昆山苏豪国际开锁 2017年自动驾驶7大重要事件离商用还有多久针对此论文，市场研究机构The Linley Group资深分析师Mike Demler认为有“误导”之嫌，不应该用“我们的自动驾驶技术不会导致交通事故，我们也可以告诉你为什么”的这种方式来赢得大众信任；但EE Times采访了学界专家，他们则是盛赞该公司坚持到底、迎战在自驾车领域最棘手的问题。

　　在美国拉斯韦加斯发生的Navya自动驾驶接驳车碰撞事件也是类似的案例，该辆自驾车是跟在一辆缓慢倒车的货运卡车后面，然后“很有耐心地”停在原地直到被卡车撞上；警方判定事故责任在于货运卡车，但后来专家们质疑为何自驾车只是停在原地不动，为何不会按喇叭提醒货车驾驶？

　　0 引言无人自动驾驶车辆作为一种高效、安全、灵活的交通车辆，促进了交通行业的大力发展。实际研究证明，将人放在路 - 车系统之外，可以相对降低事故率。［1］ 近年来车辆无人驾驶作为智能交通的重要组成部分，已逐渐成为研究的热点。无人驾驶技术中，智能小车发展快，应用广，从儿童玩具可推广到汽车工业。目前，智能小车已基本可实现循迹避障等功能，现今大学生智能车设计大赛又在向声控系统发展。本课题主要实现了小车的循迹避障自动驾驶功能。1 小型智能车自动驾驶原理1. 1 小车自动避障的原理红外线发射管、PSD 与相应的计算电路构成了功能强大使用广泛的 GP2D12红外线传感器，位置敏感检测装置能够检测到光子在其上运动产生的微量移动，微米级的分辨率

　　而当然Waymo会继续扩大其营运场域范围，并积极测试各种恶劣天气状况，例如不同程度的下雪天；据了解该公司从2012年就开始进行寒冷气候条件测试，并宣布其自驾车在今年冬天开上了美国密歇根(Michigan)州的道路。Waymo执行长Jon Krafcik表示：“我们的自驾车将在雪地、湿滑与结冰路面上累积更多实际行驶经验。”

　　尽管Waymo的自动驾驶车辆技术进展超前，该公司的开发成果仍仅能列为Level 4自驾车，而非Level 5；根据美国汽车工程师学会(SAE)的定义，Level 4自动驾驶车辆是在“有限度条件”下、驾驶人可以不需要注意车辆行驶安全，例如塞车的车阵中或是某个划定区域，但在那以外，驾驶人若不能取回控制权，车辆就会安全地终止旅程。

　　以隶属Intel旗下的Mobileye在10月份发表了一篇技术论文，详细说明如何以一套正规的数学公式，确保自驾车以审慎负责的态度上路行驶，且不会引起交通事故；该论文指出自驾车只要遵循一套由产业界与政府主管机关预先明确定义的规则，就只会在“安全”的框架内运行而不会成为肇事主因。

　　Apollo计划还有另一个方面，是一笔15亿美元的资金，由百度与长江产业基金(Yangtze River Industry Fund)共同建立，将在未来三年投资超过100个自动驾驶开发项目。

　　2020年的汽车产业继续在复苏道路上艰难前行，一方面车企通过裁员减薪等方式降低成本，另一方面紧追“新四化”浪潮大力投入新技术研发。开年的新冠肺炎疫情，虽然让行业出师不利，但长期来看无法阻挡汽车四化升级的趋势。而且在疫情的影响下，可能会大幅激发自动配送、自动驾驶产品的需求。在错综复杂的形势下，未来自动驾驶技术在国内汽车行业的产业热点地位会发生哪些变化？汽车之家推出《预见2020》系列话题内容，借由资深行业人士的视角，了解2020年汽车产业的种种可能性。本期我们将基于政策、消费者及国内车企动向三方面，分析自动驾驶发展趋势变化。60秒快速了解核心论点：●政策上，作为国家战略的智能网联汽车顶层设计方向不动摇；汽车智能化技术方面，具体的

　　随着越来越多自动驾驶车辆在今年上路，也有更多人开始注意这些车子，可以确定的是，它们不再是新鲜产物。

　　Waymo的报告则明确指出，该公司的自动驾驶车辆仅行驶于“经过营运设计的场域”(operational design domain)，其设计条件包括地理环境、道路种类、速限、天气、昆山上门开锁电话营运时间，以及当地交通法规；Waymo坦承，这种经设计的场域可能会“非常受限制”，例如是低速限的单一固定路线，或是私人园区(如科学园区)，而且需要在白天、气候优良的状况下。

　　整体看来，Juliussen认为Waymo在自动驾驶车辆开发的进展上是业界第一名，而第二名是GM (该车厂在2016年收购了自动驾驶车辆软件开发商Cruise)，Ford则是落后距离稍远的第三名(该车厂在2017年2月收购自驾车AI方案开发商Argo)。

　　超分辨率因子。研究人员解释道：“我们的理论预测到发射空间可以任意变窄，从而提升定位目标物体的能力，甚至在原则上能够达到任意高的超分辨率。然后，人们能够更好地分辨两个相邻的目标物体，或者更好地探测目标物体的形状。”超分辨率技术能够让人看到之前看不到的物体，不过到目前为止，其功能只在显微镜上起作用。值得注意的是，此次研究将热辐射及其固有的超线性特性作为一种通用方法，以超分辨率识别各种尺寸的物体，从微观成像到飞机等飞行物体。主动热探测技术可以应用于无损探测热成像、自动驾驶汽车的激光雷达和雷达技术、隐身物体的中远程探测等。而且，该技术还为最新的热光电探测器开辟了一个新型应用领域，如超导纳米线单光子探测器或HgCdTe雪崩光电二极管。最终，可以设计

　　中国在2017年成为自动驾驶平台战场上的焦点之一，因为百度在自驾车(以及AI)领域的影响力看来只会不断增加──百度在今年夏天发表了开放源码自动驾驶平台计划“Appollo”，到目前为止已经有73家公司加入该计划，包括中国领导车厂如奇瑞、长安汽车、长城汽车，以及多家美国科技厂商与德国汽车业者，如Nvidia、Intel、Microsoft、Ford、Delphi、Continental、Bosch、Daimler、Velodyne与TomTom等。

　　在2017年我们看到几件发生在公开道路上的自驾车事故，虽然都无人伤亡、只是车辆损伤，而且大多数案例中有关当局都判定过失是与自驾车碰撞车辆的人类驾驶，但有几起事故开始让专家们检验关于自动驾驶车辆的“作为与不作为”；一辆Uber所属自动驾驶车在亚利桑那州Tempe发生的事故就是一个案例。

　　但这些自驾车在进行公开驾驶测试时也暴露了一些基本弱点，最重要的是，尽管它们具备严格遵守道路交通规则的能力，在理解与它们分享道路的人类驾驶行为方面，这些自驾车展现的天赋不高。或许如同Linley Group资深分析师Mike Demler所言：“你如何能把一个机器人编程为具备人类的常识？”

　　在2016年由美国麻省理工学院(MIT) AgeLab与新英格兰汽车记者协会(New England Motor Press Association)进行的一项消费者调查显示，约3,000位受访者在被问到对自动驾驶车辆有没有兴趣时，有近一半(48%)表示他们不会想买一辆完全不必自己驾驶的车子；这些受访者不喜欢失去控制权的感觉，也不信任科技、认为自动驾驶车辆不安全。

　　市场研究机构IHS Markit的车用资通讯娱乐与ADAS市场研究总监Egil Juliussen也同意以上说法，特别是“Waymo已经悄悄地在(无人驾驶车)市场上领先，跑在所有人前面；”他指出，Waymo有足够的信心让全自动驾驶车辆开始在美国亚利桑那州凤凰城(Phoenix)的公开道路上行驶，而且车上不需要负责安全的人类驾驶，这是自驾车在2017年的重要里程碑之一。

　　在2017年，产业界看到了两大自动驾驶车辆平台供货商Intel (即Mobileye)与Nvidia之间，针对自家自驾车AI处理器效能表现的刀光剑影；在即将于1月举行的2018年国际消费性电子展(CES)期间，Intel预计将发表一款结合EyeQ 5与低功耗Atom芯片，还有其他包括I/O与以太网络链接等硬件功能的自动驾驶车平台。

　　更值得注意的是，昆山上门开锁电话Waymo利用自家测试方法取得差异化，该公司的安全报告指出，昆山换锁电话他们在实际道路上的测试已经达到850万英哩(约1,368公里)；不过Juliussen指出，道路测试里程数不是重点，而是将实际道路测试结果导入模拟环境，让自驾车软件在其中练习的里程数。

　　IHS Markit的Juliussen 表示，虽然他不能确定这两家大厂之间的战争会如何发展，但他看见Nvidia的DrivePX平台具备一定的优势；他指出Nvidia利用其DrivePX平台，已经较深入AI导向的自动驾驶车辆开发者阵营。而一旦已经大举投资某个平台，特别是软件程序设计师与系统设计师已经建立了相关知识，就很难转用另一个平台，除非有非常好的理由。

　　2019年是产业下沉的一年，当一线城市的人口红利、土地红利被开发殆尽，不少产业走上了下沉三四线城市的道路。电商产业下沉，社交媒体下沉，连自动驾驶产业都走上了下沉的道路。事实上，自动驾驶产业下沉的趋势早有体现，国内某自动驾驶创企将总部搬离一线城市后曾直言：“在一线城市之外，自动驾驶产业有着广泛的发展空间，其中包括更合适的路测条件、更优惠的牌照政策…”此番言论，暴露出了一线城市过高的地价、严苛的落地规则，正在束缚自动驾驶产业发展的活力。为打破这一局面，在2018年4月，工信部、公安部、交通运输部就联合发布了《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》，鼓励全国各省市建设智能网联/自动驾驶汽车示范区。两年时间过去，近30个智能网联汽车示范区

　　简介未来的汽车将会带动众多技术的融合。电气化、传感器、连接性、云计算、大数据和 AI，它们在自动驾驶汽车、车辆与万物 (V2X) 通信以及信息娱乐电子设备的功能安全及其驾驶辅助功能方面都有着紧密的联系。此外，这些车辆是终极的系统体系之体系。在最低层，昆山上门开锁电话我们拥有单独的传感器和集成电路。它们在车辆的各个子系统中交互，而这些子系统则构成了车辆本身。但整个体系并未止步于此：车辆不过是总体车载环境的一部分，该环境还包括其他车辆、行人、基础设施，甚至云。图 1. 车辆是系统体系之系统体系。这使得汽车系统的验证成为一项艰巨的任务。毫不夸张地说，需要检验的场景数量多达数百万个，而且每个场景都有不同的变型。例如，在一个场景中，可能有汽车

　　在此同时，Nvidia也率先建立了以DrivePX为中心的、快速成长的生态系统；车厂Toyota在2017年的几项重大宣布都是采用DrivePX平台启动其先进自动驾驶系统。在Intel这厢，该公司发言人表示他们也已经在建立生态系统，也有数个重要合作伙伴，只是不能公开名单。

　　不过学者们也提醒，公式方法与数学证明的优点在于它们在原则上是可以被证明是正确的，缺点则在于“它们总是需要基础性的假设，而且那些假设可能在现实世界是不成立的；”因此产业界首先需要讨论的事情，不只是定义什么方案对系统来说是恰当的，还有那样的方案对现实世界来说是否合理。

　　考眼力：高速数字设计的秘籍 藏在哪里？ 走近Keysight PATHWAVE，提升工作效率

　　Juliussen认为这令人印象深刻：“因为在模拟环境之中，他们专门测试最困难的状况；”The Linley Group的Demler也认为，透过累积更多实际驾驶里程数来让机器学习常识是不实际的，而是需要大量借镜现实世界案例的模拟测试，以及根据一般安全常识来开发自动驾驶车辆标准：“不过要实现后者，产业界还有很长一段路要走。”

　　NXP也在不久前宣布加入百度Apollo平台，将提供包括毫米波雷达、V2X、安全与链接相关半导体组件，以及车用技术开发经验。值得注意的是，Apollo平台并不只是要发展中国本土的自驾车产业，TomTom与Microsoft加入该平台是为了在中国以外市场提供服务。

　　一辆Uber的自动驾驶Volvo SUV在美国亚利桑那州发生碰撞而翻覆（来源：ABC 15）

　　简而言之，大多数非工程背景的消费者对自动驾驶技术存疑、或者不信任。不过科技厂商与车厂并未因此却步，他们显然不太在乎消费者的接受度，也不期望消费者购买大量自动驾驶车──至少在短时间内；汽车厂商决定先把“人机信任”问题放在一边，留待日后处理。

　　。

　　在2017年，自动驾驶车辆产业被证明是一个错综复杂的伙伴关系网络，其中Nvidia、Intel与Waymo扮演要角，他们各自建立的伙伴关系比起其他厂商更牢固了一些；不过百度拥抱开放源码平台的策略，有可能改变市场局势。百度将在1月举行的2018年国际消费性电子展(CES 2018)发表Apollo 2.0，号称能让自驾车执行简单的都市道路驾驶。

　　Demler表示，现在似乎就是因为自驾车知道所有书上的交通规则，所以能免责，但是“我们需要考虑日常情况来开发驾驶行为标准，特别是针对那些交通规则可能没有规定，但人类能以常识来评估与安全驾驶(大多数情况)的状况；”但：“如何能把一个机器人编程为具备人类的常识？”这个问题在2017年还没有答案。

　　而现在看来，昆山苏豪国际开锁 “下一件大事”是由拥有并负责营运这些自动驾驶车辆的“车队”，他们看到具备强大潜力的自驾车商业模式；今年包括Waymo、Uber、GM、Ford等等厂商，都明确表示了会将车队服务做为自动驾驶车辆的主要市场。

　　Linley Group的Demler表示，自驾车在2017年学到的很重要一课是证明了“安全性是最重大的挑战；只预估科技能避免多少事故是不够的。”

　　而因为百度的参考设计平台目前是以Nvidia的DrivePX为基础，Juliussen指出：“你可能会以为Nvidia占据优势，但这并不代表百度的平台不会导入其他方案，因为Intel也是Apollo计划的成员之一。”

　　IHS Markit的Juliussen在阅读过Waymo报告后指出，该公司方案与其他自动驾驶车辆竞争最大的不同，是他们以软件观点来设计自家传感器系统，而在经过8年的自动驾驶软件开发之后，Waymo已经拥有比其他对手更高的眼界，这种模仿Apple、与软件紧密结合的能力，是传统汽车业者大多缺乏、也难以复制的。

　　Demler形容，Uber的这起事故是每天都可能会发生的情况，昆山长江南路附近开锁并非特殊案例：“在应该根据情况反应并实时行动的时候，自动驾驶车辆在技术上还是会遵守交通规则；”总之他认为Uber自驾车的编程并没有纳入所有优良人类驾驶都具备的“防御驾驶”(defensive driving)技巧。

　　技术顾问公司Vision SystemsIntelligence (VSI Labs)创办人暨首席顾问Phil Magney表示：“我们在今年已经看到先进驾驶辅助系统(ADAS)与其他传感器等适合Level 2自动驾驶车辆应用之技术的逐步进展，但是Level 4自驾车呢？它们的进展速度比产业界一年前所预期的更快。”

　　Waymo在10月发表了一份安全报告，成为自动驾驶车辆开发商争相参考的虚拟路线图，该报告的部分细节显示了该公司已经领先业界有多远距离──Waymo在报告中提到了如何设计其自动驾驶软硬件，以及如何测试车辆。

　　Waymo在安全报告中指出，该公司将自动驾驶车辆在实际道路上遇到的最具挑战性状况化成虚拟场景，让自动驾驶软件能在仿真环境中练习；而自驾车软件会有任何改变或是更新，都会先在模拟环境进行严格的测试才布署于车队。Waymo在2016年的模拟自动驾驶里程数为25亿英哩，也就是一天800万英哩，该数字到2017年增加至一天1,000万英哩。

　　大多数非工程背景的消费者对自动驾驶技术存疑、或者不信任。不过科技厂商与车厂并未因此却步，他们显然不太在乎消费者的接受度，也不期望消费者购买大量自动驾驶车──至少在短时间内。下面让我们一起来回顾自动驾驶车辆在2017年的几个重要发展………

　　Waymo在报告中解释，他们的自驾车乘客不能选择在经过批准之地理范围外的目的地，而其自驾车软件也不会建立“地理围栏”以外的行驶路线；如果其共乘服务的顾客要求的是在那之外的路线，Waymo会派出的是人类驾驶出租车而非自驾车。

　　而且Waymo正大胆地计划“早鸟体验者”方案，邀请一般民众免费体验这些无人驾驶车辆；Waymo的最新举措显示该公司对其软硬件技术进展的增强信心，也显示该公司对提供付费车队服务、与Uber和Lyft等共乘服务竞争的强烈兴趣。

　　市场研究机构IHS Markit的车用资通讯娱乐与ADAS市场研究总监Egil Juliussen认为，百度的Apollo计划是直接参考了Android的剧本，为自动驾驶车辆提供从云端服务、开放源码软件平台，到本地化的传感器融合与硬件参考设计等等支持；利用Apollo的硬件参考设计平台，合作伙伴们想必能很快着手开发自家的应用程序。

　　车上没有配置负责安全监控的人类驾驶员的自驾车已经在公开道路上进行测试──这是Waymo执行长John Krafcik在不久前透露，该公司自10月中已经开始于亚利桑那州以其自动驾驶多功能休旅车，进行无人类驾驶的道路测试。

　　据外媒报道，一直有传言表示苹果将推出一款汽车，早在2018年，苹果分析师Min Chi-Kuo列出了一些据说苹果正在研发的新产品，其中就包括了一款AR头显和一辆汽车。Kuo将苹果汽车与第一代iPhone相比，表示苹果汽车可以帮助让苹果公司的市值达到2万亿美元。据传苹果公司的汽车项目“泰坦”（Project Titan）从2014年就开始启动了，昆山长江南路附近开锁自此，苹果公司申请了好几项有关汽车技术的专利，并从通用汽车、福特和特斯拉等知名汽车制造商处挖来了很多人才。而最近苹果公司提交的一项专利与苹果自动驾驶汽车的新技术相关，可以允许车主使用语音命令，控制自动驾驶汽车，即可以说出目的地，汽车会完成所有的工作，将车主带到目的地，甚至停好车。该项专利名为