全球自动驾驶新标杆

文章阐述了关于全球自动驾驶商业路径，以及全球自动驾驶新标杆的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、年化收入超5亿,超千台车辆需求,仙途智能加速驶入商业化超车道
• 2、自动驾驶难以实现商业化落地?此次抗疫过程中却展现无遗!
• 3、全球自动驾驶技术的落地竞争加剧,中国已走到哪一步?
• 4、自动驾驶为什么需要“车路协同”?
• 5、数据闭环,通向高阶自动驾驶的必经之路

年化收入超5亿,超千台车辆需求,仙途智能加速驶入商业化超车道

1、仙途智能，自动驾驶商业化领域的领军者，近期接连签下多笔大额订单，年化合同金额超过5亿元人民币。这不仅再次验证了其在自动驾驶环卫赛道商业模式的可持续性，也彰显了其在商业化落地领域的领先地位。

2、仙途智能，自动驾驶行业的领军者，最近成功签订了一系列大型商业化订单，年化合同总额超过5亿元人民币，标志着其在自动驾驶环卫赛道的商业模式持续稳健，保持领先地位。

自动驾驶难以实现商业化落地?此次抗疫过程中却展现无遗!

1、然而，由于现阶段自动驾驶的瓶颈仍十分明显，即难以实现商业化的落地。一方面因为它实在太过“烧钱”，另一方面落地难、造血慢，也使得原本怀揣着雄心的一家又一家的企业逐渐转向或退出。可以说，自动驾驶还未真正发展起来，便已经开始逐渐呈现众人皆降维的态势。

2、受制于疫情的传染性，无人化商业模式一时被热议。在这场“抗疫”中，无人车价值逐渐显现。武汉方舱医院内，无人车辆往来穿梭。这些车辆拥有远程调控装置，配合医院需求随时上岗。此外，车辆的提供方安排工程师进行监控，有需求随时响应。一时之间，无人驾驶的春天好像来了。

3、今年1月，国内突然爆发大规模的***肺炎疫情，为助力抗疫，一辆辆由京东、百度、美团等国内企业研发的无人车被迅速投放到各大医院及隔离点，用于运送药物及生活物资，不仅让自动驾驶大刷了一把存在感，也使得这项技术在实际应用中得到了一次很好的验证。

4、对于区域人群聚集，无人机可自动靠近人群上空，***用高精度红外测温，对所有人进行在线测温。确定无发热异常后，再进行喊话驱离，督促人群散开。还有些无人机挂上货仓之后可以用来派送快递，可以在最短时间内将物资运送到需要的地方，在抗疫前线既保证了送货时效也能最大程度上降低人员往来，避免交叉感染。

5、在新四化中，电动化和智能化的最终目的，是要实现共享出行的目标。于是，Robotaxi自动驾驶出租车的概念被提出，智能化与商业运营的碰撞，一方面有利于自动驾驶技术完善，早日实现商业化落地；另一方面也为大众出行提供了一种新的选择。 今年以来，中国无人驾驶技术应用持续推进。

全球自动驾驶技术的落地竞争加剧,中国已走到哪一步?

在海外，目前在自动驾驶方面走在最前的是谷歌、Uber和Lyft等科技领域巨头，而在国内，百度最先发起了Apollo（阿波罗）***，***打造开放的自动驾驶平台，可以整合到各个品牌的硬件平台中；随后另外两大互联网巨头阿里巴巴和腾讯也相继加入了自动驾驶的竞争行列。

第一个级别是驾驶员辅助，车辆可以进行一些辅助功能，ai只是简单刹车等功能。第二个级别是部分自动化。车辆可以辅助转向或加速功能。驾驶员必须时刻准备好，控制车辆并仍然负责大多数安全关键功能和所有环境监测。第三个级别是条件自动化。

刘卫红指出，当前，自动驾驶技术已开始走向成熟，越来越多的新车型开始搭载自动驾驶功能，预计2025年，中国新车的自动驾驶渗透率将超过60%。随着汽车技术的迭代加速，预计今年年底，部分城区智能驾驶会落地。刘卫红预测，2030年以前，L3自动驾驶会批量落地。

根据亿欧智库发布的“2022年中国市场智能电动汽车品牌自动驾驶竞争力TOP15”榜单中，特斯拉位列榜首；自主品牌小鹏汽车紧随其后，位列第二。

美国Alphabet公司（谷歌母公司）旗下的Waymo，自动驾驶总路测里程已经超过3200万公里，国内同样布局许久的巨头百度、滴滴等正在奋力追赶这位自动驾驶行业领先者，但国内自动驾驶公司测试总里程最高者，累计测试总里程还不到Waymo的三分之一。

二代客泊车等特定情况下的自动驾驶作为大批量生产的切入点。围绕着更高级的自动驾驶一些特定的场景可能会落地比如停车问题这一直是欧洲和亚洲的痛点。现在驾驶辅助技术已经成熟下一步就是进入自动驾驶停车服务阶段基本上不需要人进入停车场。三基于人工智能网联汽车的“出行服务”市场成为企业竞争焦点。

自动驾驶为什么需要“车路协同”?

1、如果说，离完全自动驾驶仍有一段距离，那么，车路协同出现，则为实现自动驾驶提供了更多可能。 一方面，受制于昂贵的单车智能成本，自动驾驶迟迟难以突破。于是人们开始思考，如若用智慧的路代替部分技术，可降低不少车载成本；另一方面，由于单车感知系统存在视角盲区、感知距离技术缺陷，所以出现了类似特斯拉、Uber自动驾驶致死事故。

2、自动驾驶存在单车智能和车路协同两种方案实现，而车路协同就是智慧汽车和智慧道路相结合，实现“人-车-路-云端”的高效，相比单车智能方案，道路协同不仅可以大大增加检测范围并减少车端的运算负担，让自动驾驶落地更容易、成本更低，同时车路协同提供的信息更多，升级潜力更大。

3、车路协同是基于车联网发展产生的一种自动驾驶技术，车路协同这一智能系统需要进行公路的智能化建设，同时也需要对基础设施进行投资。车路协同把部分感知能力从车端转移到了交通基础设施上，路侧传感器通过5G和其他通信方式，为车辆提供环境信息。车路协同主要通过5G、高精地图、来感知路况进行 汽车 自动驾驶。

4、如果是单车智能，它可以在这个路灯落下之后识别到它，绕开它，但如果正好砸到你的车上，再智能的车也无能为力；如果是车路协同，路边感知单元在路灯掉下的同时就会通知到周边的车辆，你的车辆、身后的跟车都会自动停在桥下，路灯落地，你们只需要安全地绕开就行。

5、车路协同是单车智能的高级发展形式 ，能提升自动驾驶的安全性、单车不需要再那么多的雷达传感器、也不需要不断提升算力，将会整体范围降低自动驾驶普及的成本。

数据闭环,通向高阶自动驾驶的必经之路

1、自动驾驶行业热衷于探索数据闭环，打造高效系统的关键路径。数据闭环成为提升自动驾驶能力的核心策略。特斯拉通过规则和影子模式***集数据，经过筛选上传至云端，工程师处理后投入数据集群训练模型，再部署回车辆进行指标检测。验证后的新模型持续迭代，形成数据驱动的循环。

2、趋势三，场景库数据资产化与共享化有助于自动驾驶训练测试的降本增效。通过构建全场景合成数据仿真素材库，开发人员可以持续训练、测试和验证自动驾驶系统，特别是针对安全关键型场景。数据驱动闭环生态方案的推出，加速了自动驾驶量产落地进程。

3、据悉，腾讯自动驾驶云平台基于云端海量存储空间与计算资源支撑，构建了数据***集管理、样本标注、算法训练评测、诊断调试、云端仿真、实车反馈闭环等全流程云服务，提供支撑自动驾驶研发的全链路云服务和开发平台。

4、我们构建了具备亿级数据生产能力的数据-模型产线，可以对数据进行全自动标注，得益于量产数据指数型增长和成熟的数据闭环工具链，更快解决智驾过程中的长尾场景。

5、毫末智行董事长张凯 据毫末智行董事长张凯介绍，“毫末智行一直以来，都在坚定地走渐进式发展路线。在自动驾驶0时代，辅助驾驶是通向自动驾驶的必由之路。”在他看来，目前中国已成为全球智能汽车主战场，预计到2025年，高级别辅助驾驶搭载率超过70%。

关于全球自动驾驶商业路径，以及全球自动驾驶新标杆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。