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2020汽车自动驾驶发展路径和产业链全景图

作者:华一汽车科技    来源:www.itas-hk.com    发布时间:2020-05-21 11:09    阅读:

自动驾驶是百年汽车工业史上又一次伟大的经典转移,将重新定义汽车产业的游戏规则。根据知名调研机构在2019年12月份所发布会的“2019年全球独角兽500强企业名单”显示,自动驾驶技术公司Waymo凭借着折合人民币1.22万亿的估值,低调超越了蚂蚁金服,成为了全球估值最高的独角兽企业。自动驾驶已成为全世界炙手可热的朝阳产业。
 
汽车的产品定义将不再是 “行走的精密仪器”,也不只是一台“行走的计算机”,而是“行走的空间”。车厂的角色将从传统的汽车制造商向移动出行服务商转型。
 
自动驾驶将激活、重塑和创造多个万亿级市场。自动驾驶将激活汽车市场。智能、安全和人机共驾的新体验将重新激发人们换车的需求。自动驾驶将重塑出行市场。将解决如今困扰消费者和出行服务商的最大问题——司机成本和“坏人”风险。用机器替代日益高昂的人力成本,也将创造巨大价值。自动驾驶将创造新的消费经济和生产力市场——乘客经济。这些时间,乘客在路上或消费,或工作,或娱乐,每一辆车都可以变成移动的商业地产。除了上述三个市场之外,自动驾驶技术的普及还会产生间接的二级效应,对能源、房地产、保险等行业都会产生深远而巨大的影响。
 
自动驾驶
 
汽车的产品定义将不再是 “行走的精密仪器”,也不只是一台“行走的计算机”,而是“行走的空间”。车厂的角色将从传统的汽车制造商向移动出行服务商转型。自动驾驶是产业发展的必然趋势,关乎时间、生命,是重塑未来出行生态的关键技术。到2019年底为止,全球自动驾驶产业现象级事件频发,商业化序幕已经拉开。
 
自动驾驶发展
 
根据阿里巴巴创始人马云的观点:互联网时代已经过去,世界已经进入了智能+时代。改革开放之初就总结出:科学技术是第一生产力。自动驾驶之所以作为一项前瞻产业,世界顶级企业和顶级人才对之趋之若鹜,从某种意义上来说,智能技术是第一推动力,没有智能技术的发展,自动驾驶就无从谈起。
 
智能+时代
 
智能技术的发展日趋成熟,推动着自动驾驶技术从理想迈向现实。
 
自动驾驶预期
 
滴滴程维曾表示,理论上机器比人更适合开车。九成以上的交通事故因驾驶不慎导致,自动驾驶技术可减少交通事故发生率。在技术足够成熟的前提下,机器驾驶的综合安全性会比人类高一个量级,而这意味着全球每年死于交通事故的125万人死于道路交通事故的人员(WHO《2015 年全球道路安全现状报告》),有更多生命得到拯救。
 
 
保护生命的趋动因素
 
自动驾驶时代,用户在车上的时间会被解放出来,这些时间都可以转化成生产力,释放巨大的经济价值。
 
自动驾驶解放时间
 
城市每年汽车增长20%,道路增长1%。消费者被车厂教育了都想买车,可车还是不够人用(限购限行,打车难),路不够车用(拥堵),车已经塞满了城市。汽车使用率最低,城市不得不为 95% 时间闲置的汽车建造大量的停车场。现有交通出行的困局,发展自动驾驶是破局之道。
 
自动驾驶将激活、重塑和创造多个万亿级市场。自动驾驶将激活汽车市场。智能、安全和人机共驾的新体验将重新激发人们换车的需求。自动驾驶将重塑出行市场。将解决如今困扰消费者和出行服务商的最大问题——司机成本和“坏人”风险。用机器替代日益高昂的人力成本,也将创造巨大价值。自动驾驶将创造新的消费经济和生产力市场——乘客经济。这些时间,乘客在路上或消费,或工作,或娱乐,每一辆车都可以变成移动的商业地产。除了上述三个市场之外,自动驾驶技术的普及还会产生间接的二级效应,对能源、房地产、保险等行业都会产生深远而巨大的影响。
 
但自动驾驶技术是有应用场景和功能要求的。跟消费者普遍希望的“全能”所不同,自动驾驶技术是有应用场景和功能要求的随着道路密度、路况复杂度上升,自动驾驶的难度攀升。
 
自动驾驶应用场景
 
由于自动驾驶将改变未来的出行方式,对国民经济的未来发展前景至关重要,因此多数国家已将自动驾驶纳入国家顶层规划。
 
自动驾驶技术有三大核心环节:感知层、决策层和执行层。
 
感知层解决的是“我在哪?”、“周边环境如何?”的问题。各类硬件传感器捕捉车辆的位置信息以及外部环境(行人、车辆)信息。
 
决策层则要判断“周边环境接下来要发生什么变化”、“我该怎么做”,大脑(计算平台+算法)基于感知层输入的信息进行环境建模(预判行人、车辆的行为),形成对全局的理解并作出决策判断,发出车辆执行的信号指令(加速、超车、减速、刹车等)。
 
执行层则是偏机械控制,将机器的决策转换为实际的车辆行为。将决策层的信号转换为汽车的动作行为(转向、刹车、加速)。
 
智能技术路线的基础上,未来整个自动驾驶的技术体系将是“车端”、“云端”、“路端”同步升级发展。
 
 
自动驾驶框架
 
自动驾驶核心技术模块—传感器。感知层传感器是自动驾驶车辆所有数据的输入源。
 
 
自动驾驶核心模块
 
环境感知传感器的发展趋势,技术方案主要可以分为视觉主导和激光雷达主导。
 
传感器各有优劣,融合发展是趋势。雷达+摄像头是今后5至8年最有可能的技术组合,但从长期看,固态雷达+摄像头可能具有更大的潜力。
 
5G/ V2X技术为自动驾驶打通外部「大脑」
 
V2X技术
 
在自动驾驶时代,「地图」一词已经失去了其传统路线图的含义。目前大多数车载地图的分辨率已足够用于导航功能,但想要实现自动驾驶,需要掌握更精确、更新的车辆周边环境信息,从而通过其他驾驶辅助系统做出实时反应。因此,未来的「地图」实际上指的是非常精确且不断更新的自动驾驶环境模型。
 
总之,自动驾驶技术的发展,行业公认5G+AI黑科技打通自动驾驶技术的“任督二脉”。5G+AI 是解锁高等级自动驾驶技术的关键所在。L2 升级到 L3、L3 升级到 L4,每一个自动驾驶级别的升级,都是一个质的飞跃。
 
目前阶段,ADAS已经进入量产阶段。L3及以下的方案称为辅助驾驶(ADAS),人仍然在主导车辆的运行,安全责任在“人” 而不在“车”。目前奔驰、宝马、Tesla上量产应用的如ACC、AEB、LKA等功能,均属于辅助驾驶,只是Tesla在技术 的应用上更加激进。
 
中国在自动驾驶领域抱有雄心。规划2020年中国智能汽车新车占比50%,2025年新车基本智能化,到2020年,中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、路网设施、法规标准、产品监管和 信息安全体系框架基本形成。智能汽车新车占比达到50%;到2025年,中国标准智能汽车的上述体系全面形成。新车基本实现智能化,高级别智能汽车实现规模化应用。“人–车–路–云”实现高度协同,新一代车用无线通信网络(5GV2X)基本满足智能汽车发展需要。2019年2月,交运部表示力争在国家层面出台自动驾驶发展的指导意见,并将加快推进自动驾驶领域相关法律法规的研究制定和出台工作。
 
地方政府「绿灯」频开,自动驾驶政策、牌照和路测成为一场关于「城市名片」的竞赛。
 
特定场景自动驾驶技术趋于成熟,产业化应用前景广阔。典型应用场景包括园区通勤、码头、矿山和仓储等的自动驾驶改造。
 
世界著名企业纷纷推出自己的自动驾驶规划,可以说没有自动驾驶规划的车企,是一个没有前途的车企。
 
车载摄像头应用场景较多,按照安装位置差异可分为前视、环视、侧视、后视及车内监控5类,可以实现行车辅助(行车记录仪、ADAS)、驻车辅助(全车环视)与车内人员监控(人脸识别技术)等功能。如后视摄像头一般安装在车尾,用于探测车辆后方环境,应用于倒车可视系统;车载环视摄像头包括车辆前、后、 左、右侧的四个摄像头,实现360°环境感知,应用于自动泊车和全景泊车系统。
 
车载摄像头应用国内市场空间测算
毫米波雷达原理是向周围发射无线电,通过测定和分析反射波以计算障碍物的距离和方向。无线电的波长 在1-10mm,频率在30-300GHz,当下主流的车载毫米波雷达有24GHz和77GHz两个频段,24GHz多用于短/中距测量, 77GHz用于中/长距离测量。
 
77GHz性能优于24GHz,价格逐渐接近。24GHz毫米波雷达波长约为 1.25cm,主要用于短距离传感,安置在车后方, 可探测车身周围环境(行人、车辆等),实现盲点监测、车道偏离预警等近距离功能。77GHz毫米波雷达波长范围小 于 4mm,适合中长距离测量,一般安置在车前方(如保险杠上),实现前方碰撞预警、自适应巡航、紧急制动等远 距离功能。在相同体积下,77GHz相比24GHz能设计更多收发阵元,获得更窄波束,从而提高测角精度。
 
 
 

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