自動駕駛汽車有多種形式。無論是遵循固定路線的日常穿梭巴士系統,還是一輛在您坐下來放松時能完美倒車的汽車,自動駕駛汽車(眾所周知)已經出現。許多公司正在不懈努力,以確保完全自動駕駛成為每個人生活里的常態。
雖然許多車輛具有緊急制動和自適應巡航控制等自動駕駛功能,但在道路上看到完全自動駕駛車輛是非常罕見的。英國計劃到 2025 年推出自動駕駛汽車,雖然美國沒有任何州有任何禁止自動駕駛汽車的具體法律,但自動駕駛汽車仍僅限于 Waymo 和 Cruise 等公司的試運營車輛。在美國,特斯拉希望在 2023 年的某個時候獲得監管部門批準其完全自動駕駛測試版車輛。
雖然可能出現時間的推遲,但考慮到技術和工程的發展速度,完全自動駕駛汽車已是大勢所趨。
為何要研發自動駕駛?
那些曾經出現在科幻電影的情節正在迅速成為現實。在自動駕駛的六個級別中,所有級別和類型的自動化都是圍繞提高一個關鍵領域而建立的:安全性。
將近 90% 的車禍都是由駕駛員的錯誤行為造成的。通過提高車輛的自動駕駛程度,可以顯著降低該百分比。更安全的道路會帶來有益于其他駕駛領域的額外效果。更少的撞車事故將減少交通擁堵并降低維修成本,使自動駕駛的未來更具成本效益。這將有助于節省燃料和減少排放,也會對環境產生連鎖反應。
未來如果實現完全自動駕駛,就不再需要駕駛員監督,這意味著,那些目前需依賴他人出行的人將擁有更大駕駛自由度。殘疾駕駛員尤其如此。2012 年,谷歌(現為 Waymo)為法定盲人Steve Mahan 提供了測試其自動駕駛汽車的機會。汽車使用傳感器完成所有工作,將駕駛員安全地定位在道路上,并自主決定何時轉彎、剎車和離開交叉路口。這次“試駕”讓Steve不用下車便能購買食物,并帶他去取干洗衣服。
Steve評價他的經歷時說:“這是獨立出行的希望。這些汽車將改變像我這樣的人的生活前景。”
在本篇博文中,我們將了解從事自動駕駛的那些令人興奮的公司,那些在自動駕駛技術方面取得進展的公司。
特斯拉
特斯拉由埃隆·馬斯克于 2003 年創立,是最受歡迎的電動汽車制造商之一,也是第一家提供其所稱的全自動駕駛汽車的公司。
其自動駕駛技術被命名為 Autopilot,這是一種高級駕駛員輔助系統 (ADAS),擁有許多自動駕駛功能。當 Autopilot 于 2013 年首次推出時,Elon Musk 說:“Autopilot 是飛機上的好東西,所以我們應該在汽車上安裝它。”
目前的系統包括交通感知巡航控制、自動轉向、自動泊車、自動變道,甚至自動泊車和召喚等功能——即使在停車場,你也可以呼叫汽車來找你。
雖然這聽起來確實像是未來的汽車,但特斯拉積極鼓勵用戶確保即使在 Autopilot 處于運行狀態時也能集中注意力。在啟用 Autopilot 之前,您必須同意“始終將手放在方向盤上”。如果汽車認為沒有這樣做,則會發出一系列視覺和音頻警告,最終在剩余的旅程中無法使用 Autopilot 功能。
在美國,特斯拉向任何愿意付費的人提供全自動駕駛 Beta 版,雖然它可以使用,但尚未獲得監管部門的批準。正如特斯拉網站上所說,“自動駕駛、增強自動駕駛(Enhanced Autopilot)和完全自動駕駛功能旨在與全神貫注的駕駛員一起使用,駕駛員將雙手放在方向盤上并隨時準備接管。雖然這些功能隨著時間的推移變得更加強大,但目前啟用的功能并不能使車輛自動駕駛”。
不過,特斯拉正在突破技術和監管框架的界限,并有信心早日實現其目標。
Cruise
Cruise 是一家位于加利福尼亞州的自動駕駛汽車公司。它成立于 2013 年,是通用汽車 (GM) 的自動駕駛子公司,是其自動駕駛工作的核心。自成立以來,Cruise 在自動駕駛領域取得了長足進步,并擁有包括微軟和本田在內的眾多投資者。在此期間,它還獲得了加利福尼亞州的無人駕駛部署許可證——這意味著它能夠使用其無人駕駛車輛提供公共出租車服務。
Cruise 目前正在擴大其自動駕駛車隊,目標是讓駕駛更順暢、更方便、更安全。
為實現這一目標,Cruise 在他們的車輛中使用了一種名為Webviz的數據可視化工具,該工具使用代碼密集型算法來預測行人、其他車輛以及車輛周圍區域內任何事物的移動。然后 Webviz 使用這些數據立即決定汽車應該采取什么行動。這是一個不斷發展的工具,使用得越多,它就會變得越好。鑒于 Webviz 的潛力,它最初是作為自動駕駛汽車的工具而擴展的。但自推出以來,Webviz 已成為開源軟件,現在可用于許多其他行業,最著名的是機器人技術。
理想汽車
理想汽車是一家位于中國的電動汽車制造商。這家由李想創建和擁有的公司(有時被稱為 Li Xiang)使用增程器作為電動汽車的電源。這意味著可以行駛更長的距離,減少停車充電的需求。
該公司的重點是“為家庭創造更安全、更舒適、更便捷的產品和服務”。為實現這一目標,他們的所有車輛都配備了“智能空間”三維空間交互體驗,包括 4D 沉浸式音頻和視頻系統和五屏交互窗口模式。這意味著無論你坐在車內的哪個位置,都可以擁有身臨其境的視聽體驗。這與多項 ADAS 功能相結合,帶來了未來的駕駛體驗。
除了“智能空間”,理想汽車還在其車輛中推廣智能駕駛。通過使用配備激光雷達的理想L9,其車輛包括高性能攝像頭和智能駕駛平臺,以提高這些車輛在道路上的安全性,該公司正在積極努力改善這一點。
Telechips公司
Telechips 是一家韓國企業,成立于 1999 年,專門為自動駕駛汽車和 ADAS 系統開發 SoC 產品。它已成為行業內非常成功的企業,并在全球設有多個辦事處,包括日本、中國、美國、德國和新加坡。
該公司的產品不僅用于機頂盒和媒體播放器,它還將精力集中在汽車半導體上,以增強未來汽車的信息娛樂和“駕駛艙”;它的芯片最主要用于智能汽車解決方案。這些產品非常靈活,支持多種操作系統,包括 Android、Linux 和 Windows。
成立于 1930 年的德州儀器 (Texas Instruments),通常稱為 TI,是行業名單上歷史最悠久的公司,設計、制造、測試和銷售模擬和嵌入式半導體。這些半導體用于所有市場,包括工業、個人電子、通信、企業系統,以及對本文而言最重要的汽車。
TI 的主要目標是通過半導體提供更實惠的電子產品,并通過其產品改善應用和市場,從而創造一個更美好的世界。這使其成為全球銷量前十的半導體公司之一,并在模擬半導體行業中占有最大的市場份額。
TI的汽車行業正在努力改進 ADAS 系統、信息娛樂系統、電子產品、照明以及他們面臨的任何其他挑戰。其 ADAS 系統解決方案專注于安全和駕駛自主性,利用激光雷達、雷達、超聲波、汽車 360 度攝像頭和智能傳感。TI 旨在取得成功并快速交付創新,并“為未來的道路做好準備”。
瑞薩電子
瑞薩電子是一家日本模擬、電源和嵌入式半導體制造商,于 2002 年由三菱電子、日立和 NEC 合并而成。其業務從研發開始,并處理從半導體產品銷售和服務的整個過程。
瑞薩的關鍵信息很簡單——“讓我們的生活更輕松”。它旨在通過將自己確立為世界領先的進步和現代半導體公司來實現這一目標。其產品涵蓋未來汽車的所有領域,從ADAS和自動駕駛,到安全、信息和電動駕駛。其 R-Car SoC是許多信息娛樂和 ADAS 解決方案的基礎,多年來一直采用 Imagination 基于 PowerVR 架構的 GPU。
小鵬
小鵬汽車成立于2014年,是一家總部位于中國廣東的汽車制造商,在美國加州以及亞洲和歐洲的許多地區設有辦事處。它旨在探索機動性的全部潛力——從電動汽車到飛行汽車。它的核心信念很簡單:技術將改變移動的未來。小鵬希望通過在其車輛中使用集成的互聯網和人工智能技術,將自己定位為智能出行的領導者。
通過其車載智能操作系統 Xmart OS,小鵬汽車將自己提升為智能駕駛輔助架構、ADAS 和自動駕駛進步方面的全球領先公司。它的操作系統改進包括冥想模式、遙控停車、自適應巡航控制、變道輔助、代客泊車輔助,甚至還有在疫情期間推出并保留至今的高溫抗菌功能。隨著每一次操作系統更新,小鵬汽車都在構建一個系統,讓我們離完全自動駕駛體驗又近了一步。
Waymo公司
最初是谷歌的自動駕駛項目,現已發展成為谷歌母公司 Alphabet Inc. 的子公司。需要強調的是,Waymo 并不制造車輛,但它是一家擁有大量人工智能和機器學習資源及專業知識的科技初創公司。正是這一點讓 Waymo 成為了捷豹和克萊斯勒等制造商的密切合作伙伴。
Waymo 聲稱,與所有其他主要的自動駕駛計劃相比,它行駛了更多里程并且總體事故發生率要低得多,考慮到它在亞利桑那州經營拼車服務,這令人印象深刻。Waymo 也是為數不多的鼓勵其后備司機將手從方向盤上拿開,甚至坐在后座上讓“Waymo 司機”做所有事情的公司之一。
Waymo Driver 使用從其傳感器收集的復雜數據,通過機器學習來識別周圍的事物——識別騎車人、行人、其他車輛,甚至道路施工。它還響應所有交通信號和標志。使用此信息可幫助 Waymo 駕駛員即時預測事物,從而實現快速反應并最終獲得更安全的駕駛體驗。Waymo 還有其他自動駕駛項目,例如其“Waymo Via”自動駕駛卡車送貨服務。
未來是自動駕駛的
鑒于這些公司的發展,我們有理由相信,到2030年自動駕駛汽車將成為主流的出行方式。隨著這一增長,我們都將享受到擁堵減少、更清潔的環境以及更安全的交通帶來的好處。
上述公司,以及其他公司,正在努力將自動駕駛汽車從新奇技術或奢侈品轉變為所有人的日常選擇和我們道路的必需品。
通過利用人工智能、機器學習和自動化的力量,我們從這些公司看到的一切將很快成為現實。原文鏈接:https://blog.imaginationtech.com/the-8-most-exciting-companies-working-in-self-driving
聲明:本文為原創文章,轉載需注明作者、出處及原文鏈接。
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