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无人驾驶时代即将来临,中国预计将成为最大市场

字号+ 作者:winsensor 来源:winsen传感王 2016-02-15 13:41 我要评论( )

波士顿咨询公司2015年10月发布的《变革与监管:自动驾驶汽车的成败关键》预测,全球无人驾驶汽车的市场渗透率有望在2025年达到12%至13%,相关市值约为420亿美元,而中国预计将成为最大的市场。

       波士顿咨询公司2015年10月发布的《变革与监管:自动驾驶汽车的成败关键》预测,全球无人驾驶汽车的市场渗透率有望在2025年达到12%至13%,相关市值约为420亿美元,而中国预计将成为最大的市场。无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境,自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。它集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体,是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。当前,欧洲、美国、日本等国家和地区正积极部署无人驾驶汽车的研发和应用,并提升到国家创新战略层面,力图在全球竞争中抢占制高点。
 
 
       国外无人驾驶汽车发展现状
 
       从发展阶段看,当前无人驾驶技术普遍处于Level 1阶段。美国高速公路安全管理局(NHTSA)将无人驾驶技术的发展分为五个阶段(见表1)。目前,全球大部分无人驾驶汽车技术普遍停留在特定功能辅助驾驶(Level 1)阶段,而谷歌等部分高端无人驾驶概念车可达到Level 2与Level 3阶段。预期在短期和中期内,实现或普及Level 2阶段和Level 3阶段的自动驾驶功能将是无人驾驶汽车制造商的工作重点。
 
       表1 NHTSA划分的5个级别无人驾驶汽车
 
       从发展趋势看,IT行业巨头纷纷与传统汽车厂商跨界合作。当前,除了以奔驰、宝马、奥迪、沃尔沃为首的全球汽车巨头着力于研发无人驾驶技术外,许多IT行业巨头(如谷歌、苹果、诺基亚等)也不甘落后,纷纷与汽车厂商展开跨界合作,充分证明了无人驾驶领域巨大的市场前景。例如,谷歌于2014年宣布成立开放汽车联盟(OAA),与通用、本田、奥迪、现代和芯片制造商NVIDIA合作研发无人驾驶汽车。目前,谷歌已成为全球无人驾驶汽车影响力最为广泛、技术水平最成熟的公司之一,其无人驾驶汽车已经在公路上安全行驶160多万公里。
 
       从未来发展看,法律与价格问题是影响无人驾驶汽车普及的关键因素。无人驾驶汽车要实现推广普及,不仅要解决技术、安全等硬件问题,还需要考虑法律监管、价格及消费者认可等软件问题。在法律层面上,无人驾驶涉及的交通事故责任鉴定是全球面临的一个难题。美国作为全球首个制定无人驾驶汽车法律的国家,当前只有4个州允许无人驾驶汽车合法上路。在欧洲,只有德国和瑞典进行过类似的法律评估;而英国政府计划到2017年开始立法,从而解决发生事故时的责任界定等复杂问题。在价格层面上,由于专业传感器、摄像头和其他技术要求,无人驾驶汽车的成本价格不菲。谷歌公布无人驾驶汽车的成本为15万美元,其中最贵的元器件是激光传感器,如LIDAR传感器售价达7万美元。因此,无人驾驶汽车的推广普及仍需时日。
 
 
       关键技术与热点挖掘
 
       从技术方面来看,信息采集、信息处理、信息通讯是推动无人驾驶发展的三大关键技术领域。
 
       1.信息采集方面,传感器、摄像头等将大规模使用
 
       如果说芯片是大脑,那么各类信息采集设备(包括激光传感器、光学摄像头、雷达、红外夜视仪等)就相当于无人驾驶汽车的眼睛。无人驾驶汽车利用传感器等设备来感知周围环境,从而获得道路、车辆位置和障碍物信息,以便控制车辆的转向和速度,保障车辆安全可靠地在道路上行驶。
 
       从技术热点看,由多种传感器集成的高级驾驶辅助系统是当前研究热点。高度智能化的无人驾驶需要配备足够的传感系统,如高级驾驶辅助系统(ADAS),才能实现有限条件下的无人驾驶(Level3),这也是目前无人驾驶技术的研究热点。ADAS集成了多种不同的传感模块技术,通过不同传感器获得的数据相互融合,从而增强现有的功能。比如,雷达、摄像机、激光雷达与导航数据的融合对改善车辆性能十分重要。目前激光雷达传感器用于主动式巡航控制系统,同时它也将会与短程雷达(24GHz)和摄像机相结合,以便在监测到不可避免的碰撞时为安全气囊和预缩式安全带提供相应的预备信息,从而有效增加无人驾驶的可靠性和安全性。
 
       从传感器类型看,红外传感器的成本最高。无人驾驶汽车专用传感器主要分为光学和非光学两大类。光学类传感器主要包括红外传感器和可见光传感器等,主要用于摄像头;非光学传感器主要包括压力、温度和速度传感器以及地磁传感器(电子指南针)、侧翻传感器、陀螺仪等。其中,红外传感器的成本最高,典型模块为摄像头系统,国外售价一般在1000~2000元,国内售价在4000~5000元,甚至达到1~2万元;而非光学传感器结构相对简单,单芯片即可实现,价格也相对便宜。
 
       从发展趋势看,MEMS传感器将成为主流产品。未来汽车传感器将朝着微型化、多功能化、集成化和智能化的趋势发展。而微机电系统(MEMS)传感器作为一种新型、集成的微型传感器,不仅具有体积小、重量轻、功耗低、可靠性高等特点,而且还具备降低汽车电子系统成本、适于批量化生产、易于集成和实现智能化等明显优势,尤其在微米量级的特征尺寸,可以完成某些传统机械传感器所不能实现的功能(如可以同时检测力学量、磁学量、热学量、化学量和生物量等数据),已经开始逐步取代基于传统机电技术的传感器,成为世界无人驾驶汽车的重要构成部分。
 
       2.信息处理方面,高精数据+自动导航是技术关键
 
       无人驾驶汽车需要通过先进的图像算法来整合传感器网络数据,再加上细粒度实时地图数据与高精度导航才能够实现精细化、实时化的交通预判。
 
       从数据算法看,基于浅层学习的算法向深度学习发展是大势所趋。当前,无人驾驶汽车对数据的精细化与实时化要求越来越高,需要精确到厘米级的细粒度地图和高度精细的实时路况。而先进的图像算法是影响数据处理可靠性和准确度的决定性因素。现阶段无人驾驶最成熟的图像算法是基于浅层学习,需要人工提取足够多的特征参数作为输入,通过自学习实现数据收敛并完成操作,但是需要大量人工干预,精度影响较大。而深度学习算法人工干预少,且通过大数据技术可实现多层学习,精度高,但对系统芯片的运算能力也提出更高要求。未来无人驾驶汽车需更加依赖人工智能,处理的场景与数据将呈指数级增长,采用深度学习算法将成为未来技术发展的必须过程。目前,国外已有若干芯片巨头发布了高性能芯片可满足深度学习,如NVIDIA已开发了256核GPU,可实现超级并行运算。
 
       从地图服务看,自动导航是实现无人驾驶精确预判的关键。无人驾驶汽车不仅需要精细化的数据,还需要高精度的地图导航服务,从而协助车辆准确处理路况信息。无人驾驶汽车的地图服务系统通过对GPS坐标数据、地图测绘数据的处理,形成与实时交通情况相匹配的电子地图引擎,从而实现自动导航功能。从全球看,目前无人驾驶系统中的地图服务供应商十分紧缺,尤其是拥有电子导航地图测绘资质的公司寥寥无几。例如博世公司与荷兰TomTom公司正在合作开发无人驾驶汽车使用的高精度地图,前者负责制定无人驾驶所需的地图标准,后者根据该标准设计和制作地图;大陆公司通过采用Nokia公司提供的地图服务,完成了全球领先无人驾驶方案eHorizon。

       3.信息通讯方面,车联网时代已经到来
 
       汽车智能化催生车联网需求,在无人驾驶汽车中起着非常核心的作用。车联网的应用将带来更丰富的车载功能,如云平台信息共享、高级娱乐系统、实时视频会议等。
 
       从发展趋势看,车联网是实现完全无人驾驶的必经之路。车联网的发展,将伴随着车内网(In-Vehicle Network)的数据互通与向外延伸,辅之以车际网(V2x)的数据交换,再结合移动互联网(Mobile Internet)的数据全面贯通,并向完全无人驾驶的终极目标发展。从功能模块看,车联网拥有各层级关键功能与技术,涵盖了车连互联网、车连车、车连基础设施、车连整车厂商、车连企业、车连家/办公室等主要类型,在无人驾驶领域有广泛应用(见表2)。
 
       表2 车联网各层级关键功能与技术
 
       从竞争机构看,全球车联网主流系统繁多,竞争激烈。当前,移动互联网高速发展推动汽车车载信息领域不断变革,开放化的车载信息平台将受到越来越多无人驾驶汽车厂商的欢迎。其中,黑莓QNX系统作为市场龙头逐步向汽车市场全面渗透。QNX凭借灵活的系统、高效以及良好的客户体验,加上它作为分销式的操作系统,任何人都可以从黑莓获得授权,占据了全球车载系统60%以上的市场份额,全球已经有超过250种车型、2000万辆汽车应用了该系统,如奥迪的MMI、通用的OnStar等。此外,Google 的Android、微软的Windows Embedded Auto、Linux 和MirrorLink也发展迅猛,竞争十分激烈。
 
 
       国内无人驾驶汽车发展现状
 
       从发展阶段看,国内无人驾驶技术尚处于起步阶段。

      1)从信息采集看,中高端传感器技术仍被国外垄断。目前,国内ADAS系统研发处于起步阶段,尤其是前装ADAS产品准入门槛高,现阶段多为国外配套厂商(如德尔福和博世等)主导垄断。尽管随着自主品牌需求的提升,国产ADAS系统进入前装的机会同步提升,但我国中高端传感器进口量占比仍达80%,芯片进口量更是高达90%,国产化缺口巨大。

       2)从数据处理看,国内公司的算法主要围绕摄像头展开。国内从事摄像头和雷达算法公司主要有东软、智华、前向启创、保千里、中天安驰等。其中,东软是中国最大的IT解决方案与服务供应商,可面向车载信息娱乐领域提供AVNCDT全方位的解决方案。
       3)从车载系统看,国内自主品牌正在跃跃欲试。主要有上汽inkaNet、广汽T-box与比亚迪等。其中,上汽inkaNet是国内首个作为基于Android 平台打造的智能网络行车系统,目标是打造3G 汽车,通过对“云”数据的处理分析,将用户需求和商业模式联系起来。
 
       从总体情况看,我国无人驾驶汽车主要采取合作方式研发。当前,我国无人驾驶汽车的研发较多采取车企与科研机构合作研发的方式。例如,一汽、上汽、广汽和比亚迪分别与国防科技大学、中航工科、中国科学院和新加坡通讯研究院建立战略合作关系,共同研发ADAS系统、智能识别、软件算法等技术。值得一提的是,国内互联网巨头与汽车业也广泛开展跨界合作布局。例如,2014年9月,百度与宝马正式签署合作协议,共同研发无人驾驶技术;2015年12月,百度成立了自动驾驶事业部,推出了由宝马改装的百度无人车“百智”,其核心技术为“百度汽车大脑”(通过传感器感知与云端数据处理,为车辆决策提供依据),目前已在北京完成路测,最高时速100公里。百度还表示,计划用三年时间实现自动驾驶汽车的商用化,五年实现量产。

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