对于自动驾驶行业而言，2019年是直面现实的一年。自动驾驶技术的发展比业界想象的要困难许多，尤其是L3至L5级的高级别技术。在过去的十年即将结束之际，那些曾经试图推广L3级或更高级别自动驾驶技术的企业纷纷变更了产品的推出计划，有些企业甚至干脆取消了相关产品的推出计划。
自动驾驶行业发展轨迹
在行业呈现的新现状中，存在两种自动驾驶形式——人工控制自动驾驶和无人控制自动驾驶。从L1到L2+级仅仅是自动化功能的增加，车辆始终处于人工控制下，驾驶员可以随时接管车辆。L4至L5级属于完全没有人工干预的自动驾驶出租车或无人驾驶车辆。而L3级是一个正在萎缩的灰色地带。
增量式自动化是特斯拉目前正在应用在自动驾驶出租车的技术。而戴姆勒及其他整车厂宣布因经济收益的不确定性等原因缩减自动驾驶出租车的开发。
尽管近年来自动驾驶出租车（L4+级）的发展前景趋于走低，但自动驾驶出租车至少在人口稠密的城区依然会成为主流。
自动驾驶出租车的部署在起步阶段会设立许多限制，例如会为其设置专用道路和车道，以及在指定地点上下客等。在自动驾驶出租车与人工驾驶车辆共享路权的情况下，有些限制措施是必要的。
此外，传统量产车的销量在短期内不会减少。与现在一样，便捷性和安全性始终会是最首要的考虑因素。至少在未来20年左右的时间内，汽车销售状况并不会出现大的变化。
虽然可以实现越来越多的L3级技术，但这些技术还是无法脱离人工监控，这也是目前的现状。一段时间后，搭载L3级技术的车辆或许能够实现全程自动驾驶，但法律规定驾驶员必须在车内进行监控。在美国，关于车辆性能和安全标准的法规是由相关联邦机构制定的，而车辆运行方面的法规则是由各州相关部门制订的。车辆设计和安全标准由美国交通部参照美国联邦汽车安全标准（FMVSS）进行监管。相较之下，车辆运行法规由各州自行确立。虽然各州确立的车辆运行法规存在细微差异，但任何州都禁止车辆在不受驾驶员监控的情况下运行。
为量产车打造的新版ADAS——“ADAS 2.0”
理论上讲，自动驾驶车辆的安全性更高。以特斯拉为例，该车搭载的安全功能数量比任何在路上行驶的其他车辆都要多。但特斯拉目前的安全功能也并非是一步到位实现的。起初，特斯拉产品只具备自适应巡航控制（ACC）和车道保持辅助功能，但一段时间后特斯拉推出了主动安全功能，以便驾驶员在必要的情况下对车辆进行人工干预。
自动驾驶1级至3级属于真正意义上的新版ADAS，以增量形式囊括了大多基于传感器的ADAS功能，是实现完全自动驾驶的必由之路。在过去的5年多内，这一增量形式已经得到发展和完善。
越来越多的量产车配备了L2级自动驾驶系统。各个整车厂通过额外技术来持续增强L2级自动驾驶系统的安全性和性能。根据SAE的定义，L3级属于有条件自动驾驶，达到该级别的车辆能够在某些路段实现自动驾驶。例如，借助于特斯拉的Autopilot自动辅助驾驶系统软件Navigate即可实现L3级自动驾驶。搭载了该软件的车辆能够实现自动变道、超越慢车和汇入车流等功能，甚至能在不断开系统进行人工干预的情况下自动驶出高速公路匝道。
软件定义汽车的发展趋势
在回顾2019年的自动驾驶行业时，车辆架构是另一个值得关注的发展趋势。软件定义架构已成为汽车行业必须重视的领域。特斯拉已经在这一领域积累了数年的研发经验，目前仍是整个行业在该领域的佼佼者。
软件定义汽车发展的重要促成因素在于将多个域并入一个集中的计算机架构中，以帮助自动驾驶系统实现更好的软件管理和计算效率。另外，该架构还可以通过OTA向车辆分配新的软件代码，从而实现不同功能的应用。
在“不破不修”观念的影响下，集中域控制技术发展迟缓。在全生命周期管理方面，传统架构所能发挥的作用已达极限。车载信息娱乐系统已经证明了这一点，这也使各整车厂纷纷开始作出改变。目前的车辆更趋于智能化，各类功能始终处于变化和改善中。
车辆架构将成为基于通用计算平台的服务导向架构（SOA）。各领域的开发者创造出新的应用程序、人工智能元素以及运行系统。车辆将通过由软件和先进电子驱动的用户界面和体验元素进行区分，而不是通过传统的车辆硬件。
各企业陆续发布自动驾驶措施
自动驾驶汽车的相关行业开始扩大趋向成熟，主要制造商进行的测试和初期阶段市场部署的动向也日趋增多。加利福尼亚州车辆管理局（DMV）的自动驾驶解除报告是了解哪些企业参与到自动驾驶技术的测试、进入竞争的重要消息源之一。2019年初发布的加利福尼亚州车辆管理局自动驾驶解除报告显示，Waymo在自动驾驶开发和测试方面继续保持领先，GM-Cruise位居第二，Zoox、Nuro、Pony AI、日产等其他企业紧随其后。
以下罗列了2019年发布重要自动驾驶战略或成就的主要自动驾驶企业。
Waymo – Waymo One驾驶服务在亚利桑那州钱德勒开始运营已有1年。通过APP使用Waymo One服务的乘客已达1500人。Waymo在2019年逐步增加了完全无人驾驶服务的次数。目前正在洛杉矶和佛罗里达州绘制地图，在结束德克萨斯州奥斯汀的业务后，或将在上述地区开始Waymo One服务。Waymo有在公路以自动驾驶行驶1000万英里（1609万公里）以上和模拟行驶100亿英里（161亿公里）以上的经验，并获得在加利福尼亚州进行下一步没有辅助驾驶员的行驶许可。
GM-Cruise Automation – GM-Cruise曾于2018年公布了L4级自动驾驶部署计划，提供使用没有方向盘和踏板的车辆的完全无人乘车服务。尽管GM-Cruise在自动驾驶的竞争中位居第二，但该公司不会比Ford-Argo AI、Aurora、Zoox更早引入L4级自动驾驶。GM-Cruise在2019年将进一步调集资金，将资产评估调整为190亿美元，同时将进一步增加工程师人数从1000人增至2000人。本田将继续作为GM-Cruise的合作商和出资方。
Zoox – 在加利福尼亚州自动驾驶解除报告中位列第三的Zoox 2019年增加投资额，调集资金总额达9.9亿美元，该公司的评估额为32亿美元。为了在两年内开始机器人出租车业务，将在拉斯维加斯开始对车辆的训练。
特斯拉 – 为了进一步加强L2级ADAS功能方面的优势，推出用于Autopilot的硬件3.0。其中包含该公司自行设计的新全自动驾驶（FSD）SoC。特斯拉所有车型均标配Autopilot。搭载FSD的成本为7000美元。2019年新增的Autopilot功能包括防车道偏离、防紧急车道偏离、配合行驶条件限速。FSD目前配备的功能有Autopilot的自动车道变更、自动泊车、叫车等。有高层称，FSD已完成所有未来更新，使特斯拉具备L5自动驾驶能力。特斯拉在2019年收购了Forrest Iandola创立的计算机视觉初创企业DeepScale。目前特斯拉的软件堆栈拥有48个独立的神经网络。
Ford & Argo AI – 大众（VW）于7月成为福特的合作商，投资26亿美元收购福特持有的Argo AI 50％的股权。由此大众与福特持有Argo AI不到40％的股份。Argo与福特计划于2021年下半年在美国的3个城市（德克萨斯州奥斯汀、迈阿密、华盛顿）推广自动驾驶商用车，并将使用Velodyne生产的激光雷达和FLIR生产的热像仪，并获得维宁尔有关功能整合和其他方面的协助。福特公布了2020款纯电动Mustang Mach-E。该车型或将采用L2+级ADAS系统，可使驾驶员视线离开路面，同时收集道路数据并提供给Mobileye的REM高清地图。
大众 - 大众最近发布了减少ECU并将所有软件开发集中至新成立的Car.Software单元的战略。旨在到2025年将目前不足10％的车载软件自行开发比例至少提升至60％。另外，还计划推广以所有大众集团未来车型为对象的单一标准车辆运行系统vw.os和Volkswagen Automotive Cloud。
日产 – 日产采用最新ProPilot 2.0，成为第二家引入解放双手的L2级驾驶辅助系统的企业。ProPilot 2.0配套2020款Nissan Skyline，暂时专供日本市场。ProPilot 2.0使用了英特尔-Mobileye生产的EyeQ4 SoC以及Renesas Electronics生产的R-Car V2H SoC和RH850 MCU。解放双手系统基于ZENRIN和动态地图平台（DMP）提供的最新地图。另外，还会收集道路数据提供Mobileye的REM高清地图。
Uber ATG - 丰田、电装和软银愿景基金于4月向Uber ATG出资总计10亿美元。该公司市值评估为75亿美元。Uber Technologies于5月进行IPO，当时的评估市值超过700亿美元。关于2018年3月发生的自动驾驶引起的人身事故，美国国家运输安全委员会（NTSB）完成了调查与报告。优步在新的独立安全责任咨询委员会的指引下基于建议实施安全对策，对自动驾驶计划进行了改善。大部分开发测试在该公司的测试跑道或实验室内进行，公路测试非常有限地进行且速度受限。Uber ATG虽然已在德克萨斯州达拉斯开始收集高清地图数据，但尚未公布在该地区开始测试的时间。
戴姆勒 (梅赛德斯奔驰) – 梅赛德斯计划在2020年内发售L3级ADAS汽车。DRIVE PILOT系统将在一定条件下应用于有中央分离带的高速公路上。使用立体摄像头和雷达，预计还将搭载激光雷达。梅赛德斯在自动驾驶领域和博世继续保持紧密的合作关系，两家公司在加利福尼亚州圣何塞启动了自动驾驶出租车的试点项目。此外还宣布了与宝马有关高端自动驾驶开发的合作关系，奥迪也参与其中。2019年下半年，新任戴姆勒CEO表示，并不认为L4级自动驾驶出租车会在近期商业化。还声称戴姆勒反而更有可能投资于自动驾驶卡车技术。该公司为了推进商用卡车自动化的措施，取得了Torc Robotics的经营权，预计将跳过L3级自动驾驶的阶段。
本田 – 本田绝大部分新车型都标配L2 ADAS功能Honda Sensing。另外本田是致力于开发L4级的GM-Cruise Automation的合作商，也是出资方。2020款Honda Legend可能成为首款在公路上行驶的L3级自动驾驶汽车。本田的L3级系统暂时仅供日本市场，在特定的条件下，驾驶员的视线可长时间离开道路。
现代-起亚 – 现代于2018年宣布了与Aurora Innovation的合作关系，紧接着2019年向Aurora出资7000万美元。2019年下半年，作为开发L4级的举措，该公司宣布了与安波福的新合作关系。安波福与现代成立自动驾驶车的合资公司，力争到2022年完成L4级的开发和商业化，但保守估计要到2024年才能实现。该合资公司总部位于波士顿，两家公司将对其出资20亿美元。现代汽车集团到2025年将对移动出行、自动驾驶等技术的开发投资4100万韩元。现代正在开发包括自动车道变更辅助在内的公路驾驶辅助系统。该L2+级系统利用了激光雷达传感器，预计2021年开始量产。现代摩比斯与Velodyne合作，计划量产使用了Velodyne的Vellaray固态激光雷达的L3级自动驾驶激光雷达系统。另外，现代摩比斯计划对Velodyne出资5000万美元。
英特尔-Mobileye – 在用于ADAS的计算机视觉识别所需的半导体芯片市场上，英特尔-Mobileye继续保持着明显的优势。这受益于该公司的EyeQ3、EyeQ4以及将于2021年投入量产的EyeQ5，实时更新高清地图的Mobileye REM数据收集也正稳步推进。REM数据收集通过搭载EyeQ4芯片的合作整车厂（宝马、日产、大众、福特等）的普通市售车辆进行。在欧洲已有100万辆车辆用于REM数据收集，2021年还将新增美国的100万辆。REM将成为未来更高端的L2+/L3级ADAS功能的重要组成部分。
英伟达 - 英伟达从车载DRIVE AGX硬件、DRIVE软件堆栈，到用于云基础设施的各种HW/SW、开发工具，扩大了其产品领域作为上游至下游的AI解决方案。在英伟达3月举行的GTC会议上发布了数据中心解决方案DRIVE Constellation模拟平台。其首个客户是TRI-AD（丰田控股）。另外，年底在中国举行的GTC会议上还宣布，在提供完成预习的NVIDIA DRIVE DNN AI模型的同时，还将提供对包括云内学习工具和工作流程基础设施在内的训练代码的访问。
NVIDIA AGX硬件平台方面，L2+级开发计划（采埃孚、沃尔沃等）使用Xavier SoC，移动出行服务的试点和开发计划（AutoX、NEVS、Optimus Ride等）使用强劲的Pegasus SoC。12月发布的最新SoC Orin力争于2022年实现商品化配套整车厂。在L2+级自动驾驶开发方面的中流砥柱，已从过去的Mobileye变成了现在的英伟达，在自动驾驶技术中ADAS进一步升级的趋势明显。于是定位、冗余性、计算容量以及功能上的安全性更显重要。
类似于Mobileye的Responsibility-Sensitive Safety（RSS），由英伟达开发的Safety Force Field（SFF）的引入以及NVIDIA DRIVE Mapping的发布便是基于这样的趋势。英伟达与绝大部分大型高清地图公司合作，支持各公司地图数据的制作和更新。
百度 – 百度分别于1月和7月发布Apollo 3.5、Apollo 5.0，并继续改善自动驾驶软件的开放平台Apollo。Apollo 3.5的引入，脱离ROS开源框架，整合整体堆栈，象征纳入百度控制下的趋势，同时也显示出向独有的中间件CyberRT转型的趋势。
Apollo 5.0引入名为DarkSCNN的新型车道检测神经网络。这是为了通过使用PaddlePaddle深层学习框架，提升基于Apollo的车道检测能力。Apollo团队为规划模块新增数个应对新场景的功能，同时还为预测模块也新增了2种预测评价功能。
另外，百度最近宣布将重组自动驾驶业务，包括设立V2X部门。该公司将把L3级自动化智能车辆团队整合至从事L4级高端自动驾驶解决方案的小组。
结语
2019年是在自动驾驶大肆宣传后行业兴奋下降的一年，体现自动驾驶“现实”的一年。各整车厂及科技企业面临阻碍自动驾驶高水平化的严峻现实，自动驾驶部署的激进计划和大胆的声明都有所收敛。
另外，还认识到ADAS是一颗“摇钱树”。许多过去以L4/L5级为目标的组件供应商调整自己的定位，将目标转向L1到L2+级自动化水平。
整车厂和各家1级供应商还做出了对ADAS的新承诺。ADAS的对象包括到L2+级自动驾驶的所有与人相关的驾驶操作。在今后20年内市面上的汽车主要由人类操作，具备许多如自动化所代表的提升安全性和便利性的功能，并在此前提下将逐步诞生各种解决方案。
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