本期導讀

深圳市交通運輸委員會近日公布了深圳首批19個智能駕駛路測區(qū)域，道路里程合計124公里，覆蓋深圳市福田、南山、鹽田、寶安、光明、龍華、龍崗、坪山、大鵬9個區(qū)，自動駕駛在深圳的落地之路又往前更進一步。

 

 

近期，同樣使智能駕駛再次受到公眾關注的還有長沙政府牽手百度基于Apollo平臺生態(tài)資源和長沙智能網(wǎng)聯(lián)產(chǎn)業(yè)基礎，共建“自動駕駛與車路協(xié)同創(chuàng)新示范城市”的計劃的公布，該合作項目旨在于將長沙打造為自動駕駛之城。

智能駕駛在百度牽頭下，其在中國的發(fā)展依舊處于起步階段，自動駕駛技術仍在測試階段。 在目前的智能駕駛市場中，在目前階段到無人駕駛的目標，其中還有很長一段路要走，在目前的智能汽車市場中，大部分技術還是集中在輔助駕駛系統(tǒng)ADAS的構建上，著力于構建人車交互的場景，使物更加智能化，這也是任何一個處于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)時代的行業(yè)智能化目標的立足點。

在華北工控看來，目前在市場上智能駕駛領域企業(yè)主要的研發(fā)集中在以下領域：

車聯(lián)網(wǎng)

在目前的車聯(lián)網(wǎng)市場，受到重點關注的還是激光雷達，在車聯(lián)網(wǎng)算法構建中，上面連接傳感器，下面要對車進行決策執(zhí)行，是非常重要的因素。從上面的感知到下面的控制，再到芯片、定位，都要跟算法緊密結合，這些算法作為核心的樞紐，是重點關注的領域。

 

 

人車交互

根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，新車車聯(lián)網(wǎng)的配置比率已經(jīng)從2016年的16%到了2017年的21%，以中國前裝市場的配置數(shù)量來計算，去年大概有200多萬輛車具備了聯(lián)網(wǎng)功能。隨著汽車產(chǎn)業(yè)和信息技術的發(fā)展，汽車這個圈子更加擴大，傳統(tǒng)的汽車設計的方式已經(jīng)不能適應了，會有很多生活場景化出現(xiàn)，強調(diào)人和車的互動，目前在市場中廣泛存在的還是通過手機作為媒介來實現(xiàn)人車交互以及語音交互兩種形式。

在這兩個過程中，都少不了基礎硬件在其中的發(fā)力。駕駛的智能化進程隨著技術的推動而前進，硬件方案在技術上的進步也在其中扮演著重要角色，目前自動駕駛技術領域的兩個難題也有一個是來源于此，

機器學習的累積

目前不論是在國內(nèi)還是在國外，眾多涉足智能駕駛行業(yè)的企業(yè)都在開展大量的路測，進行大量的機器學習，積累經(jīng)驗。機器的學習量越大，其作出準確判斷的幾率也就越大。

嚴苛的硬件要求

為了實現(xiàn)高級別的ADAS，需要給車輛配備大量大傳感器，如：毫米波雷達、高精度攝像頭甚至激光雷達。這些傳感器會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，電腦除了需要處理雷達產(chǎn)生的距離數(shù)據(jù)、攝像頭傳來的圖像數(shù)據(jù)以外，激光雷達可以實時掃描車輛360度的景物并實時生成3D數(shù)模，而這些數(shù)據(jù)都需要通過計算機硬件來處理，判斷并且實時生成伺服信號控制車輛，給發(fā)力于其中的硬件帶來嚴苛的要求。

 

 

華北工控認為，在目前的發(fā)展市場中，從智能駕駛到自動駕駛，還有很長的一段路要走。智能駕駛系統(tǒng)的構建作為智能交通的一部分，其又起到了相輔相成的作用，基礎硬件行業(yè)在其中所要做出的努力是提高硬件計算能力，來更好的服務于智能駕駛市場。

(新媒體責編：shang080503)