下一代智能汽车会是什么样的? 将有哪些可预期的突破?
本文来自 “ 自动驾驶干货铺”，作者：陈光ShawnChen。
导读
特斯拉(TSLA.US)的创始人马斯克时不时在社交媒体上语出惊人，让很多不明真相的吃瓜群众误认为停在家里的智能汽车只要上午OTA更新完软件，下午就能自动驾驶到公司来接他们下班。
理想很丰满，现实很骨感。
自动驾驶的技术发展并不能靠口嗨，还得一步一个脚印，一代一代慢慢发展。因此在讨论下一代智能汽车能够实现的自动驾驶功能之前，一定要先搞清楚现阶段量产的智能汽车能够做到哪种程度?
1 现阶段成熟的自动驾驶功能
在自动驾驶领域，造车新势力一直扮演者引领者的角色。无论是国外的特斯拉，还是国内的小鹏汽车(XPEV.US)、蔚来汽车(NIO.US)都在自动驾驶技术上投入了大量的人力和财力，这三家所推出的汽车目前都具备高速/环路自主导航驾驶和自动泊车的能力。
高速/环路自主导航驾驶
高速/环路自主导航驾驶是目前在量产车上最为先进的自动驾驶功能。这项功能可以根据导航信息自主完成上下匝道、高速巡航、换道超车，使智能汽车在高速/环路的上匝道处即可解放双手双脚，实现自动驾驶。
第三代记忆泊车功能是目前可量产的最为先进的泊车系统。以小鹏XPilot 3.0为例，它除了能够实现前两代的功能外，还能根据检测到的停车位信息对整个停车场进行构图，有了停车场地图后，即可将车辆泊入指定库位，实现记忆泊车。第三代记忆泊车在功能上已经比较成熟了，接下来的几个月内，会有越来越多的智能汽车具备该项功能。
第四代自主泊车功能也被称为“最后一公里自动驾驶”。驾驶员只需要将车放在停车场门口，选定车位，汽车便会自动巡航至车位附近，并完成泊车。第四代自主泊车从技术原理上已经完成了打通，目前各大车厂都在不同的停车场环境中进行大规模的泛化测试。
2 下一代智能汽车是什么样的?
从上面的介绍可以看出，当前应用在智能汽车上的自动驾驶技术都是局限在高速/环路、停车场等离散场景。从高速/环路自主导航驾驶到停车场自主泊车这两个场景之间，还存在一段城区道路场景。
在我看来，下一代智能汽车在自动驾驶领域的突破，要做到停车场->城市道路->高速->城市道路->停车场的整个闭环。而城区的自动驾驶将成为整个闭环中的最关键也是最重要的一环。
如果要实现城区自动驾驶，智能汽车需要在现有基础上做哪些改变呢?
传感器配置上的突破
当前已量产的智能汽车上所配备的传感器主要有三大类：摄像头、毫米波雷达和超声波雷达。三种传感器分布在车身的不同位置各司其职，可实现360°的环境感知能力。
最好的安装方式当然是前后左右四个方向都安装一个，但这种方式对钱包会造成比较大的伤害，成本hold不住。
富则火力覆盖，不富则精准打击，激光雷达的配置必须在成本和探测范围之间找到平衡。所以我认为下一代智能汽车的激光雷达配备方式是这样的：两个激光雷达，以一定的角度安装在车头两侧，就像小鹏的下一代车型这样。
拥有激光雷达传感器的智能汽车能够极大提升环境感知的纵向、横向精度，以及障碍物识别率(如行人，静态障碍物，小物体检测能力)，保障安全，也能同步提升高速/环路自主导航驾驶和自主泊车功能的用户体验。
计算平台算力上的突破
加入激光雷达后，现有计算平台就会出现算力吃紧的情况，为了满足激光雷达点云的算力需求，必须要在计算平台上有所突破。
小鹏XPilot 3.0所搭载的计算平台是英伟达发布于2018年的Xavier，对比全世界范围内的同级产品，Xavier依然拥有一流的性能。然而当激光雷达加入到整套自动驾驶系统中时，Xavier的算力也吃不消，因此需要使用新的芯片和新的架构来提升计算平台的算力。
在XPilot 4.0中，小鹏选择了Xavier (30 TOPS) 的下一代产品Orin-X(254 TOPS)作为主控芯片，算力从十万亿次/秒级别到百万亿次/秒级别，实现了10倍级提升，除此之外，新的计算平台还支持双Orin-X架构，能够让算力进一步提升至508 TOPS，支持实现更高级别的自动驾驶功能落地。
城区道路高精度地图示意图
现有的高精度定位是依靠4G+RTK的方式完成的，RTK本身可以达到厘米级的定位精度，但4G网络的信号传输会有十到百毫秒的延迟，对于高速运动的汽车来看会引入较大的偏差。拥有低延迟、高带宽、高容量特点的5G技术恰好能够弥补这些缺陷，将RTK的通信延迟降低至毫秒级，减小因延时导致的定位误差。
全场景的自动驾驶闭环
作为全球首款搭载激光雷达的量产智能汽车配合XPilot 4.0强大的软件能力，小鹏汽车实现了城区道路的自动驾驶功能，配合NGP和自主泊车功能，能够真正实现全场景的自动驾驶闭环。
有了传感器升级、计算平台升级、城区高精地图和高精定位的加入，XPilot 4.0不仅能够自如处理城市拥堵路况、城市快速路、地下/立体停车场和收费站场景，在面对夜间工况、雨雪特殊天气以及明暗交替的隧道时，也依然能够完成自动驾驶的任务。
一旦自动驾驶场景的无缝切换成为现实，智能汽车完成全自动驾驶的那天，似乎也没那么遥远了。
（编辑：王岳川）
