自动驾驶软件开发人才现状_自动驾驶现状及级别、技术路线

特斯拉今年已发生多起事故；这些事故多数发生在启用自适应驾驶技术后汽车未能正确识别障碍物。严重事故中有一位大货车司机当场丧生；轻型事故导致车辆连续撞击了12个桩头；值得注意的是，在所有这些事故当中驾驶员手始终未触碰方向盘。车主认为特斯拉应当负责；而该公司则表示责任应在于驾驶员操作失误

造成车主与特斯拉之间反复协商不畅的原因主要是未能正确理解其功能与局限性，并对于它的适用范围和限制缺乏足够的认识。

就目前而言，特斯拉所采用的自动驾驶技术严格来说应被归类为驾驶辅助系统，在实际行驶过程中其主要功能仅限于辅助性操作，在大部分情况下仍需人工干预。按照美国高速公路安全局对自动驾驶汽车自动化程度的标准划分来看，特斯拉的自动驾驶水平属于level 2类别，并与最高级别level 4全自动驾驶技术之间仍存在显著差距。

总体而言到目前为止真正能量产销售的自动驾驶汽车仅能达到L3级别并且仅有奥迪A8能够实现这一技术在具备一定条件下才能激活"城市拥堵自动驾驶"这种模式下发生事故的责任归属在于汽车制造商鉴于当前技术普遍计划于2020至2021年间实现大规模量产应用（尽管在技术和法规层面仍存在诸多不确定性）因此在近期购买车辆时可以选择一款过渡型车型以备 later use假设未来几年内自动驾驶汽车将普遍使用以缓解部分城市交通拥堵问题则假期回家时可能会轻松许多

(一)自动驾驶技术分级

自动驾驶技术划分为多个等级类别，并且在国际上已广泛采用美国汽车工程师协会(SAE)与美国高速公路安全管理局(NHTSA)提出的划分标准。根据SAE的标准划分，在智能化与自动化程度的不同基础上将自动驾驶汽车划分为6个等级类别：从无自动化(L0)到完全自动化(L5)。在完全自动驾驶功能划分上存在显著差异的是两种不同分类标准的主要特点。具体细节请参考附图：

(二)自动驾驶技术路线

在自动驾驶技术方面，有两条不同的发展路线：

第一种路线是"渐进式发展"模式，在当今汽车产品中逐步引入自动驾驶功能这一技术路径逐渐兴起，并已得到包括特斯拉、宝马、奥迪等主要汽车制造商在内的多家企业积极响应与采用；这种方案主要依靠先进的传感器技术与网络支持系统协同工作：通过车车通信（V2V）以及车云通信（V2C）实现对交通状况的有效感知与动态分析

第二种是一种彻底根本性的路线, 即从一开始就是完全的自动驾驶汽车. 例如, 在特定场景下进行试验的是谷歌和福特等公司. 这种路线主要依赖车载激光雷达. 电脑以及控制系统来实现自动驾驶.

在应用背景方面来看，在路线测试方面第一种方法更适合......另外一种方法不仅局限于路线测试这一领域......此外，在军事或其他特殊领域中也可以使用

(三)自动驾驶涉及的软硬件

1、传感器

传感器如同自动驾驶汽车的眼睛般关键。借助这些视觉辅助系统（即各类传感器），自动驾驶汽车能够感知并识别道路标线、其他行驶中的车辆、行人的障碍物以及基本交通设施等信息。根据不同的技术路线选择与应用需求，在自动驾驶领域中常用的各类传感器主要包括激光雷达、传统雷达和摄像头等多种类型。

(1)激光雷达

当前应用最为广泛的设备方面已取得突破性进展。包括谷歌（Google）、百度和优步（Uber）在内的多家公司均依赖于其技术实现自动驾驶功能。这种设备安装在车辆顶部并利用激光脉冲进行距离测量，并借助软件生成三维地图从而提供丰富的环境数据支持自动驾驶系统运行。尽管激光雷达具备精确快速识别的能力但其主要缺陷在于高昂的成本（平均售价约为每台8万美元）这使得其大规模应用于量产汽车仍面临较大挑战

(2)传统雷达和摄像头

鉴于激光雷达高昂的价格限制了其广泛应用，在实际应用中企业往往不得不寻找性价比更高的解决方案。许多选择实用技术路线的企业纷纷转向使用传统雷达和单目摄像头作为替代方案。例如以特斯拉为代表的多家电动汽车生产企业已经开始采用这一配置策略；国际知名的汽车传感器制造商Mobileye等公司也在积极布局相关技术开发计划。这些新型传感器的工作原理与当前车载自适应巡航系统（ACC）相仿主要通过覆盖汽车周围全方位视野的摄像头及前置雷达感知并解析三维环境信息从而实现车辆之间的安全间距管理与互不干扰

尽管该传感器方案成本较低且易于量产,但对于摄像头的识别能力却有着较高的要求.单目摄像头则需建立并持续更新庞大的样本特征数据库,若缺乏待识别目标的特征数据,将导致系统无法完成识别任务并进行测距,容易引发事故的发生.相比之下,在测距方面双目摄像头具有明显优势,其主要难点在于计算量较大,需要提高计算单元的性能水平.

2、高精度地图

自动驾驶技术在道路的基本要素——车道、车距以及路障等方面的信息获取上更为广泛，并对车辆的空间定位精度提出了更高的要求。这些精确的空间定位数据构成了自动驾驶车辆对周围环境理解的基础。随着相关技术持续发展，在确保系统运行的安全可靠性方面提出了更高的目标——厘米级的空间定位精度成为必要条件。从另一个角度来看，在这种复杂的技术环境下：传感器为自动驾驶系统提供了实时动态的环境感知能力；而高精度地图则通过车辆准确定位功能，在此基础上构建了动态三维的城市交通模型。

3、V2X

V2X技术是指车辆与周围移动交通控制平台之间实现互动的技术体系，在这个体系中X代表的对象包括汽车本身、红绿灯等交通设施以及云端数据库等多个方面。其核心在于实现与其他移动交通控制系统的有效互动。该技术体系旨在让自动驾驶汽车实时获取道路状况及行驶相关信息，并运用车载工程算法进行决策。它是推动自动驾驶技术向完全无人驾驶方向发展的关键支撑环节。

4、AI算法

该系统的核心是利用先进的计算技术和感知技术构建智能决策支持系统，并通过不断优化的方法提升系统的性能指标。其中包含大量关键参数的设计与求解工作，并通过多维度的数据分析确保系统的稳定性和可靠性。