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作者 | C'est Carrollis
編輯 | Emily Cheng、Benny Liu、Poppy Tan
聲明：本文章系本公眾號(hào)讀者投稿件，發(fā)布目的在于傳遞更多信息，并不代表本公眾號(hào)贊同其觀點(diǎn)和對(duì)其真實(shí)性負(fù)責(zé)。如涉及作品內(nèi)容、版權(quán)和其它問(wèn)題，請(qǐng)及時(shí)與我司聯(lián)系，我們將在第一時(shí)間處理！
作者介紹
C'est Carrollis
一枚骨子里想當(dāng)工程師的商業(yè)分析師，一個(gè)萬(wàn)物互聯(lián)和人工智能的狂熱分子，還是可獨(dú)立提供定制化智能家居交鑰匙工程的Geek。負(fù)責(zé)過(guò)數(shù)個(gè)智能駕駛和車聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈研究及市場(chǎng)進(jìn)入咨詢項(xiàng)目，擅長(zhǎng)結(jié)合對(duì)相關(guān)軟硬件技術(shù)和市場(chǎng)變化的剖析，為受眾帶來(lái)新穎生動(dòng)的洞察與見(jiàn)解。
01
引 子
圣經(jīng)·舊約·創(chuàng)世記第11章記載，古巴比倫王國(guó)的人們聯(lián)合起來(lái)計(jì)劃在巴比倫興建一座通天塔以希望借此到達(dá)天堂，但上帝為人類的傲慢和虛榮所震怒，于是來(lái)到人間將世間的語(yǔ)言打亂，導(dǎo)致世間的人們溝通效率降低，最后巴比倫通天塔半途而廢……
時(shí)間撥到今天，移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)因4G的廣泛應(yīng)用而覆蓋全球，SpaceX的成功發(fā)射也將人類的夢(mèng)想帶到了新高度。萬(wàn)物互聯(lián)的時(shí)代，汽車的未來(lái)是無(wú)人駕駛。
但是夢(mèng)想是豐滿的，現(xiàn)實(shí)是骨感的。如同公元前7世紀(jì)古巴比倫人一樣，在實(shí)現(xiàn)夢(mèng)想的道路上有太多的障礙和艱難，但是今非昔比，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)與傳統(tǒng)汽車供應(yīng)鏈的不斷破圈合作將帶來(lái)技術(shù)的迭代和軟硬件的突破，將未來(lái)智能駕駛技術(shù)與車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)深度結(jié)合的同時(shí)讓這一切的希望之花開(kāi)的愈發(fā)嬌艷動(dòng)人。
（圖片來(lái)源：Starz & BBC “達(dá)芬奇的惡魔”）
02
自 動(dòng) 駕 駛
（圖片來(lái)源：MARVEL Studio）
2.1
自 動(dòng) 駕 駛 的 定 義
從技術(shù)和發(fā)展的角度來(lái)說(shuō)，無(wú)人駕駛是汽車智能的最終形態(tài)，而智能駕駛則是通往這條路上的必要階段。根據(jù)中國(guó)版自動(dòng)駕駛分類的標(biāo)準(zhǔn)，從駕駛員全程掌控到車載AI完全接管，按照技術(shù)發(fā)展程度可劃分為0-5級(jí)。目前全球各大主流車企已經(jīng)基本掌握了L2級(jí)別技術(shù)，截至2019年，中國(guó)汽車市場(chǎng)上的L2級(jí)覆蓋率已經(jīng)超過(guò)20%。
表1. 汽車駕駛自動(dòng)化分級(jí)表
（資料來(lái)源：公開(kāi)信息搜集）
2018年奧迪推出了全球第一款搭載L3自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的車型，但時(shí)至今日大多數(shù)車型依然停留在L2階段，國(guó)內(nèi)部分車企所宣傳的L2.5級(jí)實(shí)際上也只是L2的噱頭。究其原因，是由于L3級(jí)有條件自動(dòng)駕駛為人機(jī)混合控制和接管，當(dāng)碰到事故的時(shí)候很難判斷責(zé)任在于汽車還是人類駕駛員。這也使得許多玩家希望跳過(guò)L3直接挑戰(zhàn)L4，但是L4和L3之間存在的巨大技術(shù)差距讓這一步走的充滿孤獨(dú)和艱難。
表2. 各大車企駕駛自動(dòng)化布局一覽
（資料來(lái)源：公開(kāi)數(shù)據(jù)搜集）
2.2
已 經(jīng) 實(shí) 現(xiàn) 的 ADAS 高 級(jí) 輔 助 駕 駛
從產(chǎn)業(yè)鏈的層面來(lái)說(shuō)，要實(shí)現(xiàn)汽車的智能化則需要借助硬件和軟件的充分結(jié)合。在硬件包括各類傳感器和車載高性能芯片，軟件層面主要是算法，目前的主流技術(shù)為基于機(jī)器視覺(jué)的深度學(xué)習(xí)，未來(lái)通過(guò)和其他車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及人機(jī)互動(dòng)，車載娛樂(lè)技術(shù)的結(jié)合，最終實(shí)現(xiàn)綜合的融合算法。
自動(dòng)駕駛的每個(gè)級(jí)別都對(duì)新技術(shù)有著不同的要求。L0-L2級(jí)別范圍內(nèi)最主要的技術(shù)是ADAS(Advanced Driving Assistance System,高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng))。要達(dá)到L3的標(biāo)準(zhǔn)，則需要在此基礎(chǔ)上配備成熟的車聯(lián)網(wǎng)和高精度地圖，而車載AI(包括算法)的進(jìn)一步進(jìn)化是實(shí)現(xiàn)L4和L5真正無(wú)人駕駛的核心。
ADAS作為已經(jīng)量產(chǎn)的綜合系統(tǒng)，搭載了各種傳感器(激光雷達(dá)，攝像頭，超聲波雷達(dá)，毫米波雷達(dá)，紅外攝像頭)作為感知，并配合系統(tǒng)的算法而做出相應(yīng)控制動(dòng)作，從而減少人類駕駛員的駕駛參與程度，智能接管汽車的系統(tǒng)。
今天的ADAS早已具備了一定程度的智能，已經(jīng)可以在許多不同場(chǎng)景下提供成熟的解決方案，在行徑途中幫助人類駕駛員完成一部分的工作，并在緊急情況降低和避免危險(xiǎn)的發(fā)生。可以實(shí)現(xiàn)的功能模塊大致可以分成兩大類：控制輔助和信息輔助。
未來(lái)隨著ADAS的不斷進(jìn)化和傳感器的迭代升級(jí)，搭載日益成熟的高精地圖和車聯(lián)網(wǎng)(V2X)后將會(huì)使完全無(wú)人駕駛成為可能，使汽車真正成為住房和辦公室之后的第三空間。
表3. ADAS系統(tǒng)功能表
2.3
ADAS 的 市 場(chǎng) 長(zhǎng) 規(guī) 模
在車企、互聯(lián)網(wǎng)公司和零部件企業(yè)的共同努力下，ADAS方案日益成熟，伴隨著搭載ADAS系統(tǒng)的車型大批量量產(chǎn)，全球ADAS細(xì)分市場(chǎng)也正式迎來(lái)了高速發(fā)展期。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2020年的全球市場(chǎng)容量將達(dá)到270億美元，2030年將持續(xù)增至830億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá)11.9%。
北美，歐洲和亞太作為最大的三大汽車市場(chǎng)將占據(jù)ADAS需求的絕大多數(shù)。中國(guó)相較其他發(fā)達(dá)國(guó)家而言，目前ADAS的裝配比率相對(duì)較低，2020年預(yù)計(jì)市場(chǎng)容量在788億人民幣，且在未來(lái)將會(huì)有著更大的增速和前景。
圖1. 2017-2026年全球ADAS市場(chǎng)
（資料來(lái)源：Marketsandmarkets）
注：由于ADAS領(lǐng)域不同機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)模型不同，海外機(jī)構(gòu)均無(wú)中國(guó)市場(chǎng)的規(guī)模測(cè)算，因此國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)引述國(guó)內(nèi)研報(bào)的信息
2.4
主 要 玩 家 積 極 布 局
作為汽車行業(yè)未來(lái)最令人激動(dòng)的新方向之一，眾多玩家早已提前布局，通過(guò)大量的研發(fā)和合作提升競(jìng)爭(zhēng)力。目前全球ADAS領(lǐng)域主要還是由歐美企業(yè)所主導(dǎo)，博世，大陸，電裝已經(jīng)成為領(lǐng)先者，但令人欣慰的是也有不少中國(guó)企業(yè)也通過(guò)自身的技術(shù)積累加入了賽道。
表4. 主要零部件tier-1廠商與OEM的合作情況
（資料來(lái)源：公開(kāi)數(shù)據(jù)搜集）
2.5
機(jī)器視覺(jué)與傳感器深度融合的重要性
ADAS作為增加駕駛智能化的核心元素，涵蓋了感知，決策和控制三大環(huán)節(jié)，目前L2級(jí)別職能的車型紛紛上市，ADAS也已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)巡航，車道輔助和緊急剎車等功能。但是ADAS功能實(shí)際使用的效果還是相對(duì)有限，環(huán)境和技術(shù)的限制導(dǎo)致了目前的ADAS還不夠智能。
如果把智能駕駛的感知系統(tǒng)類比于人的話，車載攝像頭和傳感器就起到“眼睛”的功能。目前受制于激光雷達(dá)的高成本，前向感知技術(shù)方案主要采用了毫米波雷達(dá)測(cè)距和攝像頭識(shí)別相互融合的方案。
攝像頭方案更偏向于算法，實(shí)際行車過(guò)程中當(dāng)車載攝像頭發(fā)現(xiàn)物體之后，系統(tǒng)會(huì)經(jīng)歷一個(gè)分類，定位，檢測(cè)和分割的識(shí)別過(guò)程：
分類+定位
當(dāng)攝像頭探測(cè)到前方物體時(shí)會(huì)自動(dòng)與自有資源庫(kù)進(jìn)行匹配從而識(shí)別物體的屬性與分類，并在視界中進(jìn)行位置的判斷和定位。
檢測(cè)
檢測(cè)環(huán)節(jié)負(fù)責(zé)將攝像頭采集到的豐富信息進(jìn)行判斷，比如交通燈的顏色以及前方是否存在障礙物等，配合其他車載傳感器(激光雷達(dá),毫米波雷達(dá)等)的測(cè)距功能，做出相應(yīng)的避讓決定。
分割
分割環(huán)節(jié)的作用在于分離不同語(yǔ)義的物體(動(dòng)物.人類.道路等)，但在智能與無(wú)人駕駛領(lǐng)域，最主要的應(yīng)用是對(duì)于可行駛道路的識(shí)別。雖然目前大多數(shù)玩家都與車聯(lián)網(wǎng)和高精度地圖緊密結(jié)合，但是在一些沒(méi)有網(wǎng)絡(luò)覆蓋等的極限情況下，還是需要車載AI獨(dú)立完成復(fù)雜駕駛?cè)蝿?wù)，從而能夠在脫離云端時(shí)正確規(guī)劃行徑路線。
圖2. 攝像頭對(duì)物體的識(shí)別過(guò)程
圖3. 分割環(huán)節(jié)在道路識(shí)別的運(yùn)用
而毫米波雷達(dá)的技術(shù)原理是TOF(Time of Flight),其工作原理是發(fā)射出30-300GHz頻域(1-10mm波長(zhǎng))的毫米波，當(dāng)碰到障礙物返回的時(shí)候計(jì)算來(lái)回的時(shí)間差完成測(cè)距工作從而定位出障礙物距離車的距離。得益于其在空氣中傳播的弱衰減性，測(cè)距范圍高于普通車載攝像頭。
毫米波雷達(dá)和攝像頭各自均有優(yōu)劣勢(shì)，攝像頭相比毫米波雷達(dá)而言，成本更低，且對(duì)于行人和物體的識(shí)別精度較高，但是感知距離相對(duì)較近且易受天氣影響，無(wú)論是強(qiáng)光弱光還是陰雨天都會(huì)嚴(yán)重影響其效果。毫米波與其相比成本雖高，且無(wú)法識(shí)別車道，但是受天氣影響很小，視距更遠(yuǎn)，且遠(yuǎn)處和近處的感知精度一致。
表5. 攝像頭與毫米波雷達(dá)特性對(duì)比
因此，為了讓智能駕駛功能更智能，結(jié)合毫米波雷達(dá)與攝像頭優(yōu)勢(shì)的融合方案孕育而生，并在行車過(guò)程中通過(guò)融合算法將毫米波雷達(dá)與攝像頭對(duì)前方障礙物感知的坐標(biāo)進(jìn)行匹配和融合。但目前的方案只有在有限的場(chǎng)景下才能實(shí)現(xiàn)，車速和環(huán)境都會(huì)影響到運(yùn)行的效果，比如自適應(yīng)巡航功能在70km/h以上無(wú)法有效實(shí)現(xiàn)，雨雪天氣車輛無(wú)法實(shí)現(xiàn)車道保持功能等。
為了讓ADAS更好地發(fā)揮效果，硬件和軟件需要協(xié)作才能讓車輛更“清楚”地感知前方。這對(duì)融合算法和智能芯片的算力均提出了更高的要求，也是L2進(jìn)化到L3在感知層面必須要走的一步。
03
車 聯(lián) 網(wǎng)
（圖片來(lái)源：MARVEL Studio）
3.1
車 聯(lián) 網(wǎng) 的 定 義
一個(gè)高效的系統(tǒng)不止要追求效率，更要追求質(zhì)量和溝通，從而保證運(yùn)行的準(zhǔn)確性和應(yīng)對(duì)突發(fā)情況的機(jī)動(dòng)性。而在萬(wàn)物互聯(lián)的無(wú)人駕駛領(lǐng)域指的就是無(wú)人駕駛技術(shù)和車聯(lián)網(wǎng)計(jì)算的結(jié)合了。
車聯(lián)網(wǎng)之于高級(jí)輔助/無(wú)人駕駛技術(shù)就如同鋼鐵俠里的賈維斯之于托尼斯塔克，光暈里的科塔娜之于士官長(zhǎng)，是航空母艦之于戰(zhàn)斗機(jī)的存在。誠(chéng)然汽車可以依靠車載AI(現(xiàn)階段需要與人類駕駛員合作)智能地行駛，也可對(duì)于一些突發(fā)情況作出應(yīng)對(duì)，但有了5G賦能的車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，車輛可以感知更遠(yuǎn)的環(huán)境，進(jìn)一步增強(qiáng)行車過(guò)程的安全性和效率的同時(shí)，將車輛作為一個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)納入一個(gè)由人，車，路，云等組成的巨大物聯(lián)網(wǎng)之中的同時(shí)，從而帶給乘客更完美的出行體驗(yàn)。
車聯(lián)網(wǎng)V2X(Vehicle to X)從通信和應(yīng)用的角度來(lái)看可以分為五大類型：
1. V2V(Vehicle to Vehicle)：汽車與汽車之間的聯(lián)網(wǎng)
2. V2I(Vehicle to Infrastructure)：汽車與基礎(chǔ)設(shè)施的聯(lián)網(wǎng)
3. V2P(Vehicle to Pedestrian)：汽車與行人的聯(lián)網(wǎng)
4. V2N(Vehicle to Network)：汽車與運(yùn)營(yíng)商的聯(lián)網(wǎng)
5. V2G(Vehicle to Grid)：汽車與智能電網(wǎng)的聯(lián)網(wǎng)
表6. 車聯(lián)網(wǎng)的垂直應(yīng)用
V2G的作用是將汽車的電量反向輸送給電網(wǎng)做電力儲(chǔ)能，從而在碰到一些如森林大火的緊急事件時(shí)特定區(qū)域的各功能可以正常運(yùn)作而避免癱瘓。得益于我國(guó)整體基礎(chǔ)設(shè)施的完善，未來(lái)V2G在國(guó)內(nèi)的前景較國(guó)外會(huì)相對(duì)有限。
3.2
車 聯(lián) 網(wǎng) 的 技 術(shù) 路 線
車聯(lián)網(wǎng)的核心通信技術(shù)有兩條技術(shù)路線，分別為美國(guó)主導(dǎo)的DSRC(Dedicated short range communications,專用短距離通信)和中國(guó)主導(dǎo)的C-V2X(Cellular-V2X,蜂窩技術(shù))。
DSRC本質(zhì)上是基于低移動(dòng)性場(chǎng)景的Wi-Fi傳輸技術(shù)，在面臨高速場(chǎng)景時(shí)的穩(wěn)定性和表現(xiàn)不夠理想，而且需要各個(gè)機(jī)構(gòu)均安裝相應(yīng)的車載OBU和路邊RSU才能正常運(yùn)作。而C-V2X的技術(shù)則可以避免這樣情況的發(fā)生，除了可以在高速情況下依然保持穩(wěn)定之外，由于可以充分利用現(xiàn)有的通信基站，因此可以進(jìn)一步降低部署通訊架構(gòu)的成本。
更好的通訊質(zhì)量，更低的綜合成本以及后續(xù)通訊架構(gòu)升級(jí)的便利性使得C-V2X的發(fā)展前景優(yōu)于DSRC。
表7. 不同車聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)特點(diǎn)對(duì)比
（資料來(lái)源：蓋世汽車，中信證券）
3.3
5G 賦 能 下 的 車 聯(lián) 網(wǎng) 將 更 加 智 能
5G通訊技術(shù)(第五代通訊技術(shù))，于2020年正式發(fā)布了R16標(biāo)準(zhǔn)，并將5905-5925MHZ的頻段劃分給了車聯(lián)網(wǎng)用途。
憑借著比4G更高的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，5G可以實(shí)現(xiàn)三大功能，增強(qiáng)型移動(dòng)寬帶(eMBB),大連接機(jī)器類通信(mMTC)以及超可靠性低延遲通訊(uRLLC)。因而基站可以提供更大的帶機(jī)量，而所有接入其中的設(shè)備互聯(lián)時(shí)則可享有更快的網(wǎng)速和更低的延遲。
對(duì)于自動(dòng)駕駛來(lái)說(shuō)行車過(guò)程中涉及大量的數(shù)據(jù)傳輸。以寶馬為例,在中國(guó),每臺(tái)寶馬自動(dòng)駕駛測(cè)試車每小時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)多達(dá)8TB,相當(dāng)于每秒產(chǎn)生一部高清電影，這一數(shù)據(jù)僅包括行駛過(guò)程中車載系統(tǒng)運(yùn)行所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，還不包括實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中乘客娛樂(lè)行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。
實(shí)際行車場(chǎng)景中，接入5G網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的汽車將會(huì)享有高達(dá)1G/s的理論傳輸速度以及低于10ms的延遲，因而無(wú)論是車載安全還是娛樂(lè)體驗(yàn)都能得到有效的保障。
圖4. 5G通訊技術(shù)的特點(diǎn)和行業(yè)應(yīng)用
（資料來(lái)源：中信證券）
圖5. 5G通訊技術(shù)的技術(shù)參數(shù)
（資料來(lái)源：中信證券）
3.4
產(chǎn) 業(yè) 鏈 和 市 場(chǎng) 規(guī) 模
車聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈較多，除了整車廠，運(yùn)營(yíng)服務(wù)平臺(tái)，測(cè)試驗(yàn)證服務(wù)之外，車載產(chǎn)品的垂直領(lǐng)域主要包括硬件設(shè)備，車載智能系統(tǒng)和高精度地圖。
表8. 車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈
（資料來(lái)源：中信證券）
1. 硬件設(shè)備：車載單元OBU是指整合了通訊模塊和CAN總線模塊的智能終端(大陸，華為等)，內(nèi)部包含了相應(yīng)的通訊模組和芯片(大唐，華為等)。此外，還包括路測(cè)單元RSU。
2. 車載智能系統(tǒng)：智能汽車與乘客交互的媒介，可以連接與掌控車內(nèi)的關(guān)鍵系統(tǒng)，并可以通過(guò)廠商進(jìn)行OTA在線升級(jí)實(shí)現(xiàn)新功能。主流系統(tǒng)有黑莓的QNX，微軟的Windows CE和類Linux類(安卓，阿里OS，騰訊車聯(lián)等),目前WindowsCE基本已被淘汰，未來(lái)QNX和Linux類將成為主流。
表9. QNX與類Linux系統(tǒng)對(duì)比表
（資料來(lái)源：中信證券）
3. 高精度地圖：專用于車載的地圖軟件，通過(guò)聯(lián)網(wǎng)不斷更新，可實(shí)時(shí)獲知周邊地區(qū)的交通信息，作為無(wú)視惡劣天氣影響且比傳感器看的更清更遠(yuǎn)的“眼睛”，其精度可以達(dá)到厘米級(jí)。結(jié)合C-V2X后能大幅提高路徑規(guī)劃能力從而減少整體交通阻塞。由于地圖信息較為敏感，預(yù)計(jì)今后將被百度，四維圖新等國(guó)內(nèi)廠商所主導(dǎo)。
表10. 高精度地圖特點(diǎn)
隨著車聯(lián)網(wǎng)各細(xì)分行業(yè)的技術(shù)逐漸走向成熟，互聯(lián)網(wǎng)和硬件廠商的深入合作，軟硬件的滲透率也將穩(wěn)步提升，預(yù)計(jì)2020年全球車聯(lián)網(wǎng)的總體市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到1210億美元，其中中國(guó)市場(chǎng)也將達(dá)到338億美元，并在未來(lái)保持持續(xù)的增長(zhǎng)勢(shì)頭。
圖6. 2017-2022年全球與中國(guó)車聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規(guī)模(億美元)
（資料來(lái)源：中國(guó)產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)）
04
結(jié) 束 語(yǔ)
萬(wàn)物互聯(lián)是美好的，無(wú)人駕駛是性感的，但骨感的現(xiàn)實(shí)時(shí)刻提醒著我們一切還遠(yuǎn)不完美。但我們欣慰地看到越來(lái)越多的車企，零部件企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開(kāi)始破圈合作，我們有充分的理由相信，在不久的未來(lái)智能駕駛與車聯(lián)網(wǎng)將深度融合成無(wú)人駕駛，最終永遠(yuǎn)而深遠(yuǎn)地改變世界并將汽車變成我們生活中真正的第三空間。
前路坎坷，必將伴隨著太多的荊棘和困難。但夢(mèng)想在，熱血在，希望就在。公元前2500年的古埃及人用胡夫金字塔做到了，黑死病肆虐后的佛羅倫薩人用圣母百花大教堂做到了。而21世紀(jì)的人類在無(wú)人駕駛和萬(wàn)物互聯(lián)上也亦將繼續(xù)做到。
它也許會(huì)遲到，但絕不會(huì)缺席。因?yàn)槿祟惖膲?mèng)想是海闊天空，人類的征途是星辰大海。
（圖片來(lái)源：SpaceX）
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