2017，自動駕駛走到了哪？

　　高通：研發具有通信優勢的芯片

　　高通在2017年推出了全新的C-V2X芯片組和參考設計。此芯片和英特爾、英偉達的芯片有所不同，英特爾與英偉達的人工智能芯片對于自動駕駛系統來說是最根本的驅動，而高通的C-V2X芯片組主要用于通信系統。

　　我們都知道，通信網絡的高速和流暢度對于自動駕駛汽車來說是異常重要的，幾秒鐘的延遲都可能導致重大的安全事故發生。而高通9150 C-V2X芯片組技術包括了兩種傳輸模式，直接通信和基于網絡的通信。其直接通信能力能夠通過使用低延遲傳輸檢測和交換信息來保障車輛的情境安全。

　　(高通C-V2X架構)

　　同時，C-V2X基于網絡的通信功能，支持4G和新興的5G無線網絡設計，支持遠程信息處理。而通過集成的全球導航衛星系統(GNSS)支持，它為車輛提供了精確的定位。另外，隨著擴展通信能力和精確的定位，一輛汽車還能夠與其旁邊一定范圍內的汽車進行通信。

　　在2017年年底，高通還獲批了在加州公路上測試自動駕駛汽車的資格。高通總裁納庫爾·道格表示，希望高通能夠成為自動駕駛領域的關鍵一員。

　　特斯拉：芯片還要靠自己

　　同時，特斯拉在過去的一年也將自動駕駛芯片的自主研發提上了日程，主要因為是現有的芯片供應商無法很好的滿足特斯拉對于高級別自動駕駛的計算要求。此前，特斯拉的自動駕駛芯片使用的是Mobileye的EyeQ3，當時EyeQ3算是計算性能最好的自動駕駛芯片。但是由于特斯拉Model S撞卡車事件的發生，特斯拉與Mobileye合作破裂，分道揚鑣。

　　2016年，特斯拉還使用了英偉達的Drive PX2，但是英偉達的Drive PX2有個問題就是功耗過高，算力還無法完全滿足馬斯克的需求。2017年12月，馬斯克放出消息，特斯拉正在開發制定AI芯片硬件，自給自足。目前，該芯片已經進入到了設計完成、測試驗證的階段，我們只能靜待2018年特斯拉的成果了。

　　其他芯片研究公司：不斷超越自己

　　除了這幾家芯片巨頭，第二梯隊的芯片廠商們也一邊尋求與第一供應商(Tier1)或傳統汽車廠商的合作，一邊建造自己的生態系統，打造包括核心處理器、精密雷達、攝像頭和定位技術的全方位自動駕駛操作平臺。例如恩智浦在被高通收購后，推出了S32平臺，這款全新的汽車處理器平臺具有強大的網絡能力，能大幅度提升汽車安全。

　　(地平線AI芯片架構)

　　國內也有一些研究自動駕駛汽車場景的計算芯片，例如地平線在2017年發布了其自主研發的ADAS芯片——征程。征程1.0處理器采用了地平線的第一代BPU架構，具有全球領先的性能，可實時處理1080p@30視頻，每幀中可同時對200個目標進行檢測、跟蹤、識別，典型功耗1.5W，每幀延遲小于30ms。

　　芯片是自動駕駛系統的核心，過去的2017年，各芯片企業成長迅速。其產品性能都在不斷改進，這對于推進自動駕駛時代的來臨將起到重要作用。

　　零部件供應商之——激光雷達篇

　　自動駕駛除了最根本和底層的軟件芯片之外，還需要各種零部件例如激光雷達、感應器、攝像頭等。作為Tier1(一級供應商)，激光雷達領域已經形成了以Autoliv、博世、大陸、德爾福和Velodyne為第一梯隊，電裝、富士天通、日立等日本供應商為第二梯隊的市場格局。

　　由于普通的激光雷達受到波長限制，在霧霾、雨霧天氣下無法正常工作，因此自動駕駛車輛上主要搭載的是毫米波雷達。

　　毫米波雷達的四大廠家“ABCD”分別是，Autoliv、博世(Bosch)，大陸(Continental)，德福爾(Dephi)。

　　(2015年車載毫米波雷達市場份額)

　　目前市場上的車載毫米波雷達主要有24Ghz、77Ghz和60Ghz三類。而24Ghz的占據了最多的市場份額，24Ghz主要用于L1、L2等低級別的自動駕駛系統，因為其頻率較低，寬帶受限，角分辨率有限，只能于近距離環境檢測。但是由于其價格較低，成為目前各自動駕駛汽車廠商主要的試驗對象。