自動駕駛的現狀和未來
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汽車產業的變革無疑是近幾年科技行業最火熱的話題之一。當今汽車的創新重點大多圍繞著汽車的智能化。行業玩家正在投資和開發多種技術，以提高自動駕駛汽車的感知、定位、規劃、決策和執行能力。然而，最近更多的是IPO的推遲、縮減業務規模等較為悲觀的信息。
法雷奧激光雷達技術于2023年5月11日獲得AUTOBEST Gala的“最佳安全獎”（SAFETYBEST），并于2023年5月15日獲得ICA Summit的“年度汽車傳感器硬件解決方案”獎。法雷奧第一代和第二代激光雷達SCALA 1和SCALA 2實現了在交通擁堵情況下的有條件自動駕駛。由于支持更廣泛的使用范圍和更高的速度，第三代激光雷達SCALA 3極大地增加了私家車的操作領域，從而提升了客戶價值。得益于其激光雷達系統，法雷奧SCALA 3能夠實時生成汽車周圍環境的三維圖像，為汽車系統提供前所未有的分辨率點云數據。
高級別自動駕駛需要車、路、云一體化來應對
在中關村論壇-硬科技投資與發展論壇上，中國工程院院士、清華大學教授李克強帶來《智能網聯汽車的發展與投資機會》演講報告。他表示，目前我國的高級別自動駕駛的發展現狀和產業的需求之間現在還差關鍵一步，從包括技術和產業、法律和法規等方面的要求，需要有一個新的技術方案或路線，“我們提出未來的發展是車、路、云一體化來應對，只有采取這樣的方式，我們認為是可行的。”凱捷科技研發《自動駕駛未來今日》中文白皮書
基于人工智能（ AI）的高級駕駛輔助系統（ADAS）和自動駕駛汽車（ AV）系統已經大量涌現，數據驅動的工程、測試和驗證技術有了很大的進步，全球各國都在制定自動駕駛汽車系統的安全規范。凱捷科技針對驗證和確認領域提出五個重點挑戰和相應的解決方案。自動駕駛芯片成全產業鏈關鍵環節
隨著汽車智能化的加速發展，自動駕駛芯片作為智駕系統的核心組成部分，正迎來行業的爆發期。智能化滲透率、新技術路線以及規模與競爭格局將成為決定自動駕駛芯片市場發展的關鍵因素。然而，自動駕駛芯片市場也面臨一些挑戰和風險。首先，技術創新和研發投入是自動駕駛芯片市場的關鍵。其次，自動駕駛技術的法規和政策環境也對市場發展產生重要影響。各國在自動駕駛技術的法規標準、道路測試和安全認證等方面存在差異，需要加強國際合作和協調，以促進自動駕駛芯片市場的健康發展。車載以太網“無損”測試，為智能汽車傳輸網絡提速
汽車以太網正在成為新一代智能網聯汽車信號互聯的主干道，主血管。如何準確的對汽車以太網進行測試，為智能汽車傳輸網絡提速，保證汽車自動駕駛和智能座艙系統的安全運轉，成為現代汽車工程師的頭等難題。車道保持測試及其在自動駕駛技術中的應用
隨著自動駕駛技術的發展，車道保持功能在自動駕駛汽車中越來越受到關注。車道保持功能是指車輛在行駛過程中能夠自動保持在車道內行駛，并及時進行調整，以防止車輛偏離車道。為了確保車道保持功能的可靠性和安全性，在自動駕駛汽車的開發中，需要進行車道保持測試。車道保持測試是一項嚴格的測試過程，旨在評估自動駕駛汽車的車道保持性能。通過車道保持測試，車輛制造商可以了解車輛的橫向控制能力、轉向控制能力和橫向速度精度等指標，并確保車輛的質量和安全性，提高車輛的市場競爭力和消費者的信任度。同時，車道保持測試也為自動駕駛技術的發展和應用提供了有價值的技術支持和保障。自動駕駛測試應用需要更適用的政策環境
自動駕駛作為全球新一輪科技革命與產業發展制高點競爭的重點領域，受到全球各主要經濟體廣泛關注并取得快速發展。科技平臺企業作為自動駕駛行業發展重要核心驅動力量，堅持全棧技術自主可控、與交通運輸行業深度融合，加速共享交通新業態新模式發展，智能、平安、綠色、共享交通發展水平明顯提高，助力加快建設交通強國。
解析自動駕駛3大傳感器系統
當今的半自動駕駛系統采用了各種各樣數量和設計的雷達和攝像頭系統。而高性能價格合理、能檢測300米半徑內信息的激光探測與測距系統開發，還處在預研階段。大多數汽車制造商都認為，如果要實現全自動駕駛，攝像頭、雷達和激光雷達這三大傳感器系統缺一不可。
高精度地圖：自動駕駛的向導
高精度地圖是伴隨著自動駕駛而生的，是目前研發L3及以上自動駕駛技術的標配。高精度地圖是以厘米級精度來描述道路細節的數據集。與傳統導航地圖不同的是，高精度地圖除了能提供的道路（Road）級別的導航信息外，還能夠提供車道（Lane）級別的導航信息。無論是在信息的豐富度還是信息的精度方面，都遠遠高于傳統導航地圖。自動駕駛測試的核心環節
自動駕駛汽車測試是自動駕駛研發中的重要環節，也是自動駕駛技術發展的重要支撐，隨著智能網聯汽車高等級的自動化和網聯化系統不斷產業化落地，對測試的依賴越來越深入，尤其是面對即將量產落地的L3級以上自動駕駛產品，對現有的測試技術、標準和法規，都提出了新的挑戰，需要新的技術突破。自動駕駛汽車的測試伴隨著車輛開發的全流程，包括對標測試、軟件在環（SIL，即software-in-loop）、硬件在環（HIL，即hardware-in-loop）、車輛在環（VIL，即vehicle-in-loop），系統標定、再到最后的整車場地、道路測試等方法，涵蓋了從零部件到系統再到整車的全鏈條驗證。
讓科幻照進現實：自動駕駛在中國的進展與趨勢
自動駕駛將顛覆人們的出行模式和工具選擇，這一趨勢一直被各國政府、車企與供應商、消費者以及投資機構所高度關注。高級別自動駕駛何時能實現一直眾說紛紜，實現路徑也不盡相同。作為新生事物，存在爭議和前景不清晰也是非常正常。自動駕駛退潮 L4級別落地為何困難重重？
最近一段時間，國內自動駕駛接連有重大新聞曝出。在國內，阿里將自動駕駛從達摩院的板塊中剝離，整個團隊在人員精簡后將被并入菜鳥集團，由菜鳥CTO來領導。在美國，素來有自動駕駛第一股之稱的圖森未來，收到納斯達克的退市通知書。當下，無論是特斯拉，還是谷歌Waymo，抑或是通用Cruise，都沒有辦法推動自動駕駛的全面商業化落地。既然L4級別自動駕駛短期內難以落地，那如何尋找到可以造血的來源便成為公司的頭等大事。至于L4級別自動駕駛相關的技術，廠家應該通過打通駕駛輔助和自動駕駛之間的壁壘，讓駕駛輔助積累的各種數據能夠最大程度被日后的自動駕駛所借鑒應用到。只有這樣，無法靠自己實現盈利的自動駕駛技術公司才能存活下來。——素材來源于網絡如有侵權請聯系刪除
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