新能源：道阻且长 我们距离真正的无人驾驶还有多远？

最近啊这里这里这里这里这里这里这里这里的...

也必须在上述、、、、、、、、、、、、、、、、、中没有

桃子欢迎

物以类聚

尤其是在嘻嘻。 在无人驾驶的真正商用到来之前，我们还有什么要做的吗？

硬件的规模化批量生产诉讼很难

如果以l4或l5级自动驾驶车作为复印的主角，如果在路上行驶的是不需要人类交接的车辆，这些车肯定配备了激光雷达、毫米波雷达、多个照相机等大量的传感器。

现在的无人车和普通车相比，完全不值得。 如果真的要迅速扩大无人车的规模，传感器的生产规模也必须跟上。 对传感器制造商来说是个比较大的问题。

关于激光雷达，最有名的制造商velodyne的产品经过多年实际验证和采用，技术比较成熟，在市场上处于领先地位。 但是，受到复杂的精密光学装逼业者的影响，现在velodyne的生产能力受到了显着限制，远远不能跟上市场的诉求。

如果把规模扩大到几百万台呢？ 恐怕不是短期能完成的吧。

软件的计算能力没有迅速发展

填补了多传感器的问题和下一个问题的危险性，即芯片的性能。 如果需要更全面地理解外部路况新闻，就需要部署越来越多的传感器。 越来越多的传感器对融合提出了更高的要求，在高速情况下，由于路况新闻的变化，带来的数据新闻也变得更庞大。

根据英特尔的推算，无人车配备了gps、照相机、雷达、激光雷达等传感器。 这些设备每天生成约4tb要解决的传感器数据，这样庞大的数据量必须用强大的计算设备支撑。 即使是这样的顶级gpu公司，在计算能力和耗电量的平衡上也几乎达到了顶峰。

因此，近年来，专用计算平台越来越进入人们的视野，谷歌应用的ai专用芯片tpu、国内顶级创业企业的地平线发布bpu，特斯拉也投入了巨额资金进行无人驾驶芯片的研究。 在短时间内，这将是无人驾驶跨越的巨大技术障碍。

v2x前的相互作用问题

如果利用v2v (车对车)通信使车辆之间相互作用，可能会有助于无人驾驶的交通状况。 但是，现在几乎不存在采用v2v通信技术的无人车。 扩大规模的话，数千万辆无人车在道路上行驶，互相发出v2v的电子信号，数据不是会爆炸性增加吗？

与waymo直接竞争的自动驾驶企业cruise寄予很大的期待。 一切都是一切都是一切都是一切都是一切都是一切；

作为。

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总结。

螃蟹

不过，只是，只是，只是。