无人驾驶爆发新一轮激战：L3级无人驾驶成为重头戏

　　近年来，随着科学技术的快速的提升，无人驾驶技术正逐步从概念走向现实，并在全世界内掀起了一场新的技术革命。在这场革命中，L3级无人驾驶作为迈向更高阶无人驾驶的关键一步，成为了各大车企和技术提供商竞相角逐的重头戏。本文将深入探讨当前无人驾驶领域的新一轮激战，以及L3级无人驾驶在其中扮演的重要角色。

　　无人驾驶技术根据自动化程度的不同，被划分为多个等级。其中，L3级自动驾驶指的是有条件自动化驾驶，即在特定的驾驶交通环境下，车辆能完成部分驾驶任务，并在特定情况下监控驾驶环境，但驾驶员仍需保持警惕，随时准备重新接管车辆控制权。这一级别的无人驾驶技术，标志着车辆已经具备了较高的自主驾驶能力，能够在某些特定的程度上减轻驾驶员的负担，提高驾驶的安全性和舒适性。

　　高度自动化：L3级无人驾驶车辆能够在特定场景下实现自主驾驶，如高速公路上的无人驾驶、城市拥堵路段的自动跟车等。

　　驾驶员辅助：虽然车辆具备了一定的自主驾驶能力，但驾驶员仍需保持警惕，随时准备接管车辆控制权，以确保行车安全。

　　技术挑战：L3级无人驾驶技术需要在复杂多变的交通环境中实现可靠的自主驾驶，这对车辆的传感器、控制管理系统以及算法都提出了极高的要求。

　　随着L2级自动驾驶技术的普及和渗透率的稳步提升，各大车企和技术提供商开始加速推进更高阶的L3级自动驾驶技术的落地。这一趋势在全球范围内引发了新一轮的激战，各大企业纷纷加大投入，争夺自动驾驶技术的领先地位。

　　车企的积极布局：奔驰、宝马、现代等跨国车企都在积极推动L3级自动驾驶技术的研发和应用。例如，奔驰已经宣布在其S级和EQS车型上提供Drive Pilot作为选配功能，这是继本田之后第二家宣布量产L3级自动驾驶技术的车企。此外，宝马、现代等车企也在开展类似的布局，相关成果预计将于今年陆续上车。

　　技术提供商的参与：博世、采埃孚等零部件巨头也在积极打造更高水平的L2+甚至L3级自动驾驶辅助方案。这些企业通过与车企的合作，共同推动自动驾驶技术的落地和应用。

　　国内企业的崛起：在国内市场，也有不少企业在自动驾驶领域取得了显著进展。例如，福瑞泰克宣布其面向L3自动驾驶的“ADC30域控制器平台”已获一汽红旗定点，将于2023年在一汽红旗全新车型上实现全面量产。这一成果标志着国内企业在自动驾驶技术方面已经具备了与国际企业竞争的实力。

　　尽管L3级自动驾驶技术具有广阔的发展前景，但在实际应用过程中仍然面临着诸多挑战。

　　技术挑战：L3级自动驾驶技术需要在复杂多变的交通环境中实现可靠的自主驾驶，这对车辆的传感器、控制系统和算法都提出了极高的要求。此外，如何确保系统能够准确地感知和判断各种情况，并作出正确的反应，也是当前面临的一大难题。

　　法规挑战：目前，各国对L3级无人驾驶技术的法规限制尚未完全放开。在中国，虽然已经有部分车企获得了L3级无人驾驶技术的测试许可，但要想实现广泛应用，还需要等待法规的进一步放宽。

　　数据安全与隐私保护：无人驾驶车辆需要大量传感器和相机来感知周围环境，这些传感器产生的数据需要进行处理和存储。如何保证数据的安全性，防止数据被窃取和滥用，是无人驾驶技术发展过程中必须重视的问题。

　　然而，尽管面临诸多挑战，L3级无人驾驶技术仍然具有巨大的发展机遇。随着技术的不断进步和法规的逐步完善，预计L3级无人驾驶技术将开始小规模量产应用，并逐步走向普及。这将为汽车行业带来巨大的变革和机遇，推动汽车产业向更加智能化、绿色化的方向发展。

　　L3级自动驾驶技术作为自动驾驶领域的重要里程碑，正成为各大车企和技术提供商竞相角逐的重头戏。在这场激烈的竞争中，企业需要不断加大研发投入，提升技术水平，同时积极与各方合作，一同推动无人驾驶技术的落地和应用。只有这样，才能在未来的市场竞争中占据领先地位，为消费者提供更加安全、舒适、便捷的出行体验。

　　错失移动互联网时代的 英特尔 ，再也不想在万物互联的时代里重蹈覆辙了。 转型，一直是英特尔津津乐道的企业文化。在错过 移动终端芯片 之后，英特尔必须要在 PC 处理器之外找到“基业长青”的第二曲线 年，英特尔正式开启“以数据为中心”的新技术版图的转型战略。要想快速构建 “以数据为中心”的战略，除了宏观愿景和自身研发外，最迅速也是最有效的策略就是收购那些新兴的数据、计算相关的创新企业了。 据不完全统计，英特尔从 2015 年起先后收购了 Altera、Nervana、Movidius、Mobileye、eASIC、NetSpeed Systems、Habana Labs。通过这一系列巨额收购，英特尔基本拿到了

　　这个春天，对那些被迫陷入价格战的激光雷达厂商来说是“倒春寒”，其中有一些公司可能会在不久后死去；而对那些受益于激光雷达价格下降的无人驾驶公司来说则是“好日子可能才刚刚开始”，他们的商业化进程会加快。 本文要点： 1. 激光雷达产业竞争格局剧变，执掌Velodyne 15年的创始人David Hall已不是带领公司进入下一个发展阶段的合适人选。 2.待禾赛的新一轮融资完成后，激光雷达行业的融资总额排行榜将再次发生变化：第一名，禾赛，2.69亿美元；第二名，Innoviz，2.52亿美元；第三名，Luminar，2.5亿美元；第四名，Velodyne，2.25亿美元。 3.衡量一个激光雷达厂商获取量产订单的能力，并不

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　　特斯拉过去仅在北美有开放所谓的 FSD Beta 全无人驾驶系统测试功能，包含城市街道的无人驾驶、甚至信息更为丰富的道路虚拟实境显示等功能，不过 FSD Beta 就算在北美、先前也仅供通过「特斯拉安全评分系统」类似考试核可的车主才能参与 FSD Beta 计划。如今执行长 Elon Musk 在 Twitter 透露，将开放北美所有已购买 FSD 系统的车主，可直接申请体验 FSD Beta，无须再透过「考试」就能参与。但其他国家未来有机会体验到 FSD Beta 吗？ FSD 选配金额高昂，城市街道自动辅助转向属 FSD Beta 计划测试功能 目前特斯拉多数贩售的车款，都标配「Autopilot 自动辅助驾驶」

　　又更近一步，特斯拉这回步子迈挺大？ /

　　据外媒报道，UD Trucks在日本埼玉县上尾市（Ageo, Saitama）的总部开展了首个4级无人驾驶卡车演示。UD体验中心模拟了码头、工厂、仓库及施工现场等真实的重卡应用条件。 该项演示重点展示了GPS、雷达、激光雷达、车载摄像头及软件等无人驾驶技术及车载软件，从而实现高精度自动启停、回旋（slaloming）、U形弯道及倒车。 4级无人驾驶是实现完全自动化交通运输的最后一步，当未来实现5级自动驾驶后，车辆将实现全面自动驾驶，涵盖驾驶操控的方方面面。 该款Quon重卡将有助于利用自动变速箱Escot VI及其转向系统实现性能的平衡性。 该项自动驾驶技术取名为“Fujin”——以日本的风神命名，是该公司创新Roadmap F

　　ARK Invest分析师James Wang日前发布分析文章称，特斯拉决定自主研发的全自动驾驶（FSD）计算机芯片，这使该公司超前竞争对手4年之久。 在ARK Invest官网的一篇文章里，James Wang介绍了纯 电动汽车 制造商特斯拉的汽车级定制计算机与市面上次优产品（均为英伟达产品）的比较情况。 他撰写此文的目的是用简单的术语来阐明特斯拉在全自动驾驶领域的地位和成就，并解释市面上的现成芯片为何无法达到同样的高度。 特斯拉在自动驾驶日（Autonomy Day）直播中首次发布了自主研发的全自动驾驶计算机。无可否认，这场直播信息量极大，充斥着极具技术含量的细节描述，很多非计算机专业的人士都表示直播内容不好理解。

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　　据科技网站VentureBeat报道，英特尔今天宣布斥资人民币1056亿元收购Mobileye——一家专注于自动驾驶汽车的计算机视觉公司。这一巨额交易彰显了市场对自动驾驶汽车技术日趋增长的需求，但是，它与科技领域的其他收购交易相比处于一个怎样的位置呢？尤其是与英特尔的其他收购交易相比。那就请跟随eeworld汽车电子小编的脚步，来一起详细的了解下为什么除了收购Mobileye英特尔，还有哪些大手笔并购。 忽略AOL 2001年斥资人民币7313亿元收购时代华纳的交易，因为时代华纳严格来说并非是一家科技公司。迄今为止科技领域金额最高的收购交易是2015年戴尔斥资人民币4622亿元收购数据存储巨头EMC，同年芯片厂商安华高斥资人

　　据外媒报道，奥迪A8车型配置了高端的驾驶辅助技术，几乎囊括了高度自动化驾驶领域内的方方面面，其中有三项技术首次亮相于新款奥迪A8车型：1.奥迪人工智能交通拥堵导航系统（traffic jam pilot），这系统是目前市面上首款达到三级自动驾驶水平的拥堵导航功能；2.奥迪人工智能远程停车导航系统（Audi AI remote parking pilot）；3.奥迪人工智能远程车库导航系统（Audi AI remote garage pilot）。奥迪正致力于自动驾驶辅助系统的研发，该系统的核心在于中央驾驶辅助系统控制单元（zFAS），zFAS在新款奥迪A8完成其处女秀。 奥迪人工智能交通拥堵导航系统 奥迪人工智能交通

　　辅助技术 /

　　近期，采埃孚(ZF)在法国布鲁斯特用于生产驾驶辅助系统的生产基地为客户和媒体展示了先进的半自动驾驶技术。试驾者体验了“高速公路驾驶多车道辅助”功能。这一系统结合了环境感应、自动转向、制动和加速来帮助保持对车辆的控制。通过探测车道类型和相邻车道上的车辆，从而支持自动或驾驶员启动的变道操作。 采埃孚(ZF)自主驾驶系统工程总经理Karl-Heinz Glander表示：“让下一代车辆以日趋集成和智能的方式‘观察’、‘思考’和‘行动’，将帮助重新定义未来的交通，自动化功能也将在运输行业得到大范围的应用。对高速公路上行驶的车辆而言，在现有的纵向和横向控制基础上增加多车道功能，比如超车辅助，是一个重要的进步，再次提高了驾驶的安全和舒适性。”

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