基于毫米波雷达的距离估计毫米波雷达在技术上已经非常成熟，最早开始应用于自适应巡航领域。在英飞凌推出24GHZ单片雷达方案之后，毫米波雷达被应用到了ADAS的各个模块中，在全球范围内，毫米波雷达的出货量达到了千万级。在自动驾驶汽车的距离估计中都使用了毫米波雷达作为传感器，来进行周边障碍物的识别和测距等工作。

　　如今，全球市场范围内的毫米波雷达份额主要被国外第一梯队的供应商垄断，如博世、大陆等，而随着国内市场的发展，像国内的华域汽车这样的供应商也都在布局发力毫米波雷达。据数据显示，到2025年预计约为320亿。

　　毫米波雷达，即工作在毫米波波段探测的雷达，其实质是电磁波，波长约为1-10mm，毫米波雷达通过将毫米波发射出去，然后接受回波，根据发射和接收的时间差来测得前方障碍物的位置和距离。基于毫米波雷达的距离估计方法，主要以FMCW调制方法来进行测量距离。

　　其原理是通过振荡器来形成连续变化的信号，对于发出的信号和接收的信号，它们之间会形成频率差，而该频率差值与毫米波的发射时间和接收时间的差值之间呈线性相关，只需要测量频率差，就可以实现车辆与前方物体距离的测量估计。

　　毫米波雷达在ADAS上应用广泛，主要用于自动紧急制动(AEB)、前方碰撞预警(FCW)、主动车道控制(ALC)、盲点监测(BSD)、变道辅助(LCA)等，其具有一定的抗干扰能力，易于穿透雨雪天气，适应性较好，可以全天候工作，技术相对成熟，成本较低等优势。但是也具有分辨率低等不足。毫米波雷达已经成为了自动驾驶汽车距离估计中不可或缺的主力传感器。

　　二、基于激光雷达测距

　　基于激光雷达的距离估计随着自动驾驶汽车的不断演进，激光雷达由于其独特的3D环境建模，已经成为L3及以上自动驾驶汽车中必不可少的传感器。从机械式到混合固态，再到纯固态激光雷达，激光雷达的成本随着科技的发展在不断的降低，正在向小型化、ASIC集成化方向发展，将是自动驾驶传感器最核心的部分。

　　目前自动驾驶汽车测试车辆多数为机械式激光雷达，但是机械式激光雷达的成本高、且生产工艺复杂，寿命短，很难满足未来自动驾驶汽车苛刻的要求。混合固态激光雷达属于激光雷达由机械式向纯固态激光雷达过渡的中间产品，而固态激光雷达主要为MEMS、OPA和3D Flash三类，其调试可以实现自动化、且不存在机械式旋转部件，在成本、实用性方面有大幅提升，固态激光雷达必将是未来激光雷达发展的趋势。

　　基于激光雷达的自动驾驶汽车距离估计，其原理是是以激光作为载波，它是工作在光频波段的雷达。其工作原理是向被测物体发射激光束，然后将接收到的回波与发射信号进行比较，作适当处理后，获得被测物体的有关信息，如被测物体的距离、方位等信息。

　　激光雷达主要用于获取景深信息、障碍物检测、目标识别等，其主要优点是可以多周边物体进行3D建模，来形成高清图像，方便计算机进行处理和识别，还兼具方向性好、无电磁干扰、获取信息量全面以及探测精确等优点，但是容易受环境影响、不良天气下精度下降难以识别障碍物、且成本较高。基于摄像头的距离估计在自动驾驶汽车距离估计中，摄像头起着至关重要的作用，被称为自动驾驶的眼睛。摄像头技术最为成熟，在车辆上的应用最早，作为ADAS阶段主要的视觉传感器，包括单目摄像头、双目摄像头等。

RRT 算法是一种对状态空间随机采样的算法，通过对采样点进行碰撞检测，避免了对空间的精确建模带来的大计算量，能够有效地解决高维空间和复杂约束的路径规划问题。

与PRM类似，该方法是概率完备且非最优的。可以轻松处理障碍物和差分约束（非完整和动力学）的问题，并被广泛应用于机器人路径规划。

2 RRT算法原理

2.1 算法流程

（1）设定初始点  与目标点 ，自行设定状态采样空间 

（2）进行随机采样得到采样点 ，如果采样点  在障碍物内，则重新随机采样

（3）若不在障碍物内，计算该采样点  与集合  (已经生成的节点) 中的所有节点之间的距离，得到离得最近的节点 ，再从节点  以步长  走向节点  ，生成一个新的节点 ，若  与  的连线  经过障碍物，则重新随机采样

（4）经过反复迭代，生成一个随机扩展树，当随机扩展树中的子节点进入了我们规定的目标区域，便可以在随机扩展树中找到一条由从初始点到目标点的路径。

2.2 算法伪代码

可以将伪代码与上述算法流程对照起来看

2.3 算法流程图

3 RRT算法matlab实现

3.1 测试地图

%随机生成障碍物
function [f,n1]=ob(n)
f=[];%储存障碍物信息
n1=n;%返回障碍物个数
p=0;
for i=1:n
    k=1;
    while(k)
        D=[rand(1,2)*60+15,rand(1,1)*1+3];%随机生成障碍物的坐标与半径，自行调整
        if(distance(D(1),D(2),90,90)>(D(3)+5)) %与目标点距离一定长度，防止过多阻碍机器人到达目标点
            k=0;
        end
        for t=1:p  %障碍物之间的距离不能过窄，可自行调整去测试
            if(distance(D(1),D(2),f(3*t-2),f(3*t-1))<=(D(3)+f(3*t)+5))
                k=1;
            end
        end
    end
    %画出障碍物
    aplha=0:pi/40:2*pi;
    r=D(3);
    x=D(1)+r*cos(aplha);
    y=D(2)+r*sin(aplha);
    fill(x,y,'k');
    axis equal;
    hold on;
    xlim([0,100]);ylim([0,100]);
    f=[f,D];
    p=p+1;%目前生成的障碍物个数
end
hold all;

3.2 distance函数

function f=distance(x,y,x1,y1)
   f=sqrt((x-x1)^2+(y-y1)^2);

3.3 RRT算法

clc
clear all
[f,n1]=ob(10);%随机生成障碍物
Xinit=[1,1];%定义初始点
Xgoal=[90,90];%定义目标点
plot(Xinit(1),Xinit(2),'ro');
plot(Xgoal(1),Xgoal(2),'ko');
T=[Xinit(1),Xinit(2)];%已生成节点集合用顺序表的数据结构存储
Xnew=Xinit;
D(1)=0;%初始节点的父节点指向0
while distance(Xnew(1),Xnew(2),Xgoal(1),Xgoal(2))>3  %进入目标区域
    Xrand=round(rand(1,2)*100)+1;%状态采样空间：横纵坐标均为整数，范围1~100
    k=1;%进入循环
    while k==1
        k=0;%初始化采样成功
        for i=1:n1
            if distance(Xrand(1),Xrand(2),f(i*3-2),f(i*3-1))<(f(i*3)+1)%判断随机采样点是否在障碍物内
                k=1;%采样不成功
                break;
            end
        end
        Xrand=round(rand(1,2)*100);%重新采样
    end
    min=10000;
    for i=1:size(T,2)/2 %遍历已生成节点集合
        if distance(T(2*i-1),T(2*i),Xrand(1),Xrand(2))Xnew(1)
        caiyang=-0.001;
    else
        caiyang=0.001;
    end
    for i=Xnear(1)Xnew(1)%均匀采样进行碰撞检测
        for j=1:n1
            if distance(f(3*j-2),f(3*j-1),i,Xnear(2)+(i-Xnear(1))/(Xnew(1)-Xnear(1))*(Xnew(2)-Xnear(2)))<=(f(3*j)+1)
                t=1;%代表碰撞
                break;
            end
        end
        if t==1
            break;
        end
    end
    if t==0
        T=[T,Xnew(1),Xnew(2)];
        for i=1:size(T,2)/2 %遍历已生成节点集合
            if (T(i*2-1)==Xnear(1))&&(T(i*2)==Xnear(2))  %得到最近的节点的索引
                D(size(T,2)/2)=i;%记录父节点
                break;
            end
        end
        plot([Xnew(1),Xnear(1)],[Xnew(2),Xnear(2)],'b-');hold on;pause(0.005);
        plot(Xnew(1),Xnew(2),'r.');xlim([0,100]);ylim([0,100]);
    end
end
i=size(T,2)/2;
jg=[i];
while D(i)
    i=D(i); %通过链表回溯
    if D(i)~=0
        jg=[D(i),jg];%存储最短路径通过的节点
    end
end
Fx=T(jg(1)*2-1);Fy=T(jg(1)*2);
i=2;
while jg(i)~=size(T,2)/2
    x=T(jg(i)*2-1);
    y=T(jg(i)*2);
    plot([x,Fx],[y,Fy],'g-');hold on;pause(0.05);
    Fx=x;Fy=y;
    i=i+1;
end
 plot([T(jg(i)*2-1),Fx],[T(jg(i)*2),Fy],'g-');hold on;pause(0.05);

3.4 动画效果

4 RRT的缺陷

（1）很明显RRT算法得到的路径不是最优的

（2）RRT算法未考虑运动学模型

（3）RRT算法对于狭小的通道的探索性能不好，如下图的对比，有可能探索不到出口

（4）没有启发信息的RRT像无头苍蝇，探索空间完全靠运气，如下图

针对上述缺陷，又出现了很多RRT算法的变种，以后的文章中会介绍。

　　随着人工智能(AI)和数据分析的显着进步，自动驾驶汽车取得了长足的进步，有望实现更安全、更高效的交通。本文探讨了自动驾驶汽车和机器学习的交叉点，深入研究这些尖端技术的关键概念、优势、挑战和未来前景。

　　在交通领域，自动驾驶汽车配备了先进的传感器、摄像头和车载计算机，能够在无需人工干预的情况下进行导航和决策。这些车辆依靠激光雷达、雷达和摄像头等传感器的融合来感知周围环境。通过机器学习算法，对收集到的传感数据进行解释和处理，使车辆能够做出明智的决策。

　　机器学习在自动驾驶汽车中的作用

　　机器学习在自动驾驶汽车的开发和运营中发挥着关键作用。通过分析大量数据，机器学习算法可以识别模式、做出预测并适应不断变化的驾驶条件。这些算法在由各种驾驶场景组成的不同数据集上进行训练，使其能够识别物体、了解交通模式，并对复杂的驾驶情况做出响应。

　　机器学习在自动驾驶汽车中的好处

　　自动驾驶汽车的好处之一在于其有可能减少人为失误造成的事故。机器学习算法使车辆能够分析实时数据并快速响应，从而显着提高道路安全性。

　　此外，自动驾驶汽车还有潜力优化交通流量、减少拥堵并提高燃油效率。通过利用机器学习算法，自动驾驶车辆可以在复杂的交通场景中导航，做出明智的决策，以优化行驶路线并最大限度地减少空闲时间。

　　自动驾驶汽车有望改变行动不便或残疾人士的出行方式。通过消除对人类驾驶员的需求，自动驾驶汽车可以为那些可能面临传统交通方式挑战的人们提供交通选择。

　　自动驾驶汽车中机器学习的挑战和局限性

　　自动驾驶汽车的广泛采用需要制定全面的法规和法律框架，以确保安全、责任和道德考虑得到充分解决。

　　自动驾驶汽车的成功部署依赖于强大的智能基础设施，包括智能道路、通信网络和可靠的地图系统。建设此类基础设施提出了需要解决的重大挑战。

　　道德决策：自动驾驶汽车面临复杂的道德困境，例如确定如何应对潜在的事故情况。解决这些道德挑战需要各个利益相关者的仔细考虑和投入。

　　自动驾驶汽车和机器学习的未来

　　自动驾驶汽车和机器学习的未来充满希望。随着技术的不断进步，我们可以预见以下领域将会有重大发展：

　　增强安全性

　　机器学习算法将进一步提高自动驾驶汽车的安全能力，使其能够更精确地预测和应对潜在危险。

　　智能基础设施

　　智能基础设施的发展将对自动驾驶汽车的无缝集成和运行发挥关键作用。这包括建立智能道路、强大的通信网络和准确的地图系统。

　　道德准则

　　利益相关者将合作为自动驾驶汽车制定全面的道德准则，解决复杂的决策场景并确保公众对这一变革性技术的信任。

　　机器学习在自动驾驶汽车中的下一步应用是什么?

　　在机器学习的支持下，自动驾驶汽车将彻底改变我们所知道的交通方式。这些自动驾驶汽车具有增强安全性、提高效率和增加可达性的潜力，让我们得以一睹未来道路更加安全、交通更加高效的未来。然而，应对监管挑战、开发智能基础设施和解决道德困境，对于充分发挥自动驾驶汽车和机器学习的全部潜力至关重要。随着技术不断发展，我们可以期待未来自动驾驶汽车重新定义出行方式。

　　2004年到2007年，美国国防部高级研究计划局(DARPA)先后赞助了三场无人驾驶挑战赛，催生了自动驾驶这一赛道。由此，自动驾驶步入了产业化时代，各汽车强国都在争相抢占产业制高点。在中国，伴随着新能源汽车市场的火热，自动驾驶也步入了发展快车道。

　　2. 自动驾驶

　　2.1

　　定义

　　自动驾驶汽车(Autonomous Vehicle)，是指一种通过传感器和运算单元实现无人驾驶的智能汽车，其核心硬件模块包括电子控制单元(ECU, Electronic Control Unit)/域控制器(DCU, Driving Control Unit)和传感器(感知元件)两大部分。根据美国汽车工程师协会(SAE)发布的SAEJ3026标准和2021年8月中国出台的《汽车驾驶自动化分级》国家标准，自动驾驶被分为L0至L5 六个等级，从L0级应急辅助驾驶到L5级完全自动驾驶，如下图所示：

　　图二：SAE发布的自动驾驶等级

　　2.2

　　自动驾驶市场

　　自动驾驶市场的在世界范围内不同程度的增长是毋庸置疑的事实，而其中，中国市场的火热程度可谓只增不减。中汽协统计数据显示，2022年9月我国新能源汽车渗透率已提升至27.1%，增长持续超预期。中国已连续多年成为全球最大的新能源汽车产销市场，同时也是2021年全球第一大电动汽车出口国。新能源产业竞争力的提升为我国汽车产业提供了弯道超车的机会。

　　智能化是新能源汽车的核心之一，也是汽车行业未来重要发展方向，而自动驾驶又是智能化最大的特征，几乎成为目前新能源汽车的标配功能。因此，自动驾驶将是未来多数车企选择的主赛道，这无疑为自动驾驶技术的升级按下了加速键。

　　顺应自动驾驶的迅猛增长大势，MPS蓄势待发，从汽车自动驾驶系统的域控制器(DCU)和传感器两个核心模块进行布局，推出多款车规级芯片，为汽车生产商提供完整供电解决方案，助力自动驾驶汽车平稳上路。

　　3. 自动驾驶 “路障”重重

　　随着自动驾驶功能的不断丰富和完善，主芯片的计算能力不断提高，系统的电源需求也随之增加，电源设计将面临更高要求，当前诸多困难亟待解决。

　　3.1

　　路障一：设计复杂

　　自动驾驶级别的提升和应用的丰富意味着对主芯片算力和信息处理能力要求的提高。外围传感器传输至汽车域控制器(DCU)处理的数据大幅度增长，作为汽车“大脑”的主芯片陷入算力焦虑，各大厂商纷纷开足马力开发大算力芯片。预计在2025年， 1000T算力的汽车芯片将会面世。

　　更大的算力，更丰富的智能驾驶场景意味着更高的功耗和更复杂的系统方案，这对整体的电源设计提出了更高要求，不乏时序管理、功能安全监测、多相电源等功能的集成。

　　3.2

　　路障二：可靠性保证

　　作为汽车的核心元器件，汽车芯片的可靠性直接决定了汽车行驶时的安全性和稳定性，直接影响到车内人员的生命安全。近年来，与自动驾驶相关的交通事故在全世界范围内频发，造成多起人员伤亡案件，一次次地敲响了安全警钟。

　　因此，车规级芯片的可靠性标准必须远远高于一般的消费级芯片，才能在最大程度上保障人的生命财产安全。

　　3.3

　　路障三：体积和性价比困境

　　随着自动驾驶系统功能的不断完善，车载芯片方案也愈加复杂。

　　例如，在自动驾驶L3级别中，传感器模块中的摄像头将从每车3-4个提升至最高达22个，分辨率将从1MP上升到8MP甚至是15MP，车载摄像头市场将呈现几何级增长。在此发展趋势下，小体积、高集成度、高性价比的供电解决方案更能受到生产商的青睐。

　　4. MPS助力车企清除障碍

　　针对汽车自动驾驶设计环节中可能面临的诸多问题，MPS瞄准障碍，推出多款产品，将痛点逐个击破。

　　助力一：完整解决方案

　　针对复杂的自动驾驶域控制器的产品，MPS可以提供一套完整的解决方案

　　主芯片核心供电——MPQ2967+MPQ86960.

　　图四：MPQ2967和MPQ86960自动驾驶SOC解决方案

　　MPQ2967+MPQ86960是对自动驾驶域控制器(DCU)进行核心供电的解决方案，专为高算力，大电流主芯片进行核心供电。

　　MPQ2967是用于自动驾驶应用的双轨数字多相控制器，最多可配置为四相两轨。

　　MPQ86960是一款内置功率 MOSFET 和栅极驱动器的单片半桥，它可以在宽输入电压 (VIN) 范围内实现高达 50A 的连续输出电流 (IOUT)。

　　MPQ2967+MPQ86960该解决方案还集成了时序管理、功能安全监测、电流采样、温度采样等功能。同时具有SoC核心供电配合DrMOS和COT(恒定导通时间)，外部BOM精简，以较少的输出电容个数对负载瞬态做出快速响应等设计优势，可以在极大程度上简化设计工作，是自动驾驶电源解决方案的理想选择。

　　系统功能安全解决方案——MPQ79500+MPQ79700

　　一个自动驾驶系统庞大，除了主芯片核心供电之外，还有很多外设，I/O口等都需要供电，这些供电往往需要独立的小电源来供电，而这些小电源的上下电时序以及功能安全设计，独立的小电源自己无法满足。针对这个需求，MPS推出了MPQ79500和MPQ79700两款能够支持汽车安全等级 ASIL-D级芯片，帮助复杂系统轻松实现的功能安全系统设计。

　　MPQ79500是一款专为汽车安全应用设计的 6 通道电压监测器，每个通道都可以配置OV/UV，集成内置自检 (BIST) 等安全机制，诊断以及写保护来实现ASILD的应用要求。

　　图五：MPQ79500

　　MPQ79700是一款 12 通道功能安全电源定序器，提供可配置性与灵活性，能够支持不同应用与片上系统 (SoC) 的跨代设计复用，集成内置自检 (BIST) 等安全机制，以实现高诊断覆盖率，使系统达到目标 ASIL 等级。

　　图六：MPQ79700

　　助力二：全流程把关，提升可靠性

　　MPS具有丰富的车规级芯片生产经验，可以从设计环节到测试环节全流程把关，最大限度提升芯片可靠性。

　　从设计阶段，芯片即满足AEC-Q100车规级标准。量产阶段，MPS具有完善的全温测试技术，能够确保汽车级芯片在全温环境下高可靠性，MPS的目标是向0 DPPM 目标无限靠近，从而提高终端用户产品的安全性和可靠性。

　　助力三：小体积，大作用

　　针对某些应用，对体积和效率有比较高的要求，例如车载摄像头等部件，因为整体的产品体积小，从而对方案的尺寸，效率，温升等有较高的要求。MPS利用自身先进半导体制程，丰富系统设计经验，专门开发了一款车载摄像头的电源管理芯片，MPQ792X。

　　MPQ792X是专为车载camera设计的小体积，高功率密度集成PMIC，采用节省空间的(2.5mmx3.5mm) 封装。同时，芯片采用MPS特有的Flip chip倒装封装工艺，有效提高芯片散热能力，为小体积，高功率密度的优秀表现提供坚实基础。

　　图7：MPQ7928 Pmic for adas camera

　　5. 结语

　　目前，自动驾驶仍在高速发展阶段，各大汽车生产商都在向着实现L5级别自动驾驶的目标前进，而MPS一系列专为自动驾驶研发的产品可以满足日益复杂的自动驾驶系统，让大家离“解放双手”的驾驶体验更近一步。

　　自动驾驶车辆的骨骼——线控底盘技术

　　作为自动驾驶车辆，首先最根本的车辆底盘就和传统的汽车有着巨大的差异。作为智能驾驶的主要载体，自动驾驶车辆使用了汽车线控底盘技术，而未来高阶自动驾驶将基于线控化的底盘来实现。没错，传统而笨重的“铁家伙”们将要被以电信号驱动的传感器、控制单元及电磁执行机构取代了。

　　线控技术是指由“电线”或者电信号来传递控制，取代传统机械连接装置的“硬”连接来实现操控的一种技术。线控底盘由转向、制动、换挡、油门、悬架五大系统构成。线控系统取消了部分笨重且精度较低的气动、液压及机械连接，取而代之以电信号驱动的传感器、控制单元及电磁执行机构，因此具有结构紧凑、可控性好、响应速度快等优势。

　　在未来，随着三电技术逐步成熟化，充电便利性大幅提升，且安全性、可靠性问题基本解决，线控底盘技术也将逐渐成熟，引领汽车产业的革命。

　　2

　　自动驾驶车辆的双眼——传感器

　　提起自动驾驶的硬件系统，其中最为重要的便是作为外界信息感知的各类传感器了，凭借着传感器对世界各类信息的收集，算法才能更好地读懂外界的场景与情况，这也直接决定了自动驾驶系统的最终稳定性与安全性。

　　目前自动驾驶车辆上配备的传感器主要有这么几类，包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波雷达等等，而各类传感器都有着其鲜明的特点以及适用的场景。摄像头技术成熟且成本低，成为率先装车且用量最大的感知硬件。车载摄像头是 ADAS 系统的主要视觉传感器，也是最为成熟的车载传感器之一。然而由于摄像头与人眼一样，属于被动地接收可见光，因此在逆光或者光影复杂的情况下视觉效果较差，且易受恶劣天气影响。

　　毫米波雷达受天气环境的影响最小，全天候性能最佳。毫米波雷达与激光雷达工作原理相似，目前车载领域常用的毫米波雷达频段为 24GHz、77GHz 和 79GHz，分别对应短、长、中距离雷达。毫米波雷达由于波长够长，绕物能力好，受天气环境的影响最小，但同时由于波长过长，探测精度大大下降。

　　激光雷达精度最佳，满足 L3-L5 自动驾驶需求。激光雷达以激光作为载波，波长比毫米波更短，因此探测精度高、距离远。激光雷达还能通过回收不同方向激光尺的信息，形成障碍物 3D “点云”图像。受限于技术难度大、成本高，目前还未实现大规模装车，随着未来产业链的日趋成熟，成本下探后，激光雷达产业或将迎来爆发。

　　由于各类传感器的特点鲜明以及成本原因，目前市面上能量产的车型上较多都是只配备了车载摄像头，最终自动驾驶车辆传感器的布局以及选型还有待时间的检验，但无论如何，未来对于传感器的需求肯定是上升的，也将随着传感器精度的逐步提升，成本的逐渐下探，将对自动驾驶技术带来质的改变。

　　3

　　自动驾驶的大脑——计算平台及芯片

　　进入自动驾驶时代，汽车架构和主控芯片都将出现显著的集中化趋势，其中汽车架构将从分布式E/E架构向中央计算式架构方向发展，主控芯片从单一CPU转变为包含AI模块的SoC芯片。具体而言，控制器需要接受、分析和处理的信号大量且复杂，智能汽车系统需要处理大量图片、视频等非结构化数据，原有对应一个ECU的分布式计算架构或者单一分模块的域控制器无法适应未来的需求，中央计算式架构将成为主要发展趋势。中央计算式架构可以利用一台电脑控制整车，更便捷的实现整车OTA软件升级，因此具备高算力、低延迟特征的自动驾驶SoC芯片在未来具备较大成长空间。

　　汽车数据处理芯片主要包含MCU(芯片级芯片)和SoC(系统级芯片)两种类型。MCU结构简单，只包含CPU一个处理器单元(CPU+存储+接口单元)，其将CPU频率和规格适当缩减，并将内存、接口等结构整合到单一芯片，主要用于ECU中进行控制指令计算;SoC包括多个处理器单元(CPU+GPU+DSP+NPU+存储+接口单元)，集成度较高，未来汽车智能化趋势，对汽车的智能架构和算法算力，带来了数量级的提升需要，推动汽车芯片快速转向搭载算力更强的SOC芯片。

　　目前自动驾驶芯片市场主要被国外的龙头所垄断，因特尔旗下mobileye是最早量产并上车使用自动驾驶芯片产品的公司，随后英伟达推出性能更好的自动驾驶芯片产品，作为整车厂的特斯拉也迅速推出供自己电动汽车使用的自动驾驶芯片产品，地平线的芯片目前是国内唯一量产上车的产品，华为、黑芝麻由于其芯片出色的性能也处于国内的第一梯队，另外，深鉴科技、寒武纪、西井科技等公司也纷纷加入国内自动驾驶芯片行业的角逐。在未来，自动驾驶芯片领域的发展将直接决定了市场的规模与企业的成败。

　　4

　　总结

　　以上就分析完了目前自动驾驶车辆上所拥有的的主要的几种硬件，它们对于未来的自动驾驶技术的发展将起到关键的作用，硬件的功能性、安全性、稳定性也将直接影响到自动驾驶市场的规模与群众的接受程度。随着硬件技术的逐渐成熟完善，成本价格的逐渐下探，未来也将帮助自动驾驶软件算法完成更多更复杂更安全的行为操作，也将决定了自动驾驶未来发展的上限。

　　汽车自动驾驶技术包括视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图(通过有人驾驶汽车采集的地图)对前方的道路进行导航。这一切都通过谷歌的数据中心来实现，谷歌的数据中心能处理汽车收集的有关周围地形的大量信息。就这点而言，自动驾驶汽车相当于谷歌数据中心的遥控汽车或者智能汽车。汽车自动驾驶技术物联网技术应用之一。

　　沃尔沃根据自动化水平的高低区分了四个无人驾驶的阶段：驾驶辅助、部分自动化、高度自动化、完全自动化。

　　1、驾驶辅助系统(DAS)：目的是为驾驶者提供协助，包括提供重要或有益的驾驶相关信息，以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。如“车道偏离警告”(LDW)系统等。

　　2、部分自动化系统：在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预的系统，如“自动紧急制动”(AEB)系统和“应急车道辅助”(ELA)系统等。

　　3、高度自动化系统：能够在或长或短的时间段内代替驾驶者承担操控车辆的职责，但是仍需驾驶者对驾驶活动进行监控的系统。

　　4、完全自动化系统：可无人驾驶车辆、允许车内所有乘员从事其他活动且无需进行监控的系统。这种自动化水平允许乘从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动。

　　汽车自动驾驶技术包括视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图(通过有人驾驶汽车采集的地图)对前方的道路进行导航。这一切都通过谷歌的数据中心来实现，谷歌的数据中心能处理汽车收集的有关周围地形的大量信息。就这点而言，自动驾驶汽车相当于谷歌数据中心的遥控汽车或者智能汽车。汽车自动驾驶技术物联网技术应用之一。

　　沃尔沃根据自动化水平的高低区分了四个无人驾驶的阶段：驾驶辅助、部分自动化、高度自动化、完全自动化。

　　1、驾驶辅助系统(DAS)：目的是为驾驶者提供协助，包括提供重要或有益的驾驶相关信息，以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。如“车道偏离警告”(LDW)系统等。

　　2、部分自动化系统：在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预的系统，如“自动紧急制动”(AEB)系统和“应急车道辅助”(ELA)系统等。

　　3、高度自动化系统：能够在或长或短的时间段内代替驾驶者承担操控车辆的职责，但是仍需驾驶者对驾驶活动进行监控的系统。

　　4、完全自动化系统：可无人驾驶车辆、允许车内所有乘员从事其他活动且无需进行监控的系统。这种自动化水平允许乘从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动。

　　自动驾驶汽车对社会、驾驶员和行人均有益处。自动驾驶汽车的交通事故发生率几乎可以下降至零，即使受其他汽车交通事故发生率的干扰，自动驾驶汽车市场份额的高速增长也会使整体交通事故发生率稳步下降。自动驾驶汽车的行驶模式可以更加节能高效，因此交通拥堵及对空气的污染将得以减弱。

　　综合来看，多模交互融合是发展趋势，未来的交互还会加入心情、体感等感知，从而推动智能座舱产业链更加丰富和立体。而最终想要实现智能的人机交互体验，则离不开产业链上下游每一个环节的努力与合作。

　　主动式多模交互是未来发展趋势

　　经过多年的发展，车内的人机交互现多为按键、触控、语音、生物识别等多种方式组合，集成于车载显示系统、智能座椅、内饰等多区域，以打造智能化、个性化的座舱空间。

　　诚然，智能交互模式日益丰富，但是更重要的是如何建立交互模式之间的融合和联系。“如果只是简单地增加交互模式，消费者的体验满意度会比较有限”，某零部件公司员工从发展的角度来看待这个问题。

　　这就在一定程度上决定，智能座舱的主流趋势之一是朝着多模态融合交互的方向发展。在2020-2023年各大汽车厂商的产品规划中，我们就可以看到智能驾舱多模态交互已成为重点规划产品。

　　相比一味地丰富智能座舱的交互模式，业界认为多模态交互能够实现迅速精准地理解、满足用户需求。比如，当语音输入“我想看看这栋楼后面的小吃街”时，用户需要说一句完整的话才能实现交互目的。而且，用户口头上常用的词语可能多义或者歧义，比如“这栋楼”、“那条街”。但是如果用户采用多模态交互方式，语音和眼动追踪相结合能够快速完成交互目的。

　　另一个趋势是，基于用车场景的功能开发，智能座舱逐步提供主动式交互服务。以长安UNI-T为例，其位于内后视镜部位的AI摄像头可实时感知车内场景，识别用户的场景化需求，主动提供相应的服务。如果检测到前排人员吸烟时，系统会主动打开吸烟模式，并半开车窗通风。

　　综合而言，现阶段智能座舱处于能力增长期，人机交互仍属于初期阶段。之前的智能座舱更多聚焦在语音上，为了提升座舱的智能化程度，座舱需要更多传感器来感知车内状态。

　　由此，盖世汽车研究院总结道：一方面以语音为中心的多模交互是未来发展方向之一，从“被动听到需求”到“完成需求”，这是个准确但被动的过程。另一方面，以视觉为中心的主动式交互也是未来发展方向之一，从“主动发现需求”到“完成需求”，这个过程具有模糊性但是主动。因此，语音+视觉相结合形成主动式多模交互是未来的发展趋势。

　　更理想的人机交互，如何突破

　　中国消费者对数字座舱类体验的支付意愿也较高。根据《中国消费者共享汽车使用情况调查》，近50%的消费者对具备智能化感知交互的汽车表示具有强烈兴趣和支付意愿。

　　诚然，当下的车内交互方式较为丰富，相关市场也较为广大，但是想要达到理想的人机交互还需在技术和逻辑设计层面有所突破。

　　就实际应用来看，有些现已存在的交互方式并没有升级用户体验。蔚来汽车内部人士在接受盖世汽车采访时表示：“有些交互方式的存在更多的是为了证明技术的可实现性，看着酷炫，实则鸡肋。”

　　厂商在涉及交互功能之前，需要认真调研，深刻理解用户需求，而不是“自嗨”，上述内部人士如是补充道。

　　当然，了解用户需求只是第一步。对于厂商来说，技术的可行性也需要考虑到其中。比如，跟单一交互方式相比，多模态交互对算法和芯片算力提出了更高的需求。但是，在大算力芯片的支持下，完全的智能座舱或许可以在不远的未来实现。

　　这也就意味着，最终想要达到理想的人机交互起码需要满足两个方面的条件：一方面是需要提升包括语音、手势等在内的多模态感知技术，另一方面是围绕用户需求，构建新型人车生态体系。

　　而最终从制造商角度来看，想要在竞争激烈的市场格局中脱颖而出，必须从逻辑设计、技术、数据层面着手，打造核心竞争力。而就产品差异化而言，厂商可以分析用户本身需求，在整个用车环节上去挖掘用户需求，自定义相对策略。

　　鉴于此，业界有声音认为，主机厂或许可以牵手科技公司和传统和供应商，实现产业链优势最大化。一方面，主机厂更加理解客户需求，并且能够把控研发、生产节奏，具备集成基础;另一方面，科技公司在技术领域则更具优势，而供应商能够提供更灵活的能力，方便整车厂进行耦合、把控。

而造手机的小米，在发布手机MIX4时，也发布了一个机器狗，叫做“CyberDog”，小名叫“铁蛋”的，这是小米第一代仿生四足机器人，只要9999元，雷军在现场可是遛了这只狗的。

而今天，那个造车的小鹏也发布了一款机器人，不过这个机器人是马形态的，也是全球首款可乘骑智能机器马，关键是这个机器马还带自动驾驶功能，所以大家说这个机器马比小米的机器狗还高级，可以骑，不像小米的机器狗，只能遛狗。

小鹏这次将自动驾驶，智能语音，智能智造等不同能力拓展到智能机器人领域，同时机器巴还具备环境多维感知、构建地图、规划路径，具备自主运动、目标跟随、自动避障以及敏捷稳定运动以及智能情感交互能力。

小鹏将其定位是一个低速智能交通机器人，也就是说它其实是一个交通工具，做成马的形态，就是为了可以骑，而使用一附件后，还可以负重，背东西。

而为了让它更智能，还增加了人机交互功能，机器马可以通过画面或者肢体动作进行反馈，从而变成小孩的玩具。比如小鹏的宣传动画中，就有小孩和机器马的交互，以及小孩骑马的画面出现。

按照小鹏的设想，未来小鹏也要造更多的机器人出来，然后这些机器人可以成为交通工具，也可以帮我们做家务，这有点类似于特斯拉，要造机器人来做人类完成危险的，重复的，无聊的工作。

难道不造机器人的车企，不是好车企？否则为何特斯拉、小鹏、小米都要造机器人，接下来像蔚来、理想等，会不会也会造机器人？

问题就来了，你真的会为你家小孩买个这样的机器马么？还不如带他去公园骑真马呢，你觉得呢？

另外在发布会上，特斯拉还搞了一个让人惊奇的大东西，那就是人形机器人Tesla Bot，还口出“豪言”，说特斯拉未来会成为全球最大的机器人公司。

其实关于马斯克，大家给他取了一个外号，叫做“钢铁侠”，原因就是很多人认为他是现实世界的“钢铁侠”，不断的创新，所许多奇思妙想，在很多人看来不可实现的高科技东西，变成现实。

比如它的SpaceX公司，他的火箭回收技术，他的龙飞船，在外界看来都不太可能成功，偏偏他成功了。

再看到他创办的特斯拉，许多批评家也认为马斯克不可能成功，但现在特斯拉已经是全球最牛的电动车厂商。

还有马斯克搞的星链技术，要用1．2万颗卫星把地球全部覆盖起来，让全球各地，都能够通过“星链”接入互联网，当时这个计划一提出来，大家也是认为不太可能，但偏偏他也成功了。

目前马斯克已经发射了几千颗卫星，星链已经在美国、加拿大、新西兰、英国等地提供服务，网速高达近100Mbpds，甚至在某些地方星链网速要远快于固定宽带。

而今马斯克再搞AI、搞机器人，他认为自动驾驶技术的终极是仿生，即利用摄像头，打造出类似人眼，甚至比人类眼睛还厉害的技术，并且基于仿生学再打造一套像人脑那样基于视觉的计算机神经网络系统，从而实现自动驾驶，而不是利用激光雷达这些。

很多人评价称，这是马斯克与一般国内富豪的不同之处，国内的富豪们，很少有人像马斯克一样，总想着要创造新的东西，想着要改变世界，他不懂卖几捆青菜这种快乐的。

国内的富豪们，更多的是模式创新，利用人口红利，搞社区团购，卖几捆青菜，用流量来赚钱，很少有人说要发明创新一些世界上没有东西，没有马斯克这样的豪气。

对此，不知道大家怎么看？我认为这还是环境的不同，我们可以佩服马斯克，但也没必要因此而瞧不起那些搞社区团购的企业，不同的企业，不同的人做适合自己的事就行了，你觉得呢？