借用一句金庸老師《倚天屠龍記》里的一句經(jīng)典句述：你強(qiáng)自你強(qiáng)，清風(fēng)拂山崗，他橫由他橫，明月照大江。

不用懂里面的深層武學(xué)含義，我們只從明面上解讀一些這句話的意思，縱使你再?gòu)?qiáng)、再橫，但是對(duì)固如山崗、川流不息的江川來(lái)說(shuō)就如同清風(fēng)拂過(guò)、明月倒影，并不會(huì)影響到大局。

這也就是為什么恐怖主義雖然活躍在世界各地，但是他們都無(wú)法撼動(dòng)全球走向和平的決心，制造恐怖襲擊只是想證明自己還存在，沒(méi)有消亡，當(dāng)一個(gè)組織沒(méi)有話語(yǔ)權(quán)的時(shí)候它就該解散了。

所以無(wú)人駕駛技術(shù)的進(jìn)步方便了未來(lái)出行，雖然也會(huì)給恐怖主義提供新的攻擊渠道，但是無(wú)人駕駛最終是電子控制系統(tǒng)，不可能完美沒(méi)有缺陷，破解了安全防御系統(tǒng)的無(wú)人駕駛就是一堆廢鐵，更高安全級(jí)別的無(wú)人駕駛讓本來(lái)就欠缺實(shí)力的恐怖主義更加難以搞定。

《速度與激情8》這部集飆車、打斗等各種元素的超級(jí)大片相信近日已經(jīng)朋友圈中霸屏了。各種豪華跑車亮相，一直是該系列電影最重要的吸睛元素。而在此次《速度與激情8》中，神秘冷艷的黑科技高手賽弗的出現(xiàn)，并加入了一種新鮮的高科技汽車類型：無(wú)人駕駛汽車 你們一定都記得“僵尸車”出動(dòng)的片段，以及眾多汽車集體“跳樓”的震撼場(chǎng)景。在影片中，大反派查理茲·塞隆運(yùn)用高科技，黑進(jìn)無(wú)人駕駛汽車，使上千輛無(wú)人汽車在街頭攔截追殺俄國(guó)國(guó)防部長(zhǎng)，汽車巨浪在街頭洶涌前進(jìn)，畫(huà)面超震撼，超跑除了在路上奔馳，還從大樓流瀉下，各種場(chǎng)面十分震撼創(chuàng)新。無(wú)人駕駛汽車也成為這部電影最亮眼的科技元素之一。雖然無(wú)人駕駛汽車可能徹底改變汽車行業(yè)，但仍然面臨黑客入侵等諸多問(wèn)題?！　昂诳湍軌蚋淖冘囕v的行駛方向，造成城市擁堵，甚至綁架人類。男人，沒(méi)有金剛鉆，不攔瓷器活，沒(méi)有好硬度，夜里和妻子滾沙發(fā)不快活，科學(xué)專業(yè)來(lái)助你，嘉上叁個(gè)z一個(gè)h與數(shù)字120的鵬友圈?！弊稍児井咇R威信息保護(hù)總監(jiān)維爾·洛考爾(Wil Rockall)說(shuō)，“從駕駛員和路人的人為錯(cuò)誤，到開(kāi)發(fā)者的失誤，各種各樣的風(fēng)險(xiǎn)都會(huì)涌現(xiàn)出來(lái)?！辈贿^(guò)，這些風(fēng)險(xiǎn)并沒(méi)有阻止無(wú)人駕駛汽車技術(shù)的進(jìn)步。本文將聚焦于無(wú)人駕駛汽車全領(lǐng)域，為大家全面揭秘?zé)o人駕駛汽車到底是怎樣的一項(xiàng)黑科技。樂(lè)晴智庫(kù)，全球行業(yè)和公司深度研究速度與激情8里面汽車被黑客操縱，可能性有多大？汽車被操縱的兩大最基礎(chǔ)條件：自動(dòng)泊車+聯(lián)網(wǎng)功能自動(dòng)泊車功能近幾進(jìn)而黑掉汽車。只具備這種基礎(chǔ)條件的車型想要被黑客任意操縱，需要一個(gè)信號(hào)中繼系統(tǒng)，主要是由于遙控信號(hào)或者WIFI信號(hào)的連接距離有限。這種中繼系統(tǒng)通?？赡苡蔁o(wú)人機(jī)完成，面對(duì)這種情況，基本上把對(duì)方無(wú)人機(jī)打掉就能中斷操控。 汽車被操縱兩大進(jìn)階條件：自動(dòng)駕駛+4G聯(lián)網(wǎng)功能擁有自動(dòng)駕駛的汽車，基本上都配有PI（權(quán)限接口）和駕駛操作API形成一套轉(zhuǎn)換指令的病毒，直接通過(guò)衛(wèi)星就能夠操作你的汽車了，而不需要任何其他聯(lián)網(wǎng)條件。是不是有點(diǎn)嚇人？ 汽車被操縱的最重要條件：黑客大神目前具備被攻擊條件的汽車，出廠時(shí)設(shè)定了但是目前的情況看，然而汽車面對(duì)黑客攻擊的防御力并沒(méi)有達(dá)到高枕無(wú)憂的狀態(tài)。汽車被操縱的現(xiàn)狀分析：移動(dòng)物件，缺乏人工防護(hù)機(jī)制計(jì)算機(jī)世界和現(xiàn)實(shí)世界一樣，都遵從攻與守人來(lái)職是讓人給黑下來(lái)了。無(wú)人駕駛汽車:網(wǎng)絡(luò)犯罪的潛在目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)安全對(duì)于汽車行業(yè)或商業(yè)領(lǐng)域而言都不是什么新的威脅了。但是由于無(wú)人駕駛汽車是高度復(fù)雜和互聯(lián)的設(shè)備，想使其免受網(wǎng)絡(luò)攻 擊就顯得困難重重。這些攻擊往往來(lái)自于兩個(gè)方面:1. 間接攻擊 :黑客可以通過(guò)蜂窩網(wǎng)絡(luò)、交通及 基礎(chǔ)設(shè)施信號(hào)、GPS信息及其他源頭操控?cái)?shù)據(jù)流，并利用自動(dòng)駕駛汽車的互相連通向其植入錯(cuò)誤信息。安全研究人員已經(jīng)證實(shí)了這 種攻擊方式的可能性。然而相較間接攻擊，直接攻擊帶來(lái)的危害要更加嚴(yán)峻。2. 直接攻擊:黑客可以入侵自動(dòng)駕駛汽車的系統(tǒng)，以擾亂其運(yùn)作來(lái)引起車禍，或利用自動(dòng)駕駛汽車來(lái)進(jìn)行綁架或謀殺。這樣的 事故將會(huì)瞬間摧毀公眾對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的信心，使長(zhǎng)年累月且耗資巨大的研發(fā)投入付諸東流。 直接攻擊在理論上和現(xiàn)實(shí)中都存在可能。兩名“白帽黑客”(利用自身出色的技術(shù)發(fā)現(xiàn)軟 硬件漏洞，從而進(jìn)行修復(fù)使其更為安全的電腦 專家)證實(shí)了這一點(diǎn)。他們利用蜂窩基站模仿了歐洲一家大型整車廠未加密的數(shù)據(jù)流后，控制其車輛打開(kāi)了駕駛員一側(cè)的車門(mén)。這并不是純粹的偶發(fā)事件。安全研究人員已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了數(shù)十種不同的途徑入侵各種車企車型的軟硬件。在一個(gè)公開(kāi)的測(cè)試中，兩名美國(guó) 研究員將一臺(tái)手提電腦直接與一輛傳統(tǒng)車輛的 總線系統(tǒng)相連接(該系統(tǒng)用于連接車輛上各控 制單元)。這個(gè)簡(jiǎn)單的行為使這兩位研究員獲 得了對(duì)這輛汽車系統(tǒng)的幾乎全部控制權(quán)。他們 能夠通過(guò)遠(yuǎn)程控制，使該汽車的剎車失靈。另一次，一些中國(guó)學(xué)生在參加2014年北京網(wǎng)絡(luò) 安全會(huì)議時(shí)進(jìn)行了一項(xiàng)黑客挑戰(zhàn)活動(dòng)，他們成功獲取了一輛嶄新汽車的遠(yuǎn)程控制權(quán)，將其解 鎖、鳴響喇叭、開(kāi)啟車燈并打開(kāi)了其車頂。而當(dāng)時(shí)，這輛汽車仍在行進(jìn)中。這些事件表明汽車行業(yè)面臨著廣泛且嚴(yán)峻 的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)。正如一名研究人員所說(shuō):“真 正的問(wèn)題并不在于某一輛車的不堪一擊，而是 人們長(zhǎng)期以來(lái)依賴于封閉系統(tǒng)，對(duì)其安全性過(guò) 于信任的錯(cuò)誤意識(shí)?！被谶@種意識(shí)，工程師 們采用了一種車內(nèi)網(wǎng)絡(luò)，即總線系統(tǒng)，但該系 統(tǒng)并未從本質(zhì)上考慮到外界入侵的可能性?？?線系統(tǒng)連接著車內(nèi)所有的電子控制單元，因此 黑客只要攻陷一個(gè)系統(tǒng)，哪怕是一個(gè)較小的系統(tǒng)，就能夠獲得車輛所有功能的控制權(quán)。 無(wú)人駕駛汽車概念無(wú)人駕駛汽車是一種智能汽車，也可以稱之為輪式移動(dòng)機(jī)器人，主要依靠車內(nèi)的 以計(jì)算機(jī)系統(tǒng)為主的智能駕駛儀來(lái)實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛。 無(wú)人駕駛概念車無(wú)人駕駛依靠人工智能、視覺(jué)計(jì)算、雷達(dá)、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)協(xié)同合作，讓電腦可以在沒(méi)有任何人類主動(dòng)的操作下，自動(dòng)安全地操作機(jī)動(dòng)車輛。無(wú)人駕駛主要原理在于通過(guò)車載傳感系統(tǒng)感知道路環(huán)境，自動(dòng)規(guī)劃行車路線 并控制車輛到達(dá)預(yù)定目標(biāo);同時(shí)通過(guò)車載傳感器感知周圍環(huán)境，并根據(jù)感知 所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息，控制車輛的轉(zhuǎn)向和速度，從而使車 輛能夠安全、可靠地在道路上行駛。無(wú)人駕駛汽車行駛示意圖根據(jù)美國(guó)的專利顧問(wèn)公司 Lexinnova 的報(bào)告，無(wú)人駕駛汽車發(fā)展所需基本技術(shù)有9 項(xiàng)，即車對(duì)車通訊(V2V Communication)、巡航控制(Cruise Control)、自動(dòng)剎 車(Automatic Brakes)、車道維持(Lane Keeping)、雷達(dá)(Radar)、循跡或穩(wěn)定控 制(Traction or Stability Control)、視頻攝影機(jī)(Video Camera)、位置估計(jì)器(Position Estimator)、全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System，GPS)，在上述的基本技術(shù)中，前五項(xiàng)技術(shù)的專利申請(qǐng)數(shù)量相對(duì)較多，是最重要的技術(shù)。無(wú)人駕駛產(chǎn)業(yè)起源無(wú)人駕駛產(chǎn)業(yè)起步可追溯到 2005 年，塞巴斯蒂安〃特龍作為教授領(lǐng)導(dǎo)研發(fā)機(jī)器人 賽車“斯坦利”(Stanley)贏得 DARPA 無(wú)人駕駛汽車挑戰(zhàn)賽，隨后從斯坦福大學(xué)辭職， 開(kāi)始了在谷歌的全職工作，發(fā)起 X 實(shí)驗(yàn)室秘密啟動(dòng)了谷歌無(wú)人駕駛汽車項(xiàng)目。到 2010年，媒體開(kāi)始報(bào)道谷歌的 7 輛無(wú)人駕駛汽車在加州道路上行駛。截止今日，谷歌的 50 輛 無(wú)人駕駛汽車已上路行駛了大約 160 萬(wàn)英里。無(wú)人駕駛的實(shí)現(xiàn)邏輯無(wú)人駕駛產(chǎn)業(yè)商業(yè)化進(jìn)程無(wú)人駕駛 = 高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS) + 車聯(lián)網(wǎng) ( V2V / V2X /......)Advanced Driver Assistance Systems Vehicle to Vehicle / Vehicle to X(外界)無(wú)人駕駛的四個(gè)等級(jí)關(guān)于無(wú)人駕駛的階段劃分，目前業(yè)界引用最多的是美國(guó)公路安全局(NHTSA)對(duì) 自動(dòng)駕駛技術(shù)的官方界定，分為無(wú)自動(dòng)化(0 級(jí))、個(gè)別功能自動(dòng)(1 級(jí))、多種功能自動(dòng)(2 級(jí))、受限自動(dòng)駕駛(3 級(jí))和完全自動(dòng)駕駛(4 級(jí))五個(gè)級(jí)別。從目前發(fā)展情況看，自動(dòng)駕駛作為汽車技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)已經(jīng)得到業(yè)界廣泛認(rèn)可自動(dòng)駕駛 1 級(jí)(個(gè)別功能自動(dòng))已經(jīng)得到基本普及，其他級(jí)別發(fā)展情況不一:自動(dòng)駕駛 2 級(jí)(多種功能自動(dòng))普及度不斷提高。歐盟 2012 年就出臺(tái)相關(guān) 法規(guī)，要求所有的商務(wù)車輛都要在 2013 年 11 月之前安裝好緊急自動(dòng)剎車系 統(tǒng) AEB(Automatic Braking Assistance)，2014 年起，所有歐盟市場(chǎng)銷售的 新車都要配備 AEB，沒(méi)有配備該系統(tǒng)的汽車都不能獲得 E-NCAP 五星級(jí)的 安全認(rèn)證。Volvo 的城市安全系統(tǒng)、本田的 CMBS、奔馳的 Pre-Safe 都屬于 這個(gè)層次，目前英菲尼迪的新車已能夠自動(dòng)控制方向盤(pán)。自動(dòng)駕駛 3 級(jí)(受限自動(dòng)駕駛)目前已形成雛形。戴姆勒的奔馳 S 系轎車可 以在堵車的情況下自動(dòng)跟車。自動(dòng)駕駛 4 級(jí)(完全自動(dòng)駕駛)目前應(yīng)用很少。這個(gè)級(jí)別是各大主流車企及 谷歌、百度等互聯(lián)網(wǎng)公司致力于達(dá)到的終極目標(biāo)，駕駛者完全不必操控車輛。無(wú)人駕駛發(fā)展符合消費(fèi)升級(jí)趨勢(shì)。未來(lái)隨著技術(shù)升級(jí)與成本降低，無(wú)人駕駛汽車最終將成為繼智能手 機(jī)后的下一個(gè)智能終端而快速普及。 傳感器、ADAS 與高精導(dǎo)航地圖目前最受益1. 目前智能汽車發(fā)展處于輔助駕駛及半自動(dòng)駕駛發(fā)展的階段，對(duì)傳感器、ADAS 以及地圖導(dǎo)航應(yīng)用需求大。2. 單位汽車傳感器用量將因無(wú)人駕駛發(fā)展而持續(xù)上升。據(jù)此，我們測(cè)算，2020 年我國(guó)車載傳感器市場(chǎng)將達(dá)到 243.19億元，年復(fù)合增速 11.25%，保持較快增長(zhǎng);據(jù)德勤分析，目前我國(guó) ADAS市場(chǎng)處于從導(dǎo)入期進(jìn)入成長(zhǎng)期的快速發(fā)展階段。我們根據(jù)《中國(guó)制造 2025》 重點(diǎn)領(lǐng)域技術(shù)路線圖所提目標(biāo)測(cè)算，到 2020 年我國(guó) ADAS 市場(chǎng)規(guī)模超千億， 年復(fù)合增速超 70%，市場(chǎng)空間大;3. 高精導(dǎo)航地圖能夠充分滿足無(wú)人駕駛對(duì) 車輛位置及周圍環(huán)境識(shí)別的要求，且可實(shí)時(shí)更新，可為無(wú)人駕駛系統(tǒng)提供決 策依據(jù)，是無(wú)人駕駛系統(tǒng)必備組件之一，將跟隨智能汽車的發(fā)展而加速普及。 ADAS可視作無(wú)人駕駛的前提， 目前技術(shù)自動(dòng)化程度處于Level2隨著人們對(duì)安全、舒適的駕駛體驗(yàn)的不斷追求，自動(dòng)駕駛成為汽車的新方向。目前的自動(dòng)駕駛可分為兩類。一類是目前非?；鸨臒o(wú)人駕駛，更 強(qiáng)調(diào)的是車的自主駕駛以實(shí)現(xiàn)舒適的駕駛體驗(yàn)或人力成本的節(jié)省， 典型的例子為百度和Google的無(wú)人車;一類是ADAS(全稱為Advanced Driver Assistance System， 即高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng))， 發(fā)展歷史已久， 早在1970S就已進(jìn)入車廠布局中。兩者都是利用安 裝在車上的各式各樣傳感器收集數(shù)據(jù)，并結(jié)合地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)計(jì) 算，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)行車路線的規(guī)劃并控制車輛到達(dá)預(yù)定目標(biāo)。 不過(guò)，ADAS也可以視作無(wú)人駕駛汽車的前提，隨著ADAS實(shí)現(xiàn)的功 能越來(lái)越多，漸進(jìn)式可實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛。車企與互聯(lián)網(wǎng)公司齊發(fā)力，路徑各有不同1. 最近兩年，大眾、奧迪、奔馳、福特、豐田、沃爾沃、德?tīng)柛?、英偉達(dá)、 谷歌、BAT 等主流車企與互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛進(jìn)軍智能汽車領(lǐng)域，終極目標(biāo)均指 向無(wú)人駕駛。根據(jù)各自研發(fā)進(jìn)度與目標(biāo)規(guī)劃，2020 年前后有望真正迎來(lái)無(wú)人 駕駛汽車量產(chǎn)時(shí)代。2. 車企因在人工智能領(lǐng)域缺乏優(yōu)勢(shì)，目前主要以車聯(lián)網(wǎng) 與 ADAS 發(fā)展路徑為主，目前已由高端車型逐步向中低端滲透;3. 由于在 高精度地圖以及人工智能領(lǐng)域擁有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，目前以谷歌/百度為代表的互聯(lián) 網(wǎng)公司直接切入無(wú)人駕駛領(lǐng)域，發(fā)展處于領(lǐng)先地位。車企發(fā)展無(wú)人駕駛主要模式1.豐田豐田宣布 2020 年左右實(shí)現(xiàn)可在“汽車專用道路”上使用的自動(dòng)駕駛技術(shù)，為建 立無(wú)人駕駛所需的高精度地圖，豐田推出了一套“地圖自動(dòng)繪制系統(tǒng)”，該系統(tǒng) 可以充分利用搭載于市銷車上的攝像頭及 GPS，自動(dòng)繪制車輛自動(dòng)駕駛所必須 的高精度地圖，該項(xiàng)技術(shù)有望為將來(lái)的自動(dòng)駕駛車輛提供行駛支持，未來(lái)還有望 擴(kuò)充應(yīng)對(duì)“一般道路”及“道路障礙物”等方面的功能。 2. 沃爾沃作為汽車安全的領(lǐng)導(dǎo)者，沃爾沃提出到 2020 年確保其汽車產(chǎn)品不會(huì)出現(xiàn)重大傷 亡事故，而發(fā)展自動(dòng)駕駛技術(shù)正是這一目標(biāo)的產(chǎn)物。目前，沃爾沃的車輛已包含 有自動(dòng)緊急剎車、行人和騎車者監(jiān)測(cè)、車道偏移輔助和自適應(yīng)式巡航控制等技術(shù)。目前，沃爾沃已進(jìn)入“高度自動(dòng)駕駛”的實(shí)質(zhì)性項(xiàng)目測(cè)試和商業(yè)化階段。2014 年沃爾沃發(fā)布了與愛(ài)立信打造的 Sensus 智 能操作系統(tǒng)，Sensus 智能操作系統(tǒng)在中國(guó)的合作伙伴包括百度、聯(lián)通、高德、豆瓣等。同時(shí)，沃爾沃與蘋(píng)果 CarPlay 和谷歌 Android Auto 均已達(dá)成合作聯(lián)盟，未來(lái)沃爾沃車主可通過(guò) Sensus 與目前兩大應(yīng)用最廣泛的智能手機(jī)平臺(tái)進(jìn)行互聯(lián)互通。沃爾沃 Sensus 智能操作系統(tǒng)功能示意圖 3. 寶馬早在 2013 年，寶馬就與汽車零部件供應(yīng)商大陸集團(tuán)合作開(kāi)發(fā)無(wú)人駕駛汽車，主 要目的是為 2020 年之后將自動(dòng)駕駛技術(shù)投入應(yīng)用作準(zhǔn)備。2014 年，寶馬展示了其研發(fā)的無(wú)人駕駛技術(shù)，該技術(shù)不僅可以幫助車主在交通狀 況擁堵的城市找到便捷暢通的行駛路線，同時(shí)并不會(huì)奪走駕駛員對(duì)汽車的掌控 權(quán)。寶馬將其命名為“UR:BAN research”(城市空間)，該技術(shù)是以用戶為 主的網(wǎng)絡(luò)管理和輔助系統(tǒng)，致力于幫助駕駛員避開(kāi)路上的行人，通過(guò)預(yù)測(cè)交通信 號(hào)燈的變化方式使出行更加順暢更加高效。寶馬大力推進(jìn)的另一項(xiàng)目“Urban Roads”著重開(kāi)發(fā)“綠色協(xié)調(diào)和減速輔助系 統(tǒng)”，該系統(tǒng)可計(jì)算出紅綠燈的變換時(shí)間，并將其結(jié)合當(dāng)前的實(shí)時(shí)路況信息，之 后隨時(shí)調(diào)整道路和發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)置，以實(shí)現(xiàn)最高效的駕駛狀態(tài)。 4. Tesla特斯拉 Model S P85D 在發(fā)布時(shí)，廠商就明確表示其具有各類傳感器，可實(shí)現(xiàn)自 動(dòng)駕駛功能。只不過(guò)，限于當(dāng)時(shí)的技術(shù)條件限制，軟件方面卻沒(méi)有全部開(kāi)放所有 的個(gè)功能，特別是自動(dòng)駕駛功能。2015 年 10 月，公司發(fā)布 7.0 版本固件，固件中搭載了名為 Autopilot 的自動(dòng)駕 駛功能。用戶通過(guò)在線升級(jí)廠商推送的固件后即可解鎖自動(dòng)駕駛功能，特斯拉的 自動(dòng)駕駛功能主要包括自動(dòng)車道保持、自動(dòng)變道和自動(dòng)泊車等功能。與谷歌無(wú)人駕駛所不同的是，特斯拉并不是真正意義上的無(wú)人駕駛，而是高級(jí)自 動(dòng)駕駛(或輔助駕駛)，谷歌的解決方案更多是依靠高精度雷達(dá)、高精度傳感器 和高精度地圖，而特斯拉的高級(jí)自動(dòng)駕駛則更多地依賴攝像頭，依靠機(jī)器視覺(jué)進(jìn) 行車道保持、變道等功能。就其理念而言，Google 更理想化，直接指向終極解決方案，而 Tesla 更務(wù)實(shí)些， 現(xiàn)階段的可行性更高。 特斯拉Model S P85D自動(dòng)駕駛無(wú)人駕駛汽車之“眼”--車載毫米雷達(dá)波 ADAS的普及是未來(lái)無(wú)人駕駛實(shí)現(xiàn)的先行條件，是提高汽車主動(dòng)安全性能的技術(shù)基礎(chǔ)。目前絕大部分汽車處于L0~L2階 段，即ADAS的應(yīng)用普及階段。ADAS的普及和融合既能促進(jìn)單 車的智能化，同時(shí)也是完全無(wú)人 駕駛實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)條件。 谷歌的無(wú)人駕駛汽車已經(jīng)達(dá)到L3水平，各大整車廠在無(wú)人駕 駛方面也正從L1階段向L2以上 階段過(guò)渡。 請(qǐng)點(diǎn)擊此處輸入全球無(wú)人駕駛推進(jìn)時(shí)間表1)汽車電子沿著兩橫三縱的技術(shù)架構(gòu)，逐步實(shí)現(xiàn)成熟的智能化和網(wǎng)聯(lián)化:2016年-2018年主要是三大傳感器的融合使用;2017年-2019年主要是高 精度地圖的成熟;2019年-2022年是車載通訊模塊、互聯(lián)網(wǎng)終端、通信服 務(wù)的成熟;2022年-2025年主要是決策芯片和算法的成熟。2)2016-2018—三大傳感器融合:國(guó)內(nèi)毫米波雷達(dá)今年開(kāi)始出貨;車載 視覺(jué)系統(tǒng)硬件已經(jīng)達(dá)到消費(fèi)級(jí)水平，進(jìn)入軟件成熟期;激光雷達(dá)成本不斷 下降，加速ADAS和無(wú)人駕駛的普及進(jìn)程。3)2017-2020—高精度地圖的成熟:傳統(tǒng)地圖無(wú)法滿足自動(dòng)駕駛的要求，高精度地圖是L3、L4級(jí)別最為關(guān)鍵的技術(shù);當(dāng)前精度地圖參與者主要 有圖商、自動(dòng)智能駕駛科技公司、ADAS方案提供商、傳統(tǒng)車企四類，其 優(yōu)劣勢(shì)各不相同，硬件軟件逐步融合。4)2019-2022—車載通訊模塊的成熟:LTE-V在延時(shí)、頻譜帶寬、可靠 性、組網(wǎng)成本、演進(jìn)路線等方面都具有優(yōu)勢(shì)，未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)大概率是使 用LTE-V標(biāo)準(zhǔn);目前布局的主要是半導(dǎo)體廠商和汽車廠商，但國(guó)內(nèi)很多公 司都進(jìn)入了產(chǎn)業(yè)鏈，大唐電信也發(fā)布了全球第一臺(tái)LTE-V車聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，有 望在車載通訊模塊爆發(fā)之際獲得高速成長(zhǎng)。5)2022-2025—算法和決策芯片的成熟:各大廠商都在用不同的芯片設(shè) 計(jì)支持不同的算法，Google自己已經(jīng)開(kāi)發(fā)了TPU，用于CNN加速，地平 線也在開(kāi)發(fā)BPU，Intel收購(gòu)Moileye打造芯片算法一體化，未來(lái)或是FPGA支持下的深度學(xué)習(xí)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。無(wú)人駕駛汽車國(guó)外發(fā)展情況從國(guó)外來(lái)看，從上世紀(jì) 70 年代開(kāi)始，美國(guó)、英國(guó)、德國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家就已經(jīng)開(kāi)始 進(jìn)行無(wú)人駕駛汽車的研究，在可行性和實(shí)用化方面都取得了突破性的進(jìn)展，主要標(biāo)志性事件為:1970 年前:一些車企使用射頻和磁釘?shù)姆绞絹?lái)導(dǎo)引車輛實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。1977~2000 年:日本、歐洲和美國(guó)的一些高校進(jìn)行了一些實(shí)驗(yàn)和開(kāi)放項(xiàng) 目，主要提供給高校和研究院所進(jìn)行的開(kāi)放項(xiàng)目，如 EUREKAPrometheus、CMU NAVLAB、AHS Demo。2004和2006年:分別進(jìn)行DARPA的一些比賽，鼓勵(lì)各個(gè)高校組織實(shí)際的車輛相互競(jìng)爭(zhēng)參與比賽。2007 年:DARPA 城市挑戰(zhàn)賽，選擇了城市道路這項(xiàng)有很高難度的項(xiàng)目，其中 Carnegie Mellon 和 Stanford 這兩個(gè)車隊(duì)比賽成績(jī)很接近。2015年6月26日，Google無(wú)人駕駛車正式開(kāi)上美國(guó)加州的公路進(jìn)行測(cè)試。2016 年 1 月 15 日，美國(guó)聯(lián)邦政府宣布，計(jì)劃在未來(lái) 10 年撥款 40 億美元，加速無(wú)人駕駛汽車的發(fā)展，希望減少交通事故死亡率和交通擁堵?tīng)顩r。2016 年 1 月 19 日，據(jù)日本共同社報(bào)道，聯(lián)合國(guó)談判相關(guān)人士表示，關(guān)于全球汽車廠商推進(jìn)研發(fā)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，制定汽車國(guó)際規(guī)則的聯(lián)合國(guó)機(jī)構(gòu)已開(kāi) 始制定安全法規(guī)。預(yù)計(jì)日本和德國(guó)將提出方案，關(guān)于高速公路的行駛法規(guī)最早將在 2017 年 3 月獲得通過(guò)。成員國(guó)將遵照國(guó)際法規(guī)完善國(guó)內(nèi)法。2016 年 1 月 29 日，英國(guó)交通部宣布，準(zhǔn)許自動(dòng)駕駛汽車在倫敦街頭上路測(cè) 試。從 2016 年 7 月起，“格林威治自動(dòng)化交通環(huán)境項(xiàng)目”的第一輛自動(dòng)駕駛車將在倫敦東南部的泰晤士河格林威治半島的道路上試車。2016 年 2 月，美國(guó)監(jiān)管部門(mén)告知谷歌，根據(jù)美國(guó)聯(lián)邦法律，谷歌無(wú)人駕駛汽車可以被視為“司機(jī)”，這是無(wú)人駕駛技術(shù)在世界范圍內(nèi)邁出的重要一步。在國(guó)外，目前谷歌等互聯(lián)網(wǎng)公司正在引領(lǐng)無(wú)人駕駛發(fā)展的潮流，給傳統(tǒng)汽車發(fā)展 相關(guān)技術(shù)帶來(lái)了較大壓力，特斯拉、奧迪、日產(chǎn)、沃爾沃、奔馳、豐田等廠商相 繼加快了研發(fā)步伐，從目前發(fā)展情況看，汽車廠商基本處于自動(dòng)駕駛 2 級(jí)(多種 功能自動(dòng))到自動(dòng)駕駛 3 級(jí)(受限自動(dòng)駕駛)的過(guò)渡階段。根據(jù)各自目標(biāo)規(guī)劃， 預(yù)計(jì) 2020 年前后有望推出第一批真正意義上的量產(chǎn)自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)品。國(guó)外谷歌和特斯拉兩種發(fā)展路徑加速發(fā)展1. 自動(dòng)駕駛目前進(jìn)展加州車管局(DMV)公開(kāi)了自動(dòng)駕駛項(xiàng)目的脫離測(cè)試數(shù)據(jù)，基本衡量了目前主要自動(dòng)駕駛項(xiàng)目 在加州境內(nèi)在不同天氣環(huán)境，不同的路段進(jìn)行測(cè)試的進(jìn)展，谷歌的性能明顯優(yōu)于其他廠商。自動(dòng)駕駛項(xiàng)目的脫離測(cè)試數(shù)據(jù) 2. 谷歌和特斯拉代表兩種不同發(fā)展路徑谷歌和特斯拉在無(wú)人駕駛領(lǐng)域采取了兩種不同的有代表性的發(fā)展路徑，谷歌利用地圖和深度學(xué) 習(xí)實(shí)時(shí)建模來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛;特斯拉依賴于傳統(tǒng)的傳感器的融合實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)搜集識(shí)別、處理分析、完 成自動(dòng)駕駛功能。從自動(dòng)駕駛精度來(lái)看，谷歌的沒(méi)有明確的數(shù)據(jù)，但其軟件層面的可以檢測(cè)和理解 手勢(shì)之類的信號(hào)并作出反應(yīng);moblieye的FCW(前向碰撞預(yù)警)的算法識(shí)別精度達(dá)到99.99%;特 斯拉的算法處理水平很高，奔馳的路測(cè)車有著比特斯拉多一倍的傳感器，但是精度遠(yuǎn)不及特斯拉。無(wú)人駕駛汽車國(guó)內(nèi)發(fā)展情況我國(guó)從上世紀(jì) 80 年代就開(kāi)始進(jìn)行無(wú)人駕駛汽車的相關(guān)研究，進(jìn)展如下:國(guó)防科技大學(xué) 1992 年成功研制出中國(guó)第一輛真正意義上的無(wú)人駕駛汽車。2005 年，首輛城市無(wú)人駕駛汽車在上海交通大學(xué)研制成功。2011 年 7 月，由一汽集團(tuán)與國(guó)防科技大學(xué)共同研制的紅旗 HQ3 無(wú)人駕駛汽車完成了 286 公里的高速全程無(wú)人駕駛試驗(yàn)，人工干預(yù)的距離僅占總里程的0.78%。2012 年，軍事交通學(xué)院的“軍交猛獅III號(hào)”以無(wú)人駕駛狀態(tài)行駛 114 公里，最高時(shí)速 105 公里/小時(shí)。2015年12月初，百度無(wú)人駕駛汽車在北京進(jìn)行全程自動(dòng)駕駛測(cè)跑，實(shí)現(xiàn)多次跟車減速、變道、超車、上下匝道、調(diào)頭等復(fù)雜駕駛動(dòng)作，完成了進(jìn)入高 速到駛出高速不同道路場(chǎng)景的切換，最高時(shí)速達(dá) 100 公里/小時(shí)，是國(guó)內(nèi)無(wú) 人車領(lǐng)域迄今為止進(jìn)行的難度最大，最接近真實(shí)路況的開(kāi)放道路測(cè)試。2015 年 12 月 14 日，百度宣布正式成立自動(dòng)駕駛事業(yè)部，計(jì)劃三年實(shí)現(xiàn)自 動(dòng)駕駛汽車的商用化，五年實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。國(guó)內(nèi)第一款無(wú)人駕駛汽車 軍交猛獅III號(hào)無(wú)人駕駛汽車 百度無(wú)人駕駛汽車 目前我國(guó)無(wú)人駕駛汽車技術(shù)發(fā)展仍以汽車廠商為主導(dǎo)，整體上處于自 動(dòng)駕駛 1 級(jí)(個(gè)別功能自動(dòng))到自動(dòng)駕駛 2 級(jí)(多種功能自動(dòng))的過(guò)渡階段，發(fā) 展明顯滯后于國(guó)外。為加快提升技術(shù)水平，《中國(guó)制造 2025》重點(diǎn)領(lǐng)域技術(shù)路線 圖已經(jīng)將無(wú)人駕駛汽車作為汽車產(chǎn)業(yè)未來(lái)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要方向之一，未來(lái)將不斷 加大政策支持力度。同時(shí)，隨著 5G 建設(shè)的推進(jìn)，“萬(wàn)物互聯(lián)”將成為可能，從而 為智能駕駛汽車的迅速發(fā)展奠定網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)條件。國(guó)內(nèi)科技公司和傳統(tǒng)車企合作打造自動(dòng)駕駛，精度提升速度快通過(guò)863計(jì)劃實(shí)施和國(guó)家自然科學(xué)基金委項(xiàng)目支持，清華大學(xué)、國(guó)防科技大學(xué)、北京理工大學(xué) 等部分高校、院士團(tuán)隊(duì)、汽車企業(yè)在環(huán)境感知、人的行為認(rèn)知及決策、基于車載和基于車路通信的 駕駛輔助系統(tǒng)的研究開(kāi)發(fā)取得了積極進(jìn)展，并開(kāi)發(fā)出無(wú)人駕駛汽車演示樣車。清華大學(xué)等高校聯(lián)合 企業(yè)開(kāi)發(fā)的自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)、行駛車道偏離預(yù)警系統(tǒng)、行駛前向預(yù)警系統(tǒng)等具有先進(jìn)駕駛輔助 系統(tǒng)(ADAS)功能樣機(jī)，正在逐步進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化階段。從精度水平來(lái)看，百度的技術(shù)路徑與谷歌一樣，算法基于攝像頭和激光雷達(dá)，去年通過(guò)攝像頭 判斷物體的準(zhǔn)確率達(dá)到了 89.6%，今年其準(zhǔn)確率上升到了 90.13%，其行人識(shí)別率達(dá)到 95%、紅綠 燈判斷達(dá)到了 99.9%。谷歌和百度的技術(shù)路徑一部到位，成本較高，精度較高;特斯拉等車企的技術(shù)路徑是一個(gè)緩慢 學(xué)習(xí)的過(guò)程，成本較低，精度也較低，未來(lái)的發(fā)展方向是必然兩種技術(shù)手段的融合。監(jiān)管法規(guī)因地制宜；交通監(jiān)管:全球協(xié)力即使許多法律條文對(duì)“駕駛員”的定義需要 重新審視，但是美國(guó)的交通法規(guī)并未對(duì)自動(dòng) 駕駛汽車在本國(guó)的發(fā)展造成很大的阻礙。大多 數(shù)專家認(rèn)同法學(xué)專家Bryant Walker Smith的 看法，那就是自動(dòng)駕駛汽車在美國(guó)“大概是合 法的”。1 至少有四個(gè)州(加利福尼亞、佛羅里 達(dá)、密歇根和內(nèi)華達(dá))以及哥倫比亞特區(qū)頒布 了法律法規(guī)，為自動(dòng)駕駛汽車在其境內(nèi)的活動(dòng) 詳細(xì)制定了法律框架。然而，國(guó)際上的監(jiān)管環(huán)境則截然不同。1968年《維也納道路交通公約》為大部分歐盟 國(guó)家、亞洲諸多國(guó)家和地區(qū)、南美以及世界其 他一些國(guó)家和地區(qū)定下了交通管理的基調(diào)。公 約明文規(guī)定:“駕駛員必須時(shí)時(shí)刻刻擁有對(duì)車輛 的控制權(quán)”。公約的多種語(yǔ)言版本毫 無(wú)例外地清晰規(guī)定了駕駛員的駕駛責(zé)任。 但駕駛責(zé)任會(huì)不斷演變。奧地利、比利 時(shí)、法國(guó)、德國(guó)和意大利聯(lián)合要求改變公約 的內(nèi)容，以允許車輛自動(dòng)駕駛，只要這種自動(dòng) 駕駛具備“可以被駕駛員權(quán)限覆蓋或接管”的特 性。公約的締約國(guó)在2014年批準(zhǔn)了內(nèi)容修訂，修正的內(nèi)容會(huì)在未來(lái)生效。在大多數(shù)情況下，內(nèi)容生效將意味著把公約的內(nèi)容轉(zhuǎn)化成本國(guó)的 法律。內(nèi)容修訂的發(fā)起國(guó)可能在2015年首先出 臺(tái)新的法律法規(guī)。與此同時(shí)，在存在特別許可(比如在歐洲和日本)或?qū)ｉT(mén)法律(比如在美 國(guó))的情況下，對(duì)自動(dòng)駕駛汽車進(jìn)行測(cè)試都是 合法的。無(wú)人駕駛產(chǎn)業(yè)鏈全解1. 無(wú)人駕駛的技術(shù)路線無(wú)人駕駛汽車開(kāi)發(fā)伊始，傳統(tǒng)整車廠和科技型企業(yè)選擇了差異化的著力點(diǎn)。傳統(tǒng)整車廠強(qiáng)調(diào)汽車的主被動(dòng)安全、以及產(chǎn)業(yè)化的經(jīng)濟(jì)性等，在無(wú)人駕駛的技術(shù)路 線上，多采取“單/多目攝像頭 + 毫米波雷達(dá)”的組合方案。例如，博世選擇前視雷達(dá)、 側(cè)方雷達(dá)、視覺(jué)攝像頭、夜視系統(tǒng)的組合，來(lái)實(shí)現(xiàn)不同環(huán)境條件下對(duì)長(zhǎng)中短距離外、窄 寬視角內(nèi)的全部障礙物的探測(cè)?？萍夹凸?，如谷歌等，以長(zhǎng)期開(kāi)源平臺(tái)的建立為目標(biāo)。在模型車的搭建上，裝配 多種傳感器組合，后續(xù)核心在于通過(guò)大量路測(cè)、來(lái)優(yōu)化 ADAS 算法，實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛功能 的進(jìn)化和成熟算法在芯片上的早日固化。例如，谷歌選擇了激光定位器、高精度 GPS、 立體攝像頭、毫米波雷達(dá)、紅外照相機(jī)等的組合，實(shí)時(shí)生成 3D 全景并據(jù)此決策執(zhí)行下 一步動(dòng)作。激光雷達(dá)造價(jià)機(jī)器高昂，極經(jīng)濟(jì)版本的成本亦在 5 萬(wàn)元以上，目前存在產(chǎn)業(yè) 化經(jīng)濟(jì)性難題;但長(zhǎng)期來(lái)看，硬件成本將隨技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模化而下降、趨勢(shì)難以改變，ADAS 算法的成熟速度是真正決定無(wú)人駕駛何時(shí)產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵，平臺(tái)型公司預(yù)計(jì)將對(duì)無(wú) 人駕駛的未來(lái)具有顯著導(dǎo)向力。 （1）車載攝像頭車載攝像頭處于車聯(lián)網(wǎng)與無(wú)人駕駛千億市場(chǎng)雙風(fēng)口，市場(chǎng)規(guī)模超百億。一方面，通 往無(wú)人駕駛的“橋梁”——ADAS 已迎來(lái)高速成長(zhǎng)期，意味著無(wú)人駕駛時(shí)代悄然來(lái)臨;另 一方面，車載攝像頭將會(huì)作為車聯(lián)網(wǎng)信息處理的重要入口。ADAS 與車聯(lián)網(wǎng)是汽車電子 最具市場(chǎng)潛力與想象空間的板塊，之于汽車電子正如蘋(píng)果產(chǎn)業(yè)鏈在消費(fèi)電子中地位。以 攝像頭為主的傳感器融合將成為未來(lái) ADAS 主流解決方案，而車載攝像頭又是車聯(lián)網(wǎng)信 息處理的重要入口。因此，我們看好 ADAS 與車聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)爆發(fā)對(duì)車載攝像頭的推動(dòng)作用。攝像頭是車聯(lián)網(wǎng)信息處理重要入口 車載攝像頭是實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛重要傳感器。未來(lái)攝像頭將成為實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛的重要傳 感器之一。攝像頭可以有效彌補(bǔ)其他攝像頭的不足:雷達(dá)技術(shù)在辨別金屬障礙物方面準(zhǔn) 確率較高，但在辨別非金屬障礙物如行人方面卻無(wú)能為力，且無(wú)法準(zhǔn)確辨識(shí)從側(cè)面駛來(lái) 的車輛，車道，碎片或者道路坑槽;激光雷達(dá)成本過(guò)高，難以產(chǎn)業(yè)化。（2）毫米波雷達(dá)毫米波雷達(dá)，通過(guò)向周圍發(fā)射無(wú)線電，測(cè)定并分析反射波，以確定障礙物的距離、 方向和大小。其發(fā)射的無(wú)線電波長(zhǎng) 1-10mm，頻率 30GHz-300GHz，測(cè)量范圍約 100-200米。由于毫米波穿透性強(qiáng)，其具有全天候適應(yīng)性的優(yōu)點(diǎn)(大雨天氣除外)，兼具高精度、 高分辨率的特點(diǎn)，因此能夠廣泛運(yùn)用于軍事追蹤、車載成像等。鑒于高精度、高分辨率特征，毫米波雷達(dá)被廣泛運(yùn)用于汽車傳感器。1970 年代， 德國(guó) AEG-Telefunken 與 Bosch 首次共同研發(fā)車載防撞雷達(dá)并開(kāi)發(fā)出了 35GHz 產(chǎn)品， 但由于成本高昂、尺寸過(guò)大等未能快速普及;1980 年代，歐共體“普羅米修斯計(jì)劃”促 進(jìn)了汽車毫米波雷達(dá)的重新開(kāi)發(fā)，到 1990 年代，戴姆勒奔馳的 S 級(jí)轎車上已搭載基于77GHz 毫米波雷達(dá)的芯片，可支持自適應(yīng)巡航 ACC 功能;時(shí)至今日，雷達(dá)已經(jīng)成為汽 車主動(dòng)安全的常見(jiàn)中高端配置之一。 目前，車載雷達(dá)主要裝載在車前、車后、側(cè)部等位置，幫助實(shí)現(xiàn)自適巡航、碰撞預(yù) 警、車道偏離預(yù)警、盲點(diǎn)監(jiān)測(cè)等各項(xiàng)輔助駕駛功能。一般來(lái)說(shuō)，24GHz 雷達(dá)能夠用于近 距離探測(cè)，探測(cè)范圍為 30 米廣角區(qū)間，用于前向防撞報(bào)警 FCW、盲點(diǎn)檢測(cè) BSD、輔助 停車 PA、輔助變道 LCA 等輔助駕駛功能;77GHz 雷達(dá)能夠用于遠(yuǎn)距離探測(cè)，探測(cè)范圍 為如 9°150 米窄長(zhǎng)區(qū)域，主要用于實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)巡航 ACC 功能。（3）夜視系統(tǒng)夜視功能會(huì)成為汽車傳感系統(tǒng)的核心壁壘之一。據(jù)美國(guó)國(guó)家公路交通安全管理局(NHTSA)的統(tǒng)計(jì)，雖然夜間行車在整個(gè)公路交通中只占四分之一，發(fā)生的事故卻占了一 半;而其中，由夜間視線不良所造成的事故又占了 70%。因此，必須要求汽車攝像頭具 有較強(qiáng)的感光能力，使得全天都可正常工作(也即，要求近紅外的寬光譜范圍400nm~1100nm)。未來(lái)，夜視功能將成為汽車傳感系統(tǒng)得標(biāo)配。2. 移動(dòng)芯片:無(wú)人駕駛的先決條件（1）無(wú)人駕駛已成為移動(dòng)芯片的下一個(gè)目標(biāo)具有超高運(yùn)行處理技術(shù)的智能芯片，不僅適合用于智能手機(jī)、平板電腦等移動(dòng)終端 設(shè)備，也是實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛技術(shù)的關(guān)鍵。一方面，無(wú)人駕駛汽車需要非常精密的機(jī)器視覺(jué) 引擎，以便能準(zhǔn)確無(wú)誤的檢測(cè)到馬路上的行人，再協(xié)調(diào)駕駛系統(tǒng)，做出安全及時(shí)的躲避動(dòng)作。另一方面，車與車之間的高速信息通信，也需要處理能力更強(qiáng)、速度更快、功耗更低的移動(dòng)寬帶芯片。具有超高運(yùn)行處理技術(shù)的智能芯片，不僅適合用于智能手機(jī)、平板電腦等移動(dòng)終端 設(shè)備，也是實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛技術(shù)的關(guān)鍵。一方面，無(wú)人駕駛汽車需要非常精密的機(jī)器視覺(jué) 引擎，以便能準(zhǔn)確無(wú)誤的檢測(cè)到馬路上的行人，再協(xié)調(diào)駕駛系統(tǒng)，做出安全及時(shí)的躲避。（2）5G 芯片加速，為無(wú)人駕駛保障護(hù)航可以說(shuō)，未來(lái)的工業(yè)或制造業(yè)將以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、傳感器、及云計(jì)算為主要驅(qū)動(dòng)力， 而 5G 芯片無(wú)論是對(duì)工業(yè) 4.0、還是對(duì)車聯(lián)網(wǎng)無(wú)人駕駛，都將是起到積極的促進(jìn)作用。5G 的前景燦爛，芯片廠商也瞄準(zhǔn)商機(jī)紛紛針對(duì) LTE 演進(jìn)技術(shù)、5G 新技術(shù)/新頻段投入 開(kāi)發(fā)，希望能奪得下一代移動(dòng)寬帶通信先機(jī)，并在可穿戴式終端、工業(yè)自動(dòng)化、智能城 市、智能交通等新興物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中占得一席之地。3. 智能算法:控制功能的核心人工智能在無(wú)人駕駛領(lǐng)域的運(yùn)用主要體現(xiàn)在以下三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié):(1 )環(huán)境感知環(huán)節(jié) 的圖像識(shí)別;(2)高精度定位、路徑規(guī)劃與決策;(3)車車交互、車與環(huán)境交互下的車 聯(lián)網(wǎng)(車聯(lián)網(wǎng)部分將在下節(jié)討論)。4. 大數(shù)據(jù)+深度學(xué)習(xí)，推動(dòng)圖像識(shí)別精度進(jìn)化在感知層，傳感器采集到的實(shí)時(shí)路況信息，需要人工智能進(jìn)行識(shí)別處理后、才能夠 傳遞到下一層中。圖像識(shí)別的精度是這一環(huán)節(jié)中的重點(diǎn)。5. ADAS:實(shí)踐執(zhí)行環(huán)節(jié)汽車智能電控是無(wú)人駕駛最終實(shí)踐的重要一環(huán)。在無(wú)人駕駛的實(shí)現(xiàn)流程中，傳感系 統(tǒng)首先采集充分完備的環(huán)境和行車信息，并通過(guò)傳感器的雷達(dá)算法、視覺(jué)算法等，結(jié)合 人工智能算法，做出下一步駕駛動(dòng)作的決策;但，無(wú)人駕駛行為的最終達(dá)成，要求 ADAS芯片算法與汽車電子控制系統(tǒng)集成，實(shí)現(xiàn)有效發(fā)出指令、完成動(dòng)作。這一功能的實(shí)現(xiàn)， 對(duì)汽車車身、底盤(pán)、發(fā)動(dòng)機(jī)等系統(tǒng)的智能、精密的電控，提出了尤為重要的要求。6.車聯(lián)網(wǎng):V2V/V2X 有望最先實(shí)現(xiàn)人工智能拓展了傳統(tǒng)車聯(lián)網(wǎng)和智慧交通的邊界，使其成為無(wú)人駕駛的先行者，車聯(lián) 網(wǎng)和智慧交通產(chǎn)業(yè)的發(fā)展將推動(dòng)無(wú)人駕駛的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程。傳統(tǒng)的車聯(lián)網(wǎng)核心技術(shù)是移動(dòng) 通訊技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。