CES前方日記day3 新奇科技潮物挨個兒看
2018 CES大展依舊熱鬧，這中間除了有傳統科技廠商，近些年汽車廠商以及與汽車相關的技術和產品也成了展會重頭戲。特別是當先火熱的“自動駕駛技術”。
下面我們就來看看，今年CES大展上自動駕駛領域最新動態
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百度正式推出Apollo2.0版本：並向用戶開放
百度在CES展前宣佈，正式推出Apollo2。0，並且向用戶正式開放。百度Apollo2。0是一套完整的自動駕駛解決方案，能夠實現簡單城市道路自動駕駛，它標誌著Apollo平臺包括雲端服務、軟體平臺、參考硬體平臺以及參考車輛平臺在內的四大模組已全部具備。
百度Apollo2.0（圖片來自百度）
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NVIDIA釋出：專為無人車準備的AI晶片DRIVE Xavier
NVIDIA黃仁勳在CES上正式釋出了DRIVE Xavier，據悉這是一款專門為無人車準備的AI超級計算晶片。同期NVIDIA又推出了兩款基於DRIVE Xavier設計的軟體平臺：DRIVE IX 和 DRIVE AR。DRIVEIX 是一款智慧體驗軟體開發套件，它能夠藉助車身內外的感測器，為駕駛員和乘客提供 AI 輔助功能。同時推出的Drive AR軟體，這則是一款車內AR平臺。黃仁勳表示“未來的汽車將是軟體定義的”。
NVIDIA釋出DRIVE Xavier（圖片來自baidu）
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NVIDIA釋出DRIVE Xavier（圖片來自baidu）
三星在CES2018上正式釋出了旗下最新款的車載平臺DRVLINE，以及業界第一個5G汽車解決方案（遠端資訊控制單元TCU）。據悉三星/Harman的5G解決方案將會使汽車能夠直接與交通燈、外部交通管理系統和其他車輛進行互動。換言之，TCU將作為單獨汽車與更大交通網路的連線點。
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三星釋出:車載平臺DRVLINE和5G汽車解決方案(TCU)
今年CES博世除了在智慧汽車、無人駕駛和交通服務方面展示出了多種解決方案之外，還帶來了一套全新的互聯交通解決理念和解決方案：1。社群泊車；2。自動代泊車系統；3。車聯網自動緊急呼叫系統eCall；4。共享交通服務；5。整合的汽車互聯平臺。博世整合了當前所提供的多種汽車服務，包括錯路警告、預防性診斷、被盜車輛追蹤以及車內遠端智慧家居控制等等，將汽車變成了一個互聯的生活空間。
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博世：提出新的互聯交通解決理念和解決方案
豐田CES推出E-Palette，一個能夠滿足使用者需求，提供城市自動駕駛解決方案的業務應用。豐田表示，E-Palette包含了Toyota的守護者技術，以提供一個安全可靠的車聯網路，這是一個開放並且靈活的平臺，可以很輕易地適應到許多應用中，包括駕駛共享、快遞傳輸以及零售上。
豐田：釋出基於城市全自動駕駛的電商平臺E-Palette
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豐田E-Palette（圖片來自baidu）
福特宣佈，2018年將在一座城市開始與美國物流公司Postmates對自動駕駛汽車運輸貨物進行合作測試，福特認為，與這些合作伙伴進行合作，可以幫助福特驗證自動駕駛的商業模式。福特全球營銷副總裁Jim Farley表示，2018年稍後福特將會開展更多的城市合作。
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豐田E-Palette（圖片來自baidu）
採埃孚展出了搭載多種感測器以及支援人工智慧的採埃孚ProAI中央控制器的原型車。由可以利用模組化設計將其應用於任何車輛的系統架構，並可根據實際應用對可用的硬體和所需的自動駕駛等級進行調整，目前已經可以實現最高L4級別的自動駕駛，還集成了Car eWallet汽車電子錢包的移動支付功能。
福特：自動駕駛送外賣開啟自動駕駛商業模式
截至2017年，全球前14大技術公司裡，已經有12家宣佈開發自動駕駛相關的技術；在汽車領域，全球前14家的整車廠之中，已有13家宣佈要進軍自動駕駛領域。可以這麼說自動駕駛的時代，已經來臨。
採埃孚：展示ProAI原型車
從參見展會回的角度看，從投入自動駕駛的廠商數量看，以及IT大咖對於自動駕駛的熱情上看，自動駕駛時代來了。但是這僅僅是停留在字面上以及實驗室狀態。如果按照自動駕駛的分級，展會上看到的自動駕駛僅僅是L3級別。
現實中，我們普通大眾能接觸到的自動駕駛頂多為L2級別，如沃爾沃的某些車型配備有自適應巡航+車道保持+ City Safety。
另從CES上看到廠商釋出的產品也好系統也好，解決方案也好，其實都集中在ADAS系統領域，即“先進的駕駛系統”（Advanced Driver Assistance Systems）。即利用安裝於車上各式各樣的感測器，在第一時間收集車內的環境資料，進行靜、動態物體的辨識、偵測與追蹤等技術上的處理，從而能夠讓駕駛者在最快的時間察覺可能發生的危險。
而在ADAS 中，硬體的核心是感測器（攝像頭、雷達等）和處理器，軟體核心是演算法。其中NVIDIA的計算晶片DRIVE Xavier是無人駕駛晶片領域的代表，百度的Apollo平臺則是自動駕駛領域演算法和解決方案的代表之一。
為什麼汽車廠商還有谷歌等科技巨頭喊了這麼多年自動駕駛，現在再來看，依舊是進展不大呢？這主要是有以下幾點原因：
首先，自動駕駛技術初級階段，其所使用的ADAS系統成本太過昂貴。早前谷歌自動駕駛汽車所使用的鐳射雷達的單車成本就高達7萬美元，雖說現在成本已經降至7500美元，但還是太貴，這大大制約了ADAS系統市場普及。
其次，傳統汽車商跟科技廠商之間存在很大的壁壘。當百度以及谷歌釋出自家駕駛技術時，曾經看到好多傳統汽車廠商還站臺，表面上一派祥和，其實私底下你爭我鬥。
這很簡單，傳統汽車廠商其實並不願意科技巨頭染指自己的汽車供應鏈體系。即科技企業進入整車廠的供應鏈。如果未來讓科技廠商掌握了自動駕駛的標準或者是核心技術，那麼傳統汽車廠商都變成了OEM。
所以現在我們看到一個很有趣的現象，如奧迪，他雖然給谷歌站臺、蘋果站臺，但是他自己也在研發自動駕駛技術。還有你若說傳統廠商地圖不行，其實也錯了，目前奧迪、寶馬、戴姆勒以及博世和大陸都是Here地圖的大股東。
此外在技術積累以及大資料積累方面，傳統的汽車廠商跟科技巨頭之間的差距，遠非你想象的那麼大。當你在使用汽車自帶的GPS時，你就在為廠商貢獻資料。又比如新款奧迪A8安裝了前置攝像鏡頭，每秒鐘會掃描18次前方的路段情況，並配合雷達和超聲波感應器同時接收資料，從而計算出周邊的環境情況。在低於60公里的時候，或者是道路擁堵階段等可以實現自動駕駛。
相比較科技廠商，傳統汽車廠商在工業化系統整合方面更具優勢。這一點可以拿豐田的電動車與特斯拉作比較。如豐田電動車在可靠性還有生產工藝、裝配工藝上都要更勝一籌。
最後要說的一點也是最重要的一點，脫離了智慧交通下的自動駕駛都不是真生自動駕駛。這個理解起來很簡單，現在汽車廠商也好，還有科技巨頭也好，他們值關注的是自動駕駛技術，並沒有關注到“交通”本身，就是當前參與交通的主體是人，而不是系統。
谷歌總是在說，我們的自動駕駛汽車已經積累了上百萬公里的資料等等，其實這一點用也沒有。舉個例子：拉斯維維加斯的自動駕駛小巴與一輛卡車發生事故。當時小巴車根據感測器檢測到卡車，本可以停下來避免撞到卡車，但根據規則卡車要讓行，結果卡車出來了，所以發生事故。
這說明的一點是，廠商所收集的資料是想要從中看出規律，但是現是生活中，除了交通法規，我們還有大量的交通習慣和潛規則是沒有被量化的。同樣，自動駕駛車所收集到的資料跟全球每天所產生的交通資料比起來，也簡直是不值一提。
說白了當前的基礎設施為人類駕駛員提供的，而非自動駕駛系統。因此為了讓整個交通更有預測性。自動駕駛一定要跟智慧交通協同發展，即資訊輸入將與環境結合，進而提供與道路狀況相關的更多資訊，最後是車與車之間的通訊。
