自动驾驶, 自动驾驶技术公司排名(自动驾驶技术最牛的6大公司)

目前提高自动驾驶安全性主要是靠对软硬件系统进行全面、深入、科学的测试与完善；采取完备的多级运行监控、安全评估、预警和及时干预措施；有效实现车路协同，扩大车辆的感知范围、提升运算能力以及优化软硬件的冗余设计。

近日，据国外媒体报道，美国麻省理工学院的工程师提出，可以通过引入一个混合系统，来解决当前自动驾驶存在的一些安全性缺陷。在这个混合系统中，自动驾驶车辆可以自行处理一些简单场景的操作，比如在高速公路上的巡航，同时将更复杂的操作转移给远程操作员。

“自动驾驶的安全性工作，就是从技术上采用一些安全机制和安全措施，逐渐把自动驾驶的风险降到一个合理且可接受的状态。”天津大学无人驾驶汽车交叉研究中心主任谢辉说。

当前，安全性仍是自动驾驶领域最迫切需要解决的难题之一。相关企业及研究机构等为了保障自动驾驶的行车安全，探索出了许多方法，相关标准及安全体系的建立，也在一定程度上提高了自动驾驶的安全性。然而，当前的自动驾驶仍然不能让驾驶员安心地放开方向盘。想要车辆在公路上“自”由驰骋，仍需更多探索。

这些技术为自动驾驶保驾护航

天津大学机械学院博士生王彩梅介绍，自动驾驶车辆利用惯导、摄像头和雷达等感知设备，可以对车辆的位姿及其周围环境进行实时监测和预测，并根据完善的安全指标体系，对车辆当前的安全性进行实时评估。

当车辆行驶安全评估结果为低安全性时，自动驾驶车辆可以通过发声或震动等方式发出预警信号，提醒车上人员，当遇到突发情况时，系统无法自动处置，保障行车安全，便会要求人工干预。

“当自动驾驶系统检测到当前情况不适合自动驾驶，或人类驾驶员认为当前的驾驶情况较为复杂，需要拿回驾驶权时，可以随时接管车辆，以保障车辆行车安全。”王彩梅说。

域控制器软硬件及感知、决策、规划、控制算法是自动驾驶系统的核心，其安全性对自动驾驶车辆尤为重要。车载安全系统通过实时查询域控制器的软硬件运行状态、评估各算法运行的合理性和安全性，及时发现已经出现或可能存在的问题，确保“驾驶大脑”始终处于安全运行状态。

“感知算法需要依赖大量的数据进行训练和推断，因此数据的安全性是非常重要的，需要考虑数据来源、传输、存储等环节是否存在漏洞。”天津大学机械学院博士郭帆介绍，针对感知算法存在的漏洞和缺陷，可以采用监测和检测技术来识别，或者采用修复和升级技术改进算法和模型。

郭帆表示，要考虑决策、规划算法在各种交通场景和复杂环境中的应对能力，通过对决策、规划算法进行干预和迭代改进，可以减少潜在的安全风险，提高系统的安全性。

控制算法则是自动驾驶的“手脚”，其性能直接影响着车辆行驶的安全。为此要进行控制算法安全度评估，包括在极端的传感器故障、通信故障等情况下，算法是否能够正确处理并确保车辆的安全等，并根据安全度评估结果对算法进行优化和调整，增加安全约束等干预。

此外，软硬件冗余技术也是一种用于提高自动驾驶系统可靠性和容错性的技术手段。它包括在系统设计中引入额外的软件或硬件组件，备份主要组件的功能，以便在主要组件出现故障时，备用组件可以接管并保持系统的正常运行。

混合系统与平行驾驶技术类似

“此次美国麻省理工学院工程师提出的混合系统，实质上类似于平行驾驶技术。”谢辉介绍。

平行驾驶技术是新一代的云端化网联自动驾驶技术，通过充分利用数字化及信息化资源，将云端、道路及车辆上的信息无缝衔接，利用平行视觉与感知、平行学习、平行规划和平行控制等关键技术，把智能车、管控平台及驾驶模拟器实时连接起来，使智能车的自主驾驶行为变得可测、可控，提高了车辆系统对环境的快速反应能力，提升自动驾驶行车安全性。

当然，为了保证平行驾驶技术的安全性，还需要为车辆配备高精度传感器和设置感知算法，实现全方位精确感知；车辆内部的计算机系统要能够准确做出驾驶决策，相应算法必须经过大量数据的训练和优化，以高效判断车辆行驶路径、速度和操控方式。

此外，当车辆遇到复杂场景或紧急情况时，远程操作员可以接管车辆控制权，利用实时视频和数据传输与车辆进行通信，并提供合理的驾驶干预，确保车辆安全应对各种复杂驾驶情况。这种远程监控和操作机制可以弥补自动驾驶系统在处理复杂情况方面的局限性，进一步提高驾驶的安全性。

“但这种方法并不能从根本上消除自动驾驶的安全问题。”谢辉认为，比如远程操作过程中的通信风险，特别是通信时延和外力入侵，都是难以克服的安全隐患。

自动驾驶还需消除技术隐患

“自动驾驶汽车正常行驶时能够有效避免人类驾驶中80%的交通事故。”近日，中国汽车技术研究中心有限公司、同济大学、百度三方联合发布《自动驾驶汽车交通安全白皮书》，通过权威的技术论证与真实的自动驾驶事故进行对比分析，给出了上述结论。

这增强了驾驶员把驾驶权交给汽车的信心。不过目前感知与规控算法的不完备性，以及复杂硬件系统的不可靠性，仍是自动驾驶汽车安全性行驶的主要隐患。

“毕竟，当前的自动驾驶系统跟人脑相比还有很大差距。尤其是学习能力以及安全风险下的经验直觉，极端情况下高水平驾驶员的经验和下意识操作，都是计算机算法所不具备的。”谢辉说。

谢辉认为，目前提高自动驾驶安全性最现实的方法，主要是依靠对软硬件系统进行全面、深入、科学的测试与完善；采取完备的多级运行监控、安全评估、预警和及时干预措施；有效实现车路协同，扩大车辆的感知范围、提升运算能力以及优化软硬件的冗余设计。

在硬件方面，应采用更为先进的传感器、处理器、通信和电源等硬件组件，以便使无人驾驶汽车更全面、精确、可靠地感知、决策、控制和通信。同时，还应加强硬件系统的可靠性和安全性设计，以便更好地应对各种故障和异常情况。

在软件方面，应采用更为智能、高效、稳定的决策和控制算法，例如深度学习、强化学习、模型预测控制等技术，以便使无人驾驶汽车更准确、安全地预测、规划和执行行驶任务。同时，还应加强软件系统的安全性和稳定性设计，采用形式化验证、安全测试、漏洞修复等技术，保障无人驾驶行车安全。

在自动驾驶领域，完备的多级监控系统通常包含传感器层级、感知层级、规划层级、控制层级、安全监控层级。完备的多级监控系统可以有效地提高自动驾驶车辆的安全性和可靠性，防止意外事故的发生。

此外，还可以采用车路协同技术，通过车辆和路侧设施之间的通信和信息交换，实现车辆和道路环境的协同，从而提升车辆的感知范围和运算决策能力。（科技日报记者 陈曦）

相信很多人开始关注自动驾驶就是从特斯拉开始的，特斯拉不仅在技术上也有许多大胆的突破，更是推动了全球自动驾驶研发的热潮。

不过，单纯论自动驾驶技术来说，特斯拉已经有些保守了。在量产车上的表现，也显现出来一些不适应中国路况的问题。

今天，小编为大家盘点6家自动驾驶技术最牛的公司，看看咱中国能有几家上榜。

NO.1 百度

国家：中国

百度是中国起步最早的自动驾驶公司，在2013年就启动了无人车项目，百度的又是在于AI技术储备和高精度地图，L4级别的自动驾驶数据，百度累计已经积累1000多万公里，仿真的数据更是高达10亿公里。而看家的Apollo只能驾驶系统也已迭代至6.0版本，拥有70多家车企合作伙伴，上海车展有已经超过65款车型搭载了Apollo的智仓。

根据百度此前公布Apollo自动驾驶出行服务数据显示，截至2021年上半年，百度Apollo自动驾驶出行服务已累计接待乘客超过40万人次，测试里程超过1400万公里，自动驾驶专利数量超过2900件。并且根据《北京市自动驾驶车辆道路测试报告（2020年）》，在这一年的北京，百度112.53万公里测试里程稳居榜首，比其他所有玩家加起来还要多20倍。

值得注意的是，这样的测试里程，还是在不同的测试区域、道路等级上完成的。此前，北京的道路测试难度分为4个等级（R1-R4）。截至2020年进行R4级测试的，仅百度一家企业。另外全国最高技术等级、最高标准、测试场景最难的开放道路测试资格认证（北京T4牌照），也只有百度拿到。

正因如此，由L4级自动驾驶技术打造的车型已经在北京、上海、广州三城，开启量产自动驾驶真体验“城市任我行”征程。

今年年内，百度Apollo智驾区域将会覆盖20个城市的城市道路与高速道路，2023年前完成100城覆盖。可以说，这种体验将会极大地推进百度自动驾驶技术的量产落地。

总之，在自动驾驶上，百度显然是有足够话语权的。从2013年至今，百度自动驾驶已经迈过了9年的时光。整个自动驾驶行业也早已走出了实验室，走向大规模的量产落地，商业化进程逐渐加速。作为自动驾驶的先行者，百度也在尝试不同的商业模式进行自动驾驶业务的变现。

百度在去年的百度世界大会上，升级了无人车出行服务平台，萝卜快跑应运而生。

截至目前，萝卜快跑已覆盖北京、上海、广州、深圳、重庆、长沙、沧州、阳泉在内的八个城市。按照百度的规划，萝卜快跑到2025年将业务扩展到65个城市，到2030年扩展到100个城市。

NO.2 Waymo

国家：美国

Waymo，是谷歌Alphabet旗下的公司之一，2017年Waymo就开始在驾驶座上不配置安全驾驶员的情况下，测试自动驾驶汽车。2018年Waymo的自动驾驶车队，在公共道路上的路测里程已达800万英里。

而且，Waymo的无人车在传感器方面可以说是武装到了牙齿，包括车顶、车前、车后的激光雷达以及多个毫米波雷达和摄像头，是全球首次向公众开放的完全无人驾驶出租车公司。

谷歌举办过WayMo Open Dataset Challenge，响应者不少，3D Detection的第一名是国内知名芯片公司地平线，第二名是香港中文大学，第三名则是致力商用车无人驾驶的图森未来。2D Detection方面，图森未来、同济大学和中科院第一，地平线第二，中山大学和华为诺亚方舟实验室第三。Waymo在业内的地位可见一斑。

NO.3 Momenta

国家：中国、德国、日本合资公司

Momenta，是中国、德国、日本合资公司，目前已获得上汽集团、通用汽车、梅赛德斯奔驰、丰田、博世的战略投资，战略是量产自动驾驶与完全无人驾驶系统，通过收集海量数据与数据驱动进行迭代闭环，也就是模块化的深度神经网络，性能能依赖数据与算法的改进不断提升，数据来源主要依靠摄像头、激光雷达、毫米波雷达的收集。

光 2021 年两轮融资金额就超过 10 亿美元，更有上汽、丰田、博世等众多明星机构加持。同时又手握上汽集团、比亚迪、长城、吉利等多家车企订单。因量产项目多，配套主机厂多，就像是主机厂在“团购算法”，所以被业界送其外号：“智驾界拼多多”。

NO.4 文远知行

国家：中国

拥有全球领先L4级自动驾驶技术，文远知行的L4级传感器组合套件，车顶搭载了具有360度视场的多个摄像头、激光雷达和毫米波雷达，2019年就已在广州推出全球首个全对外开放的无人驾驶出租车服务，覆盖黄浦区、广州开发区数百平方公里的核心城市开放道路。

截至2020年11月，文远知行无人驾驶出租车运营一周年，共安全完成147128次出行，服务用户数超60000，五任何主动责任事故，截至2021年5月，文远知行自动驾驶里程超过500万公里。

此外，文远知行的1000万公里由规模超300辆的自动驾驶车队在中美两地4年多的持续测试和运营积累而来。车队包括自动驾驶出租车、无人驾驶小巴、无人驾驶货运车等不同车型，布局在中国广州、郑州、南京、武汉、安庆和美国圣何塞等城市，测试和运营混合进行，覆盖白天到黑夜，CBD到城中村，隧道到高速路，高温酷热到雨雪天，载人到载货等多种交通场景，每天产出大量极具价值的自动驾驶数据。

而且，文远知行在公开道路上积累的1000万公里同步在其自研的城市级仿真平台上进行场景的复现和泛化，形成了超过80亿公里的模拟测试里程，相当于文远知行300辆自动驾驶车在真实道路上日夜兼程50年。

NO.5 图森未来

国家：中国

卡车自动驾驶场景与轿车区别大，更考验在夜间光照环境差情况下自动行驶的能力。图森未来开发的专用摄像头以及特殊的软件算法，可以使白天环境下感知距离达到1000米，能够检测前方车辆的类别，横向位置和纵向位置距离的变化情况。

其实，对于图森未来来说，目前最大的问题在于如何处理其中国部分业务。之前就曾爆出，图森未来和美国监管机构达成一致，将寻求出售中国业务，转而专注于美国市场。如果这个最终成真的话，无疑自断图森未来一条臂膀。美国监管机构最为担心的是，图森把自动驾驶驾驶相关核心算法共享给中国同仁。但是从图森未来定点速腾聚创，而非诸如Luminar的激光雷达可以发现，图森未来还是可能有意在中国市场有所作为。只是如何在美国政府监管以及中国市场发展之间找到一个平衡，并不是一件容易的事情。

NO、6 华为

国家：中国

华为走的是多传感器融合的技术路线，北汽极狐搭载的华为智能汽车解决方案，搭载了3个激光雷达，6个毫米波雷达，12个摄像头和13个超声波雷达，同时搭载算力可达352Tops的华为芯片，已经达到面向L3级以上的自动驾驶应用，可以实现360度的全视角感知，能实现自动驾驶系统结构化道路进去城区道路。

众所周知，华为向来很舍得对技术研发的投入的。华为车 BU 中，自动驾驶团队在 2000 多人，2020 年，华为在汽车相关研发投入约 5 亿美元，这一数字在 2021 年翻倍，超过 10 亿美元。

近日，华为公司申请了一项＂自动驾驶车辆的人车交互的方法，自动驾驶系统＂的专利获得了授权。专利摘要显示＂该方法包括：获取驾驶员的脑波信号；根据驾驶员的脑波信号，控制自动驾驶车辆的驾驶状态，包括人工驾驶状态和辅助自动驾驶状态中的至少一种。本申请是一种自动驾驶车辆的人车交互的方法及自动驾驶系统，目的在于提升自动驾驶系统的用户体验。＂

值得一提的是，华为并不是首家脑机接口的研究者，全球已经有不少科技公司都在研究。此前，马斯克旗下的脑机接口公司通过猴子的大脑玩游戏来进行实验，直观地展示了脑波接口的应用。此次，华为率先公布脑波控制自动驾驶的专利，意味着距离实际应用可能又进了一步。

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