美国车辆自动驾驶软件

‘壹’ StradVision感知软件新增动物检测功能 帮助自动驾驶汽车避开动物

据外媒报道，?ADAS和自动驾驶汽车AI摄像头感知软件公司StradVision宣布，正在为其基于深度学习的SVNet软件开发动物检测功能，该软件对保障自动驾驶汽车安全行驶至关重要。

在美国，每年有150多万起由于车辆撞到鹿而导致的交通事故，造成约200人死亡，1万人受伤，以及超过10亿美元的经济损失。StradVision首席执行官JunhwanKim称，此款新软件一旦部署，将成为摄像头感知行业带来重大变革。

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‘贰’ 全球自动驾驶汽车硬件和软件最新技术总结（2020）

进入到2020年，自动驾驶技术走到了需要规模商业化证明技术价值的时候。

不管是封闭或半封闭场景的矿区、港口和园区，还是公开道路的RoboTaxi、RoboTruck等，技术都是自动驾驶在不同场景商业化的基础。

本报告覆盖了自动驾驶汽车所需要的感知、定图与定位、传感器融合、机器学习方法、数据收集与处理、路径规划、自动驾驶架构、乘客体验、自动驾驶车辆与外界交互、自动驾驶对汽车部件的挑战（如功耗、尺寸、重量等）、通讯与连接（车路协同、云端管理平台）等技术领域的讨论，并且提供相应的各自动驾驶公司的实施案例。

本报告是由美国、中国、以色列、加拿大、英国等全球不同国家和地区的自动驾驶专家，针对自动驾驶技术的硬件和软件技术，进行的全面阐述，方便各位读者能够从技术角度，了解最新的技术动态，从而全面了解自动驾驶汽车。

本报告的案例大多数来自汽车领域，这也是目前自动驾驶行业最火热的应用场景，但是，服务个人出行的汽车并不是自动驾驶技术影响深远的行业，其他的行业，如公共交通、货运、农业、矿业等领域，也同样是自动驾驶技术应用的广泛天地。

RNN——当处理诸如视频之类的时间信息时，RNN是强大的工具。在这些网络中，先前步骤的输出作为输入被馈送到网络中，从而使信息和知识能够持久存在于网络中并被上下文化。

DRL——将深度学习（DL）和强化学习相结合。DRL方法使软件定义的“代理”可以使用奖励功能，在虚拟环境中学习最佳行动，以实现其目标。这些面向目标的算法学习如何实现目标，或如何在多个步骤中沿特定维度最大化。尽管前景广阔，但DRL面临的挑战是设计用于驾驶车辆的正确奖励功能。在自动驾驶汽车中，深度强化学习被认为仍处于早期阶段。

这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，它们试图一起使用多种方法来提高准确性并减少计算需求。

一次在多个任务上训练网络是深度学习中的常见做法，通常称为多任务训练或辅助任务训练。这是为了避免过度拟合，这是神经网络的常见问题。当机器学习算法针对特定任务进行训练时，它会变得非常专注于模仿它所训练的数据，从而在尝试进行内插或外推时其输出变得不切实际。

通过在多个任务上训练机器学习算法，网络的核心将专注于发现对所有目的都有用的常规功能，而不是仅仅专注于一项任务。这可以使输出对应用程序更加现实和有用。

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‘叁’ 盘点知名自动驾驶仿真平台，Waymo、腾讯榜上有名

无人驾驶离我们还有多远？

在发出这个问题前，首先要知道，自动驾驶汽车想要真正上路，必须经历多重安全考验，而路测则是必不可少的重要环节。

据美国兰德智库的估算，一套自动驾驶的系统至少需要经过110英里（约170-180亿公里）的验证才能达到量产条件。这就意味着，即便是一支拥有100辆测试车的自动驾驶车队，以25英里(40公里)每小时的平均时速全天24小时一刻不停歇地测试，也需要花费大约500年的时间。

当前，国内的自动驾驶仿真系统还处于起步阶段。即使是国际上仿真模拟技术比较成熟的公司，在中国道路场景的开发与中国驾驶员行为模拟方面仍不够成熟。从另一个角度来看，这其实给中国本土研发自动驾驶仿真模拟技术的公司释放了良好的机会。期待越来越多的像腾讯这样的本土科技企业加入自动驾驶仿真系统的建设中来，搭建具有中国特色的仿真测试环境，助力成熟的无人驾驶技术早日实现。

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‘肆’ 没有方向盘没有踏板，Cruise Origin重新定义自动驾驶

文/蒋伟男

早在3年前，通用汽车就宣布，将为旧金山的CruiseAutomation新增1100多个工作岗位，投资1400万美元来扩展无人驾驶技术的开发，为的就是进一步改变人们的出行方式，而今，这个想法似乎已经触手可及。

美国时间1月21日，这家通用的自动驾驶子公司在旧金山发布了旗下首款自动驾驶车型——CruiseOrigin，同时，由通用、Cruise和本田耗时3年打造而成的它更是全球首款专为自动驾驶而设计的量产车，“自动驾驶、纯电、共享”是它的杀手锏，也是它重新定义自动驾驶汽车的资本，但在【汽车维基】看来，“前途光明却道路崎岖”。

自行移动的“迷你地铁”

不难看出，图片中这辆名为“CruiseOrigin”的自动驾驶汽车，无论是从外观说还是从内饰讲，都更像是一个支持自动驾驶技术的“方盒子，因为它没有方向盘、没有踏板、也没有所谓的发动机舱，甚至它都无需驾驶，别人一键启动，它是一键到达，你若问为何，在这里先卖个关子。

似乎我们在Origin身上看到了曾经玛丽·博拉在2017年巴克莱全球汽车会议上提出的“全新结构、全新电池系统以及多品牌、多细分平台的电动汽车战略”，CruiseOrigin是通用第一个研发成果，也是通用汽车对于打造模块化共享平台的试金石，可见，未来，属于AI，终于共享。

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‘伍’ 通用汽车Cruise开始在美国测试完全无人驾驶功能

通用Cruise已经开始在旧金山测试全自动汽车，完全不需要人类司机来驾驶车辆。该公司已获准在整个繁华城市的选定街道上测试其五辆自主原型车。这些车辆的速度不能超过30英里/小时（48公里/小时），并且不允许在大雨或大雾中运行。

要想完成无人驾驶的测试，需要经过五年多的严格测试，在最疯狂的驾驶环境中行驶超过200万英里，再加上庞大的工程师团队和整个Cruise以及通用汽车公司其他人员的努力工作，还有超过几十亿美元的投资。

为了预防无人驾驶测试过程出现危险情况，在Cruise的无人驾驶测试车副驾驶座椅上，必须有一名工作人员，并且在中控台上配备了一个应急开关，以备出现问题时使用。此外，自主原型车由Cruise员工进行远程监控。

Cruise继续在其原型车队中使用全电动雪佛兰Bolt车型，但在1月份，它推出了CruiseOrigin，这是一款自动驾驶汽车，没有任何传统的控制装置，如方向盘和踏板。通用汽车打算在其底特律-哈姆特拉姆克工厂制造Origin，但它的原型车是否会取代目前在旧金山街头测试的Bolt车型仍不确定。

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‘陆’ 中美两地自动驾驶路测都拿“第一”，百度Apollo凭什么

▲专项能力评估测试实拍

综合能力测试可简单理解为对单个专项能力测试的随机串联，能够更真实地反映自动驾驶汽车连续执行驾驶任务的能力及稳定性。

与此同时，针对开放道路测试场景，北京报告除了会对各企业的路测里程、自动驾驶汽车脱离类别及原因进行统计、分析，也会统计测试企业在不同等级道路上的部署情况。

整体来看，北京报告突出强调了场景因素，更适合于用来衡量自动驾驶行业的发展水平。而另一方面，由于北京报告由第三方机构发布，并非企业个人申请，因此其客观性相较于DMV报告也会更高一些。

三、连续两个“第一”网络自动驾驶持续领跑

网络是国内自动驾驶领域的领头羊，在今日发布的北京报告中更是“一举夺魁”。而与此同时，网络也在日前发布的DMV报告中反超Waymo，拿下了MPD榜单的第一名。

2019年，网络在加州的路测里程数较2018年提升近6倍，至10万多英里（约合17.42万公里），MPD值也飙升至18050.03英里（约合2.9万公里）。这意味着，网络在加州路测的自动驾驶汽车每行驶约2.9万公里才需要被干预一次。

DMV报告结果依赖企业自觉，相较之下，北京报告会更符合中国国情且强调技术水准。网络能够在两个报告中都取得“第一名”的成绩，其在自动驾驶方面的硬实力已经不言自明。

据了解，网络Apollo目前已经形成智能交通、自动驾驶和车联网三大板块协同并进、互相支持的业务格局。截止至2019年12月18日，Apollo共拥有自动驾驶路测牌照150张、在全球23个城市开展路测、累计测试里程超过300万公里、全年新增专利1237件，并获得了众多商业落地的机会。

与此同时，网络Apollo自动驾驶平台也在2019年更新至5.5版本，开发者基于Apollo5.5，即可快速打造出在城市行驶的无人出租车、无人公交车、低速无人接驳车等多种自动驾驶车辆。

结语：网络持续亮剑发力自动驾驶

网络是国内最早布局自动驾驶的企业，一直以来都充当着国内自动驾驶发展的引领者。2019年，网络在自动驾驶汽车路测、生态构建、平台发布等多方面实现了多线开花。如今在北京报告中夺魁，也是在一定程度上为网络的自动驾驶实力做了证明。

与此同时，网络在DMV报告中拿下MPD第一名，也说明了网络不仅在国内自动驾驶领域居于领先地位，在全球范围来看也是处于第一梯队。

相信未来随着网络加速赋能自动驾驶的行业创新，国内自动驾驶的发展步伐也将进一步加快。

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‘柒’ Motional获准在美国测试全无人驾驶汽车

[汽车之家新闻]据外媒报道，Motional获得了来自美国内华达州的许可，接下来将在拉斯维加斯公共道路上部署全无人驾驶汽车，对车辆进行公共道路测试。

Motional是现代汽车与安波福共同出资40亿美元成立的合资企业，该公司总裁兼CEO卡尔·伊格尼玛（KarlIagnemma）在11月17日宣布，内华达州已允许该公司在不配备安全员的情况，对自动驾驶汽车进行公共道路测试。

编辑点评：

如今各国的自动驾驶测试进行得如火如荼，但真正“无人”的自动驾驶测试尚不常见，Motional获准进行“无人”自动驾驶车测试，在一定程度上证明了该公司在相关技术上取得了新的进展。对于普通民众来说，这也意味着我们距离无人驾驶汽车越来越近了。（信息来源：VentureBeat；编译/汽车之家宋爱菊）

‘捌’ 马斯克：特斯拉两周内大规模推送全自动驾驶（FSD）测试版

近日，特斯拉CEO埃隆·马斯克(ElonMusk)表示，特斯拉可能会在两周内大规模推送全自动驾驶（FSD）软件的测试版。顾名思义，完全自动驾驶系统将完全负责驾驶、导航和所有交通规则，完成驾驶体验。据外媒报道称，该系统甚至可以在没有标记的道路上完成正常驾驶。

马斯克是在社交媒体上回复粉丝时透露的该消息。据悉，特斯拉的全自动驾驶系统还在测试阶段，今年10月份，特斯拉曾“谨慎地”向少量车主开放该测试，并允许其在社交媒体上分享测试经历。筛选车主的标准是“专家”或者“细心的驾驶员”。11月初，特斯拉对完全自动驾驶系统进行了发布后的首次升级，并表示此次升级使特斯拉汽车人工干预的需求降低了30%。

此前，马斯克曾表示，如果测试进展顺利将进行更大范围的发布。日前，有车主发布了全自动驾驶系统的测试视频，视频显示，该系统可以在十字路口为行人自动让行。此外，也有车主表示在长途旅行中，该系统在没有干预的情况下做到了没有任何事故发生。这些真实的测试和特斯拉公司内部的测试数据，为大规模开放该系统提供了信心。因此，即便当前仍处于测试阶段，马斯克也回复粉丝称“两周内进行更大范围的测试版推送”。

就目前透露的消息来看，完全自动驾驶系统测试版的更新和测试范围并不局限于美国。马斯克此前曾明确表示，挪威和加拿大将是该系统首批进入的国际市场。

事实上，特斯拉将在12月份开始完全自动驾驶系统更大范围的测试并不意外。今年早些时候，马斯克就曾表示，计划在今年年底前广泛发布完全自动驾驶的最新升级版。后来，在三季度财报的电话会议上，马斯克再次透露，全自动驾驶功能有望在年底前推出。

随着全自动驾驶功能的升级，特斯拉也在“升级”全自动驾驶套件的价格。10月底，该套件涨价2000美元，售价达到10000美元。

不过值得留意的是，该系统依然面临监管的压力，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）曾表示，出于保护公众免遭安全威胁的考量，将密切关注特斯拉全自动驾驶测试版。

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‘玖’ 自动驾驶系统有哪些

如果你问的是一辆车的自动驾驶系统，那么可以大致分成车载和云端两大部分。
1.车载部分
传感系统：遍布车身的传感设备采集、接收数据，通过总线进行集成，再通过数据融合和智能分析处理，输出自动驾驶汽车所需的环境感知信息。
主控系统：由硬件部分的高性能车载集成计算平台和软件部分的智能车载操作系统组成。计算平台融合了传感器、高精度地图、V2X的感知信息进行认知和决策计算。智能车载操作系统融合了车内人机交互、运营服务商、内容服务商的数据，为乘客提供个性化服务，真正把智能车变成下一代移动智能入口终端。最后决策信息进入车辆总线控制系统，完成执行动作。
2.云端部分
自动驾驶车辆是一个具有高速移动属性的终端系统，需要云端大脑提供“智力”支持，完成数据存储、高精度地图数据采集、深度学习模型训练三大功能。

‘拾’ 赶在加州封城前，轻舟智航展示自动驾驶Drive-through

[亿欧导读]?“规划决策是目前自动驾驶最具挑战性的问题。”轻舟智航CEO于骞如是说。

其中，最底层的CarOS能够借助底层的通讯系统来保证模块之间的高效通讯，向上一层的核心仿真器及评估器，能够从安全性、真值、法规、舒适度、状况等多个维度评估自动驾驶车，保证仿真系统的确定性，再上一层的仿真周边工具链和基础架构，则能高效利用全部数据，保证整个数据闭环的有效性。

在轻舟智航看来，有效数据、智能仿真系统以及决策规划框架是推动技术向前转动的“齿轮”。换句话说，仿真系统是二者之间的纽带——在收集大量数据后，轻舟智航能够借助仿真及相关工具链，形成数据测试闭环，支持算法的测试和迭代，不断修改决策规划框架，以求保证自动驾驶车的安全性和可用性。这种方式能够较大化利用有效数据，降低测试成本，提升开发效率。

目前，业界致力于实现L4级自动驾驶的公司几乎都拥有自己的仿真系统，但他们的业务重点多集中在算法研发层面。对于仿真平台的精心打造，使轻舟智航看起来多少有些与众不同。想用最少的人、最少的工具、做最难的事，就这家年轻的自动驾驶公司公司而言，目标远大，但未来仍充满挑战。

除了美国硅谷，轻舟智航还在中国北京、深圳、苏州等多个城市设有办公室，本次是其首次在国内公开亮相。公司表示，将在2020年完善大量的工具链以及仿真测试环境，以建好“自动化规模生产的工厂”，更多的落地场景则将择日进行公布。

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