上海车展最燃自动驾驶峰会！万字干货看懂下个十年

GTIC 2021全球自动驾驶创新峰会，以“智驾新时代 产业新变局”为主题，共23位嘉宾带来了20场主题演讲和致辞，以及一场*对话。参与本次峰会演讲或对话的嘉宾均来自全球自动驾驶行业各个细分领域的代表性企业，包括了无人驾驶出租车、无人重卡、低速无人车、L2+/L3自动驾驶领域的代表性公司，涵盖了自动驾驶领域的半壁江山。

那么，2020年自动驾驶行业发生了什么变化？今年自动驾驶该如何加速落地？新的形势下，自动驾驶又该走向何方？车东西为大家详细梳理了20位大咖分享的干货，看行业大咖如何把脉自动驾驶未来发展。

01.汽车行业迎来大变化自动驾驶飞速发展

上海市国际展览有限公司总裁王蕾进行了开幕致辞。

她首先讲到，探讨和迎接自动驾驶技术落地的新可能和新方向是非常契合当下中国汽车行业的现状。

今年，交通运输部明确表示，将加快推动智慧交通发展，持续健全自动驾驶技术和测试体系，组织开展自动驾驶应用示范，可见我国积极把握5G、云平台、大数据的战略眼光。

在数字化城市建设，智能网联汽车产品服务等方面将加快重点布局和服务尝试，为自动驾驶长足发展带来新的机遇。

王蕾表示，本届上海车展也拥有汽车科技与供应链展区，共有6万平方米，其中设立未来出行展区，面积1万平方米，涵盖芯片、雷达、ADAS、自动驾驶解决方案、车联网、高精地图等汽车高精尖技术在细分领域的前沿科技产品。

“技术创新和融合始终是未来造车的核心竞争力，我们希望和大家携手，让中国在自动驾驶赛道赢得更多竞争优势。”王蕾最后说道。

智一科技联合创始人兼CEO龚伦常表示，过去一年，自动驾驶和智能汽车快速发展，车东西此次邀请行业领军者分享观点和看法，探讨行业机遇和挑战。

他说道，从2019年开始，上海车展开设未来出行展区，密切关注行业变化。今年上海车展未来出行展区展出1万平方米，参展企业超过100家。

2016年以来，智一科技已经举办7届GTIC，希望借此搭建服务平台和桥梁，让企业展示相关领域最新成果，推动硬核科技在各领域的运用和落地。

智一科技目前已经有产业媒体、产业服务两大业务体系。产业媒体方面，智一科技围绕三大垂直赛道，构建车东西、智东西、芯东西三大品牌。企业服务业务围绕四大方向，持续构建公开课，围绕自动驾驶技术和落地等方面，已经连续举办70多场公开课，帮助企业完成行业对接。

去年，自动驾驶行业诞生了不少新品牌、新玩家，整个行业异常热闹；另一方面，海量资本涌入，自动驾驶量产加速。这都让自动驾驶成为行业内最火热的话题。

02.西安交通大学教授薛建儒：交通场景的理解和预测是关键

对于自动驾驶车辆来说，对交通场景的理解和对驾驶情境的预测非常重要。

国内自动驾驶领域的学术专家、西安交通大学教授薛建儒带来了他的思考——要让无人车实现自主决策的前提是实现驾驶情境的理解与预测。

在驾驶场景中，首先需要做的就是让车辆知道自己的位置并能够完成导航，其次就是车辆需要对交通参与者的运动行为进行分析。

在一般情况下，可以通过GPS进行定位，但是在没有GPS的情况下怎么进行定位呢？

薛建儒教授介绍了一种自主定位方法，采用里程计（相机/激光+IMU）实现相对定位，目前薛建儒教授所在的研究团队已经能够建立3D非结构化场景的定位，无需卫星导航信号。

除此之外，薛建儒教授的团队还能够实现车道线、道路边界和红绿灯的检测，让车辆对道路的所有的环境进行检测。

在这样的基础下，车辆还需要对障碍物的运动状态进行分析，通过3D障碍物的检测跟踪识别，通过3D点云和图像融合的语义分割，能够对路口运动障碍物的3D形状重建，对障碍物进行运动分析。

针对车辆，也可以实现对路口的车辆的运动轨迹进行跟踪和估计，让自动驾驶车辆能够更好地切入到道路上。

在对交通场景进行了理解之后，车辆还需要针对驾驶情境做出预测。通过预测实体间的拓扑关系的时空变化，引入预注意、记忆等认知机理和交通常识、因果分析，然后构建运动策略的可行解空间。

薛建儒教授认为，自动驾驶下一步的研究重点是类人场景理解，即长时情境预测。

03.自动驾驶繁荣发展各赛道都有大突破

在薛建儒教授牵起了对自动驾驶的场景理解和驾驶情境预测之后，滴滴自动驾驶、美团等公司率先分享了对自动驾驶的理解。

滴滴自动驾驶公司COO孟醒说道，滴滴做自动驾驶是一件自然的事情，因为滴滴一直在提供出行服务。他认为，自动驾驶最重要的三大支撑——大数据、生态网络和人工智能技术，滴滴全部具备。

近一年来，滴滴获准在上海超530公里开放道路进行测试。目前在上海部署超40辆测试车，每天从7:30～20:00 进行自动驾驶测试，覆盖早晚高峰及夜晚，测试区内覆盖了各类复杂场景的组合。

要实现这一目标，滴滴自动驾驶会通过三个步骤完成进化。*步是性能测试，这一步要知道做自动驾驶的边界在哪里，确定有可能做到的*范围。第二步是可靠性，滴滴会将性能测试中确定的*范围，做到最稳定。第三步就是量产，实现大规模推广、成本大幅降低，并且明确产品定位。

在性能测试阶段，滴滴已经能够在大多数适应场景达到*性能测试。在可靠性阶段，滴滴需要进行清晰的产品定义。滴滴构建了三大地图，首先是经营地图，确定城市不同区域的需求。然后是安全地图，判断各个路段的安全性。此外，还构建了技术地图，评估不同路段路况下的技术可行性。

就在2021上海车展上，滴滴正式发布双子星自动驾驶硬件平台，整车拥有50个传感器，探测距离从10厘米到300米。除测试车外，滴滴也通过网约车每年收集千亿公里的真实数据，促进自动驾驶迭代。

面向第三阶段量产，滴滴双子星自动驾驶平台在实现能力提升的同时，造价不变。现在装配的元器件，90%以上可量产，80%为国产，并采用模块化设计，为未来规模化部署奠定基础。

与滴滴发力无人驾驶出租车不同，美团则更专注于低速无人配送车。美团首席科学家、智慧交通部总裁夏华夏表示，目前美团无人车已经在北京运行超过14个月，累计测试里程达到30万公里，配送超过3.5万单。同时，除了公开道路场景之外，美团也在封闭园区、室内场景探索无人配送车。

夏华夏说道，美团发展无人配送车共有三大优势。首先是应用场景丰富，同时拥有强大的技术能力，加上美团在全国2800个县市的业务布局，有强大的落地能力。

在安全性方面，无人配送车无法随车配备安全员，因此需要更高的安全标准。美团通过安全员上岗培训、为无人车增加安全组件，加上美团的远程监控，实现安全的无人配送。

美团无人配送车效率将大幅提升，实现人机协同配送，未来5年会将无人配送车的成本控制在15万元以内，具备大规模落地条件。

此外，美团无人配送车还将在更多场景下完成配送，今年有望将无人配送车业务拓展至上海，并进行全天候运营。

理想汽车则作为整车厂的代表也讲解了自己对于自动驾驶的思考。

理想汽车CTO王凯说：“数字化是智能时代的必要条件，而自动驾驶的三驾马车分别是算力、算法和数据。”他认为，自动驾驶究竟能实现什么，可以用算力x（算法+数据）这一公式计算。

当前，自动驾驶带动智能时代来临。在辅助驾驶过程中，用户的体验就像是智能手机到汽车的延伸。面向未来更高等级、更多功能的自动驾驶，用户能够真正体验智能汽车的优势。

理想ONE从交付至今，用户驾驶已经超过5亿公里，其中辅助驾驶超过6000万公里，辅助驾驶日活率超过30%。预警超过800万次，避免恶性事故超过4000起，用户正在慢慢接受自动驾驶技术。

王凯认为，各大汽车厂商的硬件、软件会慢慢趋同，各大厂家拼的就是时间，能够将智能化的功能早一天提供给用户，就能取得成功。因此，理想汽车的辅助驾驶功能会一直免费开放，并覆盖全系车型，且不会推出订阅制，让所有理想用户获得优秀的自动驾驶体验。

还有一些自动驾驶企业更加聚焦于细分场景，希迪智驾就是这样的企业。

希迪智驾车辆工程部总经理刘洲在演讲中说，当前矿山行业总产值占中国GDP的8%，从业有近千万人。但采矿行业存在安全风险、能耗高、环境污染以及年龄断代的现状。面对诸多业内问题，自动驾驶成为解决矿山场景的*解决方案。

希迪智驾从2017年成立以来，全栈自研自动驾驶解决方案。此次由希迪智驾、华为、宁德时代共同打造的纯电无人矿卡CD90EV，采用华为MDC作为计算平台，由希迪智驾提供自动驾驶软件系统及整车自动驾驶解决方案，宁德时代提供高性能矿卡电池系统，拥有融合式导航定位系统、异构融合感知系统、智能决策规划系统、车辆控制系统以及车路协同系统、保证自动驾驶过程的*单车智能和安全性。

这款自动驾驶矿车支持混合编组、能够对小石块、异型障碍物和遗落障碍物进行检测、动态规划作业路线、抗尘抗雾、车铲配合、倒车卸矿、智能调度等自动驾驶功能，是目前单车智能度非常高的自动驾驶矿卡。

在运营成本上，由于电动车能够在下坡时用电机回收能量制动，只要坡度合适，满载下坡发的电量，甚至比空载上坡消耗的电量还多。理想状态下，相比燃油重卡，成本可以降低超过70倍。

此外，希迪智驾也在干线物流、园区物流、公交车、清扫车、地下矿车等特殊场景下广泛布局，拿出量产解决方案。

在演讲最后，刘洲透露，希迪智驾将继续在矿产自动驾驶领域全面发力，今年还将推出2款革命性的新产品。

而AI芯片在自动驾驶领域中也发挥着重要的作用。地平线首席生态官徐健说道，汽车智能芯片是智能汽车的数字发动机，是智能驾驶的基石。

地平线致力于和行业伙伴携手，共建开放共赢的产业生态。近40年来，整个智能行业*创新就是智能汽车，是堪比计算机诞生级别的颠覆式创新，能够实现环境感知、人机交互、自主决策。

当前，车载计算已经从传统的分布式ECU架构，逐渐向域控制器架构方向发展，未来还将向中央计算架构的方向发展，整体趋势是从分布式向集中式方向进化。同时，软件开发正从1.0时代的逻辑驱动，逐渐向软件开发2.0时代的数据驱动的方式发展，数据驱动的软件开发将提供更高的迭代效率。

作为一家AI芯片公司，地平线将在今年推出征程5芯片，拥有96TOPS的算力，面向L3、L4级等高等级自动驾驶。

此外，地平线是中国首家实现AI芯片前装量产上车的公司，目前量产和定点的车型数目超过20款，其中包括长安 UNI-T、长安UNI-K，奇瑞蚂蚁，智己汽车，广汽埃安AION Y、广汽传祺GS4 Plus、东风岚图FREE、江淮汽车思皓QX、上汽大通MAXUS MIFA概念车等车型，去年全年征程2芯片的出货量超过16万片。

除了高级别的自动驾驶获得了蓬勃的发展，L2/L3级自动驾驶的发展也很迅速。福瑞泰克创始人、董事长张林介绍福瑞泰克将朝着ADAS向ADS演进的技术道路，选择立足于乘用车ADAS这一ADAS系统*的应用场景。去年，福瑞泰克开启规模化量产，已经交付10万套系统，今年预计将交付30万套以上的ADAS系统。同时，福瑞泰克判断，未来5年中，80%～90%的车还停留在ADAS阶段，高等级自动驾驶普及速度不会太快。

在核心技术方面，福瑞泰克拥有算法、计算平台、以及开放的底层。在量产平台方面，福瑞泰克适配中国道路场景，覆盖60座城市；目前已经与40多家OEM厂商合作，加快量产定点；通过百万公里的测试数据累计里程；同时，福瑞泰克在乌镇还有一座智能化工厂确保视觉摄像头、毫米波雷达以及域控制器等产品的稳定及可靠交付。

此外，福瑞泰克还有丰富的本地化产品和服务，推出了更灵活、可定义及高效的智能驾驶解决方案即IKEALIZED SOLUTION。

在技术生态上，福瑞泰克希望构建ADAS完整商业闭环+ADAS与AD技术闭环，在底层技术研发、定制联合开发和量产落地方面加速迭代。

04.*对话：自动驾驶行业想象空间还很大

在发展了百余年之后，汽车行业正在迎来*的变化，而自动驾驶在这场变化中也发挥了重要的作用，那么自动驾驶赛道的玩家有哪些想法呢？投资者对于自动驾驶又是怎么看待的呢？

GTIC 2021全球自动驾驶创新峰会专门设立了一个圆桌论坛——《自动驾驶引领百年汽车大变局》，智一科技联合创始人、总编辑张国仁，福瑞泰克智能系统有限公司创始人、董事长张林，文远知行COO张力，联想之星合伙人高天垚在现场展开了一场*对话。

在逛完了本次车展之后，三位嘉宾都谈到了车展的科技属性增强和智能化程度增加。

对自动驾驶的发展方向，三位嘉宾也提出了很多有意思的见解。高天垚表示，联想之星从2014年开始投资传感器方面的企业，后来开始投资L4级自动驾驶企业，他认为就像智能手机一样，完全的自动驾驶一定可以实现，现在只是时间的问题，在未来一段时间内将会是人和自动驾驶并存的现象。

从投资人的角度来看，高天垚认为目前自动驾驶产业的发展还在上升期，资本认为这一领域未来的想象空间还很大，所以目前还有投资机会。

张林认为，自动驾驶的最终形态就是无人驾驶出租车，目前这点来看没有异议，但从时间上来看，矿区和垂直场景的进展会更快，总的来看是运物快于运人，低速快于高速。而福瑞泰克将会采渐进式的发展，逐步实现自动驾驶。

张力则表示，文远知行主要在L4级自动驾驶上发力，未来也会继续瞄准这一方向，目前文远知行已经累计进行了百万公里的自动驾驶测试，在广州和美国加州都拿到了完全无人驾驶的测试牌照。目前已经开始逐步考虑布局完全无人驾驶出租车。所以他认为L4级自动驾驶的到来会更早一些。

在谈及最近比较火热的技术降维时，张力认为随着车路协同的开展，自动驾驶的成本会进一步降低，那时L4和L2在成本上会更接近，目前文远知行也在和一些车厂进行深入的合作。

目前中国的自动驾驶产业发展的很快，三位嘉宾都认为虽然国内起步比较晚，但是目前跟美国的差距已经不大了。

张力表示，虽然Waymo起步比较早，现在是全球最强的自动驾驶公司，但是也还有追赶的机会。文远知行测试数据显示，在广州进行一天的测试，车辆会碰到更多的复杂路段，这一数据是在美国测试的30倍，这对于提升算法的帮助更大。另一方面，目前政府对于自动驾驶的政策扶持正在增加，这也是一个好的苗头。

张林则认为随着科技企业的入局，中 美两国的差距正在不断减小，国内车企的造型、内饰和自动驾驶方面的进步已经完全不逊色于美国的三大车企了。

高天垚则认为，在芯片和汽车工业方面中国起步较晚，是要比美国稍微差一点，但是在自动驾驶和电动化方面国内无疑更加*。美国的自动驾驶和电动化都更加集中，只有Waymo和特斯拉比较强，而国内则是全面开花，创业人才、科技人才甚至资本认可度都比美国更好。

05.高等级自动驾驶全线繁荣乘用车商用车都有大突破

在目前的自动驾驶领域，L3/L4级自动驾驶是目前最火热的项目，但在这一领域也诞生了多个细分场景。

1、乘用车领域自动驾驶落地潮兴起

小马智行副总裁、上海研发中心负责人王皓俊认为自动驾驶已经达到了下半场，那么该如何走好下半场呢？王皓俊表示复杂场景下的安全性是自动驾驶下半场的的基础，目前小马智行的测试车辆已经累计测试了很多的复杂场景。

在前一段时间，北京出现了严重的沙尘暴场景，小马智行的测试仍然在继续进行，即使在雾霾天气也能顺利进行测试。而在遇到大雪天气的时候，小马智行的系统也运行的非常好。

王皓俊还认为海量的测试验证可靠性也是能够保证自动驾驶继续发展的关键，为了让自动驾驶系统表现的更像老司机，需要各种数据来喂养。小马智行采用的方式是在全球不同的国家设立研发运营中心，已经积攒了500万公里的测试数据，足够多的数据保证了系统的持续进化。

此外，王皓俊认为规模化、标准化也是走好自动驾驶下半场的关键，小马智行的PonyAIpha X已经走向了规模化，还自己研发了一条自动驾驶汽车的生产装配线，改装效率提升了6倍。除了在乘用车领域不断发力，小马智行还将会在商用车领域发力。

蘑菇车联除了在单车智能方面发力，还会在车路协同方面同步发力，

蘑菇车联副总裁、蘑菇OS部总经理邓志伟表示，自动驾驶是一项系统工程。从全球标准体系由车到路延展，到国家战略明确车路协同发展方向，再到背后由车路云一体化支撑的系统级方案和技术逻辑都充分证明了这一点。

邓志伟指出，我国交通战略的基本方针将自动驾驶与车路协同融入到整个交通体系。协同发展、融合感知、全要素数字化是我国自动驾驶的着力点。蘑菇车联将城市级自动驾驶作为主场，通过车路云一体化的系统性方案提供系统级保障。

蘑菇车联基于在自动驾驶、车路协同与智慧交通的全面布局，已在北京、苏州、衡阳等多地落地，效果显著。在车辆智能化上，蘑菇车联已经形成规模*的高活跃车辆网络，遍布全国30多个省份，积累了丰富的海量训练数据，进一步赋能单车自动驾驶，使灵活度与安全性大幅增强，并更加适配中国的实际交通情况。

道路智能化上，蘑菇车联拥有国内*落地运营的路侧操作系统，具备高兼容性、强协同优势。2019年，蘑菇车联在北京顺义的国家级智慧交通示范基地落地了国内*开放式5G商用车路协同项目，率先将车路协同、车车协同和单车智能充分融合。车路云一体化的自动驾驶突破了暴雨黑夜等极端环境限制，具备更好的稳定性和可靠性，大幅提升了交通管理效率。

作为全国*规模的智慧交通AI云，全息感知、全局协同和智能预测三大能力加速推动自动驾驶大规模落地和商业化的进程。现阶段，蘑菇车联的自动驾驶、车路协同和智慧交通系统正在湖南、江苏等多地开展实施。

另一个无人驾驶出租车玩家，元戎启行目前共有超过60辆运营车辆，在多个一线城市和新一线城市开展运营，目前测试里程已经超过了140万公里，主要集中在复杂城市道路。

元戎启行合伙人、副总裁刘念邱表示元戎启行的一体化传感解决方案DeepRoute-Sense二代，体积更小，质量也更轻，比较容易适配更多的车型。元戎启行还拥有低功耗的计算平台，成本仅为传统平台的50%，功耗降至传统平台的20%，体积也仅为传统方案的九分之一。

而电源控制器、高动态范围车载相机、同步控制器等都是元戎启行自研的，更方便和更多的车型适配。元戎启行自研控制模拟器，为合作伙伴适配各种车型，加速算法研发验证速度。另外，元戎启行采用了多传感器融合技术，能够实现高适应性泛化感知效果，在夜晚环境和暴雨天气下都能实现很好的感知。

元戎启行还具备快速部署能力，只需要三天就能实现全新场景资源和运营支持，保证示范运营加速落地。接下来，元戎启行还将会在国内更多的地区部署无人驾驶出租车。

2、干线物流自动化快速发展

智加科技中国首席科学家崔迪潇则从干线物流角度讲解了自动驾驶的发展情况。崔迪潇认为，中国干线物流市场规模是5000亿美元，而一台无人驾驶卡车一年的可以降低2.5万美元运营成本。而智加科技就致力于将自动驾驶技术应用于干线物流。

智加科技认为无人驾驶技术的成熟需要积累60～80亿英里的真实测试数据，所以智加科技推出了降维的L4级自动驾驶技术（SL4），将会在今年实现量产，用来收集海量的数据，进行算法的迭代演进，在2024年实现L4级自动驾驶。

崔迪潇认为实现SL4需要三个要素，一是经济，需要合规能卖，并且要有人愿意购买；二是效率，要实现省人力和省燃油；第三则是进化，车辆能够自动收集数据和自动处理。

而要想达到真正的L4级自动驾驶，崔迪潇认为需要把SL4的数据行后处理，提升数据的质量。而L4级自动驾驶技术的发展趋势则是前景背景/感知建图的联合优化、混合式决策和向数据驱动框架迁移、感知预测不确定条件下的规划。

嬴彻科技执行副总裁、智能车辆事业部负责人黄刚也分享了嬴彻科技在自动驾驶卡车方面的进展。

黄刚表示“技术+运营”的模式将会加速自动驾驶的落地，在掌握了自动驾驶核心技术之后，率先量产L3带来海量的数据，来加速算法迭代，实现L4级自动驾驶技术。

嬴彻科技已经发布了全栈自研、面向量产的自动驾驶系统轩辕，包括算法、软件系统、计算平台和线控底盘集成，拥有多项*设计。轩辕自动驾驶系统针对卡车研发了独有的核心算法，考虑到了卡车的特点，研发了超长距感知算法、自适应鲁棒控制算法和智能行驶决策节油算法。

嬴彻科技还开发了一个面向L3/L4的自动驾驶硬件平台，具备高算力、高能效、高安全的特点。算力可达245TOPS，且能效比更高。

黄刚介绍，嬴彻量产轩辕严格遵循两个开发原则，一是联合正向开发，二是保证功能安全。嬴彻科技还提供了1+5集成方案和一套测试标准，确保车辆安全可靠投放市场。

在量产开发方面，嬴彻携手国际Tier1开启了重卡行业*全冗余的线控底盘，转向、制动和电源方面都实现了冗余备份。嬴彻科技还和供应商伙伴实现了行业*L3/L4车规级硬件套装，以保障重卡150万公里的完好率。并且这套系统也很好的和整车达成了集成。

此外，嬴彻科技还建立了行业*L3级人机交互系统，提供“听觉、触觉、视觉”的全冗余人机交互，让每一程运输安全轻松。

在被动安全防护方面，嬴彻科技发布了全方位的网络安全设计方案，可以应对300+商用车应用场景的潜在攻击路径，抵御各类恶意安全入侵。该量产合作方案具备完整严密的L3重卡测试流程、标准与工具，包括 SIL，HIL，DIL，LST和ORT。

今年年底，嬴彻将会量产L3级自动驾驶重卡。

06.车载芯片重要性突出供应链企业也迎来机会

从更细分的场景上来看，自动驾驶的发展也离不开芯片行业和计算平台。

黑芝麻智能联合创始人兼COO刘卫红认为在现在的汽车行业，硬件主要提供冗余，软件实现迭代。但软件的发展也离不开硬件，需要对软硬件实现耦合。随着软件定义汽车时代到来，传统汽车的产品定义、供给关系、研发流程、人才结构、商业模式等发生了变化。

汽车的不断发展，车载AI芯片的重要性也开始凸显，智能汽车的软件架构及算力需求离不开硬件芯片的支撑，所以软件定义汽车离不开芯片的支撑，而发展自动驾驶也需要芯片做支撑。

通过芯片方案也能实现智能驾驶的不同场景落地，应用于不同的智能驾驶级别和场景需要不同的芯片方案配置。另外，系统化车规认证的芯片能够确保行车安全和信息安全，而新兴汽车产业的增长点也将会围绕着核心芯片展开。

黑芝麻智能的有着硬核的团队优势，核心开发人员都有15年以上的芯片研发历史，拥有开放的生态优势，在芯片开发方面也有车规级可量产的芯片。而且黑芝麻智能对于汽车行业运作模式非常熟悉，与主机厂建立了长期合作。在业务上，黑芝麻智能立足于Tier 2，绑定Tier 1，触及OEM。

近期，黑芝麻智能发布了A1000 Pro芯片，能够提供106～196TOPS算力，支持高级别自动驾驶功能，将会在今年Q3提供工程样片，Q4提供开发平台。此外，黑芝麻智能还发布了FAD全自动驾驶平台、车路协同路侧感知计算平台 FAD Edge、山海™️人工智能工具平台等方案。

而高通公司产品市场高级总监艾和志认为汽车制造商采用5G技术的速度远快于4G。

从高通的角度来讲，汽车不仅仅是智能手机+4个轮子，而是*的移动性平台，高通也发挥了更多作用。在车联网方面，高通在4G/5G方面都有技术方案布局。在智能座舱方面，很多车企采用了高通的芯片，目前高通正在和合作伙伴进行下一代座舱芯片的沟通。

高通第三代骁龙汽车数字座舱芯片将会采用5纳米技术，开发套件将会在今年Q2完成开发套件的准备，将在2021年加速商用。

目前，Snapdragon Ride是高通的自动驾驶平台，其在汽车领域的积累将带来一定程度的帮助。之后，高通将会进一步扩展Snapdragon Ride平台，面向更高集成度和安装于汽车风挡的ADAS解决方案。

而超星未来则在车载计算平台上不断发力，CTO&联合创始人梁爽表示目前智能驾驶技术正在颠覆交通运输应用场景，智能驾驶的传感器数目也在不断增加。正是这股趋势的影响，目前芯片也正在进行一场关于算力的军备竞赛。

目前做车载计算平台面临着很多的限制，算法不断的迭代、传感器和硬件性能都会影响到车载计算平台。超星未来将会采用软硬协同手段，打造出灵活易部署、高能效、高可靠的车载计算平台。梁爽认为目前来看神经网络没有办法应对所有的问题，非神经网络部分不得不用CPU处理，从而形成系统瓶颈。

因而梁爽认为自动驾驶的计算需要异构的结构支持，超星未来目前建立了三条产线，生产三种车载计算平台。

此外，还有大量的非神经网络的计算算法，针对这些，超星未来的计算平台都能进行很好的处理。超星未来还在计算平台上部署了AUTOSAR CP+AP的完整基础软件解决方案

而在超星未来的计算平台还支持异构平台SoC以及Aurix MCU的OTA策略。围绕计算平台核心，超星未来还提供了配套应用服务如自研自动驾驶应用框架+整车验证平台、NOVA-SIM自动化仿真平台、远程操控系统等。

07.L2级自动驾驶成主流 L3也将量产

除了L4级自动驾驶，L2/L3级自动驾驶也是近期非常火热的话题。

百度智能驾驶事业群组首席产品架构师郭阳表示基于城市用户出行的真实场景实际解决问题是量产自动驾驶的*路径，而城市用户出行主要聚焦在通勤、泊车、城市道路和城市环路等。为了解决这些问题，百度提供了AVP和ANP两种解决方案，能够实现城市全场景自动驾驶。

为了实现更普惠的方案，百度的ANP方案采用了纯视觉的方案，但也已经能够在大雨等复杂天气状况下完成自动驾驶。

另外，百度还建立了完备的驾驶策略，*程度的保障了安全。另外，百度还建立了一套简单易操作的HMI的设计，用户也很好的接受。百度方面认为，把自动驾驶车辆交付给用户只是个开始，可以通过数据驱动，让车辆成为更懂车主的专属助理。

而驭势科技乘用车自动驾驶事业部负责人及系统架构设计师叶凌峡则分享了自己对于自动驾驶的发展历程的思考。

他认为目前L2级自动驾驶系统已经趋于成熟，L2+级逐步量产，而L3级也即将面世。毫米波雷达+摄像头成为智能驾驶系统配置的主流，激光雷达也会逐步进入量产装备阶段。但在更高阶别的自动驾驶方面，还将会面临技术、法规、服务保障和外部建设方面的挑战。

自动驾驶技术要想取得突破，在感知部分就要实现数据融合取长补短；在决策领域，对路径进行规划前需要对道路进行判断；在数据方面，需要积累大量的道路环境信息，此外，还需要建立冗余保障技术。而整个智能驾驶系统则需要实现工程化。目前驭势科技已经打造出一套门到门的自动驾驶系统。

智驾科技MAXIEYE运营总监杨腾飞认为规模化的L2级自动驾驶是L3级自动驾驶的必经之路，而L3级自动驾驶是全时工作的L2级自动驾驶的功能+择机工作的L3级自动驾驶功能。

他表示数据是自动驾驶下一幕争夺战的重要壁垒，数据闭环能力是非常重要的，而实时更新的地图数据也非常重要。为了实现规模化的L2级自动驾驶，需要做到感知算法与控制算法的统一，第二点则是需要算法与数据的统一。

在乘用车领域MAXIEYE做了一套基于自主视觉算法实现了L2+级自动驾驶功能的系统；在商用车市场，MAXIEYE也实现了L2～L3级自动驾驶功能。

08.结语：自动驾驶时代已经到来

我们可以清晰的看到，自动驾驶已经成为车企全力追求的能力了。先是华为凭借ADS技术刷爆全网，而威马在展示了ANP技术之后订单迅速突破6000辆，这也反映了市场对于自动驾驶技术的认可。

而自动驾驶技术也确实取得了巨大的突破，在无人驾驶出租车领域，百度、滴滴、小马智行、文远知行、蘑菇车联等企业都取得了多项技术突破，甚至还已经在各地部署了无人驾驶出租车队。

在低速无人配送车领域，美团的3万个订单也证明了这条路具备可行性；在无人矿卡方面，今年也将会成为量产元年，而无人矿卡这样的庞然大物目前也已经在部分矿区落地了，希迪智驾纯电无人矿卡已受到市场追捧。

也是在自动驾驶领域，国内的芯片企业还打破了海外企业的垄断地位，地平线和黑芝麻智能的芯片被越来越多的车企选用。

综合这些方面来看，汽车产业的自动化已经成为了不可阻挡的潮流，而我们现在已经站到了自动驾驶时代，未来这一领域也将会更精彩。