清华-2018人工智能之自动驾驶研究报告-2018.07-43页_1mb

自动驾驶研究报告（前沿版）总结

核心内容

自动驾驶技术已成为汽车产业的重要发展方向，具有提升安全性、舒适性、节能减排和交通效率等多重价值。本报告从概念、技术、人才、应用和趋势五个方面，全面梳理了自动驾驶汽车的发展现状和未来前景。

主要观点

• 自动驾驶汽车按SAE J3016标准分为Level 0至Level 5，其中Level 4和Level 5被认为是真正的无人驾驶。
• 自动驾驶技术依赖于人工智能在环境感知、决策与规划、控制与执行等领域的应用。
• 人工智能技术，尤其是深度学习，是提升自动驾驶性能的关键。
• 自动驾驶技术将最先应用于公共交通、快递运输、服务于老年人和残疾人等特定领域。
• 自动驾驶技术的发展将面临技术、法律和社会等多方面的挑战。

关键信息

1. 概念篇

• 自动驾驶等级标准：SAE J3016标准将自动驾驶分为6个级别，从无自动化（Level 0）到完全自动化（Level 5）。
• 无人驾驶汽车：指能够完全自主完成所有驾驶操作的汽车，无需驾驶员干预。
• 智能汽车：我国定义更广，包括智能网联技术、信息共享和复杂环境感知等。
• 关键技术：包括环境感知、精准定位、决策与规划、控制与执行、高精地图与车联网V2X。

2. 技术篇

• 环境感知：利用多种传感器（如激光雷达、毫米波雷达、摄像机等）来获取周围环境信息。
• 精准定位：包括惯性导航系统、轮速编码器、卫星导航系统和SLAM技术。
• 决策与规划：基于人工智能算法，如神经网络、规则系统和强化学习，实现路径选择与行为决策。
• 控制与执行：通过车辆控制系统（如ECU和通信总线）实现自动驾驶。
• 高精地图与车联网V2X：高精地图提供厘米级精度，车联网V2X实现车与环境的信息交互。

3. 人才篇

• 全球人才分布：自动驾驶研究学者主要分布在美、欧，中国紧随其后，南美、非洲和大洋洲人才相对较少。
• 代表性学者：
  • 贺汉根：中国智能驾驶与自动驾驶技术的领军人物。
  • 李德毅：中国工程院院士，人工智能与智能驾驶专家。
  • 杨静宇：南京理工大学博士生导师，专注于模式识别与智能系统。
  • Sebastian Thrun：谷歌自动驾驶项目创始人，人工智能专家。
  • Chris Urmson：谷歌自动驾驶项目负责人，后创立Aurora Innovation。
  • Elon Musk：特斯拉CEO，自动驾驶技术的先驱。
  • Amnon Shashua：Mobileye联合创始人，英特尔高级副总裁。

4. 应用篇

• 公共交通：自动驾驶巴士（如百度“阿波龙”、EasyMile EZ10）将用于机场、园区等封闭场景。
• 快递运输：无人配送车（如京东无人车、英国Kar-Go）用于提升物流效率。
• 服务于老年人和残疾人：自动驾驶技术为无障碍出行提供支持，预计到2050年，欧美老年人口将达20%以上，中国将达到33%。

5. 趋势篇

• 未来目标：
  • 到2020年，部分自动驾驶车辆市场占有率将达50%，高度自动驾驶车辆将达15%。
  • 到2030年，完全自动驾驶车辆将接近10%。
  • 自动驾驶技术将进入10~20年混合模式发展阶段。
• 面临的挑战：
  • 技术上需实现高度智能化，达到Level4+级自动驾驶。
  • 法律上需解决自动驾驶责任归属和交通法规适应问题。
  • 社会上需应对驾照、保险和职业结构的变革。

技术发展现状

• 激光雷达：Velodyne、Quanergy等公司推出多款激光雷达产品，第三代纯固态激光雷达成本大幅降低，有利于自动驾驶普及。
• 毫米波雷达：具备全天候、低成本和高精度等优点，广泛用于汽车环境感知。
• 超声波传感器：用于近距离障碍物检测，适合倒车雷达等应用场景。
• 人工智能应用：
  • 环境感知：深度学习算法在视觉感知方面达到99.9%的准确率。
  • 决策与规划：基于规则和深度强化学习，实现复杂交通场景下的行为决策。
  • 车辆控制：智能控制方法在车辆控制中广泛应用，如神经网络控制和深度学习方法。

产业布局

• 国外企业：谷歌、特斯拉、Uber、Cruise Automation、Zoox、nuTonomy等公司在自动驾驶领域有重要布局。
• 国内企业：百度、一汽、宇通、北汽、国防科技大学、清华大学等在自动驾驶技术研究和应用方面取得显著进展。

未来展望

自动驾驶技术将在2020年后进入商业化和大规模应用阶段，成为推动汽车产业转型升级的重要力量。随着人工智能的持续发展，自动驾驶汽车将逐步实现高度智能化，带来更安全、高效和便捷的出行方式，同时也对社会结构和法律体系提出新的挑战。