奥迪AiconL5级无人驾驶_奥迪5g无人驾驶

2025-12-05 01:02:03 28

大家好，今天我将为大家讲解奥迪AiconL5级无人驾驶的问题。为了让大家更好地理解这个问题，我将相关资料进行了整理，现在就让我们一起来看看吧。

1.无人驾驶汽车何时可以上市并普及？

2.自动驾驶网约车热度新高，双手离开方向盘是否指日可待？

3.车载AI芯片大战打响：谁能笑到最后？

4.智能汽车十问十答探寻自动驾驶未来

5.现在有汽车无人驾驶技术吗？

无人驾驶汽车何时可以上市并普及？

无人驾驶技术距离我们还有多远?消费者和投资人什么时候才能看到无人驾驶汽车面世?这个难以回答的问题的答案取决于你所谓的“无人驾驶”、“消费者”和“面市”究竟是什么意思。

“无人驾驶”是什么意思——要看级别。

在跟无人驾驶有关的文章里，经常可以看到“L4”或“L5”这样的说法。这些级别由国际自动机工程师学会(SAE International)制定，已经获得全球广泛接受。简单来说：

L2系统是一种先进的驾驶员系统，可以在特定环境下控制方向盘和刹车，但算不上无人驾驶。

L3系统确实可以驾驶汽车，但只能在有限的情况下发挥作用，需要有司机随时接过汽车的控制权。

L4系统是“高度自动化的系统”。在实践中，它可以完成人类司机能够完成的多数任务，但只在有限的地理区域有效——即地图绘制完善的区域。

L5系统是成熟的无人驾驶系统，可以自动开到任何地方，驾驶技术堪比经验丰富的老司机。

需要主要的是，目前自动驾驶汽车的级别是由系统厂商设定的，还没有第三方机构对其进行评估。

那么，这些不同级别的汽车将于何时面市?以何种姿态面市?

L2和L3：已经出现

通用汽车的Super Cruise和特斯拉最新的Autopilot都是临界的L3系统。

Super Cruise这套系统由前端摄像机、后台地图数据库和Trimble研发的高精度GPS组成，能够在误差两米内确定汽车位置。特斯拉的Autopilot 2.0系统拥有8个摄像头、12个超声波传感器和增强版的前向毫米波雷达，能在雨、雪、大雾、扬尘等恶劣天气下工作。

此外，特斯拉还会为车辆配置车载电脑处理传感器中收集的数据，计算能力是Autopilot 1.0的40倍。

L5：重大挑战

Bryan Salesky是福特参股的无人驾驶软件公司Argo AI的CEO，已经是谷歌无人驾驶汽车项目的老兵了(现在是Alphabet旗下子公司Waymo)。

他最近发表在Medium的一篇帖子里发表了一些清醒的思考，希望能够尽快看到全自动汽车广泛普及：

“在把无人驾驶汽车变成现实的过程中，我们仍处于初期。那些认为无人驾驶汽车现在或几年内就能全面普及的人，并没有充分了解技术现状，或者没有全面考虑这项技术部署时的安全性。对于那些长期从事这项技术开发的人来说，我们会告诉你这个问题仍然很困难，因为系统非常复杂。”

目前，大众等在开发L5无人驾驶技术，在2021年实现L5级无人车。英伟达也开放的自动驾驶端到端平台NVIDIA DRIVE，想帮助车厂10年内实现L5级自动驾驶。

但无论我们何时与专家沟通，他们的答案都与Salesky相同：L4无人驾驶汽车可以在天气良好的时候，在拥有完善地图数据的地方自动驾驶，这可以在短期内实现。但除非有人取得重大突破，否则L5自动驾驶汽车仍然很遥远。

无人驾驶离我们有多远?将上面的内容总结，我们可以梳理出以下时间线：

2018年：L3的奥迪A8在车速60km/h以内实现自动驾驶，可以通过Lyft等专车服务在大城市乘坐L4无人驾驶汽车。

2020年：丰田投放L4的量产车，特斯拉在此之前将推出L4系统。

2021年：L4的通用、福特、沃尔沃开始投放量产车，起初可能是仅限于豪华车的昂贵选装件。

2024年左右：L4无人驾驶汽车可能广泛普及，至少可以作为很多主流汽车的选装件。到那时，L4车的区域局限或许不再值得担忧，因为3D地图已经覆盖了多数发达地区。但该系统可能仍然无法在极端天气中有上佳表现。

N年后：第一辆真正的L5无人驾驶汽车将会出现。

长话短说：L4无人驾驶汽车的确很快就会出现，但一段时间内还要面临局限，而能像人类司机一样随意驾驶的汽车可能还很遥远。

L4：近在咫尺

目前，通用、福特、丰田、沃尔沃都在开发L4系统，丰田在2020年投放L4量产车，通用、福特、沃尔沃表示2021年量产。值得注意的是，德尔福与Mobileye、英特尔联手，将合作开发L4中“中央传感定位与规划(CSLP)自动驾驶系统”，预计将于2019年投产。使用该系统的汽车可能在一两年内上路。

有的可能还会更快上路。通用汽车的首辆L4自动驾驶汽车即将做好投产准备，但通用汽车不准备向消费者销售。相反，他们将服役于Lyft这样的专车公司。你或许可以率先通过专车服务乘坐L4无人驾驶汽车，几年后才能自己买到一辆。

其他可能率先投入市场的包括特斯拉和戴姆勒，前者将在2020年底之前推出L4系统，后者拥有奔驰品牌和重型卡车。但多数消费者可能都要等到2021或2022年才能买到L4无人驾驶汽车，届时，这类系统将以选装件的形式出现在普通的汽车和卡车上。

自动驾驶网约车热度新高，双手离开方向盘是否指日可待？

看过百度无人驾驶的应用

尝试过奥迪的无人驾驶技术帮助车主自动泊车。

也见过特斯拉的无人驾驶技术帮助司机在马路上驰骋

之后我们就思考，无人驾驶到底能有多彻底？还能帮我们做些什么？

就在我们还在思考的时候，工程机械和重卡领域的几个应用，告诉我们，无人驾驶真的能彻底取代人的操作，因为这两个领域连驾驶室都能取消。

2020年9月，柳工推出了一款智能无人驾驶压路机6626E，这是柳工众多智能化设备中的新进一员，但是它所不一样的是这一次柳工把驾驶室都扔了。

工程机械相对乘用车有些不同，一般只有司机一人在驾驶室中，既然是无人驾驶了，于是索性就把驾驶室取消。

这台无驾驶室压路机可以代替人工，可全天候连续作业，实现用户利益最大化；自动避障，自动规划路径，自动换道，密实度实时监测；实现智能控制压实，高质高效。

无驾驶室压路机非柳工首创，徐工也在今年初展示了其无驾驶室的压路机。

机械财经认为，如果要在工程机械领域推广无人驾驶，压路机是最有希望，也是相对简单的一种机型。

首先压路机工作单一，大部分时间都是在额定功率下沿直线行驶，液压振动马达，行走马达等液压系统的流量和压力也稳定在一个数值下。

其次，工况简单，压路面的道路平整无障碍，而且可以通过规划管理，防止其它车辆和人员进入。这样就减少了压路机作业中的各种障碍。

工作单一，工况简单， 能够使压路机的无人驾驶系统能做得非常简单，可以不增加全景摄像机，只利用毫米波雷达来监测路况，甚至，在像高速公路修建这种工况，通过场外控制，防止人员和车辆进入，那么无人驾驶只需要给压路机规划好路径，然后让其开足马力跑就行了。

总之，无人驾驶压路机的控制系统可以做的相对简单

除了工程机械领域将无人驾驶彻底到连驾驶室都取消了，重卡领域的几家公司也推出了无驾驶室卡车

一汽这款无驾驶室的重卡，更像一台自动物流车，已经彻底革新卡车原有的样子，虽然目前只在港口这样路况单一的场合做了概念性的测试。但是也迈出了无人驾驶的重要一步。

2019年9月24日，斯堪尼亚正式发布全新无人驾驶卡车AXL，这款完全自主的概念卡车针对矿山与大型封闭式工地而开发，这辆概念卡车没有驾驶室。

作为斯堪尼亚在重型自动驾驶卡车开发的一个里程碑，即便没有驾驶室，斯堪尼亚也看着霸气十足。

斯堪尼亚的无驾驶和一汽的无驾驶室车设计理念十分不同。AXL保留除驾驶室以外几乎所有的系统总成，只是在操作上实现自动控制。其实从中可以很清晰地看出，斯堪尼亚AXL自动驾驶卡车的底盘仍然来自普通自卸卡车。前双转向桥用鼓式制动车桥，后双驱动桥则用斯堪尼亚轮边减速车桥。

提到无驾驶室重卡，不得不提瑞典的EINRIDE 科技公司

EINRIDE已经推出了首款量产无人驾驶货车，并且这款车目前已经获得瑞典的无人驾驶上路许可证，也就是说这款卡车已经可以实现完全自动驾驶。

EINRIDE的无驾驶室重卡简直是重卡中的特斯拉，是来重卡领域搅局的，无论外观还是自动驾驶技术，直接颠覆了人们对重卡的认知。虽然目前自动驾驶水平还没有彻底摆脱人，但是Einride的T-Pod电动自动驾驶卡车，自动驾驶水平达到了L4级别，仅次于L5，是第二高的水平，目前，可以通过几英里之外的操控人员，实现监控并控制最多10辆卡车。

瑞典沃尔沃卡车制造商也推出了无驾驶室重卡Vera，这是一款自动驾驶卡车，它将在港口和仓库区等限制区域内运行，以沿固定路线运送重物。

机械财经点评：这几个无驾驶的重卡都应用在限制区域内，实现点对点的物流运输，所选择的区域也是路况和工况比较简单的地方，如斯堪尼亚重卡应用在矿区的指定的路线上，Einride在瑞典中部延雪平一工业区的一条公共道路上行驶，并且也限制了速度，沃尔沃在港口和仓库区等限制区域内的固定路线运行。

但是，我们不得不看到，无人驾驶技术在重卡领域也能彻底到无驾驶室，只保留重卡的运载功能。

机械财经在《北斗+5G+无人驾驶+氢能燃料电池+大数据，拖拉机也能高大上》文章中介绍我国自主研发的一台拖拉机。

为实现无人驾驶功能，ET504-H用了蘑菇头GPS天线、毫米波雷达、大数据云平台等先进技术。

操作手可以在平板上规划路线，ET504-H便可以沿着线运行起来，前面遇有障碍物便会主动鸣笛减速避障，全程都不要人干预

这台拖拉机由国家农机装备创新中心牵头发起，清华大学天津高端装备研究院洛阳先进制造产业研发基地联合打造的拖拉机，将5G，无人驾驶，北斗导航，氢燃料电池等当前最前沿的科技都用上了，真是一改农业机械老笨土的气质，把拖拉机也推上了科技前沿。

当大家都将无人驾驶技术聚焦到乘用车上时，工程机械，重卡，农业机械也在暗暗发力，不在无人驾驶道路上拖后腿，并且机械财经认为，相对于乘用车，工程机械，重卡，农业机械领域可能更容易普及无人驾驶。

首先，工况。工程机械，重卡，农业机械都能找出一些非常简单的作业工况和作业设备，这给无人驾驶技术降低了难度，降低了安全隐患，比较容易开发无人驾驶技术。

其次，需求。工程机械，重卡，农机都能找到一些大客户，他们对去人工化有比较大的需求，如港口，矿山，大型农场，他们在普及无人化作业方面有比较大的意愿。

最后，特殊恶劣环境。矿山的高粉尘，高速沥青的恶臭，农场的粉尘碎屑都属于恶劣环境，还掺杂着安全隐患，很多司机已经不喜欢在这样的环境中工作，这给无人驾驶带来了更多的助推。

综述，因工程机械，重卡，农机有着一些特殊的工况和需求，在普及无人驾驶技术上有客观和主观的意愿，所以这几个领域也许才是无人驾驶最彻底的应用领域。

车载AI芯片大战打响：谁能笑到最后？

你是否会因为接不住出租车师傅的话茬而觉得尴尬，是否会因为长时间的驾驶而感到疲劳难耐，又是否会因为找不到停车位而不得不选择公共交通出行？

如果有无人驾驶出租车可以供你使用的话，那么以上这些问题或许便不复存在了。

无人驾驶，顾名思义便是依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。

真正的无人驾驶不需要司机，因此你可以在车上玩做自己的事情，到达目的地后直接离去，即便是自己的无人驾驶车辆也不需要为它寻找停车位，可以说非常方便。

6月27日，网约车巨头滴滴出行在上海开启了自动驾驶网约车（Robotaxi）的试运行，上海用户可通过滴滴APP进行线上报名，审核通过后，即可在上海嘉定区的自动驾驶测试路段，免费呼叫自动驾驶出租车进行试乘体验。

滴滴还邀请央视名嘴“段子手”朱广权为此次的自动驾驶网约车进行全程直播，人数一度接近300万。

尽管测试时遇到上海的雷雨天气，但是滴滴无人驾驶的首秀还算顺利，自动驾驶车辆的激光雷达和摄像头等传感器表现的比较正常。

或许是因为噱头太足的原因，网友吐槽其启动的速度较慢，人工操作过多，与想象中的自动驾驶还有一定的差距。

据了解，这批自动驾驶车辆由沃尔沃XC60改造，安装了近20个传感器，一辆车的造价在100万以上。而为确保运行中的突发情况，滴滴为每一辆L4无人驾驶测试车配备了安全员。

滴滴此次的自动驾驶网约车测试虽然略有瑕疵，但整体还是非常成功的，自动驾驶概念股还因此迎来一波涨停。

此后不久，《中国自动驾驶小汽车营运能力分析报告(2019-2020年度)》在广州发布。报告称，广州自动驾驶将迈入取消安全员、运营级5G远程驾驶的新阶段。

自动驾驶取消安全员，对自动驾驶来说是具有非常深远的意义的，为了保障测试的平稳进行，在当下的自动驾驶测试中都会配备安全员，就像滴滴测试中那般，但这样无法真正发挥自动驾驶车的核心优势。

目前自动驾驶主要作为公共用车来使用，也就是网约车、出租车等，目前已经在广州、长沙、上海、武汉和北京等地区开始试用。

对无人驾驶出租车来说，其盈利的关键点在于取消安全员，这能够节省人类驾驶员一年约10万元的工资费用。

目前，将一辆车改造为无人驾驶出租车的硬件成本已经能做到50万元，如果取消安全员的话，5年的时间便能够收回出租车改造的成本，无人驾驶出租车的商业化进程也将向前迈进一步。

随着人工智能、5G、大数据等新基建中多项核心技术的发展，无人驾驶技术也进入新的的阶段，特别是最近一段时间，无人驾驶网约车成为热议的焦点。

那么为何要发展自动驾驶技术呢？

自动驾驶首先便解放了驾驶员的双手，但是这并不是最重关键的，因为一个人每天用于驾驶的时间其实是有限的。

最重要的是，自动驾驶汽车能够提高安全性。我国交通状况十分复杂，每年都要发生无数的交通事故，有超过十万的人因此而丧命。

而机器在感知方面要比人类强很多，各种敏锐的传感器、雷达、摄像头等能够比人眼感知的范围更广，因此可以比人类更早做觉得，并且可以更快做出反应。

在全球范围内，疲劳驾驶都是交通安全事故的重要原因之一，但是机器不会出现疲劳驾驶的情况，它可以始终保持正常的运转，因此能够极大降低事故发生的概率。

除了提高安全性之外，自动驾驶对于缓解城市间的道路拥堵也能够发挥很大的作用。

如果自动驾驶汽车逐步投放并构成交通的一大部分，那么车载传感器就能够与智能交通系统运行，对交叉路口的车流进行优化，同时利用大数据、5G等和核心技术，红绿灯的时间间隔也会根据某些街道的车流量进行实时动态调整，而这些无疑能够提高车流效率来缓解拥堵。

当然，自动驾驶汽车也能够让个人的出行更加方便，成本更低。一方面，是自动驾驶汽车能够以最高效率将乘客送往目的地；另一方面，由于自动驾驶汽车的便捷性，用户大可不必购买私家车，为此能够省去一大笔费用。

自动驾驶的未来无疑是非常美好的，?但真正实现自动驾驶无疑还需要很长的时间，按照目前被厂家引用最多的“SAE”分级标准来看，L4（高度自动驾驶）和L5（完全自动驾驶）这两个阶段在技术上，至今还没有车企有根本性的突破，有的不过是理论上的探讨。

而即便我们掌握了自动驾驶的技术，我们也还没有自动驾驶的环境。

世界首款L3级自动驾驶汽车奥迪A8早在2017年便已经上市，然而绝大多数国家和地区，该功能并不能使用。法律法规的“缺位”，让奥迪A8的L3级自动驾驶成为镜花水月般的存在。

事实上，如今很多车车企都已经具备了L3级自动驾驶的量产能力，但是法规却成为了阻碍自动驾驶进一步发展的“门槛”。

今年1月5日，韩国国土交通部发布了《自动驾驶汽车安全标准》，针对自动驾驶汽车的部分功能提出有条件自动驾驶（L3级）安全标准。

这也被认为是全球首个L3自动驾驶商用化标准，但我国到目前为止还没有这样的法规，因此即便消费者买了具备L3级自动驾驶功能的车，也不能在路上体验。

除了法律法规的问题之外，基建也是阻碍L3级自动驾驶落地的重要因素。实现自动驾驶需要车与车、车与路、车与城市之间的交互，即V2X。而当下的道路环境以及5G通讯建设还无法完全满足自动驾驶的需求。

法律法规的建设需要时间，特别是围绕自动驾驶的立法也不是一蹴而就的，需要一定的时间来让人类社会各方面去适应这项新技术。

同时，自动驾驶所需要的环境以及基础设施改善与建设等，也是需要时间去磨合、处理的。

相信随着技术不断进化，法律法规逐渐健全以及商业模型逐渐建立，自动驾驶能够实现突飞猛进的发展。那时，我们的双手离开方向盘便是触手可及的事情。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

智能汽车十问十答探寻自动驾驶未来

[汽车之家?行业]?未来车辆会是“第三生活空间”，使用场景将更加丰富化、生活化。自动驾驶的到来，车辆更会成为移动生活空间。车辆内外部需要交互才能实现的各种功能，必然意味着大量的数据和智能运算，芯片将是汽车核心技术生态循环的基石。

北京车展期间，人工智能芯片企业地平线在现场发布新款AI芯片征程3，可支持L2级自动驾驶和智能座舱等多种应用。此外，地平线还宣布不久后将推出征程5，可与特斯拉HardWare?3自动驾驶平台一较高下。车载AI芯片战争打响。

“第三空间”市场潜力巨大

我们可以想象到未来驾驶场景：上车后启动车辆，智能座舱进入工作状态，你一声令下说出目的地，导航系统已经为你规划好路线；行车过程中，车内温度调节至最佳状态，**系统也会自动打开，播放你喜欢的音乐。对了，如果有老人小孩，车内还会有定制化服务，比如看看动画片，听听京剧。

消费者对汽车的认知会从“交通工具”向“第三空间”转变，这个转变的过程，也会引发产业链变革。吉利控股集团董事长李书福曾说，汽车是四个轮子加一个沙发。地平线总经理地平线创始人兼CEO余凯则说：“未来的智能汽车是一台四个轮子上的超级计算机，车载AI芯片是最核心的器件，是智能汽车的数字发动机。”

常规芯片已经无法适用于未来汽车。简单来理解，在汽车电子发展初期，常用分布式?ECU（电子控制单元），芯片与传感器是逐一对应的关系，无需太强大的运算和储存能力。普通功能芯片仅适用于发动机控制、电池管理、**控制等局部功能。

智能网联汽车则需要随时处于交互状态，无论是与驾乘人员交互，还是与外界环境，乃至云端数据中心交互，都需要进行大量的数据运算与处理，这些海量的数据还是、非结构化数据。因此，具备强大计算能力的AI芯片需求也与日俱增。

那对车载AI芯片的要求是什么？

上汽集团原总工程师程惊雷说：“汽车是物联网综合组成体，对功耗、算力、安全、成本比对消费芯片的要求更高，‘车规级芯片’是芯片行业的珠穆朗玛峰。”

张玉峰进一步分析，可靠性、稳定性、一致性对车规级芯片来说非常关键，车规级芯片标准远高于消费级芯片，15年或20万公里左右寿命要求，也远远大于消费电子产品，“即使面临120℃以上高温或者超低温，都不允许车辆停机，所以车规级芯片的设计以及生产制造，都会有很高的要求。”

从汽车电子架构方面来看，汽车会从分布式架构向域控制/中央集中式架构发展。

当汽车加入的传感器越来越多，线路也会越来越复杂，整车也会划分为动力总成、车辆安全、车身电子、智能座舱和智能驾驶等多个域，利用多核CPU（中央处理器）/GPU（图形处理器）芯片集中控制每个域。

而随着自动驾驶到来，车辆各种数据聚集、融合处理，汽车电子架构会更为集中，比如摄像头、毫米波雷达、激光雷达乃至GPS和轮速传感器的数据，都在同一个计算中心内进行处理，从而保证处理后的数据对整车自动驾驶最优。

博世提出，电子电气架构升级路径表现为分布式（模块化→集成化）、域集中（域控制集中→跨域融合）、中央集中式（车载电脑→车-云计算）。

这也意味着，车载AI芯片将会是一个大市场。

中信证券研究部分析发现，全球芯片巨头纷纷进军汽车产业，并推出具备AI计算能力的主控芯片。伴随智能驾驶渗透率提升，主控芯片市场规模有望在传统功能芯片之外快速增长，2020年可达40亿美元。

东吴证券研究所则测算，AI芯片单车价值将会从2019年的100美元提升到2025年的1000+美元；我国汽车AI芯片市场规模将从2019年的9亿美元提升到2025年的91亿美元，未来6年复合增速达46.4%；到2030年将达177亿美元，十年复合增速28.1%。

车载芯片领域“聚圈行动”

如此有潜力的车载AI芯片市场，吸引了大量的企业下场角逐。从特斯拉到华为、英特尔、英伟达，再到传统半导体巨头恩智浦、英飞凌，以及国内新锐企业地平线、寒武纪，纷纷涌入车载AI芯片市场，试图分到一杯羹。

企业也有各自的打法。地平线副总裁兼智能驾驶产品线总经理张玉峰总结，“主机厂与芯片企业进行整体战略合作，是车企发展的必由之路。如宝马与英特尔的Mobileye合作，戴姆勒拥抱英伟达。国内多家主机厂也会与地平线这样有算法能力的芯片公司加速绑定。”

宝马与英特尔的Mobileye合作中，由英特尔负责处理数据，Mobileye贡献独有的EyeQ5视觉处理器，宝马则提供整车平台。据悉，三方联合开发基于宝马I?Vision?Future?Interaction的自动驾驶概念车，将在2021年推出量产车型。

除宝马之外，一汽、红旗、长城、长安等企业也和英特尔达成合作，相信会有更多英特尔处理器出现在不同车企产品之中。

2018年7月，英伟达宣布联手戴姆勒和博世，共同开发L4级与L5级别无人驾驶汽车，其合作的自动驾驶汽车AI大脑，将基于英伟达自动驾驶平台Pegasus开发而来。英伟达的目标还有造车新势力，不久前英伟达与理想汽车宣布战略合作，理想汽车下一代产品将配备英伟达芯片。

地平线也在建立广泛的朋友圈。基于旗下车载AI芯片，地平线拥有长安、红旗、奥迪、理想、福瑞泰克、佛吉亚、SK电讯等主机厂、Tier1企业合作伙伴。

长安UNI-T已搭载地平线征程2芯片，“我们可以实现视线追踪、分级疲劳检测、多模唇语识别、驾驶员行为识别、智能情绪抓拍和手势识别等主动式交互功能。”张玉峰说，“评判车载AI芯片的优劣，用户的直观的体验最为关键，地平线配合长安实现了不少创新性功能。”

车载芯片企业也需要建立广阔的朋友圈，只有得到越来越多的主机厂支持，才能得到更大的市场。“车载芯片产业链上，不同玩家之间的合作关系将更为紧密，通过各自的优势，实现能力互补。”张玉峰说。

三强多级竞争格局下，谁有机会？

多年来，传统汽车芯片市场一直被恩智浦、德州仪器、英飞凌等巨头“垄断”，当汽车智能化加速，汽车芯片市场格局也逐渐变化，关于智能驾驶、自动驾驶的车载AI芯片市场大战已经打响。除了传统半导体企业入局之外，新创企业也不断进入汽车芯片市场。据统计，国内已有30多家初创企业正在研发汽车芯片。

目前车载AI芯片领域呈现三强多级的格局。

业内人士认为，以特斯拉为代表的FSD芯片自研自用，处于引领产业发展的地位，可以归为独立一级。以GPU见长的英伟达和背靠英特尔的Mobileye，可归为第一梯队。

华为技术强劲，并且自建生态体系，可归于1.5梯队，不久后可冲刺进第一梯队。国内AI芯片新锐地平线、寒武纪等处于第二梯队。传统汽车电子厂商，以及其他潜在进入者处于第三梯队。

车载AI芯片是智能汽车时代最为核心的技术之一，也是汽车产业竞争的制高点。特斯拉、英伟达和Mobileye给国内芯片企业带来的竞争压力巨大，研发高算力且开放的车载芯片，是未来的重中之重。

“Mobileye技术领先，但是相对封闭；英伟达通用开放，但是功耗高成本高，双方各有优势，但是也存在短板。地平线拥有一定先发优势，很可能会是Mobileye在国内的强势竞争对手。”芯片行业研究专家张强向汽车之家表示，我国芯片市场正处于快速上升阶段，包括华为、地平线等企业，有机会在未来1-2年内加入市场竞争。

张玉峰说：“地平线定位为Tier2供应商，通过车规级AI芯片为产业赋能。2020年地平线新增30多家合作伙伴，前装定点项目达到两位数。希望2022年征程系列芯片年出货量达到百万级别。”

编辑总结：

车载AI芯片是汽车智能化变革中的关键先生，从特斯拉自研芯片，到英特尔收购Mobileye，再到英伟达多方布局，都显示着车载AI芯片的战略地位。车载AI芯片市场潜力巨大，但是要分到一杯羹也并非易事。国内企业面对第一梯队企业的竞争压力，还需加倍努力，广建朋友圈，加强开放性，这样才能赢得机会。（文/汽车之家?李争光）

现在有汽车无人驾驶技术吗？

7、现在关于自动驾驶车辆交通事故的判定会对自动驾驶发展造成什么影响呢？

自动驾驶技术的发展离不开的支持和相关法律法规的完善。最直观的一件事情就是：在特斯拉交通安全事故案件后，德国规范了关于自动驾驶汽车宣传的相关法案。

此前，特斯拉在德国的公开表示，特斯拉汽车具有自动驾驶功能的全部潜力，到2019年年底就可实现城市自动驾驶，根据德国相关社会组织的意见，其Autopilot广告存在虚宣传，夸大了其系统的功能。2019年7月14日德国慕尼黑法院的判定特斯拉今后不得再声称或者暗示其车辆具备自动驾驶功能。此后，特斯拉关于Autopilot的宣传也从?自动驾驶?改为了?自动驾驶?。

8、自动驾驶普及后，黑客入侵系统了怎么办？

这个问题其实，只能说现在各大厂家都在尽量规避和预防，首先是系统的搭建，在技术上实现规避。在公开密钥基础建设（PKI）和V2X使用上，遵循国际标准，同时，优化AFW?内外兼修?，不仅要针对来自外部的恶意攻击还及时针对内部的异常通信进行分析，自内而外的守护汽车安全。不过，技术总在进步，人外有人山外有山，当遇见等级碾压时不可避免的，防火墙被攻破，汽车掌控权被转移。

另一方面，通过黑客大赛在不危害公共安全的前提下提前暴露漏洞，再由公司工程师们优化系统。这方面就不得不提世界著名黑客大赛?Pwn2Own，它将自动驾驶汽车的攻击作为了比赛的一部分，成为攻击目标的公司现在都为该竞赛提供了赞助，并安排了工程师在现场接收研究人员的漏洞报告，现场修复BUG。

Pwn2Own黑客大赛被认为是信息安全领域白帽黑客的顶级竞赛。安全研究人员聚集在Pwn2Own竞赛中，针对预定目标（软件）列表展开攻击，他们的每一次成功都会赢得积分和奖金，黑客竞赛中利用的所有漏洞都必须是新的，并需立即向软件供应商披露。

最后一种，BUG奖金。这一方面较为突出的是特斯拉，根据最新的数据，特斯拉将每个报告漏洞的奖金提高到了1.5万美元，至此特斯拉已经向参与人员累计提供超10万美元的奖励。

跟现在的电脑，手机一样，电子化的产品都有这个风险。但这无法阻止自动驾驶发展的大趋势，车企会建设更安全的系统防止入侵。

9、现在自动驾驶发展到什么阶段了？

每个阶段的自动驾驶我们主要依据是否量产来作为评判标准，毕竟只有实现了量产上路才能证明其技术成熟度和可行性。根据现在车企的官方数据来看，大部分的车型还停留在L1阶段，搭载了部分可控制加减速或者转向其中一项配置。部分的豪华厂商和一些造车新势力已经能够达到L2级别的高阶驾驶。

至于L3这一级别的自动驾驶，主要代表车型是奥迪A8 L，虽然已经能够量产上路，但是因为国内对于自动驾驶相关法规正在完善当中，所以国内不允许上路。至于更高阶的L4和L5，技术正在测试当中，实车尚未量产。

不过，各大车企对于自家的自动驾驶技术都充满信心，纷纷明确了上线时间。奔驰表示其自动驾驶在2025年实现量产；宝马在2025年实现汽车全自动驾驶；现代表示，2020年旗下自动驾驶将视线商业化；IHS表示，到了2035年自动驾驶将成为主流。

10、 L5真的能实现吗？或者说，未来无人驾驶真的会成为常态吗？

2016年8月，世界首个无人驾驶出租车nuTonnmy在新加坡正式开始载客运营。L5级别的无人驾驶能否实现不言而喻。

那么为什么还有那么多的人觉得自动驾驶难以实现呢？自动驾驶量产上路究竟被什么限制了呢？除了所谓的技术局限，还有规划，企业成本和法律上的原因。

2G蹦迪到现在5G即将普及，6G在不远的将来也会向我们奔袭而来，飞速发展的现代科技可以让我们相信，技术局限只是一时之阻。而且，上一问题中，我们可以看到各家企业对于自动驾驶上路量产充满信心，在他们的心里技术或许已经算不上是阻碍。企业成本这一方面，对着技术的大幅度普及，整车产商们都开始涌进，成本摊开之后，问题将得到有效解决。法规在回答自动驾驶撞人定责这一问题时，大家可以发现，各国对于自动驾驶法规建设都在推动中，未来自动驾驶法规将得到完善。

社会带来的阻碍同样也值得思考：如果人为交通事故率占交通事故率的90%，大多数人都人为这是合理可接受的，但是自动驾驶事故率占交通事故率为人为事故率的一半?45%时，大家会认为这是在胡扯，并且坚从和情感上拒绝接受这一结果。但是，如果事故率再降低到20%甚至10%，大家又觉得可以接受了，因为在绝对数据的压制下，人们才会真正的开始权衡机器与人类可比性。

人开车撞死人和机器开车撞死人其本质意义上存在巨大的差别，最明显的差距就是：人类发生事故，不仅仅需要承担金钱上的惩罚，还有道德心理上的谴责。机器发生事故，即使最终事故结果的承受方定为其运营或者制造企业，但是仅仅是金钱上的惩罚，情感上他们并不是有什么付出，官方的表述与文案对于受害者来说，显得苍白且可笑。

总结

自动驾驶被追捧，不仅仅是因为它的新奇。根据统计数据每年全球大约有130万人死于交通事故，其中90%以上的事故是人为因素导致。推行自动驾驶，在一定条件下能够防止事故发生或者降低事故伤亡率。再者，汽车保有率近年来不断上升，但是空载率和对环境的伤害也成正比，从节能和改善交通拥挤现状的角度来说推广自动驾驶是一个有效的解决方案。至于一直讨论的道德的阻碍，残忍的是，社会发展的齿轮绝对不会因为人类脆弱的情感机制而被阻挡，利益和进步才是最终的驱动力。?（图/文/摄：杨雅琪）　　

展开余下全文（1/3） 2 自动驾驶对生活的的影响和法规制定回顶部 4、未来私家车会消失吗？

关于这个问题，我先给大家聊一下车企布局出行领域的动作。

戴姆勒投资中东打车巨头Careem，这家共享出行公司的主要竞争对手就是Uber。戴姆勒出行股份和吉利出资还成立了高端出行合资公司，推出了?耀出行?，吉利汽车旗下共享出行?曹操出行?也接入了?耀出行?。

宝马集团，先是收购了北美地区最大的停车应用软件服务商Parkmobile，又花费了2.09亿欧元从Sixt租车公司购买了DriveNow的50%股份。后续还与戴姆勒公司握手言和，共同投资10亿欧元组建合资公司，合并移动出行业务。能够让两家汽车巨头握手言和，共享出行后面的利益有多大不必我多说。

丰田汽车2018年向Uber投资5亿美元，共同开发自动驾驶汽车，广汽集团也投资了Uber。至于国内的共享出行巨头滴滴，其也收到了多家汽车企业的合作和投资，其中就有大众集团和北汽集团。

其它方面，车企们还推出了自己的出行平台，汽车制造企业们，不论是单打独斗还是找科技企业合作都不愿意放下共享出行这块蛋糕。

那么，为什么会出现这种现状呢？

因为没有一家车企愿意在新出行时代之下，沦为单纯的制造商，失去自主权。这就回归到了我们的问题，私家车未来的发展方向。随着无人驾驶技术的发展，大家都不需要自己，我们现在说的什么驾驶乐趣自然也就变淡了，后续出行需求一定是大于买车需求，这也就意味着购车欲望下降，私家车的保留量也会下降，除了某些爱车人士等几乎没有人会花钱去购买一辆属于自己的车。

不过，对于汽车的小众需求依旧会保留，私家车并不会完全的消失。这世界爱特立独行的人多了去了，按照现在的发展，最后保留的私家车需求应该是在超跑和高端定制车上。

5、自动驾驶全面普及之后，城市不限行了吗？

其实这一问题我们可以发散一下，自动驾驶全面普及之后，能够解决堵车问题吗？毕竟，限行政策是针对现在城市交通压力过大而提出，一旦自动驾驶的普及能够解决这一问题，那么限行的规定自然能够得到改变。

那么现在我们来回答，为什么自动驾驶完全普及能够有效的解决堵车问题。

按照上文中所说，人们的购车欲望下降，共享出行普及，现实就变成?未来在路上跑的汽车将绝大部分属于共享出行公司，私人汽车仅为冰山一角。连贯下来，企业一般都是从利益出发，为了提高利润，这些共享出行公司提高利润的最好的办法就是降低空载率，提高单车的使用次数。

我们设想看一种最理想的模式?编码排队运行，基于大数据平台应用，所有的车辆被统一管理后列队运行。大数据根据每个人下单的起止地点合理安排接送车辆，它们拥有专门的通道上下客通道，快速接客放客，完全不会影响后面的车辆运行。这一情况下不仅事故率被大大降低，车辆也得到了合理的利用。

私人汽车留存降低，车辆被平台统一管理，用大数据管理的共享出行整合了所有运行车辆，交通系统高效有序运行，限行自然不存在了。

6、自动驾驶普及后，如果自动驾驶撞了人，谁的锅？

2018年3月，Uber（优步）在美国亚利桑那州坦佩，一辆正在进行自动驾驶测试的车辆撞上行人，这名伤者最终因抢救无效死亡。这也是全球首例自动驾驶车辆撞死行人的案件，由于当时测试汽车配备了安全员，但是安全员在玩手机忽视了安全风险，最终法院的判决结果中，Uber不承担刑事责任，但是安全员被进一步追责。

特斯拉Model S

2016年国内首例特斯拉 Model S 案，因为与前方的道路清扫车发生追尾事故身，驾驶员高雅宁当场丧命。由于当时特斯拉方面拒绝提供行车数据，导致案件审理一度陷入僵局。（这也说明了在自动驾驶普及后，强制要求安装类似?黑匣子?等装置和企业责任心的重要性。）

直到2018年6月，法院根据当时的监控录像判定事故发生时车辆属于?自动驾驶状态?，这一案件才真正结案。这一事故最终结论为：特斯拉夸大宣传自动驾驶功能是事故的元凶。

从这几个实际案例来看，目前法律法规滞后于技术发展，各地需要为自动驾驶的技术发展完善法律法规。

德国： 2017年德国发布的自动驾驶相关法律表明：允许自动驾驶在特定条件下替代人类驾驶，不过，为了责任的裁定，每一辆带有自动驾驶技术宣传的汽车必须安装类似?黑匣子?的装置，记录系统运作和驾驶相关数据。按照?黑匣子?数据，事故如果发生在人工驾驶阶段，则由驾驶人承担责任；如果发生在自动驾驶阶段，或由于系统失灵酿成事故，则由汽车厂商承担责任。

美国： 法不禁止皆可为。美国公路安全局将自动驾驶法规权利下放到了各个州，所以关于自动驾驶方面的规定并不统一。

中国： 现行道路交通安全法律法规并没有明确的对自动驾驶进行规范，所以，从法律意义上来说，在中国的公共道路上开启自动驾驶模式是被禁止的。

国内的做法是建立规划了多个示范区，自动驾驶测试车辆管理方面，将按照现行交通法规进行处理，与普通车辆交通违法和交通事故处理没有原则上的差别。测试车辆在测试过程中发生交通违法和交通事故，应当由测试驾驶人及其所属的测试主体分别承担相应的行政、民事、刑事责任。

3 自动驾驶的发展，L5真的能实现吗回顶部 7、现在关于自动驾驶车辆交通事故的判定会对自动驾驶发展造成什么影响呢？

8、自动驾驶普及后，黑客入侵系统了怎么办？

跟现在的电脑，手机一样，电子化的产品都有这个风险。但这无法阻止自动驾驶发展的大趋势，车企会建设更安全的系统防止入侵。

9、现在自动驾驶发展到什么阶段了？

10、 L5真的能实现吗？或者说，未来无人驾驶真的会成为常态吗？

2016年8月，世界首个无人驾驶出租车nuTonnmy在新加坡正式开始载客运营。L5级别的无人驾驶能否实现不言而喻。

总结

@2019

当前还没有完全意义上的无人驾驶，在短期内也不会有，按我的理解，应该还至少需要十年才能完成完全意义上的无人驾驶，届时不再需要驾驶员，操控系统也没有了，连方向盘都没有了，整个车辆变成可以移动的私人空间。