自动驾驶全面分析系列第三篇，上两篇是市场分析、技术分析（阅读：自动驾驶全面分析（二）：两大路线，三大分层），敬请持续关注。
13.历史
1961 年，斯坦福车是第一辆真正被认为是“自动驾驶”的汽车，可以使用相机和早期版本的人工智能技术绕过障碍物，问题是行动速度太慢，每一米的移动需要 10 到 15 分钟。
美国国防高级研究计划局(DARPA)在 2000 年代组织了三次竞赛，被誉为自动驾驶汽车发展的里程碑。
2004 年，第一次 DARPA 自动驾驶挑战赛，成绩最好的卡奈基梅隆 Red Team Racing 车队只跑了 7.5 英里。
2005 年，第二次比赛，斯坦福计算机科学家塞巴斯蒂安·特伦 Sebastian Thrun 一战成名，耗时 6 小时 54 分钟跑完 132 英里，卡内基·梅隆大学的 Sandstorm 和 H1ghlander 分列第二和第三名。
2007 年，第三次 DARPA Urban 挑战赛，卡内基·梅隆大学的汽车 Boss获得第一，斯坦福大学的汽车 Junior第二，弗吉尼亚理工大学的汽车 Odin 第三。
2009 年，斯坦福大学塞塞巴斯蒂安·特伦Sebastian Thrun加入谷歌，完成加州 1000 英里公路测试。
14.三道关：技术(安全)关、法律关、成本关
技术关：MPD>1000 万英里
2015 年起，加州机动车管理局(DMV，Department of Motor Vehicles)要求获得自动驾驶路测资质的公司每年1月1日之前上交一份自动驾驶年度报告，总结测试过程中所经历的所有自动驾驶脱离Disengagement 事件，以此来衡量自动驾驶技术的成熟度。
MPD——每次干预数行驶里程，代表自动驾驶汽车每行驶多少里程才需要人工干预一次，它由一家公司报告的总路测里程数除以总干预次数得到，这是目前衡量一辆自动驾驶汽车“驾驶水平”最直观的指标。
2019 年 2 月，加州车辆管理局公布了最新自动驾驶脱离报告，提交报告的 48 家公司一共部署了 496 辆自动驾驶测试汽车，行驶路程 3，258，074公里，相当于围绕着赤道跑了 81 圈。
Google Waymo第一(1 次/11154英里)，比去年提升 1 倍(1次/5596英里)，平均每跑17846.8 公里才需要人工接管一次，相当于北京到上海往返 7 次，北京到深圳往返 4 次。
通用第二名(1 次/5205英里)测试车辆最多，有 162 辆。
Zoox 第三名(1 次/2000英里)，进步最快，比去年提升 11.5 倍(1次/160英里)。
Nuro 第四，1 次/1028英里。
Pony.ai(小马智行)第五，1 次/1022英里。
百度第七名，1 次/205.6英里。
苹果倒数第二，每次人工接管后平均只能撑1.8公里，相当于北京故宫正门到神武门之间的距离，库克家的自动驾驶只能从皇帝家正门跑到后门，也就个扫地车水平。
Uber倒数第一， 0.6公里更是让人笑掉大牙，只相当于学校操场的一圈半，看来去Uber当个安全员都要一直手忙脚乱，得加工资呀。
人类其实是非常出色的司机，每1000万(10^7)英里才有一次致伤事故，与表现最好的无人车(每次放手可行驶1万英里)之间的差距是1000 倍，按照Waymo过去的表现(每16个月翻一番)预计2030 年能赶上人类。
中国正加快自动驾驶测试示范区建设，但数据较少。
脱离包括被动脱离PDE (PassiveDisengagement)和主动脱离 ADE(ActiveDisengagement)，原因较多，可以当做技术实力的重要维度，但不能是全部。
法律关：法律、道德、保险
需要健全、完善的法律法规体系，科学、合理的伦理道德准则，创新、适宜的保险制度。
成本关：核心零部件+基础设施
短期内自动驾驶系统成本较高，主要是芯片、激光雷达等核心零部件，以及基础设施建设投资较大，但大规模量产后会迅速降低，车企联合研发也能分摊开发成本。
15.全球六巨头：Waymo、Tesla、大众、Cruise、Bosch、Mobileye
美国研究机构 Navigant Research 2019 年发布自动驾驶排行榜，全球只有Google Waymo、通用(Cruise)以及福特(Ford Automomous)三家公司处于第一梯队。
Waymo：全球自动驾驶龙头，估值 1750亿美元
2009 年，谷歌启动自动驾驶汽车研发计划，由 DARPA第一名斯坦福大学塞巴斯蒂安·特伦Sebastian Thrun负责，直接定位 L4、L5 级无人驾驶技术，是无人驾驶产业化先驱者。
2016 年，无人驾驶业务分拆，成立独立公司 Waymo，被公认为自动驾驶领域的领头羊。
2018 年 3 月，Waymo 启动自动驾驶卡车运输计划，选择美国最大的物流枢纽亚特兰大启动试点，主要执行将货物从佐治亚州运往位于加州山景城的谷歌总部的城际运输任务。
2018年12月5日，Waymo正式推出无人出租车(Robo-taxi)——Waymo One， 是最早开展自动驾驶汽车商业化应用的企业，主要运营区域集中在亚利桑那州的钱德勒、坦佩、梅萨和凤凰城的部分地区，车队规模超过600辆。
总体看 Waymo 是综合实力最强的自动驾驶公司，加州路测成绩全球第一，尽管尚未产生正式收入，已经被大摩 Morgan Stanley 估值 1750 亿美元，远超传统车企代表通用、福特、电动化势力代表特斯拉以及共享出行代表 Uber 的估值。
特斯拉 Tesla：全球自动驾驶产业化第一
2014 年，特斯拉配置 Autopilot 系统，提供辅助驾驶功能。
2016 年，特斯拉升级 Autopilot 2.0 系统。
2017年，特斯拉升级 Autopilot 2.5 系统。
2019年，特斯拉发布 FSD Computer 自动驾驶芯片。
主要功能有自适应巡航、车道保持，自动变道，自动泊车四部分。
特斯拉自动驾驶实拍
Tesla 特斯拉详细分析请持续关注。
大众：奥迪 A8全球首发 L3
奥迪 A8 是全球第一款实现 L3 自动驾驶的量产车型，也是第一款应用激光雷达的量产车型，前置摄像头为 MobileyeEyeQ3，激光雷达是法雷奥的 4 线雷达Scala，采用混合固态结构，水平视角 145 度，垂直方向角分辨率 0.25 度，垂直视角 3.2 度，最大检测距离为 150m 左右。可以识别障碍物的三维形状，最远可检测 50 米范围内行人。
可实现多车道车道线检测(Multi-lane highway)、护栏检测(Guardrails)、远程自动泊车(remote parkingpilot)、拥堵巡航自动驾驶(Traffic Jam Pilot)，时速60 公里以下行驶或交通拥堵时，驾驶者可以完全放手离开方向盘，自动驾驶决策由域控制器完成。
zFAS 由奥迪和德尔福、英伟达、TTTech、Mobileye合作而来，德尔福提供硬件，TTTech 提供软件支持，英伟达提供 GPU，Mobileye 提供视觉芯片。
奥迪 A8 无人驾驶视频如下
通用 Cruise：凯迪拉克 CT6首发 L2.5
2013 年，Kyle Vogt 和 Dan Kan 成立了Cruise Automation，专注于测试和开发自动驾驶驾驶汽车技术。
2016 年 3 月，通用汽车10 亿美元整体并购 Cruise，是当时自动驾驶领域最大的单笔并购。
2019 年5月7日，Cruise Automation 获得 11.5 亿美元，投后估值(post-money valuation )190 亿美元，位列行业第二。
凯迪拉克 CT6：全球首发 L2.5
凯迪拉克 CT 6 搭载 Super Cruise 辅助驾驶系统，是世界上第一款可在高速公路解放双手的驾驶辅助系统，首次搭载用融合激光雷达数据的高精度地图，可以通过 OTA 更新。
博世 Bosch：全球自动驾驶“包工头”
2008 年，博世就量产了泊车报警和半自动泊车系统。
2011 年，开始提供 ACC、LKA 等 L1 级系统。
2018 年，开始提供 APA 全自动泊车、TJA 交通拥堵系统、ICA 智能巡航系统等 L2 级自动驾驶系统。
2019 年，预计至少 40 款车型搭载博世 L2 级自动驾驶系统。
2020年，研发完成 TJP 交通拥堵引导、HWP高速公路引导等 L3 级系统。
Bosch 作为全球最大的汽车零部件供应商，是一家软硬件一体式自动驾驶公司，堪称自动驾驶的“包工头”。
Intel Mobileye：全球自动驾驶的“眼睛”
1999 年，Mobileye 创立，专注计算机视觉算法和芯片。
2008 年，推出首款产品 EyeQ1。
2015 年，全球销售超过 1000 万，产品覆盖全球 50 个国家，与 20 家汽车制造商的 273 款车型合作，前装产品占 80%，后装产品占 20%。
2017 年 3 月，英特尔以创纪录的 153 亿美元收购 Mobileye。
2018年，推出 L3 级产品EyeQ4，使用了 4 颗核心处理器、6 颗 VMP 芯片、2 颗 MPC 核心和 2 颗 PMA 核心，算力可达 2.5 万亿次，功耗仅有 3W，可以同时处理 8 路摄像头的图像数据，以及包括毫米波雷达和激光雷达在内的至少 12 个传感器的数据，满足 L3 级别自动驾驶要求。
Mobileye 视觉传感器系统占据了市场 90% 以上的份额，可称为自动驾驶的“眼睛”。
福特 Argo：有待观察
2016 年，福特 10 亿美元收购 Argo.ai 杀入自动驾驶领域。
2019 年2 月，彭博社消息大众将接受40 亿美元的估值投资福特自动驾驶部门 Argo。
福特 Argo目前消息不多，有待观察。
16. 三大场景
我们认为，自动驾驶分为三个重要落地场景——城市、高速公路和封闭限定区域，每个场景再细分为人员运输、物品运输。
各场景详细分析、国内外领军企业等请持续关注查看下篇文章。
(来源：电车资源EV江湖 史晨星)
本文由电车资源【EV江湖】作者撰写，观点仅代表个人，不代表电车资源。
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