自动驾驶业务季度总结

简述信息一览：

• 1、自动驾驶“芯”战争
• 2、【自动驾驶】自动驾驶技术发展趋势总结
• 3、自动驾驶协同感知综述
• 4、【自动驾驶】自动驾驶中的时间同步总结

自动驾驶“芯”战争

1、月23日，刚刚与宝马在自动驾驶领域宣布和平分手的奔驰，宣布与芯片供应商英伟达达成合作，将使用后者的Orin芯片，开发下一代车载计算系统，为奔驰量产车型2024年将全面搭载的L2-L3级自动驾驶功能，以及最高可达L4级的自动泊车功能提供算力支持。

2、汽车 的智能化和自动化正成为下一个投资风口，特斯拉与英伟达合作失利进而自研芯片，比亚迪分拆芯片业务剑指IGBT，英特尔通过收购弯道介入等等， 汽车 行业将接力手机成为资金风投的终端入口热门战场。

3、国内车企方面，长安UNI-T搭载具备量产条件的L3级自动驾驶技术；广汽Aion LX搭载L3级自动驾驶；吉利***在2020年实现G-Pilot0应用；比亚迪已经实现L2+级别自动驾驶。 造车新势力们也在自动驾驶领域高歌猛进。

4、年初公司在GTC上刚刚发布了全新平台，其基于NVIDIA Xavier系统级芯片运行，***用DriveWorks加速库和实时操作系统DRIVE OS，其中包含DRIVE AutoPilot软件、DRIVE AGX和DRIVE验证工具，并融合了DRIVE AV自动驾驶软件和DRIVE IX智能驾驶舱体验。

【自动驾驶】自动驾驶技术发展趋势总结

1、自动驾驶技术的安全性提升是未来发展的关键。未来系统将借助更先进的激光雷达和毫米波雷达，提供更精确的定位和环境识别，以应对各种复杂环境。同时，人工智能的进步将使自动驾驶系统更好地理解驾驶员的需求，提高其适应不同道路环境和气候的能力。 电子电气与软件架构的革新也是自动驾驶技术的重要趋势。

2、进入2018年以来，我对自动驾驶领域进行了深入观察和研究，见证了其从困境到繁荣的变迁。在此过程中，我梳理出了自动驾驶技术的最新发展趋势，这不仅是行业历史的缩影，也是学习和研究的重要参考。

3、自动驾驶市场发展提速，供应链协同、用户运营与生态融合为汽车产业可预见未来。中国汽车总体市场已趋于饱和，但电气化、智能化趋势正冲击着传统汽车产业链。

4、尽管存在这些挑战，自动驾驶技术仍具有巨大的发展潜力和优势，能够提升道路交通的安全性、减少交通事故、增加交通效率并改善出行体验。 随着技术的不断进步和社会接受度的提升，自动驾驶技术有望在某些特定领域和场景中实现对人工驾驶的替代，如自动驾驶出租车、货运和公共交通等。

5、总的来说，自动驾驶技术虽然提升了驾驶安全和效率，但对于部分情况下的驾驶仍需要进行人工干预。未来，自动驾驶技术与人工驾驶技术将会协助驾驶员完成交通运输任务，优化人类驾驶员账号和包括协同调度的车辆调度系统、交通建设、安全管理等多种应用。

6、自动驾驶正在逐步成为公路和高速公路上的主要趋势。然而，自动驾驶车辆的软件故障、路标缺失、以及交通事故等问题也需要逐步解决，以确保行车安全。 在恶劣天气、道路拥堵或大型工程建设的特殊情况下，自动驾驶可能无法完全适应，此时仍然需要司机的驾驶技能来应对。

自动驾驶协同感知综述

自动驾驶协同感知是一个关键领域，Collaborative Perception in Autonomous Driving： Methods， Datasets and Challenges综述总结了2019年至2023年初的研究进展。该综述以多智能体系统为基础，探讨了如何通过数据共享和融合来增强自动驾驶的感知能力，如车车（V2V）、车路（V2I）和车物（V2X）协同感知。

自动驾驶汽车的智能核心之一是物体检测，它是支持车辆感知环境、做出决策的关键组成部分。这篇文章探讨了物体检测在自动驾驶中的现状及面临的挑战。

在自动驾驶领域，研究对BEV（Birds Eye View）和Occupancy感知的综述论文及开源算法的总结，涵盖了从目标感知到图像和点云分割，多传感器融合，多任务感知等多个方面。以下内容将对这些研究进行概述。

环境感知指的是智能汽车通过车内、车外和道路传感器，识别车内人员、车外车辆、行人、自然环境的能力，用于自动驾驶、驾乘舒适性和安全性等。根据感知对象和传感器位置分布，环境感知可分为车内环境感知、车外环境感知、单车智能感知和多车协同感知。

车路协同感知： 信号灯融合感知与盲区遮挡协同，突破视觉局限，提升感知范围。决策与规划： 通过智能算法，如排队决策和死车决策，优化行驶策略，提升行车效率。智能交互与安全通过V2X技术，自动驾驶系统能够长时间跟踪车辆，预测潜在事件，并及时通知车端进行避让，确保行驶安全。

【自动驾驶】自动驾驶中的时间同步总结

1、时间同步是实现自动驾驶系统感知、融合、预测、定位、规划、决策、控制等模块协同工作的核心。时间同步在自动驾驶系统中扮演着不可或缺的角色，它与空间标定、通信框架、计算框架、功能架构、软件架构等组件紧密相连，构成了自动驾驶系统的基础。

2、总结来说，自动驾驶中的时间同步是一项精密且不断发展的技术，它融合了硬件的精准与软件的智能，共同构建起车辆感知环境的坚实基础。从GPS时钟源到精确触发机制，再到软件层面的优化，每一个环节都在推动自动驾驶向更高级别的精确度迈进。

3、在汽车电子行业中，车载时钟同步技术如同精密的导航系统，为自动驾驶和ADAS功能的协同运作提供了基石。我们关注的焦点涵盖了can_tsync、stbm的传统方案，以及ptp/gptp和ntp/gnss的网络同步技术。

4、时间同步的应用广泛，数据中心的集群、虚拟机计算、金融交易的电子签名、变电站的配电管理，以及自动驾驶车辆的激光雷达系统，都对其有严格要求。例如，银行IT系统需要微秒级精度，以保证金融交易的不可抵赖性和数据完整性。Elproma NTS-pico3作为自主汽车市场的领导者，展示了时间同步在自动驾驶中的重要性。

5、时间同步的重要性体现在多个方面，例如确保电子设备的文件、数据库和应用程序的准确时间标记，以及维持数据传输、音乐***质量、电力频率稳定等。在金融交易中，时间戳的精确性对于防欺诈和保护数据完整性至关重要。数据中心、银行IT系统、自动驾驶汽车等都对时间同步有着严格的要求，如微秒级或纳秒级的精度。

关于自动驾驶业务季度总结，以及自动驾驶业务季度总结报告的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。