前特斯拉呆板学习团队带头人：一万字解答ADAS体系的本日和将来 ...
原标题：前特斯拉呆板学习团队带头人：一万字解答ADAS体系的本日和将来 泉源：36氪编者按：本文来自微信公众号“多少四驱”（ID:GeometryAWD），作者：谷美丽，36氪经授权发布。原标题《谷美丽：一万字解答ADAS体系的本日和将来》
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特邀撰稿：谷美丽博士
呆板学习和主动驾驶专家，清华大学和美国伊利诺伊香槟分校团结造就博士。曾任特斯拉呆板学习团队带头人，带队研发了Autopilot 2.0焦点模块和FSD芯片上呆板学习软件；前小鹏汽车主动驾驶VP，领导XPilot研发，主导计划了小鹏P7主动驾驶体系架构。
撰文：谷美丽 ｜ 筹谋：胡静文 ｜校版：徐鸿鹄
几个月之前我在知乎上写过一篇主动驾驶的文章，《主动驾驶，体系架构领航功能演进，P7案例分析》，简朴先容了现在大热的乘用车高级辅助驾驶ADAS的架构计划要素和新上市的小鹏P7的案例分析，今后收到了许多行业专家的交换讨论，受益颇多。
毫无疑问，ADAS如今处在一个"往噪"之后的产物落所在。我们处在一个百年不遇的期间厘革机会潮水中，即将出现触目惊心的行业格式重组。
接下来的五年，将会是乘用车辅助驾驶功能ADAS装载率渐渐演进到100%的黄金增恒久——这意味着巨大的市场和技能财产链的发达发展。
按照2019年年初发布的《车联网（智能网联汽车）财产发展举措筹划》中提出的指标，2020年新车高级驾驶辅助体系（ADAS）搭载率将凌驾30%，接下来预计市场渗出率每年增长30%，在2024-2025年，环球生产的全部8000万辆新车上面都将搭载ADAS。国内调研数据还表现，2020年，我国新车市场ADAS的市场规模将到达878亿元，环球三分之一的市场在中国。
软件界说汽车是将来。究其根本，科技创新是驱动。本来低频迭代的汽车产物，正在催生出来一个高频迭代的技能生态，让汽车走向摩尔定律期间。一旦实现了万万量级别的搭载规模，ADAS体系的形态肯定是非常丰富的、异构的，就像如今的PC电脑大概智能手机的品牌、造价、受众和上卑鄙生态一样，将会是一个全新的市场格式，并孕育出极新的贸易时机。
中国拥有天下上最巨大的中等收进阶级，这是特斯拉进进中国的缘故原由之一。已往十几年的互联网繁荣发作得益于中国的生齿红利，ADAS在生态和本钱上要更胜于互联网产物期间，我们的中等收进阶级可否托起智能车的繁荣兴盛？他们是否乐意为主动驾驶产物功能取出真金白银？可否突破中国消耗者针对软件免费的生理惯式？现在行业依然处于早期，有待在发展中验证。
2020年也是Tesla这只大鲶鱼在中国大翻滚的开始，Autopilot软硬件颠末7年积聚，完成从0到1，形成了超硬的技能品牌力和高毛利，全部车辆出厂默认自带硬件体系，软件用户按需订阅，高配收费高达8000美金。特斯拉的乐成，引发许多公司一跃而起，奋起直追，让整个行业处在一个从1到N的热闹竞争情形。接下来的几年又是ADAS本土化的窗口，拭目以待全部玩家一起来探索和验证在中国的多样化产物体验和贸易模式。
本文我抛砖引玉，分享一些本身对于ADAS体系将来十年的代价猜测、三级功能分层及对应打法、四代ADAS架构的提炼总结和预测，以及除了技能之外的一点其他观察和思索，盼望得到各人交换指正。
主动驾驶硬件体系代价猜测
ADAS体系是“软件界说汽车”这一概念促生的产物，快速崛起并带来了全新的汽车技能和贸易代价。2020年，ADAS体系所代表的软件界说汽车这一趋势已经毫无争议地被看作是汽车的将来，而这一年，也毫无争议地被看作主动驾驶元年。
现在的ADAS市场还由国际上的主流Tier1主导，80%的市场由以色列的Mobileye占据，其他由博世、大陆等占据。“割韭菜”的除了这些传同一级供给商之外，另有特斯拉。
玩家还很少，这就意味着：ADAS体系如今照旧卖方市场乃至是把持市场。
基于Tier1的办理方案在量产规模渐渐提拔上来之后在渐渐贬价，但是基于开放式平台自主研发的复杂体系依然很昂贵，好比基于英伟达Xavier的盘算平台高达1000美金以上，不包罗软件功能，特斯拉Autopilot高配售给消耗者的代价是8千美金，即5万多人民币，这大概是一台特斯拉车售价的10%乃至更高，也就是说特斯拉车辆的一半利润来自Autopilot软件，这在车辆产物属性上尽对是一个汗青性迁移转变。
以往豪华车辆的奢侈之处大多为外型、内饰、汽车电子、轮毂等决定，如今ADAS如同一匹黑马，成为了车辆几万个零部件中代价占比最高的部件。
ADAS体系作为新型奢侈昂贵部件，它的出现给汽车市场的代价结构带来肯定的震荡，在新车计划的时间不得不思量ADAS体系的BOM本钱，以及跟车辆的终极贩卖代价是否匹配。
在代价昂贵的近况下，贸易的打法好像分成了两个阵营：
传统汽车厂商的设置主导的理念：差别设置的硬件体系差别，消耗者在购买时就要决定中高低设置，好比低配不包罗ADAS体系，高配智能化最强。至于怎样设置，则要根据产物定位的受众蒙受本领来综合思量。但是一旦新车设置选定，则将终生稳定。
特斯拉的硬件预埋理念：全部车辆在出厂时都具备ADAS硬件本领，用户软件订阅然后通过OTA空中升级享受五福，这种模式更加靠近电脑大概智能手机，可以机动地APP装载卸载和订阅功能。
一定，卖家市场不会不停存在下往，随着竞争的加剧和技能的成熟，将来体系形态和代价空间都将向着遍及的方向发展。在此，我们最感爱好的题目是：ADAS体系的代价走势将怎样变革呢？
我的前老板兼导师Jim Keller曾猜测说：将来的ADAS体系就如同如今的GPS一样，完全遍及，50美金一个。
我往查了一下GPS的发展汗青，20年前的2001年，个人终端GPS开始出现，造价高达3000美金，厥后渐渐降到10年前的几百美金，到现在，广泛的几百美金的智能硬件（手机、腕表、AR头盔等）内里都具备GPS功能，估算手机内里一个会合式的GPS也就不外一美金左右吧。
从这个故事可以发现，GPS装备的代价每十年低落一个数目级——这是一个很有汗青鉴戒意义的观察，我信赖ADAS体系团体大趋势会跟随相似的趋势，但是以其体系复杂度和高技能含量，在代价上会不会高一个量级？
假如终极的代价稳固在50美金左右，会不会心味着整个行业贸易远景的暗淡呢？
依据近期跟行业专家交换和焦点部件代价调研，我开端对智能驾驶体系的将来十年的代价走势做了如下猜测供各人参考：
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将来十年L2-L4智能驾驶体系办理方案代价预估
仅前向视觉的L2：仅前向视觉的L2级体系（1R1V）现在代价为250美金以上，重要的技能形态是国际tier1把持提供，好比Mobileye，前期利润空间很高，猜测会渐渐成熟贬价，以降维打击其他玩家，2025年120美金，2030年100美金。
三目摄像头的L2+：好比三目摄像头ADAS（1R3V）和环顾办理方案，代价要比L2贵50%左右，好比2020年代价350美金，2025年降至200美金，2030年降至150美金。
高真个L2++（L3）：现在最高真个办理方案为各人号称的L3级体系（5R8V），我称之为L2++,360度无死角感知覆盖，加上高性能AI盘算芯片，有些奢侈品牌还接纳了Lidar，现在代价3000-4000美金，十年后，摄像头、毫米波雷达、激光雷达、盘算平台均会贬价，2025年降至1500-2400美金，2030年降至1000-1500美金。
最高真个L4：非常大略的估计，现在一套体系大概5万美金以上，重要是高真个Lidar和盘算平台，将来5-10年传感体系以每年贬价30%的步调，开端估计整套L4体系2025年大概降至1-3万美金，2030年降至1万美金以下。
将来几年L2和L2+会成为标配，硬件体系会随着技能成熟降到100-150美金左右，Jim Keller的猜测应该是重要针对这部门，不得当L2++高端体系，L2++的代价将会高一个量级。现在的趋势比力显着，高低智能会发展为两种。下文会提供一个将来十年的高低配功能的演进和市场渗出率猜测。
横向比力，将来ADAS的重要利润空间将是高端ADAS平台，为了实现最具科技感的用户体验，将来的十年内都会接纳最科技前沿的一些部件，技能深耕会连续演进。在这个过程中，传感体系将更加便宜，高端芯片代价也会往把持化贬价——好比贬价50%。但是受AI算法的"Computing hungry"（算力饥饿）特性驱动，性能会不停提拔，代价会稳固在一个代价区间。有点雷同于在PC期间，高端CPU和高端显卡将占据主流——性能提拔但是代价不会低落。
终极，一个成熟ADAS体系的代价分布差未几1/2左右在传感体系、1/3左右在盘算，别的在定位和别的体系，至于本钱高昂的交互技能则另算。
这个猜测固然只是一个粗浅的类比盘算，与体系订价相比，当前更为焦点的题目在于，消耗者真的乐意为ADAS功能取出真金白银么？又乐意出多少？
关于这个题目的答案，现在还不是很明白，对于ADAS体系的收费方式，特斯拉也不停在变革。
好比，近来特斯拉的功能设置订价计谋是如下两档界说的：
大众层 （加强辅助驾驶）：3000美金，这个涵盖了已经日趋成熟的Autopilot 1.0和2.0的重要功能，好比ACC+LCC，可以或许到达高速上直线行走大概根据用户指示来换道。
精英层（高级智能，全主动驾驶）：假如跟大众层打包一起卖就是7000美金，假如在大众层的底子上后续再追加5000美金，团体代价就是8000美金。这个包罗了NOA、自主换道、车辆召唤等更高级一些的智能。
我还很清晰的记得2016下半年团队刚把Autopilot2.0自研乐成，很将近推奉上车，Elon在开小会时提到给Autopilot的订价是大众层5000美金，全主动驾驶两者打包一起购买是7000美金，假如后续购买就必要追加3000美金，以是分开购买的总代价是8000美金。
他并没有表明他的订价逻辑，但是Elon是一个同时具备技能明白和贸易天赋的天才，我想他肯定极度信赖特斯拉车辆带给用户的极度科技体验，和特斯拉积聚的技能护城河一时无人逾越。不外故意思的是，近期特斯拉把大众层和精英层的订价给颠倒过来了，大众层贬价为3000美金，全主动驾驶抬价为5000美金，乃至在一些高端车辆内里，大众层酿成了标配，用户只为全主动驾驶一次性付费7000美金。
我感觉这内里蕴含特斯拉割韭菜的逻辑，低配自制一点，增长割韭菜的面积，才气大范围红利，订价也比力符合中国消耗者客观环境。
对于特斯拉这种豪华且超强技能品牌来说，前期的受众一样平常都是不差钱的精英层，七八千美金的一次性购买图个体验图个好玩，压力也不大。但是对于其他技能品牌力还不是很强，大概还处于品牌早期的产物来说代价大概就是一个挑衅。
再以国内首个量产L3，即广汽Aion ADiGO （艾迪狗）为例，其完备版智驾套装的代价为3.98万人民币。作为国内的对比，小鹏P7 Xpilot 3.0随新车购买代价为2万元，后续升级代价为3.6万元，蔚来NIO Pilot完备版的代价为3.9万人民币，特斯拉Autopilot尺度版选装代价是2.78万人民币，全主动驾驶设置4.63万人民币，抱负ONE则选择了全系标配的计谋。
36Kr的李勤近来就点评说：“特斯拉以高研发投进打造智能化，智能化支持高毛利，然后大量出货摊薄研发用度，进而实现企业红利的模式已经跑通“。
简直，特斯拉在高出发点的底子上，已经开始推进高级智能的按月收费模式了，我信赖更多样化的收费模式会在2020年睁开，但统统应该以用户方便为出发点，将促进ADAS体系的遍及和鼓励广大消耗者自动实验新技能。
但是ADAS收费模式对于其他品牌来说，现在还不是完全清楚，更多的品牌无法得到品牌溢价，也就是维持BOM本钱保本的程度。 将来ADAS的红利模式将会怎样进化？设置主导大概硬件预埋会怎样演变？两者继承分化照旧汇聚回一？
预测将来，在摩尔定律的掌控下，贸易打法是否会随产物的下探和遍及发生变革呢？这些都是风趣的题目，必要进一步的观察和思索。
智能化分层和功能演进猜测
开辟主动驾驶的最初目标是有其社会心义的，加快人类进化，解放人类的时间，让出行变得更加安全，更加便利。因此，主动驾驶要往概念化，往名词化， 从而阔别不切现实的无效讨论。
按照对用户的体验角度，我将智能功能依照演化次序分为三个条理，由低级别到高级别的演进条理分别为:
安全帽层
孩童层（L2级）
高级智能层（L2+和L2++）
通常来说，这种分层化的思索应该是主动驾驶的产物履历必要思量的。但在这里，我仅抛砖引玉，通过布局化思索提出本身的版本，并盼望得到更多的产物司理的认同和支持，乃至可以或许不屈不挠，将其推向更美满和丰富的地步。特殊是，发挥中国在互联网产物范畴的想象力和对消耗者需求出神入化的把握，在主动驾驶这个新范畴上，计划并延伸出百花齐放的功能和体验。
更详细地说，它们是：
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往概念化智能功能分层
安全帽层：包管车辆和驾驶员性命安全的保底，也可以称为防火墙层，现在重要指告急刹车制动（AEB）和焦点硬件部件的冗余备份。
孩童层：包罗L0-L2级辅助驾驶，智能化功能渐渐演进上来，重要包罗高速公路上的直线行走，好比现在常见的主动跟车调解速率的自顺应巡航（ACC）、车道居中保持功能（LCC）和Autopilot的AutoSteer功能（ACC+LCC同时工作）。L0级各种预警功能——之以是叫0级辅助驾驶，是由于这里仅预警给用户提示，并不肯定控制车辆，除非带有肯定的纠偏功能。现在预警功能已经相对成熟了，用户体感不强。
高级智能层：L2-L3级高级智能和浸进式舱内智能。L2-L3高级智能，通过技能的升级演进让车辆可以或许再更长的时间和更加完备的路段自主驾驶，好比根据舆图上下匝道就成了Highway Pilot，近期比力吸引眼球的功能是Valet Parking（代客停车） 和Smart Summon（智能召唤）功能。这个条理驾驶体验更加科幻和智能，搭客通过语音直接跟车辆交互，无需按钮，同时人类解放出来的关注力可以开始产生一些其他的附加贸易代价，好比舱内购物、AR、VR、游戏等。
重点关于第三点，现在的界说还比力含糊。我是如许明白的：车辆作为一个独特的封闭空间，将消耗者浸进困绕到整个智能体验之中，我称之为浸进式舱内智能。
我个人很看好的一个智能是将车辆所看到的假造天下提炼出来，即将呆板视觉和情况联合起来，展示给用户，提供像影戏黑客帝国那样真真假假天下之间穿梭的感觉。高级智能层代表了技能前沿，根据架构计划，我又将其分为L2+和L2++两个子阶段，L2++也可以明白为L3。
理论上的L3是很难实现的，但理论界说不关键，L3究其本质，是驾驶体验的演进。2020年有几家车企会渐渐推出类L3体系，2021-2022年更有国际大厂Volvo和BMW会推出L3乃至L4产物。我们在后文中会先容，中国借助于车路协同新基建，有看引领L3体系重界说和繁荣。
值得一提的是，安全帽层，孩童层，高级智能层这三个条理相互依靠，也都可以看作是独立富有产物生命力的有机体，随着时间的推进，它们会将按照特有的步调向市场渐渐渗出。以下是我不负责任的畅想环节，给出了分层的智能化演化时间表：
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2010-2030年智能驾驶功能演进周期和市场渗出率猜测
2010-2022年，以AEB为主打的自动安全功能渗出到100%。按照法规和星级认证要求新车必须装载AEB。由于自研风险很大，AEB履历最丰富的依然是主流Tier1。
2014-2025年，以ACC、LCC和Autosteer为主打的高速公路辅助驾驶功能渗出到100%，这个阶段的实现路径也会出现少数特斯拉似的自主研发，随着Tier1办理方案的不停规模化和成熟贬价，大部门车企打法还可以接纳集成Tier1的办理方案，大概接纳部门Tier1（通常感知体系）部门自研（规划控制和功能集成）的组合拳 。
2019-2030年，以特斯拉NOA(Navigate on Autopilot)和Smart Summon为先锋，引开了L2-L3级高级智能的演进序幕，高级智能作为顶端高配和少数走自研路径的车企拥有的黑科技，有许多发挥和想象的空间。同步以互联网基由于锚点引爆了浸进式舱内智能的发达发展，好比语音交互和对话功能、哨兵模式、游戏和卡拉OK等。高端体系不能像L2和L2+一样做到遍及，末了格式大概就像高端智能手机一样，渗出到30%-40%的市场，此中苹果手机利润高达60%。以现在来看，特斯拉就是汽车界的苹果，软硬一体垂直买通，Autopilot体系利润率高达大几倍，整车利润高达30%。特斯拉只有一家，另有许多家都想成为特斯拉，包罗车企和Tier1，接纳全栈式自研，即本身搭硬件体系、本身研发软件的后手重拳。自主研发路径路漫漫其修远兮，除了研发用度和人才竞争之外，也是对公司基因、体系、构造和基因的鞭挞验证。
超脱实际的第三点引起了我们的极大爱好，值得大谈特谈一番：
ADAS和舱内智能是两个相对独立的差别的技能形态。特斯拉的思绪是先难后易，先把Autopilot功能做到了特定的稳固阶段，近期才渐渐推出了一些花哨的舱内智能。从2020年开始，舱内智能将会是一个发作的繁荣情形——中国互联网头脑环球领先，舱内智能将会是一个取巧的发力点，曲线救国带来用户的一些智能体验。更关键地，高级智能会促进多个范畴的焦点技能模块不停创新演进，在车这个载体上发展演进。高级智能依托非常智能体验会获取高额软件利润，好比芯片、智能交互等产物都是掠夺利润的杀手锏。
ADAS的本质驱动在于技能，中国在技能的本土化上另有很长的路要走，好比现在我们在焦点根基之芯片和操纵体系层面另有许多课要补。盼望在将来的五年内自主技能财产链可以或许随着贸易的扩展而得到深耕和发展，这也意味着行业面对着纵向和横向发展的双重挑衅。
再引申一步，ADAS的本土化也会是一个真命题，接下来的几年也是功能本土化的一个窗口。ADAS的本土化是对研发本领的验证，中医有话“通则不痛“，唯有从数据到算法彻底买通，才气办理痛点。
组合拳相对保险，可以部门算法本土化，比力快地出一些结果。但是做不到整套体系白盒化、差别化和彻底OTA。
后手重拳的全栈自研必要至少3-5年的内功修炼，研发用度巨大，人才壁垒高，不外一旦修炼乐成，就告竣了雷同于特斯拉式的技能护城河和任性潇洒的软件OTA升级，以及带给用户差别化的智能体验。别的，还可以在贸易角度把握话语权，获取高利润空间，同时把本身打造成一个承载技能供给链和服务生态演进繁荣的平台。
但关于舱内智能的演化，仍旧另有许多不确定性——这里有个相互依靠的关系，即浸进式舱内智能是否肯定要创建在高级智能的底子上？
个人见解：对于驾驶员来讲，主动驾驶起首到达肯定的自主程度，舱内智能才有被安全利用的底子并拓展出新的应用。固然，假如面向车内其他搭客的话，舱内智能可以不严酷依靠于主动驾驶程度。
也有部门OEM思索是否ADAS接纳Tier1的方案，舱内智能作为贸易服务来运作？个人感觉这大概是一个短期有用，恒久话语权有限、也欠好差别化的选择题目。
ADAS架构计划的进化门路
前面谈到的产物的贸易化推广渗出和产物的功能演进渗出，目标是让各人往概念化。固然，末了的赢家肯定是实干者，可以或许在详细技能实现路径上举行深度耕耘。这就是本节要讨论的内容：技能供给和生态体系方面的思索。
究竟ADAS是一个复杂的技能体系，要明白此中的焦点抵牾本质，才气讲的清晰其演进趋势。做高度抽象的话，ADAS体系重要分解为三个焦点本领：
看得清（感知）
算得动（算力）
行得准（控制）
按照这个根本逻辑再往下讲ADAS架构的焦点部件剖析，分解剥洋葱，内部布局就会出现，按照功能top-down分层为：
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剥洋葱：ADAS体系架构和条理化分解
1.智能功能
2.传感本领（摄像头、雷达、超声波）
3.定位体系（IMU、GPS、轮速计、RTK、舆图）
4.芯片算力
5.安全保底（告急刹车AEB、驾驶员状态检测）
6.冗余（制动、转向、盘算和传感单位的冗余）
继承，假如以上top-down分解可以看作是放大镜下的视角，进一步，我们还可以搬出显微镜，对体系架构实现方式举行更加详细的细分。但在这里我们却碰到了困难：站在差别的视角，乃至差别时期，你就会发现，体系的架构实现方式过于繁芜，远远凌驾上面剥洋葱的比喻。
然而，固然架构五花八门，但总有一些进化的脉络存在。近期，我对行业主流架构举行了大量观察，并通过与诸多专家的交换，就找到如许一条相对清楚的架构进化树，差别代技能之间，显现出了量化的差别性。
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四代ADAS体系架构和焦点部件演进图
第一代L2架构。其特点是：
主推ACC、LCC、AutoSteer功能
技能架构上接纳前向感知体系
通常包罗1个百万像素左右的摄像头、1个前向毫米波雷达、12个超声波雷达可以做主动停车和盲区检测
算力平台在几百GOPS和1TOPS之间
米级定位体系（通例IMU、导航GPS、导航舆图）
安全保底接纳告急刹车AEB；最好有刹车冗余。
典范案例：
Autopilot 1.0
第二代L2+架构。其特点是：
主推ACC、LCC、AutoSteer功能，加强盲区检测、自动变道乃至红绿灯检测功能
体系架构在感知和算力上做升级，好比在1.0的底子上升级感知体系为加强前向感知
主流架构包罗一个三现在向摄像头（好比30度左右窄视角、50度左右中视角、180左右度宽视角），三目摄像头是由Mobileye引进的视觉体系计划，在原来单目摄像头的底子上增长了一个远间隔窄视角的摄像头用于长间隔目的追踪和交通标记及地面停滞物的提前标识。同时还增长了一个近间隔宽视角的摄像头用于探测四周的行人和汽车人。不但通过差别视角给出更广泛的情况图像信息以做到多车道检测和十字路口信息检测等
1-5个毫米波雷达，有些只接纳前向雷达，有些产物同时接纳4个角雷达，12个超声波雷达
算力同步提拔为1-20 TOPS
定位定位硬件体系稳定，精度米级，导航舆图升级到ADAS舆图
安全层面可以思量增长环顾4个摄像头做到360环顾
典范案例：
基于EyeQ3感知，< 1TOPS算力的体系：
Autopilot 1.0
Volvo Pilot Assist 3.0 (分离出往的Zenuity)
基于EyeQ4感知，2.5TOPS算力的体系：
GM Super Cruise 2.0
NIO Pilot
BMW X5
抱负ONE
VW
FCA
Audi
接纳博世的疾驰、上汽、长安的XPilot 2.0等体系
第三代L2++/L3架构。其特点是：
功能层面大的升级到高速自主驾驶、都会拥堵驾驶和自主停车功能
体系架构全方位大的升级，感知体系由前向加强感知升级为360感知
接纳8个摄像头，5个毫米波雷达和12个超声波雷达，个别产物乃至接纳前向lidar，不管是摄像头照旧毫米波都可以做到360无死角感知覆盖，实现双感知体系，最好感知体系之间另有肯定的冗余关系，好比主动驾驶摄像头和环顾摄像头互为冗余
感知的提拔必要算力的同步提拔到20-200 TOPS
高速自主驾驶做到自动变道必要定位体系至少是亚米级定位，升级为IMU Pro、双边带GPS、RTK和HDMap。随着新基建的推行，中国有大概是开始实现RTK量产利用的。关于GPS是单边带照旧双边带，差别专家有差别意见，我个人倾向双边带，可靠性更强。
安全层面包罗AEB、360环顾，增长驾驶员检测体系（DSM）来对驾驶功能做辅助，形成人+车智能闭环；冗余要求更高，增长盘算和控制单位的冗余备份。
典范案例：
Autopilot hardware 2.0 （1R8V + 10 TOPS Nvidia Pascal）
Autopilot hardware 3.0（1R8V +144TOPS FSD）
XPilot 3.0（5R8V+30TOPS Nvidia Xavier）
Aion LX ADiGo（EyeQ4+ Lidar+5Radar+TI TDA4, 5R3V1L+10.5TOPS）
BMW iNext（2 EyeQ5 + 2 Intel Denverton CPU + Lidar + 4 Radar, 即5R6V1L+ 32TOPS）
Audi A8 （EyeQ3+Lidar+5 Radar+NVIDIA Tegra K1， 即5R3V1L+2TOPS）
注：上面我将浮点的FLOPS同一算为现在主流针对DNN有用的最大TOPS（好比将32位浮点盘算本领转化为8比特整数盘算算力）
第四代L4架构。其特点是：
功能层做到特定场景L3大概L4，彻底解放人类的时间，浸进式智能全方位发作到AR/VR的实现和别的消耗类业务。
感知体系上接纳更高精度的摄像头好比800万像素，同时增长Lidar，除了单车智能，增长车路协同V2X和5G
算力猜测达200-2000 TOPS（2000TOPS是英伟达最新推出的安培架构GPU）
亚米级定位体系
安全冗余层面更加踏实，好比增长电源冗余等。这个层面的整套体系下来要到达几百瓦的功耗，很大概要接纳水冷来包管体系的散热和可靠性。
典范案例：
还没有大规模量产的产物，拜见各种L4-L5的无人驾驶车辆。
值得等待的有：
Volvo XC90 2022年版本，目的是高速公路全主动驾驶Highway Pilot（http://www.caranddriver.com/news/a32381082/volvo-xc90-autonomous-highway-pilot-future/）Volvo CTO Henrik Green提到，"Volvo将会为驾驶负责，人类可以解放双手，双眼也无需盯着路面。我们会通过OTA渐渐扩展主动驾驶的覆盖场景和地区，这是一个渐渐的过程。"
BMW iNext Ultra （3 EyeQ5 + 24-core Intel Xeon CPU + 4 Radar +7 Camera + 5 Lidar， 体系设置还配备fallback和安全帽子体系，堪称奢华阵容）BMW筹划在2021年启动一个500辆规模的无人驾驶车队，目的是L4乃至L5级无人驾驶，除此之外，在对外贩卖的乘用车上会实现L3。听说iNext整车售价高达8万美金，对标特斯拉高端品牌model S，不知道主动驾驶体系会售价多少，很等待！
英伟达的高端盘算平台专门针对无人驾驶打造，第一代Drive PX Pegasus, 算力高达320TOPS(8比特算力)， 功耗500瓦；最新推出的第二代Drive AGX Orin算力高达2000TOPS(8比特算力)， 功耗高达750瓦。妥妥的小型服务器穿上了汽车的外套，就是平常各人说的电脑加轮子吧。
ADAS家属的丰富性和异构性，在此已经显现得极尽描摹——在ADAS的动物天下里，没有尺度答案，更像是一场在本钱把控和差别化之间的均衡和比赛。
在寻求智能体验的驱策下，高端产物计划依然在奢侈豪华技能阵容内里带头奔驰，验证了智能车将会作为一个新型技能平台支持起ADAS技能生态的演进。
Q&A：ADAS计划焦点题目
问：Fall back理念指什么？
i.体系计划必要有肯定的层级概念，按照我们的安全帽层+孩童层+高级智能进阶，在本钱答应的环境下，最好差别层有差别的硬件子体系支持，才气到达安全性和可靠性最大化。
ii.高级智能创建在安全保底的底子上，高级智能碰到不测和故障时，降级到低级孩童智能层上，终极由满意NCAP的底层体系作为安全保底层。
iii.最新出炉的BMW iNext体系计划提供了很好的计划案例。
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BMW iNext的L3体系的智能分级和fallback冗余机制
问：怎样明白可伸缩的体系架构？
i.整车计划通常讲求中高低设置，差别设置的代价、功能差别，ADAS作为此中的一个关键功能模块，大部门整车项目照旧要求有中高低设置之分，这就要求ADAS架构计划有可伸缩的本领：主动驾驶体系的算力、传感器数等可得当“减配”。
ii.华为在他们的架构计划中运用了此概念，并由高端开始计划，可删减为低端体系。
问：怎样选择摄像头参数?
i.Bayer模式，RCCC低光度好，但是色彩不敷，红绿灯看不见；RCCB在低光和色彩中是个均衡；RGGB，低光度最差。差别的摄像头根据功能需求接纳最符合的Bayer模式。
ii.像素，分前向和侧向差别，现在的业界主流前向在由100万进化到200万，将来两年像素依然会增长。根据功能需求来盘算本身的体系必要的像素，好比必要看200米，根据AI算法每个物体至少必要20*20个像素的履历值，换算出来所需像素。从实用的角度200万像素对于L2+和L2++充足了。RoboTaxi大概会接纳更高分辨率，好比800万像素，这些高端摄像头可以机动设置以满意全场景的辨认必要，好比用像素调换更高性特别光照下的成像性能。
iii.长宽比，16：9 和4：3是常见设置，理论上根据本身差别体系之间的同等性来最符合，好比上代接纳了16：9，子女依然连续。如许大数据可以或许连续，上一代积聚下一代必要的粮食，包管研发需求和大数据正向积聚。
问：双目视觉感知体系怎么样？
双目指通过两个摄像头一起工作，在感知体系上增长检测间隔信息的目标，通常日本斯巴鲁和德系疾驰最喜好双目体系。近几年由于以Mobileye为首的供给商接纳了三目一体的感知办理方案，得到了比双目更加丰富的情况信息；再加上以特斯拉为代表的接纳AI算法通过刷海量数据到达了很好的结果，感觉双目已经逐步成为小众方向了。
问：要不要接纳Lidar？
i.Lidar我并不是专家，我的明白为：现在任何一个单一传感器都有范围，基于视觉的感知方案大概在有些场景的三维信息盘算上会有些不美满，接纳Lidar可以或许在视觉+毫米波雷达的底子上，将感知的信息精度和三维信息进一步提拔，好比由2σ（97.73%）提拔到3σ（99.87%）。以是高端奢侈品牌会通过增长Lidar用本钱场景覆盖率调换安全提拔。
ii.宝马首席架构师Simon Fürst提到："iNext重要依赖激光雷达估算门路曲率，激光雷达制作的舆图也可以提供曲率，也有助于定位"。
iii.广汽智能驾驶部长郭继舜提到："接纳Lidar加强功能安全级别，传感器的异构冗余，降服毫米波雷达对金属目的虚警的自然劣势"。
iv.Volvo XC90正在调研让Lidar作为标配来促进ADAS的功能演进。
结语
撼动传统行业的新型科技都有一个共同特点：产物推出以后，一项或多项生产工作的本钱降到险些为零。一旦事物的发展落进"零原则"的范畴，那这项技能必将大概率贸易化。汽车公司偏幸这种思绪——其重要缘故原由，就是硬件上风很大，该方案可以延伸他们对方向盘的掌控时间——即汽车行业的主导权。
但这一原则被特斯拉Autopilot给冲破了，Autopilot给汽车带来了亘古未有的软件属性和可生长的智能体验，同步也带来了靠近一半的整车利润。
智能驾驶是人工智能触碰实体经济的一个影响最大的案例，人工智能和大数据的汇进，将汽车酿成了一个具备增值空间的信息技能平台和新型服务进口，软件属性远景一片光辉。
这个厘革本质大将人类过往半个世纪的盘算机、互联网、交互等技能进步都要浓缩到汽车这个新的载体上，打造一个极新的技能创新生态。最紧张的是让本来低频迭代的汽车产物，酿成一个高频迭代的技能平台，蕴含了巨大的商机。厘革深远，多维跨界、技能壁垒高、高端人才需求会合，必要十年磨一剑的勇气和刻意。
厘革乐成的汽车公司将来将是一个科技公司、大数据公司、软件公司、出行服务公司，赢得将来的闪亮进场券。
以是我们看到了特斯拉硬件预埋的贸易逻辑：从0到1打造一个将来信息平台和服务生态，形成技能护城河、快速创新的闭环和贸易把持。从特斯拉Autopilot到Robotaxi，RoboTruck，都是这一门路的产物，成为一个个活生生的汽车涅槃案例。
跟Elon共同谋划Paypal的Peter Thiel在《从0到1》这本书内里提到：
把持买卖是一个康健的存在，只有在早期形成壁垒的创业公司才气潜下心纵向深耕，推进技能的真正进步。
特斯拉用十年完成了从0到1，如今各人纷纷进场，盼望完成从1到N，推动智能电车的遍及。在这个新的赛道上，技能创新是本质，各个车企选择什么突破口、什么打法、用多少投进和时间、怎样形成本身的差别化、真正输出什么代价，是起程前最必要思索的焦点题目。
ADAS自己是复杂体系工程，且从1到N的过程中面对大量竞争，已经占据先机者大概还会降维打击，这条路要走通并不轻易。
正犹如凯文·凯利所说：
技能，是人的"第二肌肤"，不停是，未来也是。
每一个技能预言家都是空想家，他们研究汽车，走进ADAS科学，是想知道技能的本质是什么，将来长成什么样。
写在末了
本文抛砖引玉，盼望引发各人的共同思索，并深进举行行业交换。在此感谢朋侪徐鸿鹄和胡静文对我写这篇文章的发起和支持，静文写了一首躲头诗，我以为很适适用来映衬当前行业内群雄涿鹿的格式:
《智驾元年 之 西岳论剑》
江河湖海潮，山峦峰岭逍，
若站西岳巅，定要沧海笑。
祝全部ADAS的同仁们都能在智驾的科技大舞台上发挥理想，大展宏图。
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