国内自动驾驶汽车排名表最新_国内自动驾驶汽车排名表最新款

1.北京发布“硬核”自动驾驶路测报告，标准优于DMV，百度再获第一

2.小鹏汽车到底怎么样？今年销量好不好？

3.中国自动驾驶企业齐迎“高光时刻”

4.想、蔚来、小鹏、威马、恒驰和比亚迪谁能笑到最后？

5.北京自动驾驶路测报告发布，中美标准有何不同？

6.自动驾驶数据集被迫开放“营业”

7.无人驾驶公司排名（2019年度全球最具影响力企业排行榜）

“BBA肯定是落后了，软件算法的迭代速度，和我们完全不能比。”日前智己联席CEO刘涛在上海车展上再次抛出了金句。

之所以刘涛有底气说出这番话来，离不开智己正式发布了“AI4M智能战略”——AI for Mobility，这是全球汽车行业内首次以AI科技深度改造汽车技术底座的全新尝试。

智己联席CEO刘涛

在智能科技已经与汽车行业深度捆绑的当下，如今智己可以说是做好了用AI来颠覆行业传统的准备。

“BBA脱节的不是高溢价产品策略，而是对自己的正确认知、对时代变革的刻意忽视，还有对中国市场的深入理解。”刘涛在受访时的表态，丝毫没有对市场地位最为扎实的豪华品牌三强留有面子。

事实上这并非刘涛在大放肆词，根据智己的统计，现时该品牌大概60%用户是BBA车主，其中不少车主是卖了原来的自有车型来置换。

再者，刘涛还透露最近不少豪华品牌的车企高层都来跟他们建立沟通，拿智己车型回去研究，此举亦不难给到了刘涛足够自信心。

关于智己备受豪华车主青睐的原因，刘涛提到其中一点是因为“角色不设限”的品牌内核。

这里面指的是智能电动车可以根据用户需要扮演起不同角色，包括是载你从A点到B点的移动工具；能在车上订酒店、订机票的好帮手；也可以是在用户感到疲惫时，坐到零重力座椅上休息的第二起居室。

在此其中，智己试图在移动工具一环上注入更多AI智能内核。

根据官方介绍，上汽前瞻工程团队最早于2014年着手智能驾驶领域的相关研究，到2017年成立上汽人工智能实验室，开始在深度学习领域上全面布局。

智己认为，智能驾驶的终点一定是迈向更高级的智能驾驶、往L3或者L4方向走，但需要经过一段时间的演变来实现。

在这过程里，刘涛指出智己不会靠堆硬件来实现，他自豪说到“我们今天用2个激光雷达+254?TOPS的Orin芯片，能够做出超过别人3个激光雷达+500?TOPS以上算力的NOA。”

在不追求堆硬件的背景下，智己选择了加强核心自研的方式，刘涛自信表示，“靠Follow别人一个方案，那基本是死路，我们真的是有重写过65%的底层软件，才有底气说硬件能力和软件的充分融合。深层次打通，你也知道这才是唯一解。”

从结果来看，智己将在一段时间内选择“重地图”和?“重感知轻地图”的两条腿并行方式。

其中由于高速公路不像城市道路那样容易出现修路改道，因此智己会在国家允许发布高精地图的城市里，继续在高速路况上用高精地图来做智能驾驶。

反之在“重感知轻地图”的路线上，智己基于Occupancy占用网络模型的DDOD，以及用高精地图训练出来的DDLD的两种感知模型，通过这般组合拳对路面加强精准感知的同时，也能更好规划行驶轨迹。

事实上，智己这样一种“重感知轻地图”的路线，跟不久前华为发布的GOD网络基本是异曲同工，该路线本质上还是在为最终的“去高精地图化”作准备。

而将目光放到当下，各家比拼的就是何时能够对“重感知轻地图”的方案实现大规模商用，以及最终体验效果几何的问题。

刘涛表示，“我们做过5000公里以上的对标，通过大数据对标来看，我们的成功率达到95%以上，目前百公里接管率可以达到一次以下，在行业内排名要比较靠前。”

而为了实现内部提出的“千公里甚至万公里接管一次”的高阶目标，目前智己已联手自动驾驶公司Momenta，发布了行业首个D.L.P.人工智能模型，该模型集了大量人类驾驶数据进行训练，能有效提高应对复杂环境的预判能力，以实现更好的智驾体验。

值得一提的是，智己高速高架NOA领航功能将于4月底逐步推送，年内推至全国，至于智己城市NOA领航以及替代高精地图的数据驱动道路环境感知模型，则预计在年内开启公测。

刘涛表示，智能驾驶的最终极目标一定是安全舒适的体验，让人在最放松的状态下，从A点到B点。

随着智己NOA功能的交付，可以说我们距离这个终极目标又近了一步。

2023年是各家高阶智能驾驶系统集中交付的一年，包括蔚小理和华为等头部企业都对“今年是智能驾驶落地的拐点”信心满满。

那么在将要进行真刀真枪火拼的节点上，智己将交出怎样的表现，值得期待。

高通8155芯片是现时算力最高的量产座舱芯片，也是当下多数新车不忘选择的主要搭配，然而到了接近2023年中这个节点，实际我们距离高通8295芯片的量产已经不远。

关于后者的算力，其30 TOPS的表现将达到8155芯片的8倍。

在此背景下，各车企对于8295芯片的定位已不再局限于座舱方面，而是需要兼顾到智能驾驶层面。

其中此前集度就说过，在ROBO-01的智能驾驶系统出现失效时，8295芯片能够及时接管驾驶任务，让车辆实现安全靠边停车。

反观如今智己提出的“AI for Mechanism软硬件架构”要更为立体，官方说到该架构拥有了超级大脑—“集成式中央计算平台”，这结合整车智能感知、区域控制共同构建起了全新智能化电气架构。

得益于此，新架构将能更多推动起驾舱融合的功能，刘涛指出即使用户没有启用智能驾驶，但在危险情况下，系统依旧可以通过或其它方式来给到用户足够的提醒，以更好规避风险。

再者，智己还特意就部分场景体验作出了应对策略，例如窄路循迹原路返回、精准贴边停车、一键脱困等，如此精细化的体验无疑进一步彰显了AI赋能新架构的功底所在。

至于IM OS车机系统方面，智己选择继续和斑马合作，这也是目前国内唯二基于Linux的自主研发操作系统。

刘涛表示，虽然IM OS看上去有3块屏，但得益于Linux，系统可以带来跨域融合的功能实现，例如将一个功能放在多个屏幕当中，尽管这样做对8155芯片的算力有很大损耗，但IM OS依旧能够提供最丝滑柔顺的使用体验。

又比如IM GO组队功能，刘涛打比方说到如果是有8个人在一个房间里，IM GO组队功能可以做到8个人同时说话、听音乐、用头枕音响听导航的声音，反之其它品牌的组队功能则大概只能容下1个人说话。

官方表示，AI4M智能战略可以把座舱、驾驶、底盘这些不同环节实现跨域打通，使到整车的智能化水平得以看齐人类。

更重要的是，AI4M智能战略的落地并不遥远，其中智己已规划了4款全新车型来应用这一战略，包括下半年将推出用于对标Model Y的C车，另外明年上半年上市的D车更将用上8295芯片，在完全切换至全新电气架构之余，还将拥有2秒级零百加速性能，D车要想力压Model 3问题不大。

此外在2025年投放的E车和F车，两者有望对中央大脑及域控制器实现进一步集成，从而改变整个车身形态，其中刘涛透露E车可能会是类似于未来陆上行驶的太空舱，造型将不同于现时的汽车产品。

在现时汽车产品设计越来越同质化之下，如何通过技术创新来实现造型上的突破，这已经成为了不少车企的关注重点，其中像理想也说到旗下全新MPV会是一个“全新物种”，那么作为后发的智己能否带来更多惊喜，值得关注。

从这次AI4M智能战略的发布来看，智己可以说是给出了厚积薄发的表现。

事实上智己给人的品牌印象也是这样，它往往不急于在前期追逐热点，但只要它准备好了以后，该品牌总能给出致胜一击的表现。

据刘涛表示，近来智己LS7交付量呈现了单边上涨的良好态势，其中4月第一周更是位居30万以上SUV的第一名，至于今年的交付目标，他更是有信心能达到4.5万辆。

期待智己能得偿所愿。

本文来自易车号作者玩车教授，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关

北京发布“硬核”自动驾驶路测报告，标准优于DMV，百度再获第一

10月10日，百度旗下自动驾驶出租车服务Apollo?GO正式在北京开放，北京的朋友们可以通过百度地图或Apollo?GO的APP下单，在海淀、亦庄的站点免费进行试乘。

这个新鲜玩意儿引来不少人关注，他们之中有汽车媒体、行业从业者、大学生、极客、科技博主，试乘现场的几个站点都在排队，首日呼单量就超过了2600单，甚至有人等了好几个小时都没有叫到车。

想必，大家都想知道百度所谓的“自动驾驶”已经发展到什么程度了，想亲眼看看，幻想中的RoboTaxi是否已经变成现实。不过呢，虽然百度宣称Apollo?GO全面开放，但是这个『全面』还是有很多限制的——

首先，运营时段有限，周一到周日的10:00-16:00，避开了早晚高峰以及夜晚的驾驶环境；其次，车辆已经预设好路线，只能在事前好的15个站点上下车（类似摆渡车）；再来，车速将限制在60km/h以下；每台车只能在后座乘坐1-2名的乘客，乘坐者年龄符合18-60周岁之间；最重要的是，每辆车都配备有安全员，随时保证接管车辆行驶。

号称超L3赶L4级的自动驾驶，却又给出了这么多的限制条件，百度的Apollo?GO究竟能达到什么程度呢？百度在自动驾驶领域中又走了多远呢？

百度的自动驾驶发展到什么程度了？

百度的自动驾驶项目早在2013年开始起步，到2015年就累计投入了200亿元，2017年带着一张北京五环的罚单闯入大众视线。在路试落地北京之前，其无人驾驶出租车已经在长沙、沧州进行过了试运营，接送了超过10万名乘客。

就在一个月前，9月15日，一辆没有安全员的无人驾驶出租车载着百度集团副总裁、智能驾驶事业群总经理李震宇和央视记者，在北京首钢园区内行驶。

同一天，百度CEO李彦宏在“百度世界2020大会”上预测了自动驾驶实现商用化的时间表，“5年之内，自动驾驶汽车将进入全面商用阶段”，“凭借智能交通体系，能够提升15%-30%的通行效率”，“5年之内，中国一线城市就不再需要限行，10年之内就能解决交通拥堵问题。”

雄心壮志的背后，确实是有足够的研发实力和经验来支撑。

就在今年2月27日美国加州管理局DMV公布的2019年自动驾驶路测成绩单中，MPI值（Miles?Per?Intervention，无人工干预行驶的平均里程数）排名前五的公司中，有三家来自中国（百度、Auto?X、小马智行），其中以百度为首，并首次超过美国的Waymo，位居第一名。

另外，在Nigant?Research为自动驾驶企业制定的竞争力排名榜单中，百度也首次进入到“Leader”评级，与Waymo与Cruise处于同级。

可以说，百度在自动驾驶领域的研发实力，不仅在国内名列前茅，并且已经得到了全球行业的认可。

Apollo技术具体如何实现呢？

硬件方面，一台Apollo测试车包括工控机IPC（包含专用GPU）、GPS定位系统、IMU惯性系统、CAN总线接口卡、大容量硬盘（数据库）。除了这些基础架构的硬件之外，传感器还包括顶部旋转Lidar（128线）、前向摄像头（双目）、侧向摄像头（单目）、车头/尾Lidar（16线）、车身左右Lidar（16线）、车头/尾毫米波雷达、超声波近身雷达等，基本上是武装到牙齿了。

软件层面，Apollo为定制Linus内核（4.4.32），但没有列出具体的应用软件和数据库等等。地图定位上，Apollo用了Novotel的GPS和IMU组合定位系统，它们可以利用卡尔曼滤波机制融合，提供足够频次和足够精度的定位和姿态信息，这也是目前最好的定位技术之一。

算法层面，Apollo加入DeepDrive深度学习自动驾驶产业联盟，发布了Apollo?的自动驾驶数据集ApolloScape。通过海量、高质的真实数据，为自动驾驶的算法开发、测试进行迭代更新，百度表示，ApolloScape的数据量做到了国内同类数据集的10倍以上。

软硬件的结合，构成了Apollo的自动驾驶系统。其中，整套系统的核心是工控机IPC，这套配置中具体使用了Neousys?6108GC工控机，配套Nvidia的GTX1080显卡，IPC通过USB和Ethernet接口接收各种传感器送来的数据，经过处理后，再通过PCI接口对接CAN卡最终驱动车辆动作。

由于百度是一件互联网企业，并不具备生产车辆的技术与能力。所以这套驾驶系统选择的载体是林肯的MKZ。

为什么是这款车型呢？这里再简单说明一下。

首先，林肯MKZ的电气化结构比较完善，拥有线控油门、线控刹车、线控转向系统；其次，目前有一家以ADAS工具包为主要产品的Dataspeed公司，将林肯MKZ的CAN总线协议破解并封装成ADAS?Kit提供于开发者；再来，福特基于拓展出行服务商的目的，愿意想向自动驾驶公司提供相关接口，是为数不多的可选项之一。

综合以上元素，将林肯MKZ改装为自动驾驶测试车是目前最便捷和最实惠的选择。除了Apollo，英伟达、Pony?AI等自动驾驶公司也是用了林肯MKZ。

总得来说，Apollo凭借这些技术，已经可以实现结构化道路的L3级别，或者称为特定场景、有限场景的L3自动驾驶。从北京的体验者反馈来看，在转弯、变道以及调头，大多数情况下无需安全员手动操作，Apollo都能够平稳完成；前方如有车辆速度过慢，Apollo也会进行变道超车；道路中间突然出现行人时，Apollo能够主动降速等待行人通过再行驶。

不过缺点也存在，由于AI的驾驶“习惯”不够人性，在转向和规避行人时的操作十分生硬，常会强行转弯或骤然刹车，容易产生颠簸，部分乘客人表示出现了轻微晕车的情况。

可以说，百度Apollo的技术实力还是有的，只是还有很大的提升空间。那么在自动驾驶领域处于顶尖位置的车企，他们都是什么水平呢？

其它竞争对手的进度

目前，自动驾驶技术的开发企业主要分为三类，第一类是传统车企或汽车零部件厂商，包括通用、宝马、奥迪、大陆、博世等；第二类是互联网科技巨头，包括谷歌、百度、滴滴、阿里等，其中滴滴同时又是出行平台，在自动驾驶研发和使用中有双重身份；第三类是创业型科技公司，包括Auto?X、小马智行等。

这里我们就举两个典型的例子，一个是车企代表特斯拉、一个是Google系的Waymo。而两个例子，也恰好是激光雷达和视觉识别两条技术路线的代表。

先说Waymo，Waymo是Google于2009年1月开启的一项自动驾驶汽车，之后于2016年12月从Google独立出来，成为Alphabet公司旗下的子公司。

就在今年初，Waymo宣布其自动驾驶路测超过2000万英里；3月，Waymo宣布获得第一轮外部投资，共22.5亿美元，投前估值达到了1050亿美元，远远超过大众、戴姆勒、通用等一众车企。

对比百度的Apollo?GO，Waymo的RoboTaxi更早，于2018年年底在美国凤凰城上线Waymo?One服务，这也是全球Robotaxi商用化尝试的开端。今年10月，Waymo宣布在凤凰城进入全无人状态驾驶（无安全员），并面向公众公开提供收费服务，这标志着Robotaxi在技术、商业全面实现上走出了第一步。

因为不生产汽车，Waymo的最大优势集中在算法。它是基于激光雷达为主的解决方案，秉持“交通即服务”的商业模式，重激光雷达、重地图，优势是能够快速搭建系统原型，不仅对大数据的依赖程度低，还更容易检测、提取和分割数据，安全上更有保障。但是缺点是，传感器的成本高、拓展性弱、商业化速度慢。

与之相对的是，特斯拉的Autopilot代表的是“汽车即产品”的服务模式，从驾驶逐步过渡到完全自动驾驶，重摄像头、重视觉识别、轻地图。因为需要视觉学习，所以对数据的依赖程度更高，为此特斯拉也有自己的“独门秘籍”——影子模式（号称拥有100亿英里的实测数据），优点是成本更低、拓展性更强、商业化速度更快；缺点是，安全控制上不如激光雷达。

从技术上来啊说，特斯拉是目前唯一一家从软件算法到硬件架构全部自研的车企，其软硬件技术也一直处于行业领先。日经BP社曾在拆解Model?3时得出结论，认为特斯拉在电子架构上已经领先竞争对手6年时间；而大众董事会成员Thomas?Ulbrich也承认，特斯拉在电动汽车和开发软件方面领先大众10年。

特斯拉Autopilot的主要优势在于神经网络、海量数据与控制算法，虽然理论技术上与Waymo或Cruise难拉开差距，但是它拥有将算法与车辆控制结合的深厚经验。值得注意的是，特斯拉Autopilot投入市场的策略更加激进，就在这个月，特斯拉宣布推送完全自动驾驶版FSD?Beta给少部分目标用户，以实现接近L4级的自动驾驶。

从实测体验来看，FSD?Beta大部分时间都可以实现“零干预驾驶”，它可以在路口识别红绿灯以及道路旁的禁令标志，能够根据路口标线以及导航自动选择车道。在通过环岛等复杂路口时，FSD?Beta也能自主遵守路口让行规则行驶，并自主避让路边的行人和非机动车。

现阶段，无任何标线划定的狭窄道路对于其它所有驾驶系统而言都是噩梦，但以摄像头为主导的FSD?Beta仍然能够胜任，路面的边界、通行路径和两侧停泊车辆全部都能被探测到。即使是在两边停满车辆的停车场路段，FSD?Beta仍可识别出几乎所有交通参与者。在夜间测试过程中，FSD?Beta的识别能力仍与白天时大致保持相同，依然相当精确。

我们离真正的无人驾驶还有多远？

总得来说，百度Apollo在国内已经属于领先地位，在国际上也处于第一梯队，?但是距离业界领头羊Waymo、Cruise以及特斯拉的Autopilot还有一段距离，这也是百度Apollo之后的前进目标。

那我们离无人驾驶还有多远呢？

这取决于前方的困难何时才被解决。譬如技术上的边角案例（Corner?Case）。车辆通过雷达或摄像头集的数据，上传后供机器进行学习，但是实际行驶中，难免出现一些超出机器的经验范围的路况，这些就是边角案例（如台湾Model?3撞货车的例子）。电动汽车百人会的研究报告指出，如今的无人驾驶技术可处理90％的常规路况，但剩下的10％边角案例影响巨大，需要花费90％的时间解决。

譬如说法律上的责任归属的问题。责任主体在任何法律中，都是一个至关重要的概念。但是自动驾驶技术，模糊了这个概念的划分。如果自动驾驶的车辆不幸发生，责任在于驾驶员？在于技术供应商？还是在于车辆所属品牌？这都是目前都是没有解决的问题（如美国Uber致行人死亡的例子）。

譬如说路权与道路规则的制定。无人驾驶车辆是否和人工驾驶车辆享有同等路权、接受统一管理？它们是否行驶在同样的车道、应用同样的交通规则？

譬如产品本质的变化。自动驾驶将大幅提高车辆的使用率，从而降低了整个道路的车辆存量，因为届时人不再需要车辆的所属权，只需要拥有车辆的使用权，这样的性质转变，公众是否能够接受？

譬如说技术上的问题。著名的电车难题又会重现，设一辆自动驾驶的车辆，面对前方路边突然冲出的行人，可进行躲避操作保护行人，但是会牺牲乘客和道路其它车辆的安全，反之则会伤害行人，AI该如何进行判断选择？

自动驾驶发展要面临的问题还有很多，这里不能一一枚举。也因为如此，致力于自动驾驶技术的企业不能操之过急，将一些还未实现的功能点前置宣传，容易造成公众们的误解，甚至引发重大的安全事故。

汽车供应商大陆在2013年做了一项关于自动驾驶调查，结果显示，66%的美国人认为“自动驾驶汽车让我感到害怕”，50%的人认为“该技术无法可靠运行”。而到了2018年，两项调查结果的数据却增加到了77%。原因可能是特斯拉、Uber等公司在自动驾驶测试中一次又一次的交通事故，影响了公众对于自动驾驶的信心。

百度的未来，自动驾驶的未来

李彦宏在2020年百度世界大会上预测，自动驾驶5年后全面商用，城市拥堵将大大缓解，不再需要限购限行，且随着无人驾驶车辆逐渐普及，交通事故发生率也会大大降低，以车路协同为基础的智能交通基础设施建设，将提升15%-30%的通行效率，从而为GDP贡献2.4%-4.8%的绝对增长。

这样的商业期许也是有市场支撑的，RoboTaxi的商业前景已被众多业界人士和机构所看好。麦肯锡公司预测，中国将会是全球最大的自动驾驶市场，到2030年，自动驾驶汽车总销售额将达2300亿美元，基于自动驾驶的出行服务订单金额将达2600亿美元。

市场调研机构艾瑞咨询则预计，随着人工智能、大数据、云计算、5G等核心技术的日趋成熟，自动驾驶正迎来快速发展阶段。到2022年，全球自动驾驶渗透率将达到50%以上，2030年全球自动驾驶渗透率则将增加至70%。

没有人会怀疑自动驾驶的未来，Waymo用千亿估值告诉所有玩家，自动驾驶是一块巨大的蛋糕。但自动驾驶的漫漫征途需要资金、时间与技术，且由于门槛更高，它不像新势力造车般百花齐放，更是行业中真正高手之间的较量。

尽管在技术上存在长尾效应，相关政策法规仍不明确，大规模商业化年限模糊，但作为L4级自动驾驶最受关注、最得资本青睐的应用场景，RoboTaxi已成为热门赛道。

百度、Waymo、特斯拉、Cruise，谁将主导这场战争呢？?

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

小鹏汽车到底怎么样？今年销量好不好？

文丨AutoR智驾?诺一

百度在自动驾驶领域的综合实力再次获得认可。

今天（3月2日），北京市自动驾驶车辆道路测试第三方服务机构“北京智能车联产业创新中心”正式对外发布《北京市自动驾驶车辆道路测试报告（2019年）》（以下简称“报告”）。

作为目前中国官方唯一的自动驾驶路测报告，该报告对过去一年13家企业在京开展自动驾驶路测的情况进行了披露，截止2019年年底，各企业进行自动驾驶路测的有效车辆达到73辆，测试总里程超过104万公里，2019年全年达到88.66万公里，较上一年度增长577%。

其中，百度Apollo的路测车辆达到52台，占北京市总投入自动驾驶测试车辆的71%，2019年测试里程达到75.4万公里，累积测试里程89.39万公里，占北京市测试总里程的85%，成为年度所有测试企业中投入测试车数量最多、测试里程最大的企业。

这是继百度北美自动驾驶团队在DMV公布的《2019自动驾驶接管报告》中登顶第一后，再次获得专业机构的认可。

不过，DMV公布自动驾驶排名后，引起很多公司质疑，Waymo公开表示，反对这份官方报告的数据要求和能力判别标准。

其主要原因是DMV的报告只显示了自动驾驶公司在测试总里程数和MPI方面的能力，并不能综合自动驾驶能力。

除此之外，DMV未明确定义是什么构成的脱离，这样数字意义不大，例如，在没车、没人、没路口的平坦干燥地区行驶1亿英里的脱离次数，和在匹兹堡这种路况复杂的城市行驶100英里的脱离接触次数无法比较。

可见，DMV公布的数据价值有限，仅仅依靠加州车管局DMV公布的数据来深入了解自动驾驶行业不太现实，当前，伴随自动驾驶产业进入到发展落地新阶段，生态、技术能力、落地进程、安全性等多维度指标，已成为考量自动驾驶企业竞争力的核心因素。

而北京发布的《北京市自动驾驶车辆道路测试报告（2019年）》在测试方面进行进行大量创新，这是对DMV发布的《2019自动驾驶接管报告》进行了很好的补充。

北京是国内最早为自动驾驶建立路测标准法规并发放测试牌照的地区之一，构建了从封闭测试场到开放测试区域的严谨测试流程，并出台了最高安全门槛的载人载物测试政策。

首先，政策创新方面，12月13日，北京市自动驾驶测试管理联席工作小组发布《北京市自动驾驶车辆道路测试实施细则》第3版。

新版报告指出，延长自动驾驶车辆路测有效期，续发次数由1次延长到3次、支持自动驾驶车辆规模化测试，减轻企业测试成本、鼓励企业开展自动驾驶车辆商业化模式的探索。丰富测试内容，增加了载人、载物、编队行驶测试、允许企业用实车测试，或实车与仿真结合的测试评价模式，优化市场等。

其次，测试标准、测试环境方面，认定北京首个最高级别（T5级）封闭试验场，支持更高级别测试需求、开放更多测试道路，支持更多实际场景测试需求、加大V2X设备部署规模，支持车路协同测试需求、新增并更新自动驾驶公共道路的选取要求，纳入了开放测试区域的选取要求、研究了自动驾驶车辆道路测试数据集技术要求，参与研究车联网相关的通信协议，推进自动驾驶与车联网的通信、接口协议等相关标准。

从北京发布的报告来看，相比DMV报告创新性更强、测试标准更完善，可以说北京路测报告比美国DMV测试标准更加可信、影响力更强。

而百度作为北京报告和美国DMV报告的双冠军，从两份报告来看百度测试重点在国内，并且百度自动驾驶能力或已远超越DMV测试标准。

在自动驾驶车辆量产化方面，报告显示，在所有参与测试车辆中，由百度和一汽合作生产的红旗E界在北京开展测试，该车型从传感器布置、设备选型和整车布置等方面都已经进入小规模量产阶段，是目前在封闭试验场出现的专业性最强、集成度最高的测试车型。

基于此，报告认为，主激光雷达用40线（含）以下的比例从去年的50%上升到今年的73%，从目前的趋势来看，随着技术的不断革新发展，测试主体对高线数激光雷达依赖度逐渐降低，逐步开始向低成本、可量产、可落地的方向上发展。

在基础性能测试感知方面，报告测试数据显示，自动驾驶车辆的最大认知距离除受自身传感器性能和融合算法的影响外，还受目标物大小、高度、颜色、材质、运动状态等因素的影响。

数据显示，理论上中小型车辆在48公里/小时的速度下安全停车时间为3秒左右，距离为40米。

2019年封闭试验场内参与感知测试的自动驾驶方案基本用摄像头+毫米波雷达+激光雷达方案，前方稳定认知模拟成人距离均大于50m，因此将会多出近1秒的反应和处理时间，有效的避免碰撞，对保护交通弱势群体安全性更为友好。

在自动驾驶可靠性测试方面，根据《北京市自动驾驶车辆道路测试管理细则（试行）》规定，自动驾驶车辆需在封闭试验场内完成累计不少于5000公里的自动驾驶测试。

截至到2019年，北京市封闭试验场内累计测试里程超过13.36万公里，（除碰撞、危险场景等专项测试外）发生碰撞事故16起，事故的发生率约为8350公里每次，其中6起事故为擦碰路边石，6起为刮蹭交通设施，2起为碰撞行道树，2起为碰撞人设备；发生软硬件故障34次（可快速修复性故障未统计在内），故障的发生率约为3929公里每次。

值得一提的是，百度Apollo作为测试里程最多的企业，目前为止为0安全事故。

在开放道路测试方面，截止到2019年年底，北京市道路测试里程突破1,040,221公里，增长577%。

其中，排名第一的百度Apollo?2019年测试里程达到75.4万公里，结合2018年的19.33万公里，累积测试里程达到89.39万公里，占北京市测试总里程的85%。

这一数据远超排名第二的小马智行（累积测试里程为12.13万公里），累积测试里程是小马智行的7倍。

从测试主体测试地域覆盖来看，规模化测试企业的覆盖范围更为广泛，从技术路线上来看，目前只有少数测试主体开展了网联功能测试。

从测试意向上来看，测试主体更倾向于在R3的道路上开展测试，部分测试主体在拿到T4牌照以后，开始进入更为复杂的R4道路进行测试。

2019年，R1、R2、R3、R4级开放道路里程分别占14%、18%、63%、5%，道路测试里程分别占8%、5%、86%、1%，从道路里程与测试里程占比来看，各等级开放道路里程与测试主体测试需求基本匹配。

报告显示，百度是所有在京开展测试企业中唯一实现北京经开区、海淀区、顺义区等多个区域，且实现R1-R4以及RX（设有V2X设备部署，支持车路协同测试）全区域全路段覆盖的测试企业。

这次报告还还对自动驾驶汽车的脱离类别及脱离进行了原因分析，测试数据表明，86%的脱离由人为接管造成，这些脱离是由于测试人员更换数据记录设备、需重新规划路径或个人原因导致。

其中，14%的脱离是由于策略缺陷、人工安全防御、系统故障造成的关键脱离，这些脱离数据的价值要远远高于人为接管脱离。

从脱离类别和原因上看，除因传感器、车辆或者数据记录设备、地图标注、地图加载等问题外，与社会车辆的博弈、对复杂场景的理解以及一些应急情况的处理能力，仍然是自动驾驶亟需解决的重要课题。

毫无疑问，作为全球最大的自动驾驶平台，百度Apollo在北京开展的路测在测试规模、技术水平、场景覆盖、产品能力和安全水平上均大幅领先行业水平。

除此之外，相比其他企业，百度还取得ISO?26262、ASPICE?、IATF?16949?以及全国最高技术等级的T4级别道路测试牌照等行业认证。

进入2020年，随着百度发布Q4财报宣布Apollo商业化进一步的提速以及驭势科技、小马智行等自动驾驶初创公司宣布融资，自动驾驶技术正迎来新一轮的变革。

当然，中国自动驾驶技术能够站在世界领先位置，除了自身能力过硬之外，还离不开政策、测试机构的支持。

北京作为全国首个开放自动驾驶测试区域、开放全国首个车联网与自动驾驶地图应用试点的区域，截止到2019年12月31日，北京市已开放4个区县的自动驾驶测试道路，共计151条，503.68公里累计为13家企业，涵盖6家互联网、6家主机厂、1家地图厂商，77辆车，发放了285张道路测试牌照，路测里程为104万公里，申请企业数量、发放牌照数量、路测里程均位居全国第一。

可以预期的是，随着北京在开放测试道路、区域、服务规模、测试牌照及测试里程方面不断的领先，北京测试将成为全球自动驾驶技术向前迈进的推手，以“中国特色”推动自动驾驶技术落地应用。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

中国自动驾驶企业齐迎“高光时刻”

小鹏汽车相对来说性价比非常高，18万以内可以买到相对成熟自动驾驶技术及流畅车联网的车型；

相对来说小鹏G3销量在造车新势力里面算是不错了，平均一个月1500台左右，最高1个月达到过3000多台

用户体验情况参考，消费者发表的评论：

描述

想、蔚来、小鹏、威马、恒驰和比亚迪谁能笑到最后？

在肺炎疫情的笼罩下，全国车市一片愁云惨淡，不过也有例外，这个例外就是自动驾驶。

今年1月，国内突然爆发大规模的肺炎疫情，为助力抗疫，一辆辆由京东、百度、美团等国内企业研发的无人车被迅速投放到各大医院及隔离点，用于运送药物及生活物资，不仅让自动驾驶大刷了一把存在感，也使得这项技术在实际应用中得到了一次很好的验证。

2月底，在国内很多车企和零部件企业都深陷肺炎疫情带来的业绩亏损之际，中国自动驾驶技术公司Pony.ai（小马智行）和驭势科技却凭借在自动驾驶领域领先的技术实力，逆势吸金，分别获得了丰田和博世的投资。

差不多同一时间，美国加州车辆管理局(DMV)公布了《2019年自动驾驶接管报告》，显示在MPI（Miles?Per?Intervention，每两次人工干预之间行驶的平均里程数）值排名中，前十名就有5家企业具备中国背景，分别是百度、AutoX、Pony.ai、滴滴、PlusAI，其中百度Apollo?排名更是首次超过Waymo，夺得第一，再显中国技术公司在自动驾驶赛道上的势不可挡。

一直以来，自动驾驶测试车的脱离接管情况被认为是衡量自动驾驶汽车实际性能的重要指标。一般来说，测试车辆脱离次数越少，人为干预接管的次数越少，就表明该车的自动驾驶系统越稳定，其所在公司自动驾驶研发水平越高。

因此从某些程度上来讲，此次DMV榜单前十中国技术公司占据半壁江山，也体现了中国在自动驾驶研发方面整体实力的显著提升，以及国际影响力的不断扩大。

中国自动驾驶企业强势征战海外

据此次DMV报告，去年百度在加州依旧只投放了4辆测试车，但总测试里程却较2018年有了大幅度的增长，达10.83万英里，共脱离6次，平均每18,050英里接管一次，与2018年的平均每206英里接管一次相比，进步明显。

来源：百度Apollo

与第二名谷歌相比，2019年百度每两次人工干预之间行驶的平均里程数比Waymo长4,831公里，百度也因此成功赶超Waymo，夺得魁首。而在2018年的DMV榜单中，百度仅排在第7位，被Waymo远远甩在大后方。

但不可否认的是，Waymo在测试里程上依旧是遥遥领先其他企业的。去年Waymo在加州共投放148辆测试车，完成了145万英里的测试，约占所有车辆总测试里程的一半——2019年加州各家自动驾驶公司共完成了?288?万英里的自动驾驶测试，是Cruise的1.7倍，是百度的13倍。到今年1月，Waymo自动驾驶汽车的总行驶里程已经超过了2000万英里。

AutoX在只有8辆测试车的情况下，去年在加州共完成了3.2万英里测试，脱离3次，平均每10,684英里接管一次，排名第四，提升也十分显著。而在2018年，AutoX在加州投放了7辆测试车，仅测试了22,710英里，平均下来不到200英里就得接管一次。

来源：AutoX

目前，AutoX已经准备在加州部署下一阶段的测试——完全无人驾驶测试。2019年12月，AutoX被曝已经在加州申请了无人驾驶测试许可，一旦获得许可，今后AutoX将能够在加州部署没有配备安全员的无人驾驶测试车。此前，Waymo是加州唯一一家取得了完全无人驾驶汽车测试资格的公司。

Pony.ai凭借22辆测试车，去年在加州测试了17,48万英里，脱离27次，平均每6,475英里接管一次，在MPI值排行里位居第五。2018年，Pony.ai在仅有6辆测试车的情况下，在加州测试了16,356英里，总共脱离了16次，平均每1,022英里接管一次，也可谓进步神速。

来源：Pony.ai

正是出于对其技术实力的肯定，早在2019年6月，Pony.ai就获得了由加州颁发的自动驾驶运营牌照，获准向公共乘客提供自动驾驶出行服务，即RoboTaxi服务，Pony.ai也因此成为首家在加州获得该牌照的中国自动驾驶技术公司。

2019年11月，Pony.ai通过与现代汽车合作，正式在加州推出首个面向普通公众的Robotaxi常态化服务，有需求的用户可凭借BotRide的同名版App，用手机叫到自动驾驶的现代Kona电动SUV，并根据App的指引，到达最近的上车点。最近，Pony.ai又通过与弗里蒙特市合作，进一步扩大了在加州的机器人出租车服务范围。今后，弗里蒙特市市民在有出行需求时可以呼叫Pony.ai的自动驾驶汽车，这些车会在弗里蒙特市繁忙的Amtrak/ACE火车站至市政厅以及市发展服务中心之间的路线上行驶。

滴滴2019年在加州共投放了12辆测试车，跑了19,279英里，脱离8次，平均1,534英里接管一次。值得一提的是，这是滴滴自2018年5月获得加州自动驾驶测试资格后，首次提交加州路测报告，便一举挺进前十，夺得了第八名的好成绩，实力可见一斑。

事实上，早在2017年3月滴滴在加州山景城设立首家海外AI实验室时，就曾表示滴滴出行对于自动驾驶汽车充满兴趣，2018年初滴滴被曝已在中美两地开展了自动驾驶相关的测试。由此可见，虽然在自动驾驶领域滴滴鲜有消息，但其实一直在默默地布局。

PlusAI?去年凭借2辆测试车，在加州测试了1,880英里，脱离两次，平均每940英里接管一次，排名第九。而在2018年，PlusAI在只有2辆车的情况下，在加州测试了10,816英里，共接管199次，平均每54英里就得接管一次，进步也十分明显。

来源：PlusAI

去年12月，智加科技的L4级自动驾驶卡车在不到3天的时间里，穿越2800英里（4500km），横跨美国东西海岸，为世界知名乳业巨头蓝多湖?（LandO?Lakes?）提供了首次自动驾驶货运服务。据悉，这是首次L4级自动驾驶卡车牵引满载生鲜货物的冷藏车厢横穿美国的商业试运营，这一成功可谓是对PlusAI安全处理各种天气和道路状况的自动驾驶能力的有力验证。

不仅如此，PlusAI?还在包括亚利桑那州、加利福尼亚州、科罗拉多州等在内的17个州进行了无人重卡安全测试，在其中部分州，PlusAI是首家进行测试的无人重卡科技公司，并在国内先后拿下了全国首张营运货车自动驾驶测试牌照和首张无人重卡跨省区域测试牌照。

基于已有成绩，2020年CES?上PlusAI表示在今年年底前其无人测试规模将覆盖全美所有准许的大陆州，在测试项目中，其将尝试使用全新的测试设备及路线试运行，不断提升其自动驾驶系统处理复杂驾驶场景的能力。

自动驾驶或让中国“扳回一局”

在过去很长一段时间里，中国汽车产业在国际上一直处于跟随状态，即使到现在，依旧没有摘下“大而不强”的帽子。自动驾驶的出现，给了国内企业一个和跨国公司同台竞技的机会。过去几年，国外虽出现了Waymo、Cruise、Nuro、通用、丰田、日产等一大批优秀的自动驾驶玩家，国内亦有百度、滴滴、Pony.ai、AutoX、驭势科技、华为、京东、长安汽车等在积极开展相关的研发，并且进展显著。

或许与Waymo相比，中国无人驾驶公司们起跑还是慢了半拍，但中国企业近几年的努力追赶，正在逐步缩小这种差距。例如百度，去年除在加州表现出色，其在国内的发展也是风生水起。特别是2019年下半年，百度不仅先后拿下了北京市首批T4级别路测牌照和自动驾驶载人测试牌照，还陆续与长沙、沧州、阳泉、银川等地就开展自动驾驶、车路协同等的示范应用达成战略合作协议。

来源：百度

其中，2019年9月百度自动驾驶出租车队Robotaxi正式在长沙面向公众试运营，踏出市场化第一步。11月初百度又在沧州推出国内第二个无人驾驶出租车试运营项目，进一步拉近了普通市民与自动驾驶汽车之间的距离，使得这项技术真正从内部研发开始走入市场。12月，百度Apollo通过在北京、武汉、沧州和长春等23个城市同步开展测试，仅一个月测试里程累计就超过了300万公里，为百度进行自动驾驶相关技术的研发积累了丰富的经验。2019全年，百度Apollo凭借52辆测试车仅在北京市就完成了75.4万公里的测试，百度也因此成为2019年北京市所有测试企业中投入测试车数量最多、测试里程最长的企业。

正是基于前期的这些探索，在今年初爆发的肺炎疫情中，百度才得以携新石器、金龙客车、智行者、青岛悟牛、中科慧眼等多家合作伙伴，迅速投身到抗疫前线，用无人车开展生活物资、药物等的配送，使这项技术真正应用于实践，造福于人类。

来源：百度Apollo

AutoX除了在加州的测试，今年也在国内开展自动驾驶载人测试。在2020?CES上，AutoX与FCA达成合作，双方今年将基于FCA旗下的Pacifica大捷龙打造一款无人车PacificaX（捷龙星），并在深圳、上海等地实现规模化投放，其中在上海，AutoX推出100台无人驾驶出租车用于试运营。而更长远来看，AutoX还将联手FCA在整个亚洲市场布局自动驾驶汽车。

另据了解，今年年底AutoX还将在欧洲大规模部署首批RoboTaxi。2019年7月，AutoX与瑞典电动汽车制造商国能（NEVS）达成独家战略合作伙伴关系，双方将把AutoX的自动驾驶汽车技术集成至国能下一代汽车架构中，从而在2020年将双方合作研发的自动驾驶新能源汽车投放到欧洲的公共道路上。

滴滴在2019年对于自动驾驶也有了更明确的规划。2019年8月，滴滴宣布正式将旗下自动驾驶部门升级为独立公司,?用于开展自动驾驶研发、产品应用及相关业务拓展。之后刚过一个月滴滴就获得了由上海市颁发的首批载人示范应用牌照，另外两家获牌企业分别是上汽和宝马。

按照规划，滴滴将于今年年初在上海落地自动驾驶出行服务，在特定公开道路上投入30辆L4+级别的自动驾驶车辆，届时滴滴的乘车界面会新增一个“自动驾驶”选项，与现有的“快车”“专车”“出租车”等乘车选项并列，如果乘客选定的乘车起点和终点在特定区域内，滴滴会派出自动驾驶车辆接单。不过，或许是受肺炎疫情的影响，目前滴滴的自动驾驶出行服务仍未上线。

可以说，无论是无人车抗疫，中国自动驾驶技术公司获车界巨头加持，还是DMV自动驾驶报告中的亮眼成绩，都表明当前国内企业在自动驾驶领域的技术实力和全球影响力正处于快速提升阶段。或许目前，国内在自动驾驶的大规模商业化方面还面临供应链不成熟、政策法规不完善等多重难题，但从细分市场来看，高级自动驾驶技术在封闭场景的落地还是指日可待的。

来源：驭势科技

刚刚获得零部件巨头博世投资的驭势科技就证明这一点。在经历了两年多的研发测试和试运营后，已经于2019年12月30日在香港国际机场内启用了无人物流车为旅客提供行李运输服务，这是全球首个在机场实际操作环境下运行的无人驾驶常态化运营项目，亦是首个无人货运商业化服务。未来，随着更多类似的项目逐渐落地，国内无人驾驶有望迎来真正的春天！

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

北京自动驾驶路测报告发布，中美标准有何不同？

先说比亚迪：

比亚迪放在这里是不合适的，首先比亚迪不是造车新势力，它已经能算老牌车企了，而且是能够掀翻传统燃油车的生力军。旗下不仅仅有纯电汽车，更有燃油车和插电式混动。产品线较为齐全，而且连续多年新能源销量领先。

把比亚迪和这些造车新势力放在一起，可能是题主对比亚迪并不了解。这是一家传统车企，它造出了中国第一台1.5T发动机，造出了中国第一台双离合变速箱，掌握着ECU的核心技术，是中国唯一一家可以制造车规级电控芯片IGBT的企业。比亚迪的研发投入是国内最高的，掌握专利算是最多的，电池、电机、电控技术独步天下，是全球唯一一家掌握三电核心技术的车企。比亚迪的插电混动，DM3.0，甚至是明年将要上市的DMi4.0，领先其他车企至少两代以上!

哪怕没有新能源，比亚迪凭借燃油车依旧能够在国内占据一席之地。1.5L的骁云发动机日效率高达43%，是全球热效率最高的量产发动机，和马自达的创驰蓝天能打个平手。用在燃油车上1.5T的发动机日效率38%，依旧是国内一线水平。

现在汽车按照动力系统来分，可以分为三种：燃油车、插混车和纯电车。像是48V轻混，日系双擎弱混，电的参与程度不高，所以归为燃油车范畴。毕竟国家也是把双擎归为节油车而已，不算新能源。而新能源领域，主要就是插混和纯电，其中有增程式，虽然算是增程式电动车，但是也有内燃机，可以归为插混。日后可能会有氢动力新能源，但是我并不看好前景。我赞同王传福的观点：老百姓不会为环保买单，只会为省钱买单。氢动力除非能做到纯电一样的用车成本，还需要像加油站那样方便，还要解决安全性问题，这才有可能在新能源领域占据一席之地。

现在虽然新能源发展迅速，但目前仍旧是燃油车的天下。纯电汽车因为续航和充电慢的问题，短时间肯定无法得到有效普及，哪怕现在续航已经达到了700多公里，可是因为充电慢，续航焦虑依旧无法解决。除非电池技术得到质的突破。

目前来看，插电式混动和增程式是可以完全取代燃油车的，这一点和纯电不同。大部分家庭用车都是以市区短途为主，插混车纯电80Km左右的续航基本上已经可以满足日常应用了。如果续航里程超出，用燃油当成混动车开，一样没问题。增程式其实也是如此，只是和插电式混动比，内燃机无法参与驱动车辆，多了一次能量转换，不管是动力和油耗，都略逊一筹。所以竞争力也很有限。

在纯电车全面取代燃油车之前，插混车是最好的过渡，这个过渡会持续多久不知道，但是在过渡期间，插混车是最好的选择。而在插混领域里，没有人是比亚迪的对手。如果说笑到最后的话，别和这几个新势力比，和丰田大众比较，比亚迪都不虚。

再说恒大恒驰

说新势力，可是这也太新了。我们点评年轻人朝气蓬勃，谁日后更有发展，一个小BABY混了进来——说婴儿都不对，车没有正式上市，只能算个胎儿。我不敢说恒大造的车未来没有发展前景，可是三岁看老，这还没出生呢。

就这几天的事，恒驰1亮相了，在他们自己的产业园里转了两圈，发了几张官图。结果网友一看，轮胎装反了……这里小科普一下啊，恒驰1用的是马牌265/40

R22的SUV轮胎，轮胎是有花纹的，不同花纹和地面的摩擦力肯定不同，而且还涉及到一个排水性的问题。所以轮胎给你标注了正反面，内侧叫Inside，外侧是Outside，这是一个修理厂的学徒工都不允许犯的错误。然而恒大，投了450亿要造车，却犯了这么个低级的错误!从上至下，官方图曝出来了谁都没发现!

不知道这算不算出师不利，但是给人的第一印象就不太好。专业的人干专业的事，车企不怕犯错误，可是不能犯这么业余，这么低级的错误!就冲这一点，我不看好它。

我还拿比亚迪说事，比亚迪为什么要请奥迪的设计师来设计外形?为什么要挖来奔驰的底盘专家来调校底盘?哪怕是品控，都斥重金挖来一个专业的品控团队。这些积累不是光投资砸钱就能做到的。而且450亿放在车企里投入算多吗?

威马、小鹏、蔚来，甚至包括埃安、特斯拉。

把他们放在一起，因为他们都只做纯电汽车。我们不能说错，既然要弯道超车，你再在发动机领域和人家较劲显然是不明智的，你不可能再去研发一个自主产权的发动机，买别人的发动机攒车有限的很low，所以上来就纯电汽车，这样的决策不能说错。

可是……从另一个角度来讲，纯电汽车的门槛真是太低了。

我本人是比亚迪一代唐车主，作为消费者来说接触新能源算是比较早的了，也有很多人问我关于新能源车的问题。我的观点是：只要预算够，买插混没错，因为现在插混哪怕不充电也比同价位的燃油车强，在各方面都可以完美取代燃油车——我不是比亚迪的托，但插混领域还真没有谁干得过比亚迪。但是……纯电车，只要超过20万，全都不推荐。包括比亚迪唐、汉。

为什么?因为目前的纯电技术尚不成熟，你花20万，只能买到一个不成熟的产品。比如说汉EV，比如说特斯拉，20多万，续航600Km，或许两年后电池技术突破了，续航1000Km的纯电车只要十万。而且毕竟存在续航焦虑问题。平时充电桩倒是好找，可是扎堆了怎么办?前面五辆车等着排队，你续航还有30公里了，你等不等?这都是很现实的问题。低价纯电车可以，只为了市区代步，长途我干脆不开。或者家里有两台以上的车。

我的观点可能有些偏颇——20万以上的纯电车都是割韭菜。

所以，威马、蔚来、小鹏，甚至是特斯拉，都存在着极大的不确定因素，关键看电池技术谁先能做出突破，谁先能解决续航焦虑问题，第一个掌握核心技术的车企通吃，其余不说一无所有，也只能拾人牙慧，苟延残喘!

当然，这里面特斯拉财大气粗，已经从玩资本到玩技术达成了完美的蜕变，人家在自动驾驶领域，电控领域的技术都是这些造车新势力望尘莫及的。但是，现在的纯电车依然是不成熟的，在逐步成熟的过程中有太多不确定性。

这几家造车新势力，我都没向粉丝推荐过。如果想要买纯电车的话，我甚至推荐长城的欧拉好猫(女性适合)，或者奇瑞的大蚂蚁，终身保。毕竟是长城，毕竟是奇瑞，说终身保我相信能保终身。而这些新势力，现在就只有一两款车型，而且销量也不稳定，基本上年年赔钱，要不是金主爸爸在后面撑着，或许已经轰然倒塌了。

不过话说回来，小鹏在自动驾驶方面还是有一定的实力的，和广汽埃安都能算是国产中的领先水平。蔚来这几年也有了长足的进步，换电模式我个人并不看好，不过新材料、新技术的应用还是有独到之处的。我不太喜欢蔚来的那种运营，与其说卖车，倒不如是卖服务。或许是我观念跟不上了，但我还是觉得产品力依旧是第一位的，靠服务来弥补的产品力依旧难以长久。

至于威马汽车，呵呵，我不太了解。

理想One所代表的增程式

增程式有内燃机，不过因为内燃机不参与车辆驱动，所以只能叫增程式电动车，而不是混动。这样的优势是节省了变速箱等一系列发动机所需要的传动部件，可是缺点也很明显，那就是多了一次能量转化，动力不足——和内燃机可以参与驱动车辆的插混相比。

我们拿唐DM和理想One来比，不谈车身大小和空间，只说动力模块。唐DM让发动机和电动机一起工作，可以爆发百公里4.3S的加速。理想One和燃油车比当然也不慢了，不过6.5S，其实都是电动机在工作。唐在高速运行时，发动机是主力，可以驱动车辆的同时给电池充电，尤其是在高速上，内燃机的优势明显。而理想和所有电动车一样，电动车只能通过提高电机转速来加速，高速时电量消耗明显，这时候还需要内燃机工作发电，这才导致理想的油耗偏高。你说理想那么大车身，百公里9—10个油已经不错了，这要分怎么比，如果不是增程式这种动力模式的话，油耗完全可以更低。

另外，能够买自东安动力的三缸1.2T的内燃机也的确过于孱弱了一些。这也侧面体现了新势力的底蕴不足。

我否定的并不是理想One，也不是理想，而是增程式，比亚迪的DM3.0系统就已经把增程式作为一种工作模式了，DMi车型能在亏电状态下达到3.8L油耗也是因为增程式的关系。所以我的观点不变，增程式没有前途，在纯电车全面普及，替代燃油车之前，插混是最好的解决方案。

最后说一下个人预测吧。比亚迪拿出来，人家一定是会笑到最后的，这场新能源的革命可以说是比亚迪凭借542一手掀起来的。(当然也有国家层面的政策推动)它和这些新势力造车没有可比性。

恒驰现在还没出生，所以没办法下结论，可是会不会胎死腹中呢?会不会呢?总之轮胎的事情不是个好兆头。如果我是恒大的高层，一定会说是受到了竞争对手的恶意针对，买通了工作人员云云。真的是太丢脸了，无解。

四个造车新势力里，我猜——强调是我猜哈，可能是威马，刚刚曝出自燃门，本来就没有什么底蕴，还自燃了，所以我真的不看好。威马可能是第一个出局的。

第二个是小鹏，虽然我说小鹏在自动驾驶领域有一定的建树，软件方面不错，但是硬件层面……我感觉小鹏就不像是造车的，更像是玩资本的。

第三个是理想，毕竟目前只有一款车，而且是比较过时的增程式。理想One的驾乘感受还算不错，但是问题也不断。前景我一样不看好。

自动驾驶数据集被迫开放“营业”

文/碳纤维斗士

3月2日，北京智能车联产业创新中心作为第三方服务机构，正式发布了《北京市自动驾驶车辆道路测试报告（2019年）》。该报告是当今中国唯一的自动驾驶路测官方报告，总共披露了13家相关企业在过去一年中在北京开展自动驾驶路测的相关数据，用的是“中国标准”。

而在此之前的2月26日，美国加州交通管理局（DMV）也公布了2019年度的自动驾驶路测报告，数据集时段从2018年12月1日至2019年11月30日。在提交报告的60家公司中，有36家公司已实现路测，用的是“美国标准”。

两国的自动驾驶路测报告发布时间相隔不到一周时间，可谓针尖对麦芒，那么在自动驾驶路测这件事上，两国标准有何不同？又孰优孰劣？

美国加州DMV自动驾驶路测报告最主要的部分就是所谓的“脱离报告”——即在自动驾驶测试中，车上的工程人员在出现复杂道路情况的前提下，用人工方式接管车辆，让测试车辆“脱离”自动驾驶状态的频次或里程。从技术水平上讲，在测试中“脱离自动驾驶”的里程越低越好。而从科研价值上讲，新发生的机器的“脱离”，更具“Corner?Case”黄金性质，越多越好。

而北京自动驾驶路测报告不仅涵盖了道路测试、产品测试以及设备系统测试数据，而且还有严格的分级进阶测试规则。或许我们可以这么看，如果说北京自动驾驶路测报告是小升初+中考+高考，那么美国加州DMV自动驾驶路测报告只是相当于高考中的某一门科目。在测试内容的深度和测试方法的多样化上，美国加州DMV自动驾驶路测报告和北京自动驾驶路测报告差距不小。

为了更好地说明两者的区别，这里不妨举个例子，有意思的是，在中美两份报告中排名前十的企业中，均有两家中国企业上榜——百度和小马智行。而且令人振奋的是，百度在两份榜单上均排名第一！对比两家公司在中美两份报告中的表现，就不难直观地发现区别所在。

在美国加州DMV自动驾驶路测中，百度以平均18050英里才脱离一次自动驾驶的成绩名列前茅，略超Waymo、Cruise等卫冕冠亚军，已进入全球头部，相较于2018年突飞猛进，名次上升了6位；?而同样在美国加州DMV自动驾驶路测中，小马智行则以平均6475英里才脱离一次自动驾驶的成绩排名第5，名次没变。

美国加州DMV要求，为保证安全，所有参加自动驾驶测试的车辆，必须在车上配备安全人员，如果感觉有可能会导致交通事故的隐患存在，就必须让车辆脱离自动驾驶状态，手动接管车辆驾驶。这本是个安全措施，然而一旦以“脱离”数据作为衡量自动驾驶技术高低的话，问题就来了。

举个例子，安全员张三是个小心谨慎的老司机，安全员李四是个神经大条的菜鸟。遇上同样的车辆加塞的情况，张三为了安全起见会主动踩刹车，而李四压根就没注意边上的车辆加塞，等看到时，车辆自己已经刹车了，虽说刹得有点突兀，但好歹李四始终没有接管驾驶，在“脱离”数据上无疑就占便宜了。

虽说美国加州DMV在很多加州城市划定了一些区域允许各企业进行自动驾驶测试，但显而易见的是，上海崇明岛和上海静安区，其交通复杂程度就有天壤之别。今年年初北美CES展的时候，曾经在展馆外偶遇某公司的自动驾驶测试人员，他表示，他在洛杉矶测试自动驾驶车辆的街区是“in?the?middle?of?nowhere”，翻译过来就是“鸟不拉屎”。他表示，这样就能出好成绩。

所以，美国加州DMV自动驾驶测试过于简单粗暴，且不说在选择测试路段上有很多漏洞可钻，哪怕就是同一家公司的测试人员，对于该何时脱离自动驾驶，也有不同的主观认定。所以对于美国加州DMV自动驾驶测试的“脱离”标准，业内争议不断。

其实关于这一点，北京自动驾驶路测报告也有明确表态，即80%以上的“脱离自动驾驶”情况是人为的，在不排除主观人为干扰，且缺乏统一监管标准的前提下得出的“脱离”数据，其实毫无意义。

此外，美国加州DMV也仅仅针对单车自动驾驶发布“脱离”报告，这一点是明显的短板。目前行业共识是，单车智能不是万能的，需要车路协同结合。以特斯拉的自动驾驶为例，不久前就闹出过将“每小时35英里”限速牌错认为“每小时85英里”限速牌的乌龙，原因是仅仅是测试人员用一条黑色胶带将“3”中间的那一横加长了……更早一些甚至有以色列学生用投影仪在路边树上投射“90km/h”骗过特斯拉限速识别系统的恶作剧……这些足以说明，在没有车路协同和高精地图辅佐之下的单车自动驾驶，不具备长久的技术优势。在这一点上，美国加州DMV的自动驾驶测试的指导意义已经有些滞后。

有意思的是，就在美国加州DMV发布2019自动驾驶测试报告之后，首次失掉铁王座的Waymo不干了，甚至公开表示反对这份官方报告的数据要求和能力判别标准。在Waymo看来，百度能够登顶，是钻了空子……不过耐人寻味的是，美国加州DMV发布2018自动驾驶测试报告的时候，加州还是那个加州，Waymo也还是那个Waymo，却没有这么大的反应！说白了，当年Waymo在美国加州DMV自动驾驶测试报告中排名第1，是该技术领域当仁不让的老大，如今被百度挤到第二，心里不爽而已……

那么，百度到底是不是钻了美国加州DMV自动驾驶测试空子？其实也不是这么回事。因为百度2019年在美国加州DMV自动驾驶测试只用了4辆车，其全年累计测试里程为108300英里，折合下来约为17.5万公里，在所有企业中只排名第4。

Waymo就用148台测试车跑出了145万英里的测试里程，而且据了解，早期大部分里程也是在高速公路这种相对安全的场景上。大家都一样，加州有加州的方式，不管是你为了寻找“Corner?Case”，还是探索完全无人化安全运营，Just投钱跑就完了，车越多越好，DMV也不管，这是美国标准。

其中，小马智行也用22辆测试车在2019年的美国加州DMV自动驾驶测试跑出了174845英里的里程，比百度还要长好多。

不过，这一招在北京自动驾驶路测标准面前就不好使了。

在2019年北京自动驾驶路测报告中，百度以89.39万公里的累计测试里程排名第一，是第二名小马智行12.13万公里的7倍，而2018年，百度跑了13.99万公里，是第二名小马智行1.01万公里的14倍。北京自动驾驶路测的数据，不是你想跑就能跑的。

由主导的北京自动驾驶路测，涵盖了场地考试，里程测试，事故率考核等。以最基准的测试道路为例，就分为R1-R5以及更高的RX级别。

其中R1是低交通密度的双向不低于4车道的“机非分离”直道，道路周边为低居住密度，含信号灯。

而R2在R1的基础上，增加了单项不低于2车道，路口直角弯以及曲线弯以及公交站等条件。

R3级别除了交通密度提升到中级以外，还增加了机非混合和公交专用路段、桥下道路和林荫路、上下坡、不低于4出口的双车道环岛、主辅路出入口、含信号灯交叉路口等等。

R4级别在R3基础之上，居住密度提升到“中高”，有建筑物和植物遮挡，含单行线混行（机动车、非机动车以及行人混行）道路，含路边下水道水篦子、铁板、水泥、砂石等路面，含隧道、急转弯道、连续弯道和待转区复杂路口，含渠化复杂路口以及潮汐车道，含有信号灯的5方向以上异形交叉路口等等。

R5级别在R4级别上，交通流量提升到中高，含人为交通指挥的道路、雾区道路、湿滑路面、遗撒路面；此外在R1-R3级别的测试道路上，增加了夜间、高峰段和雪天的行驶测试。

至于最后的RX级别，并非是说道路和气候环境更加复杂化，而是指安装有网联通信设备的R1到R5级的测试道路。若说R1-R5还只是单车自动驾驶，那RX就是车路协同——这是另外一个境界了，因为RX测试的不仅仅是车辆本身，还包括了5G系统以及整套智联公路系统的软硬件。在这一点上，中国无疑是领先世界的，这说明中国不再寻求高成本且安全性备受质疑的单车自动驾驶技术，车路协同已经成为中国自动驾驶技术的主要路线。

与之对应的是，当企业通过R1级别的考试之后，会发给一个T1资质，这就意味着该企业的自动驾驶测试车辆可以在划定的R1道路上跑里程了。当企业通过R2级别考试之后，就可以拿着T2资质在R2道路上跑测试里程……以此类推，只有当企业获得T5资质之后，才能在复杂的R5道路上跑测试里程。

目前在参与北京自动驾驶路测的企业当中，也只有百度一家拿到了T4资质，很多企业都卡在了T3资质上，因为T3资质对应的R3级别测试道路的复杂性，就已经接近实际道路环境了。对于北京自动驾驶路测而言，T3就是一个分水岭。

拿到的资质越高，就意味着企业才有可能在更高级别的测试道路上跑里程——这就是为什么百度在北京自动驾驶路测里程上排名第一的原因。而小马智行在美国加州DMV自动驾驶测试里程上之所以可以压百度一头，回到国内却被百度远远甩开——甚至连自己在美国的成绩都比不上，也就不难理解了。不过由此也能看出，百度未来市场的重点也一定在国内，毕竟中国拥有全球最大的汽车市场以及出行市场，如果百度注意力不在国内，只想着在美国跑里程，大概也不会费这么大劲考取T4资质。

这就像一级一级的考试，考过了才能进阶。换句话说，如果有企业想如在美国加州那样，在中国“鸟不拉屎”的地方跑测试里程，用小学生一年级作业刷题，就想在北京甚至是中国拿到真正的自动驾驶商业运营牌照，绝无可能。北京自动驾驶测试的这套标准制度，不给任何投机取巧的机会和口舌之争，目的就是安全落地。

中国需要的是具备真正安全意义的，可以应对真实复杂路况的车路协同自动驾驶技术，需要车企和的协同合作，所以在最终落地上急不得，这也是以为何北京自动驾驶路测资质最高只发放到T4，T5还无人问鼎的原因。以中国的“基建狂魔”属性，在智联道路上发力，让中国的自动驾驶在落地之后就超越美国，并非难事——毕竟美国到现在都没有办法做到让4G信号覆盖所有城镇。

相对而言，月亮并不一定是国外的圆，当下的美国加州DMV自动驾驶测试报告的价值，已经被北京实质上超越了。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

无人驾驶公司排名（2019年度全球最具影响力企业排行榜）

“现在自动驾驶很火，火到什么程度？简单来说就是烧钱。”

根据The?Information发布最新研究称，投入自动驾驶战场的各家公司已经累计花掉了约160亿美元。需要注意的是，这160亿美元还没算上为了自动驾驶布局而发生的并购。举例来说，英特尔买下Mobileye花掉的153亿美元就不算在其中。

众所周知，自动驾驶技术相当复杂，想要实现商用，花费的时间和成本对于任何一家车企或者科技公司来说都是巨大的，这些投资想要得到回报则需要更长的时间。而且自动驾驶所谓的商业化，还在探索当中。无论是推出RoboTaxi服务的Waymo?One，或者是Nuro与Kroger合作的生鲜配送，又或者是安波福和Lyft推出的乘车服务等等。

那么，为了打破各家企业各自为战的局面，一些企业彼此开始尝试开放有价值的自动驾驶数据集，以加快自动驾驶技术的提升，从而推动自动驾驶行业的发展。去年，谷歌母公司Alphabet旗下自动驾驶公司Waymo公开了一部分开放数据集Waymo?Open?Dataset；近期福特也悄悄发布了其自动驾驶汽车数据集。

这两家自动驾驶公司，是目前公认的在全球自动驾驶研究排名前列的企业。对于自动驾驶行业其他从业者而言，有了公开的数据集，他们能在一定程度上免去重复的投入。研发人员可以利用这些数据集来帮助开发自动驾驶汽车的感知算法，有助于推动其研发进程。实际上，这也是一场自动驾驶行业领导者地位的争夺。

什么样的数据有价值？

自动驾驶汽车每天可以收集4TB或更多的原始传感器数据，直到现在，自动驾驶公司收集的数据还是公司的高度机密。但是近几年，自动驾驶领域的各路参与者，在开源数据集共享这件事上颇为“大方”。

在福特的自动驾驶数据集发布之前，Lyft?此前也开源了自己的数据集用于自动驾驶汽车开发。其他开放此类的数据还包括nuScenes、Mapillary?Vistas的街道图像集、加拿大不利驾驶条件（CADC）、KITTI用于自动驾驶的研究；以及戴姆勒、马克斯·普朗克（Max?Planck）信息学研究所和达姆施塔特工业大学（TU?Darmstadt）视觉推断小组开发和维护的Cityscapes数据集。

不过问题在于，过去相关研究人员创建和发布的数据集相对较小，通常仅限于摄像头数据。虽然，安波福发布的NuScenes数据集除图像外还包括激光雷达的雷达数据，Waymo和Argo发布的版本会更进一步。Waymo声称拥有3,000个场景，是NuScenes提供的场景的三倍，并且摄像头和激光雷达信息之间的同步更好。

虽然由自动驾驶测试生成的所有数据对于车辆感知其周围环境，并在整个过程中都是有用的，但实际上只有其中的特定部分对开发和改进系统有用。比如在典型城市街道上一天的测试中，车辆中的工程师和技术人员会选择性的记录发生细化或具有挑战性的场景。也就是说自动驾驶数据集需要更加多样和精细化，对从业人员来说才有利用价值。

福特此次公开的自动驾驶数据集，是工程师驾驶配备了四个四核英特尔i7处理器和16GB?RAM的汽车，往返底特律大都会机场、密歇根大学迪尔伯恩分校、高速公路、市中心和郊区等地区共行驶了约66公里。其数据主要由4个激光雷达传感器、6个130万像素摄像头、1个500万像素摄像头和1个惯性测量单元，通过路况的细化来捕获多样化的数据。

一般而言，在测试结束时，所有数据都将从车辆中提取到数据中心，并对有益的数据进行分析和标记。原始数据本身对于处理器系统核心的学习系统没有多大价值，数据中感兴趣的对象包括行人、骑自行车的人、动物、交通信号灯等变量。在将传感器数据用于训练或测试AI系统之前，所有这些目标都需要进行手工标记和注释，以便系统可以理解其“所见”。

研究人员根据传感器的读数生成地图和行人姿态数据，包括3D地面反射率地图、3D点云地图、六自由度地面真实姿态和局部姿态传感器信息。这些反映了季节差异（数据是在晴天、下雪和多云的情况下以及在秋季期间捕获），并且涵盖了多种驾驶环境，包括高速公路、立交桥、桥梁、隧道、建筑区域和植被覆盖区。

如今，大多数感知系统都严重依赖机器学习或深度核心算法，感知系统处理传感器信号并尝试对车辆周围的物体进行分类。为了能够完成此任务，必须使用经过彻底标记和注释标识所有道路的相关数据，才能更好的发挥出数据的价值。值得注意的是，标记过程可能比原始数据收集还要耗时。

福特指出，福特自动驾驶汽车数据集中的每个日志均带有时间水印，并包含来自传感器的原始数据、校准值、姿态轨迹、地面真实姿态和3D地图。它具有ROS?bag文件格式，可使用开源机器人操作系统（ROS）对其进行可视化、修改和应用。

实际上是话语权的争夺

在自动驾驶汽车上投入了大量资金，福特仍然向研究人员免费提供它的自动驾驶汽车数据集，但实际上也有所保留。此次福特公开的包括Argo正在使用的所有九台摄像头的视图，以及两个带有10,000多个带注释目标的数据，但它仅涵盖迈阿密和匹兹堡记录的113个场景。

在自动驾驶技术发展的初期，企业对数据的所有权非常谨慎，各家收集的数据代表着它们的用户、和技术。技术垄断虽然能够最大限度地强化自己的优势，但同时也阻碍了技术的进步。虽然自动驾驶车辆数据共享的重要性得到了整个行业的认可，但出于行业竞争、产权保护等等方面的考虑，企业之间大概不会无私贡献所有数据。

事实上，开放数据集确实是在帮助别人，但企业自身也能获益。自动驾驶数据集是一个周期长，地域广的长时间项目，如果各家都将自己的集数据共享的话，就可以共同减少数据集时间，从而促进行业的整体发展，促进商业化。

但实际情况是，在技术层面，对于一般研究而言，得到新的分类和预测算法可能具有巨大的价值。但由于具体数据取决于传感器规格及其在车辆上的位置，还有很多实际原因导致诸多数据无法获得。除非有人使用与捕获数据的原始车辆完全相同的配置，否则如果不对视差进行调整，它对于训练特定的自动驾驶系统可能没有用。

毫无疑问，公开数据集，可以吸引更多企业和开发者利用并补充数据集。如果某一家的数据或者代码被竞争对手用，相当于这家公司为自动驾驶汽车制定了一个非正式的标准，有助于该企业的发展和地位的加强。这一开放数据的企业也可以将其他公司收购，或者收取利益许可其他企业使用该平台。

当前全球所有车企都将智能化转型作为战略来抢占技术的制高点，中国也不例外。2月份出台的《智能汽车创新发展战略》，对中国的自动驾驶来说具有重大利好。但是在回过头来看国外公司开放的自动驾驶数据集，主要针对底特律、波士顿、新加坡等地的环境解析。对于道路、交通、环境差别迥异的国内驾驶环境来说，是否有用还有待商榷。

不过国内的百度“Apollo”自动驾驶平台，也是通过开源代码，联合诸多车企达成合作。此外，小马智行和华为等中国公司，也在快速抢占自动驾驶市场的份额。2019年自动驾驶汽车脱离数据报告中，排名前十的企业中有四家来自于中国。由此可见，中外企业均在抢占自动驾驶各层面技术的标准制定和话语权。

随着“新四化”的不断深入，未来，可能还会有更多的玩家加入到自动驾驶的战场。历史也表明，未来也将是一个开放、合作、同时又相互竞争的局面。无论是传统车厂还是科技企业，无论是国内企业还是国外公司，这场承载着人类未来出行的伟大梦想，正在一步步走近。

文/杨晶

---------------------------------------------------------------------------

微信搜索“汽车公社”、“一句话点评”关注微信公众号，或登录《每日汽车》新闻网了解更多行业资讯。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

2019年度全球最具影响力企业排行榜：无人驾驶公司排名

介绍

无人驾驶技术是近年来备受关注的领域之一，各大科技公司和汽车制造商都在加紧研发和投入无人驾驶技术。本文将为大家介绍2019年度全球最具影响力企业排行榜中的无人驾驶公司排名。

排名

1.Waymo

2.GMCruise

3.Baidu

4.Aptiv

5.Uber

6.Tesla

7.Zoox

8.Pony.ai

9.DidiChuxing

10.Nuro

Waymo

Waymo是Alphabet旗下的无人驾驶汽车公司，前身为Google自动驾驶汽车项目。Waymo是全球第一个商业化自动驾驶出租车服务，目前已在美国亚利桑那州的凤凰城展开商业化测试。用户可以通过Waymo应用程序预订无人驾驶汽车，享受自动驾驶服务。

GMCruise

GMCruise是美国通用汽车公司旗下的自动驾驶技术公司，致力于开发自动驾驶汽车和相关技术。GMCruise与Lyft合作，在2021年推出自动驾驶出租车服务。

Baidu

Baidu是中国最大的搜索引擎公司之一，也是全球领先的人工智能公司之一。Baidu自动驾驶汽车部门Apollo已经与多家汽车制造商和出租车公司合作，推出自动驾驶汽车服务。

Aptiv

Aptiv是一家总部位于爱尔兰的自动驾驶技术公司，前身为德尔福汽车系统。Aptiv与Lyft合作，已在美国内华达州推出自动驾驶出租车服务。

Uber

Uber是全球最大的网约车平台之一，也是自动驾驶技术领域的重要参与者。Uber自动驾驶汽车部门已经在美国多个城市展开测试，并在未来推出自动驾驶出租车服务。

Tesla

Tesla是一家专注于电动汽车和能源解决方案的公司，也是自动驾驶技术领域的重要参与者。Tesla已经推出了自动驾驶功能，用户可以通过购买相应的软件升级包使用。

Zoox

Zoox是一家总部位于加利福尼亚州的自动驾驶汽车公司，致力于开发自动驾驶出租车服务。Zoox在2020年推出自动驾驶出租车服务。

Pony.ai

Pony.ai是一家总部位于中国广州的自动驾驶汽车公司，致力于开发自动驾驶出租车服务。Pony.ai已经与广州出租车公司合作，推出自动驾驶出租车服务。

DidiChuxing

DidiChuxing是中国最大的网约车平台之一，也是自动驾驶技术领域的重要参与者。DidiChuxing已经在中国多个城市展开自动驾驶汽车测试，并在未来推出自动驾驶出租车服务。

Nuro

Nuro是一家总部位于美国加利福尼亚州的自动驾驶汽车公司，致力于开发自动驾驶送货服务。Nuro已经与美国零售巨头Kroger合作，推出自动驾驶送货服务。