华为汽车自动驾驶测试_华为汽车自动驾驶测试

1.华为大力推进自动驾驶技术开发 欲在2025年成国内行业龙头

2.华为自动驾驶有多牛？激光雷达实现降维打击，直接吊打特斯拉

3.华为自动驾驶车首次公开试乘，你看好华为造车吗？

4.华为自动驾驶技术首次公开试乘，自动驾驶的风口要起飞了吗？

5.三大自动驾驶系统对比谁更智能？

6.华为也有了自动驾驶技术，其真实体验如何？

众所周知，自从华为在阿尔法S这台车上秀出了自动驾驶技术，且很多媒体进行了实际路测之后，自动驾驶领域就像投入了一颗。

华为自己称自己绝对是第一，而网友们也认为华为肯定是第一，毕竟华为这个品牌过去给了大家太多的“信仰”了。

而同行，却有点不服，比如王兴的评论，百度的评论，还有小鹏 汽车 、理想 汽车 对华为的自动驾驶也都表了态，并不那么认为就是第一。

那么华为的自动驾驶究竟是不是第一？说真的， 这个还真不好说，都说“文无第一、武无第二”，自动驾驶技术，也类似于文一样，不太好直接比较看谁第一，这真的不像卖手机，直接看销量即可。

不过我们还是可以将相当的技术、进展等情况，进行一下比较，至于究竟谁第一，谁落后，就见仁见智吧。

目前自动驾驶技术分为5级，分别是L1-L5，目前的市面上驾驶技术，一般处在L2，不过有人 说自己是L2+，有人说是L2.5，也有有人说是L3，

但其实，严格的来讲，目前量产的技术都还处在L2-L3之间，说是L2.5算是比较恰当的。宣称什么L4的，肯定是吹牛。

因为在L4里面，要 覆盖条件较为规范简单的高速和城市环线，还要能满足城市内部复杂道路的情况。同时还要能够实现在车库、充电站等地，也实现自动驾驶，还要能远程取车，自动充电这些，才算L4。

接着说路试情况，这个可能很多人不服，称测1亿公里也没用，只要是好的，量产即可。但其实在国外不是这样的，国外必须要路测多少公里，接管率达到什么程度，才允许量产的。

国内也有很多企业一直在路测，比如百度、滴滴、小马智行、文远知行等，华为也有路测，但做得比较少。目前路测最多的是百度，已经测了1000万公里以上了。至于特斯拉，用户已经路测了50亿公里了，因为卖出了那么多车。

接着说最具体的技术，华为秀出来的技术，称是L4，目前主要我是感觉在行车上面。而百度 Apollo的“双A”方案，即ANP智能领航+AVP自主泊车，依赖A pollo的自动驾驶量产引擎，实现“全域自动驾驶”功能，也是L4，百度的目前也量产了，在威马W6上实现了，且上市了。

相对应而言，百度的 Apollo在L4的场景之下，覆盖的更为全面，华为的按照小鹏来讲，还只能算是半量产。

当然，正如前面所言，自动驾驶这事嘛，其实不好决出第一来，因为方案不一样，只能说百度、特斯拉等企业积累很深，而 大疆、华为等公司开始入场，虽然全面性上有待时间来追赶先行的百度Apollo，但后来者同样不输前行者，来势汹汹，对消费者、对市场而言，绝对是一件好事情。

华为大力推进自动驾驶技术开发 欲在2025年成国内行业龙头

车东西

文?|?晓寒

秘密研发6年、团队规模超过2000人！华为在自动驾驶领域，终于亮出了王牌。

名为ADS的“高阶”自动驾驶方案即将在2022年Q1登上量产车，可让消费者在“自家车库”到“公司车库”之间，全部实现自动驾驶。

你没看错，就是日常通勤的驾驶任务全部交给汽车来做——这就是L4级自动驾驶系统的功能。

如果能够实现量产，ADS将直接碾压现存所有L2和期货L3级系统，是典型的“高维打低维”做法。不得不说，华为出手确实很有分量。

刚刚过去的北京车展上，ADS方案以PPT的形式进行了简单展示，但具体包括哪些功能、驾驶责任如何划分、背后拥有怎样的技术细节等关键问题都没有披露。

华为智能汽车BU智能驾驶产品线总裁苏箐

国庆期之后，车东西立即独家对话了华为智能汽车BU?ADS智能驾驶产品线总裁苏箐，得以提前窥见ADS的全貌、背后技术细节和研发历程。

一、通勤任务全部交给ADS?L4当L2用

ADS全称为Autonomous?Driving?Solution，官方中文名为“华为高阶自动驾驶系统”。

理解ADS，可以从功能和责任两个部分出发。

首先是功能，ADS是要在车主“小区车库”到“公司车库”全段路线上，实现连续的自动驾驶体验。

意思就是说，从自家车库上车那一刻起，车辆就负责所有驾驶操作——开出地库、开上城市道路、开上环路、开下环路、进入城市路况、进入公司地库。

现存的L2级系统，包括奔驰刚刚发布的期货L3，都是部分区域可用的系统，比如在环路（快速路）、车道线清晰的路段可用，在无车道线的道路、十字路口等红灯（特斯拉FSD可自行等红灯），或是车库等场景无法使用。

ADS城市自动驾驶测试

与此同时，L2级系统在变道、上下匝道，或是通过红绿灯时（如特斯拉Nigate?on?Autopilot和FSD）还需要人类驾驶员给出指令并确认路况，整个使用体验并不连贯。

ADS则解决了上述两个问题，一是实现了上述通勤场景的全覆盖，ODD（运行区域）远超现存L2和期货L3。二是变道、上下匝道、等红绿灯的操作，均由车辆完成。

所以从功能上说，ADS就是点对点的L4级自动驾驶——这也是华为将其称为高阶自动驾驶方案的原因。

当然，ADS的技术架构也来自L4级自动驾驶系统，这一点下文会详细聊到。

理解ADS的第二个关键点是责任划分问题。

按照SAE或者工信部的标准，华为ADS属于L2级自动驾驶系统——系统提供，驾驶责任由驾驶员承担。

ADS在快速路自动驾驶测试

华为ADS智能驾驶产品线总裁苏箐告诉车东西，驾驶员在使用ADS时，纵横向控制由车辆完成，但驾驶员需要全程注意路况，随时准备接管。

“在安装了驾驶员注意力监测系统后，ADS也允许驾驶员松手，但允许松手多少时间，则由车企进行定义。”苏箐说道。

看到这里其实要理解ADS已经非常容易了——卖给消费者一台具备L4级自动驾驶能力的乘用车，但责任划分则按照L2级自动驾驶设定。

让驾驶员变成安全员，全程监测系统运行，并可以随时控制车辆。

二、雨天挑战上海街头?从容应对中国式交通

说了这么多，那么ADS到底表现如何呢？通过华为提供的一段路测，即可看出高下。

华为ADS测试

该拍摄于上海街头，可以看到当天下着中到大雨甚至暴雨，雨水有时候甚至已经模糊掉了摄像头，很容易影响摄像头、激光雷达等传感器，路上还有较多社会车辆，路况很复杂。

在通过红绿灯十字路口时，车辆的感知系统识别到了绿灯，决定继续前行。路口地面上并没有车道线，但有高精地图的帮助，车辆稳妥地按照规划的路径行驶.

ADS测试车在路口准确识别到了8个红绿灯

随后车辆来到了一个较为复杂的十字路口并准备左转。

左侧高架桥会影响车辆的定位精度，同时前方还出现了8个红绿灯，对自动驾驶系统来说也是一个不小的挑战。

从画面看，ADS系统准确识别到了所有的信号灯，并且还知道在直行绿灯亮了之后进入左转待转区。随后绿灯亮起，测试车完成左转。

在一条右侧停满了其他车辆的狭窄小路上，本车道和对向车道各自出现了一台电动自行车，中两个目标都被准确识别、跟踪，并被显示在生成的3D场景之中。

ADS系统识别电动车

车辆在小路继续行驶，前方突然出现了一辆人力三轮车横穿马路。如果识别不到，就会出现碰撞危险。

ADS系统准确地识别到了这个目标，车辆选择减速缓行，待三轮车完成转向后再加速行驶。

ADS测试车躲避人力三轮车

在中国的城市道路上，电动自行车、人力三轮车，甚至是马车、驴车都有可能出现，同时还会出现逆行、随意横穿马路、加塞等不遵守交通规则的行为。

这些现状，都会让特斯拉Autopilot等成熟系统出现水土不服的情况——识别不了五花八门的交通参与者、决策算法没有考虑不遵守交通规则的行为等。

随后测试车开上了一条环形匝道，转了一小圈后汇入快速路的车流。

快速路与高速类似，虽然看起来简单——一直往前开，但难点其实在变道超车和处理加塞两个方面。

在即将通过上海地标南浦大桥时，车辆检测到前方黑色轿车速度较慢影响行驶，同时左侧中间车道空闲后，主动向左变道超过了前方慢车，保持在中间车道行驶，自主完成了变道超车动作。

行驶至大桥中央时，后方一辆宝马5系旅行车快速超过测试车，然后在较近的距离并入测试车前方——这就是L2级自动驾驶系统最害怕的Cut?in场景。

ADS测试车躲避加塞车辆

L2级系统面对这种情况，要么是突然一个急刹车影响驾驶体验。要么是无动于衷继续驾驶，导致驾驶员被迫紧急接管车辆。

画面中，ADS测试车从60公里/小时的速度减速至55公里/小时，让5系旅行版完成并线。待其走远后，又恢复至60公里/小时的速度。

这就是L4级自动驾驶技术架构对L2级系统实现降维打击的一个典型案例——不管是传感器还是软件算法，都是“碾压”级的存在。

苏箐告诉车东西，华为ADS系统目前在中国做测试，专门对中国路况常见的电动车、Cut?in、汇入车流、超车等场景做优化，就是为了给中国消费者提供最合适的自动驾驶体验。

从这段4分钟的路测来看，华为ADS的表现是相当不错。

三、单车智能实现AVP?车队学习扩宽使用场景

从前一部分看，ADS其实就相当于是把L4级系统当做了L2级系统来用。但ADS其实还真有一个真正意义上的L4级功能——AVP自动代客泊车。

在上述通勤场景的两端，是用户小区的车库和公司车库，ADS目标是实现在这两个停车场的AVP功能。

“用户只用自己开车入库一次，系统就能学会这个停车场的停车路径和方法。”苏箐介绍道，“下次再到车库，停车过程即可由车辆自行完成。”

用户在第一次人工停车时，可以自定义下车的地点——比如进入地下车库前的入口处，或者是进入地库后的某个位置。

苏箐强调，从技术上来说AVP可以允许驾驶员下车使用——一个L4级自动驾驶的过程。

不过因为目前我国法律还尚未规定是否可以在公共停车场使用AVP功能，因此苏箐表示，“华为非常不建议用户离开车辆来使用AVP功能，更多的是要减轻用户驾驶负担”。

包括AVP在内，ADS的所有功能都完全依赖单车智能予以实现，因此AVP功能理论上在所有合适停车场都可以使用。

再加上车队学习功能，用户在使用AVP时，会越来越方便。

AVP系统可以共享停车信息。比如A车去过B停车场，A车就会自动构建B停车场的3D地图，并将3D地图、周边环境等信息传回云端，随后再通过OTA分发给其他车辆。

某一天待C车要去B停车场停车时，可直接使用AVP功能。随着越来越多的车辆使用AVP功能，支持的停车场也会越来越多，最终变成“通用”功能。

四、ADS如何实现？用L4级自动驾驶技术打?

在苏箐看来，最近两年出现了不少L2级自动驾驶系统，但绝大部分功能的开启都有严格的应用范围和限制条件，不仅在很多路况、交通状况下无法使用，也不能满足中国消费者以城市路况为主的通勤需求。

正是看到这一痛点，华为才决定研发ADS系统，直接来解决通勤问题。但通勤涉及到多种场景，尤其是城市路段，系统复杂度指数级上升。

“所以ADS用了L4级自动驾驶的技术架构，”苏箐说道，“不这样根本没法用。”

ADS技术架构

硬件配置上，ADS方案会使用2~3个车规级100线混合固态的激光雷达，同时还有十几个摄像头和6个毫米波雷达，可谓是武装到了牙齿，配置丝毫不输L4级无人出租车。

计算中枢是名为ADCSC（Autonomous?Driving?Central?Super?Computer）的域控制器，算力充沛。

软件上，感知部分华为使用了多种AI技术，直接将自研的毫米波雷达和激光雷达生成的点云，以及摄像头画面进行像素级的融合（即前融合），保证了感知能力。

此前一些自动驾驶公司做前融合多为激光雷达和摄像头的融合，毫米波雷达则直将接输出的目标与前两者的感知结果融合。

华为拥有自主研发的毫米波雷达，因此可以拿到毫米波雷达最原始的点云数据，将三种传感器同时进行像素级前融合和结构化数据融合，在技术上更进了一步。

ADS使用的部分传感器

ADS要在城市内实现自动驾驶（L4级的功能，L2级的责任划分），也就是说要能够处理红绿灯、十字路口等各种场景，并躲避行人、自行车、三轮车、外卖小哥等各种交通参与者。

这意味着，传统L2级系统在决策部分使用的基于规则的算法无能为力，需要在决策部分引入AI技术。

苏箐介绍称，华为在决策部分以规则为框架划定了不同的单元格，然后在每个格子内进一步引入了机器学习技术。

“纯AI的算法不可控，只有将规则算法和AI技术融合才能兼顾效果与安全性。”苏箐说道。

当然，ADS方案里也有高等级自动驾驶必备的高精地图系统，这也是其能够实现全段通勤自动驾驶的关键。

五、车队学习解决地图和数据难题

面对复杂的物理世界场景，自动驾驶功能离不开高精地图，但使用高精度地图又会带来两个问题：没有地图数据的区域无法使用自动驾驶、高精地图数据难以实时更新从而影响自动驾驶系统。

对此，苏箐称华为ADS自动驾驶团队已经有了一套解决办法。

首先，ADS的全段通勤功能会根据地图的覆盖情况，逐城开放给用户。比如优先开放一线城市，随后逐步覆盖二三线城市。

值得一提的是，华为自己也拥有甲级地图测绘资质和地图团队，本身就具备高精地图制作能力。同时，华为也打造了一个地图平台，希望和其他合作伙伴一起来加速制作高精地图。

其次，在场景相对比较单一的高速（快速路）和停车场路况，无需高精地图即可使用ADS的功能，比如自动跟车/自动超车、AVP等功能。

按照苏箐的说法，这种设定最大程度的扩大了ADS的ODD——有高精地图的就用通勤自动驾驶功能，没有地图的地方也可以使用自动驾驶功能。

再次，车队学习功能可以帮助更新高精地图。

搭载ADS系统的车辆本身就拥有诸多传感器，在日常行驶时可用至少两台高线束激光雷达和摄像头来收集道路变化数据。

当ADS车辆越来越多，行驶里程越来越多的时候，就可以加快高精地图的更新频率。

ADS可自行生成周围地图

“高精地图的底图制作仍需要专业的集车来完成，ADS车辆仅负责变动部分数据的集和更新。”苏箐解释道，ADS车辆在行驶中还会自己建立一个路谱，在遇到实时感知的路况、高精地图、自建路谱的数据不一致时，会计算三者的置信度，从而决定车辆行为。

如果车辆遇到无法处理的极端情况，会先保持一定的路线行驶，同时呼叫驾驶员接管。

ADS的车队学习功能除了用于共享AVP和地图信息，另外一个关键用处是收集驾驶数据，从而用来训练感知和决策系统中的AI模型，最终提升系统表现。

特斯拉的Autopilot系统也有类似的设定，叫做影子模式。

在过去数年，特斯拉旗下车型销量突破百万台，Autopilot系统的行驶里程超过30亿英里（约合48亿公里）。车队收集到的数据不断给Autopilot系统的迭代提供“养料”，才造就了Autopilot当今最强L2的地位。

苏箐告诉车东西，华为ADS的车队学习模式会收集多种数据传回云端，除了前文提及的道路环境信息，在驾驶员出现接管，或者出现不舒适运行（如急刹车）时，系统也会将相关数据传回云端用以改进。

自动驾驶车辆拥有诸多传感器，如果传回的数据太多、太大，都不方便实际操作。为了解决这一问题，ADS系统在收集到目标数据后，首先会在本地进行预处理，将其精简为结构化的数据，最后再做回传。

六、秘密研发6年团队规模超2000人?后年商用

2019年开始，华为零星地对外透露了自己在汽车领域进行的一些工作和布局，外界此前仅知道华为在研发自动驾驶系统，但却并不知道技术细节与打法。

仅仅过了一年时间，ADS方案就借着2020年北京车展的机会展现在了公众面前。并且首次公开，就给出了“L4当L2用”、“实现通勤道路全段自动驾驶”的重磅消息，颇有一丝横空出世的感觉。

“不考虑此前技术积累的时间，仅从自动驾驶技术直接研发开始统计，ADS的相关研发已经有五、六年的历史。”苏箐笑着说道。

据他介绍，华为在2014年左右就开始秘密研发自动驾驶技术，团队规模也从最开始的一两百人，急速膨胀到今天的2000多人。

华为自动驾驶团队上海办公区

即使放在全球来看，这也是全球最大的自动驾驶团队之一，只有百度、谷歌Waymo、通用Cruise、Uber等大型集团才能养得起这种团队。

团队构成方面，苏箐称这2000人的团队既有来自汽车产业的自动驾驶人才，同时还有大量名校相关专业毕业的博士，以及华为内部成熟产品线的人员。

比如苏箐就是在华为工作了20年的老兵，是华为麒麟芯片及解决方案的创始人、海思昇腾芯片及解决方案的联合创始人，并在2014年开始领导研发ADS系统。

高等级自动驾驶系统的研发极其依赖实际路测数据。

谷歌Waymo在技术上领先全球，一个关键原因就是其拥有全球最大的路测车队，积累了最多的路测数据——超过2000万公里。

苏箐并没有透露华为具体积累了多少路测里程，仅表示目前有四五百台车辆在国内进行路测（一半车辆为车企拥有），实际路测里程放在国内来说，“算的上是TOP的存在”。

目前，国内自动驾驶公司路测里程最长的玩家为百度，累计达到了600万公里。照此来看，华为自动驾驶的路测里程也不会低于600万公里。

量产上，ADS已获得不错的成绩。

苏箐透露，ADS现已拿下多家车企定点，在2022年第一季度就有多款车型将搭载ADS方案上市，轿车和SUV都有覆盖，并且是以纯电车型为主。

“这里面汽车品牌多样。”苏箐自信地说道，“我们可不是期货，2022年第一季度用户直接可以买到车，买到就能用ADS。”

ADS系统使用了至少2个高线束激光雷达、多个毫米波雷达和十几个摄像头。这种直接叫板无人出租车的豪华配置，是否让该方案的成本变得极其高昂呢？

对此，苏箐回复称ADS方案的价格属于中等水准，主要瞄准的是售价在20万以上的车型。

现在普通的L2级自动驾驶系统，售价10万左右的车型即有搭载。已经发布的两款期货L3级系统，则需要在起售价近百万的高端汽车品牌车型上才能配备。

相比之下，ADS系统装在20万以上车型之上，也算是中等水准。

结语：华为提供了自动驾驶量产新思路

经过多年发展后，全球自动驾驶产业正面临一个尴尬境地。

以谷歌Waymo、百度Apollo等科技公司为代表的高等级自动驾驶路线上，取得了一些突破，但距离大规模部署无人出租车、实现技术变现仍然遥遥无期。

以传统整车厂为代表的渐进路线上，L2级自动驾驶系统迅速实现了普及，但再往前走的L3级自动驾驶却成了“技术黑洞”，至今无一家公司能够实现量产。

在这种背景下，华为ADS的“L4当L2”用的思路，就是给业界提供了一个非常好的“曲线救国”的办法。

一方面，“通勤自动驾驶”的功能设定，让乘用车的自动驾驶系统不在是摆设，能够在日常驾驶中发挥作用，也助力车企突破了L2级自动驾驶的天花板。

另一方面，既然无法解决所有的Corner?Case保证系统绝对安全，那就在驾驶责任上将L4级系统按照L2级系统来用——驾驶员全程监测路况，但纵横向控制，全程都由车辆完成，使自动驾驶系统具备了量产的可能，提前量产了L4级自动驾驶系统。

某种程度上来说，搭载ADS的车辆就是一台L4级无人车，驾驶员则变成了安全员。

更重要的是，一旦实现大规模量产，数十万、数百万台的车队每天都会收集大量数据返回给华为，帮助最终突破极端场景，让人类真正进入开车可以睡觉的无人驾驶时代。

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。

华为自动驾驶有多牛？激光雷达实现降维打击，直接吊打特斯拉

据外媒报道，华为在自动驾驶领域发力，在科技产业的下一个主战场之一与国内和美国竞争对手的抗衡。

消息人士透露，华为已设定了内部目标，欲在2025年成为中国首屈一指的自动驾驶汽车平台提供商。“华为对自动驾驶的态度变得非常激进。即便是自动驾驶汽车产业在今年面临着肺炎疫情的影响，但华为仍然要求我们为许多的测试进行准备，”一家华为的供应商透露。

华为准备在自动驾驶汽车领域发力之际，正值该公司的其他业务面临压力之时。因为肺炎疫情对全球供应链和消费者需求构成影响，作为华为当前的核心业务，智能手机部门的出货量可能将在今年首次出现下滑。

把尖端软件和硬件与大数据和人工智能结合在一起的自动驾驶技术，因能够在智慧城市、车等诸多领域应用，被中美两国视为未来的关键技术。

华为在自动驾驶汽车领域发力，将会与Alphabet旗下的Waymo、英特尔的Mobileye、特斯拉、苹果，以及中国网络搜索巨头百度展开更激烈的竞争。截至目前，华为对此报道未予置评。

华为目前对开发自动驾驶平台特别感兴趣。该平台是一个关键的集成电子系统，也是自动驾驶汽车的“大脑”。特斯拉、Waymo、英伟达、Uber和苹果等美国竞争对手也打算拥有一个主导平台。去年夏天，华为展示了自主开发的人工智能计算机芯片昇腾910的性能。该芯片能够“训练”自动驾驶算法，促进未来联网汽车的发展。

“苹果当前所做的一切华为都会效仿，”一位要求匿名的自动驾驶汽车专家表示。之所以要求匿名，是因为他已经得到了华为的入职邀请。“华为筹划自动驾驶已有多年时间。这家公司目前正积极而睿智的挖掘人才，进行研发。”

去年5月，华为成立了一个新的业务部门，专注从事智能汽车解决方案的开发工作。该公司还用自己的芯片展示了无人驾驶技术，并宣布与奥迪、丰田汽车和标致雪铁龙合作开发联网汽车。

华为创始人任正非去年在华为心声社区发文称，该公司将专注于自动驾驶技术、智能汽车连接和汽车计算系统，而不是自己制造汽车。

华为还一直在申请自动驾驶通信和连接标准方面的专利，因此没有华为，竞争对手就无法轻易进入这些领域。华为已成为自动驾驶标准的主要贡献者之一，该标准是自动驾驶技术赖以建立可靠的互联和通信系统的一个要素。?迄今为止，在所有类型的自动驾驶技术中，谷歌、英特尔、英伟达等美国公司仍处于领先地位。但华为在通信芯片和人工智能技术方面有优势，这些是实现自动驾驶的关键。此外，巨大的中国市场和政策支持也将推动华为在自动驾驶领域取得行业领先。

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。

华为自动驾驶车首次公开试乘，你看好华为造车吗？

2021年4月17日，华为轮值董事长徐直军的一句话在网上引起众多网友热议，徐直军表示极狐阿尔法S能够全自动驾驶水平远超特斯拉。华为凭什么这么说？华为的自动驾驶真的可以对特斯拉实现降维打击吗？

2018年世卫组织于发布的报告提到了，全球每年因为交通事故死亡的人数达到135万。意味着每20多秒就有1个人，因为交通意外失去生命。所以世卫组织希望在2020年前后，全球道路因交通事故造成的死伤人数降低50%，这个难度可不小。

按照我国2019年应急管理部发布的报告，我国交通事故高发时段，主要发生在上下通勤高峰时段。导致交通事故频发的原因，就是不遵守交规的车辆和行人、电动车、摩托车碰撞导致的交通事故。其次是开赌气车、霸王车的司机，恶意别车容易出现交通事故。

数据显示， 2019年我国交通事故 受伤人数为221309人，死亡人数高达56934人 。同时我国每年因为堵车直接经济损失高达2500亿，相当于我国GDP的5-8%,尤其是北京、上海、广州等一线大城市，每天发生的交通拥堵的相关处理费用达到10亿元。因为堵车开不快费油，加上上班族堵在路上没法创造价值，以及工厂所需原材料送不到造成的损失，造成的间接经济损失也十分庞大。

在这个档口上，自动驾驶逐步发展起来，成为解决我国交通问题的重要技术之一。根据谷歌旗下无人驾驶公司Waymo的数据表面，自动驾驶 汽车 技术能够通过将安全间距缩短， 汽车 通行时间从0.9秒，最短可缩短至0.2秒。红灯变绿灯时 汽车 都是一辆接一辆的起步，这十分浪费时间，如果 汽车 全部用自动驾驶，那么基本可以实现一起启动，这样可以大幅减少同行时间。

通行时间减少，通行能力自然会大幅上升，通信效率预计会提升45%到130%左右。考虑到新技术的不确定性，全面普及自动驾驶 汽车 技术之后，每条车道有效通行能力，保守估计会提高60%到80%。因为交通便捷，堵车少了，所以开车的人变多了，这样会让整个交通总流量增加5%到15%。

不过要做到这个水平，自动驾驶水平至少要达到L3-L4的水平，根据国际自动机工程师学会划分的智能驾驶标准，L3级别可以达到车辆完成绝大部分驾驶操作。而L4级别可以达到车辆完成所有驾驶操作，特殊路段例外。意味着L3级别的技术，人的手还不能离开方向盘，而L4就可以了。

自动驾驶的研发工作已经几十年了，如今能做到是因为AI技术和计算机视觉技术的兴起，以及各种MEMS传感器的升级换代，我国已经具备实现自动驾驶的可能。而且因为自动驾驶的产业链特别长，涉及人工智能、通信、半导体技术、以及 汽车 技术，涵盖了我国绝大多数新 科技 的产业链，所以自动驾驶的潜在市场规模极为庞大。

随着我国智能化全产业链的技术逐渐成熟，随着国家政策的推动，众多资本已经入局，经过数十年的技术发展，目前我国的自动驾驶的商业化落地的节点已经到来。

而此时国内外知名的 科技 公司和传统 汽车 巨头，都在积极布局自动驾驶，例如谷歌旗下的Waymo、通用旗下的Cruise、福特的Argo、硅谷初创公司Aurora和德尔福 汽车 旗下的安波福。以及百度、华为、大疆、宝马、丰田、沃尔沃、小马智行、特斯拉等众多 科技 巨头参与其中，可谓是八仙过海，各显神通。

不过作为第一个将自动驾驶商业的特斯拉，旗下的新能源 汽车 却屡屡发生事故，这为自动驾驶发展抹上了一层阴影，特斯拉到底是现有的技术还不成熟？虚宣传？

我们要知道自动驾驶的需要的三大系统，分别是用来感知、决策、和执行的。而自动驾驶系统的最终目标是代替人工驾驶，所以需要模拟人的处理方式，通过五官的感知周围的环境，并将收集到的数据传输到大脑；由大脑对收集的信息进行判断和决策，给予人体信息，身体和四肢会根据大脑给出的指令行动。

所以自动驾驶的“五官”，需要对周边环境感知、位置感知和速度、压力等其他信息感知；而自动驾驶的“大脑”主要包括：操作系统、集成电路和AI；自动驾驶的“身体”包括：动力控制、方向控制、以及其他控制。

自动驾驶的“五官”可用多种传感器代替，视觉传感器、雷达传感器、红外传感器是最常用的三类传感器。最火的自然是视觉传感器和雷达传感器。而雷达传感器又可分为，毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达三种。一般的自动驾驶算法工程师认为，多种传感器融合是实现自动驾驶的关键。

而多传感器融合的原理是利用计算机技术，将多种传感器收集的信息和数据进行整合和分析，并综合评估，作出决策的信息处理过程。而特斯拉选择纯视觉化确实刷新了很多工程师的认知，虽然特斯拉加装了毫米波雷达，但是毫米波雷达无法对图像的颜色进行识别，且对横向出现的目标不敏感，对于较小物体的识别效果不佳，所以缺乏高程信息。

毫米波雷达的缺点，导致它很难分别禁止的物体，例如井盖和指示牌。同时毫米波雷达因为对颜色不敏感，所以对静止的白色物体的监测也会大打折扣，如果自动驾驶系统过分信任毫米波雷达的数据，会导致 汽车 通过井盖或者指示牌下方时，车会自动避险或者刹车，导致驾驶者崩溃。所以特斯拉将视觉感知结果与毫米波雷达结果进行融合时，感知结果如果不一致，特斯拉选择相信视觉感知而忽略毫米波检测。

不过视觉感知依赖车载摄像头，而摄像头作为光感元件，对周围环境的光照强度的变化极为敏感，这会对摄像头图像的准确性有着非常大的影响，所以天气和环境的变化，都会对特斯拉的全自动驾驶系统形成制约。为了在视觉感知的水准达到自动驾驶的要求，对系统的算法、算力以及决策力要求很高。

但是特斯拉的自动驾驶模式屡屡发生事故，2016年5月，美国一男子开启特斯拉Model S后自动驾驶模式，从背后追尾半挂卡车，导致当场死亡。同样的事儿又发生在2018年初，一男子开启了特斯拉Model S自动驾驶功能，撞上了消防车。所以众多事故也间接说明特斯拉的自动驾驶系统存在不小的问题。

和特斯拉自动驾驶的视觉感知不同，华为用3个激光雷达，配合摄像头和毫米波雷达等传感器进行数据融合。并且华为宣传要将96线车规级高性能激光雷达的成本压缩到200美元，甚至100美元。

而激光雷达由发射器、接收器、光束操纵器和信息处理系统，四个领域组成。工作原理是利用发射器发射的激光，通过接收器对时间差及相位差进行计算，用激光线数进行三维点云图的描绘，建立周边环境的图像信息。

激光雷达因为线数不同，建立的图像也有差距。所以要用激光雷达成像技术实现自动驾驶，激光雷达线数至少要达到16线以上，才能3D建模成像。虽然激光雷达成像清晰，综合性能最佳，但是激光雷达也有一个硬伤，那就是价格不菲。

按照极狐阿尔法S的华为HI自动驾驶系统，配置了3个96线激光雷达和13个摄像头、以及6个毫米波雷达和1个车顶惯导、1个域控制器。这配置绝对吊打特斯拉，但是华为想要实现1000公里无干预自动驾驶，并且将96线激光雷达的价格，压倒200美元也是困难重重。

作为激光雷达技术引领者 Velodyne公司，旗下的16线激光雷达售价高达4000美元，128线激光雷达的售价更是超过8万美元，如此高昂的价格也是特斯拉放弃激光雷达的原因。不过根据数据显示，随着自动驾驶技术的普及，从2025年以后，预计全球每年会有600万辆新车，会搭载激光雷达。届时激光雷达的市场规模也有望突破50亿美元的大关，售价也会大幅下降。

如今我国一家创业企业，速腾聚创已经将125线固态激光雷达的售价降低到1898美元。目前华为HI自动驾驶系统，使用的的96线激光雷达也是由速腾聚创提供，虽然速腾聚创已将激光雷达的价格大幅压缩，但是单个激光雷达的购成本，也远远超过2百美元。所以美团老总王兴公然发微博嘲笑华为，说华为和特斯拉的忽悠能力旗鼓相当。

华为的策略很明确，就是通过压价赔本卖，实现华为全自动驾驶的普及，并通过量产降低成本，在未来实现盈利。 但是激光雷达的核心MEMS传感器的元器件，都被欧美国家的电子巨头垄断。

涉及光学信息处理系统的主控芯片和模拟芯片市场，基本被美国半导体公司垄断，尤其是激光雷达的主控芯片90%的市场被美国赛灵思掌控。而华为目前还被美国制裁，想获得国外零配件基本没戏。

此时就不得不佩服华为的前瞻性了，因为华为很早就在光电半导体领域发力，在2012年和2013 年分别收购了英国光子集成公司和比利时Caliopa 公司，这两家公司都是从事硅光技术开发的企业。通过这两次收购华为成为国内首家掌握硅光子技术的公司。目前华为已经在光电领域成为全球顶尖的公司，但是居安思危，依旧没有忘记布局。

华为先后投资多家激光雷达MEME传感器的相关的公司，例如纵慧芯光、南京芯视界等多家公司，还在今年6月入股长光华芯。而长光华芯，是中国唯一激光芯片制造和研发的企业，可以理解为长光华芯的产品都是咱们中国的技术和产品，完全具有自主知识产权，同时还有完整的工艺平台和生产线，华为购长光华芯的产品，可以完全不看美国人的脸色。

华为觉得这样还是不太靠谱，所以华为海思在2019年投资18 亿元，在武汉建设华为海思光芯片工厂。值得一提的是，华为选择在武汉建立光芯片工厂的原因，是因为武汉是中国最大的光谷，类似美国的硅谷，专门从事某一领域的 科技 开发工作。

同时武汉光谷，也是我国最大的光电器件研发基地，其科研能力和技术能力仅次于北、上、深位居中国第四，所以华为就是借这个地方，整合整个光谷企业的和技术，把中国集中力量办大事的习惯发扬一下，一举突破美国技术封锁，同时把激光雷达的价格压下来，做成价，以后让新能源 汽车 的价格便宜一点。

华为这一路走来确实不容易，不过随着我国5G不断加深，我国主推的C-V2X技术，成为车联网的国际标准。V2X即是一种车用无线通信技术，是实现车辆与万物互联的关键技术，以后可以通过 汽车 连接手机，甚至家里的电冰箱、电视还有马路上的所有 汽车 都能实现全面互联。

V2X成为国际标准，意味着未来各个国家生产的新能源 汽车 ，联网都要用这项技术，华为就是做5G的，所以依托C-V2X的技术，可以大幅提升自动驾驶的安全性和便捷性。因为以后的 汽车 之间都会有数据传输， 汽车 视野受阻也没关系，有数据传输系统就知道你在哪。

所以华为在自动驾驶领域超越特斯拉并不是难事，但是要彻底打破美国的技术封锁，还需要一些时日。

老子云：天地所以能长且久者，以其不自生，故能长生。华为一路走来，只有一个目标，扎根在技术之中，不断创造出新技术，推动人类发展，才能长盛不衰。也期待华为能走得更远。

华为自动驾驶技术首次公开试乘，自动驾驶的风口要起飞了吗？

华为公司是能够让自己进军造车领域的，这也是能够让自己投入更多的资金的，并且也能够让自己有一个更好的发展。很多人都比较期待华为公司的产品。

而华为公司在这段时间内是能够让自己更加努力的造车的，而且也能够让自己投入更多的资金去研发。华为自动驾驶车首次公开试乘，你看好华为造车吗？反正我是很看好华为造车的，之所以看好，主要有三个原因:

一、华为的实力很强。

其实我是十分看好华为造车的，因为我觉得华为的实力是特别强大的，而且也是能够让自己有一个更好的投资的。华为能够通过一系列的操作来让自己获得更多的资金，而且也能够让自己更多地投资于造车业务，这样的话也是能够让自己的造车业务有一个更好的发展的，而且也是能够不断的促进自己的产品质量提升的。

二、华为的竞争力很强。

当然，不得不承认的一点就是华为的竞争力是特别强的。华为能够让自己拥有一个更多的优势，而且也能够让自己有一个更强大的竞争力。华为能够让自己变得越来越强大，而且也能够让自己在造车领域获得一个更多的优势，并且也能够让自己的竞争力变得越来越有优势，能够打败其他的对手。

三、华为的创新性强。

在我看来，我认为华为的竞争力是十分强的，因为华为能够不断地进行创新，并且也能够不断地进行研发，能够让自己的产品有一个高科技的运用，而且也能够让自己的产品有一个更好的创意，能够让更多的人都喜欢。我是比较看好华为造车的，而且我也觉得华为造出来的车特别棒。

以上就是我的看法，大家有什么想法吗？

三大自动驾驶系统对比谁更智能？

4月15日，华为自动驾驶技术首次公开试乘。自动驾驶技术开始研发于2009年，至今12年之久。自动驾驶，从字面上就能理解，不用人为操控就能自己行走。以前我们可能还会担心要是遇见红绿灯坏了等问题，会不会闯红灯。现如今自动驾驶技术已经进步提高，很多问题都得以解决。自动驾驶是利用新能源发动的，简单来讲就是电力汽车，这能很大程度的减少汽车尾气排放。现在我们家用汽车大多数都是用石油来助力，我国石油大多数都属于进口。因此石油这方面的命脉被其他国家掌控。

新能源汽车的出现就能很大程度的解决我们国内对石油的需求量，这样就能缓解石油紧张。现在的汽车排放量大，对环境的影响也特别大，近几年来温室效应越发强烈。其中很大一部分原因就有汽车尾气的排放保护大自然环境，解决这个问题新能源就是很好的替代。新能源本质是用电来发动汽车，污染系数远远小于石油发动。自动驾驶还有很多好处，列如：减低成本、减少污染、减少交通拥堵、减低耗油量、减少交通事故、提高公路容量。

随着华为自动驾驶技术首次公开试乘，慢慢的会有更多的企业发行，自动驾驶也会一点点的普及。使人们的生活更加方便，在驾车的这段时间我们还能节省出来做其他事情，还能缓解疲劳驾驶。整体来说自动驾驶利大于弊在将来会受到国家的大力支持，当自动驾驶普及开来，人们的生活质量又能得到进一步的提升。在未来的生活中也行新能源自动驾驶将成为我们生活中不可缺少的一部分。因为有了它们，人们生活才更加方便。

华为也有了自动驾驶技术，其真实体验如何？

在当前的市场环境当中，汽车技术正在不断发展，自动驾驶也越来越走近了日常用车当中。对比国外的驾驶环境来说，我国的交通环境更加复杂，因此也成为众多车企检验自动驾驶技术的重要场所。那么什么样的驾驶系统才算是先进呢？，今天来对比一下智能汽车、特斯拉和华为的自动驾驶，性能到底如何？

智已汽车的自动驾驶技术是从软硬件方面协同入手，在硬件上，智已汽车搭载高性能感知设备，包括摄像头、雷达、超声波传感器，而在软件方面，他用较强的算力系，统搭配高精地图，不仅能够实现自动驾驶，还能够让车辆与道路进行互联。

而特斯拉所用的是 FSD纯视觉系统方案，它车身周围搭载8组高精度摄像头，每个摄像头可进行每秒36帧画面，时刻观察周围车辆的情况，同时它还拥有自身独特的算法，将拍摄的场景，迅速转化为模型，使汽车能够在道路上行驶安全。

接下来看一下华为的阿尔法T，阿尔法T搭载三颗激光雷达，6颗红米波雷达，12颗超声波雷达，同时搭载4颗摄像头，在软件方面他支持5G技术，能够在多种情况下实现自动驾驶的能力。

而在实际测试过程中，选择横穿车道来进行对比。行人横穿车道对于驾驶员来说，这是一个十分头疼的问题，当你反应稍微慢点，很有可能会酿成大祸。因此在实际测试当中，我们就测试一下，行人横穿车道时的情况，而他们的处理方式也有很大的不同。

智能汽车在行驶到双向车道，遇到电瓶车横穿马路，会自动地识别车辆，提前做出刹车的动作，并遵循减速慢行原则，从而确保行驶能够正常安全的进行。

而特斯拉在遇到相似情况之时，虽说没有大问题，但是可以感觉到系统预判是比较激进的，在避让横穿马路的机动车辆时，减速并不是十分明显，容易给驾驶者带来心理压力。

极狐阿尔法T在识行人横穿马路时，系统判断错误，车辆会自动驾驶到马路牙子，并作出停车的动作。

这三款车虽说都能实现一定程度的脱手驾驶，但是各有各一样的特点，相比较，智能汽车的自动驾驶技术更不错。

实际体验还是超出预期的，因为其作为后来者，驾驶体验非常不错。从发布的来看，即便是面对复杂的交通道路环境，搭载华为自动驾驶技术的汽车，也展现出了极其的灵敏度，没有发生任何意外，这是让人很吃惊的。要知道现在自动驾驶驾驶依然处于早期，还未成熟。即便如特斯拉这种先行者，也不敢说完全没有问题。而且从实际操作来看，特斯拉的驾驶系统已经出过了多起意外，甚至还有人因此死亡，所以自动驾驶技术是一项要求非常高的技术。

华为虽然没有造车的经验，但自动驾驶所需要的的数据处理能和算法能力，这些都是华为擅长的，尤其是软件能力，华为拥有很强的技术积累。即便在硬件领域，华为芯片部门也拥有很强的竞争力，未来华为很可能单独为汽车推出算法芯片，来帮助其自动驾驶技术获得进步。

目前来看，华为公司的技术实力还是很强的，其多年积累的软件技术能力，能够实现后来居上，虽然特斯拉等企业在自动驾驶领域先人一步，但华为凭借其高效的执行力，有望实现对其的超越。

参考资料：

在前日举办的2021年华为分析师大会上，华为轮值董事长徐直军关于智能汽车业务的发言一石激起千层浪。

新近发布的自动驾驶演示，却给上面的表态提供有力证据。这段汽车媒体?42号车库?发布的内容显示，使用华为自动驾驶技术的汽车已经可以在城市开放道路中顺畅驾驶，面对红绿灯、路口左转、行人两轮车侵入、对向来车、夜间行车等复杂路况，都能给出妥当处理。

在投入大量物力人力，耗费近8年研发时间后，华为带来了包含联网能力、自动驾驶、动力平台、座舱体验和车云管理在内的智能汽车解决方案业务。