世间再无老司机：自动驾驶技术是谁的毒谁的蜜

Gartner2017年新兴技术曲线上，自动驾驶处于期望膨胀期顶端位置，整个技术产业成熟还需要10年时间。

以谷歌为例，从2009年开始研发无人车，短短8年时间，全球自动驾驶创业火爆异常。

2009年，谷歌举办了一个名为“GooCamp”的技术交流活动；

2010年，美国法律界人士认识到，自动驾驶汽车在路面上行驶，必然会对已有的公路交通法规、保险体系等带来新的挑战。

2012年5月，谷歌自动驾驶汽车正式获得了美国内华达州车辆管理局颁发的执照。

2014年，在人工智能大发展的时代里，谷歌在自动驾驶领域最早投入研发力量，最早获得技术突破，在过去的数年间完成了累计里程最长的高级别无人驾驶道路测试。

2016年12月，谷歌宣布自动驾驶团队正式分离出来，成立了一家名叫Waymo的新公司。

自动驾驶的发展要求考虑如何制定相关的产业政策，包括技术路线、行业标准、安全规范、交通执法、保险责任等各个层面。目前各国及地区的相关法律法规对于自动驾驶汽车上路试验及随后的大规模推广还存在着各种障碍，自动驾驶对中国汽车行业的发展带来了新的挑战和机遇，提前判定可能发生的问题，尽早进行立法的预案工作，有助于整个产业的发展。国内目前自动驾驶相关的产业政策：

产业发展技术基础

人工智能技术的发展奠定了自动驾驶很好的发展基础，同时，通信、算力、传感器、汽车工业的发展也十分重要，当然也需要大量的钞票。

自动驾驶技术

美国高速公路安全管理局（NHTSA）将汽车智能化水平分成五个等级：无自主控制；辅助驾驶；部分自动驾驶；有条件自动驾驶；高度自动驾驶。

自动驾驶流程可以分为感知-认知-决策-控制-执行五部分，其中传感器发挥着类似于人体官的感知作用，认知阶段则是依据感知信息完成处理融合的过程，形成全局整体的理解，据此自动驾驶系统通过算法得到决策结果，传递给控制系统生成执行指令，完成驾驶动作。

自动驾驶产业链中的玩家，可大致划分为整车厂（OEMs）、传统Tier1、算法供应商、芯片供应商、数据服务商、传感器生产企业、车联网服务商、运营和服务提供商。

下图基本包含了自动驾驶研究所需要的各种硬件。

自动驾驶创业生态

全球自动驾驶创业图谱如下：

国内自动驾驶创业图谱如下：

不同传感器比较：

从以上比较可以看出，激光雷达具有跟高的测量精度和三维成像能力，是自动驾驶不可或缺的传感器，目前国内激光主要的创业公司有：

除了上面的企业，国内激光雷达企业还有北醒光子、思岚科技、大族激光、杭州巨星、广州中海达科技。与国内的企业对比，国外的机械雷达公司大多为老牌的企业，而很多创业公司都在研发固态雷达。国外的企业主要有LeddarVu固态激光雷达、Innoviz、Ibeo、Quanergy、Velodyne、TriLumina。

目前，多传感器融合成为行业共识，不同传感器技术将齐头并进发展，而激光雷达无疑拥有更大的市场空间。

而毫米波雷达技术主要由大陆、博世、电装、奥托立夫、Denso、德尔福等传统零部件巨头所垄断，特别是77GHz毫米波雷达，只有博世、大陆、德尔福、电装、TRW、富士通天、Hitachi等公司掌握。毫米波雷达产业全景图如下：

在自动驾驶车的芯片细分市场中，除了英伟达（Nvidia）、Mobileye、恩智浦（NXP）等大家耳熟能详的公司外，还涌现出了许多“新面孔”——例如IP供应商Ceva以及英特尔和高通（Qualcomm）等。今年9月13日，今年在北京举行的GPU科技大会上，英伟达CEO黄仁勋展示了这款新的自动驾驶汽车处理器DrivePX2-AutoCruise。简单说，它就是精简版DrivePX2计算平台加了神经网络算法，专门用来实时分析汽车身上多个雷达和传感器采集的信息，还能处理高清地图，继而实现自动驾驶。

在自动驾驶来临之前，ADAS的商业化已经来临，ADAS 系统的核心依然是算法。纵观所有的创业团队，创始人往往有多年的图像识别等相关领域的从业经历。当然，另外硬件很大程度上影响着成本。

自动驾驶的算法涵盖感知、决策等关键环节，需要大量数据进行训练，多传感融合的信息进行拟合互补，决策算法整合感知和认知层，最终将指令传递给控制系统。国内目前的创业公司大多来自百度系，主要玩家有：

百度2017年7月公布阿波罗计划，打造开放的自动驾驶生态，计划做下一代的汽车安卓系统，面向其他企业开放自己的高精度地图、算法、数据，同时将国内行业玩家整合进百度的技术体系，沉淀更多的数据。

Tesla从电动汽车起步，逐渐切入自动驾驶领域。国内的Tesla门徒们虽然汽车还没有量产，但也在自动驾驶领域均有所布局。

前期大量长期的资金投入是地图产业的天然门槛，高精度地图的绘制需要在前期对本地区路况进行大量的测绘，测绘过程可能要耗费大量时间，在这段期间企业不会从地图产业中获得任何的收益。并且地图维护成本高，企业需要进行大量的研发和成本支出维持地图的实时更新，小企业或者新进企业由于无力承担其庞大的成本费用，产品质量不断降低，最终退出市场或者被兼并收购，留下的大企业形成自然垄断。

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