據(jù)外媒報道，自動駕駛車輛正在改變?nèi)藗兊纳睿瑸橛脩籼峁o與倫比的個人移動出行服務(wù)。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(shù)及其他前沿技術(shù)的配合。此外，隨著數(shù)據(jù)網(wǎng)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(dǎo)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(dāng)今技術(shù)創(chuàng)新提供了前所未有的機遇，并驅(qū)動未來技術(shù)的發(fā)展。

傳感器

從元件角度講，激光雷達(dá)、雷達(dá)、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(shù)中不可或缺的重要組成部分。由于雷達(dá)與激光雷達(dá)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(guān)鍵性應(yīng)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(yīng)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(nèi)。在自動駕駛車輛匯總，攝像頭將與其他感知技術(shù)相配合，旨在提供詳盡的3D車輛周邊環(huán)境圖示。而雷達(dá)可探查目標(biāo)物的相關(guān)位置及速度，激光雷達(dá)則能生成目標(biāo)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(biāo)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(shù)進步將推動基于攝像頭的感知技術(shù)在先進駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）及自動駕駛系統(tǒng)（AV Systems）內(nèi)的應(yīng)用。

截止至目前，業(yè)內(nèi)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(dá)則能夠提供與車輛相關(guān)的極高精度目標(biāo)物地圖，是其成為自動駕駛的重要感知技術(shù)之一。激光雷達(dá)在探查路緣石、車道標(biāo)識及車輛臨近的目標(biāo)物等道路探查功能方面起到了非常實用的作用。激光雷達(dá)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(biāo)物間的距離。前期的自動駕駛平臺采用掃描式激光雷達(dá)系統(tǒng)，該系統(tǒng)可采用旋轉(zhuǎn)的鏡面組件在改變激光脈沖的方向。由于該類設(shè)備運行性能不錯，且探查距離較遠(yuǎn)。然而，對自動駕駛車輛的生產(chǎn)而言，這類設(shè)備過于笨重，且造價不菲。

激光雷達(dá)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(xué)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(shù)的發(fā)展，包括：InGaAs光電探測器、利用微機電系統(tǒng)技術(shù)（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(dá)方案，包括：LeddarTech、Innoviz、Luminar和Quanergy。

在本世紀(jì)初，車用級激光雷達(dá)被首次應(yīng)用于自適應(yīng)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(shù)。盡管激光雷達(dá)可提供更寬的視野及更高的精度，雷達(dá)設(shè)備對煙、濃霧、炫光等各類視覺干擾的抗性較弱。為此，該技術(shù)可謂相對成熟，但仍有創(chuàng)新的空間。

信號處理算法領(lǐng)域的技術(shù)進步可實現(xiàn)高清雷達(dá)系統(tǒng)的應(yīng)用，其采用射頻互補金屬氧化半導(dǎo)體（RF CMOS）技術(shù)，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(shè)計，正如車用級雷達(dá)片上系統(tǒng)方案，恩智浦半導(dǎo)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(xué)習(xí)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(jié)合。該技術(shù)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(nèi)領(lǐng)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(fù)責(zé)將其整合到自家的平臺上，并利用標(biāo)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)，并將更為成熟的感知技術(shù)拆分為不同的控制系統(tǒng)。

知識產(chǎn)權(quán)管理

車用級技術(shù)智能與知識產(chǎn)權(quán)管理將幫助車企及供應(yīng)商保住其市場地位，還能通過競爭標(biāo)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(zhǔn)入盡職調(diào)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(chǎn)權(quán)及技術(shù)優(yōu)勢，從而實現(xiàn)差異化、指導(dǎo)重要的技術(shù)設(shè)計決策、收購相應(yīng)的專利技術(shù)，以便降低市場準(zhǔn)入風(fēng)險。針對元件、電路及系統(tǒng)級，若提供經(jīng)驗豐富、目標(biāo)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(rèn)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。