L4自動駕駛技術
一．SAE的五個級別分別是：
L0：駕駛員完全掌控車輛，無任何自動化能力。
L1：自動系統有時能夠輔助駕駛員完成某些駕駛任務。比如高速自動巡航（自動認知所在車道），和一些駕駛輔助功能等等。
L2：自動系統能夠完成某些駕駛任務，但駕駛員需要監控駕駛環境，完成剩余部分，同時保證出現問題，隨時進行接管。其實在大多數場景下是沒有自動駕駛能力的，只有比如高等級的自動泊車、自動跟車等等功能，現在很多高端一些的車輛都有這些能力，但還遠遠談不上普及。
L3：自動系統既能完成某些駕駛任務，也能在某些情況下監控駕駛環境，但駕駛員必須准備好重新取得駕駛控制權。這就是今天我要重點講述的等級。在這個等級下，實際上駕駛員還是必須時刻保持警惕，隨時取回車輛控制權的。
L4：自動系統在某些環境和特定條件下，能夠完成駕駛任務並監控駕駛環境，這個階段下，在自動駕駛可以運行的范圍內，駕駛相關的所有任務和駕乘人已經沒關系了。但似乎駕駛艙還是必不可少的，不能完全取消掉認為控制的操作部件。
L5：自動系統在所有條件下都能完成的所有駕駛任務。顧名思義，就是人可以只當乘客，方向盤、油門剎車等等都取消掉，當然了為了安全和防止緊急情況，應是有緊急停止按鈕或者操作的。其他部分都由車輛來完成，人起到的作用就是乘客。
二．L4自動駕駛技術方案
從L4級自動駕駛開始實現系統對駕駛員的替代。自動駕駛是指讓汽車自己擁有環境感知、路徑規划並且自主實現車輛控制的技術，也就是用電子技術控制汽車進行的仿人駕駛或是自動駕駛。美國汽車工程師協會（SAE）根據系統對於車輛操控任務的把控程度，將自動駕駛技術分為L0-L5，系統在L1~L3級主要起輔助功能；當到達L4級，車輛駕駛將全部交給系統，而L4、L5的區別在於特定場景和全場景應用。本篇報告我們將主要論述L4級自動駕駛系統技術、成本和商業化應用場景。
自動駕駛整體技術實現層級
自動駕駛系統可分為感知層、決策層、執行層
L4級自動駕駛系統實現在特定區域內對車輛操作的完全接管，系統需要實現：對周圍障礙物的感知、車輛定位以及路徑規划（2W1H），實現這些功能需要構建感知層、決策層、執行層這三個層面的技術架構，這三個技術層級分別代表着L4自動駕駛系統的眼和耳、大腦以及手腳。基於當前技術發展情況，我們在本部分主要討論車輛內部所采用的一些傳感器和計算單元。除了本地的傳感器和處理器外，系統通過與外部車輛、設施進行信息交互，以及在高精度地圖等輔助下可以獲得更好的環境感知能力。
自動駕駛環境感知傳感器
感知層需要對多種傳感器進行融合以實現冗余
感知層主要是為自動駕駛系統獲取外部行駛道路環境數據並幫助系統進行車輛定位，當前無人駕駛系統中代表性的傳感器有激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達、GNSS/IMU等，由於其工作原理、技術特性各不相同決定其適用的應用場景各異，所以當前大部分車輛都是采用多種傳感器相融合的方式以應對各種可能發生的情況，保證系統冗余。
自動駕駛環境感知傳感器
車用攝像頭產品對比車用激光雷達產品更加成熟
激光雷達發展始於上世紀70年代，主要應用於軍事、航空航天、測繪等領域，主要可以實現測距、定位、環境監測、以及動態、靜態3D環境模型的構建。車用激光雷達起步較晚，目前產品不夠成熟面臨多重問題需要克服，如：能夠搭載在車上的產品有效測距較短；產品固態化、小型化技術不夠成熟，難以滿足車輛要求；配套產業鏈尚未成熟，難以實現量產；由於產量少，產品售價高昂（Velodyne HDL-64售價高達於7.5萬美元）。相比之下，由於在消費電子領域多年發展積累，攝像頭在技術（成像效果、產品小型化）、產業鏈方面（成本控制）均比較成熟，而且在探測距離、價格方面亦有明顯優勢。最新開發的產品即使是在外部光線條件不佳的情況下也能夠給出較好的成像輸出。
自動駕駛環境感知傳感器
激光雷達未來將朝向小型化、電子化、固態化發展
雖然車用攝像頭產品已經很成熟，但激光雷達在L3級以上的自動駕駛系統中是不可或缺的，因為激光雷達可以生成車輛周邊環境的3D模型，為系統提供深度的環境數據，而且其在車輛定位中也扮演着重要的角色。
激光雷達能夠發射的激光線束越多，其所能提供的探測精度和探測距離越好，但價格也越昂貴，如高速公路場景一般需要激光雷達能能夠發射100線束以上；但針對一些中低速場景，也可采取多台低線束激光雷達以規避高昂的成本。
目前機械式激光雷達體積龐大、結構復雜，成本高昂，難以滿足車輛使用要求，多家廠商正在着手研制半固態、固態激光雷達，以實現產品小型化、輕量化方向發展，隨着未來相關技術進一步成熟，產品實現量產后，成本有望降至千元級別。
自動駕駛計算決策層
IC公司和Tier1大力投資研發布局該領域
目前自動駕駛廠商傳感器搭配基本趨同，而決定L4級自動駕駛落地的時間快慢更多的是取決於系統的決策環節，包括相關算法和計算平台。我們知道傳感器每秒鍾都會產生大量數據，計算平台需要有能力在極短時間內對大量的數據進行處理、分析並給車輛執行層下達操作指令以保證自動駕駛車輛的安全行駛。自動駕駛專用計算平台需要能夠融合多種專用芯片和處理器，技術門檻極高，當前各大科技公司、Tier1都在布局該領域的技術研發，尤其是專業芯片環節具有極高的技術門檻，如Intel收購Altera（FPGA）、Movidius（視覺處理芯片）和Mobileye。目前由於產量少、造價高昂，當前一台計算平台的售價都在幾萬元甚至是十幾萬元，隨着未來量產，成本有望降至萬元以下。
L4級自動駕駛系統組建
目前行業並無統一的最優系統組建方案
根據我們與行業內部分無人駕駛整體解決方案提供商的交流，目前各家廠商並無最優、唯一的L4級系統組建方案，每家在搭建自己的自動駕駛系統時都會根據不同的應用場景去選擇不同的傳感器配置方案，且由於當前上游廠商產品也處在快速迭代過程中，因此廠商也在嘗試搭配選擇不同的上游廠商所提供的產品。整體系統的造價和性能都在短時間內（季）快速迭代。
當前L4級自動駕駛系統硬件成本高昂
隨着產業鏈成熟和產量提升硬件成本有望實現大幅下降
目前大體上實現L4自動駕駛的硬件設備一般包含：6~12台攝像頭、3~12台毫米波雷達、5台以內的激光雷達以及1~2台GNSS/IMU和1~2台計算平台（不同方案會選擇不同側重的傳感器）。當前一整套L4級自動駕駛系統硬件成本還比較昂貴，整體基本在50萬元左右甚至更高，而未來隨着資本、研發的不斷投入，自動駕駛產品逐漸落地、配套產業鏈逐漸成熟，預計整套系統硬件成本會在1~2年左右降至10~20萬元，並最終有望控制在10萬元以內。
當前L4級自動駕駛系統硬件成本高昂
隨着產業鏈成熟和產量提升硬件成本有望實現大幅下降
目前大體上實現L4自動駕駛的硬件設備一般包含：6~12台攝像頭、3~12台毫米波雷達、5台以內的激光雷達以及1~2台GNSS/IMU和1~2台計算平台（不同方案會選擇不同側重的傳感器）。當前一整套L4級自動駕駛系統硬件成本還比較昂貴，整體基本在50萬元左右甚至更高，而未來隨着資本、研發的不斷投入，自動駕駛產品逐漸落地、配套產業鏈逐漸成熟，預計整套系統硬件成本會在1~2年左右降至10~20萬元，並最終有望控制在10萬元以內。
