據(jù)外媒報道，自動駕駛車輛正在改變人們的生活，為用戶提供無與倫比的個人移動出行服務。事實上，車輛的定義也隨之發(fā)生了改變。為確保自動駕駛車輛能夠提供安全、高效的出行方式及愉悅的出行體驗，其需要新云端技術及其他前沿技術的配合。此外，隨著數(shù)據(jù)網聯(lián)化及動力系統(tǒng)電氣化的發(fā)展，自動駕駛車輛將推動半導體行業(yè)的發(fā)展，有助于實現(xiàn)突破性進展。與此同時，穩(wěn)定而可靠的超高感知性能、處理能力、通信能力為當今技術創(chuàng)新提供了前所未有的機遇，并驅動未來技術的發(fā)展。

傳感器

從元件角度講，激光雷達、雷達、基于攝像頭的感知系統(tǒng)是自動駕駛系統(tǒng)運行所需整套感知技術中不可或缺的重要組成部分。由于雷達與激光雷達所支持的車載功能存在顯著的交疊（significant overlap），兩者可在自動駕駛系統(tǒng)中共存一段時間并提供傳感器融合等優(yōu)勢，還能為安全關鍵性應用所需的冗余系統(tǒng)提供支持。

如今，基于攝像頭的感知系統(tǒng)可支持自動駕駛緊急制動、自適應巡航控制系統(tǒng)、車道偏離警示系統(tǒng)，上述系統(tǒng)已配置到許多乘用車內。在自動駕駛車輛匯總，攝像頭將與其他感知技術相配合，旨在提供詳盡的3D車輛周邊環(huán)境圖示。而雷達可探查目標物的相關位置及速度，激光雷達則能生成目標物的3D地圖，基于攝像頭的感知系統(tǒng)可利用豐富的可視信息來完成圖片，并對其進行分類，包括：其他車輛、大型卡車或客車、自行車、行人或道路標識。

搭載了攝像頭的車輛將越發(fā)普遍，該類車輛將采集重要的數(shù)據(jù)，其涵蓋了路況、交通擁堵、安全危害、可用停車位等重要的信息。

圖像傳感器、圖像處理算法、高性能運算硬件等技術進步將推動基于攝像頭的感知技術在先進駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）及自動駕駛系統(tǒng)（AV Systems）內的應用。

截止至目前，業(yè)內已基于現(xiàn)場可編程門陣列（field programmable gate arrays，FPGAs）及圖像處理單元（graphics processing units）研發(fā)了多款系統(tǒng)，上述系統(tǒng)非常適用于視覺處理算法所需的高并行度（high degree of parallelism）。

激光雷達則能夠提供與車輛相關的極高精度目標物地圖，是其成為自動駕駛的重要感知技術之一。激光雷達在探查路緣石、車道標識及車輛臨近的目標物等道路探查功能方面起到了非常實用的作用。激光雷達傳感器發(fā)送激光脈沖并探查反向散射（backscattered）或折射的光能，然后利用基于實耗時間（elapsed time）來計算車輛與目標物間的距離。前期的自動駕駛平臺采用掃描式激光雷達系統(tǒng)，該系統(tǒng)可采用旋轉的鏡面組件在改變激光脈沖的方向。由于該類設備運行性能不錯，且探查距離較遠。然而，對自動駕駛車輛的生產而言，這類設備過于笨重，且造價不菲。

激光雷達創(chuàng)新的主要精力都放在縮減該系統(tǒng)的尺寸及成本縮減上，同時還要維持所需的高測距及分辨率，從而推動了激光發(fā)射器、光學元件、光電探測器及信號處理器的發(fā)展，并推動了以下技術的發(fā)展，包括：InGaAs光電探測器、利用微機電系統(tǒng)技術（MEMS technology）實現(xiàn)虛擬光束控制（virtual beam steering）及先進信號處理算法。因此，涌現(xiàn)出數(shù)量眾多的初創(chuàng)企業(yè)，這類公司已開始為研發(fā)固態(tài)激光雷達方案，包括：LeddarTech、Innoviz、Luminar和Quanergy。

在本世紀初，車用級激光雷達被首次應用于自適應巡航控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)也是自動駕駛車輛所采用的一項較為成熟的感知技術。盡管激光雷達可提供更寬的視野及更高的精度，雷達設備對煙、濃霧、炫光等各類視覺干擾的抗性較弱。為此，該技術可謂相對成熟，但仍有創(chuàng)新的空間。

信號處理算法領域的技術進步可實現(xiàn)高清雷達系統(tǒng)的應用，其采用射頻互補金屬氧化半導體（RF CMOS）技術，可實現(xiàn)高度的功能整合，有助于推動更為緊湊的系統(tǒng)設計，正如車用級雷達片上系統(tǒng)方案，恩智浦半導體與德州儀器最近就引入了該類方案。

處理器

很大一部分自動駕駛系統(tǒng)研發(fā)定位“虛擬駕駛員（virtual driver）”——“車輛的大腦”的功能優(yōu)化。虛擬駕駛員系統(tǒng)由機器學習算法及中介軟件（middleware）組成，后者將感知、致動、通信等車載子系統(tǒng)相結合。該技術的核心在于自動駕駛的功能性。事實上，未來可能會提出一種方案，由業(yè)內領先的自動駕駛車輛研發(fā)商將其虛擬軟件堆棧交給車企，后者則負責將其整合到自家的平臺上，并利用標準接口來配置傳感器、致動裝置及數(shù)據(jù)通信協(xié)議相整合。然而，這就需要制定行業(yè)標準，并將更為成熟的感知技術拆分為不同的控制系統(tǒng)。

知識產權管理

車用級技術智能與知識產權管理將幫助車企及供應商保住其市場地位，還能通過競爭標桿（competitive benchmarking）、專利許可協(xié)商及賠償機制來獲得額外的收入。該規(guī)程有益于市場準入盡職調查決策（market entry due diligence decisions），可幫助各大公司更好地了解競爭對手的知識產權及技術優(yōu)勢，從而實現(xiàn)差異化、指導重要的技術設計決策、收購相應的專利技術，以便降低市場準入風險。針對元件、電路及系統(tǒng)級，若提供經驗豐富、目標明確的第三方分析報告作為輔助，該舉措則有助于支持專利索賠的認定及專利交易的股價。最后，對元件的了解將有利于供貨方在價格商談上取得優(yōu)勢。