老司机 | 无人驾驶离我们还有多远？(2)

目前，传统车厂和互联网企业都有研发无人驾驶汽车，但是二者的路径本质是截然不同的，传统车厂以ADAS（高级驾驶员辅助系统）切入，逐步自动化，例如奔驰宝马奥迪，传统车厂的优势在有丰富的整车制造经验，完善的配套服务系统，应用自动控制系统实现无人驾驶；而互联网企业确实以人工智能切入实现完全的无人驾驶，运用先进的互联网技术，成熟的算法和云..服务，例如百度和谷歌。

[原文来自：www.11jj.com]

上图是10年1月到17年6月，自动驾驶方面公开的专利数据，从该图中很明显的看到绝大部分自动驾驶相关的专利还在传统车企手中，而以谷歌为代表的互联网公司在自动驾驶方面的专利很少，国内研究无人驾驶的公司，例如景驰科技、驭势科技、momenta、飞步科技等均没有多少专利布局，下文会详细描述。互联网公司虽然技术比较先进，但是专利布局的意识比较薄弱，导致专利数量比较少。

传统车企，Audi A8是首款达到L3级别的自动驾驶量产车，从配置上来看，A8的自动驾驶传感器配置是最丰富的，不仅有完备的长短距离毫米雷达波和前置摄像头，还设置有目前自动驾驶不可或缺的激光雷达，当然还有超声波雷达和4路高清环视摄像头，A8上传感器和控制器是目前最为超前的自动驾驶量产配置方案。

而互联网公司更倾向于凭借自身计算机技术和大数据储备的优势，达到高度水平的无人驾驶，这种虽然跳过了低级无人驾驶，但是如果达到L4级别的无人驾驶，还需要克服几个技术壁垒。

多传感器融合技术

 

首先，传感器包括激光雷达，毫米波雷达，超声波雷达和摄像头，想要满足所有路况的无人驾驶，那传感器的探测范围就必须要大，否则一旦探测距离小于汽车的制动距离，发生车祸就成为必然，以上传感器中，激光雷达的探测范围是最大的并且探测的精度也是很高的，但激光雷达的售价太高，64线激光雷达的售价高达50万人民币左右，因此，采用这样昂贵的激光雷达来投入无人驾驶汽车的量产显然是不现实的。

为了推进无人驾驶的发展，同时又要解决摄像头测距，测速不够精准的问题，工程师需要选择用性价比更高的毫米波雷达作为测距和测速的传感器，毫米波雷达不仅成本低，同时能够较好的处理激光雷达处理不了的沙尘天气，。各种传感器都是有利有弊，因此，采用什么样的传感器，既能控制成本，又要保证探测的精度，是目前各家互联网公司需要突破的关键点。