美國車輛自動駕駛軟體

『壹』 StradVision感知軟體新增動物檢測功能 幫助自動駕駛汽車避開動物

據外媒報道，?ADAS和自動駕駛汽車AI攝像頭感知軟體公司StradVision宣布，正在為其基於深度學習的SVNet軟體開發動物檢測功能，該軟體對保障自動駕駛汽車安全行駛至關重要。

在美國，每年有150多萬起由於車輛撞到鹿而導致的交通事故，造成約200人死亡，1萬人受傷，以及超過10億美元的經濟損失。StradVision首席執行官JunhwanKim稱，此款新軟體一旦部署，將成為攝像頭感知行業帶來重大變革。

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『貳』 全球自動駕駛汽車硬體和軟體最新技術總結（2020）

進入到2020年，自動駕駛技術走到了需要規模商業化證明技術價值的時候。

不管是封閉或半封閉場景的礦區、港口和園區，還是公開道路的RoboTaxi、RoboTruck等，技術都是自動駕駛在不同場景商業化的基礎。

本報告覆蓋了自動駕駛汽車所需要的感知、定圖與定位、感測器融合、機器學習方法、數據收集與處理、路徑規劃、自動駕駛架構、乘客體驗、自動駕駛車輛與外界交互、自動駕駛對汽車部件的挑戰（如功耗、尺寸、重量等）、通訊與連接（車路協同、雲端管理平台）等技術領域的討論，並且提供相應的各自動駕駛公司的實施案例。

本報告是由美國、中國、以色列、加拿大、英國等全球不同國家和地區的自動駕駛專家，針對自動駕駛技術的硬體和軟體技術，進行的全面闡述，方便各位讀者能夠從技術角度，了解最新的技術動態，從而全面了解自動駕駛汽車。

本報告的案例大多數來自汽車領域，這也是目前自動駕駛行業最火熱的應用場景，但是，服務個人出行的汽車並不是自動駕駛技術影響深遠的行業，其他的行業，如公共交通、貨運、農業、礦業等領域，也同樣是自動駕駛技術應用的廣泛天地。

RNN——當處理諸如視頻之類的時間信息時，RNN是強大的工具。在這些網路中，先前步驟的輸出作為輸入被饋送到網路中，從而使信息和知識能夠持久存在於網路中並被上下文化。

DRL——將深度學習（DL）和強化學習相結合。DRL方法使軟體定義的「代理」可以使用獎勵功能，在虛擬環境中學習最佳行動，以實現其目標。這些面向目標的演算法學習如何實現目標，或如何在多個步驟中沿特定維度最大化。盡管前景廣闊，但DRL面臨的挑戰是設計用於駕駛車輛的正確獎勵功能。在自動駕駛汽車中，深度強化學習被認為仍處於早期階段。

這些方法不一定孤立地存在。例如，特斯拉（Tesla）等公司依靠混合形式，它們試圖一起使用多種方法來提高准確性並減少計算需求。

一次在多個任務上訓練網路是深度學習中的常見做法，通常稱為多任務訓練或輔助任務訓練。這是為了避免過度擬合，這是神經網路的常見問題。當機器學習演算法針對特定任務進行訓練時，它會變得非常專注於模仿它所訓練的數據，從而在嘗試進行內插或外推時其輸出變得不切實際。

通過在多個任務上訓練機器學習演算法，網路的核心將專注於發現對所有目的都有用的常規功能，而不是僅僅專注於一項任務。這可以使輸出對應用程序更加現實和有用。

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『叄』 盤點知名自動駕駛模擬平台，Waymo、騰訊榜上有名

無人駕駛離我們還有多遠？

在發出這個問題前，首先要知道，自動駕駛汽車想要真正上路，必須經歷多重安全考驗，而路測則是必不可少的重要環節。

據美國蘭德智庫的估算，一套自動駕駛的系統至少需要經過110英里（約170-180億公里）的驗證才能達到量產條件。這就意味著，即便是一支擁有100輛測試車的自動駕駛車隊，以25英里(40公里)每小時的平均時速全天24小時一刻不停歇地測試，也需要花費大約500年的時間。

當前，國內的自動駕駛模擬系統還處於起步階段。即使是國際上模擬模擬技術比較成熟的公司，在中國道路場景的開發與中國駕駛員行為模擬方面仍不夠成熟。從另一個角度來看，這其實給中國本土研發自動駕駛模擬模擬技術的公司釋放了良好的機會。期待越來越多的像騰訊這樣的本土科技企業加入自動駕駛模擬系統的建設中來，搭建具有中國特色的模擬測試環境，助力成熟的無人駕駛技術早日實現。

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『肆』 沒有方向盤沒有踏板，Cruise Origin重新定義自動駕駛

文/蔣偉男

早在3年前，通用汽車就宣布，將為舊金山的CruiseAutomation新增1100多個工作崗位，投資1400萬美元來擴展無人駕駛技術的開發，為的就是進一步改變人們的出行方式，而今，這個想法似乎已經觸手可及。

美國時間1月21日，這家通用的自動駕駛子公司在舊金山發布了旗下首款自動駕駛車型——CruiseOrigin，同時，由通用、Cruise和本田耗時3年打造而成的它更是全球首款專為自動駕駛而設計的量產車，「自動駕駛、純電、共享」是它的殺手鐧，也是它重新定義自動駕駛汽車的資本，但在【汽車維基】看來，「前途光明卻道路崎嶇」。

自行移動的「迷你地鐵」

不難看出，圖片中這輛名為「CruiseOrigin」的自動駕駛汽車，無論是從外觀說還是從內飾講，都更像是一個支持自動駕駛技術的「方盒子，因為它沒有方向盤、沒有踏板、也沒有所謂的發動機艙，甚至它都無需駕駛，別人一鍵啟動，它是一鍵到達，你若問為何，在這里先賣個關子。

似乎我們在Origin身上看到了曾經瑪麗·博拉在2017年巴克萊全球汽車會議上提出的「全新結構、全新電池系統以及多品牌、多細分平台的電動汽車戰略」，CruiseOrigin是通用第一個研發成果，也是通用汽車對於打造模塊化共享平台的試金石，可見，未來，屬於AI，終於共享。

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『伍』 通用汽車Cruise開始在美國測試完全無人駕駛功能

通用Cruise已經開始在舊金山測試全自動汽車，完全不需要人類司機來駕駛車輛。該公司已獲准在整個繁華城市的選定街道上測試其五輛自主原型車。這些車輛的速度不能超過30英里/小時（48公里/小時），並且不允許在大雨或大霧中運行。

要想完成無人駕駛的測試，需要經過五年多的嚴格測試，在最瘋狂的駕駛環境中行駛超過200萬英里，再加上龐大的工程師團隊和整個Cruise以及通用汽車公司其他人員的努力工作，還有超過幾十億美元的投資。

為了預防無人駕駛測試過程出現危險情況，在Cruise的無人駕駛測試車副駕駛座椅上，必須有一名工作人員，並且在中控台上配備了一個應急開關，以備出現問題時使用。此外，自主原型車由Cruise員工進行遠程監控。

Cruise繼續在其原型車隊中使用全電動雪佛蘭Bolt車型，但在1月份，它推出了CruiseOrigin，這是一款自動駕駛汽車，沒有任何傳統的控制裝置，如方向盤和踏板。通用汽車打算在其底特律-哈姆特拉姆克工廠製造Origin，但它的原型車是否會取代目前在舊金山街頭測試的Bolt車型仍不確定。

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『陸』 中美兩地自動駕駛路測都拿「第一」，百度Apollo憑什麼

▲專項能力評估測試實拍

綜合能力測試可簡單理解為對單個專項能力測試的隨機串聯，能夠更真實地反映自動駕駛汽車連續執行駕駛任務的能力及穩定性。

與此同時，針對開放道路測試場景，北京報告除了會對各企業的路測里程、自動駕駛汽車脫離類別及原因進行統計、分析，也會統計測試企業在不同等級道路上的部署情況。

整體來看，北京報告突出強調了場景因素，更適合於用來衡量自動駕駛行業的發展水平。而另一方面，由於北京報告由第三方機構發布，並非企業個人申請，因此其客觀性相較於DMV報告也會更高一些。

三、連續兩個「第一」網路自動駕駛持續領跑

網路是國內自動駕駛領域的領頭羊，在今日發布的北京報告中更是「一舉奪魁」。而與此同時，網路也在日前發布的DMV報告中反超Waymo，拿下了MPD榜單的第一名。

2019年，網路在加州的路測里程數較2018年提升近6倍，至10萬多英里（約合17.42萬公里），MPD值也飆升至18050.03英里（約合2.9萬公里）。這意味著，網路在加州路測的自動駕駛汽車每行駛約2.9萬公里才需要被干預一次。

DMV報告結果依賴企業自覺，相較之下，北京報告會更符合中國國情且強調技術水準。網路能夠在兩個報告中都取得「第一名」的成績，其在自動駕駛方面的硬實力已經不言自明。

據了解，網路Apollo目前已經形成智能交通、自動駕駛和車聯網三大板塊協同並進、互相支持的業務格局。截止至2019年12月18日，Apollo共擁有自動駕駛路測牌照150張、在全球23個城市開展路測、累計測試里程超過300萬公里、全年新增專利1237件，並獲得了眾多商業落地的機會。

與此同時，網路Apollo自動駕駛平台也在2019年更新至5.5版本，開發者基於Apollo5.5，即可快速打造出在城市行駛的無人計程車、無人公交車、低速無人接駁車等多種自動駕駛車輛。

結語：網路持續亮劍發力自動駕駛

網路是國內最早布局自動駕駛的企業，一直以來都充當著國內自動駕駛發展的引領者。2019年，網路在自動駕駛汽車路測、生態構建、平台發布等多方面實現了多線開花。如今在北京報告中奪魁，也是在一定程度上為網路的自動駕駛實力做了證明。

與此同時，網路在DMV報告中拿下MPD第一名，也說明了網路不僅在國內自動駕駛領域居於領先地位，在全球范圍來看也是處於第一梯隊。

相信未來隨著網路加速賦能自動駕駛的行業創新，國內自動駕駛的發展步伐也將進一步加快。

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『柒』 Motional獲准在美國測試全無人駕駛汽車

[汽車之家新聞]據外媒報道，Motional獲得了來自美國內華達州的許可，接下來將在拉斯維加斯公共道路上部署全無人駕駛汽車，對車輛進行公共道路測試。

Motional是現代汽車與安波福共同出資40億美元成立的合資企業，該公司總裁兼CEO卡爾·伊格尼瑪（KarlIagnemma）在11月17日宣布，內華達州已允許該公司在不配備安全員的情況，對自動駕駛汽車進行公共道路測試。

編輯點評：

如今各國的自動駕駛測試進行得如火如荼，但真正「無人」的自動駕駛測試尚不常見，Motional獲准進行「無人」自動駕駛車測試，在一定程度上證明了該公司在相關技術上取得了新的進展。對於普通民眾來說，這也意味著我們距離無人駕駛汽車越來越近了。（信息來源：VentureBeat；編譯/汽車之家宋愛菊）

『捌』 馬斯克：特斯拉兩周內大規模推送全自動駕駛（FSD）測試版

近日，特斯拉CEO埃隆·馬斯克(ElonMusk)表示，特斯拉可能會在兩周內大規模推送全自動駕駛（FSD）軟體的測試版。顧名思義，完全自動駕駛系統將完全負責駕駛、導航和所有交通規則，完成駕駛體驗。據外媒報道稱，該系統甚至可以在沒有標記的道路上完成正常駕駛。

馬斯克是在社交媒體上回復粉絲時透露的該消息。據悉，特斯拉的全自動駕駛系統還在測試階段，今年10月份，特斯拉曾「謹慎地」向少量車主開放該測試，並允許其在社交媒體上分享測試經歷。篩選車主的標準是「專家」或者「細心的駕駛員」。11月初，特斯拉對完全自動駕駛系統進行了發布後的首次升級，並表示此次升級使特斯拉汽車人工干預的需求降低了30%。

此前，馬斯克曾表示，如果測試進展順利將進行更大范圍的發布。日前，有車主發布了全自動駕駛系統的測試視頻，視頻顯示，該系統可以在十字路口為行人自動讓行。此外，也有車主表示在長途旅行中，該系統在沒有干預的情況下做到了沒有任何事故發生。這些真實的測試和特斯拉公司內部的測試數據，為大規模開放該系統提供了信心。因此，即便當前仍處於測試階段，馬斯克也回復粉絲稱「兩周內進行更大范圍的測試版推送」。

就目前透露的消息來看，完全自動駕駛系統測試版的更新和測試范圍並不局限於美國。馬斯克此前曾明確表示，挪威和加拿大將是該系統首批進入的國際市場。

事實上，特斯拉將在12月份開始完全自動駕駛系統更大范圍的測試並不意外。今年早些時候，馬斯克就曾表示，計劃在今年年底前廣泛發布完全自動駕駛的最新升級版。後來，在三季度財報的電話會議上，馬斯克再次透露，全自動駕駛功能有望在年底前推出。

隨著全自動駕駛功能的升級，特斯拉也在「升級」全自動駕駛套件的價格。10月底，該套件漲價2000美元，售價達到10000美元。

不過值得留意的是，該系統依然面臨監管的壓力，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）曾表示，出於保護公眾免遭安全威脅的考量，將密切關注特斯拉全自動駕駛測試版。

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『玖』 自動駕駛系統有哪些

如果你問的是一輛車的自動駕駛系統，那麼可以大致分成車載和雲端兩大部分。
1.車載部分
感測系統：遍布車身的感測設備採集、接收數據，通過匯流排進行集成，再通過數據融合和智能分析處理，輸出自動駕駛汽車所需的環境感知信息。
主控系統：由硬體部分的高性能車載集成計算平台和軟體部分的智能車載操作系統組成。計算平台融合了感測器、高精度地圖、V2X的感知信息進行認知和決策計算。智能車載操作系統融合了車內人機交互、運營服務商、內容服務商的數據，為乘客提供個性化服務，真正把智能車變成下一代移動智能入口終端。最後決策信息進入車輛匯流排控制系統，完成執行動作。
2.雲端部分
自動駕駛車輛是一個具有高速移動屬性的終端系統，需要雲端大腦提供「智力」支持，完成數據存儲、高精度地圖數據採集、深度學習模型訓練三大功能。

『拾』 趕在加州封城前，輕舟智航展示自動駕駛Drive-through

[億歐導讀]?「規劃決策是目前自動駕駛最具挑戰性的問題。」輕舟智航CEO於騫如是說。

其中，最底層的CarOS能夠藉助底層的通訊系統來保證模塊之間的高效通訊，向上一層的核心模擬器及評估器，能夠從安全性、真值、法規、舒適度、狀況等多個維度評估自動駕駛車，保證模擬系統的確定性，再上一層的模擬周邊工具鏈和基礎架構，則能高效利用全部數據，保證整個數據閉環的有效性。

在輕舟智航看來，有效數據、智能模擬系統以及決策規劃框架是推動技術向前轉動的「齒輪」。換句話說，模擬系統是二者之間的紐帶——在收集大量數據後，輕舟智航能夠藉助模擬及相關工具鏈，形成數據測試閉環，支持演算法的測試和迭代，不斷修改決策規劃框架，以求保證自動駕駛車的安全性和可用性。這種方式能夠較大化利用有效數據，降低測試成本，提升開發效率。

目前，業界致力於實現L4級自動駕駛的公司幾乎都擁有自己的模擬系統，但他們的業務重點多集中在演算法研發層面。對於模擬平台的精心打造，使輕舟智航看起來多少有些與眾不同。想用最少的人、最少的工具、做最難的事，就這家年輕的自動駕駛公司公司而言，目標遠大，但未來仍充滿挑戰。

除了美國矽谷，輕舟智航還在中國北京、深圳、蘇州等多個城市設有辦公室，本次是其首次在國內公開亮相。公司表示，將在2020年完善大量的工具鏈以及模擬測試環境，以建好「自動化規模生產的工廠」，更多的落地場景則將擇日進行公布。

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