浅析自动驾驶带来七大变革

汽车在线讯：

Level 0：人工控制。完全需要人工控制车辆，包括刹车、转向、油门等。

Level 1：特定功能的自动控制。自动控制在1项或者更多项的特定控制功能中实现，如电子稳定控制（ESC）或辅助自动刹车。

Level 2：组合功能的自动控制。至少两项基本控制功能可以自动协同工作，比如自适应巡航控制与车道保持的结合。

Level 3：有限度的自动驾驶。在特定的交通条件下，驾驶员可以实现所有关键性安全功能的托管；在必要的时候，车辆可在充足预留时间的前提下将控制权交给驾驶员，如谷歌的无人车项目、国防科大在做的自动驾驶项目。

Level 4：完全的自动驾驶。车辆可在整个旅行中自动执行所有关键性安全驾驶功能并检测道路状况，驾驶员只需要输入目的地信息或导航路径信息。这里定义的车辆包括了载客车辆和空驶车辆。

 自动驾驶正处在Level 2&Level 3的早期

 在李建宇看来，目前自动驾驶正处在Level 2和Level 3的早期。这一时期的特点就是高级驾驶员辅助系统（ADAS）。之所以说现在是处在了Level 3“有限度的自动驾驶”阶段的早期，这是从目前市场的行为及趋势来判断的。

 首先，作为与GM、BMW、Volvo和Nissan等整车厂有深入合作的全球知名供应商Mobileye，其EyeQ2系统芯片及算法，具有单一摄像头实现障碍物检测、范围与相对速度测量等多种能力。值得一提的是，它今年投资了数百万美元与Tesla合作。

 其次，就是Continental（大陆集团）开发的ContiGuard安全系统，这个系统采用摄像头、激光雷达和短距离雷达对车辆进行360度视角的环绕探测。另外正在研发的Ice Spy系统，使用车载的温度传感器检测路面的湿滑状态，并且通过增加V2V通信能力为其他车辆提供路面信息预警。

 再一个就是收购了iOnRoad的Harman，这间公司已经在智能手机上提供碰撞避免的服务，而且有望在将车道偏离警告（LDWS）、前向碰撞警告等功能集成在其车载设备中。

 最后就是成立于2012年11月份的新公司Quanergy，它可以通过低成本的激光雷达实现实时3D地图数据的采集和处理，加强车辆对于物体识别和场景分析能力。

 在引入V2X（包括V2I&V2V）功能以后，可以提供单车辆ADAS所不具备的非视距环境感知和障碍/危险检测能力，以及更为出色的危险预警能力。目前最接近商用的V2X能力包括：协作自适应巡航C-ACC、非视距紧急制动提示、应急车辆通行提示、危险位置告警、十字路口通行辅助等。

 目前，丰田去年10月份宣布开发基于700MHz频段的C-ACC系统，该系统将有助于缓解交通压力，并可提供比单机版雷达更有效的处理效率。福特正在研发的是，在驾驶员视线受到临近大型车辆或者障碍物遮挡的情况下，非视距的紧急制动提示，可以将前方更远处车辆的紧急制动信息及时显示出来，为避免碰撞预留较充裕的处理时间。宝马和本田合作伙伴高通则在研发行人检测系统：宝马使用的Ko-TAG通信芯片，使用欧洲的2.4GHz RFID频段，该芯片可以嵌入手机、甚至衣服中；而高通使用的骁龙处理芯片，将LTE+GPS芯片组中集成DSRC功能，并应用于移动终端中。

 从自动驾驶辅助到完整的自动驾驶，其演进路线是渐进的。从2010到2020年，要实现如自适应功能、刹车辅助等功能所需要的传感器、摄像头，会从单功能传感器向多动能传感器融合。另外一个趋势就是，传感器将会从大型车辆向小车辆覆盖，未来需求将会集中在经济车上。SA分析认为，到2018年，ADAS整体市场需求191亿美元，年复合增长率达到18.8%。其中，由于平视显示普及率、初装率都比较低，所以这部分的增长率贡献最大。同时，摄像头的市场总量和增长率同样非常可观。

 自动驾驶带来七大改变

 作为专业的市场分析公司，SA认为，自动驾驶主要会给我们带来以下七个方面的改变和机遇。

 一、面对驾驶员的应用，会有新的发展机遇。V2X和ADAS的结合会是未来发展的方向。随着他们的结合，更加依赖后台应用和历史数据的支持。从驾驶员的健康状态感知、从他的心理期望来说，我们预测到可穿戴式设备将会有很多的应用。汽车与其他行业都会有一些融合，如汽车与医疗行业。

 二、对汽车本身的重新定义。自动驾驶对汽车本身定义的改变，可能会改变很多方面。例如车身外观方面，日产明年会使用智能后视镜，它采用的摄像头可以解决平面反射镜子存在盲点的缺点。即便后面放了很多行李，依然可以看到后面的全景视野，这样后车窗就会重新设计，甚至可能就没有后车窗了。比如Tesla取消侧视镜的申请，将前风挡变为LED屏，还能支持触摸，这可能就是未来的趋势。

 车内显示单元方面，如仪表盘显示、独立/嵌入的多媒体显示屏、后座的显示屏等。新的车辆可能会有越来越多的显示单元的出现，满足未来的使用需要。

 车辆本身的运算能力方面，未来多部件协作处理对运算能力提出更高的要求，未来的信息采集、信息处理会更丰富，要求也会更高，远非现在车辆的运算能力所能胜任。尤其是刚才提到的Level 3的阶段，如果车辆出现异常情况，车辆要把控制权交给驾驶员的时候，车辆的运算能力要让驾驶员有足够的时间来处理问题。

 三、器件的发展趋势。处理器芯片、传感器、摄像头相关器件会从单一功能向多功能器件融合的方向发展，其主要驱动力在于应用成本。另外一个反方向。我们可以用一组定焦的摄像头做到焦距的快速切换，满足一些特定的场景，如多组摄像头用于减少焦距识别的响应时间，这种场景下成本不是首要考虑的因素。

 四、对通讯运营商提出更多的需求。V2X的应用会大量接触到通信网络，会有车车网络，也会有车和后台中心的网络。这对运营商的网络通信提出了实时性、可靠性、高速性的要求。相信未来会出现更多对于上行的应用，同时，对浏览器的模式带来更多的需求和挑战。

 五、基于智能手机的ADAS应用会有更多的发展空间。随着从ADAS到自动驾驶的演进，越来越多的车具备这样的能力，但是过去的车辆不具备这样的能力。另外需要一些后装的设备，这个时候，智能手机会有更多的机会来做一些补充性的工作，甚至一些超前性的工作。

 六、对监管政策带来了更大的挑战。传统意义上讲的人工驾驶，Level0阶段讲的是驾驶员双眼要时刻目视前方。自动驾驶后，如何衡量驾驶员的注意力，如何界定有自动驾驶参与的事故的责任主体？对驾驶员的资格要求：一种思路是要求严格，即应借鉴飞行员的要求，需要更多的经验、需要具备人工干预事故预期的能力；另一种思路是要求更宽松，现在的驾驶者在未来有权利继续享受驾乘的乐趣。所有的监管政策，都不应该阻碍技术的进步和市场的新需求。

 七、面向最终用户的商业模式。过渡到Level4阶段以后，人的驾驶作用相当弱化，未来有可能从销售车辆硬件变成厂家销售移动性。甚至可以大胆假设，未来用户不一定非常强调对车辆固定资产的占有。更多对移动性的需求。不同时间、不同种类、不同地点的移动性。未来对商业模式，包括对于汽车制造企业、汽车租赁、出租行业、经销商都会产生很大的变化。

 汽车在线总结：从ADAS一直到有限度的自动驾驶到完全自动驾驶，其基本出发点都是为了安全，为了解决安全性，它会逐渐演进。在演进的过程中，创新力和驱动力就非常重要。如何在可控的成本下，既能满足安全性又能满足用户体验，这是从最早的ADAS阶段到有限度的自动驾驶到Level 4级的自动驾驶，必须要解决的问题。如果上述问题都能够很好地解决，自动驾驶就会很快到来。