新基建下的自动驾驶：单车智能和车路协同之争

新基建下的自动驾驶：单车智能和车路协同之争新基建下的自动驾驶：单车智能和车路协同之争 | 前言2新基建下的自动驾驶：单车智能和车路协同之争 | 前言02前言 2网联化是自动驾驶的必经之路 5自动驾驶两大方向：单车智能和车路协同 7不同国家的路径选择 12汽车产业链价值分配格局之变 13对主机厂的启示 18尾注 20联系我们 21新基建下的自动驾驶：单车智能和车路协同之争 | 前言03新基建下的自动驾驶：单车智能和车路协同之争 | 前言04前言2020年3月，随着中央政治局会议的正式定调，“新基建”，即新型基础设施建设，成为公众新焦点。4月，发改委明确新基建范围。在新基建涉及的细分领域中，5G、物联网、卫星互联网、人工智能、数据中心、智能交通基础设施均与自动驾驶技术密切相关，自动驾驶站在这几大领域的交汇处，将作为重点落地场景推动新基建的发展。而新基建也将为我国自动驾驶技术的发展创造前所未有的战略窗口期，进一步加速自动驾驶的商业化落地。自动驾驶技术的突破，是影响汽车产业未来发展的最大变量。随着无人驾驶技术的成熟和商业化程度加深，汽车将不再是从属于人的驾驶工具，而是成为自主导航的运输类机器人，推动真正共享汽车时代的到来，并重新定义用户出行体验、整车销售模式和价值分配格局。随着决策主体从人类大脑变成人工智能，司机的双手、双脚、双眼从驾驶座中被解放，汽车内部等同于可移动的私人空间，出行过程中的娱乐、社交、消费场景被彻底打开，开辟万亿级市场。其次，专职司机被取代后，移动出行成本大幅下降，更多用户选择移动出行，整车销售模式从2C向2B转变，主机厂客户转向移动出行车队运营商，网约车和分时租赁两种业态殊途同归。最后，由于汽车成为大型移动智能终端，车的核心部件由体现动力和操控的传动系统转向体现自动驾驶技术水平的智能软件系统（算法）和处理器芯片，实现软件定义汽车。汽车产业链原有的价值分配格局被颠覆，跨界竞争者纷纷入局，价值链顶端由传统主机厂转向科技新贵。不仅如此，智能网联汽车将成为5G物联网终端最大的应用领域，根据Gartner 于2019 年10 月的预测，全球智能网联汽车占5G 物联网终端总数的比重将达到39% 1。随着汽车的智能化和网联化的发展，自动驾驶汽车实现在线和联网，车侧和路侧海量信息交互，节点规模突破百亿甚至千亿的量级，推动“人-车-路-云”实现高度协同，万物互联的世界指日可待。面对行业即将到来的剧变，传统主机厂、造车新势力、互联网巨头、ICT企业、零部件供应商均深度参与这场变革，力图把握主动性，力争话语权。自动驾驶的两大方向是单车智能和车路协同，车侧智能和路侧智能相互配合，又在某种程度上相互替代，而背后的移动通信技术的标准之争，更是国家间利益分配主导权之争。05新基建下的自动驾驶：单车智能和车路协同之争 | 网联化是自动驾驶的必经之路网联化是自动驾驶的必经之路2020年3月，工信部发布了《<汽车驾驶自动化分级>推荐性国家标准报批公示》2，向社会各界征求意见，标志着中国正式拥有自己的自动驾驶汽车分级标准。在此之前，企业普遍以国际自动机工程师学会（SAE International）的自动驾驶六等级划分作为参考标准，两者在整体分级思路、划分标准、等级界定上大体一致。图1：自动驾驶等级划分图2：自动驾驶汽车沿智能化和网联化两个维度演进分级名称车辆横向和纵向运动控制目标和事件探测与响应动态驾驶任务接管设计运行条件0级应急辅助驾驶员驾驶员及系统驾驶员有限制1级部分驾驶辅助驾驶员和系统驾驶员及系统驾驶员有限制2级组合驾驶辅助系统驾驶员及系统驾驶员有限制3级有条件自动驾驶系统系统动态驾驶任务接管用户（接管后成为驾驶员）有限制4级高度自动驾驶系统系统系统有限制5级完全自动驾驶系统系统系统无限制数据来源：工信部科技司、德勤分析数据来源：德勤分析协同感知网联化L2L3L4组合驾驶辅助有条件自动驾驶高度自动驾驶L5完全自动驾驶协同决策和控制车、路、云协同自动驾驶短时托管传统ADASL1智能化部分驾驶辅助06新基建下的自动驾驶：单车智能和车路协同之争 | 网联化是自动驾驶的必经之路智能化通常指单一车辆的智能化，在感知层面，车上多传感器融合，通过雷达系统（激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达）和视觉系统（摄像头）对周围环境进行数据采集，在决策层面，通过车载计算平台及合适的算法对数据进行处理，并做出最优决策，最后执行模块将决策的信号转换为车辆的行为。传统ADAS的局限性在智能化的演进之路中，能够实现L1-L2的传统ADAS（Advanced Driver Assistance System）系统主要由“if then”条件句的规则模型构成，覆盖的场景较为简单，基于特定条件触发相应机制，但是对于L3及以上的高等级自动驾驶，在复杂的城市道路中，传统ADAS无法穷尽每一种路况下发生的每一种可能，规则模型势必将被基于人工智能的自动驾驶算法替代，让AI学习人的驾驶习惯，提高场景的丰富度。但就算是人工智能算法替代规则模型，单车的智能化仍存在遮挡物和感知盲区的问题，存在安全隐患，且对车载传感器和计算平台要求高，成本高企，所以网联化不可避免。网联的必要性网联化意味着车辆联网和实时的信息交互，通过V2V（汽车对汽车通信）、V2I（汽车对基础设施）、V2N（汽车对互联网通信）和V2P（汽车对行人通信）来获取超视距或者非视距范围内的交通参与者状态和意图。 • L1-L2级，网联信息只起到交互辅助的作用，例如推送道路交通事件、天气条件等信息，车辆甚至不需要联网，在本地就可以进行实时环境感知与决策控制，实现自适应巡航、车道保持、换道辅助、自动紧急制动等辅助驾驶功能。 • L3级以上对网联协同感知的要求更高，例如通过路侧感知设备和动态高精度地图，弥补传感器对环境探测的局限性，提高车辆定位精度，动态数据高频率更新，实现有条件的自动驾驶。 • 到了L4-L5级，网联化不仅意味着协同感知，也意味着协同决策和协同控制，随着决策芯片和人工智能算法逐步成熟，车侧和路侧的信息通过边缘计算设备（MEC，Multi-Access Edge Computing）进行数据融合，数字信息映射到云端，车端、路端和云端进行协同决策，再下发到车端做实时控制，实现高度自动驾驶和完全自动驾驶。Lorem ipsumLorem ipsumLorem ipsum12307新基建下的自动驾驶：单车智能和车路协同之争 | 自动驾驶两大方向：单车智能和车路协同自动驾驶两大方向：单车智能和车路协同单车智能和车路协同的本质是技术和成本在车侧和路侧的分配虽然L4-L5级的自动驾驶最理想模式是实现“车端-路端-云端”的高度协同，智能的车配合聪明的路，车端智能和路侧智能协同呼应，但车端智能和路端智能的发展不完全是同步的关系，自动驾驶路线的选以车载传感器为例，激光雷达价格昂贵，尤其是用于远距离、大范围探测的L4/L5级别自动驾驶主雷达。例如Velodyne销售的64线激光雷达售价高达7.5万美元，曾是Waymo和百度等自动驾驶公司测试车的标配3，后来Waymo开始自研激光雷达，并于2017年宣布将激光雷达成本降低90%，达到7,500美元，2019年3月Waymo开始对外出售