在這篇文章中，小編將對自動駕駛的相關內容和情況加以介紹以幫助大家增進對自動駕駛的了解程度，和小編一起來閱讀以下內容吧。

一、自動駕駛發(fā)展現(xiàn)狀如何?

2016年，《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》和《“十三五”國家戰(zhàn)略性新興產業(yè)發(fā)展規(guī)劃》中正式提出發(fā)展智能自動駕駛汽車，并將其上升為國家發(fā)展戰(zhàn)略。各地積極推進高等級自動駕駛車輛的商業(yè)化應用，開放測試道路、出臺管理細則，推動無人駕駛技術進步和商業(yè)化落地。我國車企在自動駕駛領域的研究可以算得上行業(yè)領先。

目前，自動駕駛分為兩派，分別是“激光雷達”和“純視覺計算”兩派。

激光雷達派的優(yōu)勢首先是能獲取空間的深度信息，其次由于其自發(fā)光源，無需外界的燈光輔助，比純視覺方案來得更簡單。目前，各大自動駕駛方案大廠都逐漸用混合固態(tài)的激光雷達來取代傳統(tǒng)的旋轉式激光雷達。

劣勢：一是激光雷達的方案不夠成熟，激光雷達的分辨率遠低于攝像頭的程度。雨霧天氣下，激光雷達的探測能力會大打折扣。二是成本更高，激光雷達的X,Y,Z, 反射率信息，甚至RGB信息對CPU的處理能力都有更高的要求，更好的CPU需要更高的價格。

目前，在汽車行業(yè)，激光雷達已經成為了車企新車的競爭焦點之一，與此同時圍繞激光雷達的“軍備賽”也已開啟。

純視覺計算方案的優(yōu)勢很淳樸那就是成本低。其次純視覺計算方案目前在識別這塊的優(yōu)勢很明顯，它的分別率高，軟件，硬件都有比較成熟的解決方案。

劣勢在于純視覺計算方案的深度信息終歸是靠訓練出來的，這就涉及樣本庫是否足夠豐富，而且純視覺方案需要高精度地圖來配合。純視覺計算方案代表車企就是特斯拉，目前我國一些地點還是實行特斯拉禁止通行。

二、自動駕駛與數(shù)據

眾所周知，汽車自動化分五級。自動化程度越高，所需的數(shù)據存儲量就越大。舉個例子，比如二級自動駕駛汽車需要全程人為操作，但有附加的自動化系統(tǒng)，如變道輔助、盲點檢測或自動停車功能。鮑曼認為，二級自動駕駛汽車需要4到10PB的數(shù)據。

盡管自動駕駛汽車所需的數(shù)據存儲量是巨大的，但挑戰(zhàn)并非源于存儲階段，而是傳輸階段。鮑曼說，例如，讓車輛上路去記錄來自攝像機、激光掃描儀和雷達的數(shù)據時，每輛車每天能產生80TB的數(shù)據。

他說：“然后，你必須通過數(shù)據線連接車輛，將數(shù)據從汽車系統(tǒng)傳輸?shù)綌?shù)據中心，接著將數(shù)據從研發(fā)中心復制到數(shù)據中心。通常，我們的客戶在每個洲都有一個集中的數(shù)據庫，數(shù)據傳輸就可以通過加速文件傳輸方法或物理方式實現(xiàn)”。

有專業(yè)人士表示，5G對于自動駕駛汽車的研發(fā)和生產至關重要，尤其是在未來5到10年，屆時將有更多的技術集成到汽車中。他說：“如今的汽車就是路上的移動數(shù)據中心。因此，必須對車輛中的數(shù)據進行預處理，例如，識別值得通過5G傳輸?shù)綌?shù)據中心的有價值的數(shù)據” 。

他還說，自動駕駛汽車需要存儲邊緣數(shù)據，也就是在車內存儲數(shù)據。“你需要計算邊緣存儲，特別是在沒有5G覆蓋的地方。這是另一個問題，因為你必須在車輛中緩存數(shù)據，以便在有5G信號后發(fā)送數(shù)據”。

與5G相關的另一個問題是上傳速度。有專業(yè)人士說：“5G是為高速下載流數(shù)據設計的，所以上傳速度沒有那么快。因此，你不可能真正通過5G上傳大量數(shù)據，它是為從數(shù)據中心向最終用戶傳輸數(shù)據而不是從車輛到數(shù)據中心而設計的。但5G的優(yōu)勢在于其低延遲”。

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