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随着「三电系统」基本讲完之后，我们就来看看如今的香饽饽——「智能驾驶」。
一般提到智能驾驶，相信大多数人都有听到过什么L2级、L3级，20XX年实现L4级智能驾驶，这些“L+数字”是什么意思呢？
其实这是Level+“数字”的缩写，这些等级的定义最早是由美国汽车工程师协会提出的，不同级别代表汽车智能化的程度不同，从最低级的L0-L5共6个等级。
当然，我国也已发布汽车自动驾驶分级标准，总体上来说，也是参考了SAE的基本框架：
实际上现在已经有一些车企能够做到L3级别的辅助驾驶，但在宣传时依然不能把L3公布出来，而是宣传其为2.5L、2.9L这些。
不过，在2023年11月17日，工信部、公安部、住建部、交通部联合发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，其中明确提出在智能网联汽车道路测试与示范应用基础上，遴选具备量产条件的L3及L4级别自动驾驶汽车开展准入试点。
这也意味着针对L3级别自动驾驶上路的法律法规将会得到完善，或许自动驾驶真的离我们不远了。
简单说实现智能驾驶需要解决三个核心问题：“我在哪？我要去哪？我该如何去？”，能完整解决这三个问题就需要感知、决策、执行三个主要层面的技术体系配合完成。
感知系统：智能驾驶系统通过感知系统获取环境信息。该系统通常包括各种传感器，如雷达、摄像头、激光雷达和超声波传感器。这些传感器能够感知车辆周围的物体、道路标志、车道线和行人等。感知系统收集的数据用于建立对车辆周围环境的精确模型。
决策系统：决策系统使用感知系统提供的数据，进行场景理解和决策制定。它通过分析感知数据，识别其他车辆、行人、道路标志和交通信号，并对不同的驾驶情况做出相应的决策。
控制系统：控制系统负责将决策系统生成的控制指令转化为实际操作。它控制车辆的加速、制动、转向和换挡等动作，确保按照规划系统的指示进行安全而有效的驾驶操作。
再用点简单的比喻：感知层就相当于人的眼睛和耳朵，负责“听”和“看”，通过传感器，结合高算力感知算法，实时动态捕捉周边环境及位置的变化；
其次，决策层相当于人的神经中枢，负责“思考”，通过智能驾驶计算平台进行路径规划，对所获信息进行决策判断，代替人类做出驾驶决策；
最后，执行层就相当于人的双手，负责“行动”，在完成决策判断后，执行系统控制车辆沿着规划好的路径完成辅助驾驶。
感知系统其实最主要的就是硬件层面，充当着智能驾驶中的“眼睛”和“耳朵”，分别对应车辆中的摄像头和雷达两大类传感器。
摄像头：摄像头获取图像数据，再利用机器学习等图像识别技术，来实现距离测量、目标识别等功能。摄像头可分为前视、后视、侧视、环视四大类，不同位置的摄像头功能各异，是实现智能驾驶必不可少的构成部分。
一般来说，前视、后视和侧视（包括侧前/侧后）都是智能驾驶摄像头，会用在前/侧/后方的识别测距上。而环视摄像头则一般用于全景影像功能上，提供车辆周边的环境信息。
其中前视摄像头为智能驾驶当中主要硬件，用于车道线、交通标示牌、红绿灯以及车辆、行人等等检测，位于前挡玻璃上。其可分为单目/双目/三目，主要区别也是所应用的摄像头数量以及算法不同。
目前大多数车企所采用的前视摄像头都为单目或者双目，少部分车企会采用三目摄像头。
超声波雷达：超声波雷达利用超声波进行探测和测距的雷达技术。它通过发射超声波脉冲并接收其反射信号，来检测周围物体的存在和距离，一般用于短距离测量物体的位置、检测物体的存在与否。
多用在前方防碰撞预警以及倒车雷达上，在倒车入库，慢慢挪动车子的过程中，在驾驶室内能听到“滴滴滴”的声音，这些声音就是根据超声波雷达的检测距离给司机的反馈信息。
毫米波雷达：毫米波雷达利用毫米波频段（30GHz至300GHz）的电磁波来进行探测和测量，通过检测回波来探测目标的有无、距离、速度和方位。
由于毫米波雷达技术相对成熟，成本较低，并且在不良天气下表现良好，因此成为感知系统中重要的一环。不过，毫米波难以判断障碍物的具体轮廓，只能告诉系统哪里有东西，却无法描述这个东西是什么，因此只能作为补充硬件。
随着毫米波雷达技术发展，也是推出了一个4D毫米波雷达，简单来说，它就是传统毫米波雷达的升级版，4D指的是速度、距离、水平角度、垂直高度四个维度。相比传统3D毫米波雷达，4D毫米波雷达增加了“高度”的探测。
激光雷达：激光雷达是利用激光束来测量距离和构建环境的三维地图。它也是目前智能驾驶领域和许多其他应用中常用的关键传感器之一。
通过不同的扫描方式也被划分为了三大类激光雷达：机械激光雷达、半固态以及固态激光雷达。
机械激光雷达：能够竖直排列并360°旋转，通过旋转对四周环境进行全面的扫描。但由于车规需求、高昂硬件成本、机械硬件的精密度不够、体积过大以及耐久度等问题，所以目前并没有达到车规要求，以及没有正式搭载在量产车上。
纯固态激光雷达：顾名思义就是没有了可旋转/移动/偏移的机械结构，只能向一个方向一定角度进行扫描。它的优势在于体积小，符合车规级以及稳定性高等方面。
例如速腾聚创的M1，目前小鹏、智己、昊铂、腾势等品牌旗下车型均有采用。
半固态激光雷达：更像是前两者折中的方案，相较机械式激光雷达，混合固态激光雷达也只能扫描前方一定角度内的范围，而相比纯固态激光雷达，混合固态激光雷达也有一些较小的活动部件。
例如图达的猎鹰，蔚来全系车型搭载；何赛科技的AT128，理想L系列车型搭载。
除了以上这些传感器之外，对于目前的智驾能力上还有一个很重要的硬件，那就是高精地图。
与传统的导航地图相比，高精地图能够配合传感器和算法，为决策层提供支持。利用高精度地图匹配可将车辆位置精准的定位在车道上，从而提高车辆定位精度；对传感器无法探测的部分进行补充，实时状况的检测与外部信息的反馈，同时获取当前位置精准的交通状况。
而车企现如今宣传的「无图智驾」，其实就是说不依靠高精地图下的智能驾驶。只通过传感器来感知周围环境，并结合算力和算法进行决策和控制。
不过，大部分车企宣传的「无图智驾」其实并非完全不用高精地图，而是不依赖高精地图，并不是完全“去图化”。
至于为什么要做无图智驾，其主要原因就是成本以及普及速度。
有高精地图的情况下确实会更有利于高阶智驾的实现，但高精地图采集是一个非常繁重的工作，制作成本非常高。当采集速度跟不上智驾需求的时候，智驾能力就会被限制住。
比如对于很多城市道路，你刚采集完，几个月后就可能修补一下，一两年后就可能大变样了，这样高精地图就更新不过来。也就是，高精地图采集和更新的高成本不利于辅助驾驶的普及。
所以，这些种种原因也导致了很多车企选择了“重感知，轻地图”的线路。
决策系统充当着“神经中枢”，负责“思考”，通过智能驾驶计算平台进行路径规划，对所获信息进行决策判断。而其中的重点就是计算平台（也称为自动驾驶域控制器）和智驾算法。
计算平台通常由一个或多个SoC、MCU、数据交换模块等部分组成。其中SoC主要负责复杂的逻辑和计算功能，MCU则负责安全功能、电源管理、温度电压监控等功能。
而车企们常宣传的智驾芯片其实就是SoC芯片。
通常，SOC芯片上会集成多个微处理器、模拟IP核、数字IP核和存储器等部件，比如CPU、GPU、DSP、ISP、Codec、NPU等模块。
就拿现如今的香饽饽英伟达OrinX为例，根据官方介绍，其由Ampere架构的GPU，ARMHerculesCPU，第二代深度学习加速器DLA、第二代视觉加速器PVA、视频编解码器、宽动态范围的ISP组成。
当然，以上这些属于专业领域的知识，对于我们消费者、用户来说，只需要了解一些主要的参数就行。
首先就是制程，简单来说，它其实指的就是制程工艺。芯片本质上是一个集成电路，制程工艺越小，在同样面积上集成的电路越复杂，电路的性能就越强。
这个收益放到手机上更为明显，由于手机在追求轻薄的同时，实现能效的最大化，所以处理芯片的制程工艺当然是越小越好。
除了能耗以外，更小的制程意味着在同等的单位尺寸中可以塞入更多的晶体管。而作为运算芯片的基本组成部分，更多的晶体管数量显然能够提供更好的性能。
其次就是算力，算力也比较好理解，就是对信息数据进行处理，实现目标结果输出的计算能力。一般以TOPS为单位，表示每秒可完成操作的数量，1TOPS表示每秒进行1万亿次操作。
不过，以上这些芯片，算力大小也只是智能驾驶的基础，算法才是灵魂。
同样的道理在智能驾驶领域也成立：堆砌、消耗算力并不难，难的是通过高效算法将算力转化为实打实的用户体验。
现如今，面对一些主打智驾的车企，在宣传智驾功能的时候，也会冒出许多关于算法上的一些“黑话”：
BEV（Birds-eye-view）：指的是鸟瞰图视角，是自动驾驶跨摄像头和多模态融合背景下的一种视角表达形式。它的核心思想，是将传统自动驾驶2D图像视角加测距的感知方式，转换为在鸟瞰图视角下的3D感知。
Transformer：它是一种基于自注意力机制的神经网络模型，被广泛用于计算机视觉领域中的图像处理任务，主要用于对数据进行变换和处理。由于全局注意力机制，Transform模型非常适合进行视图转换。
所以BEV+Transformer方案应运而生，两者结合可以充分利用BEV提供的环境空间信息，以及Transformer在多源异构数据建模方面的能力，实现更精确的环境感知、更长远的运动规划和更全局化的决策。
占用网络技术（OccupancyNetworks）：它一种基于学习的三维重建方法，通过产生3D体素，将这些3D体素与3D重建体素进行比较，从而实现感知识别，既能辨别出“不能碰的物体”又能发现“可以碰的网格”。
控制系统主要就包含5个部分，分别是：转向、制动、换挡、油门和悬架。其中，最关键的就是制动、油门和转向的控制。作为传统的汽车电子领域，我国企业的自主国产程度还是相对比较高的。
不过，作为传统的底盘控制件，它们都有一个共同弊端：存在大量的机械件，辅助件。这也使得底盘结构复杂，质量重。
而对于智驾能力来说，机械件的灵敏度不够，无法满足智能驾驶的低延迟反应需求，并且也缺失各个控制件之间的联动性。
这时候，线控底盘就出来了。那么线控底盘是什么？
线控（Drive-by-wire），即用线(电信号)的形式来取代机械、液压或气动等形式的连接，也可以理解为“电控底盘”，也就是原本机械实现的功能在线控底盘上全部由“电”来控制。
那么采用线控底盘有很多好处，包括但不限于：
当然，线控底盘是一个非常庞大的产业，有不少“玩家”参与其中。目前业内对线控底盘主要就是分为两种：
一种就是以各个系统分开来开发的供应商，例如大陆、博世等，主要是为了更好的商业化上车；另一种就是从整体的底盘域设计入手的主机厂，系统性规划线控底盘的各个功能，为了更好的智能驾驶体验。
对应以上两点，目前车企实现线控底盘的方式也是两种：一种还是传统的供应商“拼接”方案，比如线控油门用博世的方案，线控转向用大陆的方案，但各个功能之间彼此割裂，并不利于后期的OTA升级。
第二种就是主机厂从底层架构开始设计，系统性布置各个功能。这又牵扯到另一个知识点，即汽车的电子电气架构，它将汽车的电子电气系统分为底盘域、控制域、动力域、座舱域、车身域几个大的域结构。
此时的线控底盘可以理解为底盘域的电子电气架构设计，车企完全自研的基于底盘域设计的线控底盘，更有利于智能驾驶功能的完善。
不过，由于目前法规不允许完全取缔机械件，以及对于全栈自研的难度。所以，除了线控油门，线控制动和线控转向都处于早期阶段。这也导致目前车企的线控底盘以第一种方案为主，完全基于底盘域自研并且量产上车的线控底盘凤毛麟角。
讲完智驾的构成之后，我们还是落回实际功能上。不过也相信有些朋友多少在车企宣传中，还是会摸不着头脑，毕竟车企们都喜欢用“黑话”介绍，什么LCC、ACC、NOA、AEB等等，那么这就让我们来通俗易懂的解释下。
首先，整个智驾功能，目前我认为可以分为四个层面：预警类功能、行驶辅助功能、高阶智驾功能以及自动泊车功能。
预警类功能指的是安全驾驶的基础保障，主要起提醒作用：
行驶辅助功能主要为了辅助驾驶者驾驶，以及缓解驾驶疲劳：
高阶智驾功能就是在基础驾驶辅助的功能之上，集成一些开发难度较大、针对高速或城区的驾驶辅助功能：
其中NOA也分为高速NOA和城区NOA，主要区别就是行驶区域不同而已。和高速NOA比起来,城区NOA能够实现的操作要复杂许多，相对的难度也会更高一些。所以大部分车企都是先推出高速NOA后，再推出城区NOA。
不过，不同车企对NOA的称呼也可能不同，但大多都会将NOA功能作为付费功能。例如小鹏为NGP、蔚来NOP、问界NCP等等。
另外，基于城区NOA之下，有些车企也是推出了一个“通勤模式”，简单来说，就是可以依照自己需求，训练出可以自动驾驶的常用路线，车辆通过学习就能在这一条经常通勤的路线上，实现自动跟车、变道、红绿灯转向等操作。
最后一项就是自动泊车功能，意指的就是在泊车/启动场景的驾驶辅助功能：
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