1. 华为：

2021年4月18日，在华为智能汽车解决方案BU新品发布会上，华为智能汽车解决方案BU总裁王军表示，华为要持续加大对汽车行业的投入，今年在研发上的投资将达到10亿美元，未来每年保持30%左右增长，研发团队超过5000人，其中自动驾驶团队超过2000人。华为将发布五个新产品，涵盖智能座舱、计算平台、雷达、自动驾驶开放平台和热管理系统。

盘面上，北汽蓝谷、路畅科技、万安科技、亚太股份等多股涨停，板块指数领涨两市。

华为自动驾驶平台解决方案：

自动驾驶开发需要采集海量道路环境数据，进行算法开发和模型训练，传统专线传输方式效率低且成本高，华为云可以提供高效的数据快递服务和海量可灵活扩展的云存储服务。

环境感知、决策规划、控制执行算法开发门槛高，数据准备周期长，华为云提供一站式AI开发平台，大幅度降低平台搭建难度和成本，让用户聚焦算法开发和模型训练核心能力。

模型训练和仿真测试业务具有波峰波谷特征，对云服务资源快速获取和自动化部署有较高要求，华为云提供按需的敏捷基础设施、资源编排和自动化部署能力。

自动驾驶数据采集和路测因涉及地理信息相关数据，对安全保密要求高，华为云提供全栈专属云平台、全栈防护的安全体系，联合合作伙伴提供导航电子地图制作甲级资质，满足自动驾驶开发相关安全合规要求。

自动驾驶数据采集、传输和存储

开发高级驾驶辅助系统和自动驾驶车辆需要采集、传输和存储海量数据，华为云服务提供数据快递、数据注入和数据存储要求，优化成本和效率。

安全可靠 确保采集数据在传输和导入过程中无法被恶意访问和篡改，用户可根据管理控制台服务单状态信息，跟踪数据传输进程。

稳定高效 提供高性能、高可靠、低时延、低成本的海量存储系统，与大数据服务组合使用，能够大幅降低成本。
数据处理、算法开发和模型训练

提供高性能的海量数据分析处理和数据预标注能力，降低用于模型训练的数据准备阶段的时间和成本，优化的机器学习和深度学习框架，训练和推理速度遥遥领先。

自动学习 根据用户标注数据，可自动化模型设计、参数调优、模型训练、模型压缩和模型部署。

自动标注 基于主动学习和高价值场景的预标注模型，提供智能化数据标注能力，可大幅降低人工数据处理成本和复杂度。

可视化 提供从数据、算法、训练、模型、服务全流程可视化管理，无需人工干预。
自动驾驶仿真测试

在仿真阶段，需要极强的GPU计算能力，在消耗大量计算资源的同时，会产生大量临时数据，对存储带宽与时延也有极高的要求，华为云提供GPU加速云服务器，允许开发者构建自身需要的仿真环境，并按需灵活使用。

灵活多样G系列实例，满足图形图像场景。P系列提供Pi2实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景。

高性价比 同步业界最新GPU技术，无缝切换最新GPU硬件；支持按需和包周期计费模式，即租即用、弹性扩展。

生态丰富 与主流自动驾驶仿真软件厂商合作，为用户提供丰富的软件和优化的用户体验。

自动驾驶开发平台技术架构

开发自动驾驶车辆采集、传输、存储和管理海量数据。华为云提供海量的、高度扩展能力的存储和计算能力，以及Hadoop、Spark等大数据组件和AI一站式开发平台，预集成数据预处理及半自动化标注算法，用户通过平台可高效完成自动驾驶模型按需训练和仿真测试，帮助用户降低开发环境基础设施部署复杂度和成本。

开发平台架构优势

①计算和存储分离

统一数据存储实现应用的多协议访问，直接在存储平台进行分析和计算，避免海量数据在存储平台和计算平台之间频繁移动，降低存储成本，提高开发效率。

②高性能ML/DL框架

华为云人工智能在斯坦福大学DAWNBench测试中，保持训练和推理性能双料冠军，可以极大地降低训练成本和缩短上市时间。

③一站式AI开发平台

机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。

极狐阿尔法S 华为HI版

极狐阿尔法S 华为HI版全球唯一的城市通勤自动驾驶量产车，该车搭载了华为提供的全套高阶自动驾驶解决方案。

该解决方案包括了激光雷达、毫米波雷达、摄像头、芯片、域控制器、算法以及高精度地图等。

具体来说，极狐阿尔法S 华为HI版新车配置了3个激光雷达（左前、右前以及中间）、13个摄像头、6个毫米波雷达、1个车顶惯导、1个域控制器。

算法方面，华为ADS高阶自动驾驶全栈解决方案Autonomous Driving Solution，是华为推出为中国道路和交通环境设计、以用户驾乘体验为目标的全栈（Full Stack）自动驾驶系统，采用了以终为始的设计思路，以L4级自动驾驶架构为基础，构筑面向L4~L2+级自动驾驶全栈解决方案，全天候全场景赋予私家车每日通勤连续体验。

这次试乘主要围绕华为上海研究所展开，全程共计12公里，大约用时28分钟，路况包括了上海高架路段和典型的城市道路。

值得注意的是，极狐阿尔法S 华为HI版目前只释放了华为30-40%的算力，拍摄视频中全程表现并不代表最终交付车辆的实际表现。

作为一款自动驾驶汽车，智驾君认为最直观的衡量该车技术能力的方式是：乘坐舒适性与是否进行接管。

华为在全栈算法、数据湖、计算和传感器硬件这三方面的快速迭代和长期坚持。

简单来说，华为ADS = 超级全栈算法+超级数据湖+超级计算与传感器硬件这三者的完美闭环迭代：

算法方面，华为在自动驾驶算法领域超过五年的投入，ADS以领先的全栈算法，唯一将Robotaxi高阶自动驾驶能力落地于私家车，机器自我学习持续积累环境信息和驾驶习惯，不断迭代优化，越开越聪明。

数据方面，海量基于算法能力的高质量数据促进ADS不断迭代优化。ADS超级数据湖与原始素材有本质区别，其源于核心算法，服务于核心算法，充分发挥数据价值，否则就只是一堆徒耗成本的原始素材堆积而已。

基于算法能力，华为ADS的路测车队已经拥有了海量的高质量数据，这一超级数据湖能促进ADS不断迭代优化。

硬件方面，ADS搭载的ECU是定制的超级中央超算ADCSC，可支持400TOPS/800TOPS两档算力，去年即已经装备在了测试车上，为业界量产最强算力，该硬件采用了领先的设计，在保持尺寸不变的情况下，还能支持未来的算力进一步升级，该ECU也仅在ADS全栈方案中提供。

至于以上功能如何使用？哪些车型搭载？消费者如何付费？车辆OTA升级等问题，华为智能汽车BU ADS智能驾驶产品线总裁苏箐都进行了回答。

搭载华为全套高阶自动驾驶的车型会给消费者提供三种自动驾驶模式选择：

第一：NCA模式，这次体验的就是NCA模式，这种模式类似与Robotaxi体验，消费者只需要在地图中输入目的地，然后通过车辆的巡航拨杆，可一键开启此功能。

不过，首批可以使用的该功能的城市只限北上广深，未来预计会每三个月更新一次城市的数量。

第二：ICA+模式，这种模式不需要高精度地图的支持，所以几乎城市都可以使用，该模式具备自我学习能力，但无法实现点对点对的自动驾驶。

第三：ICA模式，相当于简单的自适应巡航模式。

而在高阶自动驾驶版本方面，消费者可以有普通版和豪华版两个版本可以选择，具体的区别是算力不同， 普通版为400TOPS算力、豪华版 ：800TOPS算力。

个人认为，初期交付车型，两个版本区别不会很大，算力的不同可能会影响未来OTA升级之后的功能的丰富性。

简单点说，NCA模式就是大家看到的车内有预制的高精地图的，ICA+是没有高精度地图的，但是车会根据自车或者是他车开过的环境自动学习地图，这就是ICA+。

在你第一次开的地方，总有这种地方，谁也没开过，别人车也没有开过，这是完全的ICA模式，大家看到特斯拉现在就是ICA模式，分这三种。

你会发现ICA+是基于NCA和ICA中间的一个地带，你自车开过的次数越多，或者是他车开过的次数越多，他的体验就会越向NCA这边靠拢。而开得比较少的时候，开一次的时候体验有点像ICA，它是逐步提升的自我学习的过程。

昨天咱们工程师说降级到ICA+以后没有办法实现点对点。

苏箐：不完全对，说点对点，意思就是任何出发的时候在地图里面都可以搜索这个目标点。但是在ICA+的时候，理论上没有全局地图的，那么在你去过的地点，简单点就是每日通勤的上下班这个点因为你开过，所以其实是可以实现的。但是如果你要泛化到所有地点上去，它确实是实现不了的，你可以理解它的地图是不完整的一个地图，你这么理解这件事情就好理解了。

特斯拉

6项功能，初步组成完全自动驾驶

在这个完全自动驾驶选装包中，主要是包含6项功能。分别是自动泊车、自动辅助变道、自动辅助导航驾驶、智能召唤、识别交通信号灯和停车标志并作出反应、以及在城市街道中自动辅助驾驶。其中前四项在更新之前已经实现，而后两项是本次升级的重点所在。不得不说特斯拉的自动驾驶技术的确是目前最先进的，像最简单的自动泊车在主流的自主品牌车型中基本已经实现，自动辅助导航驾驶在一些韩系车型上也能见到，而其余四项功能目前估计只有特斯拉敢让车主应用。

自动辅助变道是实现完全自动驾驶首先要突破的问题，不然你的自动驾驶就只限于跟车行驶，这一点特斯拉早已做到。智能召唤可以说是远程启动车辆的升华版，不仅能够远程开启车辆，还能自动开到你的面前，着实方便了不少。识别交通信号灯和停车标志从而作出反应这是自动驾驶的又一次进化，目前市面上达到L2+级自动驾驶的车辆仅能够根据前车的运动轨迹跟随行驶、停止或起步，能识别交通信号算是基本实现了完全自动驾驶。这个功能也是城市街道中实现自动辅助驾驶的先决条件，看样子特斯拉似乎是已经做到了完全自动驾驶的基本功能。

完全自动驾驶仅为测试版

不过需要注意的是这次更新的系统项目名称为Full Self-Driving（Beta），也就是完全自动驾驶（测试版）。多了这个测试，是不是就感觉被骗了？根据官方所说，这六项功能都还需要不断完善进化。至于哪天真正进化完全，谁也说不准，这样的自动驾驶你敢用吗？特斯拉也知道你不敢，所以即使升级了这个自动驾驶包，驾驶员还是需要全程手握方向盘，时刻观察路况，做好随时接受车辆的准备。也就是说特斯拉这个“完全自动驾驶”的前提还是人主导。

对了，这个选装包目前在国内的售价为6.4万元，国外是8000美元（下周一上涨至10000美元）。需不需要升级，大家自行判断吧。

虽然特斯拉这个完全自动驾驶只是个名义上的自动驾驶，但是特斯拉的研发成果也确实又一次提升了行业的瓶颈水平，当然也再次验证了目前的科技手段离真正的完全自动驾驶还有一段不小的距离。所以之后如果特斯拉再公布这类自动驾驶的突破信息，大家千万别只看个标题就侃侃而谈了，这或许只是人家吸引眼球的手段。当然对于一家“科创”企业来说，这样有技术支撑的噱头对企业来说自然是件好事。

百度

Apollo 其实是一个完整的开放自动驾驶生态，在陆奇今天的演讲中，他用下面这张图详细阐述了 Apollo 的架构：从公司业务上来讲，百度在这张图中主要能提供的是软件服务，主要包括三个部分：地图定位（Localization）、软件算法（Open Software Platform）以及云服务（Cloud Service Platform）。

自动驾驶光靠软件是不够的，如果百度想搭建 Apollo 这样的完整自动驾驶平台，那么它就需要足够多的硬件来支持它的软件算法。比如说芯片，比如说传感器，比如说整车架构等等。

针对这个问题，其实早在上个月的 CES Asia 上面百度就已经给出了解决方案，他们选择了与国内外汽车供应商以及主机厂来合作。由百度提供软件平台，汽车供应商提供硬件集成与最终生产。最后产出主机厂能够在其汽车产品上落地的模块。

百度将这些与供应商合作生产的硬件模块统称为「参考硬件平台」（Reference Hardware Platform）以及「参考整车平台」（Reference Vehicle Platform）。其中包括计算单元，GPS，摄像头，激光雷达等传感器，还有 HMI 设备等等。对于这些硬件来说，百度并不会直接生产，而是提供参考方案以及参考能力，最终把这些产品量产的还是供应商。

比如说计算单元，百度在 CES Asia 上就发布了名叫 BCU（Baidu Computing Unit）的参考硬件。这次大会上又做了进一步更加完整的展出。它包括了三种产品：

BCU-MLOC（与德赛西威及联合电子合作研发）：搭载百度高精度地图的地图盒子，可以实现高精度地图更新，主要面向豪华品牌车型引进中国时能够通过加装这个模块直接实现本土地图服务的落地。

BCU-MLOP（与德赛西威及联合电子合作研发）：在定位的同时还加装了摄像头模块以及视觉处理等感知功能。类似于 Mobileye 的 EyeQ。主要应用在 L2 左右级别，由 ADAS 衍生的自动驾驶功能。

 

BCU-MLOP2（与德赛西威及采埃孚合作研发）：在定位和感知的基础之上进一步增加了驾驶抉择和路径规划的能力，搭载了 NVIDIA 的 Parker 处理器。应该是由供应商基于 Drive PX 平台深度定制的。采埃孚生产的样品甚至与之前和 Nvidia 一起发布的 Pro AI 十分相似。

 

上文那张 Apollo 介绍图中的技术，目前只开放了一部分，也就是下面这张图当中的紫色部分：

 Apollo 1.0 时代，可以看到目前开放的功能中最主要的还是百度传统业务的延续，比如基于智能语音搜索的 DuerOS 以及 HMI 技术，依托于百度地图的定位技术，依托于百度云的数据平台以及上面提到的 BCU 等。

真正在自动驾驶中扮演重要环节的感知、决策以及激光雷达等传感器方面，Apollo 计划的布局还在完善当中。按照陆奇给出的规划，后续这些功能将从今年第四季度开始陆续向开发者开放，相信那时才会是考验百度自动驾驶技术的关键时刻。

这里面，百度Apollo和大疆的技术方案，同时支持纯视觉和激光雷达，相较视觉为主或激光雷达方案，更加全面。

同样，各家自动驾驶能力上，各有侧重跟不同：

百度Apollo的“双A”方案，即ANP智能领航+AVP自主泊车，依赖Apollo的自动驾驶量产引擎，实现“全域自动驾驶”功能，走出了与特斯拉强调单车智能不同的一条路。

在城市道路内的典型场景——施工区域通行：

‍进出环岛：

‍高速路匝道：

‍自主泊车：

目前为止能适应中国路况的全域自动驾驶功能，依然是Apollo方案覆盖最广、积累最多，最重要的是相关L4级功能已经在量产车上前装上市，接受市场检验。

百度的Apollo Lite（城市道路L4级纯视觉感知解决方案），是整个L4级自动驾驶能力的关键。

不仅是在泊车域（AVP）实现汽车的智能化，更是进一步被拓展至了行车域（ANP），实现了在两个场景下的驾驶自由。

Apollo Lite还兼顾了“适用性”，即算法对中国道路的适应性。

算法之外，自动驾驶另一要素是算力。

Apollo Lite中参与计算的深度学习模型超过30个，但注重算法优化，一块GPU显卡就能运行，整体算力的仅有30TOPS。

硬件方面，百度Apollo也有专用计算平台ACU，则是选择与业界伙伴合作的方式共同打造，包括赛灵思，TI、英飞凌、Vector……

除了算力、算法之外，百度的高精地图、云端计算、Apollo平台的产业链伙伴关系，都是Apollo自动驾驶背后的要素。

所以综合来看，现在自动驾驶方案和布局里，华为和大疆等各有侧重，特斯拉小鹏是主机厂里最重视自动驾驶自研的。

而百度Apollo是最全最强最完备的，有针对中国路况做过优化的全域自动驾驶能力，还有兼顾激光雷达和纯视觉方案的技术平台，背后还有自动驾驶产业链的支持。

上汽

3月18日，在“R品牌共创者生态大会”上，上汽乘用车R汽车打造了全栈自研的高阶智驾方案PP-CEM?，拥有融合了激光雷达、4D成像雷达、5G-V2X、高精地图、视觉摄像头、超声波雷达“六重融合式感知体系”，不会将前方卡车的白色货箱与天空混为一谈，更不会对幽暗狭长的隧道束手无策。并且在高带宽、高算力芯片平台上，配合全栈自研的超级环境模型算法及数据闭环，构建了数字化的环境镜像，能够更加精准地预知行人、车辆等障碍物的行为和行动轨迹。

今年1月上汽高端品牌IM智己汽车新车发布，基于支持多Orin芯片（500-1000Tops）的可拓展式IPD智慧驾驶中心、视觉为主兼容激光雷达软硬件架构冗余方案，智己汽车正在加速实现Door to Door Pilot。首款量产车型即标配15个高清视觉摄像头、5个毫米波雷达，以及12个超声波雷达的视觉感知解决方案，实现“城市智慧领航+高速智慧领航+厘米级高精度定点自动泊车”，基于中国特色路况和驾驶习惯，通过Data-Driven核心算法架构，进行自动数据记录、上传、标注、模型训练和迭代更新，在国家法规允许以及高精地图进一步放开的情况下，实现“全场景、最连续、零接管”的自动驾驶。

通过自研、合作两条腿走路，上汽集团在自主掌控智驾控制器、高精度地图、机器视觉等核心技术的基础上，2020年上汽“5G+L4（特定场景下自动驾驶）”智能重卡在上海洋山港实现准商业化运营，完成年度2万标箱运输任务；由上汽、中移动、华为、上海国际汽车城共同建设的“5G智慧交通示范区”交付使用，实现高速、城区拥堵及泊车等自动驾驶场景落地。

今年伊始，R汽车“5G 智能电动 SUV”MARVEL R正式上市，实现了弯道智能减速、智能车速引导、停车起步引导、交叉路口冲突避免等“L2+”智驾功能，成为全球首款可以上路的5G智能电动车。

2月7日，上汽R汽车宣布，全球首款“5g智能电动SUV”MARVEL R正式上市，开启了5g时代智能出行的新篇章。推出标准版和pro版两款新车型，补贴后全国售价为21.98万-23.98万元。

有“真5G、真智能、真未来”的出行体验

作为5g智能车，最重要的是要有真正的“未来旅行”体验。智能驾驶技术融合了人工智能、传感器技术、大数据、云计算等诸多前沿技术，是各汽车企业的研究内容。

1、5G自动驾驶功能

MARVEL R配备了28个传感硬件，包括11个摄像头、5毫米波雷达和12个超声波雷达。凭借MyPosiQu4H芯片和华为BARON 5G芯片的超级计算能力，MARVER R是一个具有很强的硬件基础的著名品牌。R pilot基础智能驾驶系统配备了ICA集成的高速智能巡航和super TJA超级交通拥堵辅助功能。

与其他智能驾驶系统不同，借助5g祝福，MARVEL R可以提前预测道路环境和红绿灯变化信息，实现5g智能车速控制，并通过辅助主动推送5g智能交叉口的红绿灯信息，主动调整行驶速度。驾驶员可以通过实时更新路况信息，享受真正的5g汽车体验。

2、5G智能座舱

我很惊讶第一次看到MARVEL R的内部，19.4英寸5g智能巨屏和12.3英寸液晶仪表映入眼帘，科技感和奢华感十足。

3、支持整车FOTA升级

值得一提的是，MARVEL R具备全生态升级FOTA的能力，可以为用户带来“常用常新”的智能出行体验。今年将以FOTA的形式向用户推送驾驶员辅助驾驶（nor）、智能变道辅助（ALC）、一键式远程智能呼叫、远程转车等功能。

国汽智控

优势：

1. 统一OS 与应用层和硬件层解耦，抽出共性基础软件框架，搭建统一的OS平台。
2. 应用定制 在上层实现ICVOS与应用解耦，基于数据流引擎、可插扩算法引擎提供组件式开发。支持40余种自动驾驶功能和特定场景应用的自定义和可扩展开发。
3. 跨车型 可适配不同车型。
4. 跨平台 在下层实现ICVOS与硬件解耦，支持不同芯片和硬件平台，支持算力扩展，广泛适配行业主流和国产自主芯片。
5. 全生态 覆盖本地和云控全生态，推动中国方案落地。

长城

日前，长城汽车宣布，基于高通Snapdragon Ride平台推出其第三代自动驾驶计算平台ICU3.0，其量产车型将于2022年第二季度正式交付，并达到限定场景L4级有条件自动驾驶能力。

具体来看，长城汽车自动驾驶计算平台ICU 3.0搭载高通Snapdragon Ride解决方案，平台单板算力达360TOPS，可持续升级到1440TOPS。在带来高算力的同时，Snapdragon Ride平台还为ICU3.0提供了高达5.5TOPS/瓦的极高能效比和较为良好的散热表现。

正是依托Snapdragon Ride，长城汽车发布了第三代自动驾驶计算平台ICU3.0，并将量产时间明确为2022年第二季度。ICU3.0，官方称这将是全球量产能效比最高的自动驾驶计算平台。据悉，第三代计算平台支持6路千兆以太网，板间数据传输能力达到6Gbps，可同时接入最高14路八百万像素高清摄像头，并能够八路高分辨率毫米波雷达，以及最高5路固态激光雷达，可满足当前L3以及后续L4、L5等完全自动驾驶功能的实现。

一、在自动驾驶领域，长城是中国传统车企中第一家给出L4级自动驾驶时间进度的厂商，也是中国传统车企中第一家提出全栈自研的汽车制造商。

长城希望在2021年推出针对高速、城市快速路全场景覆盖的NOH（Navigation On HighwayPilot，中文名“高速自动领航辅助驾驶”），2022年推出复合场景达到L4级能力的自动驾驶。

激光雷达测试，如在大雾场景下的感知能力，以及在130米距离对20cm障碍物的识别。

大车同行，在右前方有大型车辆的情况下，最新的长城自动驾驶系统可以进行适当的躲避操作，不与大车保持较近的距离。

锥筒避让，在前方有锥筒时，不进行刹停，而是采取躲避的方式。

NOH展示，长城演示了在匝道和收费站场景下的一些具体功能，例如根据距离匝道出口的距离来选择要不要超越前方慢车，例如根据收费站场景下复杂的车道线中选出最优通行路线。

并线时的两车抢道场景，在变道过程中，根据碰撞风险，避免两车争抢车道的危险。

城市自主变道，可在城市道路实现自主变道。（注：根据测试视频来看，应是城市快速路）

另外，长城还在另外一个视频中展示了AVP自助泊车技术，以及可根据个人偏好进行自动驾驶风格的个人定制。

以上这些场景下的能力，多数将会配备在长城于2021年推出的NOH上，WEY品牌将率先搭载。

在此之前，特斯拉已经推出NOA，蔚来推出NOP，小鹏推出了NGP，长城是第一家推出类似功能的中国传统车企。

在2022年，长城面向L4的高端车型上将率先采用具备强大性能的高通Snapdragon Ride平台。该平台采用AI算力达300 TOPS的AI芯片SA 9000B和算力达60 TOPS的CPU 8540。 为实现决策冗余，长城考虑在每辆车上搭载两套Snapdragon计算平台。

基于该高端车型，长城汽车希望可以不断扩展场景，以在2023年成为中国场景覆盖最多的L4级自动驾驶。

二

为了保障上述雄心勃勃目标的实现，长城坚持采用全栈自研的方式做自动驾驶。在传统车厂普遍拜倒在Mobileye的石榴裙的大背景下，这是非常不寻常的。

长城汽车智能驾驶负责人张凯在活动上表示，“除了芯片和操作系统不做之外，其他采用全栈自研的方式。”

全栈自研的技术研发体系包括自动驾驶控制器、中间件系统、自动驾驶软件系统。

2021年初，长城自研的域控制器将会搭载在WEY品牌新车上，这些新车将基于长城V4.0的电子电气架构打造。值得一提的是，长城全新自研的智能座舱体系也将搭载在新车上。

长城根据不同车型定位打造了面向不同市场的域控制器方案，2021年推出的域控制器主要面向ADAS市场。

面向2022年，长城将推出基于高通芯片打造的域控制器，并将其搭载在新车上。与此同时，华为MDC610的域控制器也将搭载在“沙龙”项目的新车上。这两个硬件均可以支持L4级自动驾驶。

中间件方面，张凯称，长城从2018年年初就开始基于Adaptive AUTOSAR进行中间件系统的研发。他认为，长城汽车是国内最早进行AP（Adaptive AUTOSAR）软件研发的车企。

自动驾驶软件方面，长城自主研发了ACC、AEB等辅助驾驶功能。这里值得指出的是，AEB在以视觉为主的自动驾驶系统上具有较高的难度，这里也是特斯拉经常翻车的地方。

在高级别自动驾驶方面，张凯称，长城汽车已经完成了自动驾驶的感知、融合、预测、规划、控制、决策等模块的工程化部署，并完成了上千万公里的道路测试。

数据闭环方面，长城汽车基于所有的自动驾驶计算平台，均实现了数据的实时处理和回传。

有了上述全栈自研的能力，长城汽车接下来将会在智能驾驶领域展开猛烈的攻势。

首先，在2021年年初，咖啡智驾将优先搭载在WEY品牌的旗舰车型上。2021年，WEY品牌车型将会全面搭载咖啡智驾，下半年，长城汽车其他品牌也将陆续搭载咖啡智驾。这一时期，长城在自动驾驶技术方面的量产能力主要集中在ADAS领域。

在这一年，长城还会推出「中国首个全车冗余的L3级能力自动驾驶」、「中国首个配置激光雷达的自动驾驶」，以及上文提到的「具有NOH能力的自动驾驶」。

到2022年，随着搭载高通、华为高性能计算平台的车型推出，长城将在L4领域展开攻势，长城对其自动驾驶业务的期待是「用户规模行业第一」、「用户体验评价最好」、「场景功能覆盖最多」，并最终成为智能时代自动驾驶的领导者。

三

在本次的发布会上，最引人注目的则是长城对冗余的重视。

长城汽车从航空行业汲取了灵感。长城汽车智能驾驶总监甄龙豹在活动上表示，高级别自动驾驶只有借鉴航空领域的冗余理念，才能实现“失效可运行”，确保安全。

在本次活动上，长城公布了咖啡智驾构建的6大冗余系统：感知冗余、控制器冗余、架构冗余、电源冗余、制动冗余、转向冗余。

感知方面，长城采用激光雷达+毫米波+摄像头的融合感知，多源异构的传感器方案。

具体为，360度双倍环绕覆盖的无死角传感器配置方案，8个毫米波雷达+8个摄像头+3个激光雷达+12个超声波雷达+高精地图+V2X。

在前向感知方面，长城配置了可量产的前部三重冗余，包括3L（激光雷达）+3R（毫米波）+2V（摄像头）。

关于激光雷达，长城认为没有激光雷达就无法达到99.9999%以上的可靠性，无法实现L4级及以上的自动驾驶。

激光雷达方面，IBEO将成为长城汽车激光雷达的首家供应商，其与长城汽车联合打造的激光雷达将采用Flash方案，分辨率0.05 *0.07，这款激光雷达可在130米的距离探测到雪糕桶等物体，为决策、规划赢得至少4秒钟时间。

张凯表示，长城也和华为在激光雷达上进行过深入的交流，因为时间没有匹配上，而率先采用了IEBO的激光雷达，后续仍然不排除采用华为的激光雷达。

控制器冗余方面，长城在高级别自动驾驶系统中，采用了双控制器的方案，即配备了两个搭载高通芯片的域控制器，这两个盒子同时运行，互为备份，当一套控制器发生故障时，另外一套的接管时间为20毫秒。

架构冗余方面，为了配备双控制器的方案，长城采用了双通讯的架构。3条独立物理通讯链路，每条链路互为交验、互为备份。当单一链路出现问题，系统可以保障实现通讯的无缝连接。

双电源冗余方面，长城采用双电源供应、双电路设计，当主电网失效后，备份电网可支持长达5分钟的失效可运行。

制动冗余方面，长城采用ESP和iBooster两套独立的电子控制单元，两套系统独立运行，互相解耦，具备全场景的失效运行覆盖。

 转向冗余方面，咖啡智驾的转向冗余拥有双绕组电机、双桥驱动、双核双CPU、双电源、双传感、双通讯的“六双”，长城表示其这套系统领先行业至少1年；同时，这一项转向系统在对直行、转弯、掉头等全场景失效应对模式上，确保最低有50%的转向助力。

该转向冗余由长城旗下的蜂巢易创打造，这一面向L3级自动驾驶的全冗余转向新品，将于2021年一季度在蜂巢易创扬中产业园量产下线。

蜂巢易创称，其全新的冗余转向系统可实现最大功率1080W，输出扭矩7.07N.m，齿条力达到14KN，自动驾驶高级功能覆盖DMC、LKA、APA、DST、ICA、TJA及HWP等，可实现对轿车、SUV、MPV等全品类及新能源车型的完整覆盖。

长城打造的这套冗余系统，让其合作伙伴高通感到颇为震惊，更高的冗余配置不仅是更高的安全可靠性，也意味着更高的成本。同时，也彰显了长城的决心。

自动驾驶不仅仅是一项技术大战，它同时还是一个追逐「安全可靠性」、「成本」、「时间」的游戏。

如果安全可靠性达不到99.9999%，那真正的全自动驾驶就永远不会到来；如果成本不能有效下降，那这项技术将会永远停留在实验室，不可能实现商业价值；如果某家企业率先实现了自动驾驶，那么其他的企业将压力骤增，付出代价。

但在这场追逐大战中，多数的传统车企以「安全可靠性」为借口，在渐进式路线上步履缓慢。反倒是特斯拉、理想、小鹏、蔚来等新势力在渐进式道路上披荆斩棘。

如今，长城给出了很好的示范：

1.全栈能力自研，不依赖供应商的打包方案

2.依靠其庞大的规模，对激光雷达、线控转向等不成熟的领域进行改造，加速产业成熟，降低供应链成本

3.量产自己可掌握数据的L2级车型，不断获取数据，训练模型

一汽红旗

红旗 H9 已经实现了 L2.5 级自动驾驶，而搭载 L3 级自动驾驶的 E-HS9 有望今年量产，最快 9 月份就可以体验到，E-HS9 也有望成为国内首款量产 L3 级自动驾驶的车型。

一汽目前自动驾驶行业存在两条路线：

一条是以传统整车企业为主，像通用、福特、大众、丰田等一线整车厂都在积极布局自动驾驶，他们或者投入大量资金及人力进行自研，或者通过资本运作，采取并购的形式快速发展，基本方式是渐进式，从 L2、L3 逐步升级到 L4、L5。

第二条路线则是以高科技公司为主，采取直接切入的方式，典型企业有 Waymo、百度、腾讯、小马智行、驭势科技等，由于科技公司具备自动驾驶研发的技术储备及人才储备，因此这些公司直接把研发重点集中在 L4，但科技公司在车辆控制及系统集成方面，背景及能力稍显不足。

中国一汽在自动驾驶领域也比较早，大概在 2012 年，彼时一汽就在国内整车厂中率先开展技术研发，规划了涵盖 L2 到 L5 级自动驾驶，以及自动泊和智能底盘等 6 大产品平台。此外还有包括智能汽车规划决策、协调控制、算法算力、传感融合、高精定位等 5 大技术平台。如今整个技术布局其实已趋于完善。从感知、多传感器融合、到定位、规划决策、控制，都在并行推进和开展。

从技术上来说，目前一汽在车辆控制、规划决策、定位、融合等方面都处于国内领先水平；而在感知领域，一汽开展的相对较晚，但现在也正逐步发力，攻克相关技术。整体上来看，一汽自动驾驶相比国内整车企业和一些初创公司/科技公司，都处于头部地位。如果把车辆和技术结合一起来看，一汽的领先地位就更加明显。

当然，由于自动驾驶车辆的法规和政策还未健全，因此在红旗量产车型上，还无法正式去推广，但随着技术的成熟及政策的完善，相信在不久的将来或者更快，大家就能看到一汽的自动驾驶技术搭载到一汽的量产红旗车型上。

一汽智能网联开发员刘斌主任表示，“从时间表的角度来说，L2 级产品我们已在 2 年前率先投放市场；今年 9 月份，各位老师可以在红旗顶级 SUV E-HS9 上，体验到我们自主开发的 L3 级产品，这将是国内首个量产的 L3 产品；L4 的技术现在已经开始在长春进行示范运行；至于 L5 无人驾驶技术，我们希望在未来 5 年内能够快速的把它变成用户能看得到能体验到的产品。”

同时刘斌认为，由于 L2、L3 技术性价比已经达到平衡，既能给用户带来安全、舒适、便利的驾驶体验，又不会产生太高的成本和技术要求，对 C 端而言既有吸引力又能承担，因此会快速占领市场。反观 L4 和 L5 ，尤其是 L5 无人车的技术，现在来看，如果没有大的整车厂或者一个生态环境进行推广的话，技术很难落地，因为这里面除了汽车本身要解决成本高昂的传感器、控制器，以及上千万行的复杂代码外，还需要很多外围的支持，例如交通信息、路网信息、通讯、大数据等方面的技术无缝对接。所以现在有一种观点就是智能车需要配合智慧的路才行的通。

由此可见，L4 和 L5 的开展，一定是依赖大的生态环境展开的，因此最先应用于 B 端商业运行是最有可能实现。大家应该知道，红旗与百度在长沙运行的无人出租车项目，就是最好的例证。

目前除了百度，一汽在自动驾驶领域的合作伙伴还有华为、中兴以及一些新势力的初创公司，如大家知晓的小马智行、驭势科技、中智行、纵目科技、地平线、黑芝麻等。

比亚迪

比亚迪汉自动驾驶级别只能算是L2，也就是在高速等路况比较适合的环境下，可以解放手脚，车辆会智能驾驶并加以辅助制动、转弯等。不过这个级别的驾驶，仍然需要驾驶员随时注意周围的情况，必要时立刻接管车辆，系统的灵敏性还不能允许应对复杂多样的道路变化。 比亚迪汉的自动辅助驾驶系统：DiPilot，囊括了主动刹车、防碰撞预警、盲区监测、车道偏离预警、全景影像、车道保持、交通拥堵辅助等功能。这套系统最厉害的部分就在于加入了大数据算法，可以学习存储驾驶员的操作习惯，在不同路况下做出更合理的干预，安全与舒适性值得期待。

目前，比亚迪已经实现L2级别的部分自动化驾驶，并且在前段时间推出了全新的智能驾驶辅助系统——DiPilot，并应用在比亚迪汉上。DiPilot具体由DiTrainer和DiDAS组成，负责不同的功能模块。

DiDAS包含自动紧急制动辅助系统、前向碰撞预警系统、自适应巡航、单车道集成式巡航、交通拥堵辅助、车道偏离预警系统、车道保持系统、盲区检测、自动泊车、全景影像、遥控驾驶等功能，相当于标准化的高级驾驶辅助系统。这些功能对于日常出行来说已经足够用了，特别是自动紧急制动、自适应巡航、自动泊车3个功能，经常能用到，让你在开车、停车的时候特别方便。

而对于DiTrainer，它是一个能自主学习，具备进化能力的系统。在驾驶员驾驶的过程中，DiTrainer能够自动学习驾驶员的驾驶习惯，判断驾驶员的类型，并结合实际驾驶场景，比如天气情况、路况情况等，提醒驾驶员是否使用或者如何使用DiDAS功能。