上汽嘉定区携手新能源汽车租赁
05-27
近日，趁着CES和北美车展的势头，自动驾驶的话题再次火爆，各种报道和报道层出不穷。
讨论铺天盖地。
很多朋友问我自动驾驶汽车的时代是否即将到来？但我的回答是不会那么快。
目前的自动驾驶还只是一个“半成品”。
必须承认，自动驾驶技术在过去两三年里取得了长足的进步，这从许多厂商完成了实际道路上的自动驾驶测试就可见一斑。
但有一个问题——目前绝大多数的自动驾驶汽车，包括我在 CES 上看到的一些，仍然仅仅依靠传感器和控制系统——传感器检测周围环境，控制系统处理数据并控制车辆完成整个过程。
驾驶过程。
这种方案有明显的技术局限性，最直接的就是传感器在某些情况下（比如恶劣天气）会出现故障。
归根结底，把所有任务交给车辆独立完成，就是把所有鸡蛋都放在一个篮子里。
成本难以控制，效果无法保证。
如果要把自动驾驶相关的所有信息都存储在一辆车里，恐怕每辆车都得搭载一台大型高性能计算机。
从这一点来看，制造一两辆测试车是没有问题的，但要实现量产可能就没那么容易了。
破解它的关键是什么？海量数据挖掘和实时联网。
具体到关键能力来说，就是高精度地图和云计算服务。
高精度地图就像自动驾驶汽车的内存。
没有记忆，无论我们的眼睛多么发达，思维速度多么快，我们仍然无法对事件进行全面的掌控。
能够调用高精度地图数据的自动驾驶汽车可以准确预测其所处的环境，提前选择合适的驾驶策略，并专注于监测环境以应对突发情况。
在提高车辆安全性的同时，还有助于降低车载传感器和控制系统的成本。
正如人的记忆能力不同一样，不同等级的高精度地图在精度和信息内容上也存在明显差异。
例如，基础ADAS地图只需精确到米级，而HAD级高精度地图可以精确到厘米级。
从数据量来看，基础ADAS地图仅记录高精度道路级数据（道路形状、坡度、曲率、铺装、方向等）。
HAD级地图不仅增加了与车道属性相关的数据（车道线类型、车道宽度等），还有大量的目标数据如头顶物体、护栏、树木、道路边缘类型、路边地标、在CES上，利用“众包”的方式，通过量产汽车上配备的传感器来收集地图数据成为了一个新想法。
虽然这种方式采集的数据可能达不到HAD级别，但可以加快基础地图数据的采集和更新速度，让专业地图厂商能够更加专注于高精度地图数据的采集。
在高精度地图的应用过程中，需要解决两个问题，即实时更新和实时同步。
没有实时更新，地图数据就无法反映道路的实际情况，记忆也会有偏差。
如果没有实时同步，最新的数据就无法有效传递到每个交通参与者。
因此，云计算平台至关重要。
可以说，高精度地图只有与云计算平台结合才能真正发挥作用。
当然，云计算平台的作用还不止于此。
道路上行驶的不同车辆可以将路况实时上传至云端，并通过云端与其他车辆同步信息。
因此，自动驾驶汽车可以提前知道前方5公里发生了交通事故、10公里外有临时施工、20公里外开始下雨……从目前来看，利用云计算平台实时更新，车与车、车与路之间的通信技术固然是一大难点，但更重要的是，提供云计算服务的平台是否具备采集、计算、交互和处理的能力。
分发海量数据。
从这个角度来看，自动驾驶的普及需要从云+端层面开始。
细节涉及方方面面。
它是各领域专业公司协同发展的过程。
这也是许多看似无关的公司最近宣布合作的根本原因，包括我们很早就在自动驾驶研究中看到的谷歌，也在寻求车企的合作。
在CES上，高德与德尔福还宣布在高精度地图、精准导航、高精度定位、LBS服务等领域展开深度合作。
德尔福是全球领先的汽车零部件供应商。
它对自动驾驶系统进行了深入研究，今年在传感器和V2X技术方面提出了具有量产可能性的实用解决方案。
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