在未来的几十年，推动这场新的移动革命的关键驱动力会是什么？最近几家知名的老牌车企CEO们不约而同谈了关于自动驾驶的未来技术的话题。我们得以一窥汽车厂商眼中的自动驾驶。
现在众多老牌车企都已将自动驾驶作为战略布局的核心，因为自动驾驶无疑将是自130年前汽车诞生后，最伟大的移动出行革命。
那么在未来的几十年，推动这场新的移动革命的关键驱动力会是什么？最近几家知名的老牌车企CEO们不约而同谈了关于自动驾驶的未来技术的话题。我们得以一窥汽车厂商眼中的自动驾驶。
近日，奥迪新一代旗舰轿车 A8 正式诞生，除了标志性的车灯和内饰设计，A8 还成了全球首款实现 Level 3 级别自动驾驶的量产车。
奥迪 CEO Rupert Stadler在接受媒体采访时， 重点谈到了奥迪自动驾驶系统 Piloted Driving 的未来、高精地图的重要性和客户数据的安全管理等问题。他特别提到，高精地图对于奥迪发展自动驾驶及相关服务的革命性意义。
另一家老牌车企的掌门人也持有接近的看法。戴姆勒董事局主席兼梅赛德斯-奔驰总裁Dieter Zetsche在几个月前亲自撰文谈他眼中的自动驾驶，主要讲述了 3D 高精地图的重大意义，他甚至认为这项技术“代表了自动驾驶的未来”。
围绕自动驾驶的热点，引发的一系列产业、技术、生态的变革和创新才刚刚开始，并将在持续推动产业和技术不断突破现有边界。
德尔福客座专家 Manu Namboodiri认为，眼下的自动驾驶正在带来创新高潮。因为，联网和自动驾驶汽车不仅仅是融合了多项新技术，它还在推动这些技术的研发、投资和创新，并不断拓展其边界。物联网、3D高精地图、计算机视觉、海量数据管理、边缘分析、人工智能、云计算等等这些技术都将是推动自动驾驶汽车不断发展的催化剂，同时，未来的汽车也无疑将是这些前沿技术最广阔最重要的应用场景之一。
车企“老司机”：3D高精地图是汽车革命的开端
而对于推动这场新移动革命的众多技术中，3D 地图被车企“老司机”视作至关重要的功能。
戴姆勒董事局主席兼梅赛德斯-奔驰总裁Dieter Zetsche甚至认为，对自动驾驶汽车来说，“下一个划时代的功能则是 3D 地图数据，在下一场移动革命中它将成为关键驱动力”，并且这将影响每一个人。
Dieter Zetsche特别指出，3D地图将为车辆传感器和摄像头提供补充信息，且在增强安全性和便利性上潜力巨大，它将成为未来自动驾驶汽车上一个不可或缺的重要环节。“对全自动驾驶汽车来说，地图必须极端精确且更新及时。想像一下，如果我们能有无数个地图来源，每辆车都能在路途上搜集数据并与其他车辆进行实时分享，自动驾驶汽车又会是什么模样呢？”
奥迪 CEO Rupert Stadler同样十分看重地图的作用。他认为，实时地图和基于地理位置的服务会为未来出行打下坚实基础，因为这将提升道路安全的同时，为其他出行服务的发展创造机会。
这也就不难解释，为什么奥迪、宝马、戴姆勒共同买下了地图服务商 HERE。此外，Rupert Stadler还提到，奥迪、宝马、戴姆勒三家车企公共出资收购HERE还保证了它将一直是一个独立开放且创造价值的地图数据库。
“有了它奥迪才能保证自己未来重要技术的开发，HERE 让我们在与科技巨头的竞争中扼住命运的咽喉。” Rupert Stadler表示。
在车企眼中，高精地图对于自动驾驶未来发展的重要性可见一斑。
前几天，现代汽车也宣布，其正和韩国政府合作，计划在冬奥会上使用其研发的自动驾驶汽车，高精地图将是其标配。现代希望依靠高精度数字地图，对抗天气对部分传感器的影响，保证汽车的正常行驶。由于多雪且道路曲折，平昌的气候地形对于自动驾驶汽车具有很大挑战性。这家厂商宣称，其地图误差小于 10 厘米，是“世界上最好”的图形。
需要指出的是，自动驾驶所需要的地图与传统的路线图截然不同，它将更为强调空间的三维模型以及精度，其所许的全新的数据基础，必须将精度从米级降到厘米级，必须非常精确的显示路面上的每一个特征和状况，同时必须利用车辆上的匿名数据进行实时更新，帮助车辆知晓交通、天气和事故等各方面信息。
自动驾驶汽车引发的技术创新热潮
车企们认为3D高精地图将是推动新一轮汽车革命的关键驱动力，但这仅仅是开端。对于自动驾驶而言，是更为复杂的多种新技术的融合，这是个综合性的大工程，并且它正在推动各项技术的研发、创新、投资，不断突破现有边界。德尔福客座专家 Manu Namboodiri近日总结了他认为是“自动驾驶汽车创新的超级催化剂”的新技术TOP 11大名单。
其中，首先是物联网技术。自动驾驶汽车搭载了数百个传感器，它们将车辆周围的物理世界转化成了数字信号。而自动驾驶汽车传感器的复杂性也让它成了史上最强悍的物联网产品。而未来随着自动驾驶汽车功能的不断增多，必定还将融入更多来自其他领域的物联网解决方案和平台。
其次是数据。包括海量数据管理、边缘分析。如今，汽车正在成为人类历史上最大的数据来源，自动驾驶系统和传感器等设备产生的数据很轻松就能突破 TB 级别，而这些数据必须得到快速的处理和转化。因此数据管理、数据库、数据流分析、安全、数据比对、分布式计算和贷款管理等方面的创新已经迫在眉睫。而边缘分析的重要性则是在于——未来的自动驾驶汽车每秒可能就会产出数个 GB 的数据并做出上千次判断，如果车辆不能独立完成部分数据的处理，而是将所有数据都一股脑送到云端并等待后台的“总大脑”来反馈，那么其延迟根本无法接受。这也解释了为什么英特尔等科技巨头纷纷宣布开始向数据公司转型。最近，英特尔还与爱立信、日本电装、NTT、丰田汽车等成立了自动驾驶大数据联盟，正式名称为“自动驾驶边缘计算联盟”（AutomoTIve Edge CompuTIng ConsorTIum，AECC）。
不过，虽然边缘计算对实时分析和决策至关重要，但大量数据还是要回流到云端进行处理。因此，有一个强大的云计算能力会成为数据管理、应用分析和运营、软件升级、高清地图、路径规划、支付、可视化、城市管理与诊断等功能的重要保障，保证自动驾驶汽车有最棒的生命周期体验。
此外还有计算机视觉，它是自动驾驶汽车感知周边环境的基础性技术，帮助汽车实时分析视频流来理解交通信号灯、行人、路障和路标等。同时，目标探测、建模、路径预测等工作也是计算机视觉技术一肩挑。除了要负责感知车外环境，计算机视觉技术还得分析车内视频流，及时发现驾驶员是否有分心等情况出现。此外，它还要进行相关记录并对其进行事件关联性分析。
自动驾驶汽车更带动了多项技术的发展，包括安全技术、连接技术、软件、能源、移动技术以及现在大热的人工智能。这些技术随着自动驾驶的发展，将被越来越多的应用在汽车上。
