⑴ 高速上能開自動駕駛嗎
【太平洋汽車網】高速上能開自動駕駛，如果有高精地圖，則可以提前進行區域車道級路徑規劃，從而保證車輛根據實際情況做出相應的駕駛決策，且在特殊場景下，讓自動駕駛車提前了解情況，避免誤識別與誤判。
據新華社7月27日的消息，北京市智能網聯汽車政策先行區將正式開放自動駕駛高速場景，允許首批獲取高速公路測試通知書的企業開展試點測試。
這意味著，無人車技術要第一次登上高速公路了！
不過，這次無人車測試仍然保持小心謹慎的風格。相關負責人表示，測試車輛需要安排在右側兩車道內，並要符合高速路限速標准，一般乘用車120公里/小時以內，商用車80公里/小時以內。
不光如此，測試車輛還需分三階段配備前後隨行車，每個階段需通過審核才能撤除隨行車。另外，相關測試道路將設置多種提示標志，對混行的社會車輛進行提示。
早已期待無人車技術的正式落地，但現在看來，業內對於無人駕駛技術的測試還是採取謹慎態度。「無人車遍地跑」的場景還要很久才能看到。
但是，今年以來，自動駕駛的商業化已經得到了快速的發展。
一、什麼時候才能買到一輛自動駕駛汽車？
自動駕駛汽車是結合傳統行業和先進技術的特殊行業，絕非某幾家車企或互聯網公司通過合作就能實現，需要跨行業、跨領域的多方協作。
以為造一輛自動駕駛汽車，將零件像搭積木一樣搭起來就可以了？事實上不是這樣。要孵化出一輛自動駕駛汽車，需要顛覆傳統汽車行業發展百餘年才形成的生產流程和制度。這不是這代人在短短的幾年時間里就能做到的。
所以，要見證它的正式登場，還需要足夠的耐心。
二、今年上半年過去，自動駕駛發展到什麼階段了？
自動駕駛行業需要很高的研發成本，在商業落地之前很難有收入。因此，研發能力強的公司還需要有足夠的資金支持，才能活到商業化落地的那一天。否則，自動駕駛技術只能是「紙上談兵」。
在美國，很多技術研發公司都倒在了產品問世之前，例如Drive.ai、Roadstar.ai等。可以預見，自動駕駛的真正落地，似乎將還是一波三折。
目前，絕大多數的車輛只具備1級自動駕駛技術，只能完成輔助駕駛、車道保持等基礎功能，還無法離不開駕駛員的控制。
市面上最先進的車載系統是特斯拉的Autopilot和通用汽車的SuperCruise，這兩款系統目前達到了2級自動駕駛的水平，能夠管控車輛車速和轉向操作。
（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）
⑵ 這只自動駕駛獨角獸要「賣身」，錢燒完了
在全球自動駕駛研發的核心地帶美國加州，外界曾將 Waymo、Cruise、Argo AI、Aurora 及 Zoox 並稱為矽谷自動駕駛「五大家族」。
與含著金鑰匙出生的 Waymo，背靠車企巨頭的 Cruise 和 Argo，以及擁有華麗創始人背景的 Aurora 們都不同，Zoox 背後既沒有母公司的支撐，也缺乏創始人的光環，憑什麼能擠進矽谷自動駕駛公司的前五呢？
這事兒得從 2013 年說起。
那一年，Zoox 在洛杉磯車展上發布了一個一鳴驚人的設計概念：一輛沒有前後擋風玻璃、沒有駕駛座、沒有車頭車尾之分的自動駕駛概念車 Boz。
Zoox 在當時就宣布將專注在 L4 以上的自動駕駛，還在行業內引起了軒然大波，因為受限於整體的技術水平，L4 的概念在那時看還過於超前。
在隨後的幾年，Zoox 以矽谷明星無人車創業公司的印象逐漸被大眾知悉。
其次，Zoox 曾向外界描述了一個頗具想像力的資本故事：
通過吸取?Waymo、特斯拉和?Uber?三家行業巨頭的特點——即集技術、製造和運營於一體，整合出一套電動車自動駕駛打車服務體系。
這個故事一度在市場上非常吃香，為 Zoox 吸引了一眾投資人。
Zoox先是獲得矽谷知名投資機構 DFJ、IDG 資本以及騰訊的青睞，完成?2.5 億美元的 A 輪融資。
而後，2018 年 7 月，Zoox 又宣布獲得?5 億美元的 B 輪融資。
這兩輪融資在當時是一個什麼概念？
2018年，Cruise 還沒有獲得軟銀和本田 27.5 億美金的融資，即便是 Argo 拿到大眾汽車 26 億美金投資，亞馬遜和紅杉資本 5.3 億美金入局 Aurora，Waymo 首次獲得 22.5 億美金融資，也是一兩年之後的事情。
Zoox 在當時引領著自動駕駛行業的融資記錄。兩輪融資後，也讓 Zoox 估值一時躥升至?32 億美元——成為彼時全球估值最高的自動駕駛創業公司。
可以說，Zoox 有一個非常好的開局。
自動駕駛要燒多少錢？融資 10 億美金只夠花一年
與矽谷其他四家自動駕駛公司的想法不同，Zoox 從一開始就打算完全從頭設計一輛無人車。
這種無人車長這樣：可雙向行駛（無車頭車尾之分），無擋風玻璃、無方向盤、無剎車，放棄駕駛艙而採用面對面的乘客座椅設計，乘客可以聊天、睡覺甚至娛樂。
2017 年，前法拉利公司高管 Corrado Lanzone 加入 Zoox 擔任製造業務部門副總裁。
在此之後，關於 Zoox 要自己造車的消息就不絕於耳。
到 2018 年宣布拿到 5 億美金融資後，Zoox 對外披露了一些新進展，包括：公司規模已超 500 人，計劃在 2020 年推出商用無人車，以及已經造出了 6 台原型車。
但「造車+自研自動駕駛」的模式也註定了 Zoox 是一家比同行更燒錢的公司。
如果你對自動駕駛有多燒錢沒什麼概念，我們不妨以信息更為公開的 Waymo 為例，來看看 Waymo 每年在自動駕駛上花多少錢。
據最新的消息，Waymo 現有團隊規模已經達到?1500 人，並擁有接近 1000 輛的自動駕駛車隊。
這其中有哪些開銷呢？
第一個成本是人員支出：
軟體工程：340 人硬體工程：260 人車隊管理、客戶支持和遠程協助：120 人供應鏈運營：50 人產品和項目管理：50 人金融：30 人政策、營銷與公關：25 人人力資源：20 人汽車廠商合作關系：10 人工業設計：50 人
（註：根據 2019 年數據整理）
Waymo 每年工資支出在 5 億美金以上。其中，軟體工程師團隊平均年薪在 30 萬美金。
隨著車隊規模的擴大，車隊管理、客戶支持和遠程協助的團隊人員會呈線性增長。
第二個成本是車隊支出?：
亞利桑那州：約 400 輛自動駕駛車輛；加州：121 輛；其他城市：約 300 輛；
這其中，車輛預計采購成本與改裝成本約為 35 萬美金/輛，這就相當於一次性支出 2.8 億美金。
第三個成本是公司運營支出。隨著車輛和人員的增加，這部分成本還會不斷增加。
總得來說，自動駕駛的研發速度和燒錢速度，與自動駕駛公司團隊規模和車輛數目成正比。
Waymo 從今年 3 月融到的一筆 22.5 億美金融資，加上今天（5 月 13 日）宣布獲得的 7.5 億美金融資，這筆共計 30 億美金的融資夠 Waymo 花多久？
按照上述成本拆解，這兩筆融資大概只夠 Waymo 花 3 年。
根據通用與Uber的財報顯示，規模超過 1000 人的 Cruise 以及 Uber ATG 團隊每年的開銷也基本接近 10 億美金這一級別。
更別說擁有 1100 人員工，還要造車的 Zoox 了，其燒錢速度並不比上述三家公司慢。
這也難怪有人這么評價：Zoox 此前總計近 10 億美元的巨額融資可能已所剩無幾。
2、堅持造車，錯了嗎？
Zoox 堅持造車這個理念，是公司前任 CEO 兼創始人 Tim Kentley-Klay 引入的。
2019 年初接替 Kentley-Klay 走馬上任的新 CEO Aicha Evans，也繼承了造車的思路，選擇了最具挑戰的方式研發無人駕駛。
她甚至在公開場合放話：「如果我們不是從頭開始構建它，我就不會感興趣。」
這個思路也讓 Zoox 成為眾多自動駕駛公司中的異類。
如果我們對現有的自動駕駛公司進行盤點，就會得出這樣一個結論：幾乎所有的自動駕駛公司都與車企這個至關重要的合作夥伴進行了深度綁定。
除 Zoox 外，矽谷自動駕駛的其他「四大家族」更是如此：
Waymo - FCA/捷豹路虎/日產-雷諾-三菱聯盟/麥格納Cruise - 通用/本田Argo - 福特/大眾Aurora - 現代/亞馬遜
沒有了車企的支撐，Zoox 想做成這一番宏偉的事業，只能用「孤立無援」來形容。
早期谷歌自動駕駛團隊打造自動駕駛小車「螢火蟲」就是一個例子。
2014 年 5 月，谷歌自動駕駛團隊對外發布了一款沒有沒有方向盤、沒有油門、沒有剎車的小型無人車（代號為「Firefly」，螢火蟲）。
谷歌沒有和任何一家面向大眾市場的汽車巨頭合作，而是選擇了來自底特律的供應商 Roush 代工。
Roush 製造的產品從游樂園里的車輛設備一直到飛機零件，范圍極廣。特別值得一提的是，Roush 生產的野馬改裝車型號 Roush Mustang 在汽車發燒友當中很受歡迎。
後來 Nuro 打造的無人配送小車 R2 也是出自 Roush 之手，據說這款小車造價不菲，坊間流傳單台造價超過 100 萬人民幣。不過這是後話。
2014 年穀歌對外表示：要打造 100 輛「螢火蟲」原型車，並在加州運營一個小型試乘項目。但到了 2017 年 6 月，谷歌卻宣布「螢火蟲」退役。
雖然谷歌解釋「螢火蟲」並不是為量產而設計，但有行業人士認為，由於供應鏈的不完善，導致「螢火蟲」造價高昂，原本要打造的 100 輛車最終砍到了 50 輛車。
另外，由於項目進展緩慢，谷歌最終放棄了自己造車的路線。
也就是在谷歌造車這一時期（2014年-2016年），谷歌與通用、福特、本田等車企陸續有過接洽，但聽聞谷歌要造車，都紛紛敬而遠之。
最終，谷歌沒能與這些大型車企達成實質性合作。
對 Zoox 而言，還有一點至關重要：沒有巨額資金的支撐，Zoox 無法撐起自己的產業鏈條。
一般而言，造車的成本主要由三部分構成：
1、零部件邊際成本（在沒有產業鏈條或者上下游不完善的情況下，零部件成本非常高）；
2、動輒數億投資規模的工廠投入和運轉成本；
3、整車材料成本（一般與產量相關，量越大，供應商的成本會越低）。
無論是自研自動駕駛，還是建廠造車，Zoox 資金吃緊也就不足為奇了。
3、資本還會看好 Zoox 嗎？
現在回過頭再來看，10 億美金一年的開銷，再加上造車需要的巨額成本，即便是 Zoox 累計融資了 10 億美金，按 Zoox 當下的規模，也只夠花上一年。
資本還會看好 Zoox 嗎？
這不好說，以 Zoox 目前的能力，融資並非難事，只不過融到令 Zoox 滿意的數額，可能會略顯困難。
「造車+自研自動駕駛」如此燒錢，這也為 Zoox 聘請獨立投資銀行 Qatalyst Partners 來處理 Zoox下一輪融資或被收購事宜埋下了伏筆。
Zoox 的估值從 2018 年的 32 億美金，下調至如今的 27 億美金，這也在一定程度上說明 Zoox 的模式在資本市場上的認可度正在降溫。
「造車+自研自動駕駛」，註定了 Zoox 是一家比同行更燒錢的自動駕駛公司。
融合 Waymo、特斯拉和 Uber 三家公司的特色，整合出一套電動自動駕駛打車服務體系，也註定了 Zoox 選擇了一條比同行更加冒險且艱難的路子。
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。
⑶ 特斯拉用攝像頭替換前置雷達，降低自動駕駛設備成本
特斯拉緊湊型純電動 汽車 Model 3和Model Y不再配備前置雷達，不再安裝在該公司在美國的主要工廠生產的電動 汽車 中。
在不久的將來，中型Model S和Model X以及在北美以外地區組裝的 汽車 將失去雷達。新版本的自動駕駛設備僅使用攝像機進行導航。
雷達感測器相對昂貴，並且處理來自它們的數據需要大量的計算能力。
特斯拉此前曾告訴股東，「基於攝像機的視覺系統，最終是特斯拉全自動控制所需要的。」
該公司已提醒客戶，Tesla Vision的 汽車 可能會首次配備有限的自動駕駛功能。 特別是，最高速度將被限制為120 km / h，並且前方車輛後方的距離將比平時更大。
現在，所有新特斯拉默認都配備了一套標準的高級駕駛員輔助功能，稱為自動駕駛儀。 製造商只需再支付10,000美元，即可提供具有更多功能的完全自動駕駛軟體包。
自動駕駛允許電動 汽車 在道路上自行行駛，在車道內加速和減速。 完全自動駕駛會在必要時激活自動換道，並且還包括召喚功能。車主可以使用智能手機將 汽車 召喚給自己，例如，遙控車輛離開停車場。
自2014年以來，所有具有自動駕駛系統的特斯拉都配備了前置雷達，可以實現前方170米的感應。 該感測器能夠通過大雨、霧天或灰塵「看見」車輛。 計算機以每秒200幀的速度處理來自其中的數據。
奇怪的是，在放棄雷達感測器之後，電動 汽車 並沒有變得更便宜。
五月初，埃隆·馬斯克（Elon Musk）宣布打算在俄羅斯開設特斯拉辦事處。 他還不排除在該國建設組裝廠的可能性。 「我們在上海有一家工廠，我們在柏林有一家工廠。 我們希望在世界其他地方擁有站點。 這位億萬富翁說，潛在地，我們正在考慮俄羅斯。
⑷ 滴滴自動駕駛汽車單車成本100萬，自動駕駛技術真的成熟了嗎
滴滴自動駕駛汽車單車的成本在100萬左右，這個自動駕駛技術到底算不算成熟？如果說他能夠真正因為在道路駕駛之中應對城市較為復雜的車況，能夠實現真正的無人駕駛那它這個技術就是成熟的，但技術成熟不意味著能夠大規模的推廣和使用。
既然能夠推出這樣民用的技術，就證明他的自動駕駛技術是基本成熟的，在大城市的主要道路路況信息以及配合衛星配合本身系統的駕駛艙術是安全性是沒問題的，但是在一些偏遠的城市，一些低星在地圖上顯示都不是特別清楚的地方，那它的應用可能還是個問題，而且現在成本太高，這個問題是不容忽視的，這么高的成本不能夠去很輕易的推廣。
⑸ 毫末 AI DAY干貨滿滿 以數據驅動的自動駕駛3.0時代已經到來
華為和小鵬雖然
⑹ 自動駕駛汽車一般要多少錢
自動駕駛目前還很不成熟，成本很高，目前價格在 1000萬人民幣以上，都是實驗級別的。
⑺ LK分享｜自動駕駛的先啟之地-物流運輸行業
很多時候我們講自動駕駛，大家都緊緊盯住的是乘用車行業，但其實乘用車行業確是自動駕駛商業落地和成本最高的地方，第一，最復雜多變的應用場景，人，車，城市道路的復雜。第二，復雜多變的客戶需求，不希望被車駕駛而是駕駛車輛，需要考慮更多舒適，能耗，安全之間的關系。所以其實這是自動駕駛最難的一塊場景-開放式場景自動駕駛場景，場地情況路線復雜不變，突發情況和異常物體非常常見。而封閉式的場景其實在工業和物流領域確又相當的成熟，成熟到沒有人叫他自動駕駛而叫機器人。
於是目前有一塊資本技術以及人才都火熱的場景-半封閉式場景自動駕駛場景，場地情況路線相對單一通常為交通工具，無動物或者人類，無突發情況和異常物體場景非常少，移動駕駛物體有一定規律。他在實際中的場景就是高速道路點對點物流倉儲。對於物流倉儲他的目的非常明確准時從A送達B。
今天我們通過相關資料了解，為什麼是卡車物流自動駕駛會先商業落地，當前國內外有幾大自動駕駛玩家團隊以及背後資本和自動駕駛技術以及商業落地方案。
1、 為什麼是卡車物流自動駕駛
市場巨大-全球4萬億美元的卡車物流，高於電子商務，甚至快超 汽車 製造業總值2倍。中美均為8000億美元。
根據圖森的數據，全球卡車貨運市場是4萬億美元的總量，美國市場貨運是8000億，而大家都蜂擁而上的電子商務3.5萬億，其中做的好的亞馬遜年收入是3480億美元，目前各家IT 企業都競相進入的 汽車 行業是2.8萬億，其中特斯拉新勢力年收入是280億美元。
從智加 科技 Plus的數據也可看出，中美市場的貨運總值差不多和圖森的數據是一致大概8000億美元。中美的差異是中國高速貨運的總值小於美國 18個百分點。當然這也反應了當前的現狀，國內貨運最後一公里的場景比北美多。
所以這個市場是巨大的，特別是在中美幅員遼闊，經濟活躍的國家。
客戶接受度高-降低運營成本38%，降低燃油費用，減少人力成本還更加安全減少90%安全風險。
物流運輸行業屬於B2B的生意，對於B2B的生意，其實客戶重視的重點是成本。成本包括了一次性投資成本和運營成本。顯然一次性投資成本會要增加，但是運營成本會減少。
根據圖森美國分析，在美國卡車物流的運營成本主要的兩大塊是司機成本占將近39%，燃油以及保養成本佔53%。
顯然中國的成本還會包含高速過橋過路費，另外中國人力成本應該是偏少的，之前看過相關新聞美國卡車司機的工資年薪8.5-12萬美金，合人人民幣50萬左右。當然數據僅供參考但也凸顯卡車司機費用。但其實目前國內卡車司機費用不低但真的辛苦。
根據智加Plus 的數據，通過採用自動駕駛的卡車物流可以節省燃油10-20%而且這個數據是經過和順豐物流以及美國一家公司的驗證。
所以智加最後通過總體數據算出物流卡車的自動駕駛能給行業帶來38%的運營成本的降低。
技術成熟度-自動駕駛場景相對簡單，對於技術方案，熟悉我們之前專題文章（#自動駕駛）自動駕駛演算法以及產業方案都相對成熟。目前更多的是對於場景復雜度的訓練學習。但對於物流運輸行業的場景就相對簡單，卡車物流運輸是從倉儲到倉儲一般採用高速運輸再到工業園區的倉儲。特別是高速，典型的半封閉的交通環境，沒有行人，動物以及復雜轉彎場景。
2、 當前幾大自動駕駛玩家
目前，資本市場比較追捧，產品已經上市或者已經測試推廣中的有以下公司：
當前卡車物流自動駕駛玩家主要集中在美國市場和中國。美國相對更多，主要原因是美國物流交通基礎設施更發達和簡單有規律，而且美國人工成本相對於中國市場更高。但在我們開頭的文章也講到，主要是兩家市場足夠大。
中國創始者以及資本在卡車物流駕駛相當活躍，其中在美國市場的圖森和智加 科技 創始人都為中國人或者華人其背後的資本也可以看到中國資本，另外國內市場的贏徹就不用說了。
圖森Tusimple主要或者初始資金來自於SUN dream，新浪，復合資本composite。
智加 科技 Plus的主要或者初始資金來自於滿幫，國泰君安，金沙創投，HS Investments。
贏徹的主要或者初始資金來自於普洛斯、G7、蔚來資本。
美國的EMBARK,Aurora兩家都有來自於紅衫資本（紅衫資本為國際資本，中國紅衫資本為沈南鵬和紅衫資本合作）的投資。
3、 卡車物流自動駕駛技術概覽
技術方案-激光雷達，攝像頭，高精地圖一個也不少
自動駕駛技術方案在我們之前文章自動駕駛的三種解決方案提過，三種主要方案，基於視覺主導，基於激光雷達主導，基於車聯網主導。目前卡車自動駕駛行業更多的是採用視覺和激光雷達融合方案。所以對於感測器都會採用激光雷達，攝像頭以及毫米波雷達，配合高精地圖或者視覺地圖一個也不少的方案。
通過視覺AI方案進行物體的識別，通過雷達方案在地圖中進行邊界的確定。
對於卡車自動駕駛目前毫無懸念沒有說不採用激光雷達方案的，主要原因有卡車重量大，剎車距離長應用場景主要是高速封閉道路那麼必須要有能夠長達公里級別的預測，而對於視覺當前很難。而當前乘用車對於激光雷達的採用主要是成本問題，但對於卡車而言本來卡車的價格就相當高，動輒百萬人民幣，所以即使是當前的激光雷達價格也能接受何況將來的成本下降。
所以當前卡車物流自動駕駛底層技術邏輯是一致的，激光雷達，視覺攝像頭，毫米波雷達，高精地圖一個也不少，採用視覺AI進行物體識別，激光雷達進行地圖定位。採用演算法晶元進行感知融合，計劃對整車釋放控制信號。
其中技術的差異化會體現在激光雷達等感知感測器的選型，演算法的差異。來面對復雜的天氣情況確保高度的穩健性。例如Aurora宣稱其優勢可以使用Uber創建的大數據地圖，其fistlight激光雷達不畏懼陽光更快更遠的距離。其實技術差異性較小。
其自動駕駛配置以及落地路線圖，遵循和乘用車自動駕駛一致，先從輔助駕駛的車道保持，類似於NAP的超車，匯入車道，跟停，再到夜間駕駛，到不同天氣工況最後到全域自動駕駛。
根據現有資料，當前五家自動駕駛卡車雄心壯志是在2025年前把卡車物流自動駕駛L4落地。
4、 卡車自動駕駛商業模式
但是目前卡車物流自動駕駛商業模式有一定的差異化，
以中國創始人以及資本代表的-車輛改裝定製方案，通過和頭部主機廠合作進行深度定製和改裝。用戶購買自動駕駛車隊，或者第三方車隊購買自動駕駛卡車整車，提供服務給終端用戶，其中圖森的商業模式也承擔第三方車隊角色。
以美資創始人以及資本代表的-通用安裝介面方案，通過定義通用的感測器以及系統加裝在原有 汽車 上。Aurora投資自動駕駛相關設施費用安裝到第三方車隊上，第三方車隊自有車輛，終端用戶按公里繳費。
5、 總結
對於卡車物流自動駕駛從客戶接受度，技術成熟度都是當前自動駕駛商業落地比較好的落腳點，當然乘用車自動駕駛NAP就是一個先列，也就是基於點到點通過高架或者高速。但是他的客戶接受度比不上卡車物流行業，客戶當前更多是把他當成玩的方式，但卡車物流是真正從成本和管理上給用戶帶來利潤。所以目前幾家都宣稱在2025年前實現L4的高速物流自動駕駛。
由於自動駕駛的底層原理一樣，視覺AI，AI處理器 等物理零部件支持下的感測器數據處理，行動規劃，再到執行。顯然卡車物流的自動駕駛會促進乘用車自動駕駛的發展，從產業供應鏈雷達等成本，到技術方案的優化和大數據的分析，例如Aurora不但發展卡車物理自動駕駛同時也進入乘用車自動駕駛，所以未來不乏這些公司會進入乘用車自動駕駛方案。
主要參考文章
1、圖森tusimple投資者報告1和2
2、圖森tusimple招股說明書
3、智加 科技 Plus投資者報告
4、EMBARK投資者報告
5、Aurora投資者報告
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⑻ 自動駕駛成本佔比
您好，很高興為您作答。
Waymo 此前曾透露，Waymo 正在使用的克萊斯勒 Pacifica 混合型小型貨車，搭載的是通過內部開發的激光雷達（1 個長距激光雷達，1 個中型激光雷達和 4 個短程激光雷達），4 個毫米波雷達，8 個攝像機和 1 到 3 個 IMU 等感測器。
Uber 則表示將部署 Velodyne 開發的一款遠程激光雷達，4 個毫米波雷達，7 個攝像頭和一個 IMU。在通用的自動駕駛汽車中，有 5 個由 Velodyne 供應的短程激光雷達，8 個毫米波雷達，16 個攝像頭和 1 到 2 個 IMU。Navya 的 Autonom Cab 搭載了 6 顆攝像頭、10 個激光雷達感測器，4 個毫米波雷達，兩根導航系統衛星天線。