腾讯自动驾驶云平台构建「数据闭环」 为自动驾驶落地提速
数据是数字化时代全新的生产要素，数据与算法、算力的融合，正在促进人工智能行业的发展。自动驾驶作为AI技术的 皇冠 （ 查成交价 | 车型详解 ），数据的作用更是贯穿生产、测试、研发全生命周期。目前，自动驾驶走入以落地应用为目标的下半场，解决极端场景下的安全问题，也离不开大量数据支持。对数据进行高效的采集和利用，提高数据循环链路的速度，成为整个自动驾驶技术迭代的关键点。
自动化驾驶平台 自动驾驶汽车平台技术基础
自动化驾驶平台 自动驾驶汽车平台技术基础
构建数据闭环，提升自动驾驶系统的核心竞争力
要实现自动驾驶，必然要搞定大数据。利用并转化收集到海量的实际路况数据，可以帮助系统加速学习和升级，也意味着能够率先抢占高级别的自动驾驶技术高地，因此整个行业都极为重视并大力投入。
车辆要想在道路上实现完全自动驾驶，除了要依靠车辆本身的摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器，还要依靠网联技术的支持。行驶时车辆依靠各种传感器“观察”道路，会产生大量数据，1.5小时的驾驶时间数据量达4TB，车端显然不适合处理和存储如此巨大的工作负载。而车端产生的大量数据，是提升自动驾驶体验、完善算法的关键资源，所以是共享到云端，再通过人工智能算法提供大量的训练数据来供机器学习，以搭建虚拟开发测试环境进行验证。
要想在复杂的场景中提升现阶段辅助驾驶/自动驾驶安全性，繁复的测试与验证工作必不可少，由于现实中的驾驶场景难以穷尽，极其复杂且不可预测，在开发和测试的过程中，业界一般通过采集大量的数据构建场景集，帮助汽车打造仿真环境以实现模拟测试。实际路测中，复现一次极端场景的接管可能需要1个月的时间，而依靠数据，不仅可以复现更多极端场景，还可以极大提升测试效率。
此外，在部署自动驾驶车辆之后，会产生大量的回传数据，自动驾驶系统也需要基于这些数据不断进行迭代升级，并通过OTA的方式为用户持续推送新的功能、适应更多的场景和提升体验。
由此可见，基于数据驱动的自动驾驶，在完成前期数据的收集、中间数据的存储与迁移之后，还要对后期核心数据进行训练与管理。因此，构建自动驾驶数据闭环，是自动驾驶产品研发的核心竞争力。
腾讯自动驾驶云平台驱动数据高效流转
腾讯凭借多年在大数据、AI等领域的深度积累，借助腾讯云强大的算力支持，结合本土化的交通场景和应用需求，成功研发出在工具链完整性、场景丰富性、场景真实性等方面行业领先的自动驾驶云平台，极大地提升了研发和测试效率，在云端高并发运行、真实有效性等方面实现了创新突破。
据悉，腾讯自动驾驶云平台基于云端海量存储空间与计算资源支撑，构建了数据采集管理、样本标注、算法训练评测、诊断调试、云端仿真、实车反馈闭环等全流程云服务，提供支撑自动驾驶研发的全链路云服务和开发平台。
在数据治理方面，腾讯自动驾驶云平台的样本标注服务采用算法预标注，可在实现样本自动化生产，提升生产效率的同时，积累海量样本数据，包括全要素目标检测、跨相机目标跟踪、语义分割等图像标注、3D激光点云标注、以及精准图像与3D点云融合标注、变道标注等多种自动驾驶研发专用样本等。此外，该技术在计算中闭环运行全栈自动驾驶算法，支持一万个以上场景的并行计算，使得1000个测试场景的运行时间从2天大幅缩减至4分钟，并实现全自动化测评。在虚拟城市中数以千计的自动驾驶车辆不间断的持续行驶，并通过随机工况和激进交通流提升测试复杂度。
在数据应用层面，在测试工具之外，对于测试管理、政策制定等相关部门来说，仿真作为智能网联汽车最重要的测评工具,既可帮助企业掌握在车辆研发、测试和集成的不同阶段的安全边界和质量问题，也有利于相关标准制定和场景库的建设，通过信息化和标准化的手段提升智能网联汽车行业透明度。在产业互联网领域，腾讯致力于做数字化的连接器和工具箱，腾讯自动驾驶云平台也在和OEM厂商、测试场、机构、产业联盟乃至科研机构广泛合作，推动应用落地。
（图/文/摄： 石家庄01） @2019
请问一下，常见的汽车自动驾驶平台有什么？
自动驾驶平台有：一、华为的MDC810平台，它可以满足自动驾驶乘车时的应用场景。2、英伟达平台，它是专门为自动驾驶系统而设计打造的，用起来特别方便。3、恩智浦平台，他为汽车提供了安全高效的运算平台，为我们的安全驾驶带来更多的保障。
常见的汽车驾驶平台分为自动挡和手动挡，目前市面上自动挡的汽车比较多。
恩智浦的BlueBox3平台，华为MDC810平台，英伟达DRIVE AGX Pegasus平台，宸曜科技GC系列等等。
XSKY星辰天合存储解决方案构建自动驾驶高效数据平台
随着自动驾驶技术的持续进步，国内的试点运营区域已遍地开花，但距离自动驾驶的真正全面普及，还需要解决诸多问题。其中自动驾驶决策系统的成熟度是非常关键的问题之一。
自动驾驶决策系统的成熟，需要依赖从道路测试中持续采集足够全面的数据，用于 AI 训练系统中的模型训练、算法优化和模拟仿真，提升在复杂场景下的应对能力，加速实现 L4 级的运营能力。
而构建一个高效的自动驾驶 AI 训练系统，除了先进的算法和 GPU 算力之外，承载海量数据并与应用对接的数据平台，同样重要。
这里从介绍自动驾驶 AI 训练场景的工作流，以及其对数据平台的要求来阐述 XSKY 星辰天合存储解决方案如何帮助和服务于自动驾驶企业用户。
1、自动驾驶 AI 学习场景工作流程
自动驾驶 AI 训练，承担着数据加工和转化任务，工作流程包括数据的上传，预处理，筛选，标注，清洗，训练等多个环节。这些步骤中，会涉及到对海量数据的汇聚存储，预处理（解密，抽帧，去畸变等），数据在不同存储系统间的高速流转，与第三方标注平台对接时的权限控制，以及异地多中心间的数据传输。
2、自动驾驶AI学习系统中数据存储面临的挑战
当采集数据量持续增长和训练效率需要提升时，会对基础架构层内的数据平台提出更高的要求，主要体现在三个方面：其一是可用性和海量存储时的成本优化；其二是跨系统跨平台间的数据交互；其三是训练环节存储的性能。
海量数据规模时，数据平台的可用性和成本的持续优化
通常情况下，用户至少会有数十PB的数据量，以及对应的千亿级别的文件个数。在此背景下，存储系统的灵活扩容、集群支持规模、上传数据时至少 10GB/s 的高吞吐能力、易运维、存储成本优化，这些要求的交集就是对存储的挑战。
数据跨平台的交互要求
大部分用户会采用混合云的 IT 架构模型，数据在异构平台之间如何保证平滑流动，以及与第三方标注平台的数据交互如何做到数据权限精细控制也将成为新的挑战。
训练环节对存储效率的要求
构建在 K8S 下的分布式 GPU 训练机制，一次可训练数百万个小文件，需要存储能够提供足够高的数据吞吐带宽和低时延，来满足上层算力的效率要求。
3、XSKY数据存储方案如何应对场景要求
XSKY 星辰天合针对自动驾驶 AI 场景的核心理念是：兼容用户主流业务架构，数据平台无缝对接上层应用；符合业务未来演进方向，存储深度优化满足场景需求；
平滑兼容主流业务架构
很多自动驾驶行业客户的基础架构，是从公有云模式转变为混合云模式的。使用公有云时其自动驾驶 AI 训练的 Workflow 大多是围绕“对象存储+高性能文件存储”的存储组合来构建，实现业务应用的自动化编排；
转变为混合云模式后，XSKY 星辰天合承载的私有化数据平台，核心内容同样为 对象存储 + 高性能文件存储，避免对用户 Workfow 的变更，从而降低开发侧的重复投入。
满足业务场景的存储可用性
存储的可用性体现在灵活扩容、数据规模无上限、易于运维、跨平台能力，以及满足业务应用对存储性能的要求上。
灵活扩容，XSKY 星辰天合存储可支持按扩容和按集群扩容多模式；
易于运维，XSKY 星辰天合后台管理系统提供可视化界面，细粒度的告警模块，以及和数据的全面能力；
跨平台能力，XSKY 星辰天合对象管理平台(XEOS) 支持与国内外多家主流公有云存储的对接，满足数据平滑流动的要求。XSKY 星辰天合数据理系统(X3DS）支持在异构平台中、迁移数据（如对用户存量数据的可靠迁移）；
性能方面，尤其是数据训练阶段小文件“读多写少”的场景下，对存储的吞吐和时延有高要求，XSKY 星辰天合可通过XGFS 分布式文件存储，或是 XINFINI 星飞全闪存储一体机提供支持，不仅可满足 GPU 对数据抽取的严苛性能要求，同时由于 XGFS 和 XINFINI 是国内可支持 QLC 的分布式存储，能充分利用 QLC 的读写特征和成本优势，大幅降低用户部署成本。
多项针对场景的优化，提升训练效率
对象存储 List 性能优化，通过过滤及排序动作下沉、提高并发度等手段，减少传输和汇总开销，提升数据抽取的效率，以及高负载时集群的稳定性；
XGFS 分布式文件存储及全 NVMe 的 XINFINI 存储一体机，可分别通过软件交付或一体机交付的形式，为 GPU 训练环节提供高性能文件存储能力；
另外，还有即将到来的元数据查询服务、开放内容处理框架等大量新功能，可以提升数据预处理和数据筛选环节的业务效率。
海量数据存储的成本优化
XSKY 星辰天合存储具备数据全生命周期数据管理能力，其中存储分级+数据压缩功能可对数据进行多层存储，根据数据的热温冷，可自定义在多个池中自由流转。另外，高密，蓝光磁存储一体机，磁带归档等多种存储形态，可大幅优化用户存储成本。
4、面向场景XSKY星辰天合持续进化
在自动驾驶领域中，存储平台对训练效率的保证和海量存储的成本优化，将是长期主题。XSKY 星辰天合将持续投入，不断推出适用于该场景的新能力，帮助自动驾驶企业用户更高效的释放数据价值。
自动驾驶L4主要有哪些功能？能实现真正的无人驾驶吗？
主要有在某些特定的条件以及环境下能够实现自动驾驶和监测周围环境。目前的技术是无法实现真正的无人驾驶的。无人驾驶的不确定因素太大，而技术远没有人的思想灵活。
这个车可以自动识别道路上的标志和线路，而且也能够识别出信号灯。看到对面或者是旁边有车也会主动避让，能够减少交通的发生。现在的科技这么发达，是能够实现真正的无人驾驶。
主要有非机避让、自动识别道路标线、路口辨识信号灯这一些功能。目前看来还是不能够完全适应所有驾驶状况。
这个汽车可以自动泊车，而且在遇到交通信号灯的时候也会自动刹车，也可以更换速度，随着科学技术是可以的。
请问一下，我国有哪些自动驾驶平台？
在国内，谈到自动驾驶，一定绕不开百度。这家公司是国内最早从事自动驾驶研发的科技公司，可以说国内自动驾驶之火燃自百度。
我国有这些自动驾驶平台：阿波罗平台、地平线，御史科技、四维图新，文远知行，路畅科技，主线科技，飞步科技卡车，禾多科技，领骏科技等。
这些自动驾驶平台有，特斯拉Autopilot，大众集中式软件参考架构，华为MDC ，英伟达自动驾驶平台，百度Apollo 。
赛灵思，谷歌，Mobileye的EyeQ5，高通，地平线，这些都是自动驾驶的平台。
全球智慧城市的样板？昔日汽车霸主打造自动驾驶试验田
作者 / 陈念航
编辑 / 王德芙
出品 / 汽车之心
2018 年，丰田汽车的现任、丰田家族的长孙丰田章男明确提出：丰田要转型成一家移动出行公司。
转年，丰田以 23.25 万辆的销量距惜败于大众，当年丰田虽然卖出了 1074.21 万辆汽车，但全球排名屈居第二位。
更大的意外发生在 2020 年，在全球肆虐的中，特斯拉因为 Model 3 量产和大规模交付，市值暴涨至超过 4000 亿美元，足足是丰田市值（当前为 1829 亿美元）的两倍。
作为昔日全球市值、体量的「传统车企」，丰田的转型没有一刻比此刻更加急迫。
令人脑洞大开的是，丰田在今年初宣布以「造城」作为转型的关键一步。
在富士山脚下，丰田划定了一片175 英亩（约合 70.8 万平方米）的地域，这个地块相当于的故宫一样大，丰田要在这里建造一座全新的城市。
这座城市从天起就是为未来的移动出行网络设计的。丰田章男以祖上发家的业务「织机」为名命名了这座城市——「Woven City」，大有再造一个丰田的意味。
虽然丰田没有对外披露其在 Woven City 具体的投资额。但丰田章男透露，他本人也在 Woven City 背后的运营公司中投入了一笔「相当可观」的个人资产。
丰田的是，在这座「未来之城」里，全面部署机器人技术、自动驾驶技术、人工智能技术等各类前沿科技，进行一场大型的城市实验，打造一个未来智慧城市的模型，而后在适当的时机将其到更大的范围。
有人评价「Woven City」是丰田未来最重要的试验田，是丰田章男对于未来出行全部的憧憬和理想。
1、何为「编织之城」？
Woven City 选址在日本东京富士山脚下，城市规划面积为 175 英亩，这个占地面积与的故宫大致相当，约是 70 个标准足球场大小。
这片土地，原来是丰田东日本公司旗下位于静冈县裾野市的东富士工厂，这个工厂在今年底关闭。
旧工厂关闭之后，新的城市将在过去工厂的土地上拔地而起。
曾经盘谷歌新总部和纽约世贸中心二号楼的丹麦建筑家 Bjarke Ingels 将刀 Woven City 的总体设计。
Woven City之所以叫这个名字，还有一个重要的理念：
丰田认为，城市是基于道路来构建的。
不同的道路呈「井字形」交织在一起，车辆、行人在道路上流动，井字形的道路之间将形成城市的业态。
因此，Woven City也可以理解成是「编制未来的出行网络」。
Woven City的概念设计，中心的空地是城市广场
建造中的Google新总部
Woven City首先非常关注道路的设计，从目前公开的信息看，其最显著的设计特点就是车辆、行人将「各行其道」。
这将是一座开展自动驾驶试验的「理想之城」。
丰田会将 Woven City 内的道路分成三类，包括：
快速车辆专用道，通行如 e-Palette 一类的完全自动驾驶且零排放的出行工具；两轮交通工具、低速出行工具的专用道路；行人专用的步行道。
Woven City 也是一座环保之城。
城市内的建筑主要由木材构建；城市的能源主要通过氢燃料电池供给，建筑屋顶也将采用太阳能电池板为家庭供电。
丰田在 2018 年 CES上发布的自动驾驶平台?e-Palette?将在 Woven City 中扮演非常重要的角色。
这一平台采用纯电驱动，搭载了丰田自研的自动驾驶系统 Guardian。
它既可以作为人们在城市中出行的载具，也可以搭配不同的内饰组件成为具有快递、餐饮、娱乐等功能的移动商业空间。
e-Palette 的车身长度可以根据需要调整，这个平台支持 4 米至 7 米的车身定制。
在 Woven City 中，如果说道路是这座城市的骨骼，那无处不在的自动驾驶的车流将成为给城市带来活力的血液。
按照丰田的原，e-Palette 本来应该在今年的东京奥运会和残奥会上接驳运动员和。但因为，这一时间点目前被推迟了。
Woven City 最早将在?2021 年开始动土建设。
首批入驻的「市民」将会是丰田的员工及其家属，以及一些零售商和行业合作伙伴。批入驻人员规划是 2000 人。
在 Woven City 发布后，丰田章男也向全球发出邀请，招募更多合作伙伴、研究人员和科学家加入，一起来追寻未来的「 Mobility for All 」。
2、Woven City 背后的盘手
针对 Woven City 这样庞大的项目，要推动这座未来城市建成并且顺利运转，少不了巨量的资金、人才、技术等各类资源的投入，而且还需要一个强有力的盘手。
谁将主导这座城市的运营？
为此，丰田在今年 7 月份进行了一次重要的子公司重组，「Woven City」当前属于 Woven Planet Holdings 麾下。
在?Woven Planet Holdings?这家控股公司下，当前设有?Woven CORE?和?Woven Alpha?两家子公司。
其中 Woven CORE，就是大名鼎鼎、投资额高达28亿美元的丰田自动驾驶研发机构 TRI-AD 改名而来。
上述的3家公司在具体职能划分上：
Woven Planet Holdings 负责整个的战略决策、扩大与伙伴合作、探索新的商业机会；Woven CORE 将继续开发、应用和量产丰田的自动驾驶技术；Woven Alpha 将探索和孵化面向未来的新业务，比如丰田的未来城市 Woven City、新一代软件平台Arene 和 丰田的开源自动驾驶地图平台 AMP 等。
三家公司的总部都将设在日本东京，原谷歌机器人部门的联合发起人、丰田研究所 TRI 的 CTO、TRI-AD 首席执行官?James Kuffner将统领这三家公司。
按照，这三家新公司将于 2021 年 1 月投入运营。
值得一提的是，James Kuffner从 2016年加入丰田以来，已经完成了从 TRI CTO、TRI-AD CEO 到 Woven Planet 的跳。
他目前也是丰田董事会唯二的非日籍董事之一。
丰田章男（左） Woven CORE（也就是TRI-AD）首席执行官 James Kuffner（右）
不难发现，这几家公司都有同一个「Woven」，这也从某种程度上说明，丰田对于 Woven City 的建设非常之重视，丰田正在从造车公司变成一家「造城公司」。
3、从 TRI-AD 到 Woven Planet
在 Woven City 中，自动驾驶和移动出行服务将是丰田探索和布局的重点业务。
其实早在上世纪 90 年代，丰田就提出了 Mobility Teammate Concept 理念，即通过自动驾驶技术构建一个所有人都能安全、舒适、自由出行的。
基于这一理念，丰田在 2005 年开始探索自动驾驶技术，2006 年申请相关技术专利，这比谷歌开展自动驾驶研发还早了 4 年。
但直到2016 年，丰田才正式在自动驾驶领域发力。
这年 1 月，丰田在硅谷设成立了丰田研究所，Toyota Research Institute，简称 TRI。丰田当时宣布在此之后的 5 年，向 TRI 分阶段投入 10 亿美元。
James Kuffner就是在这个时期加入了 TRI 担任 CTO 一职。
此后，TRI 在发展中衍生出了四家公司：AI Ventures、TRI-AD、Toyota Connected 和 CSRC。
AI Ventures 是丰田 TRI 的风司，专注投资人工智能、传感器和自动驾驶相关的初创企业；TRI-AD 是丰田丰田在2018年3月，为了加快自动驾驶的落地专门成立的系统开发公司；Toyota Connected 是丰田与微软合作，成立的专注于智能网联服务方向的公司；CSRC 全称为 Collaborative Safety Research Center，是负责主被动安全技术的公司。
其中，最关键的产业公司是 TRI-AD，在 2018 年丰田拉上了日本的 Tier 1 电装以及爱信共同出资 28 亿美元成立，其中丰田持有 90% 的股份。
TRI-AD 的目标是打造安全的移动出行产品，提供全面集成的、高质量的自动化驾驶软件。
到 2019 年年底，TRI-AD 已经扩张到600 人，研发范围涵盖软件开发平台、高精度地图和道路测试等。
今年第三季度，由 TRI-AD、TRI 和丰田共同参与开发的自动驾驶汽车 TRI-P4 原本在东京向大众开放体验。
Woven 系列公司成立是丰田对于未来科技探索的业务重组。TRI-AD 改名为 Woven CORE 之后，仍然是丰田在自动驾驶研发和落地上的发动机。
有意思的是，在公司正式改名前，TRI-AD 还召开了核心员工会议。在这次员工会议上，丰田章男亲自到场，阐述了他对于 Woven Planet 的构想。
丰田章男在讲话中透露，他自己个人在 Woven Planet 中了一笔「相当可观」的投资。
后来丰田的内部刊物 Toyota Times 称，很多 TRI-AD 的员工在听过丰田章男的演讲后，纷纷询问是否可以把自己的钱投进新公司。
从 TRI-AD 升级到 Woven Planet，彰显了丰田对于移动出行未来的更清晰、也更庞大的野心。
除了从 TRI-AD 接棒自动驾驶研发的 Woven CORE，Woven Planet 旗下还有负责具体运营新业务的 Woven Alpha。
Woven Alpha 除了主导 Woven City 的建设和运营，还有一些新的研发项目，其中一个非常值得关注的项目就是?Arene。
用 James Kuffner 的话说，「我们将提供一个灵活的软件环境，让传统车企和新型供应商能够合作，打造出更智能化的车辆。我们把这个软件环境称为：Arene。」
Arene 就是未来丰田应对「软件定义汽车」变革的有力武器。
Arene 的核心作用就是支持工程师并行开发车辆的软件和硬件，这样既节省了开发时间，也便于车辆系统进行持续的 OTA 升级。
过去一年，Kuffner 和他的团队已经在测试车队中部署了 Arene，并将其提供给合作公司进行先期评估。
不过，Arene 是一个既耗时也耗资的项目，具体的商业化时间目前仍不明确。
一座囊括前沿科技的未来城市，三家智能汽车、移动出行领域的创新公司，再加上丰田章男坚定的变革决心，已经传承了四代的「传统车企」丰田将驶入转型的快车道。
4、丰田的未来
丰田的野心并不局限于 Woven City 这样一座试验性质的智慧城市，而是通过这样的一座城市的建设和运营，来进行自动驾驶、机器人、人工智能等前沿技术的规模落地前的尝试。
Woven City 将有可能成为其在全球进行智能化城市改造的范本。
眼下在移动出行上，丰田在全球已经通过投资与合作建立了广泛的布局。
过去几年，丰田先后投资了出行平台 Grab、美国打车巨头 Uber 以及的滴滴，还向Uber 自动驾驶部门 ATG ，以及的自动驾驶企业小马智行和 Momenta 。
另外，丰田在日本本土组建起自动驾驶联盟。
2018 年 10 月，丰田和软银成立了合资企业?Monet Technologies，专注自动驾驶和未来出行，此后本田、日野、、铃木、斯巴鲁、五十铃和大发汽车也纷纷入局这家合资公司。
在自动驾驶、移动出行服务网络层面，丰田已经布下了「天罗地网」。
作为曾经的全球大市值车企，虽然在与特斯拉的争夺中落了下风，市值被其赶超，但将眼光放到未来 10 年、20 年，谁都预料不到结局。
正如丰田章男在 Woven Planet 的员工大会上讲到的，「我相信我们能够做一些伟大的事情，我相信我们可以改变世界，而你们将是帮助我实现梦想的关键力量。」
言下之意，Woven Planet 三家公司将承载着丰田转型的未来。
Woven City 是这个梦想的真实模型。最快在明年，我们将看到一个庞大的筑梦破土动工。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
特斯拉带头，蔚来、威马纷纷碰瓷自动驾驶！却一片空白？
2018年除夕夜，一排排搭载百度Apollo2.0无人驾驶技术的秦和双层巴士亮相央视春节联欢晚会，在即将通车的港珠澳大桥上表演“8”字交叉的无人驾驶高难度动作，与此同时，由300架无人机组成的编队组成了一只立体白海豚跃过港珠澳大桥上空，向全国观众呈现了精彩的高 科技 大秀。
2018年除夕夜，无人驾驶技术次清晰地展现在全国眼前，点燃了消费者对无人驾驶技术的好奇和憧憬，而如今，自动驾驶也成为各大车企宣传的重点。
自动驾驶法规
根据工信部2020年发布的《 汽车 驾驶自动化分级》，自动驾驶分级为：L0级（应急辅助）、L1级（部分驾驶辅助）、L2级（组合驾驶辅助）、L3级（有条件自动驾驶）、L4级（高度自动驾驶）、L5级（完全自动驾驶）。目前，、美国、欧盟等主要都对自动驾驶有法规约束，只允许L3级（不含）以下自动驾驶车辆上路行驶，在，L3级及以上自动驾驶 汽车 只有在经过批准的长沙、、上海等区做测试运营，个人消费者的L3自动驾驶 汽车 上路涉嫌违法。
特斯拉带头碰瓷自动驾驶“自动驾驶”
2016 年，一辆处于“自动驾驶”状态的特斯拉 Model S撞上一辆正在作业的道路清扫车，司机不幸身亡，交警认定驾驶员负主要，但家属却将特斯拉告上法庭，希望特斯拉承认关于自动驾驶描述的销售误导，以及承认车辆技术不成熟导致。之后，特斯拉中文将“自动驾驶”一词变为“自动辅助驾驶”。然而，虽然特斯拉撤下了能锁定证据的广告宣传，销售推广时却依然通过错误的自动驾驶”描述误导消费者。
2020年7月，德国慕尼黑判决，特斯拉不得在德国再用自动驾驶Autopilot推广宣传，认为特斯拉并没有做到自动驾驶，特斯拉“自动驾驶的全部潜力”、“自动驾驶功能”等宣传语给消费者传达了错误的信息和预期，广告宣传误导消费者，因此不能用“自动驾驶”来宣传。
蔚来、威马等车企纷纷跟进碰瓷“自动驾驶”
1月9日，蔚来 汽车 在Nio Day上发布了自动驾驶平台系统NAD，称将从辅助驾驶升级为自动驾驶。1月19日，威马W6线下发布会上，沈晖称2021年上半年交付的W6车型将实现L4自动驾驶。两家企业一个比一个厉害，完全无视法规，为了活下去，甚至拼上了“身家”！
自动驾驶技术哪家强
2020年发布的最新自动驾驶技术榜单和以前有了一些变化，梯队的依然是：Waymo（谷歌子公司）、Ford Autonomous Vehicles（福特子公司）、Cruise（通用子公司）、百度；第二梯队则有Mobileye(英特尔)、Aptiv-hyundai(现代)、大众、Yandex（）、Zoom(亚马逊)、丰田、博士等众多企业。
有人可能要问，特斯拉呢？特斯拉藏在最最边缘的角落。事实上，2019年之前，特斯拉 汽车 辅助驾驶技术全都外购自Mobileye，这两年拥有了自己的辅助驾驶技术，一脚踢开Mobileye，利用马斯克强大的光环了一大堆消费者，不过却问题频出，不断，远远没有当年使用Mobileye辅助驾驶时稳定。
事实上，目前热衷于宣扬“自动驾驶”的基本都是造车新势力，传统车企更加注重企业声誉，很少以自动驾驶为噱头，很多车企自动驾驶技术远超特斯拉，更多的车企在默默研发。
自动驾驶一片空白
2018年5月，宣布“开放 汽车 所有传感器和控制权”，震惊了整个 汽车 界。众所周知，是全球一家同时具有新能源 汽车 全部核心技术和整车制造技术的车企，但是在拥抱 汽车 智能化的道路上，没有继续选择垂直整合，而是选择了垂直整合+强强联合的路线，以一种最为开放的姿态拥抱智能化时代。
“开放 汽车 所有传感器和控制权”意味着，程序开发者可以借助开放的硬件，包括控制权，设计出适合消费者、适合行业的应用软件。事实上，很早就和百度、华为等众多国内软件企业有深度合作，因为开放，在法规允许的前提下，在很短的时间内就可以实现在量产车型上搭载百度、华为等头部智能软件企业的技术，实现深度智能化甚至自动驾驶。
作为一家硬件企业，的选择无疑非常正确，智能化虽然是今后 汽车 的发展方向，但是目前新能源 汽车 的电动化核心技术，是一个需要付出大量资金和努力推动技术进步的长期赛道，如果再花费大量精力去研发 汽车 智能化软件技术，对于一个不依赖风投的传统企业来讲，无疑会背上沉重的包袱。
写在：
自动驾驶技术是今后 汽车 智能化的重点方向之一，真正的技术目前还掌握在谷歌、百度等头部企业手中，以特斯拉为首的 汽车 企业必然不甘心肥肉旁落，近两年纷纷开始布局包括自动驾驶在内的智能化技术，希望能尽快追上谷歌、百度等头部企业。事实上，智能化技术需要强大的数据支撑，车企确实有很多数据便利条件，今后鹿谁手难以预料，这也是百度、华为频频和车企开展合作的核心原因，而这种全面开放、强强联合的方式，也不失为一个不错的选择。
加速推动产业发展 华为与赛目科技联合发布自动驾驶云平台
易车讯 在27日举办的“未来汽车开发者大会”上，华为智能汽车解决方案BU（以下简称“华为”）与
在今年4月20日，华为与赛目科技正式签署战略合作协议，双方结成深度的合作伙伴关系，在智能网联汽车仿真工具链、测试验证方法、车载作系统和车载智能计算平台的测评体系以及相关标准规范方面开展研究与合作。
时隔半年，华为与赛目科技基于云计算、仿真测试、场景数据、预期功能安全等领域的技术积累，以及对自动驾驶技术开发与验证的深刻理解，联合打造了自动驾驶功能云平台，面向行业提供高质量和高效率的预期功能安全分析、仿真试验、验证评价的服务能力。
自动驾驶功能云平台是双方共同打造的国内自主可控的自动驾驶功能云平台，基于华为自动驾驶云服务，开放地集成了赛目科技在仿真场景、预期功能安全、场景有效性分析、仿真评测领域的出色能力，有效解决自动驾驶算法测试与验证所面临的挑战，并实现仿真效率、质量和性价比的大幅提升。
平台支持符合标准要求的功能安全与预期功能安全分析过程，涵盖系统和功能定义、危害分析、局限性和触发条件分析、改进措施、制定验证策略、残余风险评估等，支持自动化生成场景并执行测试，打通工具模块与场景数据之间的壁垒，通过预期功能安全分析、自动生成预期功能安全测试场景库、进行自动化仿真测试并生成残余风险评估报告的测试验证闭环。
通过云仿真，还可以满足自动驾驶算法验证对海量场景的要求，并能高效构建特殊场景和危险场景，加速解决长尾问题，提升自动驾驶算法的鲁棒性。