什么是自动驾驶辅助功能

太平洋汽车网自动驾驶辅助是利用车上的各种传感器，在汽车行驶中随时感应周围的环境，收集数据，并结合导航仪地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性的一种汽车驾驶辅助系统。

目前自动驾驶仍处于L2级别，主要法规责任在于人，自动驾驶系统仍然属于“辅助”阶段，尽管有些车辆可以达到L3的级别，但限于法律法规的束缚仍然不能上路。在具备L2级别辅助驾驶系统的架构方面，表现较好的要数“特斯拉”和“蔚来”两个实力品牌，旗下产品均可在“自适应续航”基础上，实现自动并线、自动超车、还可依靠地图进行自动进出匝道等 *** 作。

12月24日，蔚来公布其自动驾驶总行驶里程数为1亿公里，NIOPilot总装机量为50%。而早在今年4月23日，特斯拉发布其自动驾驶里程数已达到48亿公里，相当于绕地球12万圈，另外其自动变道执行超过了20万次，智能召唤使用次数超过了12万次，数字累计非常惊人。

公里数积累的意义非常深远，不断的“实际道路”应用，将驾驶习惯以及路况，反馈给电脑做分析判断，让功能越来越完善，才能更好的打造出符合驾驶习惯的自动驾驶系统。就好比学习走路一样，走的路多了摔倒的次数就会变少，经过不断的经验积累，最后才能熟悉的跑起来。

一、地图导航辅助驾驶最佳使用条件是在高速上。

特斯拉仅支持在高速上的地图导航辅助驾驶，而蔚来不仅在高速上，环路和封闭道路上也已实现了地图导航辅助驾驶，这也是常说的水土不服，自主汽车产业在这方面做得更接地气些。

但说到最佳使用效果，必然还是集中在高速路上，车流量不大，车机系统做判断更轻松，所以当跑长途时最好打开自动驾驶功能，可大量的减轻驾驶疲劳程度。本人亲身体验过300公里高速驾驶，全程一直使用L2级自动驾驶功能，只需关注路面情况，手扶方向盘，即可有说有笑的回家了，全程几乎没感觉到累。

而在北京的环路上则不太实用，因为车况太过复杂了，“跟车距离、快速应对”都不是导航辅助驾驶的强项，所以这也是特斯拉没有开放环路“地图导航辅助驾驶”的原因之一。

（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

杭西奥司机模式是一种基于互联网和物联网技术的智能驾驶模式，旨在提高驾驶安全性和驾驶效率。该模式主要包括以下几个方面的设计：
1 数据采集：通过车载传感器和摄像头等设备采集车辆和驾驶员的数据，包括车速、加速度、转向角度、疲劳程度等信息。
2 数据处理：将采集到的数据进行处理和分析，通过机器学习等技术，对驾驶员的行为进行预测和识别，判断驾驶员是否存在疲劳驾驶、违规行为等情况。
3 驾驶辅助：根据数据处理的结果，为驾驶员提供实时的驾驶辅助，包括提醒驾驶员注意安全、自动刹车、自动转向等功能，以提高驾驶安全性和驾驶效率。
4 数据反馈：将采集到的数据和处理结果反馈给驾驶员和车辆管理中心，以便对驾驶员的行为进行监管和管理。
总之，杭西奥司机模式的设计旨在通过数据采集、处理和驾驶辅助等手段，提高驾驶安全性和驾驶效率，为驾驶员和车辆管理中心提供更加智能化的驾驶服务。

近年来， “无人驾驶” 作为一个 科技 热词，频频出现在中国民众的视野内。有人支持有人反对。支持的一方说无人驾驶可以减少驾驶员的负担，减少车祸，能大幅度降低交通拥堵，让生活更智能化，老年人或残疾人也能方便出行。

反对的一方说这将会失去驾驶乐趣，完全依赖电脑到有可能忽视很多事故，万一有事故谁来负责？或者黑客入侵导致更危险的事故。不管你是否不喜欢无人驾驶，这必然是未来 汽车 发展的方向。

无人驾驶 汽车 也称智能车、无人自动驾驶车、自主导航车或轮式移动机器人，是室外移动机器人在交通领域的重要应用。无人驾驶车系统是一个集环境感知、规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，是充分考虑车路合一、协调规划的车辆系统，也是智能交通系统的重要组成部分。

另外，从 汽车 智能驾驶产业链来看，产业链涉及到的领域比较多，有 光学元件、集成电路、控制系统 等，自动驾驶功能的实现有赖于 感知、定位、决策、执行 四个环节的高效配合。

据资料显示，2021年我国无人驾驶相关专利申请数量为2107项，无人驾驶相关企业处测量达1564家，同比增长355%。 整体仍处于高速增长态势。

在自动驾驶 汽车 的研发竞争中，美国和欧洲一直是领先者。不过，目前我国智能驾驶的相关技术正飞速发展，相关产业链正逐步实现国产化，智能驾驶应用空间与市场规模庞大。 未来，在自动驾驶 汽车 的普及率上可能超越欧美等技术强国。

1、政策利好无人驾驶行业发展， 近年来，国家出台多项无人驾驶、车联网产业相关政策推进行业发展。加强智能网联 汽车 、自动驾驶、车路协同、船舶自主航行、船岸协同等领域技术研发。

2、5G技术加快无人驾驶 汽车 发展， 5G技术的快速发展和应用，推动高级自动驾驶 汽车 的诞生，加快无人驾驶 汽车 的到来。

3、物流领域应用推动无人驾驶行业发展， 在疫情防控阶段，“物流无人化”的需求不断提高。展望未来，物流领域的无人驾驶应用将得到进一步拓展，不断推动无人驾驶行业发展。

因此，无人驾驶技术发展对 汽车 制造业的颠覆性变革作用和对现代工业升级的助推作用将日渐显现。当前，智能辅助驾驶已成为 汽车 行业转型发展的主流。未来，无人驾驶技术将拉动人工智能、物联网、大数据、云计算等信息 科技 研发和运用，推动中国经济转型升级进程。

可以预见， 中国在智能辅助驾驶的产业化方面将突飞猛进，成为全球无人驾驶领域的一道亮眼风景。

汽车 零部件企业，主营减震器、内饰功能件、底盘、刹车系统。 公司是国内研发IBS 汽车 零部件厂商第一家，IBS将成为主动安全执行端的关键模块，除IBS和EVP以外，也前瞻布局了其他相关项目。

汽车 电子行业龙头， 有关智能驾驶方面的投入主要在关键零部件，包括但不限于高精度定位、视觉处理、毫米波雷达、激光雷达等环境处理上。

国内知名的军事训练器材供应商，智能无人系统业务 ，目前已就无人驾驶所需要的“车辆自主定位”，“车辆环境感知”,“车辆自主定位成图”等关键技术进行储备和业务布局；公司的导航产品与互联网巨头的无人驾驶领域有深度的合作。

国内较早进入卫星导航定位领域的公司 ，公司依照“高精度引导-自动控制-无人智能控制驾驶”三个阶段进行规划并实施，在高精度引导、智能控制、无人驾驶等系统的核心算法方面实现了自主研发。

汽车 信息化、智能化、网络化的全面供应商 ，与一些国内 汽车 厂和国外企业在部分专用导航产品上开始了专用车型的定制化服务，新五年规划明确无人驾驶发展方向。

国内 汽车 制动系统专业龙头企业，布局了自动驾驶产业。 公司的 汽车 电子 *** 纵稳定系统已研发成功，并与国内大厂展开整车智能驾驶合作，是最有潜力的智能驾驶标的之一。

智能驾驶辅助与主动安全方面，艾瑞泽8搭载了L25级智能驾驶辅助系统，除常规的巡航与主动刹车能力外，其还支持ICA集成式巡航系统、TJA交通拥堵辅助系统以及SLC智能主动限速等功能，在高速路、快速路、环路、乃至于城区堵车时，都可激活使用，不仅能以科技直接提升驾驶安全性表现，还能极大缓解您的驾驶疲劳度，在节假日自驾旅行以及下班路上，都能给您更轻松且安全的出行体验。想要了解更多可以点击了解艾瑞泽8全系车型 预约试驾


此外，艾瑞泽8还有200万像素红外双模摄像的疲劳监测，以及同级独有10安全气囊配置；再加上80%以上高强度钢结构加一体门环等新的车身技术与材料应用，更是可以带给你坚如磐石般的安全体验。在智能安全出行上，艾瑞泽8搭载L25级智能驾驶辅助系统，拥有多达20余项强大功能，再搭配DMS疲劳监测+前排乘员监测（OMS），覆盖用户用车全场景，时刻防患于未然。

此外，艾瑞泽8在碰撞测验的表现上也近乎无可挑剔。为了让气囊更周全的保护乘员，更迅速检测到碰撞信号，艾瑞泽8的前端左右侧和两个侧面各标配了一个外部传感器，用于气囊在合理的时间发挥作用。 对此，研发人员对艾瑞泽8的前部做了车辆重叠率25%，40%，50%，100%以及角度碰撞试验，速度覆盖了低、中、高速，保障发生前碰时最大化降低车身损伤，让乘员安全无忧。针对侧碰，研发人员对艾瑞泽8的侧面进行了A，B，C柱可变性壁障和刚性柱碰多重试验，并引入包括车辆翻滚在内的百余种碰撞和日常使用工况，给用户提供更安全的保障。点击了解艾瑞泽8全系车型 预约试驾

汽车自动驾驶技术包括视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图对前方的道路进行导航。这一切都通过谷歌的数据中心来实现，谷歌的数据中心能处理汽车收集的有关周围地形的大量信息。

就这点而言，自动驾驶汽车相当于谷歌数据中心的遥控汽车或者智能汽车。汽车自动驾驶技术物联网技术应用之一。

沃尔沃根据自动化水平的高低区分了四个无人驾驶的阶段：驾驶辅助、部分自动化、高度自动化、完全自动化：

1、驾驶辅助系统（DAS）：目的是为驾驶者提供协助，包括提供重要或有益的驾驶相关信息，以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。如“车道偏离警告”（LDW）系统等。

2、部分自动化系统：在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预的系统，如“自动紧急制动”（AEB）系统和“应急车道辅助”（ELA）系统等。

3、高度自动化系统：能够在或长或短的时间段内代替驾驶者承担 *** 控车辆的职责，但是仍需驾驶者对驾驶活动进行监控的系统。

4、完全自动化系统：可无人驾驶车辆、允许车内所有乘员从事其他活动且无需进行监控的系统。这种自动化水平允许乘从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动。

结构性能

1、激光雷达

车顶的“水桶”形装置是自动驾驶汽车的激光雷达，它能对半径60米的周围环境进行扫描，并将结果以3D地图的方式呈现出来，给予计算机最初步的判断依据。

2、前置摄像头

自动驾驶汽车前置摄像头谷歌在汽车的后视镜附近安置了一个摄像头，用于识别交通信号灯，并在车载电脑的辅助下辨别移动的物体，比如前方车辆、自行车或是行人。

3、左后轮传感器

它通过测定汽车的横向移动来帮助电脑给汽车定位，确定它在马路上的正确位置。

4、前后雷达

后车厢的主控电脑谷歌在无人驾车汽车上分别安装了4个雷达传感器（前方3个，后方1个），用于测量汽车与前（和前置摄像头一同配合测量）后左右各个物体间的距离。

5、主控电脑

自动驾驶汽车最重要的主控电脑被安排在后车厢，这里除了用于运算的电脑外，还有测距信息综合器，这套核心装备将负责汽车的行驶路线、方式的判断和执行。

这并非年轻的蔚来 汽车 首次发生此类事故，当然，类似因自动驾驶/自动辅助驾驶导致交通事故，业内也并非蔚来 汽车 一家。相关事件调查发现，自动驾驶系统无法识别响应路障、三角警示牌等静态障碍物。显然，这给火热的全新自动驾驶敲响了一记警钟。

无独有偶，1个月前，清华大学 汽车 产业与技术战略研究院院长赵福全在一个智能网联论坛上直言，这个行业“很热、很乱，也很难”，现在虽然行业“乱度降低，但难度有增无减”。

今年是L3级别量产元年

众所周知，车联网是 汽车 电子信息通信和道路交通运输等行业深度融合的一种新型产业形态，随着5G技术的商用，车联网产业快速发展，行业应用加速渗透，智能化和网联化的趋势显著，成为数字经济发展的一个重要组成部分。

根据自动化程度的不同，国内外相关机构将自动驾驶分为L0~L5六个等级。业内普遍以L3为分水岭，以下为辅助驾驶，以上是高级自动驾驶。根据研究机构IHS预测，自动驾驶市场规模不断扩大，并将在2035年达到5600亿美元。

智能网联 汽车 究竟有多火？“在过去的一年半里，国内新上市的车上有1000多款ADAS（高级驾驶辅助系统），安装率非常高。”透过某部属研究机构负责人给出的这一数据，我国自动驾驶产业的火热程度可见一斑。

目前，我国智能网联 汽车 产业发展基本与全球先进水平处于“并跑”阶段。2020年，L2级智能网联 汽车 乘用车新车市场渗透率达到15%，2021年上半年提高至20%左右，L3级自动驾驶车型在特定场景下开展测试验证。

“对于OTA（空中下载技术），三五年前我们根本想不到会有这么高的安装率和普及率。”在感慨自动驾驶飞速发展的同时，这位负责人坦言，与媒体报道的自动驾驶 汽车 交通事故相比，企业平时在日常测试过程中遇到的大小事故可能更多一些。

据了解，乘用车的自动驾驶技术水平，目前正处于L2向L3过渡的阶段，商用车自动驾驶进程相对更为快速。自动驾驶行业容错率极低，在技术高度成熟之前贸然上路，企业将面临比较高昂的试错成本。因而，前沿的自动驾驶解决方案会率先在特定场景中进行测试，充分验证之后投入商用。商用车领域落地的自动驾驶技术更为领先，目前大多已经达到L3+级别。大部分车企已经推出具备L2级别辅助驾驶系统的车型。2021年作为L3量产的元年，多家车厂推出或计划推出配备L3级别自动驾驶解决方案的车型并投入生产。

值得一提的是，我国复杂的路况能为自动驾驶测试者提供更多行驶数据，使本土公司在测试上具有一定优势，有望实现对国外企业的弯道超车。

测试与真正的交通尚有距离

近日，工业和信息化部、公安部、交通运输部联合发布了《智能网联 汽车 道路测试与示范应用管理规范（试行）》（以下简称《规范》）。2018年4月，这3个部委联合发布了《智能网联 汽车 道路测试管理规范（试行）》，发挥了积极的引导作用。全国27个省（市）出台了管理细则，建设了16家智能网联 汽车 测试示范区，开放了3500多公里测试道路，发放了700余张测试牌照，道路测试总里程超过700万公里，长沙、上海、北京等地还开展了载人载物示范应用。

不过，在道路测试工作开展过程中，也存在测试方案不统一、测试结果不互认、车路协同不到位等问题，行业企业提出进一步放开高速公路、无安全员测试等需求。

公安部道路交通安全研究中心主任王长君表示，现有的道路测试，不管是封闭场地测试还是特定的公开道路测试，都存在根本性的问题。一是封闭场地的测试项目少。二是封闭场地的测试大多是定性的测试，比如，测试 汽车 看到红绿灯能不能停，至于当时的车速是多少，以什么样的速度安全停下来等，这些都没有测试。三是测试道路的场景非常有限。

而测试道路的局限直接导致以下问题：第一，在路上跑的时候会有大量无效行驶，无效行驶导致了无效测试；第二，所测试的交通规则有限，许多交通规则没有测试；第三，对于其他交通参与者不遵守交通规则的行为，自动驾驶 汽车 如何应对没有测试；第四，有大量未知的场景无法测试。

事实上，越来越多的人认为自动驾驶太难了。即便是对自动驾驶信心满满的“钢铁侠”马斯克，前不久也在推特上承认自动驾驶太难了。他说，通用自动驾驶是一个如此难的任务，因为这要求去解决很大一部分现实世界的AI问题。

王长君表示，实践中自动驾驶测试更多将重点锁定在车辆的安全预期功能测试上，很少考虑围绕既有规则进行测试，结果造成安全功能控制的精度不高，以及对交通规则的遵守机制不健全。因此，他建议结合自动驾驶 汽车 所面临的复杂长期的安全挑战，可以开展全面遵守交通规则的便利仿真测试，即可以在电脑平台上，完成对所有交通规则遵守能力的测试。

网络与多网融合问题不容忽视

对于测试示范区，国家智能网联 汽车 创新中心副主任辛克铎也认为示范区存在商业化可运营场景不多的问题。他反问道：“没有的话怎么可能实现大规模生产呢？场景不丰富、模式不确定，现在可持续运营的商业模式依然没有确定，迄今为止这是智能网联 汽车 依然面临的问题。”

在辛克铎看来，特斯拉只是网联车，但不是智能网联车。他强调，要旗帜鲜明坚定地认为，将来智能网联驾驶 汽车 的方向一定是V2X（车对外界的信息交换），V2X是中国智能网联 汽车 的必由之路。“智能网联驾驶是一个复杂的系统，系统的冗余性、稳定性和安全性，单靠一家公司是很危险的。智能网联 汽车 是集IOT（物联网）、人工智能、大数据等多种技术于一体的最具发展前景的引领性行业，实际上这不止是 汽车 行业的事情，而是与整个智能 社会 密切相关。”他说。

不过，作为智能网联 汽车 的基础，网络建设与多网融合却不乏问题。辛克铎表示，许多人说5G达到1毫秒了，这样的低时延对自动驾驶肯定是行的，但是在示范区建设过程中，实际数字是50毫秒。“1毫秒有没有呢？反正我没有见过。”他认为，支持自动驾驶的连续覆盖的5G网络是否已经预备好了，这是我们所面临的一个非常严峻的问题。

同样，多网融合也存在问题。辛克铎说：“车路云网图大家都在干，是否解决了融合的问题和统一标准的问题呢？据我所知并没有，这些问题不解决怎么支持自动驾驶？因此，多网融合依然是一个非常重要的问题，基础网络建设仍是基础中的基础。”

此外，云平台一致性作为一个核心问题也不容忽视。辛克铎表示，现在很多网络和信息化建设是一样的，基本上各行业各领域垂直化，信息孤岛模式居多。比如，有3个城市建了自动驾驶示范区，彼此之间都是独立不相通的。基础设施标准不一致，安全防护手段不一致，产业生态没有建立，自然无法出现规模产品和建立好的商业模式。

能
现在人们生活水平的提高，汽车可以说已经成为了人们出行必不可少的代步工具，根据SAE和NHTSA标准，驾驶辅助系统分为五级和四级，一般情况下我们习惯性的称这类型技术为“自动驾驶”，自动驾驶系统指的是驾驶员辅助系统的组合或完全自动驾驶系统。
天美ET5搭载L25级系统现在，大部分的车型都已经配备了自动驾驶辅助系统，天美汽车旗下的天美ET5搭载L25级辅助驾驶系统，这款车型搭载了创维自主研发的Skylink智能网联系统，该系统整合了创维数字生态、APP智能控车、智能语音交互等功能，实现出行与家庭生态互联互动。而天美ET5的L25级自动驾驶系统可以为多场景，多路况的场景下提供自动辅助驾驶。天美ET5搭载4大硬件基础及15项智能驾驶辅助系统 天美ET5配备了1个77GHz毫米波雷达，1个单目多功能摄像头，4个高清广角摄像头和12个超声波毫米波雷达4大类感应装备。还搭载了ACC全速段自适应巡航、AEB全自动紧急制动系统、LKA车道保持系统、APA自动泊车系统、LDW全自动车辆偏离系统等15项智能驾驶辅助系统，从而实现了L25自动驾驶。

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