借用一句金庸老師《倚天屠龍記》里的一句經(jīng)典句述：你強自你強，清風(fēng)拂山崗，他橫由他橫，明月照大江。

不用懂里面的深層武學(xué)含義，我們只從明面上解讀一些這句話(huà)的意思，縱使你再強、再橫，但是對固如山崗、川流不息的江川來(lái)說(shuō)就如同清風(fēng)拂過(guò)、明月倒影，并不會(huì )影響到大局。

這也就是為什么恐怖主義雖然活躍在世界各地，但是他們都無(wú)法撼動(dòng)全球走向和平的決心，制造恐怖襲擊只是想證明自己還存在，沒(méi)有消亡，當一個(gè)組織沒(méi)有話(huà)語(yǔ)權的時(shí)候它就該解散了。

所以無(wú)人駕駛技術(shù)的進(jìn)步方便了未來(lái)出行，雖然也會(huì )給恐怖主義提供新的攻擊渠道，但是無(wú)人駕駛最終是電子控制系統，不可能完美沒(méi)有缺陷，破解了安全防御系統的無(wú)人駕駛就是一堆廢鐵，更高安全級別的無(wú)人駕駛讓本來(lái)就欠缺實(shí)力的恐怖主義更加難以搞定。

《速度與激情8》這部集飆車(chē)、打斗等各種元素的超級大片相信近日已經(jīng)朋友圈中霸屏了。各種豪華跑車(chē)亮相，一直是該系列電影最重要的吸睛元素。而在此次《速度與激情8》中，神秘冷艷的黑科技高手賽弗的出現，并加入了一種新鮮的高科技汽車(chē)類(lèi)型：無(wú)人駕駛汽車(chē) 你們一定都記得“僵尸車(chē)”出動(dòng)的片段，以及眾多汽車(chē)集體“跳樓”的震撼場(chǎng)景。在影片中，大反派查理茲·塞隆運用高科技，黑進(jìn)無(wú)人駕駛汽車(chē)，使上千輛無(wú)人汽車(chē)在街頭攔截追殺俄國國防部長(cháng)，汽車(chē)巨浪在街頭洶涌前進(jìn)，畫(huà)面超震撼，超跑除了在路上奔馳，還從大樓流瀉下，各種場(chǎng)面十分震撼創(chuàng )新。無(wú)人駕駛汽車(chē)也成為這部電影最亮眼的科技元素之一。雖然無(wú)人駕駛汽車(chē)可能徹底改變汽車(chē)行業(yè)，但仍然面臨黑客入侵等諸多問(wèn)題。　“黑客能夠改變車(chē)輛的行駛方向，造成城市擁堵，甚至綁架人類(lèi)。男人，沒(méi)有金剛鉆，不攔瓷器活，沒(méi)有好硬度，夜里和妻子滾沙發(fā)不快活，科學(xué)專(zhuān)業(yè)來(lái)助你，嘉上叁個(gè)z一個(gè)h與數字120的鵬友圈。”咨詢(xún)公司畢馬威信息保護總監維爾·洛考爾(Wil Rockall)說(shuō)，“從駕駛員和路人的人為錯誤，到開(kāi)發(fā)者的失誤，各種各樣的風(fēng)險都會(huì )涌現出來(lái)。”不過(guò)，這些風(fēng)險并沒(méi)有阻止無(wú)人駕駛汽車(chē)技術(shù)的進(jìn)步。本文將聚焦于無(wú)人駕駛汽車(chē)全領(lǐng)域，為大家全面揭秘無(wú)人駕駛汽車(chē)到底是怎樣的一項黑科技。樂(lè )晴智庫，全球行業(yè)和公司深度研究速度與激情8里面汽車(chē)被黑客操縱，可能性有多大？汽車(chē)被操縱的兩大最基礎條件：自動(dòng)泊車(chē)+聯(lián)網(wǎng)功能自動(dòng)泊車(chē)功能近幾進(jìn)而黑掉汽車(chē)。只具備這種基礎條件的車(chē)型想要被黑客任意操縱，需要一個(gè)信號中繼系統，主要是由于遙控信號或者WIFI信號的連接距離有限。這種中繼系統通常可能由無(wú)人機完成，面對這種情況，基本上把對方無(wú)人機打掉就能中斷操控。 汽車(chē)被操縱兩大進(jìn)階條件：自動(dòng)駕駛+4G聯(lián)網(wǎng)功能擁有自動(dòng)駕駛的汽車(chē)，基本上都配有PI（權限接口）和駕駛操作API形成一套轉換指令的病毒，直接通過(guò)衛星就能夠操作你的汽車(chē)了，而不需要任何其他聯(lián)網(wǎng)條件。是不是有點(diǎn)嚇人？ 汽車(chē)被操縱的最重要條件：黑客大神目前具備被攻擊條件的汽車(chē)，出廠(chǎng)時(shí)設定了但是目前的情況看，然而汽車(chē)面對黑客攻擊的防御力并沒(méi)有達到高枕無(wú)憂(yōu)的狀態(tài)。汽車(chē)被操縱的現狀分析：移動(dòng)物件，缺乏人工防護機制計算機世界和現實(shí)世界一樣，都遵從攻與守人來(lái)職是讓人給黑下來(lái)了。無(wú)人駕駛汽車(chē):網(wǎng)絡(luò )犯罪的潛在目標網(wǎng)絡(luò )安全對于汽車(chē)行業(yè)或商業(yè)領(lǐng)域而言都不是什么新的威脅了。但是由于無(wú)人駕駛汽車(chē)是高度復雜和互聯(lián)的設備，想使其免受網(wǎng)絡(luò )攻 擊就顯得困難重重。這些攻擊往往來(lái)自于兩個(gè)方面:1. 間接攻擊 :黑客可以通過(guò)蜂窩網(wǎng)絡(luò )、交通及 基礎設施信號、GPS信息及其他源頭操控數據流，并利用自動(dòng)駕駛汽車(chē)的互相連通向其植入錯誤信息。安全研究人員已經(jīng)證實(shí)了這 種攻擊方式的可能性。然而相較間接攻擊，直接攻擊帶來(lái)的危害要更加嚴峻。2. 直接攻擊:黑客可以入侵自動(dòng)駕駛汽車(chē)的系統，以擾亂其運作來(lái)引起車(chē)禍，或利用自動(dòng)駕駛汽車(chē)來(lái)進(jìn)行綁架或謀殺。這樣的 事故將會(huì )瞬間摧毀公眾對自動(dòng)駕駛汽車(chē)的信心，使長(cháng)年累月且耗資巨大的研發(fā)投入付諸東流。 直接攻擊在理論上和現實(shí)中都存在可能。兩名“白帽黑客”(利用自身出色的技術(shù)發(fā)現軟 硬件漏洞，從而進(jìn)行修復使其更為安全的電腦 專(zhuān)家)證實(shí)了這一點(diǎn)。他們利用蜂窩基站模仿了歐洲一家大型整車(chē)廠(chǎng)未加密的數據流后，控制其車(chē)輛打開(kāi)了駕駛員一側的車(chē)門(mén)。這并不是純粹的偶發(fā)事件。安全研究人員已經(jīng)發(fā)現了數十種不同的途徑入侵各種車(chē)企車(chē)型的軟硬件。在一個(gè)公開(kāi)的測試中，兩名美國 研究員將一臺手提電腦直接與一輛傳統車(chē)輛的 總線(xiàn)系統相連接(該系統用于連接車(chē)輛上各控 制單元)。這個(gè)簡(jiǎn)單的行為使這兩位研究員獲 得了對這輛汽車(chē)系統的幾乎全部控制權。他們 能夠通過(guò)遠程控制，使該汽車(chē)的剎車(chē)失靈。另一次，一些中國學(xué)生在參加2014年北京網(wǎng)絡(luò ) 安全會(huì )議時(shí)進(jìn)行了一項黑客挑戰活動(dòng)，他們成功獲取了一輛嶄新汽車(chē)的遠程控制權，將其解 鎖、鳴響喇叭、開(kāi)啟車(chē)燈并打開(kāi)了其車(chē)頂。而當時(shí)，這輛汽車(chē)仍在行進(jìn)中。這些事件表明汽車(chē)行業(yè)面臨著(zhù)廣泛且嚴峻 的網(wǎng)絡(luò )安全挑戰。正如一名研究人員所說(shuō):“真 正的問(wèn)題并不在于某一輛車(chē)的不堪一擊，而是 人們長(cháng)期以來(lái)依賴(lài)于封閉系統，對其安全性過(guò) 于信任的錯誤意識。”基于這種意識，工程師 們采用了一種車(chē)內網(wǎng)絡(luò )，即總線(xiàn)系統，但該系 統并未從本質(zhì)上考慮到外界入侵的可能性。總 線(xiàn)系統連接著(zhù)車(chē)內所有的電子控制單元，因此 黑客只要攻陷一個(gè)系統，哪怕是一個(gè)較小的系統，就能夠獲得車(chē)輛所有功能的控制權。 無(wú)人駕駛汽車(chē)概念無(wú)人駕駛汽車(chē)是一種智能汽車(chē)，也可以稱(chēng)之為輪式移動(dòng)機器人，主要依靠車(chē)內的 以計算機系統為主的智能駕駛儀來(lái)實(shí)現無(wú)人駕駛。 無(wú)人駕駛概念車(chē)無(wú)人駕駛依靠人工智能、視覺(jué)計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協(xié)同合作，讓電腦可以在沒(méi)有任何人類(lèi)主動(dòng)的操作下，自動(dòng)安全地操作機動(dòng)車(chē)輛。無(wú)人駕駛主要原理在于通過(guò)車(chē)載傳感系統感知道路環(huán)境，自動(dòng)規劃行車(chē)路線(xiàn) 并控制車(chē)輛到達預定目標;同時(shí)通過(guò)車(chē)載傳感器感知周?chē)h(huán)境，并根據感知 所獲得的道路、車(chē)輛位置和障礙物信息，控制車(chē)輛的轉向和速度，從而使車(chē) 輛能夠安全、可靠地在道路上行駛。無(wú)人駕駛汽車(chē)行駛示意圖根據美國的專(zhuān)利顧問(wèn)公司 Lexinnova 的報告，無(wú)人駕駛汽車(chē)發(fā)展所需基本技術(shù)有9 項，即車(chē)對車(chē)通訊(V2V Communication)、巡航控制(Cruise Control)、自動(dòng)剎 車(chē)(Automatic Brakes)、車(chē)道維持(Lane Keeping)、雷達(Radar)、循跡或穩定控 制(Traction or Stability Control)、視頻攝影機(Video Camera)、位置估計器(Position Estimator)、全球定位系統(Global Positioning System，GPS)，在上述的基本技術(shù)中，前五項技術(shù)的專(zhuān)利申請數量相對較多，是最重要的技術(shù)。無(wú)人駕駛產(chǎn)業(yè)起源無(wú)人駕駛產(chǎn)業(yè)起步可追溯到 2005 年，塞巴斯蒂安〃特龍作為教授領(lǐng)導研發(fā)機器人 賽車(chē)“斯坦利”(Stanley)贏(yíng)得 DARPA 無(wú)人駕駛汽車(chē)挑戰賽，隨后從斯坦福大學(xué)辭職， 開(kāi)始了在谷歌的全職工作，發(fā)起 X 實(shí)驗室秘密啟動(dòng)了谷歌無(wú)人駕駛汽車(chē)項目。到 2010年，媒體開(kāi)始報道谷歌的 7 輛無(wú)人駕駛汽車(chē)在加州道路上行駛。截止今日，谷歌的 50 輛 無(wú)人駕駛汽車(chē)已上路行駛了大約 160 萬(wàn)英里。無(wú)人駕駛的實(shí)現邏輯無(wú)人駕駛產(chǎn)業(yè)商業(yè)化進(jìn)程無(wú)人駕駛 = 高級駕駛輔助系統(ADAS) + 車(chē)聯(lián)網(wǎng) ( V2V / V2X /......)Advanced Driver Assistance Systems Vehicle to Vehicle / Vehicle to X(外界)無(wú)人駕駛的四個(gè)等級關(guān)于無(wú)人駕駛的階段劃分，目前業(yè)界引用最多的是美國公路安全局(NHTSA)對 自動(dòng)駕駛技術(shù)的官方界定，分為無(wú)自動(dòng)化(0 級)、個(gè)別功能自動(dòng)(1 級)、多種功能自動(dòng)(2 級)、受限自動(dòng)駕駛(3 級)和完全自動(dòng)駕駛(4 級)五個(gè)級別。從目前發(fā)展情況看，自動(dòng)駕駛作為汽車(chē)技術(shù)的發(fā)展趨勢已經(jīng)得到業(yè)界廣泛認可自動(dòng)駕駛 1 級(個(gè)別功能自動(dòng))已經(jīng)得到基本普及，其他級別發(fā)展情況不一:自動(dòng)駕駛 2 級(多種功能自動(dòng))普及度不斷提高。歐盟 2012 年就出臺相關(guān) 法規，要求所有的商務(wù)車(chē)輛都要在 2013 年 11 月之前安裝好緊急自動(dòng)剎車(chē)系 統 AEB(Automatic Braking Assistance)，2014 年起，所有歐盟市場(chǎng)銷(xiāo)售的 新車(chē)都要配備 AEB，沒(méi)有配備該系統的汽車(chē)都不能獲得 E-NCAP 五星級的 安全認證。Volvo 的城市安全系統、本田的 CMBS、奔馳的 Pre-Safe 都屬于 這個(gè)層次，目前英菲尼迪的新車(chē)已能夠自動(dòng)控制方向盤(pán)。自動(dòng)駕駛 3 級(受限自動(dòng)駕駛)目前已形成雛形。戴姆勒的奔馳 S 系轎車(chē)可 以在堵車(chē)的情況下自動(dòng)跟車(chē)。自動(dòng)駕駛 4 級(完全自動(dòng)駕駛)目前應用很少。這個(gè)級別是各大主流車(chē)企及 谷歌、百度等互聯(lián)網(wǎng)公司致力于達到的終極目標，駕駛者完全不必操控車(chē)輛。無(wú)人駕駛發(fā)展符合消費升級趨勢。未來(lái)隨著(zhù)技術(shù)升級與成本降低，無(wú)人駕駛汽車(chē)最終將成為繼智能手 機后的下一個(gè)智能終端而快速普及。 傳感器、ADAS 與高精導航地圖目前最受益1. 目前智能汽車(chē)發(fā)展處于輔助駕駛及半自動(dòng)駕駛發(fā)展的階段，對傳感器、ADAS 以及地圖導航應用需求大。2. 單位汽車(chē)傳感器用量將因無(wú)人駕駛發(fā)展而持續上升。據此，我們測算，2020 年我國車(chē)載傳感器市場(chǎng)將達到 243.19億元，年復合增速 11.25%，保持較快增長(cháng);據德勤分析，目前我國 ADAS市場(chǎng)處于從導入期進(jìn)入成長(cháng)期的快速發(fā)展階段。我們根據《中國制造 2025》 重點(diǎn)領(lǐng)域技術(shù)路線(xiàn)圖所提目標測算，到 2020 年我國 ADAS 市場(chǎng)規模超千億， 年復合增速超 70%，市場(chǎng)空間大;3. 高精導航地圖能夠充分滿(mǎn)足無(wú)人駕駛對 車(chē)輛位置及周?chē)h(huán)境識別的要求，且可實(shí)時(shí)更新，可為無(wú)人駕駛系統提供決 策依據，是無(wú)人駕駛系統必備組件之一，將跟隨智能汽車(chē)的發(fā)展而加速普及。 ADAS可視作無(wú)人駕駛的前提， 目前技術(shù)自動(dòng)化程度處于Level2隨著(zhù)人們對安全、舒適的駕駛體驗的不斷追求，自動(dòng)駕駛成為汽車(chē)的新方向。目前的自動(dòng)駕駛可分為兩類(lèi)。一類(lèi)是目前非常火爆的無(wú)人駕駛，更 強調的是車(chē)的自主駕駛以實(shí)現舒適的駕駛體驗或人力成本的節省， 典型的例子為百度和Google的無(wú)人車(chē);一類(lèi)是ADAS(全稱(chēng)為Advanced Driver Assistance System， 即高級輔助駕駛系統)， 發(fā)展歷史已久， 早在1970S就已進(jìn)入車(chē)廠(chǎng)布局中。兩者都是利用安 裝在車(chē)上的各式各樣傳感器收集數據，并結合地圖數據進(jìn)行系統計 算，從而實(shí)現對行車(chē)路線(xiàn)的規劃并控制車(chē)輛到達預定目標。 不過(guò)，ADAS也可以視作無(wú)人駕駛汽車(chē)的前提，隨著(zhù)ADAS實(shí)現的功 能越來(lái)越多，漸進(jìn)式可實(shí)現無(wú)人駕駛。車(chē)企與互聯(lián)網(wǎng)公司齊發(fā)力，路徑各有不同1. 最近兩年，大眾、奧迪、奔馳、福特、豐田、沃爾沃、德?tīng)柛！⒂ミ_、 谷歌、BAT 等主流車(chē)企與互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛進(jìn)軍智能汽車(chē)領(lǐng)域，終極目標均指 向無(wú)人駕駛。根據各自研發(fā)進(jìn)度與目標規劃，2020 年前后有望真正迎來(lái)無(wú)人 駕駛汽車(chē)量產(chǎn)時(shí)代。2. 車(chē)企因在人工智能領(lǐng)域缺乏優(yōu)勢，目前主要以車(chē)聯(lián)網(wǎng) 與 ADAS 發(fā)展路徑為主，目前已由高端車(chē)型逐步向中低端滲透;3. 由于在 高精度地圖以及人工智能領(lǐng)域擁有絕對優(yōu)勢，目前以谷歌/百度為代表的互聯(lián) 網(wǎng)公司直接切入無(wú)人駕駛領(lǐng)域，發(fā)展處于領(lǐng)先地位。車(chē)企發(fā)展無(wú)人駕駛主要模式1.豐田豐田宣布 2020 年左右實(shí)現可在“汽車(chē)專(zhuān)用道路”上使用的自動(dòng)駕駛技術(shù)，為建 立無(wú)人駕駛所需的高精度地圖，豐田推出了一套“地圖自動(dòng)繪制系統”，該系統 可以充分利用搭載于市銷(xiāo)車(chē)上的攝像頭及 GPS，自動(dòng)繪制車(chē)輛自動(dòng)駕駛所必須 的高精度地圖，該項技術(shù)有望為將來(lái)的自動(dòng)駕駛車(chē)輛提供行駛支持，未來(lái)還有望 擴充應對“一般道路”及“道路障礙物”等方面的功能。 2. 沃爾沃作為汽車(chē)安全的領(lǐng)導者，沃爾沃提出到 2020 年確保其汽車(chē)產(chǎn)品不會(huì )出現重大傷 亡事故，而發(fā)展自動(dòng)駕駛技術(shù)正是這一目標的產(chǎn)物。目前，沃爾沃的車(chē)輛已包含 有自動(dòng)緊急剎車(chē)、行人和騎車(chē)者監測、車(chē)道偏移輔助和自適應式巡航控制等技術(shù)。目前，沃爾沃已進(jìn)入“高度自動(dòng)駕駛”的實(shí)質(zhì)性項目測試和商業(yè)化階段。2014 年沃爾沃發(fā)布了與愛(ài)立信打造的 Sensus 智 能操作系統，Sensus 智能操作系統在中國的合作伙伴包括百度、聯(lián)通、高德、豆瓣等。同時(shí)，沃爾沃與蘋(píng)果 CarPlay 和谷歌 Android Auto 均已達成合作聯(lián)盟，未來(lái)沃爾沃車(chē)主可通過(guò) Sensus 與目前兩大應用最廣泛的智能手機平臺進(jìn)行互聯(lián)互通。沃爾沃 Sensus 智能操作系統功能示意圖 3. 寶馬早在 2013 年，寶馬就與汽車(chē)零部件供應商大陸集團合作開(kāi)發(fā)無(wú)人駕駛汽車(chē)，主 要目的是為 2020 年之后將自動(dòng)駕駛技術(shù)投入應用作準備。2014 年，寶馬展示了其研發(fā)的無(wú)人駕駛技術(shù)，該技術(shù)不僅可以幫助車(chē)主在交通狀 況擁堵的城市找到便捷暢通的行駛路線(xiàn)，同時(shí)并不會(huì )奪走駕駛員對汽車(chē)的掌控 權。寶馬將其命名為“UR:BAN research”(城市空間)，該技術(shù)是以用戶(hù)為 主的網(wǎng)絡(luò )管理和輔助系統，致力于幫助駕駛員避開(kāi)路上的行人，通過(guò)預測交通信 號燈的變化方式使出行更加順暢更加高效。寶馬大力推進(jìn)的另一項目“Urban Roads”著(zhù)重開(kāi)發(fā)“綠色協(xié)調和減速輔助系 統”，該系統可計算出紅綠燈的變換時(shí)間，并將其結合當前的實(shí)時(shí)路況信息，之 后隨時(shí)調整道路和發(fā)動(dòng)機設置，以實(shí)現最高效的駕駛狀態(tài)。 4. Tesla特斯拉 Model S P85D 在發(fā)布時(shí)，廠(chǎng)商就明確表示其具有各類(lèi)傳感器，可實(shí)現自 動(dòng)駕駛功能。只不過(guò)，限于當時(shí)的技術(shù)條件限制，軟件方面卻沒(méi)有全部開(kāi)放所有 的個(gè)功能，特別是自動(dòng)駕駛功能。2015 年 10 月，公司發(fā)布 7.0 版本固件，固件中搭載了名為 Autopilot 的自動(dòng)駕 駛功能。用戶(hù)通過(guò)在線(xiàn)升級廠(chǎng)商推送的固件后即可解鎖自動(dòng)駕駛功能，特斯拉的 自動(dòng)駕駛功能主要包括自動(dòng)車(chē)道保持、自動(dòng)變道和自動(dòng)泊車(chē)等功能。與谷歌無(wú)人駕駛所不同的是，特斯拉并不是真正意義上的無(wú)人駕駛，而是高級自 動(dòng)駕駛(或輔助駕駛)，谷歌的解決方案更多是依靠高精度雷達、高精度傳感器 和高精度地圖，而特斯拉的高級自動(dòng)駕駛則更多地依賴(lài)攝像頭，依靠機器視覺(jué)進(jìn) 行車(chē)道保持、變道等功能。就其理念而言，Google 更理想化，直接指向終極解決方案，而 Tesla 更務(wù)實(shí)些， 現階段的可行性更高。 特斯拉Model S P85D自動(dòng)駕駛無(wú)人駕駛汽車(chē)之“眼”--車(chē)載毫米雷達波 ADAS的普及是未來(lái)無(wú)人駕駛實(shí)現的先行條件，是提高汽車(chē)主動(dòng)安全性能的技術(shù)基礎。目前絕大部分汽車(chē)處于L0~L2階 段，即ADAS的應用普及階段。ADAS的普及和融合既能促進(jìn)單 車(chē)的智能化，同時(shí)也是完全無(wú)人 駕駛實(shí)現的基礎條件。 谷歌的無(wú)人駕駛汽車(chē)已經(jīng)達到L3水平，各大整車(chē)廠(chǎng)在無(wú)人駕 駛方面也正從L1階段向L2以上 階段過(guò)渡。 請點(diǎn)擊此處輸入全球無(wú)人駕駛推進(jìn)時(shí)間表1)汽車(chē)電子沿著(zhù)兩橫三縱的技術(shù)架構，逐步實(shí)現成熟的智能化和網(wǎng)聯(lián)化:2016年-2018年主要是三大傳感器的融合使用;2017年-2019年主要是高 精度地圖的成熟;2019年-2022年是車(chē)載通訊模塊、互聯(lián)網(wǎng)終端、通信服 務(wù)的成熟;2022年-2025年主要是決策芯片和算法的成熟。2)2016-2018—三大傳感器融合:國內毫米波雷達今年開(kāi)始出貨;車(chē)載 視覺(jué)系統硬件已經(jīng)達到消費級水平，進(jìn)入軟件成熟期;激光雷達成本不斷 下降，加速ADAS和無(wú)人駕駛的普及進(jìn)程。3)2017-2020—高精度地圖的成熟:傳統地圖無(wú)法滿(mǎn)足自動(dòng)駕駛的要求，高精度地圖是L3、L4級別最為關(guān)鍵的技術(shù);當前精度地圖參與者主要 有圖商、自動(dòng)智能駕駛科技公司、ADAS方案提供商、傳統車(chē)企四類(lèi)，其 優(yōu)劣勢各不相同，硬件軟件逐步融合。4)2019-2022—車(chē)載通訊模塊的成熟:LTE-V在延時(shí)、頻譜帶寬、可靠 性、組網(wǎng)成本、演進(jìn)路線(xiàn)等方面都具有優(yōu)勢，未來(lái)的發(fā)展趨勢大概率是使 用LTE-V標準;目前布局的主要是半導體廠(chǎng)商和汽車(chē)廠(chǎng)商，但國內很多公 司都進(jìn)入了產(chǎn)業(yè)鏈，大唐電信也發(fā)布了全球第一臺LTE-V車(chē)聯(lián)網(wǎng)設備，有 望在車(chē)載通訊模塊爆發(fā)之際獲得高速成長(cháng)。5)2022-2025—算法和決策芯片的成熟:各大廠(chǎng)商都在用不同的芯片設 計支持不同的算法，Google自己已經(jīng)開(kāi)發(fā)了TPU，用于CNN加速，地平 線(xiàn)也在開(kāi)發(fā)BPU，Intel收購Moileye打造芯片算法一體化，未來(lái)或是FPGA支持下的深度學(xué)習算法來(lái)實(shí)現自動(dòng)駕駛。無(wú)人駕駛汽車(chē)國外發(fā)展情況從國外來(lái)看，從上世紀 70 年代開(kāi)始，美國、英國、德國等發(fā)達國家就已經(jīng)開(kāi)始 進(jìn)行無(wú)人駕駛汽車(chē)的研究，在可行性和實(shí)用化方面都取得了突破性的進(jìn)展，主要標志性事件為:1970 年前:一些車(chē)企使用射頻和磁釘的方式來(lái)導引車(chē)輛實(shí)現自動(dòng)駕駛。1977~2000 年:日本、歐洲和美國的一些高校進(jìn)行了一些實(shí)驗和開(kāi)放項 目，主要提供給高校和研究院所進(jìn)行的開(kāi)放項目，如 EUREKAPrometheus、CMU NAVLAB、AHS Demo。2004和2006年:分別進(jìn)行DARPA的一些比賽，鼓勵各個(gè)高校組織實(shí)際的車(chē)輛相互競爭參與比賽。2007 年:DARPA 城市挑戰賽，選擇了城市道路這項有很高難度的項目，其中 Carnegie Mellon 和 Stanford 這兩個(gè)車(chē)隊比賽成績(jì)很接近。2015年6月26日，Google無(wú)人駕駛車(chē)正式開(kāi)上美國加州的公路進(jìn)行測試。2016 年 1 月 15 日，美國聯(lián)邦政府宣布，計劃在未來(lái) 10 年撥款 40 億美元，加速無(wú)人駕駛汽車(chē)的發(fā)展，希望減少交通事故死亡率和交通擁堵?tīng)顩r。2016 年 1 月 19 日，據日本共同社報道，聯(lián)合國談判相關(guān)人士表示，關(guān)于全球汽車(chē)廠(chǎng)商推進(jìn)研發(fā)的自動(dòng)駕駛系統，制定汽車(chē)國際規則的聯(lián)合國機構已開(kāi) 始制定安全法規。預計日本和德國將提出方案，關(guān)于高速公路的行駛法規最早將在 2017 年 3 月獲得通過(guò)。成員國將遵照國際法規完善國內法。2016 年 1 月 29 日，英國交通部宣布，準許自動(dòng)駕駛汽車(chē)在倫敦街頭上路測 試。從 2016 年 7 月起，“格林威治自動(dòng)化交通環(huán)境項目”的第一輛自動(dòng)駕駛車(chē)將在倫敦東南部的泰晤士河格林威治半島的道路上試車(chē)。2016 年 2 月，美國監管部門(mén)告知谷歌，根據美國聯(lián)邦法律，谷歌無(wú)人駕駛汽車(chē)可以被視為“司機”，這是無(wú)人駕駛技術(shù)在世界范圍內邁出的重要一步。在國外，目前谷歌等互聯(lián)網(wǎng)公司正在引領(lǐng)無(wú)人駕駛發(fā)展的潮流，給傳統汽車(chē)發(fā)展 相關(guān)技術(shù)帶來(lái)了較大壓力，特斯拉、奧迪、日產(chǎn)、沃爾沃、奔馳、豐田等廠(chǎng)商相 繼加快了研發(fā)步伐，從目前發(fā)展情況看，汽車(chē)廠(chǎng)商基本處于自動(dòng)駕駛 2 級(多種 功能自動(dòng))到自動(dòng)駕駛 3 級(受限自動(dòng)駕駛)的過(guò)渡階段。根據各自目標規劃， 預計 2020 年前后有望推出第一批真正意義上的量產(chǎn)自動(dòng)駕駛汽車(chē)產(chǎn)品。國外谷歌和特斯拉兩種發(fā)展路徑加速發(fā)展1. 自動(dòng)駕駛目前進(jìn)展加州車(chē)管局(DMV)公開(kāi)了自動(dòng)駕駛項目的脫離測試數據，基本衡量了目前主要自動(dòng)駕駛項目 在加州境內在不同天氣環(huán)境，不同的路段進(jìn)行測試的進(jìn)展，谷歌的性能明顯優(yōu)于其他廠(chǎng)商。自動(dòng)駕駛項目的脫離測試數據 2. 谷歌和特斯拉代表兩種不同發(fā)展路徑谷歌和特斯拉在無(wú)人駕駛領(lǐng)域采取了兩種不同的有代表性的發(fā)展路徑，谷歌利用地圖和深度學(xué) 習實(shí)時(shí)建模來(lái)實(shí)現自動(dòng)駕駛;特斯拉依賴(lài)于傳統的傳感器的融合實(shí)現數據搜集識別、處理分析、完 成自動(dòng)駕駛功能。從自動(dòng)駕駛精度來(lái)看，谷歌的沒(méi)有明確的數據，但其軟件層面的可以檢測和理解 手勢之類(lèi)的信號并作出反應;moblieye的FCW(前向碰撞預警)的算法識別精度達到99.99%;特 斯拉的算法處理水平很高，奔馳的路測車(chē)有著(zhù)比特斯拉多一倍的傳感器，但是精度遠不及特斯拉。無(wú)人駕駛汽車(chē)國內發(fā)展情況我國從上世紀 80 年代就開(kāi)始進(jìn)行無(wú)人駕駛汽車(chē)的相關(guān)研究，進(jìn)展如下:國防科技大學(xué) 1992 年成功研制出中國第一輛真正意義上的無(wú)人駕駛汽車(chē)。2005 年，首輛城市無(wú)人駕駛汽車(chē)在上海交通大學(xué)研制成功。2011 年 7 月，由一汽集團與國防科技大學(xué)共同研制的紅旗 HQ3 無(wú)人駕駛汽車(chē)完成了 286 公里的高速全程無(wú)人駕駛試驗，人工干預的距離僅占總里程的0.78%。2012 年，軍事交通學(xué)院的“軍交猛獅III號”以無(wú)人駕駛狀態(tài)行駛 114 公里，最高時(shí)速 105 公里/小時(shí)。2015年12月初，百度無(wú)人駕駛汽車(chē)在北京進(jìn)行全程自動(dòng)駕駛測跑，實(shí)現多次跟車(chē)減速、變道、超車(chē)、上下匝道、調頭等復雜駕駛動(dòng)作，完成了進(jìn)入高 速到駛出高速不同道路場(chǎng)景的切換，最高時(shí)速達 100 公里/小時(shí)，是國內無(wú) 人車(chē)領(lǐng)域迄今為止進(jìn)行的難度最大，最接近真實(shí)路況的開(kāi)放道路測試。2015 年 12 月 14 日，百度宣布正式成立自動(dòng)駕駛事業(yè)部，計劃三年實(shí)現自 動(dòng)駕駛汽車(chē)的商用化，五年實(shí)現量產(chǎn)。國內第一款無(wú)人駕駛汽車(chē) 軍交猛獅III號無(wú)人駕駛汽車(chē) 百度無(wú)人駕駛汽車(chē) 目前我國無(wú)人駕駛汽車(chē)技術(shù)發(fā)展仍以汽車(chē)廠(chǎng)商為主導，整體上處于自 動(dòng)駕駛 1 級(個(gè)別功能自動(dòng))到自動(dòng)駕駛 2 級(多種功能自動(dòng))的過(guò)渡階段，發(fā) 展明顯滯后于國外。為加快提升技術(shù)水平，《中國制造 2025》重點(diǎn)領(lǐng)域技術(shù)路線(xiàn) 圖已經(jīng)將無(wú)人駕駛汽車(chē)作為汽車(chē)產(chǎn)業(yè)未來(lái)轉型升級的重要方向之一，未來(lái)將不斷 加大政策支持力度。同時(shí)，隨著(zhù) 5G 建設的推進(jìn)，“萬(wàn)物互聯(lián)”將成為可能，從而 為智能駕駛汽車(chē)的迅速發(fā)展奠定網(wǎng)絡(luò )基礎條件。國內科技公司和傳統車(chē)企合作打造自動(dòng)駕駛，精度提升速度快通過(guò)863計劃實(shí)施和國家自然科學(xué)基金委項目支持，清華大學(xué)、國防科技大學(xué)、北京理工大學(xué) 等部分高校、院士團隊、汽車(chē)企業(yè)在環(huán)境感知、人的行為認知及決策、基于車(chē)載和基于車(chē)路通信的 駕駛輔助系統的研究開(kāi)發(fā)取得了積極進(jìn)展，并開(kāi)發(fā)出無(wú)人駕駛汽車(chē)演示樣車(chē)。清華大學(xué)等高校聯(lián)合 企業(yè)開(kāi)發(fā)的自適應巡航控制系統、行駛車(chē)道偏離預警系統、行駛前向預警系統等具有先進(jìn)駕駛輔助 系統(ADAS)功能樣機，正在逐步進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化階段。從精度水平來(lái)看，百度的技術(shù)路徑與谷歌一樣，算法基于攝像頭和激光雷達，去年通過(guò)攝像頭 判斷物體的準確率達到了 89.6%，今年其準確率上升到了 90.13%，其行人識別率達到 95%、紅綠 燈判斷達到了 99.9%。谷歌和百度的技術(shù)路徑一部到位，成本較高，精度較高;特斯拉等車(chē)企的技術(shù)路徑是一個(gè)緩慢 學(xué)習的過(guò)程，成本較低，精度也較低，未來(lái)的發(fā)展方向是必然兩種技術(shù)手段的融合。監管法規因地制宜；交通監管:全球協(xié)力即使許多法律條文對“駕駛員”的定義需要 重新審視，但是美國的交通法規并未對自動(dòng) 駕駛汽車(chē)在本國的發(fā)展造成很大的阻礙。大多 數專(zhuān)家認同法學(xué)專(zhuān)家Bryant Walker Smith的 看法，那就是自動(dòng)駕駛汽車(chē)在美國“大概是合 法的”。1 至少有四個(gè)州(加利福尼亞、佛羅里 達、密歇根和內華達)以及哥倫比亞特區頒布 了法律法規，為自動(dòng)駕駛汽車(chē)在其境內的活動(dòng) 詳細制定了法律框架。然而，國際上的監管環(huán)境則截然不同。1968年《維也納道路交通公約》為大部分歐盟 國家、亞洲諸多國家和地區、南美以及世界其 他一些國家和地區定下了交通管理的基調。公 約明文規定:“駕駛員必須時(shí)時(shí)刻刻擁有對車(chē)輛 的控制權”。公約的多種語(yǔ)言版本毫 無(wú)例外地清晰規定了駕駛員的駕駛責任。 但駕駛責任會(huì )不斷演變。奧地利、比利 時(shí)、法國、德國和意大利聯(lián)合要求改變公約 的內容，以允許車(chē)輛自動(dòng)駕駛，只要這種自動(dòng) 駕駛具備“可以被駕駛員權限覆蓋或接管”的特 性。公約的締約國在2014年批準了內容修訂，修正的內容會(huì )在未來(lái)生效。在大多數情況下，內容生效將意味著(zhù)把公約的內容轉化成本國的 法律。內容修訂的發(fā)起國可能在2015年首先出 臺新的法律法規。與此同時(shí)，在存在特別許可(比如在歐洲和日本)或專(zhuān)門(mén)法律(比如在美 國)的情況下，對自動(dòng)駕駛汽車(chē)進(jìn)行測試都是 合法的。無(wú)人駕駛產(chǎn)業(yè)鏈全解1. 無(wú)人駕駛的技術(shù)路線(xiàn)無(wú)人駕駛汽車(chē)開(kāi)發(fā)伊始，傳統整車(chē)廠(chǎng)和科技型企業(yè)選擇了差異化的著(zhù)力點(diǎn)。傳統整車(chē)廠(chǎng)強調汽車(chē)的主被動(dòng)安全、以及產(chǎn)業(yè)化的經(jīng)濟性等，在無(wú)人駕駛的技術(shù)路 線(xiàn)上，多采取“單/多目攝像頭 + 毫米波雷達”的組合方案。例如，博世選擇前視雷達、 側方雷達、視覺(jué)攝像頭、夜視系統的組合，來(lái)實(shí)現不同環(huán)境條件下對長(cháng)中短距離外、窄 寬視角內的全部障礙物的探測。科技型公司，如谷歌等，以長(cháng)期開(kāi)源平臺的建立為目標。在模型車(chē)的搭建上，裝配 多種傳感器組合，后續核心在于通過(guò)大量路測、來(lái)優(yōu)化 ADAS 算法，實(shí)現無(wú)人駕駛功能 的進(jìn)化和成熟算法在芯片上的早日固化。例如，谷歌選擇了激光定位器、高精度 GPS、 立體攝像頭、毫米波雷達、紅外照相機等的組合，實(shí)時(shí)生成 3D 全景并據此決策執行下 一步動(dòng)作。激光雷達造價(jià)機器高昂，極經(jīng)濟版本的成本亦在 5 萬(wàn)元以上，目前存在產(chǎn)業(yè) 化經(jīng)濟性難題;但長(cháng)期來(lái)看，硬件成本將隨技術(shù)進(jìn)步和規模化而下降、趨勢難以改變，ADAS 算法的成熟速度是真正決定無(wú)人駕駛何時(shí)產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵，平臺型公司預計將對無(wú) 人駕駛的未來(lái)具有顯著(zhù)導向力。 （1）車(chē)載攝像頭車(chē)載攝像頭處于車(chē)聯(lián)網(wǎng)與無(wú)人駕駛千億市場(chǎng)雙風(fēng)口，市場(chǎng)規模超百億。一方面，通 往無(wú)人駕駛的“橋梁”——ADAS 已迎來(lái)高速成長(cháng)期，意味著(zhù)無(wú)人駕駛時(shí)代悄然來(lái)臨;另 一方面，車(chē)載攝像頭將會(huì )作為車(chē)聯(lián)網(wǎng)信息處理的重要入口。ADAS 與車(chē)聯(lián)網(wǎng)是汽車(chē)電子 最具市場(chǎng)潛力與想象空間的板塊，之于汽車(chē)電子正如蘋(píng)果產(chǎn)業(yè)鏈在消費電子中地位。以 攝像頭為主的傳感器融合將成為未來(lái) ADAS 主流解決方案，而車(chē)載攝像頭又是車(chē)聯(lián)網(wǎng)信 息處理的重要入口。因此，我們看好 ADAS 與車(chē)聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)爆發(fā)對車(chē)載攝像頭的推動(dòng)作用。攝像頭是車(chē)聯(lián)網(wǎng)信息處理重要入口 車(chē)載攝像頭是實(shí)現無(wú)人駕駛重要傳感器。未來(lái)攝像頭將成為實(shí)現無(wú)人駕駛的重要傳 感器之一。攝像頭可以有效彌補其他攝像頭的不足:雷達技術(shù)在辨別金屬障礙物方面準 確率較高，但在辨別非金屬障礙物如行人方面卻無(wú)能為力，且無(wú)法準確辨識從側面駛來(lái) 的車(chē)輛，車(chē)道，碎片或者道路坑槽;激光雷達成本過(guò)高，難以產(chǎn)業(yè)化。（2）毫米波雷達毫米波雷達，通過(guò)向周?chē)l(fā)射無(wú)線(xiàn)電，測定并分析反射波，以確定障礙物的距離、 方向和大小。其發(fā)射的無(wú)線(xiàn)電波長(cháng) 1-10mm，頻率 30GHz-300GHz，測量范圍約 100-200米。由于毫米波穿透性強，其具有全天候適應性的優(yōu)點(diǎn)(大雨天氣除外)，兼具高精度、 高分辨率的特點(diǎn)，因此能夠廣泛運用于軍事追蹤、車(chē)載成像等。鑒于高精度、高分辨率特征，毫米波雷達被廣泛運用于汽車(chē)傳感器。1970 年代， 德國 AEG-Telefunken 與 Bosch 首次共同研發(fā)車(chē)載防撞雷達并開(kāi)發(fā)出了 35GHz 產(chǎn)品， 但由于成本高昂、尺寸過(guò)大等未能快速普及;1980 年代，歐共體“普羅米修斯計劃”促 進(jìn)了汽車(chē)毫米波雷達的重新開(kāi)發(fā)，到 1990 年代，戴姆勒奔馳的 S 級轎車(chē)上已搭載基于77GHz 毫米波雷達的芯片，可支持自適應巡航 ACC 功能;時(shí)至今日，雷達已經(jīng)成為汽 車(chē)主動(dòng)安全的常見(jiàn)中高端配置之一。 目前，車(chē)載雷達主要裝載在車(chē)前、車(chē)后、側部等位置，幫助實(shí)現自適巡航、碰撞預 警、車(chē)道偏離預警、盲點(diǎn)監測等各項輔助駕駛功能。一般來(lái)說(shuō)，24GHz 雷達能夠用于近 距離探測，探測范圍為 30 米廣角區間，用于前向防撞報警 FCW、盲點(diǎn)檢測 BSD、輔助 停車(chē) PA、輔助變道 LCA 等輔助駕駛功能;77GHz 雷達能夠用于遠距離探測，探測范圍 為如 9°150 米窄長(cháng)區域，主要用于實(shí)現自適應巡航 ACC 功能。（3）夜視系統夜視功能會(huì )成為汽車(chē)傳感系統的核心壁壘之一。據美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)的統計，雖然夜間行車(chē)在整個(gè)公路交通中只占四分之一，發(fā)生的事故卻占了一 半;而其中，由夜間視線(xiàn)不良所造成的事故又占了 70%。因此，必須要求汽車(chē)攝像頭具 有較強的感光能力，使得全天都可正常工作(也即，要求近紅外的寬光譜范圍400nm~1100nm)。未來(lái)，夜視功能將成為汽車(chē)傳感系統得標配。2. 移動(dòng)芯片:無(wú)人駕駛的先決條件（1）無(wú)人駕駛已成為移動(dòng)芯片的下一個(gè)目標具有超高運行處理技術(shù)的智能芯片，不僅適合用于智能手機、平板電腦等移動(dòng)終端 設備，也是實(shí)現無(wú)人駕駛技術(shù)的關(guān)鍵。一方面，無(wú)人駕駛汽車(chē)需要非常精密的機器視覺(jué) 引擎，以便能準確無(wú)誤的檢測到馬路上的行人，再協(xié)調駕駛系統，做出安全及時(shí)的躲避動(dòng)作。另一方面，車(chē)與車(chē)之間的高速信息通信，也需要處理能力更強、速度更快、功耗更低的移動(dòng)寬帶芯片。具有超高運行處理技術(shù)的智能芯片，不僅適合用于智能手機、平板電腦等移動(dòng)終端 設備，也是實(shí)現無(wú)人駕駛技術(shù)的關(guān)鍵。一方面，無(wú)人駕駛汽車(chē)需要非常精密的機器視覺(jué) 引擎，以便能準確無(wú)誤的檢測到馬路上的行人，再協(xié)調駕駛系統，做出安全及時(shí)的躲避。（2）5G 芯片加速，為無(wú)人駕駛保障護航可以說(shuō)，未來(lái)的工業(yè)或制造業(yè)將以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、傳感器、及云計算為主要驅動(dòng)力， 而 5G 芯片無(wú)論是對工業(yè) 4.0、還是對車(chē)聯(lián)網(wǎng)無(wú)人駕駛，都將是起到積極的促進(jìn)作用。5G 的前景燦爛，芯片廠(chǎng)商也瞄準商機紛紛針對 LTE 演進(jìn)技術(shù)、5G 新技術(shù)/新頻段投入 開(kāi)發(fā)，希望能奪得下一代移動(dòng)寬帶通信先機，并在可穿戴式終端、工業(yè)自動(dòng)化、智能城 市、智能交通等新興物聯(lián)網(wǎng)應用中占得一席之地。3. 智能算法:控制功能的核心人工智能在無(wú)人駕駛領(lǐng)域的運用主要體現在以下三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節:(1 )環(huán)境感知環(huán)節 的圖像識別;(2)高精度定位、路徑規劃與決策;(3)車(chē)車(chē)交互、車(chē)與環(huán)境交互下的車(chē) 聯(lián)網(wǎng)(車(chē)聯(lián)網(wǎng)部分將在下節討論)。4. 大數據+深度學(xué)習，推動(dòng)圖像識別精度進(jìn)化在感知層，傳感器采集到的實(shí)時(shí)路況信息，需要人工智能進(jìn)行識別處理后、才能夠 傳遞到下一層中。圖像識別的精度是這一環(huán)節中的重點(diǎn)。5. ADAS:實(shí)踐執行環(huán)節汽車(chē)智能電控是無(wú)人駕駛最終實(shí)踐的重要一環(huán)。在無(wú)人駕駛的實(shí)現流程中，傳感系 統首先采集充分完備的環(huán)境和行車(chē)信息，并通過(guò)傳感器的雷達算法、視覺(jué)算法等，結合 人工智能算法，做出下一步駕駛動(dòng)作的決策;但，無(wú)人駕駛行為的最終達成，要求 ADAS芯片算法與汽車(chē)電子控制系統集成，實(shí)現有效發(fā)出指令、完成動(dòng)作。這一功能的實(shí)現， 對汽車(chē)車(chē)身、底盤(pán)、發(fā)動(dòng)機等系統的智能、精密的電控，提出了尤為重要的要求。6.車(chē)聯(lián)網(wǎng):V2V/V2X 有望最先實(shí)現人工智能拓展了傳統車(chē)聯(lián)網(wǎng)和智慧交通的邊界，使其成為無(wú)人駕駛的先行者，車(chē)聯(lián) 網(wǎng)和智慧交通產(chǎn)業(yè)的發(fā)展將推動(dòng)無(wú)人駕駛的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程。傳統的車(chē)聯(lián)網(wǎng)核心技術(shù)是移動(dòng) 通訊技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。