3.2自动驾驶

3.2.1自动驾驶：货物运输领域的TaaS2.0版

目前业界对自动驾驶技术的认知按照美国汽车工程师协会(SAE)和美国高速公路安全管理局(NHTSA)的标准分为6个等级。行业协会根据自动驾驶汽车视智能化和自动化程度水平划分出：无自动化(L0)、驾驶支援(L1)、部分自动化(L2)、有条件自动化(L3)、高度自动化(L4)和完全自动化(L5)等分类级别。

基于无人驾驶技术应用的货物运输服务在业界被称之TaaS2.0(TransportationasaService)。与之对应的TaaS1.0(TransportationasaService).0则为人力驾驶提供服务。根据摩根士丹利提供的无人驾驶报告显示，无人驾驶的实现可以极大地减少车辆运输费用，致使每辆车的运输成本降低为原来的1/7。

国家发布的《汽车产业中长期发展规划》提出到2020年，中国汽车驾驶辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶系统新车装配率超过50%；网联式驾驶辅助系统装配率需要达到10%。到2025年，汽车驾驶辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶系统新车装配率应超过80%，其中部分自动驾驶、有条件自动驾驶系统新车装配率装配率应达到25%。同时高度和完全自动驾驶汽车开始进入市场。

眼下，发达国家正在逐渐布局智能网联汽车。Intel以153亿美元完成了对全球领先的自动驾驶技术公司Mobileye的收购；丰田公司在美国建设大型自动驾驶汽车测试基地；国内的知名互联网巨头百度也发布“阿波罗计划”旨在为无人驾驶行业的厂家开放一整套完整的软件操作平台。

3.2.2自动驾驶技术公司Mobileye业务发展迅猛引得外界侧目

根据P&SMarketResearch的数据，2017年的ADAS全球市场容量高达252亿美元，按照每年27%的市场增长率测算，到2022年，ADAS行业的市场规模可以达到990亿美元。

在ADAS市场中，以色列公司Mobileye业务之发展迅猛引得外界侧目。与其他技术提供商和算法类公司不同，Mobileye依靠其自身海量多元视频数据构筑了强大的技术数据壁垒，目前Mobileye已经获取超过25家汽车企业超过5年的高清车辆行驶数据，总里程累计超过4000万公里。

目前Mobileye已经超过90%的全球汽车厂商合作，为汽车企业提供防止碰撞安全技术服务。2014年11月推出EyeQ3已经与德尔菲取得或者。而EyeQ3的升级版半自动驾驶系统EyeQ4将于2018年初问世。与EyeQ3不同，EyeQ4将内置14核心(包括10个定制化图像处理加速核心)，支持超过10个36fps摄像头数据输入，并且向马路穿越识别(LateralTurnAcrossPath,LTAP)能力。

3.2.3Tesla：当智能摄像头成为自动驾驶慧眼

特斯拉通过目前已售出车辆的外部摄像头传感器对行驶路面道路信息进行收集整合，寄望于众包形式进行地面路况信息搜集，并在此基础上为特斯拉下步在自自动驾驶的道路选择、交通标示辨别、路况更新、路径选择提供更加全面的视频信息线索。

特斯拉的摄像头作为实现自动驾驶的慧眼，是实现智能预警、识别类ADAS功能的基础。车载摄像头作为路况视觉影像收集的基础硬件，包括车道偏离预警(LDW)、前向碰撞预警(FCW)、交通标志识别(TSR)、车道保持辅助(LKA)、行人碰撞预警(PCW)、全景泊车(SVP)、驾驶员疲劳预警等众多功能等在内的智能辅助驾驶功能均需借助摄像头，因此摄像头的性能和配置将直接影响无人驾驶功能的实施。

从2016年10月，特斯拉完成了对Autopilot硬件传感器套装的系统升级，实现了从Autopilot1.0到Autopilot2.0的过渡升级。特斯拉Autopilot2.0的硬件系统需要配置8个摄像头，而单车多摄像头也成为为未来无人驾驶配置的趋势。

每款汽车依据ADAS功能的差异，摄像头的安装位置也需要做出对应的调整。从摄像头的安装位置看，无人驾驶车的摄像头可分为前视、侧视、后视和内置四个部分。未来要实现全套ADAS功能，单车需配备至少5个摄像头。与此同时，此番硬件系统的升级致使对应软件的辅助驾驶功能参数受到显示，并未达到1.0版本时期的水准。

特斯拉的无人系统驾驶将模拟现实路况，测算道路宽度，判定前后车辆间距，并根据系统设定参数进行无人驾驶。由摄像头搜集的“短视频”将被公司后台搜集形成实时路况图示并根据道路分叉路况和交通等待时间规划最佳线路。