车东西
文?|?六毛
车东西的读者朋友们：
一眨眼明天就是除夕了，车东西编辑部所有成员在这里提前祝各位读者朋友新春快乐，万事如意！
今天是车东西2019年的最后一篇固定推送（春节后恢复正常推送），我们一起来聊聊自动驾驶。
回顾2019，自动驾驶领域的重磅新闻不断，从2019年初Nuro、Aurora先后获得数亿美元的大额融资，到4月份特斯拉发布FSD全自动驾驶计算机。从大众与福特成立自动驾驶联盟，到滴滴成立自动驾驶子公司、百度在长沙落地无人出租车，再到谷歌Waymo拿掉安全员……
自动驾驶产业在2019年有太多关键可以回顾，仔细端详产业发展脉络，可以发现自动驾驶在2019年最重磅的一个关键词，就是无人出租车落地。
在国内，长安、百度、文远知行先后在重庆，长沙、广州落地了无人出租车，滴滴和AutoX，也分别宣布将在上海、深圳部署无人出租。北京在2019年底更新了自动驾驶路测规定，允许满足条件的企业进行载人测试，从法律层面为无人出租车的落地铺平了道路。
在国外，Waymo确定将在法国巴黎部署无人接驳车、拿掉无人车安全员。AutoX在美国获得试运营牌照，戴姆勒与博世的无人出租车服务也在美国落地……
以下为车东西筛选出的2019年无人出租车领域的10大关键代表件，正是这一众公司在中美两地的积极行动，才将我们真正拉入了无人出租车时代。
一、国内：重庆长沙广州三地已落地无人出租车
1、长安L4级无人出租车落地重庆
2018年底，Waymo在美国率先部署了无人出租车服务Waymo?One。此后，国内无人出租车领域的核心玩家们也开始先后加速落地进程。
2019年7月，长安汽车在重庆仙桃数据谷的L4级无人出租车正式投入试运营。
除了网约无人出租车服务以外，长安汽车也在仙桃数据谷上线全自动泊车、远程自动取还车等几项服务。
投入使用的新一代L4级自动驾驶汽车基于逸动EV开发而来，有媒体报道称，这些汽车上配备有6个激光雷达、5个毫米波雷达、6个摄像头和12个超声波雷达，单车造价在160万左右。
▲新一代L4级自动驾驶汽车将基于逸动EV打?
长安汽车将这些L4级自动驾驶汽车在重庆仙桃数据谷持续运营两年的时间，运营路线总长度约4.3千米，全程设9个站点。
据长安汽车介绍，在Robo?Taxi模式（即无人出租车模式）下，乘客可以通过手机APP一键实现随时随地约车，上车后再进行人脸识别并生成订单。
当乘客下车后，汽车会继续运营接单或自动行驶到待客区域。
私家车模式下，乘客可以通过手机APP绑定车辆后叫车，而汽车将在把用户送到目的地之后，自动寻找停车位泊车。
2019年10月22日，汽车工程学会年会（SAECCE）召开，长安汽车副总裁刘波在会议期间表示，截至当时，已经有超过4000人体验了长安汽车的无人出租服务，另外其自动驾驶汽车在重庆仙桃数据谷的累计行驶里程也已经超过3万公里。
2、百度无人出租车落地长沙
2019年7月，百度副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇在一年一度的百度AI开发者大会上宣布，百度已与长沙达成合作，并于下半年在长沙测试运营Apollo?Go无人出租车服务。
在此之前，国内无人出租车项目的发展集中在测试和演示阶段，一般而言，测试规模较小或者无人出租车仅面向特定人群开放。
▲百度的L4级无人出租车
为实现落地，百度在几个方面上做了准备。
除了在去年6月，一口气拿下由长沙公安交警部门颁发的45张自动驾驶乘用车测试牌照以外，百度还携手合作伙伴成立阿波罗智行科技有限公司，并与一汽红旗联合开发了用于无人出租车服务的L4级自动驾驶汽车红旗EV。
2019年9月26日，百度的无人出租车服务Apollo?Go正式落地长沙梅溪湖地区。
▲百度落地长沙的无人出租车
试运营早期阶段，普通长沙市民可通过登录Apollo申请成为用户，经过筛选后便有机会免费乘坐百度的无人出租车。
试运营期间，百度无人出租车将继续在长沙部分已经开放的测试路段上面行驶，运营行驶时间为每天上午9点至下午5点左右。
同时根据规定，行车期间前排座椅上将始终有一名安全员对车辆情况进行监控。
2019年12月18日，百度Apollo在长沙举行首届生态大会，彼时据百度智能驾驶事业群自动驾驶技术总监陶吉介绍，已经有超过5000名的长沙市民报名试乘百度无人出租车。而如果从11月用户正式开始上车算起，当时在梅溪湖拥有10个接送站点的百度无人出租车已经为大约500名乘客提供了服务。
3、滴滴确定将在上海部署无人出租
2019年8月29日，WAIC?2019世界人工智能大会在上海开幕，会议第二天，滴滴CTO同时也是在滴滴自动驾驶子公司担任CEO的张博在车东西等媒体访的时候表示，滴滴的是于年底在上海嘉定区部署自动驾驶网约车。
▲滴滴自动驾驶出租车在体验区演示
在一个限定区域内，普通用户通过滴滴的APP就可以呼叫自动驾驶网约车使用，预计可行驶距离将在10公里以上。
虽然从现在看，滴滴的无人出租车部署没能按时兑现，但另一方面，由中国最大的网约车公司滴滴所打造的无人出租车落地上海基本已是板上钉钉的事情。
▲测试版滴滴APP上的自动驾驶界面
2019年8月28日，滴滴获得了上海的自动驾驶路测牌照，如果一切顺利，滴滴会先部署3辆自动驾驶测试车进行内部测试，并待测试成熟后，逐步增加车辆并且向公众开放。
从车东西此前在WAIC期间对滴滴无人出租车测试系统的体验来看，面对直线、加减速、上下坡、限速行驶、S弯、直角弯等十几个测试科目，滴滴的无人出租车均能够表现良好。
另外据悉，滴滴已开发出了一套无人出租车系统，用于在滴滴APP上呼叫无人出租车前来接驾。
不过，由于测试现场的场景复杂度远不如真实的城市道路场景那般复杂，所以滴滴无人出租车要想真正上路运营或许还需要再接受一些测试和验证。
4、文远知行的无人出租车落地广州
国内首个落地一线城市的无人出租车项目，应当算是2019年11月文远粤行在广州进行的无人出租车部署。
2019年11月28日，自动驾驶创企文远知行宣布，通过其旗下合资公司文远粤行，和广州白云出租汽车集团、科学城投资集团一起，在广州正式启动无人出租车试运营项目。
彼时，文远粤行透露，在第一期将投放十几台L4级无人出租车在广州市黄浦区和广州市开发区。
这些无人出租车基于日产纯电轩逸车型打造，车身涂装广州市民熟悉的白云出租车的标识，因而外观看起来与普通出租车也更加相似。
▲文远粤行无人出租车车队
每周一至周六的上午8点至下午10点，文远粤行的无人出租车将在总面积144.65平方公里的区域内，为持有“登粤卡”的市民提供乘车服务。
当前阶段，这些无人出租车仅会在运行区域内指定的上下车地点运行，也就是说暂时还不能够支持用户自主选择上下车地点。
除此之外根据法规要求，每一辆无人出租车都将在车内前排安排一名安全员，以保证在车辆遭遇紧急状况时进行接管。
车上的安全员需同时拥有出租车驾驶资质和经过文远知行认证的自动驾驶安全员资格。
按照规划，文远粤行将会于今年在广州的限定区域里开展载客试运营，未来几年，将逐步在限定区域内拿掉安全员。
▲文远粤行CEO张力
就在文远知行宣布无人出租车落地广州的同时，车东西也联系到文远知行COO、文远粤行CEO张力，彼时据张力介绍这项无人出租车项目目前的工作重点在于打磨运营细节，例如对上下车地点、车辆维护、车队管理、用户信息收集等环节进行优化，从而让无人出租车的运营变得更加精细化。
5、百度无人出租车在沧州开始进行规模化载人测试
2019年11月6日，河北沧州经济开发区和百度Apollo、沧州云图科技公司一起，举办了开放道路自动驾驶测试启动和首批载人测试体验活动。
这也意味着，此前已在10月获得了沧州市颁发的30张自动驾驶载人测试牌照的百度，即将在沧州对自动驾驶车队（也就是无人出租车车队）展开规模化载人测试。
据报道，百度无人出租车车队获准在沧州经济开发区内所有的测试路段内进行载人测试，可用于路测的道路里程共计超过100公里。
此外值得一提的是，百度Apollo的生态合作伙伴沧州云图科技公司在这一次的无人出租车落地项目中扮演了重要角色。
百度无人出租车车队在沧州本地的运营及测试运维工作均由云图科技负责，这与百度在长沙部署无人出租车时用的运营模式类似。
实际上，就在百度无人出租车相继在长沙及河北落地后，百度还拿到了北京市的自动驾驶载人测试牌照。
去年12月30日，北京经济技术开发区表示已正式开放自动驾驶测试区域，并启动自动驾驶的载人载物测试。
据悉，百度这一次共有40辆的自动驾驶汽车获得了在京展开载人测试的资格。
或许我们很快就能在北京看到来自百度的无人出租车向乘客提供乘客服务了，而这一次百度将不会再收到罚单。
二、国外：美国加州落地3项无人出租服务
6、AutoX在美国推出无人出租车服务
美国时间2019年6月18日，国内自动驾驶公司AutoX在经过加州监管部门批准以后，取得了由加州公共事业委员会（CPUC）颁发的自动驾驶汽车试运营牌照（Autonomous?Vehicle?Pilot?Permits）。
迄今为止获得了这个牌照的公司已经有4家，不过在AutoX之前，拿下加州自动驾驶试运营牌照的只有Zoox一家公司。
▲AutoX的无人出租车车队
根据AutoX官方消息，在获得牌照的同时，AutoX还在当天推出了允许普通民众呼叫乘坐的无人出租车试运营服务xTaxi，并开始在可运营区域内接受早期用户的申请。
由于第一家获得载人试运营资格的Zoox彼时并未上线这项服务，所以这一次，AutoX无人出租车落地也可以算做是宣告了加州正式迈入无人出租车试运营时代。
据称，AutoX无人出租车服务的第一位乘客是Angie，当时她正要去西夫韦购物。
▲AutoX无人出租车在加州的第一位乘客Angie（左）
虽然尚不清楚xTaxi迄今为止已经为多少人提供了接送服务，但至少从看，该公司还在接受更多用户的免费乘车申请。
▲AutoX上的申请入口
今年，深圳的小伙伴们或许还将有机会试乘AutoX的无人出租车。
2019年12月，深圳市鹏程电动汽车出租有限公司和AutoX就无人出租车商用落地研究达成战略合作。
这次合作将由AutoX负责提供无人出租车全栈软硬件技术和规模化运营平台，由鹏程电动负责运维场地和车辆运营服务。
而除了这些常见操作以外，这次的合作里还有一个比较有趣的信息，即合作双方有意探索“7座智能拼车等Robotaxi的新兴形态”。在车东西看来，这番尝试将为探索无人出租车商业运营模式提供更多的启发。
7、Waymo确定将在法国落地无人出租
2019年，不只有来自海外的无人出租车落地美国。
这一年，作为自动驾驶领域一哥的Waymo也开始走出美国国门，走上全球化之路。
2019年6月20日，Waymo、雷诺、日产三家公司在各家上面同时公布了三方签订协议的消息，雷诺与日产也由此成为法国、日本地区第一家与Waymo合作的车企。
▲Waymo消息
三家公司的官方新闻显示，雷诺和日产将在法国及日本设立合资公司，专注于无人驾驶出行服务和无人驾驶物流服务。
合作初期，Waymo将和雷诺、日产一起，对法国和日本有关无人驾驶的商业化市场环境、法律环境和监管力度进行评估，而这将会是推进一项长期的、可盈利的项目的第一步。
▲Waymo的无人出租车车队
彼时，Waymo首席执行官Johm?Krafcik表示，对于Waymo而言，这一次的合作是通过合作伙伴将其自动驾驶技术推向全球市场的理想机会。
看起来，Waymo希望能够借力雷诺和日产的影响力及业务规模，在法国、日本和其他一些地区的用户提供出行以及货运服务。
未来，这个有三方合作的自动驾驶联盟还可能会将他们的业务扩展到除了中国之外的其他市场上。
8、小马智行和现代汽车的无人出租落地加州
北京时间2019年10月25日晚间，国内的自动驾驶创企小马智行（Pony.ai）通过其官方微博宣布，要携手韩国最大汽车制造商现代汽车，在美国加州尔湾市（Irvine）上线免费的无人出租车服务BotRide。
▲BotRide使用的车型
按照，这项服务将会从11月4日起向公众正式开放。
呼叫无人出租车的流程大同小异。据了解，想要打到BotRide无人出租的乘客可通过手机，在由Via开发的BotRide同名版APP上下单。
之后搭载了小马智行L4级自动驾驶系统的现代Kona电动SUV便会前来接驾。
乘客可同步根据APP的指引，到达最近的上车地点，等候上车。而在上车后，乘客需要完成的只是完成扫码、身份验证的步骤。
这款APP在iOS和安卓系统的手机上都有下载。
▲BotRide应用程序（图源：Venturebeat）
彼时据国外媒体Venturebeat报道，BotRide服务是在周一至周六每天提供10辆配备了安全员的自动驾驶汽车。
而根据来自福布斯的消息，在这些无人出租车运行的时候，车上将会有两名操作员，其中一位坐主驾，负责检测车辆运行情况，另外的一位坐在副驾，负责监控电子系统。
小马智行表示，那个时候BotRide的运营范围就已经覆盖到了尔湾市人口密集的核心区域，包括大学、居民区、商业区和机构驻地等出行需求大的地方。
9、Waymo确认完全无人出租车已经上路
2019年10月，国外的一名Reddit用户在网上发帖子，称Waymo给其早期骑手（early?rider?program）中的用户们发了邮件，宣布完全无人出租车也就是无安全员的无人出租车服务很快就要到来。
这名Reddit用户贴出的邮件截图显示，Waymo似乎有意通过“完全无人驾驶的Waymo在路上”的邮件主题，直截了当地传达这一消息。
▲外国网友贴出的疑似来自Waymo的邮件
此外关于“即将到来”的无人出租车服务，Waymo也在邮件里面给出了一些提示：
1、如果打到了完全无人出租车，那么Waymo?APP中会有提示告诉你，这辆车的驾驶座上没有安全员。
2、Waymo?APP上会出现一个“What?to?expect”的按钮，点一下就能看到完全无人出租车的更多信息。
3、乘坐完全无人出租车，你将拥有一个完全私人的环境。
4、和此前一样的是，在行程中任何时候都能通过按下APP或车内帮助按钮的方式，呼叫帮助。
▲Waymo的完全无人驾驶出租车
然后很快就到了10月底，Waymo“官宣”了这则消息。
据路透社报道，John?Krafcik彼时向媒体确认，表示完全无人驾驶出租车已经在亚利桑那州凤凰城的部分地区上路。
▲路透社关于此次报道的截图
虽然John?Krafcik当时并未透露会有多少名乘客参与测试，但他也指出参加这个项目的乘客需得先签署保密协议才行。
现阶段，受限于技术和法规要求等因素，大多正在进行的无人出租车试运营/载人测试都需要配备安全员。所以从这个角度看，Waymo在落地无人出租车的竞赛中无疑又抢先了一步。
10、博世、奔驰宣布落地无人出租车项目
如果说此前在无人出租车领域进行部署的多为科技公司或自动驾驶创企，那么如今，传统车企也已经开始加快步伐。
2019年，长安汽车在国内启动无人出租车服务，而汽车发明者和目前世界上最大的汽车零部件供应商则在美国加州落地了无人出租车的试点项目。
2019年12月9日晚间，博世和梅赛德斯-奔驰通过发布新闻稿的方式，宣布双方在美国圣何塞地区的无人出租车试点项目正式启动。
▲搭载自动驾驶技术的奔驰S级轿车
之前，博世和奔驰已在圣何塞地区针对无人出租车进行了道路测试。
与此同时，试点项目启动之前，两家企业还就项目实施方案与圣何塞市工作人员、项目会涉及到的多个社区机构展开了探讨。
依据项目规划，初期阶段特定用户群体能通过手机应用程序来呼叫搭载了自动驾驶技术的奔驰S级轿车。
在用户在戴姆勒移动出行公司开发的手机应用程序上形成订单后，奔驰S级轿车将会从指定的乘车点接到乘客，然后把乘客送达目的地。
试运行期间，博世和奔驰的无人出租车仅在固定路线上行驶，这些奔驰S级轿车会沿着圣卡洛斯-斯蒂文斯克里克（San?Carlos/Stevens?Creek）走廊，在西圣何塞和中心城区间来回穿梭运行。
结语：2019，我们开始迈进无人出租时代
在自动驾驶技术落地的诸多场景当中，城市无人出租算是路况复杂且难度较高的一个。而伴随着社会、公司对自动驾驶技术的态度趋向冷静，无人出租车的发展已经逐步走到了落地、试运营阶段。
2019年，国内和国外均有多家公司推出无人出租服务，事实上除上述盘点的10大落地以外，俄罗斯、欧洲等其他地区也都正在或有要部署无人出租车。
Waymo在部分汽车上拿掉安全员，也能说明无人出租车在技术落地上正不断向前迈进。
与此同时，“全球化部署”也在这一年成为无人出租车领域的一个新的关键词。
整体来说，这些情况意味着企业玩家们对于自家技术的安全性、灵活性已拥有相当的信心，另一方面也说明社会和政策已为尝试新的出行方式提供了比较友好的环境。
可以预见的是，今年还将有更多无人出租车服务上线。下一阶段，该领域的竞争只会更加激烈，市场会对各位玩家的无人出租车展开真正的考验。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
自动驾驶芯片哪家强，这家中国创业公司竟然说自己超越了特斯拉
底层架构被完全推倒与重建，代码全部重写的FSD究竟会有怎样的颠覆表现？10月20日，这个马斯克口中的完全自动驾驶系统终于通过OTA推送给了一小部分用户，被特斯拉酝酿了4年之久的"核武器"也终于初现原型。
目前最新的FSD还是Beta测试版本，并没有大规模推送，只在北美地区OTA推送给了部分“资深且谨慎的驾驶员”，在经过了一个多星期之后，在***上已经有不少车主上传了自己使用FSD?Beta的测试。马斯克此前宣称FSD?Beta版本将能够实现在无网络连接、无该地区地图数据、无高精地图的前提下实现自动驾驶。通过这些，我们可以先来看看FSD?Beta在实际道路上的表现究竟如何。
根据FSD?Beta的更新描述，车辆可以实现自动变道上下高速，并自动选择导航上的匝道下高速，同时还可以主动避让路上的人和车以及障碍物。在市区道路，车辆能够自主向右向左转向，不过在经过路口或盲区较大的区域时需要驾驶员格外留意。
1、几乎可以在任意地方激活
了解Autopilot系统的朋友都知道，Autopilot的激活条件之一是前置摄像头必须可以持续可靠地观测到地面车道线。但是在FSD?Beta版本里，这个限制似乎消失了，FSD?Beta不管在任何地方都可以激活运作。在小编看来，这是一个相当大的技术进步，这意味着在没有车道线的开放路段或者开阔地上，Tesla?FSD也可以开始接管车辆；这也意味着Tesla的车身传感器在任何条件下都可以不依赖道路本身的条件，单靠自己的能力就可以快速识别出可行驶的区域。
在这段中，车主在停车状态下设置好导航之后，在无车道线的停车场内就开启了FSD，虽然在00:34左右FSD被取消了（车主表示是他主动取消的，因为感觉距离那辆高尔夫球车有点近，但其实纯靠FSD自己也没问题）。直到驶出停车场，FSD的表现都非常稳健。
尤其是在00:54左右，驶过垃圾站之后，为躲避凸出来的人行道，方向盘自动向左打回避的那一下，非常像在驾驶。
2、未开启导航、无车道线自动行驶
即使没有设定导航，直接在无车道线、道路两旁无高低落差的乡间小道上行驶，FSD?Beta也发挥稳定。
搭载了FSD?Beta的Model?3准确识别出了道路两侧不可行驶的非铺装路面、路旁停着的车、垃圾桶等等，还自动行驶在了车道的右侧。不过在这种情况下，转弯就需要人工操作了，不然车辆就会自动选择弯道路径最短的道路前进（简单来说就是能直行就直行，不能直行就右拐）。
3、分车道识别红绿灯、STOP标识、市区自动变换车道
车辆在行驶时，地面所有白色车道线、黄线、无法驶入的红线人行道和紫色的绿化带区域均能够被有效识别，甚至包括了对向的车道。全程车辆在弯道内行驶时，方向盘都是缓慢平顺的转动，将车辆一直维持在车道线居中位置，像个老司机。
在02:04，遇到前方有慢车时，FSD?Beta为保持设定的车速不变，直接自动向右变了一道。并且在随后的路口右转弯中实现了提前自动打转向灯、停车等待，直到垂直方向无车、安全之后再自动完成了右转，整套动作可谓行云流水、一气呵成。
4、自动驶过复杂的环岛
环岛路口的情况则更加复杂，尤其是如下图那样双车道的环岛，如果想要完全不违规，不仅需要在驶入环岛前就精确的选择好车道，且在环岛内部行驶还需要多次变道（路过的出口越多需要变道的数量就越多），但FSD?Beta应对起来仍然也算是比较出色。
中，车辆顺利的通过了两个出口，也精确的在虚线区域进行变道，最后按照设定的导航路径，基本没有犹豫的从第三出口驶出。
另外，FSD?Beta还可以自动躲避路边的行人、自行车、摩托车等，在超越是不仅留出了足够大的安全距离，甚至可以像开车一样短暂压线，等完全超越之后再迅速并回原本车道。
在Twitter上，马斯克已经不止一次表示过，Waymo技术流派所代表的那种严重依赖传感器的性能和种类、以及大量先验信息（高精地图和V2X都可以归结为先验信息）的自动驾驶解决方案太过于针对明确且具体的路况，一旦去到高精地图没有覆盖的区域或因施工、事故导致的道路调整就没用了，从而就失去“自动驾驶”的意义了。
特斯拉的FSD不会过度依靠雷达，也不会使用高精地图，而是把摄像头的视觉系统作为核心，做到最大限度的模仿人类司机。特斯拉这次针对FSD的重写最主要的就是从2.5D识别提升到了4D识别，也就是利用单目摄像头做到了景深识别。再通过车身周围的?8?个摄像头构成一张影像，并结合车身雷达获得的信息用作综合分析，而不是以往的每个摄像头独立工作独立分析。
不使用高精地图不代表完全不使用地图，毕竟基本的导航功能还是要有的，而特斯拉的逻辑是仅利用地图获取基本的道路信息，比如前方有几个路口、是否有环岛等，并提前预加载到FSD系统内。而具体到可行驶的区域大小、车道线的形状、红绿灯的停止线等细节则完全依靠视觉系统直接运算处理。
另外，特斯拉还将每辆车行驶时产生的大量轨迹数据上传，在自家的Dojo超级计算机中通过不断的筛选、清洗、标注，从而让FSD算法能力不断升级进化。
上传的数据量有多可怕？一位Twitter用户@Brandonee916表示，在收到2020.40.8.10系统的短短两天内，他的Model?3就上传了21.09GB的数据。
而凭借超级计算机高达1EOPS的超强算力，原本在北美当地时间10月22号才更新的2020.40.8.10系统，仅仅两天之后，更新的2020.40.8.11就来了。据马斯克称，特斯拉每5到10天就进行一次更新。虽然在目前的众多测试中，也出现过过度转向、在同一个路口的两个“STOP”指示牌前分别停下等bug，但随着上传数据的增加，FSD?Beta将越来越强、越来越准确。也难怪马斯克敢直接宣布在北美将FSD涨价2000美元，并且还有底气的说“以后只会越来越贵”。
在FSD?Beta推送前不久，蔚来汽车的NOP和小鹏汽车的NGP均已完成发布，有不少媒体在高速公路上完成了实际测试，并与特斯拉的NOA进行了同场对比。由于中国版车型用的并非全新的FSD?Beta版本，因此其实际表现确实在某些方面不如搭载了高精地图的另外两位选手，似乎特斯拉想要在自动驾驶上再次领先全球，还是得依靠重写过后的FSD。
但参考目前最新FSD?Beta的工作原理以及马斯克此前曾表示的“特斯拉将会拥有自己的GPS测绘数据”，笔者个人认为未来FSD在中国大陆可能会面临非常大的阻力。若坚持不用高精地图的话，阻力之一就是特斯拉在国内的地图和道路测绘资质，第二就是收集各种数据之后的流向问题了，以目前中美关系来看……
不过也不用完全绝望，特斯拉不可能会放弃中国这个如此重要的市场，而软件作为车企的下一代的竞争力，特斯拉也不会就这样将领先的优势拱手让人。经过协商，我相信最终还是可以顺利引进的。毕竟另一家美国巨头公司已经有了前车之鉴（iCloud也可以由云上贵州负责运营），特斯拉的数据也可以在中国境内由中国公司监管运营的嘛，不过到时候FSD的价格说不定会接近10万人民币了，但这也一定是基于车辆本身价格进一步降低的前提了。
其实对于消费者本身来说，无论是依靠高精地图还是视觉系统，这都只是解决方案本身的差异，最终实现的结果并不会有太多的改变。正所谓不管是黑猫还是白猫，只要能抓住老鼠就是好猫。相信凭借中国高精地图和依托强大5G网络的V2X技术，中国车企同样也能够实现真正的L5级完全自动驾驶。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
特斯拉的“纯视觉”，能否到达自动驾驶的彼岸？
文/田忠朝
在自动驾驶量产应用上，特斯拉为何能遥遥领先？很多人认为是其强大的软件算法，其实软件算法固然重要，但拥有强大计算能力的感知和决策芯片也必不可少。
在过去PC时代，顶尖的芯片技术一直被英特尔、AMD这样的国外巨头垄断，直到移动通信时代随着华为、紫光展锐的崛起，国内才开始有了与苹果、高通相抗衡的芯片企业。
那么在自动驾驶芯片领域，我们与国外又有多少差距呢？
国外自动驾驶芯片处于什么水平？
目前国外自动驾驶芯片真正进入大规模量产车市场的也就三家：
英伟达
产品注重算力，但同时功耗也大，因此曾被马斯克调侃“性能一样的耗电更高，耗电差不多的性能弱鸡”。
这也直接让伤了面子的老黄决定不再挤牙膏，从橱柜里掏出了?其Drive?X?Orin新产品以及Ampere?架构旗舰产品Nvidia?EGX?A100芯片，这应该是目前世界上最高效的深度学习芯片，7nm制程工艺，算力624TOPS，功耗400W。
基于这枚芯片，英伟达造出了目前世界上算力最强的自动驾驶芯片方案——Drive?X?Robotaxi，算力?2000TOPS，但功耗高达800W，它的出现显然是冲着未来L5全自动驾驶秀肌肉的。
所以目前英伟达的主要实用产品还是Xier，从小鹏?P7?到沃尔沃、奔驰、丰田的一些车型都在使用。另外如小马智行在美国的电动车队用的是英伟达?Pegasus，用于训练高等级自动驾驶汽车。
而未来可期的是英伟达Drive?X?Orin，?200TOPS?的算力超越特斯拉?Autopilot?硬件?3.0，功耗却只有45W，可能在未来一段时间成为主机厂新宠，就看什么时候能进入量产应用。Mobileye
芯片产品算力不强但走实用路线，主要用于摄像头的数据感知，而并非中央域处理器。所以在早期的L2驾驶车型市场占主流地位，包括小鹏G3、蔚来ES6/ES?8、广汽新能源Aion?LX都用了Eye?Q4芯片，算力?2.5TOPS，功耗?3W。
但随着自动驾驶等级的提升，中央域处理器的作用越来越大，Mobileye的产品就开始有点力不从心而被边缘化，虽然被英特尔收购后称会使用英特尔的?7?nm工艺“打磨”EyeQ5，但Eye?Q5算力依然只有24TOPS，功耗10W，它在自动驾驶解决方案中只能作为感知芯片处理图像等信息，无法进入“中央”决策层。
特斯拉
先后用过Mobileye、英伟达的芯片，后来嫌弃它们性能跟不上发展，从2016年开始自研芯片。
2019年4月份特斯拉FSD（Full?Self?Driving全自动驾驶）芯片正式以量产的形式发布，被马斯克誉为“世界上最好的芯片”，算力144TOPS，功耗72W，能效比2TOPS/W，就目前来说，确实是量产车最好用的自动驾驶芯片。
再来说说国内三家主流芯片企业发展程度
黑芝麻
近日，这家科技创业公司发布了公司成立四年来最重磅的产品，两款自动驾驶感知芯片华山二号A1000和A1000L（Lite）。
其中A1000使用台积电16nm工艺制造，算力40-70TOPS，功耗8-10W，从性能来看，它对标的将是特斯拉FSD和英伟达Xier芯片。但是从能效比来说，A1000优势更明显。
特斯拉FSD算力144TOPS，功耗72W，能效比2TOPS/W；英伟达Xier算力30TOPS，功耗30W，能耗比1TOPS/W。而华山二号A1000单芯片能效比超过6TOPS/W?,双芯片叠加组成的域控制器能效比也超过5TOPS/W。
而且它的自由组合度极高，根据黑芝麻给出的计算平台方案，?
单颗A1000L芯片适用于低等级级ADAS驾驶；
单颗A1000芯片适用于L2+自动驾驶；
双A1000芯片互联组成的域控制器可支持L3级别自动驾驶；
四颗A1000芯片叠加可用于未来L4级别自动驾驶。
虽然用于L3/L4的方案看起来有点夸张，但从官方这介绍来看不可否认，这款芯片符合AEC?Q-100、单芯片ASIL?B、系统ASIL?D汽车功能安全要求，应该是目前极少符合以上所有安全标准的国产车规级芯片，也是目前能支持L3及以上级别自动驾驶的最强国产芯片。
寒武纪
前身是中国科学院计算技术研究所下，应该是最早进入大家视线的芯片公司，但该公司更专注于人工智能领域，早在2016年就发布了首款商用深度学习处理器寒武纪1A。
同时还有两款用于人工智能芯片IP授权的产品Cambricon-1M和Cambricon-1H，用于手机或者汽车终端上的人脸识别、指纹识别、障碍物识别、路标识别等应用加速。
此外寒武纪也发布了两款用于边缘计算（指在靠近智能设备（终端）或数据源头（云端）的一端，提供网络、存储、计算、应用等能力，达到更快的网络服务响应，更安全的本地数据传输。）的人工智能加速卡，思元220和思元270，在边缘计算中起着提高数据安全、降低处理延时以及优化带宽利用的作用。
性能上思元270满血版（F4）算力达到128TOPS，功耗70-150W，与早期的英伟达Tesla?T4计算卡（算力130TOPS，功耗75W）性能相近，但该卡定位是为桌面环境提供数据中心级人工智能计算力，简而言之就是为台式机配的高性能人工智能加速卡。
地平线
由前百度深度学习研究院常务副院长余凯于2015年创立的，专注于自动驾驶与人工智能芯片。
相比大多数注重硬件算力的芯片公司，地平线更注重以“算法+芯片”为核心的嵌入式人工智能解决方案，简单来说就像安卓机与苹果的区别，安卓手机更追求硬件性能，软件系统由不同厂商自己匹配；而苹果手机硬件和软件系统是一体设计的。
在产品方面，地平线目前拥有用于边缘人工智能的征程二代芯片，算力4TOPS，功耗2W，主要用于自动驾驶中对车辆、行人和道路环境等目标的感知，类似MobileyeQ系列芯片。
此外是用于AIoT边缘计算的旭日二代芯片，算力4TOPS，功耗2W，主要用于智能家居、智慧城市、智能安防、工业机器人等应用领域。
当然，地平线也推出了基于征程芯片的自动驾驶解决方案——Matrix，其中Matrix二代拥有16TOPS的等效算力，可用于摄像头等传感器的数据感知和融合。预计今年将发布的Matrix三代，将拥有192TOPS的算力，功耗48W，可以竞争特斯拉FSD芯片。
最后
我们整理了目前一些主要芯片参数性能，可以看出，国内自动驾驶芯片在超前研发方面可能与国外老牌企业还有一定差距，但是在同一起跑时间点上大家的差距并不大，例如黑芝麻芯片产品在性能和功耗上已经可以与特斯拉掰手腕了。
可以预见，未来自动驾驶技术必然是各国竞争的高地，而自主可控的芯片技术对于增强我国自动驾驶行业整体实力来说将会有很大的帮助。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
fsd是几级自动驾驶
特斯拉最近又出大新闻了。才内部邮件宣布达成L2级自动驾驶，这次彻底“纯视觉”了。
这次是美国时间7月10日，特斯拉 FSD Beta V9.0终于在美国向用户推送。相比起上一个版本，V9.0做了FSD有史以来最大的一次更新。彻底抛弃了雷达的使用。而且，特斯拉征召了2000名车主内测，报名踊跃。不过，BUG很快就出来了。
这不，一位叫Giacaglia的网友看了一下特斯拉车主们发的，马上就收集了FSD 9.0 beta的11个失误瞬间。从各个动图来看，很明显现在的系统还是只能算是驾驶，如果脱手或者离开人的监控，还是会出事情。这次可以看到的BUG有：
场景一：自动转弯之后径直向道路中央的绿化带撞了过去。
场景二：无法识别路中单轨道路。
场景三：闯公交车专用道。
场景四：在单行车道上逆行。
场景五：一直转换车道。路口右转时，无法判断使用哪个车道。
场景六： 汽车 压实线并线；急需换道时，因为后方车辆逼近，错过时机，只能下个路口见了。
场景七：自动并线超车之后发现道路划线，还要强行压线并道。
场景八：左转时提前换道。
场景九：左转时，差点进入对向路边停车位。
场景十： 汽车 穿过几条车道后才能左转。
场景十一：在一个只有停车标志的地方，看到两个停车标志。
“作为一个做Deep Learning方向的人表示，用神经网络的车我是肯定不敢坐的……”“是的，做ML（Machine Learning）的看现在的自动驾驶，堪比医生遇到挂科的同学给自己做手术。”“强行让机器来学人（纯靠视觉）本就是错误的发展方向，机器有自己的优势（可以自由加装雷达等设备进行）而不利用，就是典型的教条主义、本本主义。”……
这都是很专业的质疑，那么，特斯拉是不是点错 科技 树？这个问题虽然见仁见智，但是从主流的CV（Computer Vision）+雷达路线来说，特斯拉有点像“西毒”欧阳锋了，为了降低成本，纯视觉一条道走到黑，“虽百死而不悔”的精神虽然有了，但是，那都是消费者的命啊……
为什么纯视觉？
如果特斯拉很老实地讲自己是驾驶也就罢了，坏就坏在从一开始马斯克喜欢“吹”自动驾驶，直到吹破了以后在内部邮件中承认是L2级驾驶。但是，现在马斯克给吹得成为一种神话，这种造神运动让马斯克骑上虎背下不来了。
而且，国内外有太多“特吹”，包括大众集团CEO赫伯特·迪斯博士。当然，迪斯博士吹特斯拉，是为了麻痹敌人，那是另外一回事。
且不说特斯拉多年排名垫底的自动驾驶功力，已经让多少人命丧黄泉，单说特斯拉靠“纯视觉”方案，说能达到全自动驾驶L4~L5级别，这就让人匪夷所思了。
苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）教授Marc Pollefeys则认为特斯拉不太可能放弃完全自动驾驶近在咫尺的说法，“很多人已经为此买单（特斯拉的FSD套餐），所以他们必须保持希望，”他说，“他们被困在那个故事里。”故事已经成为一种神话。
那么，为什么特斯拉取消雷达使用纯视觉？特斯拉多次强调过，摄像头数据和雷达数据在做融合的时候比较困难，当摄像头数据与雷达数据有冲突时，系统反而会更加难以抉择。
所以，马斯克也表示过，与其让二者互相扯后腿，不如只选一个并把它做到极致。而且，在他看来，特斯拉的深度学习系统已经比毫米波雷达强100倍，现在的毫米波雷达已经开始拖后腿了。
而在今年的 CVPR（计算视觉与模式识别大会）上，特斯拉首席AI科学家安乔·卡帕西（Andrej Karpathy）还讲了特斯拉如此“执拗”的原因。不过，对于走上歧路的特斯拉，我们还是奉劝要保持冷静。
为什么呢？道理其实很简单，人在开车，虽然是以视觉为主，但是其他的感官都是一体作用的，并非无用。比如听觉，身体的触觉，甚至是意识的直觉等。“事实上，人类开车的时候，是一种近乎无意识的感知，他就能够预测下一步应该怎么办，从而规避事故。”这是奇瑞 科技 有限公司总经理李中兵在世界人工智能大会的一场论坛上所讲的。而在这点，特斯拉有点过于执着在视觉上了。
通用视觉系统和神经网络
那么，这次的CVPR上，特斯拉的安乔·卡帕西（Andrej Karpathy）详细介绍的基于深度学习开发的自动驾驶系统，也就是全视觉的好处是什么？
特斯拉的底气，是用了“通用视觉系统”和“神经网络”两种黑 科技 。当然，Karpathy 强调，基于视觉的自动驾驶，在技术角度更难实现，因为它要求神经网络仅仅基于输入就能达到超强性能的输出。“不过，一旦取得了突破，就能获得通用视觉系统，方便部署在地球的任何地方。”
“我们抛弃了毫米波雷达，车辆只靠视觉来行驶。”Karpathy认为，有了通用视觉系统，车辆就不再需要什么补充信息了。特斯拉始终认为，收集环境信息是一回事，利用环境信息又是另一回事。而且，传感器的种类和数量越多，互相之间的协调与整合就越难做，最终效果恐怕只是1+1 2，得不偿失。
这次特斯拉发布的FSD Beta V9.0，从技术上来说，新算法调用所有用于自动驾驶的8个摄像头，修复跨镜头畸变、时域差，拼接成环视视觉，再对周围环境进行实时的3D建模。也就是特斯拉所谓的“鸟瞰图视觉”。
具体来说，就是特斯拉将2D视图转化为模拟激光雷达数据，然后再用（激光雷达）算法处理这些数据，得到比之前好非常多的视觉测距精度。你不觉得奇怪么，既然还是得用激光雷达算法，为什么不用激光雷达呢？
按照特斯拉的说法，其自动驾驶系统是基于神经网络的特征识别、预判和规控，对于道路环境项目进行学习，比如交通路牌的含义到底是什么，需要通过很多场景素材训练系统，训练得越多系统能处理的场景越多。通过几百万车主积累的大数据，表现出来的能力就是，特斯拉可以轻松做到目前城市道路的自主驾驶。
实际上，马斯克一直都希望将特斯拉的制造成本压到最低。从成本上来说，目前特斯拉Model 3的自动驾驶摄像头成本只需要65美元。而激光雷达的成本，还基本上在1000美元以上级别。要知道，2018年的时候，Velodyne的64线激光雷达HDL-64售价可是高达7.5万美元的。
支撑特斯拉车价一降再降的当然是成本的控制。但是，马斯克和特斯拉还是过于迷信软件和AI的力量了。对于自动驾驶的“长尾问题”，特斯拉认为靠AI和超级计算机能解决，这都是有问题的。就算完成了99%，最后的1%依然是不可跨越的鸿沟。
此外，已经有外媒认为，美国本土的传统车企通用 汽车 将在2021年超越特斯拉，原因就在于特斯拉在自动驾驶方面已经落后，特别是又在“纯视觉”的路线上一条道走到黑。
传感器融合才是未来
就纯视觉的局限来说，有业内人士认为，在一些极端的场景中是无法满足对于感知探测能力的KPI指标的。比如一些复杂的天气情况，如大雨、大雾、沙尘、强光、夜晚，这对于视觉和激光雷达都是非常恶劣的场景，难以用一种传感器应对。主要体现在几个大的方面：
1）天气环境因素造成的视觉传感器致盲（如逆光炫目、沙尘暴遮挡等）；
2）小目标物体在中低分辨率视觉感知系统中，可能造成目标晚识别（如减速带、小动物、锥桶等）；
3）异形目标由于未经训练可能造成无法匹配，被漏识别（道路落石、前车掉落轮胎等）；
4）视觉传感器本身的识别要理要求，对于视觉识别的高算力需求等。
就算一些自动驾驶测试或比较成熟厂商，在智能驾驶中也多次发生撞车事故，为传感器系统的失效付出惨痛代价。所以,传感器融合是构建稳定感知系统的必要条件。毕竟，视觉感知能力有局限，必须结合毫米波雷达或激光雷达做优势互补才能实现。
回头来说，这次特斯拉的内测BUG里面，但凡有一个场景没有人类驾驶员眼明手快接手的话，就会演变成为交通事故。这能让人放心吗？特斯拉的车主们也忒心大了。
此外，我们知道，摄像头如何感知深度只是自动驾驶问题的一部分。特斯拉依靠的最先进的机器学习只是识别模式，这意味着它会在新情况下挣扎。一挣扎，就会产生误判。
与人类司机不同的是，如果系统没有遇到场景，它就无法推理该做什么。“任何AI系统都不了解实际发生的事情，”研究自动驾驶 汽车 计算机视觉的康奈尔大学副教授克里安·温伯格（Kilian Weinberger）如此表示。
还有一点是，虽说，FSD 9.0给智能驾驶系统是创造了更广阔的应用场景，但是，在L2级别的驾驶系统（而不是自动驾驶系统）这个前提下，这些功能多少仍显得有些鸡肋，因为驾驶过程中根本无法脱手。而且，人类驾驶员不仅需要手握方向盘，还需要在城市道路上与车载电脑系统较劲，增加了额外负担和心理压力。
FSD BETA V9.0的这些内测BUG会在实际道路上反复出现，毫无疑问这为城市交通也制造了更多的隐患。不过，这套系统能不能用在更加复杂的中国的开放道路上？公社的小伙伴中还是有对特斯拉超有信心的，“大家都没开过，怎么知道行不行呢？”是啊，是骡子是马，特斯拉总会拉出来遛遛。
太平洋汽车网fsd是L2级自动驾驶。在前排头枕后方，有面向乘客的显示屏，这块屏幕会实时展示车辆所处于道路的位置。其中车道线非常清晰，虚实分明，道路中央隔离带、周围民房都能以3D的形态显示，并且动画非常流畅。
每提特斯拉，除了快得起飞似的百公里加速以外，让人印象最深刻的就是它的FSD自动驾驶了。
FSD是“全自动驾驶”的英文简写，在去年7月在世界人工智能大会上，马斯克说有了这套系统，就可以一边开车一边玩王者荣耀了，并且还会在一年内完成L5级自动驾驶的基本功能。
不过这眼看快到7月份了，老马立下的Flag还是了无音讯，反而被告了一状，事情的起因来自还是来自去年。
其实马斯克不管是SpaceX还是无人驾驶，这些想法是很美好很令人憧憬的，但是夸大其词的宣传，就会令人觉得不可靠很反感。
去年10月22日，特斯拉通过“抢先体验”首次向车主推出FSDBeta，截至到了今年1月，测试也有近1000人参加，只通过观看测试参与者所记录的YouTub、推特，也不能说明特斯拉的自动驾驶已经具有L5级的基本功能。
再比如说价格，现在的FSD，其实离完全自动驾驶还差很远，功能上基本和市面上普遍的L2级自动驾驶没太大的差异，就多了些什么自动导航驾驶和自动变道以及智能召唤功能。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）
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