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23个问答带你了解智能驾驶发展状况.docxVIP

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1、大模型技术的盛行对智能驾驶域控器领域的技术要求与挑战?

大模型技术确实给智能驾驶域控器领域带来了新的要求和挑战。例如Tesla的感知算法架构等先进技术的出现催生了中高阶纵向式算法,转变了许多人对自动驾驶的看法。然而,考虑到把这些先进算法实现在产品中,通常需要更多的计算资源,且对于硬件架构也有较高的要求。因此,一套成熟的自动驾驶系统,如果要实现在市场上广泛应用,我们还需要在市面上有一些性价比更高的硬件平台支持。

2、相对传统的驾驶辅助系统(ADAS)技术,大模型技术的推动有何影响?

(1)大模型技术需要更强的计算能力,这可能会引导芯片制造商向更高性能的方向发展。

(2)大模型技术通常对视觉系统有更高的要求,例如需要摄像头达到320度的全视角覆盖。相比主流的5-6颗摄像头,大模型需要更多的摄像头。因此,对于市场来说,实现大模型技术的普及,还有一定的挑战。

3、智能驾驶技术的发展可能给域控制器市场带来哪些影响?

首先,智能驾驶技术的发展不仅推动了计算硬件的提升,也带来了新的产品形式,例如集成更多功能的一体化控制器。其次,考虑到智能驾驶技术的成本和技术需求,市场可能更容易接受如高速NOA功能等集成度较低但功能便利的产品。总的来说,市场需求是推动技术发展的主要动力,但昂贵的智能驾驶技术可能并不会容易在市场上普及。

4、在中央计算平台的架构实现以后,其内部的芯片配置的形态?

中央计算平台的设计目标是整合不同的功能和服务,因此其内部的芯片配置需要具备强大的计算能力和多样的功能支持。但具体的配置方式可能会根据具体的应用场景和功能需求有所不同。例如,一些对计算速度要求非常高的功能可能会需要单独的专用芯片,而一些可以并行处理的任务则可能会采用多核心的处理器。

5、作为域控制器,其核心部分的掌控度不在中间厂商手中,车商也倾向于自主开发。这是否意味着域控制器厂商未来可能转向代工的角色,丧失核心技术实力?

确实,从现在市场的趋势可以看出,大型主机厂家都希望向软件自主开发的方向转型。像吉利、比亚迪等主机厂家虽然都宣称要自主研发,但其实它们不会对所有的软件模块自研。它们主要的模式是构建一个生态圈,然后在生态圈内寻找合作伙伴补齐自己不足的能力。

对于域控制器硬件,主机厂家基本不会自研,因为这方面的技术含量不高,且固定资产投入大。它们只会自研一些跟数据相关,且能改变用户驾驶体验的软件算法。所以,对于硬件域控制器厂商来说,如果只专注于硬件开发,未来几乎没有市场。

6、主机厂家是不是都需要一个硬件载体来支持他们自己的软件模块?

是的,硬件是软件的载体。主机厂家需要的是一个能够支持他们自主研发的软件模块的硬件载体。如果仅有软件,主机厂家还需要去找硬件载体,这其实是一种不必要,或者说不太受欢迎的方式。所以项目下的域控制产品模式,一定是软硬一体的,这样才会在市场上具有更大的竞争力。

7、小鹏汽车与大众合作的中央集总架构,是否真如它所说是中央集中式的,其中的结构是什么?

小鹏汽车它的架构并不能算作真正的中央集中式架构。他们只是进行了一些整合,然后形成了功能域,例如动力驱动域、座舱域、底盘域等。当然,所谓的底盘域并不是所有的底盘元件都在一个控制器里面,像esp底盘的制动、转向、悬挂等部件,并没有实现一体化。底盘域涉及到的机械部分还是由不同的供应商来提供。所谓的底盘,并不能做到像自动驾驶域控制器那样的高度整合。小鹏现在的模式更可能是按照特斯拉的方式,对娱乐和信息等功能按照特点进行一定的整合和合并,实现部分的集中式结构。

8、目前高速道路NOA的方案的功能是否是可以实现在高速路上完全自动驾驶?

实际上,高速NOA是L2+级别自动驾驶的一个相对较新的功能,因为它利用了高精地图可以实现进出匝道这样的场景。从现在的用户体验来看,只能说虽然该功能已经比较成熟,但在性能、稳定性和安全性方面还有待改进。

9.实现这样的高速NOA功能需要主机厂商做出哪些投入?

主机厂想要实现上述功能,需要投入相当高的成本。

一方面,他们需要加入高精度定位模块;

另一方面,他们还需要配备高精度地图。这两部分的总成本大约在1000元左右。有些主机厂商可能会想要简化流程,即他们只想要实现前方有匝道时就对驾驶员进行提醒,而不再要求高精地图和上下匝道的准确识别。因此,他们可以省去这1000元的成本。

主机厂正在研究一种更直接的功能,即在车辆识别到前方有匝道时,就提示驾驶员接管。这可能是目前他们正在努力探寻的方向。

10、当前这样一个方案的大致价格是什么样的?以及它的成本构成是如何的?在哪些方面可以实现降本,无论是技术降本还是原材料降本?

目前最便宜的一个方案是由mobileye提供的EyeQ加双芯片驱动的域控制器。这个方案的价格大约在1500元左右。然后还需要配备一个定位芯片,这个芯片在域控制器外面接了一个高精度

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