[汽車之家 新鮮技術(shù)解讀]  汽車，這個已經(jīng)出現(xiàn)了一百多年的發(fā)明，早已從一個純粹的機械產(chǎn)品演變成了電氣化全副武裝的科技產(chǎn)物，未來的汽車該何去何從？每年一度的國際電子消費展CES給了我們一些答案！

　　作為一個全球電子企業(yè)展現(xiàn)高科技產(chǎn)品的舞臺，國際電子消費展CES至今已經(jīng)走過了整整50個春秋，這里充滿了新奇、炫酷和腦洞大開的新鮮玩意兒，也許你覺得它們都不切實際，但不可否認(rèn)的這些就是可以預(yù)見的未來。毫無疑問，自動駕駛成為了今年汽車企業(yè)的主題。

● 自動駕駛汽車達(dá)到了怎么樣的水平？

　　特斯拉2016年的自動駕駛交通事故告訴我們，汽車必須越來越聰明，達(dá)到越來越高級別的自動駕駛水平，才能逐步實現(xiàn)無人駕駛，面對各種復(fù)雜和未知的路況，保證人身安全。目前，量產(chǎn)車中特斯拉MODEL X和MODEL S可以算是自動駕駛水平最高的車型，但這在行業(yè)內(nèi)只能算是Level 2～3的級別。

　　在CES這場科技大趴上，車企們亮出的新車沒有自動駕駛技術(shù)，似乎都不好意思推上展臺了，樂視、現(xiàn)代、福特等等都拿出了自己最新的產(chǎn)品，下面我們就來看看它們都達(dá)到了什么樣的自動駕駛水平？

　　同樣是Level 4的自動駕駛水平，同樣是在原有車型上加裝自動駕駛技術(shù)，韓國人拿出的自動駕駛概念車似乎在“容顏”上更加精致一些，因為它們把實現(xiàn)傳感器都盡量的整合到車身內(nèi)部，外觀更加和諧自然。很多人難以將高科技與現(xiàn)代品牌聯(lián)系起來，但今天他們真的做到了，甚至，近期現(xiàn)代的這輛IONIQ自動駕駛汽車還拿到了美國內(nèi)華達(dá)州的測試牌照�，F(xiàn)代官方并沒有公布這款自動駕駛汽車的量產(chǎn)時間，但我們可以猜測近兩三年內(nèi)它還很難被量產(chǎn)。

　　可以看到，車企們在CES上展出的新車幾乎都一致地達(dá)到了Level 4級別的自動駕駛，他們通過攝像頭、毫米波雷達(dá)以及激光雷達(dá)等傳感器的結(jié)合，能夠360°的收集車身四周的路況信息，在限定的道路和環(huán)境下，自動駕駛系統(tǒng)能夠完成所有的駕駛操作。然而，這些車還有一個共同點，那就是現(xiàn)階段都還沒有量產(chǎn)，到底是哪些因素還制約著廠商量產(chǎn)的步伐呢？

● Level 4級別自動駕駛技術(shù)還有哪些量產(chǎn)難題？

　　目前來看，車企們研發(fā)自動駕駛技術(shù)很多都依賴于激光雷達(dá)，它通過發(fā)射和接受光脈沖的原理來推算與物體之間的距離，其測量距離的精確度要遠(yuǎn)高于普通的毫米波雷達(dá)。2005年，Velodyne公司發(fā)明了激光雷達(dá)，從此一直領(lǐng)跑于這一領(lǐng)域，從CES上自動駕駛汽車的覆蓋數(shù)量也可見一斑。但想要在量產(chǎn)車上應(yīng)用激光雷達(dá)技術(shù)，最重要的難題是成本問題。

　　雖然Velodyne公司量產(chǎn)的HDL-64E（64 線程）激光雷達(dá)已經(jīng)達(dá)到了非常高的測距精度，很多公司都將其進行測試應(yīng)用，但其高昂的價格始終是車企們不敢批量使用的一個因素，要知道在美國一顆這樣的激光傳感器，其售價基本等同于一部豪華車，即便是Velodyne開發(fā)了更低版本的（16線程）激光雷達(dá)，但售價也大概在七八千美元，目前來說還是太貴了。雖然也有價格“親民”許多的激光傳感器，但掃描效果則相對較差。其實，如何平衡使用效果與售價幾乎是每項新技術(shù)普及時都會碰到的問題。

　　因此，降低激光雷達(dá)的成本成為了很多傳感器公司的研發(fā)目標(biāo)，例如在本屆CES上，以色列初創(chuàng)公司innoviz研發(fā)了一款固態(tài)激光雷達(dá)，研發(fā)過程受到了大牌零部件供應(yīng)商麥格納的支持和幫助。相比Velodyne的產(chǎn)品，這種雷達(dá)不需要進行旋轉(zhuǎn)，結(jié)構(gòu)也更加緊湊，官方消息稱其售價會在100美元以內(nèi)。

　　雖然Innoviz和QUANERGY公司都拿出了固態(tài)激光雷達(dá)，將成本大大縮減，但未來這種雷達(dá)與自動駕駛汽車的匹配是否穩(wěn)定成熟，還沒有人敢下定論，或許作為普通消費者來說，我們更愿意他們能夠成功，畢竟這會讓自動駕駛汽車離我們更近。

　　除了激光雷達(dá)的成本問題，其實困擾汽車廠商的還有完全自動駕駛情況下的信息處理問題，因為汽車需要對外界信息進行識別、判斷和執(zhí)行動作，面對開放式道路中復(fù)雜的路況，處理器需要對大量的圖形信息和行駛狀況進行處理，而這就對其軟件計算能力提出了很高的要求。這個問題如何解決呢？