ADAS是实现自动驾驶的什么技术

【太平洋汽车网】ADAS是AdvancedDriverAssistanceSystem的简称，是一种高级驾驶辅助系统。它包含ACC自动巡航系统、AEB自动制动系统、LDW车道偏离预警系统、BSD盲区监测系统和APS自动泊车辅助等20余项功能。

ADAS接近自动驾驶的L0-L2级别，但其任务在于辅助驾驶，核心是环境感知，而不是解放驾驶员的双手双脚。简而言之，ADAS就像一个前提，是实现自动驾驶的过渡技术。在ADAS的辅助之下，事故发生率能在一定程度上降低。

美国高速公路安全管理局NHTSA指出，高达94%的汽车事故与人为失误有关，而ADAS系统有助于大幅减少事故发生。这一点也在我国相关机构的调查中得到了证实，根据盖世汽车的报告显示，当ESC汽车电子稳定控制系统渗透率达到100%时，可减少17%的事故死亡率，LKA车道保持辅助系统渗透率达到100%可减少15%事故死亡率。

ADAS与自动驾驶汽车仿真的六个方面“

1.驾驶情境系统仿真；

2.软件与算法的建模及研发；

3.功能安全性分析；

4.传感器性能仿真；

5.电子硬件仿真；

6.半导体仿真。

（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

新冠疫情肆虐，之所以人人自危，皆因它使每个人的安全受到了威胁。受疫情影响，鼠年的 汽车 市场不再喧嚣。

作为世界第一大 汽车 市场，中国的疫情也让众车企和供应商眉头紧锁。虽说未来市场走向难以预测，但有一点是可以肯定的，不管是什么样的 汽车 ，不管 汽车 技术如何发展，都不能让其成为交通参与者的安全隐忧。

一些受访权威专家和业内人士指出，应在“十四五”相关规划中加强顶层设计，加大核心技术攻关力度，充分利用市场优势建立良性发展的产业格局。

ADAS 的定义：

随着人类 社会 和经济的进步， 汽车 产业的快速发展， 汽车 智能化程度正在大幅度提高。

先进驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance System），简称 ADAS 应运而生。

ADAS 是利用安装于车上的各式各样的传感器， 在第一时间收集车内外的环境数据，进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险，以引起注意和提高安全性的主动安全技术。

ADAS 的运用是实现自动驾驶的第一步，其核心思想是环境感知，即通过感知周围环境为驾驶人员提供危险工况探测、警示及避让。

目前，ADAS 已经应用或即将应用的主要辅助驾驶技术主要包括：

车道偏离预警系统（LDWS）、车道保持系统（LKS）、前向碰撞预警系统（FCW）、自动紧急制动系统（AEB）、夜视系统（NV）、行人探测系统（PD）、自动泊车系统（APS）、交通标志识别系统（TSR）、盲点探测系统（BSD）、驾驶员疲劳探测系统（DFMS）、下坡辅助系统（DAC）、自适应巡航系统（ACC）、车联网（VS）、导航与实时交通系统（TMC）、电子警察系统（ISA）、自适应灯光控制（AC）、电动 汽车 报警系统 17 项。

从《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联 汽车 ）》分类来看，目前 ADAS 产品可相应划分为信息感知类、决策预警类、驾驶辅助类和部分自动驾驶这四大类功能。

ADAS 中的半导体部分：

目前，乘用车上ADAS 信息感知部分(主要用于辨别前方)使用的（半导体技术）传感器主要包括摄像头、雷达、激光和超声波，可以检测光、热、压力或其他用于监测 汽车 状态的变量，通常位于前后保险杠，后视镜，转向柱内或车辆挡风玻璃上。

在ADAS 系统决策方面，使用的半导体为逻辑芯片。

ADAS 信息感知部分的传感器半导体价值量未来增长可观

天眼查APP专业版数据显示，目前，我国超过7.3万家经营范围含“半导体”，且状态为在业、存续、迁入、迁出的半导体相关企业。其中有限责任公司占比达87%，个体工商户占比达3.8%。

从地域分布来看，广东省半导体相关企业数量最多，超2.9万家，占全国比为41%。其次是江苏省、共有1.2万家。此外，上海、浙江，山东等地也排在前列。

1）长距离毫米波雷达：77GHz 毫米波雷达主要负责远距离探测 。

2）激光雷达：激光雷达被认为是 汽车 市场自动驾驶车辆开发和运行的关键部件。

该技术是光检测和测距的简称，它使用激光计算物体的距离，这些激光的光脉冲会生成这些物体的3D 信息。

在 汽车 市场上，激光雷达将这些信息回传给 汽车 ，以避开道路上的障碍物、行人、其他车辆，并对 汽车 的环境产生总体感知。

L3 级别以上的自动驾驶还需要激光雷达，因为即使摄像头也在光学探测的范围内，还做不到足够的精确来达到诸如定位等功能。

探测角度广，精度高，厘米级精度的激光雷达结合高精地图可以实现高精度自定位和物体识别跟踪，定位可以精确到具体车道，但是价格昂贵，使用寿命较短。

3）摄像机：直接识别可见光，价格适中，技术成熟，可以识别行人、车辆、路标等物体，但易受视野、夜晚暗光、雨雪天气等因素影响。

摄像机在 汽车 ADAS 有举足轻重的位置。现在摄像机在中国 汽车 产业中主要应用于后视、360 环视、行车记录仪。在不久的将来，前视 ADAS 系统、舱内监控和电子后视镜将也有广泛应用。

现在车内摄像头有 1~5 个，随着自动驾驶进程的提升， 汽车 可能安装 12 15 个摄像头。

4）中短距离毫米波雷达：近程雷达主要用于盲点探测、碰撞预警和防撞功能的后置雷达、泊车辅助等，通常在翼子板或车身四角位置。

而中远程雷达则通常作为ACC 巡航、刹车辅助、紧急刹车、车距保持等功能的传感器。

毫米波雷达在众多传感器中的全天候性最好，在大雾、雨雪天气中也能发挥其应有的性能，但其自身也有不足之处，例如交通信号的识别、车道线检测等，这方面需要与摄像头配合使用，互为补足和冗余。距离远，可以在雨雪天气等各种恶劣环境中稳定工作，但是精度不高。

5）超声波雷达-倒车雷达：主要应用：倒车雷达测距，泊车库位检测和高速横向辅助三个场景。

由于超声波散射角大，方向性较差，在空气中传播损耗也大，在测量较远距离的目标时，其回波信号会比较的弱，影响测量精度；

同时由于声音传播速度相对较低，超声波探测高速移动的物体时延迟较大，误差严重，所以不适合高速移动的物体测距。

但低速短距离测量时优势就很明显了，所以适合作为泊车雷达使用。泊车辅助系统通常使用 6-12 个超声波雷达，车后部的 4 个短距超声波雷达负责探测倒车时与障碍物之间的距离，两侧的长距超声波雷达负责探测停车位空间。

ADAS 系统决策方面：逻辑芯片价值量分析、SoC 有显著增量

逻辑芯片中SoC 占比最大，IHS 数据预计 2025 全球 汽车 SoC 市场约为 82 亿美元（533亿元）。

ADAS 产业链分析：按照智能网联 汽车 技术逻辑结构，ADAS 系统对应驾驶相关类装备及DA、PA 辅助驾驶类装备，成为实现自动驾驶的先行条件。

近年来，各大车厂、厂商纷纷竞逐 ADAS 市场，ADAS 也成为车企转型升级实现突破的关键。随着国家政策法规的相继出台，ADAS 产业链日趋壮大，包括上游二级供应商、中游一级供应商、下游企业前装、后装市场应用，目前 ADAS 产业链已非常完善。

在产业链中，传感器、算法、芯片等是 ADAS技术实现的关键，多数国外零部件厂商均已掌握了大部或部分核心技术，但是国内企业在此方面仍有一定差距。

传感器技术主要涉及摄像头与雷达，在产业链上游的二级供应商中摄像头的核心组件 COMS 感光芯片主要掌握在以索尼、三星为代表的日本和韩国公司手中；

镜头部分，舜宇光学是全球领先的车载镜头厂商，2018年上半年就出货 1800 万颗。

摄像头的中游一级供应商主要有宾尼、麦格纳、MCNEX、松下、伟创力、法雷奥等厂家。 汽车 雷达可以细分为毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达等。

其中超声波雷达技术门槛较低，供应商较多；激光雷达最获得资本市场的追捧，但因成本高昂，未能商业化；毫米波雷达成本在前两种雷达之间，技术门槛较高，是目前自主和外资企业主要的雷达商品方向。

毫米波雷达的供应商中外资企业主要有博世、大陆、电装、德尔福、奥托立夫等，自主企业主要有北京新科迪、焊创电子、江苏彤明、晓林产业、浙江万超等。

算法、芯片在ADAS 系统中至关重要，行业集中度高，主要有 Mobileye、飞思卡尔、ADI 等公司。

车载传感器芯片是 ADAS 信息获取和辅助决策的前提和基础

ADAS 主要包含三个技术层面：传感器、信息获取和辅助决策。

其中车载传感器是信息获取和辅助决策的前提和基础，目标分类识别技术是精细化信息获取和辅助决策的核心车载传感器作为辅助驾驶的核心部件，具有获取道路信息的能力，多个传感器相互配合共同构成 汽车 的感知系统 。

根据无源和有源探测机制的区别可将目前应用的主流车载传感器分为光学传感器与雷达传感器两大类型，光学传感器主要包含可见光和红外传感器，二者利用目标对环境光源的发射以及自身热辐射进行目标探测。

超声波、激光和毫米波等雷达传感器利用目标对雷达主动辐射电磁波的散射回波进行目标探测。各传感器的性能比较如下表所示：

随着智能驾驶的兴起，安全事故也不断增加，毫米波雷达或ADAS系统仍会出错并导致事故，就技术，还不是一个绝对成熟的技术。

就系统，目前的中国道路交通情况，仍有一半以上的风险存在，因此，需要开发符合中国道路交通特征的雷达产品和ADAS系统，为中国雷达厂商提供了良好机会。

就智能驾驶发展的趋势来，主机厂的核心技术之一是智能化，寄希望于配件拆分，由其控制和判断，便有利于中国企业将其产品整合到大型零部件商的供应链中。

尤其是中国的倒车雷达和车机将迎来新机会。随中国奥迪威在传感器技术上突破，豪恩等集成商迅速启动，做大规模并完成品质提升，将有望切入一线车企的供应链。

注：本文内容主要摘自天风证券，中外行业研究整理推送

雷锋网按：本文翻译自https://www.eetimes.com/qualcomm-prepares-to-take-nvidia-for-a-ride/ 雷锋网在不改原意的基础上进行编辑。

以下为正文内容：

最近，业内一直流传着一份神秘的“备忘录”，即所有车辆都会在几年内获得自动驾驶能力，而主导这个产业的是英伟达。不过，在战场上摸爬滚打多年的巨头们哪肯随意认输，高通就是其中之一。显然，未来巨头之间免不了要有一场恶战。

下面，我们先从硅谷说起。

乔布斯曾说过：“必须先从客户体验做起，然后再去看看有什么技术可用。”

这所谓的乔布斯定律其实在 汽车 行业也试用，而 汽车 和 科技 行业的结合会给客户体验带来两种结果: 要么人类对驾驶责任负法律义务，要么机器承担全部责任。 说实话，这就是辩论的全部内容，尽管很多公司绞尽脑汁要把它搞复杂。

一个摆在眼前的事实就是——私人乘用车短期内不会实现全自动驾驶。

Robotaxi 和固定线路自动驾驶 汽车 成功落地倒是问题不大。只要投资者愿意，实现“Robotaxi 出租车供应商和车队运营商”的愿景并不难，但前提是有胆量承担所有财务和法律风险，而这就是资本主义的本质。

目前购买一辆「全自动驾驶车辆」的愿景还非常遥远。

高通与 Veoneer（维宁尔）的联手意味着， 汽车 与 科技 行业的结合，正走在一条与许多人多年前所认为的截然不同的道路上，那些拥有全套解决方案，能满足 汽车 制造商的需求，还不会被监管法规限死的公司未来成长空间不可限量。

当下的 汽车 市场迭代方向主要指向 ADAS 技术，大家都想将人类驾驶员培养成真正安全的模范司机。 汽车 行业的迅速变轨也让 Mobileye（英特尔）和英伟达乱了方寸，两家公司在过去几年的大部分时间里都在围绕芯片规格和技术领先地位进行着激烈的战斗。

科技 行业从来都没少过血雨腥风， 一旦疏忽大意错过重要技术变革，即使是行业领先的供应商也会被迅速遗忘。 这样的例子数不胜数，摩托罗拉败在了手机的数字化上；诺基亚则倒在了智能化门口；柯达被数码相机掀翻；而好莱坞大片们可能会被流媒体釜底抽薪。尽管 汽车 发展虽然步伐稍慢，但也无法幸免于摧枯拉朽的技术变革。

因此，无论是靠运气还是通过判断，从自动驾驶到 ADAS 的戏剧性转折都创造了一个重大机遇，而高通看起来很可能会从中受益。高通公司进军 ADAS / 自动驾驶处理器市场的意图已经显现了好几年，但与 Mobileye 和英伟达相比，顶多算是个“陪跑者”。

我们再将目光转向瑞典，这里是 Veoneer 的老家。对大家来说，这家公司真的是名不见经传，毕竟它们 2018 年 6 月才从 Autoliv（ 汽车 零部件巨头）分拆出来，而 Veoneer 的强项是安全系统传感器、电子设备和软件。

如果高通与 Veoneer 真能携起手来，高通的骁龙处理器就能搭伙 Veoneer 的类 Guardian 软件，从而直接与 Mobileye EyeQ 以及英伟达 Drive 正面抗衡。

不过，有个问题不得不说。既然市场上已经有了 Mobileye 和英伟达，高通与 Veoneer 要怎么说服 OEM 商转而购买自己的产品呢？

这问题确实一针见血，要想知道答案就必须回顾一下从自动驾驶到 ADAS 的产业重心转移是如何暴露了 Mobileye 和英伟达在技术上的软肋，以及为何高通与 Veoneer 的合作比想象中重要得多。

如果车辆暂时学不会自动驾驶，那么基于视觉的驾驶员监督系统（DMS）将变身最主要的安全技术，以防止驾驶员分心或困倦。紧随其后的是 ADAS，它负责警告、辅助或紧急介入。Mobileye 和英伟达即使在AI 与自动驾驶开发上投入巨大，但在 DMS 技术上却鲜有建树。

与其相反，Veoneer 采用了“协作驾驶”的概念，这在行业内算绝对的异类。具体来说，这一概念是为了让人类驾驶员成为更安全的驾驶员，Veoneer 从用户体验出发，完全从人为因素科学的角度回溯到技术上。

为何 Veoneer 另辟蹊径聚焦于——DMS合作呢？也许是因为与 Seeing Machines 的合作吧。

Seeing Machines 是凯迪拉克 Super Cruise DMS 软件的幕后功臣，而 2017 年时它就开始与 Autoliv 和高通合作了。

未来，恩智浦、瑞萨、德州仪器、东芝和赛灵思肯定也将发挥关键作用。随着半导体行业开始更多地了解 ADAS，驾驶员监督和人为因素科学肯定会紧密结合在一起，帮助人类驾驶员修炼成更安全的驾驶员。整个过程肯定相当有趣。

雷锋网

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