滴滴自动驾驶发展现状？

一、滴滴自动驾驶发展现状？

发展现状不错。滴滴自动驾驶已完成三轮超11亿美元的融资，首轮估值达34亿美元。兵强马壮、粮草备足，滴滴自动驾驶将面向一个规模超万亿元的共享无人车市场。目前团队人数超500人，拥有超过100辆自动驾驶汽车的车队。

二、自动驾驶技术发展现状？

1.更多智能驾驶功能被应用

感应器及摄像机正成为现今客车的标准配备。2019年中国卖出的40%新客车具备L1/L2功能。该等新功能可大大改善安全和减少意外风险，受到广泛关注和接纳，汽车制造商日后在更多汽车安装该等智能功能，智能驾驶广泛被应用。

2.人力成本不断攀升

人力成本是出租车业务的主要支出。人力成本持续上升可能足以激发应商另寻解决方案，采用新技术改变现有经营方式。智能驾驶就是一种重要的解决方案，能节约企业用人成本，未来将被更多的汽车租赁企业、出租车企业应用。

三、涂鸦智能发展现状？

很好。因为涂鸦智能是一家专注于智能家居的公司，致力于为用户提供更加便捷的智能化生活体验，同时也在不断地加强自身的技术和产品研发实力，逐步成为智能家居市场的领导者。涂鸦智能旗下的智能门锁、智能家居、智能安防等产品在市场上受到了广泛的关注和认可，并获得了多项国际性的技术认证和奖项。涂鸦智能还推出了一系列的智能软件产品，如涂鸦云、涂鸦开放平台等，持续推进着智能化发展的进程。未来，涂鸦智能将继续深耕智能家居领域，为用户提供更加丰富、智能化、个性化的产品和服务，助力人们更好地享受智能生活。

四、人工智能发展现状？

人工智能作为一项新兴的技术，在过去几年里得到了快速的发展。目前，人工智能已经在多个领域展现出了重要的应用价值。例如，在医疗领域，在诊断和治疗方面人工智能已经开始得到越来越广泛的应用；在金融领域，人工智能也可以对风险控制、投资管理等方面提供帮助；在工业制造领域，人工智能的应用可以提高产品质量和生产效率。同时，人工智能在语音识别、图像识别等方面也取得了较为显著的进展。

未来，人工智能的应用领域将会继续拓展，对于提高生产效率、降低成本、改善生活质量等方面都具有重要的意义。

五、智能家居的现状与发展？

现在的智能家居已经相对成熟，但传统家电仍然占据着市场的主导地位。此外，一些厂商过分夸大智能家居的功能，实际效果无法达到，导致消费者望而却步。同时，高昂的学习成本也是智能家居发展的制约因素之一。许多厂商只注重发展代理商，而忽略了对代理商的培训和扶持，导致许多人不愿意了解和使用智能家居。

然而，智能家居是第三次产业革命的重要元素，是家居发展的必由之路。因此，智能家居的发展前景必定是光明的。随着技术的不断进步和人们对智能家居的认知逐渐提高，智能家居的市场份额将会不断扩大。未来，智能家居将会成为人们生活中不可或缺的一部分，为人们带来更加智能化、便利化的生活方式。

然而，智能家居发展面临着一些制约因素。首先，缺乏统一的标准是智能家居发展的主要障碍。目前，各个厂商都在各自忙着开发自己的智能家居系统，导致不同品牌之间的兼容性问题，消费者只能选择同一品牌的产品，这严重阻碍了智能家居的普及。其次，传统家电的反弹也是智能家居发展的制约因素之一。传统家电虽然没有智能家居那么智能，但是价格便宜，易于使用，因此仍然占据着市场的主导地位。最后，网络的普及也是智能家居发展的制约因素之一。虽然现在网络已经非常普及，但是在一些偏远地区或者是网络不稳定的地方，智能家居的使用受到了限制。

六、汽车自动驾驶行业发展现状如何？

1.政策现状

国内多部门出台政策护航自动驾驶发展。2018年开始，智能网联汽车示范区也在全国陆续开花，除工信部合作推进的一批智能网联或自动驾驶示范区成立外，陆续有部分省市通过与机构合作，或资本合作等形式，打造基于自身产业需求的智能网联汽车测试场景。其中以北京经济技术开发区全域为核心的北京市高级别自动驾驶示范区，是全球首个网联云控高级别自动驾驶示范区。2021年成立至今目前已累计开放1000公里自动驾驶测试道路，测试里程超300万公里，开通5G基站5.64万个。

从近年来国家陆续出台的相关政策来看，自动驾驶属国家重点支持领域且相关行业标准不断完善，行业处于爆发前夕。自动驾驶行业市场准入标准较高，行业内的代表企业百度、小马智行率先拿到路权牌照，位于业内领先地位。2025年属于自动驾驶行业的重要政策节点，无论是普及率还是技术先进性都将产生重要突破，自动驾驶大规模商业化指日可待。

2.技术现状

自动驾驶技术方面有两个发展路线：

第一种是“渐进演化”的路线，也就是在今天的汽车上逐渐新增一些自动驾驶功能，例如特斯拉、宝马、奥迪、福特等车企均采用此种方式，这种方式主要利用传感器，通过车车通信（V2V）、车云通信实现路况的分析；

第二种是完全“革命性”的路线，即从一开始就是彻彻底底的自动驾驶汽车，例如谷歌和福特公司正在一些结构化的环境里测试的自动驾驶汽车，这种路线主要依靠车载激光雷达、电脑和控制系统实现自动驾驶。

从应用场景来看，第一种方式更加适合在结构化道路上测试，第二种方式除结构化道路外，还可用于军事或特殊领域。

当前自动驾驶设计主要应用软硬件技术有：

传感器：相当于自动驾驶汽车的眼睛，通过传感器，自动驾驶汽车能够识别道路、其他车辆、行人障碍物和基础交通设施。按照自动驾驶不同技术路线，传感器可分为激光雷达、传统雷达和摄像头三种。

（1）激光雷达。目前是被采用比例最大的设备，Google、百度、Uber等公司的自动驾驶技术目前都依赖于它，这种设备被架在汽车的车顶上，能够用激光脉冲对周围环境进行距离检测，并结合软件绘制3D图，从而为自动驾驶汽车提供足够多的环境信息。激光雷达具有准确快速的识别能力，唯一缺点在于造价高昂（平均价格在8万美元一台）导致量产汽车中使用该技术的成本较高；

（2）由于激光雷达的高昂价格，走实用性技术路线的车企纷纷转向传统雷达和摄像头作为传感器替代方案，例如著名电动汽车生产企业特斯拉，采用的方案就是雷达和单目摄像头，国际知名厂商为Mobileye等。其硬件原理与目前车载的ACC自适应巡航系统类似，依靠覆盖汽车周围360°视角的摄像头及前置雷达来识别三维空间信息，从而确保交通工具之间不会互相碰撞。

高精地图：自动驾驶技术对于车道、车距、路障等信息的依赖程度更高，需要更加精确的位置信息，是自动驾驶车辆对环境理解的基础，随着自动驾驶技术不断进化升级，为了实现决策的安全性，需要达到厘米级的精确程度。如果说传感器向自动驾驶车辆提供了直观的环境印象，那么高精度地图则可以通过车辆准确定位，将车辆准确地还原在动态变化的立体交通环境中。

V2X：指的是车辆与周围的移动交通控制系统实现交互的技术，X可以是车辆，可以是红绿灯等交通设施，也可以是云端数据库，最终目的都是为了帮助自动驾驶车辆掌握实时驾驶信息和路况信息，结合车辆工程算法做出决策，是自动驾驶车辆迈向无人驾驶阶段的关键。

AI算法：算法是支撑自动驾驶技术最关键的部分，目前主流自动驾驶公司都采用了机器学习与人工智能算法来实现。海量的数据是机器学习以及人工智能算法的基础，通过此前提到的传感器、V2X设施和高精度地图信息所获得的数据，以及收集到的驾驶行为、驾驶经验、驾驶规则、案例和周边环境的数据信息，不断优化的算法能够识别并最终规划路线、操纵驾驶。

3.国内外企业融资现状对比

目前全球自动驾驶领域的主要参与者以中美两国为主，头部企业基本被中美企业包揽。目前在自动驾驶领域，中美技术差距相较传统汽车行业不算太大，甚至在部分领域处于领先地位。按照产业链划分，自动驾驶行业分为感知层——决策层——执行层——平台层——终端，各个板块的关注度有所不同。国内企业如百度、华为等跨界互联网科技企业，深耕自动驾驶智能化技术，构建其自动驾驶全栈能力，在行业内形成领先优势，是与国外自动驾驶企业竞争的主要力量。国外自动驾驶市场以Waymo、Crusie等美国企业为首，依托谷歌、通用等互联网和车企，在自动驾驶领域深耕已久。

国内自动驾驶企业最新投融资情况对比

从国内自动驾驶头部企业融资情况来看，2021年来该领域发生投资事件共计107起，累计金额达575亿元，估值整体日渐高涨，行业的火热程度可见一斑，2022年小马智行宣布完成D轮融资的首次交割，整体估值达85亿美元。

国外的头部企业包括福特的Argo AI，以及被英特尔收购并独立运营的Mobileye等，2021年国外的累计投资金额达704亿元，据外媒披露，英特尔将于2022年中分拆Mobileye进行IPO上市，估值有望超过500亿美元，同时英特尔仍将是Mobileye的大股东，两家公司将继续作为战略合作伙伴，寻求项目上的合作。

国外自动驾驶企业最新投融资情况

七、人工智能在自动驾驶的发展？

根据我国的AI智能发展趋势，以后在无人驾驶项目上汽车科技技术与交通运输技术大力提升，自动驾驶汽车上各种雷达信号，公路上各种雷达信号Ai技术是最主要的智能化，与无人驾驶相结合，更加安全便利，各种公路，交通情况，行车安全距离！

八、国内自动驾驶领域发展现状怎么样？

中国自动驾驶行业市场概述

国际自动驾驶等级划分

自动驾驶是一种机汽车驾驶系统，它通过人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有人类主动操作的情况下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶汽车是技术的载体，也是智能汽车的一种，又称轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现自动驾驶的目的。

在自动驾驶等级划分上，SAE（国际汽车工程师学会）将自动驾驶技术分为L0-L5，共6个等级，NHTSA（美国国家公路交通安全管理局）将自动驾驶分为L0-L4共5个等级。目前部分车企已经推出了具有L2功能的车型，L1和L2仍然需要驾驶员驾驶，属于ADAS（高级辅助驾驶系统）范畴。而L3将是一个风水岭，从L3开始，汽车才真正进入到自动驾驶范畴，L3指在特定场景下，系统可以实现对车辆的完全接管，当驾驶员在系统失效时，驾驶员取得驾驶权。

中国汽车驾驶自动化分级标准

2021年8月20日，国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会批准发布了《汽车驾驶自动化分级》，该标准于2022年3月1日起开始实施，规定了汽车驾驶自动化功能的分级，基于驾驶自动化系统能够执行动态驾驶任务的程度，根据在执行动态驾驶任务中的角色分配以及有无设计运行范围限制，将驾驶自动化分成0级至5级。

•0级驾驶自动化（应急辅助）：驾驶自动化系统不能持续执行动态驾驶任务中的车辆横向或纵向运动控制，但具备持续执行动态驾驶任务中的部分目标和事件探测与响应的能力。

•1级驾驶自动化（部分驾驶辅助）：驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行动态驾驶任务中的车辆横向或纵向运动控制，且具备与所执行的车辆横向或纵向运动控制相适应的部分目标和事件探测与响应的能力。

•2级驾驶自动化（组合驾驶辅助）：驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行动态驾驶任务中的车辆横向和纵向运动控制，且具备与所执行的车辆横向和纵向运动控制相适应的部分目标和事件探测与响应的能力。

•3级驾驶自动化（有条件自动驾驶）：驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行全部动态驾驶任务。

•4级驾驶自动化（高度自动驾驶）：驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管。

•5级驾驶自动化（完全自动驾驶）：驾驶自动化系统在任何可行驶条件下持续地执行全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管。

高级辅助驾驶ADAS（1/2）

高级驾驶辅助系统（Advanced Driving Assistance System，ADAS）是利用安装在车上的各式各样传感器（毫米波雷达、激光雷达、单\双目摄像头以及卫星导航），在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航地图数据，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。ADAS是商用车自动驾驶的发展基础，目前主流车型的功能基本处在L2级别，在商用车应用场景中，现在的部分港口、矿山等封闭场景已经可以实现L4级别自动驾驶。

全球自动驾驶行业发展历程

自动驾驶成为汽车行业发展趋势

中国自动驾驶行业发展历程

坎坷十年终迎商业化时代

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中国自动驾驶行业核心技术

自动驾驶系统架构

自动驾驶由三个部分构成，分别是 感知层、决策层、执行层。感知层主要通过摄像头、雷达等感知周围环境信息，并通过GPS、惯导等实现定位等车辆状态的获取信息，模拟人眼识别道路上的人、物等；决策层依据感知层提供的环境信息和车辆定位情况，通过算法融合、特征提取等数据融合之后做出决策，输出给各种执行层的控制单元；控制层则通过底盘及各种控制附件件，驱动车辆执行相应命令动作。

•感知层：自动驾驶的感知即对于环境的场景理解能力和把握，例如障碍物的类型及位置、道路标志及标线、可行驶的区域、交通规则等。环境感知通常是通过融合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器的数据来获取这些信息。目前两种主流技术路线，一种是以特斯拉为代表的以摄像头为主导的多传感器融合方案；另一种是以谷歌、百度为代表的以激光雷达为主导，其他传感器为辅助的技术方案。根据融合阶段不同分为前融合和后融合。前融合指的是把所有传感器的数据作为整体进行识别；后融合指的是将不同传感器识别后的结果进行整合；以及多传感器融合技术，就是利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据，在一定的准则下加以自动分析和综合，从而完成信息处理的过程。

•决策层：自动驾驶技术可以依据驾驶场景、驾驶需求进行任务决策，规划出车辆的路径和对应的车身控制信号，工作流程总体分为两个环节：第一环节由芯片对感知层收集的外部环境信息进行筛选与处理；第二环节是由深度学习算法与强计算能力进行决策与路径规划。因此决策控制层的关键点在于芯片和算法。

•执行层：将控制信号发送给执行器，执行器执行的过程。执行器有转向、油门、刹车、灯光档位等。由于电动汽车执行器执行较线性，便于控制，因此比燃油车更适合作为自动驾驶汽车使用。为了实现更精确的执行能力，线控转向、线控刹车、线控油门等技术不断发展。

环境感知：车载摄像头（1/2）

要实现自动驾驶系统，首先要解决的就是感知层信息采集的过程，自动驾驶感知系统会用到各种传感器，包括摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、红外夜视，以及用于定位和导航的GNSS（全球导航卫星系统）和IMU（惯性测量单元）。每种类型的感知技术都有优缺点，通过他们之间信息的充分融合，最终才能形成全面可靠的感知数据，供给决策与控制系统使用。

车载摄像头主要组成部件包括 镜头组、图像传感器（CMOS）以及 数字处理芯片（DSP）。车载摄像头的工作原理，是将采集好的图像转换为二维数据，然后对采集的图像进行模式识别，通过图像匹配算法识别行驶过程中的行人、车辆、交通标志等，最后依据目标物体的运动模式或使用双目定位技术，估算目标物体与本车的相对距离和相对速度。

环境感知：超声波雷达

环境感知：毫米波雷达

环境感知：激光雷达

环境感知：传感器融合

车身感知：高精度定位

车身感知：高精度地图

通信技术：车联网V2X

算法决策：车用芯片

算法决策：自动驾驶算法

算法决策：车控操作系统

执行控制：线控制动

执行控制：线控转向

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中国自动驾驶行业仿真测试

自动驾驶测试体系

自动驾驶汽车在真正商业化应用前，需要经历大量的道路测试才能达到商用要求。仿真测试主要通过构建 虚拟场景库，实现自动驾驶感知、决策规划、控制等算法的 闭环仿真测试，满足自动驾驶测试的要求。场景库是自动驾驶仿真测试的基础，场景库对现实世界的覆盖率越高，仿真测试结果越真实。而且自动驾驶汽车研发的不同阶段对于场景库的要求也不同，需要场景库实现不同的测试功能。

C-ASAM测试

虚拟场景库测试与实车测试

中国自动驾驶行业应用场景

自动驾驶加速商业化（1/2）

目前自动驾驶主要应用于一些限定场景、低速场景以及环境复杂度低的场景中，例如无人出租车（Robotaxi、无人公交车（Robobus）、智慧矿山、港口码头、物流园区、干线物流、末端物流、环卫作业、无人零售等领域。

中国自动驾驶行业产业链

加速推进车路协同应用落地

自动驾驶产业链上游包括感知层、传输层、决策层和执行层，中游平台层和自动驾驶汽车制造企业，以及下游的应用场景等几方面。具体来看：

•上游：感知层、传输层、决策层和执行层推动技术落地。目前自动驾驶汽车感知层带来的市场增量主要在传感器。自动驾驶技术实现的真正门槛就在于决策层上。从决策层面看，软件和数据、芯片、ADAS算法、高精度地图定位以及车联网系统为汽车进行路况判断，规划最优行驶路径，起到决策作用。

•中游：平台层提供众多解决方案。平台层涉及整车生产与自动驾驶运营环节，主要涉及核心零部件的制造，与物联网、算法、大数据等技术的融合，解决方案通常自主研发或与传统车企合作研发。

•下游：应用层渗透率不断提升。自动驾驶技术商业化后的使用场景十分广泛，当前阶段主要应用于一些限定场景、低速场景以及环境复杂度低的场景中。

中国自动驾驶行业市场规模

ADAS市场稳定增长

目前大部分主流乘用车企在量产车型上前装L1级功能，在部分高端车型或中高配上前装部分L2级功能。从合资品牌、自主品牌到造车新势力，ADAS功能配置率都持续走高，已成为吸引消费者的重要因素，ADAS技术渗透率也呈快速提升态势。根据Statista公布的数据显示，2021年全球ADAS市场规模接近200亿美元，相比上年同比增长约8%。ADAS系统既是车企切入自动驾驶的渐进式道路，也是现阶段自动驾驶成果的商业化产品。在这一背景下，我国ADAS也迎来发展良机，预计2022年中国ADAS市场规模将迫近1,200亿元。

国内激光雷达市场增速领先全球

中国自动驾驶行业竞争格局

自动驾驶领域主要玩家

目前自动驾驶企业可分为科技和出行公司、芯片公司（Tier1及Tier2供应商）、造车新势力（直接布局L3级以上自动驾驶）、传统OEM整机厂商。其主要发展如下：

中国自动驾驶行业政策法规

利好政策不断，加速商业化落地

我国近些年相继出台了一系列法律法规促进了自动驾驶及智能汽车发展。2015年开始《中国制造2025》将智能网联汽车列入十年重点，2020年在明确智能汽车未来产业发展战略的同时，明确了2025/2030年自动驾驶汽车应用场景，并对L3+自动驾驶推广作出指导，到2021年推动城市交通基础设施、交通载运工具、环境网联化和协同化发展。

高阶自动驾驶合法上路新阶段

中国自动驾驶行业企业介绍

百度Apollo（1/3）

百度Apollo是百度发布的名为“Apollo（阿波罗）”的向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供的软件平台。百度2013年开始布局自动驾驶，2017年推出全球首个自动驾驶开放平台Apollo。目前百度Apollo已经在自动驾驶、智能汽车、智能交通三大领域拥有业内领先的解决方案。

谷歌Waymo（1/3）

Waymo前身是Google在2009年开启的一项自动驾驶汽车项目，在2016年12月由Google独立出来，成为Alphabet公司旗下的子公司。至今，Waymo在自动驾驶领域已经有多年的深厚积累，拥有全面的自动驾驶技术，在美国重点城市自动驾驶也已铺开，成为全球自动驾驶的领军企业。

中国自动驾驶行业观点与分析

自动驾驶的价值思考与畅想

发展难点与存在问题

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九、智能小车的发展现状与趋势？

当前汽车产业发展成熟，电动化、网联化、智能化已成汽车产业的发展潮流和趋势。

随着智能网联技术的快速发展，智能汽车领域正成为新一轮科技革命 和产业革命的战略高地，我国智能汽车行业迎来了发展的黄金期。

十、智能焊接专业现状和发展前景？

智能焊接技术专业主要面向焊机生产类企业从事焊接设备设计、制造、现场、调试等岗位。

智能焊接技术专业前景

智能焊接技术专业前景发展比较可观。随着生产的发展，焊接广泛应用于宇航、航空、核工业、造船、建筑及机械制造等工业部门，在中国的经济发展中，焊接技术是一种不可缺少的加工手段。进入二十一世纪后，焊接是制造业中的一个重要组成部分，并且发展迅速，因此给焊接产业带来了前所未有的发展机遇，水电焊、氩弧焊、数控等技术类工种在就业日趋艰难的大形势下仍是一枝独秀。

目前我国每年消耗钢材3亿吨（焊接结构约1.2吨），需要焊机约75万台，焊接行业将在今后8~10年会持续保持增长，市场上很多优秀的焊工月薪都过万，薪资也十分可观。因此本专业具有很大的发展空间存在，目前属于热门专业领域，值得报考学习。