯現(xiàn)。

從三個(gè)角度理解“自動(dòng)駕駛”

關(guān)于如何界定“自動(dòng)駕駛”的概念，一直是汽車行業(yè)的熱議話題。隨著行業(yè)熱度的提升，近年來相關(guān)概念的引用和使用產(chǎn)生了一些混亂，“自動(dòng)駕駛”、“無人駕駛”、“自我駕駛”、“自動(dòng)化汽車”等詞均在不同場合被提及。那么，到底該如何定義“自動(dòng)駕駛”？

1）從技術(shù)元素的角度

自動(dòng)駕駛描述的是一個(gè)目前人類想象力所能達(dá)到的理想駕駛狀態(tài)，是一個(gè)結(jié)果。在實(shí)現(xiàn)的途中，需要融合和運(yùn)用多種技術(shù)，主要涉及到人工智能算法技術(shù)、云技術(shù)以及機(jī)器人技術(shù)。其中任意兩種技術(shù)的結(jié)合，都是廣義自動(dòng)駕駛概念的外延，或者是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的底層基礎(chǔ)。

2）從原理的角度

所有的控制系統(tǒng)都是由傳感器、控制器、執(zhí)行器組成的，即對應(yīng)感知信息、決策、執(zhí)行三個(gè)功能模塊。人類駕駛即是如此，自動(dòng)駕駛亦是如此。

3）從行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的角度

關(guān)于如何界定“自動(dòng)駕駛”的概念，一直是汽車行業(yè)的熱議話題。隨著行業(yè)熱度的提升，相關(guān)概念的引用和使用產(chǎn)生了一些混亂，為了解決這個(gè)問題，行業(yè)的做法是分級。目前行業(yè)內(nèi)普遍采用的分級標(biāo)準(zhǔn)是美國汽車工程師學(xué)會(huì)（SAE，即Society of Automotive Engineers）J3016國際標(biāo)準(zhǔn)。

該標(biāo)準(zhǔn)來自2016年9月19日美國交通部與國家公路交通安全管理局（NHTSA）聯(lián)合推出的《美國自動(dòng)駕駛汽車政策指南》。該指南的推出，意味著此前頗為權(quán)威的NHTSA五級分級標(biāo)準(zhǔn)未成為聯(lián)邦標(biāo)準(zhǔn)。兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的區(qū)別主要是，在“有條件自動(dòng)化”與“完全自動(dòng)化”之間SAE多分了一級為“高度自動(dòng)化”。

自動(dòng)駕駛的行業(yè)發(fā)展歷程

從1925年世界上第一輛“無人駕駛汽車”的誕生到2015年前后，自動(dòng)駕駛行業(yè)在幾個(gè)關(guān)鍵事件的驅(qū)動(dòng)下，經(jīng)歷了階進(jìn)式的發(fā)展。

按照國際上眾多車企的時(shí)間表，2016年至2018年是自動(dòng)駕駛汽車走向市場化的時(shí)間段，因此2016年也被業(yè)界看作“自動(dòng)駕駛元年”?；仡欉@一年，整車廠和技術(shù)服務(wù)提供商開始深入合作，產(chǎn)業(yè)鏈日臻完善。

自動(dòng)駕駛的產(chǎn)業(yè)鏈

產(chǎn)業(yè)鏈中的玩家，可大致劃分為整車廠（OEMs）、零部件/技術(shù)提供商，以及運(yùn)營和服務(wù)提供商。

整車廠和技術(shù)供應(yīng)商的合作關(guān)系

科技界與整車廠的合作目前主要有兩種模式：一是傳統(tǒng)的供應(yīng)商模式，即科技企業(yè)進(jìn)入整車廠的供應(yīng)鏈，向其供貨；二是更加平等的合作關(guān)系，雙方各取所長。通過合作關(guān)系圖我們發(fā)現(xiàn)：在海外，美國和德國的傳統(tǒng)車企在與科技公司的合作展開得更早也更廣泛；在國內(nèi)，一方面，百度通過提供完整的軟硬件和服務(wù)解決方案，已經(jīng)走在了國內(nèi)科技公司與整車廠合作的前面，另一方面，攜手芯片廠商和高精度地圖廠商，是國內(nèi)的整車廠目前最迫切的合作切入點(diǎn)。

ADAS不是真正的自動(dòng)駕駛，但它是實(shí)現(xiàn)“自動(dòng)駕駛”的基礎(chǔ)

ADAS 是 Advanced Driver Assistance System 的縮寫，即“高級駕駛輔助系統(tǒng)”。

ADAS 不是一項(xiàng)配置，而是幾項(xiàng)配置協(xié)調(diào)作用的系統(tǒng)，利用安裝在車上的各式各樣傳感器，在汽車行駛過程中隨時(shí)來感應(yīng)周圍的環(huán)境，收集數(shù)據(jù)，進(jìn)行靜態(tài)、動(dòng)態(tài)物體的辨識(shí)、偵測與追蹤，并結(jié)合導(dǎo)航儀地圖數(shù)據(jù)，進(jìn)行系統(tǒng)的運(yùn)算與分析，從而預(yù)先讓駕駛者察覺到可能發(fā)生的危險(xiǎn)，有效增加汽車駕駛的舒適性和安全性。

ADAS 硬件的核心是傳感器（攝像頭、雷達(dá)等）和處理器，軟件核心是算法。

ADAS 主要起到的是駕駛輔助的功能，目前主要實(shí)現(xiàn)在 SAE 標(biāo)準(zhǔn)的 L0-L3 階段，所以不是真正的“自動(dòng)駕駛”，但它卻是實(shí)現(xiàn)“自動(dòng)駕駛”的基礎(chǔ)。ADAS 系統(tǒng)除具有預(yù)警功能外，還可以在緊急情況下干預(yù)駕駛員操作，避免碰撞等交通事故的發(fā)生。

展望自動(dòng)駕駛的未來，Comet Labs 認(rèn)為：

一、降低激光雷達(dá)的成本對自動(dòng)駕駛固然意義重大，但降低成本的問題可能不是真正的難點(diǎn)

激光雷達(dá)在過去幾年因缺乏民用應(yīng)用場景，沒有人過度關(guān)注成本問題，但在自動(dòng)駕駛應(yīng)用民用化的推動(dòng)下，已經(jīng)產(chǎn)生了至少兩種降低成本的方法：一是采用低線數(shù)雷達(dá)配合其他傳感器，即傳感器的融合；二是用固態(tài)激光雷達(dá)來替代因機(jī)械旋轉(zhuǎn)部件昂貴而導(dǎo)致高成本的傳統(tǒng)激光雷達(dá)。因此，在產(chǎn)業(yè)鏈各方有足夠的重視和投入的情況下，激光雷達(dá)成本問題的技術(shù)進(jìn)步，可能會(huì)在比人們所預(yù)期的更短的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)。

二、多傳感器融合的過程會(huì)異常艱難

為滿足ADAS應(yīng)用的高性能需求，多傳感器的融合已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)共識(shí)的趨勢。目前傳感器融合的方案已呈現(xiàn)出趨同的趨勢，未來競爭的核心也主要集中在算法的研究上，但傳感器融合的過程必將會(huì)異常艱難：其一，需要大量投入人力和財(cái)力完成融合的系統(tǒng)架構(gòu)；其二，以計(jì)算機(jī)視覺為主的系統(tǒng)只能做到L3，而在L4面對更復(fù)雜的情況時(shí)必然會(huì)產(chǎn)生更加龐大難以處理的數(shù)據(jù)量；其三，傳感器融合之后會(huì)產(chǎn)生融合算法的問題，在捕捉到巨大數(shù)據(jù)量的情況下要面臨決策和取舍。訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能算法，讓機(jī)器自己去學(xué)習(xí)和建模，仍然是最佳的方案。

三、核心基礎(chǔ)設(shè)施的升級需盡快實(shí)施

隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)逐漸被主流汽車廠商采用，核心基礎(chǔ)設(shè)施的升級需要被提上日程并盡快實(shí)施?；A(chǔ)設(shè)施升級涉及到很多方面——從噴繪新的、更清晰的車道分隔線，到整合新的傳感器和通訊模塊。自動(dòng)駕駛汽車需要能獲取足夠多關(guān)于所處環(huán)境的信息，以便進(jìn)行預(yù)判、制定決策以及作出反應(yīng)。當(dāng)前的基礎(chǔ)設(shè)施為人類駕駛員提供信息的方式并不一定適合自動(dòng)駕駛汽車。針對人類駕駛員，我們使用不同的顏色、標(biāo)志、信號燈、障礙物和車燈閃爍方式提供信息；而對自動(dòng)駕駛汽車來說，這些信息輸入將與環(huán)境結(jié)合，進(jìn)而提供與道路狀況相關(guān)的更多信息——傳感器能監(jiān)控車流信息，而汽車之間也能進(jìn)行通信。

四、智能交通生態(tài)中出現(xiàn)突破性的事件對自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)至關(guān)重要

全球各國各地的交通環(huán)境會(huì)受到包括自然環(huán)境，政府的城市規(guī)劃、政策，以及道德、民族文化等多方面因素的影響。如何讓自動(dòng)駕駛系統(tǒng)與交通環(huán)境適配，會(huì)成為一個(gè)長久的課題。智慧城市、節(jié)能汽車、電動(dòng)汽車、車聯(lián)網(wǎng)等智能交通生態(tài)中的任何一個(gè)環(huán)節(jié)的突破性進(jìn)展，乃至政府政策的引導(dǎo)（比如雄安新區(qū)的智慧城市、智慧交通的定位），都會(huì)大幅推進(jìn)自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)的進(jìn)程。