据外媒报道，无人驾驶车辆的发展之路可谓漫长而曲折。据Canalys发布的最新多个方面数据显示，尽管汽车业大肆炒作，但在2018年第三季度中，在美国境内，配置了半自动驾驶功能的美国新款乘用车销量仅占到了该国新乘用车销量的3%。
据Canalys预计，半自动驾驶功能的配置率（take-up）仍然很低（自适应巡航控制与车道保持系统结合后，可确保与前方车辆的车间距处于固定值，且车辆不会偏离车道，从而提升了驾驶安全性）。Canalys汽车行业首席分析师Chris Jones解释道：“该情况的存在可归咎于以下多种原因。该功能早在数年前就已上市，但通常作为某些特定版豪华车的选配件，限制了消费意识及配置率。此外，该类功能通常只适用于某些特定道路、车速及天气特征情况，需要驾驶员集中注意力，关注路况。许多系统导致驾驶操控不太顺畅。若使用体验较差，用户不太可能使用该类功能，或建议使用这类功能。”
但半无人驾驶系统的前景依然乐观。Canalys预计，2018年第三季度，特斯拉电动车占据美国半自动驾驶乘用车市场三分之一的市场占有率，日产排名第二，这主要得益于ProPilot系统，该系统被引入到日产新款Altima、Leaf和Rogue车型中，因此导致特斯拉与日产领先于宝马、奥迪、沃尔沃及其他车企，在市场占有率方面领先于后者。
车企务必要向更多的乘用车（含“经济型”车辆）提供先进的半无人驾驶功能。该市场正在增长，但增速却很缓慢。未来两年内，配置半无人驾驶功能的乘用车数量将持续而稳定地增长。据Canalys估计，到2021年，配置了半自动驾驶功能、在美出售的新乘用车数量将占到美国乘用车总销量的10%。该类车辆的市场神透露将持续提升，因为激光雷达及别的核心部件的售价在下跌，从而使得更多的车企得以将该类功能配置到旗下车辆中。
1.软件依赖性（Software reliance） 初代ADAS方案的研发人员竭力克服设计障碍。为此，他（她）们创建了复杂的软件。然而，事实上，对于复杂的汽车系统而言，预编程算法难以发挥效用。 研究人员不得不为了传感器融合、视觉处理及安全性创建新算法，这必然要集成一个大代码基（code base），势必会增加成本及安全风险，因为工程师必须持续地维护并更新软件。 这在某种程度上预示着需要从在商用硬件上构建的软件中心型系统（software-centric systems）向专注于计算功能的定制化片上系统（系统级芯片，SoCs）及硬件加速器转型，使得ADAS研发人员将复杂的算法切割为较小的计算，使得ADAS设计对现实驾驶情境的响应性得到提升。
瑞典汽车厂商沃尔沃对于电动汽车未来市场发展的潜力非常看好，并且未来将会对旗下产品策略进行比较大的调整。据悉，沃尔沃最近表示将为旗下所有型号的产品都推出插电式混合动力版本，并且未来将逐渐调整成纯电动版本，并且包括一款与特斯拉Model S作为直接竞争对象的车型。 沃尔沃估计，未来混合动力和全电动车型将占据全部销量的10%，并且2016年沃尔沃将会推出首款首款插电混合动力SUV XC90以及旗舰级轿车S90。同时，沃尔沃未来还将推出下一代纯电动和混合动力版本S60。 “我们始终相信电动汽车已不再是一种超前的产品，并且未来将慢慢的变成为主流。”沃尔沃总裁兼首席执行官Hakan Samuelsson表示。 同时，沃尔沃还将宣
利用先进的传感融合技术与精确算法，惠尔智能将高冗余低成本的无人驾驶技术带入人们的日常生活中。 在无人驾驶技术方面，惠尔智能通过顶层设计研发通用 L4 级别无人驾驶套件，并针对不一样场景、如无人驾驶巴士、无人驾驶物流配送车、无人驾驶扫地车等做降维应用。 无人驾驶巴士主要使用在于接驳摆渡服务，如机场、旅游景区、度假园区等。无人驾驶物流配送车可以在城市特定规划环境下，园区、厂区、别墅区、度假村、城郊新城等简单道路的场景中实现稳定的 L4 无人驾驶能力。无人驾驶扫地车则适用于交通枢纽、步行街、园区、景区等封闭 / 半封闭场景，同时也能满足城市道路这类开放式场景需求。正常行驶速度不超过 20km/h，清扫宽度为 2.5 米，平均每小时能
领域？ /
随着批量化生产以及大尺寸等难题的逐步突破，石墨烯的产业化应用步伐正在加快，基于已有的研究成果，最先实现商业化应用的领域可能会是移动电子设备、航空航天、新能源电池领域。石墨烯超级电池的成功研发，也解决了新能源汽车电池的容量不够以及充电时间长的问题，极大加速了新能源电池产业的发展。这一系列的研究成果为石墨烯在新能源电池行业的应用铺就了道路。 有调查数据表明，如果 无人驾驶 技术能够被大范围的应用，仅在美国，每年就能减少大约3万起交通事故，节省所有驾乘者800亿个小时，减少40%的碳排放。能够准确的看出，人类之所以要发展无人驾驶技术，归根结底是为了更安全、更有效、更环保的社会环境。 OFweek新能源汽车网讯 我
新能源产业的崛起带动了汽车的发展，无人驾驶汽车会是未来智能交通的主流，慢慢的变成了全球各国、各大企业都十分重视的主要产业。无人驾驶汽车发展看似蓬勃向上、前景无限，但是在技术开发过程中，有些核心限制因素的存在，不得不让人提升重视程度。无人驾驶汽车发展迅猛 商用前需突破识别能力瓶颈。 作为人工智能、等前沿技术与汽车产业深层次地融合的产物，无人驾驶是当前全球交通出行与汽车领域智能化和网联化发展的主要方向，已成为各国争抢的战略制高点。 仿佛是一夜之间，无人驾驶行业就从籍籍无名到百家争鸣，全球各大科技巨头、芯片企业、汽车制造商、勇于探索商业模式的公司、传统主机厂，乃至汽车零部件供应商，都急于在潮流中找到立足之地。
自动驾驶车辆可以大幅度减少道路交通事故的伤亡。据WHO统计，全球每年约有1.25亿人死于此类事故，人群年龄主要分布在15至29岁之间。另外，还有20至50万人受伤。大多数事故发生在发展中国家，这些地区无人驾驶汽车的成熟还要走很长一段路。下面就随汽车电子小编共同来了解一下相关联的内容吧。 近几十年来，由于安全带和安全气囊等特性，汽车已变得更安全，但是自2014年以来，美国的道路死亡人数已经上升，显然是因为智能手机导致的分心。而成熟的无人驾驶显然是一大救星。 无人驾驶的新进展 但是，近期美国加州发布无人驾驶测试排名已经提供了无人驾驶变得更加安全的证据。Waymo的车辆在公共道路上行驶了400万英里——它在自主驾驶时涉及的唯一事故是
据报道，通用汽车本来计划在 2020 年 1 月的消费电子展（CES）上推出一款新型电动汽车，但由于全美汽车工人联合会（UAW）的罢工，通用汽车未能在最后期限前完成相关车型制造。 通用汽车首席执行官玛丽·博拉（ Mary Barra）表示，这一延迟并没有阻止通用汽车的电动化进程。她还称，“所有的无人驾驶汽车都应该是纯电动汽车，”而不是混合动力汽车或者插电式混合动力车。 通用汽车发言人托尼·瑟沃尼（Tony Cervone）表示，“我们本来计划去国际消费电子展（CES），但是坦率地说，由于全美汽车工人联合会的罢工，我们没能完成本要完成的车型，因此无法参加。”他还称，通用汽车不会越过警戒线把概念车搬出工作室，或把模型车从工厂拿
汽车就应该是电动车？ /
在自动驾驶模型研发过程中，汽车厂商一般遵循“模型选择-模型训练-模型上车”的开发步骤。 在模型选择方面——每年工业界与学术界都会提出大量的模型，不同模型有什么优势，什么样的模型对自己最合适，厂商在挑选合适的模型上存在挑战。 在模型训练方面——大多数模型更侧重于算法的实现，关注易用性和模型的精度，往往忽略了模型吞吐，没有实现生产环境下的训练加速最优，GPU利用率也很低。这导致了车厂的研发容易成本居高不下，模型落地周期越长，车辆也无法及时获得最新的AI能力。 针对这两大难题，百度智能云联合NVIDIA，根据双方在无人驾驶行业丰富的实践经验，首批精选了17个模型，包括了2D、3D摄像头、雷达等多种传感设备，为车辆提供覆盖自适应巡
模型优化 /
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