自动驾驶是车辆通过车身布置的传感器,对周围环境进行感知并做出控制决策,包括纵向和横向组合控制,纵向主要控制车速,横向主要控制方向。自动驾驶过程主要包括信息采集、处理和执行指令三个阶段。
其原理是自动驾驶汽车通过布置在车身的雷达、摄像头等传感设备,对周围环境进行探测,采集周围行人、车辆位置、速度和加速度、车道线等信息。将信息传送到ECU进行分析、计算并做出控制决策,然后将决策传送到发动机/电机管理和电动助力转向系统(EPS),实现车辆加速、减速和转向操作。
我国自2015年起持续推出引导自动驾驶发展的相关政策,意在推动交通发展提高质量效益转变。
在2019世界智能网联汽车大会上,交通运输部总规划师王志清表示交通运输部将从三个方面推动自动驾驶:一、加强协同合作,优化政策供给,出台自动驾驶顶层设计文件;二、夯实发展基础,公关自动驾驶与车路协同技术,推动交通设施数字化;三、开展试点示范,建设自动驾驶示范路、示范区,以2022年北京冬奥会等为节点,推动智能网联汽车商业化运用。
自动驾驶作为当下汽车行业最为前沿的技术,也是人工智能的主要应用场景之一。无论是美国、中国,还是欧盟、日本、韩国;无论是谷歌、百度,还是福特、通用、宝马等都加快在汽车自动驾驶领域的布局。
谷歌独立子公司Waymo、通用Cruise、Uber等世界知名的自动驾驶汽车研发企业,技术领先,代表了最前沿的自动驾驶技术。
据中研普华产业研究院的报告《2021-2025年自动驾驶技术及应用行业深度研究报告》分析
自动驾驶市场三大趋势
第一趋势:L1/L2渗透率快速提升;第二趋势:量产L3/L4快速落地;第三趋势:软件定义汽车
前两大趋势是有数据支持的,各大券商的行业报告都显示,随着自动驾驶研发技术的发展,汽车搭载的传感器会更多,功能会更全,算力会更强大。而针对第三大趋势,虞正华博士说道:到2025年,以特斯拉为例的各大汽车公司都会投入更多时间给汽车的软件开发,因为无论是软硬件的收入比还是软硬件的利润比,软件的比重都在增加。这意味着,未来更大的市场空间在“软件开发”。
政策法规推动了自动驾驶汽车的发展,是绝对的政策利好行业。
从2015年开始,政府就发布了一系列的政策来推动智能汽车行业的发展。而30·60 碳中和碳达峰的环保要求,更是进一步促进了智能汽车行业的蓬勃发展。在一系列法规中,2018年1月由发改委颁布的《智能汽车创新发展战略》(征求意见稿)最是一个里程碑的政策文件。此文件明确提出了:“到2020年智能汽车在新中占比超过 50%”。
自动驾驶量产首先会在四大场景中实现
场景一:停车服务、场景二:封闭园区、场景三:高速交通、场景四:城市交通
在停车服务中,无论是智能汽车制造商还是转型的传统汽车品牌,都能做到了,比如日常我们都会使用的自动泊车和记忆泊车。在这一场景中,未来需要进一步开发的功能就包括了:长距离的代客泊车和交通灯及标志的识别。这两大功能的实现都会让“自动驾驶技术”在停车服务这一场景有更加广阔的使用。
在封闭园区的场景中,很多公司做的产品已经量产了,这说明工业场景的自动化驾驶也有广泛的运用场景。比如,仓擎智能(编者注:仓擎智能是一家专注于港口、机场和厂区物流搬运的自动驾驶汽车研发的技术型公司,相关报道请看《仓擎智能唐雪辉:港口23年征程,从自动驾驶再出发》、《底线、边界、高度、时间,她要用这4维法则撑起仓对仓无人驾驶的“擎天柱”》),他们的无人驾驶汽车不仅在国内的港口码头落地使用了,更是出口到了国际的大型港口码头。高速交通和城市交通,这两大场景是我们大部分最关心的。未来城市的Robotaxi会搭载更高的算力,处理更加复杂的路况,由此实现量产。
自动驾驶的核心技术在于“对所获取数据的处理”
可以将自动驾驶技术分为三大板块,第一是“感官”,就是我们日常所说的各类传感器;第二是“大脑”,就是我们所说的软件部分,包括了环境感知、车体定位、路径规划和决策控制这4大部分,这也是魔视智能所专注研发的技术——只有把“大脑”锻炼好,才能处理更加负责的路况数据;第三是“躯干”,就是根据指令去完成特定动作的执行器部分。
自动驾驶技术研发需要严格的测试过程,在研发投入上是不可忽视的部分。自动化测试和仿真测试都是在实验阶段完成的,而场地测试和实车测试则需要企业寻找合适的测试场景。只有经历了严格的测试评估,自动驾驶技术的研发才能有更高的可靠性和安全性。
但是伴随着ADAS技术的不断更新,预测全球L1-L5智能驾驶市场的渗透率会在接下来5年内依靠ADAS市场的高速发展而处于高速渗透期,然后伴随半无人驾驶的普及进入稳速增长期,在来到2025年无人驾驶放量阶段后,依赖全产业链的配合而进入市场成熟期。
自动驾驶技术行业未来市场发展趋势如何?想要了解更多行业详情分析,可以点击查看中研普华研究报告《2021-2025年自动驾驶技术及应用行业深度研究报告》。
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