努力變身車展的CES 2016 預(yù)示著未來自動駕駛的幾個(gè)趨勢
來源：骨軟筋酥網(wǎng)
時(shí)間：2025-12-06 10:10:23
在今年的努力 CES 還沒開始之前，「自動駕駛」就被公認(rèn)為是變身這次的主旋律之一，實(shí)際也確實(shí)是車展天津津南約炮（約上門服務(wù)）外圍女接待電vx《365-2895》提供外圍女上門服務(wù)快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達(dá)這么回事，對于汽車廠商和供應(yīng)商來說，預(yù)示不拿出和自動駕駛相關(guān)的著未自動?xùn)|西，相當(dāng)于白來 CES 一趟。駕駛
所以，趨勢圍繞自動駕駛他們說了很多，努力也展示了很多，變身于是車展可能你會在很多文章里看見這樣的句子：「自動駕駛是這次 CES 的主角，而且也是預(yù)示未來幾年的趨勢。」
這話沒錯(cuò)，著未自動但是駕駛說了等于沒說。GeekCar 更關(guān)心的趨勢是，通過這次 CES，努力自動駕駛到底在技術(shù)層面展示出了什么樣的趨勢？或者說，實(shí)現(xiàn)完全自動駕駛的「方法論」到底是怎樣的？
總體來說有三個(gè)方面的變化：
1. 硬件方面，傳感器不再「高高在上」。
2. 感知方面，天津津南約炮（約上門服務(wù)）外圍女接待電vx《365-2895》提供外圍女上門服務(wù)快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達(dá)對于「定位」、「地圖」的理解更加深入。
3. 決策方面，車輛處理能力、深度學(xué)習(xí)能力強(qiáng)化。
為了讓大家對于自動駕駛的基本工作原理有一個(gè)直觀的了解，在這兒先用一個(gè)圖示簡單說明（圖片來自英偉達(dá)在 CES 的演講 keynote）。從圖上可以看出，上面提到的幾個(gè)方面，基本上包括了自動駕駛的關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)。
硬件：傳感器不再「高高在上」
激光雷達(dá)在自動駕駛里起到感知周圍環(huán)境的作用，很多人覺得，動輒七八萬美元的激光雷達(dá)會是影響自動駕駛普及的一個(gè)重要阻礙，但是在這次 CES 上，Quanengy 發(fā)布了世界上第一款用于自動駕駛的固態(tài)激光雷達(dá)，這個(gè)雷達(dá)不能 360 度掃描，也不是 64 線而是 8 線，但是換來的卻是成本的大幅降低（200 美元左右），而且更加小型化。
所以，原來像花盆一樣立在車頂?shù)募す饫走_(dá)，終于能裝在其它位置了，比如車的四角。更低的成本意味著可以在一輛車上裝更多的激光雷達(dá)。
另外福特也在這次 CES 上宣布，他們會把 Velodyne 最新推出的車用激光雷達(dá)裝在自己的自動駕駛測試車上。
激光雷達(dá)變得更便宜，也就會被裝到更多的車?yán)铮瑢τ谧詣玉{駛的發(fā)展，肯定是有好處的一件事。
但是也有不依賴?yán)走_(dá)的自動駕駛方案，比如供應(yīng)商麥格納這次就展示了依賴單目攝像頭開發(fā)的自動駕駛方案，他們的目的是想讓更多廉價(jià)車型也能具備這種功能，雖然是比較初級的自動駕駛（更像是自適應(yīng)巡航），但是至少證明不依賴測距雷達(dá)實(shí)現(xiàn)自動駕駛是可行的。
所以總體來說，自動駕駛的硬件門檻正在變得越來越低。如果說七八萬美元的激光雷達(dá)太高高在上，那么這次 CES 展示出來的東西，顯然是更多考慮到了商業(yè)化的因素。不管是廉價(jià)激光雷達(dá)還是麥格納的方案，都是為自動駕駛量產(chǎn)化、商業(yè)化做的準(zhǔn)備，從這個(gè)角度來說比去年更貼合消費(fèi)電子展的「消費(fèi)」二字。
對感知的理解更深入
高精度地圖、視覺識別，這二者的作用是讓車子精確的定位和感知環(huán)境，人們在這方面的理解和解決方案變得更成熟。
首先是自動駕駛所需的地圖，一方面，它的獲取方式正在發(fā)生改變，另一方面，它本身也有一些變化。
在我們慣常的理解里，高精度地圖來源于圖商的測繪，但是現(xiàn)在「眾包」的模式開始受到重視。在 CES 之前，就傳出豐田要利用這種模式采集高精度地圖，所依靠的硬件是用戶車內(nèi)的攝像頭+GPS，而在 CES 上，Moblieye 也宣布和通用、大眾合作，做高精度地圖方面的采集，使用的當(dāng)然也是 Mobileye 的攝像頭。另外，Here 發(fā)布的 HD Live 地圖，打的也是「眾包」的概念：把車輛傳感器讀取到的數(shù)據(jù)上傳到云端，然后再下發(fā)給其他車輛。
這樣的好處顯而易見：用更低的成本，換取更多的數(shù)據(jù)。目前高精度地圖主要依賴激光雷達(dá)采集，成本很高，「眾包」肯定有節(jié)約成本的目的，而且可以在同樣的時(shí)間段內(nèi)獲取更多的數(shù)據(jù)。
但是除此之外，這種方式也有其他的好處。首先是更「輕量化」。以 Mobileye 做的 REM（Road Experience Management，路網(wǎng)采集管理）方案為例，通過采集包括交通信號、指示牌、路燈等「地標(biāo)」，得到一個(gè)簡單的 3D 坐標(biāo)數(shù)據(jù)；再通過識別車道線信息，路沿，隔離帶等獲取豐富的 1D 數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)疊加形成所謂的「RoadBook」（路書），數(shù)據(jù)量只有 10kb/km，而谷歌的高精度地圖每公里的數(shù)據(jù)量可能有幾個(gè) G 之多。
另外一個(gè)好處是更加實(shí)時(shí)化。比如 HD Live 地圖就可以做到云端的實(shí)時(shí)更新，并且實(shí)時(shí)下發(fā)最新數(shù)據(jù)。突發(fā)的路況信息、道路的最新變更情況，都可以通過這種方式得以解決。
可以看到的是，原來可能我們認(rèn)為高精度地圖更多的是依賴于雷達(dá)，而和視覺識別（攝像頭）關(guān)聯(lián)度相對要小，但從某種意義上來說，它們其實(shí)是一個(gè)整體，兩者互相配合、共同作用，才能讓車輛具有更精確的定位和感知能力。
處理能力的強(qiáng)化
這部分最明顯的感受是本機(jī)處理能力、深度學(xué)習(xí)能力的提升。
英偉達(dá)在 CES 上發(fā)布性能相當(dāng)于 150 臺 MacBook Pro 的 Drive PX 2，是最有標(biāo)志性的事情。Drive PX 2 用了 12 顆 CPU，250 瓦的總功率基本也只有汽車這個(gè)級別的硬件才能承受，并且用到了水冷散熱。它可以處理包括攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)在內(nèi)的 12 路信號，深度學(xué)習(xí)能力達(dá)到每秒 24 萬億次。
它兼顧了本機(jī)處理和深度學(xué)習(xí)的要求。一方面，它足夠滿足車輛本身的視覺處理需求，另一方面， Drive PX 2 采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)過處理之后會上傳云端，進(jìn)行深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，訓(xùn)練的成果可以用來提升所有車輛的智能程度。
其實(shí)這個(gè)「深度學(xué)習(xí)」，和上面段落提到的「眾包」是相輔相成的。特斯拉 Autopilot 的自主學(xué)習(xí)功能也是這方面的實(shí)際體現(xiàn)。
不管是本機(jī)處理還是深度學(xué)習(xí)，背后都意味著海量數(shù)據(jù)的獲取。就像英偉達(dá)所說，The more data we collect, the smarter our system becomes. 而為了更加 smarter，就必須提升處理能力。
可以很明顯的發(fā)覺到，今年大家開始越來越意識到「人工智能」、「深度學(xué)習(xí)」的重要性，并且把它上升到前所未有的高度。豐田砸下 10 億美元研究人工智能也是特別好的例子，Mobileye 也提到了深度學(xué)習(xí)對他們的重要性。
當(dāng)然，在這個(gè)過程里，數(shù)據(jù)的采集壓縮能力，數(shù)據(jù)管理的能力，也是特別重要的。
總結(jié)
從這次 CES 上各大廠商的表態(tài)來看，還是認(rèn)為 5-10 年內(nèi)可以實(shí)現(xiàn)完全自動駕駛，不能說他們的信心完全來源于以上提到的這幾點(diǎn)變化，但不能否認(rèn)的是，它們確實(shí)是推動完全自動駕駛發(fā)展的關(guān)鍵因素。
可能你會覺得，通過這次 CES，自己對于自動駕駛的認(rèn)識比之前提升了很多，那么恭喜你，已經(jīng)慢慢看出門道了。從宏觀的層面來說，這也意味著大家做自動駕駛的方法論越來越清晰。
長遠(yuǎn)的看，實(shí)現(xiàn)完全自動駕駛是必然結(jié)果，但是在「結(jié)果」之外，選擇什么樣的解決方式，為什么這么選，這些都是挺值得研究的問題。
所以，趨勢圍繞自動駕駛他們說了很多，努力也展示了很多，變身于是車展可能你會在很多文章里看見這樣的句子：「自動駕駛是這次 CES 的主角，而且也是預(yù)示未來幾年的趨勢。」
這話沒錯(cuò)，著未自動但是駕駛說了等于沒說。GeekCar 更關(guān)心的趨勢是，通過這次 CES，努力自動駕駛到底在技術(shù)層面展示出了什么樣的趨勢？或者說，實(shí)現(xiàn)完全自動駕駛的「方法論」到底是怎樣的？
總體來說有三個(gè)方面的變化：
1. 硬件方面，傳感器不再「高高在上」。
2. 感知方面，天津津南約炮（約上門服務(wù)）外圍女接待電vx《365-2895》提供外圍女上門服務(wù)快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達(dá)對于「定位」、「地圖」的理解更加深入。
3. 決策方面，車輛處理能力、深度學(xué)習(xí)能力強(qiáng)化。
為了讓大家對于自動駕駛的基本工作原理有一個(gè)直觀的了解，在這兒先用一個(gè)圖示簡單說明（圖片來自英偉達(dá)在 CES 的演講 keynote）。從圖上可以看出，上面提到的幾個(gè)方面，基本上包括了自動駕駛的關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)。
硬件：傳感器不再「高高在上」
激光雷達(dá)在自動駕駛里起到感知周圍環(huán)境的作用，很多人覺得，動輒七八萬美元的激光雷達(dá)會是影響自動駕駛普及的一個(gè)重要阻礙，但是在這次 CES 上，Quanengy 發(fā)布了世界上第一款用于自動駕駛的固態(tài)激光雷達(dá)，這個(gè)雷達(dá)不能 360 度掃描，也不是 64 線而是 8 線，但是換來的卻是成本的大幅降低（200 美元左右），而且更加小型化。
所以，原來像花盆一樣立在車頂?shù)募す饫走_(dá)，終于能裝在其它位置了，比如車的四角。更低的成本意味著可以在一輛車上裝更多的激光雷達(dá)。
另外福特也在這次 CES 上宣布，他們會把 Velodyne 最新推出的車用激光雷達(dá)裝在自己的自動駕駛測試車上。
激光雷達(dá)變得更便宜，也就會被裝到更多的車?yán)铮瑢τ谧詣玉{駛的發(fā)展，肯定是有好處的一件事。
但是也有不依賴?yán)走_(dá)的自動駕駛方案，比如供應(yīng)商麥格納這次就展示了依賴單目攝像頭開發(fā)的自動駕駛方案，他們的目的是想讓更多廉價(jià)車型也能具備這種功能，雖然是比較初級的自動駕駛（更像是自適應(yīng)巡航），但是至少證明不依賴測距雷達(dá)實(shí)現(xiàn)自動駕駛是可行的。
所以總體來說，自動駕駛的硬件門檻正在變得越來越低。如果說七八萬美元的激光雷達(dá)太高高在上，那么這次 CES 展示出來的東西，顯然是更多考慮到了商業(yè)化的因素。不管是廉價(jià)激光雷達(dá)還是麥格納的方案，都是為自動駕駛量產(chǎn)化、商業(yè)化做的準(zhǔn)備，從這個(gè)角度來說比去年更貼合消費(fèi)電子展的「消費(fèi)」二字。
對感知的理解更深入
高精度地圖、視覺識別，這二者的作用是讓車子精確的定位和感知環(huán)境，人們在這方面的理解和解決方案變得更成熟。
首先是自動駕駛所需的地圖，一方面，它的獲取方式正在發(fā)生改變，另一方面，它本身也有一些變化。
在我們慣常的理解里，高精度地圖來源于圖商的測繪，但是現(xiàn)在「眾包」的模式開始受到重視。在 CES 之前，就傳出豐田要利用這種模式采集高精度地圖，所依靠的硬件是用戶車內(nèi)的攝像頭+GPS，而在 CES 上，Moblieye 也宣布和通用、大眾合作，做高精度地圖方面的采集，使用的當(dāng)然也是 Mobileye 的攝像頭。另外，Here 發(fā)布的 HD Live 地圖，打的也是「眾包」的概念：把車輛傳感器讀取到的數(shù)據(jù)上傳到云端，然后再下發(fā)給其他車輛。
這樣的好處顯而易見：用更低的成本，換取更多的數(shù)據(jù)。目前高精度地圖主要依賴激光雷達(dá)采集，成本很高，「眾包」肯定有節(jié)約成本的目的，而且可以在同樣的時(shí)間段內(nèi)獲取更多的數(shù)據(jù)。
但是除此之外，這種方式也有其他的好處。首先是更「輕量化」。以 Mobileye 做的 REM（Road Experience Management，路網(wǎng)采集管理）方案為例，通過采集包括交通信號、指示牌、路燈等「地標(biāo)」，得到一個(gè)簡單的 3D 坐標(biāo)數(shù)據(jù)；再通過識別車道線信息，路沿，隔離帶等獲取豐富的 1D 數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)疊加形成所謂的「RoadBook」（路書），數(shù)據(jù)量只有 10kb/km，而谷歌的高精度地圖每公里的數(shù)據(jù)量可能有幾個(gè) G 之多。
另外一個(gè)好處是更加實(shí)時(shí)化。比如 HD Live 地圖就可以做到云端的實(shí)時(shí)更新，并且實(shí)時(shí)下發(fā)最新數(shù)據(jù)。突發(fā)的路況信息、道路的最新變更情況，都可以通過這種方式得以解決。
可以看到的是，原來可能我們認(rèn)為高精度地圖更多的是依賴于雷達(dá)，而和視覺識別（攝像頭）關(guān)聯(lián)度相對要小，但從某種意義上來說，它們其實(shí)是一個(gè)整體，兩者互相配合、共同作用，才能讓車輛具有更精確的定位和感知能力。
處理能力的強(qiáng)化
這部分最明顯的感受是本機(jī)處理能力、深度學(xué)習(xí)能力的提升。
英偉達(dá)在 CES 上發(fā)布性能相當(dāng)于 150 臺 MacBook Pro 的 Drive PX 2，是最有標(biāo)志性的事情。Drive PX 2 用了 12 顆 CPU，250 瓦的總功率基本也只有汽車這個(gè)級別的硬件才能承受，并且用到了水冷散熱。它可以處理包括攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)在內(nèi)的 12 路信號，深度學(xué)習(xí)能力達(dá)到每秒 24 萬億次。
它兼顧了本機(jī)處理和深度學(xué)習(xí)的要求。一方面，它足夠滿足車輛本身的視覺處理需求，另一方面， Drive PX 2 采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)過處理之后會上傳云端，進(jìn)行深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，訓(xùn)練的成果可以用來提升所有車輛的智能程度。
其實(shí)這個(gè)「深度學(xué)習(xí)」，和上面段落提到的「眾包」是相輔相成的。特斯拉 Autopilot 的自主學(xué)習(xí)功能也是這方面的實(shí)際體現(xiàn)。
不管是本機(jī)處理還是深度學(xué)習(xí)，背后都意味著海量數(shù)據(jù)的獲取。就像英偉達(dá)所說，The more data we collect, the smarter our system becomes. 而為了更加 smarter，就必須提升處理能力。
可以很明顯的發(fā)覺到，今年大家開始越來越意識到「人工智能」、「深度學(xué)習(xí)」的重要性，并且把它上升到前所未有的高度。豐田砸下 10 億美元研究人工智能也是特別好的例子，Mobileye 也提到了深度學(xué)習(xí)對他們的重要性。
當(dāng)然，在這個(gè)過程里，數(shù)據(jù)的采集壓縮能力，數(shù)據(jù)管理的能力，也是特別重要的。
總結(jié)
從這次 CES 上各大廠商的表態(tài)來看，還是認(rèn)為 5-10 年內(nèi)可以實(shí)現(xiàn)完全自動駕駛，不能說他們的信心完全來源于以上提到的這幾點(diǎn)變化，但不能否認(rèn)的是，它們確實(shí)是推動完全自動駕駛發(fā)展的關(guān)鍵因素。
可能你會覺得，通過這次 CES，自己對于自動駕駛的認(rèn)識比之前提升了很多，那么恭喜你，已經(jīng)慢慢看出門道了。從宏觀的層面來說，這也意味著大家做自動駕駛的方法論越來越清晰。
長遠(yuǎn)的看，實(shí)現(xiàn)完全自動駕駛是必然結(jié)果，但是在「結(jié)果」之外，選擇什么樣的解決方式，為什么這么選，這些都是挺值得研究的問題。
