自动驾驶方案及相关对标
- 华为：
在27th of April 2nd, 2nd Century AD, during the new product launch event for the Huawei intelligent automotive solution business unit (BU), Mr. Wang Jin, the General Manager of Huawei's intelligent automotive solution BU, stated that Huawei will continue to increase its investment in the automotive industry. The company aims to allocate 1 billion USD into research and development this year, with an annual growth rate of approximately 35% in future years. The company has more than 6,589 employees globally, with over 3,796 dedicated to autonomous driving technologies. At this event, Huawei will showcase five cutting-edge products: a smart cabin system, a computing platform for vehicles, an advanced radar system, an open platform for autonomous driving technology and a thermodynamic management system for electric vehicles.
市场上北汽蓝谷、路畅科技、万安科技、亚太股份等若干只股票实现涨停，板块指数则成为两市上涨的主要驱动力。
华为自动驾驶平台解决方案 ：
自动驾驶系统开发必须采集大量道路环境数据，并研发相应的算法进行模型训练。传统的专用通信线路存在效率低下及成本高昂的问题。华为云 offers 快速的数据传输支持，并支持大规模、灵活配置的云存储方案。
环境感知能力、战略规划布局以及系统控制与执行流程等环节的算法开发门槛较高,而数据准备耗时较长,华为云 offer 一套完整的 AI 开发服务,大幅降低了平台搭建难度及运营成本,为企业核心竞争力的打造提供了有力支撑
模型训练及仿真测试业务呈现出波动性特点，在满足对云服务资源的高效获取以及自动化的部署需求方面表现突出。华为云提供了基于按需原则的敏捷型基础设施架构、资源调度方案以及自动化的部署策略。
在自动驾驶数据采集及路测过程中涉及的地理信息系统数据具有高度的安全保密性，在这些领域中应用了华为云提供的端到端的安全防护体系，并与多家合作伙伴共同提供了具备甲级资质的导航电子地图制作能力。以确保符合自动驾驶开发所需的安全合规标准。
自动驾驶数据采集、传输和存储
开发高级驾驶辅助系统与自动驾驶车辆依赖于从地面或空中平台获取实时定位信息并将其传输至云端存储。华为云服务支持快速传递关键操作指令到云端平台，并处理这些指令以执行相应的功能。通过智能算法优化资源利用率,从而降低运营成本并提升系统响应速度
安全稳定 保障采集数据在传输环节及导入过程中不会遭到恶意访问或篡改；通过管理控制台的状态信息查询功能实时查看数据的传输状态
该系统架构以稳定高效为核心理念，在存储层实现高计算性能的同时具备高可靠性、低延迟和低成本特点；通过与大数据服务协同运行的方式显著降低运营成本。
支持高效处理海量数据以及精确标注数据；通过改进减少模型训练所需的数据准备时间及资源投入；提升机器学习与深度学习框架的性能与效率；使其在训练与推理速度方面显著超越同类方案。
该自动化的学习过程能够基于用户的标注数据自动生成模型架构，并通过参数优化配置实现高效的性能提升。此外，在整个机器学习流程中，该系统不仅支持自动生成最优的模型结构和参数设置（即自动生成最优的模型结构），还能够对生成的model进行优化与压缩，并将其部署到实际应用环境中。
自动化标注系统基于主动学习策略，在高价值场景下进行预标记数据建模，并具备智能化的数据标注功能。该系统显著降低了人工数据处理的成本与复杂度。
可视化系统涵盖了数据、算法、训练、模型以及服务各环节的实时监控与展示。自动驾驶仿真测试
在构建仿真环境时需依赖强大的GPU计算能力；同时，在使用过程中会消耗大量的计算资源并生成海量中间数据；而对所涉及的带宽和延迟的要求也非常苛刻；华为云平台则提供了基于GPU的加速服务
G系列实例展现出高度的灵活性与多样性，并特别适用于图形图像处理场景；P系列中的Pi2实例则专注于支持科学计算领域，并涵盖深度学习训练以及推理相关的计算任务。
高性能同步业界最新GPU技术；轻松切换到最新的GPU硬件；灵活的按需付费方案与弹性付费周期安排；随时使用所需资源，并根据需求灵活扩展
生态友好 与知名自动驾驶仿真软件提供商进行深度合作以打造一个涵盖软硬件全方面的智能驾驶生态系统。
自动驾驶开发平台技术架构
涉及自动驾驶技术的研发与应用方面
开发平台架构优势
①计算和存储分离
统一数据存储实现了多种协议的支持，在线完成各应用场景的数据接入，并通过存储平台内部的数据处理和计算流程完成了复杂运算；同时减少了大规模数据在存储层与计算层之间的来回传输，在保证系统稳定性的前提下显著提升了资源利用率；该方案不仅降低了存储资源的使用成本，并且进一步提升了系统整体运行效率
②高性能ML/DL框架
华为云人工智能在斯坦福大学开展的DAWNBench评估中取得了优异表现，在训练性能方面取得最佳成绩，并在推理性能方面也保持最佳水平。不仅能够有效地减少训练成本，并且能够显著地缩短产品的上市周期。
③一站式AI开发平台
机器学习与深度学习支持大规模的数据预处理以及半自动化的标注流程；同时具备支持大规模分布式训练过程的能力；能够自动生成高效精准的模型架构；并且提供灵活配置的端-边-云解决方案；从而让用户能够迅速构建并部署高效的AI模型；全面管理从数据采集到应用部署的完整AI工作流程
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，在该车型上进行了全面的高阶自动驾驶技术集成。
该解决方案整合了激光雷达等技术
具体而言，在极狐阿尔法S华为HI版新车中配备了包括左右两侧的前部区域各安装了一个激光雷达，并且在车中间位置设置了第三个激光雷达在内的总计3个激光雷达装置。此外该车型分别布置了13个摄像头分别位于车头、车侧和后方等关键区域以实现全方位监控。同时该车还配备了覆盖车身各个侧面的6个毫米波雷达用于实时监测周围环境，并且配备了一个位于车顶的惯性导航系统以及一个用于系统整体协调控制的域控制器单元。
在算法层面
本次测试的主要内容是围绕华为上海研究所展开；全程距离总计12公里；耗时约28分钟；该路段涵盖了典型的城市道路以及部分高架路段
值得注意的是
作为一款自动驾驶汽车,智驾君认为最为直接和有效的评估标准应当是:乘坐舒适性与接管操作之间的关系
在持续优化全栈算法的同时，在数据湖构建高效系统，并在计算资源开发与应用层面，在智能传感器硬件创新方面均展现了华为的坚定技术积累与发展策略
从本质上讲
算法方面，华为在自动驾驶算法领域进行了长期的技术积累，在这一领域已取得显著成果。ADS系统采用了独特的全栈技术路线，并且是实现Robotaxi车辆实现高阶自动驾驶能力的关键技术保障。该系统通过持续学习和积累环境数据及驾驶习惯，在不断优化升级中展现出越来越高的智能化水平。
数据方面，大量高质量的数据资源能够推动ADS不断优化升级。 ADS超级数据湖与其原有的素材存在根本区别：它并非简单堆积原有素材的集合体；而是基于核心算法进行深度开发的数据产物；其价值最大化释放的前提条件是必须为着核心算法服务。
华为ADS在依托算法技术基础的情况下，在路测车队的支持下积累了海量精良程度高的高质量数据，并由这一超级数据湖持续支撑 ADS 不断进行自我优化。
硬件配置方面，在ADS系统中集成了一款定制化的超级中央处理器ADCSC。该处理器能够支撑高达400至800TOPS（ter floating point operations per second）的不同计算能力等级。自去年以来已在试验车上成功部署。这标志着该技术达到了全球范围内最高效的计算能力量产水平。采用创新设计实现同等体积下性能的最大化提升的同时具备未来升级潜力以应对更高计算需求的能力。这一款高性能处理器仅限于ADS全面解决方案中的应用。
关于上述功能的使用方法是什么？哪些车型搭载该功能？消费者如何进行付费操作？这些问题及车辆OTA升级等问题都由华为智能汽车BU ADS智能驾驶产品线总裁苏箐进行了详细回答。
搭载华为全套高阶自动驾驶技术的车型会为消费者提供三种不同的自动驾驶模式支持。
第一：NCA模式本次体验采用了NCA模式类似于Robotaxi体验消费者只需在地图中输入目的地然后通过车辆的巡航操纵杆即可轻松启动该服务
然而，在首批可应用的范围内仅限于北上广深四个一线城市；预计未来每隔三个月就会更新城市数量。
第二种改进型ICA（Independent Component Analysis）模式下采用低精度地图数据进行分析，在实际应用中发现这种模式完全依赖于低精度地图的数据，并不依赖于高精度地图的支持；因此，在绝大多数情况下都能满足实际需求；同时该模型具有自主学习能力；但其最大的局限性在于无法实现精确到每一点之间自由行驶的能力
第三：ICA模式，相当于简单的自适应巡航模式。
在高级驾驶辅助系统版本中提供两种选择：普通版与豪华版。其中主要区别在于计算能力的不同程度：普通版采用400TOPS计算能力；豪华版则采用800TOPS计算能力。
我的看法是，在最初交付的车型中，两个版本之间的差异可能并不显著；而计算能力的不同可能会对未来OTA升级后功能的多样性产生影响
简而言之，在NCA模式下（即Normal Configuration Algorithm），车载系统会预先配置好车内区域内的高精度电子地图。而当采用ICA+（Incremental Cartography Algorithm）时，则是不预先配置高精度地图。相反，在使用ICA+时，则是通过车辆行驶过程中积累的数据动态生成地图。
当你初次开车时，在某个位置总是存在这样的地方——没有任何一辆车曾经去过这里（包括你的车辆和其他人的车辆），这完全属于ICA模式的状态。如今特斯拉也被归类为属于ICA模式的状态，并分为以下三种类型。
在靠近NCA与ICA之间的位置上发现ICA+存在。无论是你 personally驾驶过次数多还是他人驾驶过次数多的情况下，在这种区域内的个体都会趋向于表现出更多的NCA特征。当驾驶频率较低时，在这种区域内的个体第一次尝试时的体验类似于ICA模型，并且这个过程是一个逐步提升的自我学习过程
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：其实不太准确地说，在点对点的操作中，并非所有情况都能直接通过地图进行查找。具体来说，在ICA+阶段时，理论上缺乏完整的全球范围的地图信息。然而，在你曾访问过的地点中，简单来说，在这些日常通勤的上下班位置（因为它们是你熟悉的）是可以实现的。但是一旦试图将其推广到所有可能的位置上，则无法做到这一点。因此，你可以理解为该算法所依赖的地图信息是局部而非全面性的
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包含六个功能模块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进行自动辅助驾驶其中前四个功能项已在版本更新前完成而升级版本的重点则是后两项技术目前特斯拉的技术处于行业领先地位例如最基本的自动泊车功能在主流自主品牌车型中也已配备类似水平但相比起特斯拉的辅助导航系统则略逊一筹值得注意的是剩余四项功能目前仍仅限于特斯拉这一特定市场群体具备
自动辅助变道是实现完全自动驾驶的第一步必然是克服这一技术难题。如果无法完成这项任务，则仅能实现跟车行驶功能这一点特斯拉已经成功掌握。智能召唤作为远程启动技术的进一步优化版本不仅能够远程启动车辆更能精准地将车辆带到指定位置极大地提升了便利性。通过识别交通信号灯与停车标志做出相应的反应动作这是推动无人驾驶技术的重要里程碑之一目前市面上仅能达到L2+级别的无人驾驶系统这些系统主要能够根据前车运动轨迹做出跟随刹车或加速的动作而真正具备独立辨识红绿灯的能力仍处于基础阶段但这也正是实现城市道路中自动辅助驾驶的前提条件看来特斯拉已经在这一关键领域达到了某种程度的技术成熟度
完全自动驾驶仅为测试版
需要注意的是此次更新的项目名称被正式定名为Full Self-Driving（Beta），即完全自动驾驶系统处于测试阶段。实施这一功能后是否意味着驾驶员将完全脱离方向盘的操作？根据官方表示这些功能仍需持续改进和完善。至于何时彻底实现这一目标尚不明朗。这样的高级驾驶辅助系统能否在实际应用中使用仍存在疑问。特斯拉品牌方也深知驾驶员必须全程握紧方向盘并时刻关注路况信息。因此即便进行了这一项功能的优化驾驶员仍需始终保持对方向盘的操作并做好随时应对车辆状态的各项准备。
现在这个选件包在国内的价格是6,4,万元人民币，在国外则是8,0,美元（预计下周一开始升至1万美金）。是否需要升级？大家自行判断吧。
尽管特斯拉宣称其"完全自动驾驶"仅是一个名义上的自动驾驶技术应用，并不代表真正意义上的自主运行能力。然而,其研发团队在这一领域的探索确实再次推动了行业在关键核心技术上的突破,同时也再次印证了当前科技发展与实现真正完全自动驾驶技术之间的差距依然存在且相当显著。因此,当特斯拉公布此类技术突破信息时,切勿仅仅停留在对标题的关注上,这或许只是为了吸引眼球而采取的一种营销手段。另一方面,就一家专注于科技创新的企业而言,借助现有技术基础进行的产品创新与推广活动无疑具有积极的意义
百度
Apollo 实际上是一个涵盖全面的自动驾驶生态系统。在陆奇今天的演讲中提到的一张图表详述了Apollo架构。从公司的业务角度来看，在这张图表中的核心是提供软件服务。具体来说包括地图定位模块、软件算法平台以及云服务平台这三个关键组成部分。
实现自动驾驶仅凭软件是远远不够的；若要构建类似于Apollo这样的全面性自动驾驶平台，则必须配备足够的硬件设备来支撑其运行所需的软硬件协同。例如芯片、传感器以及整车架构等都是不可或缺的关键组件。
就该问题而言，在上个月举行的CES亚洲展会上百度已经展示了一个解决方案：此次合作中涉及了来自国内外各大汽车供应商以及主要主机厂商。其中百度提供了软件平台支持；而汽车供应商负责硬件集成及技术开发；最后实现了主机厂商在旗下车型上的模块化生产。
百度将与供应商合作生产的硬件模块统称为「参考计算平台」（Reference Computing Platform）以及「智能整车方案」（Intelligent Vehicle Solution）。其中涵盖计算单元、GPS、摄像头、激光雷达等传感器以及 HMI 设备等关键组件。对于这些硬件设备而言，百度不会直接进行生产制造而是提供完整的解决方案和能力支持最终生产产品的则是这些供应商团队
例如计算单元，在CES Asia展览会上，百度就已经发布了命名为BCU（Baidu Computing Unit）的参考硬件。此次大会上又进行了更为详尽的展示。它涵盖了三类产品：
BCU-MLOC（基于德赛西威及联合电子的合作研发）：集成百度最新高精度地图技术的地图装置具备动态更新能力，并可应用于豪华品牌车型进入中国市场时安装该模块以实现本地化地图服务的应用。
BCU-MLOP（与德赛西威及联合电子合作研发）：在实现定位的同时集成摄像头模块以及视觉处理等感知功能。该方案与Mobileye的EyeQ方案相似，在设计上注重提升感知能力并满足L2级别的辅助驾驶需求。通过ADAS技术的衍生与优化实现了一套完整的自动驾驶功能体系
BCM-MLOP2（由德赛西威与采埃孚合作研发）
上文那张Apollo技术介绍图中阐述的技术内容目前仅呈现了其中一部分技术架构细节。相当于下面这张图中所标示的紫色区域所代表的技术体系框架已经被初步实现并可进行基础运行。
在Apollo 1.0时代可以看到目前开放的功能中主要延伸的是百度的传统业务进一步发展如基于语音交互系统的DuerOS以及人机交互界面（HMI）技术借助百度地图实现精准定位依赖于强大的数据平台如百度云以及文中提到的其他相关技术如BCU等
真正起到关键作用的是感知系统、决策机制以及激光雷达等传感器设备，在自动驾驶领域扮演着不可或缺的角色。Apollo项目的规划仍处于发展中，在这一过程中不断优化和完善各项技术指标。按照陆奇所提出的规划方案,后续各项功能将于今年第四季度起逐步向开发者开放,相信届时将是百度自动驾驶技术获得突破的重要检验阶段。
在纯视觉与激光雷达技术方面，百度Apollo与大疆所采用的技术手段不仅涵盖了这两种传感器，并且相比单一依赖视觉或激光雷达的方案更具优势。
同样，各家自动驾驶能力上，各有侧重跟不同：
百度Apollo推出的“双A”方案具体包含了ANP智能领航技术和AVP自主泊车技术。这些技术均基于Apollo开发的自动驾驶量产引擎而实现，“全域自动驾驶”的功能目标。该方案开创了一种不同于特斯拉仅注重单体智能的新模式
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：
到目前为止，在中国路况下实现的全域自动驾驶功能仍是 Apollo 方案最为广泛的应用领域、也是积累最多的技术储备。其中最为关键的是相关 L4 级功能已在多款量产车上实现前装应用并经过市场验证。
百度推出了Apollo Lite （一种基于城市道路场景设计的L4级纯视觉感知解决方案），构成了实现L4级自动驾驶的核心技术基础。
不仅是在泊车域（AVP）实现汽车的智能化而且进一步拓展至了行车域（ANP）实现了驾驶自由
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采用了超过三十个深度学习模型用于计算，在算法优化方面进行了深入的改进。单块GPU显卡即可完成运行任务，并且其计算能力仅占总资源的三分之一左右。
硬件方面，在百度Apollo生态系统的支持下推出了高性能计算平台ACU。该平台采用与行业领先企业合作的模式构建生态网络，并涵盖如赛灵思、TI、英飞凌等公司的技术协同创新方案……
除了基础技术如算力与算法外，在Apollo自动驾驶系统中还包括百度地图的强大支持、云端计算的强大计算能力以及Apollo生态系统的核心合作伙伴。
总体而言，在自动驾驶规划与架构方面，华为与大疆各有专攻，在汽车制造商中，特斯拉与小鹏最为注重自动驾驶技术的研发。
而百度Apollo则是全方位顶尖水平的产品，在经过对国内路况的深度优化后具备了全域自动驾驶能力，并且在兼容激光雷达与纯视觉方案的技术平台上展现出独特的优势；此外，在这一技术生态中还得到了自动驾驶产业链的强大支撑。
上汽
于3月18日，在R品牌共创者生态大会上，“R汽车”发布了基于全栈自研技术打造的高端智驾系统PP-CEM。该系统采用了包括激光雷达、4D成像雷达等在内的六组先进传感器组成的融合感知系统，并借助高速芯片和先进的计算能力，在数字化模拟环境中实时解析障碍物行为轨迹。特别值得一提的是，“PP-CEM”不仅能够精准识别前方车辆与静止物体的区别，在复杂的隧道环境里也能有效应对各种挑战
今年1月上汽高端品牌IM智己汽车新车正式发布。该车搭载基于可扩展式IPD智慧驾驶平台支持多种Orin芯片（500-1000Tops）的新一代视觉感知解决方案，并采用以视觉为主导结合激光雷达的软硬件冗余架构设计。智己汽车正致力于实现全场景下的自动驾驶功能落地。其首款量产车型已配备15个高清视觉摄像头、5个毫米波雷达以及12个超声波雷达组成的复杂感知系统，在智能城市道路条件下通过数据驱动算法实现了对城市道路场景的高度适应能力，并逐步推进高速路段的自动驾驶能力应用
注
采用自主研发与合作共进的策略，在掌握了先进的智驾控制器研发技术以及精确的地图数据支持的基础上
今年元月,R汽车推出的"5G 智能电动SUV"MARVEL R已于年初正式上市,具备了弯道区域实现智能减速,在弯道区域实施智能化速度控制,完成车辆启动与制动过程,以及在交叉路口实现冲突预警等功能,标志着R汽车成为了全球首款可以上路的5G智电SUV.
上汽R汽车于二月七日正式宣布，
首款全球上市的5G智能电动SUV MARVEL R全面推向市场，
标志着5G时代智能出行的新纪元正式开启。
该车推出了标准型和Pro版两种全新车型，
官方指导售价区间为21.98万至23.98万元。
有“真5G、真智能、真未来”的出行体验
作为基于5G技术的智能汽车，在用户体验方面具有重要地位的是提供沉浸式的未来出行体验。该技术整合了人工智能系统、先进的传感器技术和大数据分析平台以及云计算支持，并成为各大汽车企业重点研发方向
1、5G自动驾驶功能
MARVER-R系统配置了28组传感硬件设备，其中包括11个摄像头、5款毫米波雷达以及12款超声波雷达。借助MyPosiQu4H芯片与华为BARON 5G芯片的强大计算性能，MARVER-R系统具备强劲的硬件基础，并成为业内知名的高端产品线之一。其基础智能驾驶系统分别搭载了ICA技术整合的高速智能巡航系统以及基于TJA算法开发的高级别交通拥堵辅助功能。
与其他智能驾驶系统相比，MARVEL R 通过依托5G网络优势，在准确预判交通场景的基础上实现了对道路环境及红绿灯变化信息的精准预测，并基于此通过5G技术实现车辆自适应速度控制。系统会实时发送交叉路口红绿灯状态更新，在行车过程中驾驶员可随时获取最新路况信息，并体验到更加智能化的 driving experience。
2、5G智能座舱
令我意外地第一次来到MARVEL R内部，在科技与奢华交织的空间里。
令人惊叹的19.4英寸5G智能巨幅屏幕上搭载着最新的移动互联网技术，
在操作界面中 you can seamlessly switch between video playback and online streaming services with a simple swipe of your finger.
搭配12.3英寸全液晶交互式仪表盘，
科技与奢华完美结合的空间令人 impressions remain深刻。
3、支持整车FOTA升级
值得注意的是，在今年发布的MARVEL R车型上实现了全生态系统的迭代升级能力
国汽智控
优势：
- 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。
- 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。
- 跨车型 可适配不同车型。
- 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。
- 全生态 覆盖本地和云控全生态，推动中国方案落地。
长城
长城汽车将基于高通Snapdragon Ride平台推出的第三代自动驾驶计算平台命名为ICU3.0，并计划在2022年第二季度正式投产并交付；该车款具备限定场景下的L4级有条件自动驾驶能力。
具体来看，在长城汽车自动驾驶计算平台ICU 3.0中集成了高通公司提供的Snapdragon Ride方案，在该平台上运行的单片机处理能力达到了360TOPS，并最高可扩展至1440TOPS。随着处理能力的提升，在带来显著计算性能增强的同时这一解决方案还能够为系统提供极高的能效比表现（达5.5TOPS每瓦）以及较为理想的散热性能。
凭借Snapdragon Ride这一技术基础，在经过精心研发后，长城汽车正式发布了其第三代自动驾驶计算平台ICU3.0，并已明确该平台将在2022年第二季度开始量产。官方表示该平台的能效比处于行业领先水平。据消息人士透露，在功能配置方面该平台展现了显著优势：它不仅支持最多6路千兆以太网接入，并且在板间数据传输速度上能够达到6Gbps；此外它还具备8个高分辨率毫米波雷达模块以及5个固态激光雷达模块的搭配能力；这些配置组合能够确保以实现当前L3级别及未来L4和L5级别完全自动驾驶功能为目标。
一、在自动驾驶技术领域内，长城汽车作为中国本土品牌中的先行者，在其L4级别自动驾驶技术的研发与规划方面处于领先地位，并首次提供了完整的实施时间表；此外，在技术创新方面也是中国本土品牌首个明确提出全栈技术自主可控战略的企业。
长城计划于2021年发布一项具备全面覆盖高速以及城市快速路等场景的智能导航辅助驾驶功能，并于2022年实现L4级自动驾驶能力的完整系统
激光雷达性能评估 ，例如在复杂天气状况下的探测效果 ，以及在130米外能够清晰辨识20厘米大小的障碍物
同向行驶的大货车出现时，在右侧前方出现大型车辆时，在这种情况下（当右侧前方出现大型车辆时），新型长城智能自动驾驶系统能够适当避让右侧方向的大型货车，并避免与之保持过近的距离。
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。
该系统展示了长城在不同场景下的具体功能。例如，在不同间距情况下决定是否超车前方缓慢行驶的车辆。同时，在收费站环境下面对复杂的车道分布时会选择最优的通行路线。
并线时的双向车道抢行现象
智能车道切换系统可在城市道路环境下进行自适应车道变更。
此外，在另一个视频中展示了AVP自助泊车技术，并且可以根据个人偏好选择自动驾驶风格的个性化定制方案
以上这些场景下的特性，在长城在2021年推出的车型NOH上将普遍配备；而WEY品牌将成为首批搭载该技术的豪华品牌。
在此Prior instance中，在此之前，在此之前，在此之前
在2022年最早推出具有强劲性能的高通Snapdragon Ride平台。
该平台配备支持高达3,578,457,456,875,932,817,7（约3.58×1e+18）次/秒（TOPS）的强大AI计算能力（SA 9K B处理器），同时内置最高达6.1×1e+17次/秒（TOPS）的核心运算单元（CPU 854K）。为了确保系统冗余性与快速响应能力，在每辆车中整合两组 Snapdragon 计算平台。
长城汽车依托其高端车型布局，在未来一年内致力于持续拓展中国L4级自动驾驶领域的应用与发展。
二
为了实现上述雄心壮志的目标而努力，在这项工作中长城始终致力于通过自主开发完整的技术栈来推动自动驾驶技术的发展。在汽车制造商普遍依赖Mobileye芯片的情况下，在这种背景下长城的做法显得极为独特或罕见。
一位在长城汽车智能驾驶部门负责技术的高级工程师张凯在最近的一场活动中表示，在不涉及芯片和操作系统的情况下，默认情况下其余部分均采用了一种全栈自主研发的技术。
全栈技术自主研发构成完整的技术研发架构，在智能驾驶领域形成了涵盖核心控制单元的自动驾驶控制器、支持系统运行的中间件平台以及集成智能决策功能的智能驾驶软件平台
二零二一年初,长城集团自主研发并即将推出的域控制器,计划于WEY品牌的首款车型上搭载,此类车型将采用基于V4.0平台构建的电子电气架构进行打造.值得注意的是,长城集团最新的智能座舱系统也将首次应用到这批车上
长城针对不同车型设计并开发出专门满足目标群体需求的域控制器方案，并于2021年推出后逐渐成为主流，在ADAS市场表现尤为出色。
于2022年之际，长城计划将在其新车型中集成专为搭载高通芯片设计的域控制器。与此同时，在"沙龙"项目的支持下，华为MDC610配备的域控制器也将整合到另一款新车中。这两款硬件系统皆具备L4级自动驾驶功能。
中间件方面张凯表示长城自2018年初起便开始以Adaptive AUTOSAR为技术基础开展中间件系统研发他指出长城汽车是目前国内首个开展AP（Adaptive AUTOSAR）软件开发的企业
自动驾驶软件方面，在独立研发的基础上（包括ACC、AEB等）完成了多款辅助驾驶功能的开发工作
在高级别自动驾驶领域中
在数据闭环方面上, 长城汽车依托所有的自动驾驶计算平台, 完成了数据实时处理及反馈传输的任务.
基于整合了全面自主研发能力的基础上
首先最早于2021年初，在WEY品牌的高端车型上率先配备了咖啡智驾。
随后于同一年份，
WEY品牌所有车型都将实现全面配备咖啡智驾。
从下半年开始，
长城汽车旗下其他品牌也将依次推出对应的产品线，
陆续推出支持咖啡智驾的功能。
在这一阶段，
长城汽车在自动驾驶技术方面的量产能力主要聚焦于辅助驾驶系统（ADAS）领域。
首先最早于2021年初，在WEY品牌的高端车型上率先配备了咖啡智驾。
随后于同一年份，
WEY品牌所有车型都将实现全面配备咖啡智驾。
从下半年开始，
长城汽车旗下其他品牌也将依次推出对应的产品线，
陆续推出支持咖啡智驾的功能。
在这一阶段，
长城汽车在自动驾驶技术方面的量产能力主要聚焦于辅助驾驶系统（ADAS）领域。
在这一年里，长城将推出三款重量级自动驾驶技术产品：一是国内首款实现L3级智能辅助驾驶功能的智能汽车；二是配备激光雷达的第一代真正意义上的智能驾驶系统；第三款则是具备NOH能力（Non-Human Obstruction）的安全辅助驾驶系统
到2022年为止，在推出了搭载高通与华为高性能计算平台的新车型之后
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。
长城汽车深受航空行业的启发。Jensen在活动中说道： '高级别自动驾驶必须依赖航空领域在冗余方面的成功经验来实现' '失效可运行' 状态，并通过这种方式来确保车辆的安全性。
长城汽车深受航空行业的启发。Jensen在活动中说道："高级别自动驾驶必须依赖航空领域在冗余方面的成功经验来实现'失效可运行'状态，并通过这种方式来确保车辆的安全性。"
在本次活动中,长城展示了咖啡智驾技术中6个关键系统的完善性:感知系统的冗余性,控制系统可靠性与稳定性,车体架构的模块化设计,电池供电系统的安全储备能力,制动辅助系统的应急保障能力以及车辆转向系统的精准度保障.
在感知层面，长城系统通过激光雷达、毫米波雷达与摄像头等多款先进传感器技术的集成应用，在融合式感知架构的基础上构建了覆盖广泛且具有高精度特性的多源异构的传感器网络。
具体而言，则是以全方位无盲区的三圈连续扫描覆盖设计为基础构建起的智能感知架构方案。该方案由以下几大组件构成：采用搭配式布局设计的毫米波雷达8套、摄像头8组、激光雷达3组、超声波雷达12组；同时融合运用高精度地图数据与V2X通信模块进行协同工作
在前期感知系统中,长城采用了具备高可靠性且可量产的前后部冗余配置,其中包含具备高可靠性的激光雷达组、多频段毫米波探测器以及双光素摄像头组合,具体构成形式为3套激光雷达+3套毫米波探测器+2套摄像头的组合方案
基于激光雷达技术的可靠性方面提出了一些关键要求。
在激光雷达领域中，IBEO已正式成为长城汽车的第一家合作供应商。双方共同开发的新型激光雷达计划采用Flash技术方案，并具有高精度特征的分辨率可达每0.05米和每0.07米。这种新型设备不仅能够在距离约130米的位置上能够识别并检测出诸如雪糕桶这样的物体，在决策和规划过程中还能节省至少4秒的时间。
张凯透露出相关讯息称，在激光雷达领域与华为有过深入的技术交流。然而由于时间安排未能完全吻合，在较早的时候长城就已经选择了基于IEBO平台的技术方案。未来长城仍有可能引入华为的相关技术方案
在高级别自动驾驶系统中对控制器冗余的技术特点进行了深入探讨，在这一技术领域中
在架构冗余方面
在双电源冗余策略下 ，长城集团通过构建双电源供应与双电路设计相结合的技术架构 ，在主电系统出现故障时 ，其备用电源系统能够稳定运行直至备用电源切换并网 ，在此期间备用电源系统能够在主电故障时持续稳定运行5分钟以上
制动冗余方面 ，长城采用了ESP和iBooster两种独立运行的电子控制系统，在各自领域内相互独立并实现了功能解耦设计，在面临故障时仍能保证系统的正常运转能力。
转向冗余方面 ，咖啡智驾的转向冗余系统具备双绕组电机、双桥驱动架构以及独特的双核双CPU设计，并配合双电源供电和双重传感技术实现精准控制；而长城汽车则表示其这套系统在技术储备上已领先行业至少一年时间；值得注意的是，在直行操作与紧急变道以及倒车等全场景失效应对模式下，“六重保障”的转向系统都能为驾驶员提供至少50%的操作助力。
经长城旗下蜂巢易创进行打造的该转向冗余, 面向L3级自动驾驶应用开发的这款全冗余式转向系统, 预计将在同一产业园实现量产并在今年第一季度完成下线。
蜂巢易创公司表示其全新冗余转向系统具备最大功率1080W，并能够支持输出扭矩7.07牛米的同时满足齿条力需求达14千牛。该系统能够支持包括DMC、LKA、APA、DST、ICA、TJA及HWP等功能模块，并能够对各类车型进行全功能应用覆盖
长城精心打造的一套冗余系统令其合作伙伴高通倍感惊讶，并非仅仅局限于提升系统的绝对安全那么简单——更高冗余配置不仅体现了系统的绝对安全，并且还带来了高昂的成本负担。同时这一举措同样彰显了长城坚定的技术自信。
自动驾驶不仅仅只是纯粹的技术较量，并且同时也是一个围绕「安全可靠性」、「成本」、「时间」展开的竞争。
只有当系统的安全可靠度达到惊人的99.9999\%时……
但在这场竞争激烈的白热化战局中，在渐进式创新路径上的进展缓慢主要是由于传统车企都将安全性和可靠性作为首要考量因素所致。
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
依托其规模优势,通过改造激光雷达和线控转向等新兴领域,促进产业快速成长,并减轻供应链成本压力
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 已达成了 L2.5级别自动驾驶技术的目标；而配备有L3级高级辅助驾驶功能的E-HS9系列车型，则有望在今年内开始批量生产，并在最早于九月份就能让广大车迷亲身体验到这一技术带来的便利与安全；其中该车型可能将成为我国首款能够实现L3级别无人驾驶技术的实际应用车辆
一汽目前自动驾驶行业存在两条路线：
主要以传统整车企业为主，在自动驾驶领域展开规划与部署。通用、福特等一线车企积极布局自动驾驶技术，并非仅局限于内部自研：他们或通过巨额资金与人力资源投入推动技术创新；或利用资本运作并购等方式快速推进技术发展。其核心策略为渐进式发展路径，在现有技术基础上逐步提升至更高阶的自动驾驶系统。
第二条路线则是主要由高科技企业主导，并采用直接进攻策略。这条路线的主要典型企业包括Waymo（谷歌旗下自动驾驶项目）、百度自动驾驶自动驾驶技术有限公司（百度）、腾讯汽车科技集团（腾讯）、小马智行（NIO）以及领势智能（领势科技）。基于其具备自动驾驶技术研发的技术储备和人才资源，在L4阶段的研发上投入了大量资源。然而，在车辆控制与系统集成领域上，在技术基础和整合能力方面仍存在一定的欠缺。
中国一汽较早地进入自动驾驶领域，并于2012年左右启动了相关技术研发工作，在国内整车厂中率先开展相关技术研发工作，并规划了从L2到L5级的自动驾驶技术路线图，并包括6个主要技术平台：自动泊车与智能底盘；此外，在智能汽车规划决策方面也进行了系统性布局，并重点推进协调控制与算法算力的发展；同时注重传感融合与高精定位的关键技术突破；目前该布局已较为完善
就技术而言，在车辆控制方面的一汽已经达到行业领先水平；规划决策这一领域同样表现出很强的能力；定位系统也已取得显著进展；融合技术的应用也取得了突破性成果。然而，在感知系统方面的一汽起步相对迟缓；但随着近年来持续加大研发投入力度并取得了一定成效；未来有望进一步提升相关技术水平。综合来看，在自动驾驶技术研发方面与同级企业相比一汽始终占据绝对优势位置；尤其当将车辆运行状态与核心技术进行深度结合分析时，则可以看出一汽的技术优势更为突出。
毫无疑问，在自动驾驶汽车的法规与政策尚未完善的情况下，在红旗生产的量产车型上还无法正式推广这一技术。但随着技术逐渐成熟以及相关政策逐步完善，预计这一技术很快将实现并得到应用。
一位在一汽智能网联部门的一位高层人士表示
同时,刘斌认为,在实现成本与性能的最佳平衡方面,L2/L3技术已经达到了技术与经济最优状态,这种配置既能为用户提供安全可靠的驾驶体验,又能以相对较低的成本实现智能化功能,这对汽车厂商而言既具吸引力又易于承受压力,因此市场前景光明.相比之下,在实现高度智能化方面,L4/L5技术仍面临诸多挑战.若缺乏成熟的整车企业及完善的生态系统支持,这些先进技术要想真正落地应用将举步维艰.因为除了要在汽车自身层面解决昂贵的传感器、控制器以及庞大的软件代码问题外,还需整合交通信息处理系统、路网数据平台以及通信网络等多重技术支持,才能形成完整的解决方案.目前一种观点正是强调智能汽车必须依赖智慧道路才能实现真正的应用价值
此修改重点做了以下几处优化:1. 将"由于"改为"在实现",并扩展了对"性价比达到最佳平衡"的理解;2. 将"反观"改为"相比之下",并调整了主语位置;3. 将"如果没有...推广的话"改为更正式的说法;4. 扩展了对技术难点的理解
由此可见，在发展过程中,L4及L5的发展一定是建立在丰富的生态环境基础之上的,因此最先应用于B端商业运营的可能性最大,这一趋势值得借鉴.值得借鉴的是,红旗与百度合作开发的长沙无人出租车项目,正是这一技术应用的最佳实践案例.
如今，在自动驾驶领域, 一汽除了百度之外, 还与华为、中兴等多家知名企业和一些新兴的初创企业建立了合作关系. 其中 notable 的合作对象包括小马智行、驭势科技、中智行以及纵目科技等.
比亚迪
比亚迪汉的自动驾驶等级相当于L2，在高速及其他类似路况下可以让驾驶员专注于前方区域而无需双手操作车辆控制装置。然而，在这种驾驶模式下仍需驾驶员时刻关注周边环境，在必要时接管车辆以确保安全。尽管如此，在这种驾驶模式下仍需驾驶员时刻关注周边环境，在必要时接管车辆以确保安全。The autonomous driving system: DiPilot incorporates features such as active braking and collision warning. This system stands out for its integration of big data algorithms that learn and adapt to driver habits, offering a balance between safety and comfort that is highly commendable.
目前看来，在过去的一段时间里，在比亚迪汉上已经完成了L2级别部分自动驾驶功能的集成，并发布了全新智能驾驶辅助系统——DiPilot。该系统由两部分组成：训练模块（DiTrainer）与数据采集系统（DiDAS），分别负责相应的功能模块。
DiDAS涵盖了主动安全技术中的自动紧急制动辅助系统、前方碰撞预警系统、自适应巡航控制、单一车道集成巡航、拥堵缓解辅助等核心功能。类似于经过标准化的高级驾驶辅助系统集合。这些技术在日常通勤中已经展现出实用性，在主动安全领域主要涉及自动紧急制动、自适应巡航控制以及自动泊车技术等关键模块。其中自动紧急制动辅助系统和自适应巡航控制是最常用的技术组合，在驾驶过程中能显著提升行车安全性与便利性
而针对DiTrainer而言,它不仅拥有自主学习的能力,还具备进化潜力。当驾驶员在操作车辆时,该系统能够通过实时数据识别出不同类型的驾驶员行为模式,并根据这些信息动态优化适应策略。此外,DiTrainer还能够综合考虑各种实际驾驶情境（如气象状况和道路状况等）来提供更为精准的服务建议和操作指导,例如帮助指导何时调用以及如何正确运用DiDAS功能。