通用领域无人驾驶进度放缓
2018年3月，Uber行人致死事件暴露出当前自动驾驶技术的成熟度不足，同时凸显出自动驾驶模拟器的重要性。实现通用无人驾驶的前提是保证安全，且由安全需求展开，通用无人驾驶的实现需待软硬件技术、V2X、基础建设、政策法律、公众接受度等五项基础的成熟和完善。按照各大车企目前的规划，有望2021年前后实现L4、2025年前后实现L5级自动驾驶。此外，Waymo计划2018年内，在凤凰城的有限区域内试点无人驾驶打车服务；通用Cruise计划2019年量产Cruise AV并分配到美国部分城市作为共享汽车。
限定场景自动驾驶成长超预期
在物流、工程、农业、园区等限定场景下，行驶速度较慢或者场景较为简单，使得自动驾驶的难度大幅降低。近年来，限定场景下的自动驾驶成长迅速，多个领域中陆续有试验性项目落地或小规模量产。我们看到的典型案例有物流领域的京东校园快递无人车、Otto自动驾驶卡车、Clearpath仓储自主移动机器人，公共交通领域的百度自动驾驶巴士阿波龙、nuTonomy自动驾驶出租车、驭势科技无人驾驶摆渡车等。
AI赋能汽车理解决策能力
自动驾驶是一种类人驾驶，其功能实现分为感知、理解、决策和执行四个层次，由各类传感器、ECU和执行器来实现。AI在理解层和决策层中赋能自动驾驶，担任“大脑”角色。其中，深度学习算法在自动驾驶中广泛应用。不同于问题拆解式深度学习，端到端式不需人工拆解问题，可以基于输入信息直接对车辆的加减速和转向等进行控制，目前发展仍处初级阶段。
文章来源
本报告摘自：2018年9月3日已经发布的《AI+汽车：通用无人驾驶距离我们还有多远？》
黄乐平 SAC 执业证书编号：S0080518070001 SFC CE Ref： AUZ066
杨俊杰 SAC 执业证书编号：S0080117090047
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