车东西（公众号：chedongxi）
文 | 晓寒 Origin
进入2018年，国内车市接连掀起了续航、车载系统以及自动驾驶3场升级大战。三大变革趋势背后，自动驾驶无疑是未来智能电动汽车的核心，连接了电动化和智能化变革，牵动的产业链玩家最多，产生的影响也最深远。
在全球玩家们的大力推动下，自动驾驶技术已经到了大规模量产应用的临界点，自动驾驶终极之战已然打响！谷歌、苹果、英伟达、BAT等一众科技巨头，以及驭势、智行者、图森、禾多科技等几十家创业公司都处于大战中心，在落地、创业与技术三个方向展开激烈竞争。
与此同时，车东西也经过多方走访以及公开资料，整理制作了目前覆盖最广最全的自动驾驶超级产业链地图，涵盖全球数百自动驾驶玩家。其中英特尔/Mobileye、博世、华为、智行者、长城汽车、小鹏汽车、驭势科技、Velodyne、AutoX等公司高管已经确定参加于9月20日召开的GTIC 2018全球智能汽车供应链创新峰会，就智能汽车、自动驾驶等关键议题同场论道，点击阅读原文免费报名！
落地层面，国内科技公司与创业公司在港口、工业园区、开放道路、高校、高速公路等5大细分场景掀起了落地比拼，低速无人配送车、无人扫地车，高速自动驾驶乘用车、港口无人驾驶卡车先后落地运营。
创业层面，国内从2015年起掀起了自动驾驶领域的创业浪潮，至少超过30+相关公司涌现，涉及自动驾驶方案、激光雷达、高精地图、计算芯片等多个关键领域，融资与技术比拼不断。
技术层面，多传感器融合已成主流方案，无人车的关键传感器激光雷达领域正在就固态化进程展开大战，英伟达、Mobileye、英特尔等芯片企业就自动驾驶算力展开大战，其他诸如高精地图、V2X通信等关键领域同样竞争激烈。
一、自动驾驶落地之战：中美公司激战4大场景
自谷歌2009年成立自动驾驶部门以来，自动驾驶研发与创业浪潮迅速席卷全球。经过将近10年的酝酿与发展，自动驾驶技术已经到了可以在部分细分场景落地应用的阶段，大众和业内的关注度聚焦于此，科技公司、创业公司、车企之间也掀起了技术落地之战。
1、美国无人车公司街头正面“刚”
作为带起全球自动驾驶研发与创业浪潮的领头羊，谷歌Waymo一直都是跑的最快的玩家。
2017年4月25日，Waymo宣布在凤凰城推出无人驾驶网约车服务，凤凰城内的任何居民都可以申请使用资格，Waymo将其称为Early Rider Program。获得资格后，用户在对应的Waymo APP中即可呼叫无人驾驶网约车前来提供接驾，这可以说是全球第一个在公开道路针对公众的落地项目。
同年11月，Waymo又更进一步，拿掉了无人车驾驶位上的安全员开始在凤凰城的公共道路进行测试。Waymo CEO John Krafcik随后表示，即将在Early Rider Program中使用没有安全员的无人车。
在Waymo的带动下，全球自动驾驶企业都陆续开始进行试运营与测试项目。
去年8月，通用旗下Cruise在旧金山对其内部员工开放了自动驾驶网约车测试，用户下载一个APP即能使用Cruise的无人车通勤。此前公布的数据显示，Cruise的无人车车队规模已经达到95台。
2、国内玩家集中在封闭场景PK
国内市场，除了Pony.ai和景驰科技于2018年2月初几乎同时在广州的公开道路进行了短期的无人网约车试运营外，大部分玩家都将目光锁定在了面向工业园区、校园等半封闭场景的低速L4级无人车上面。
▲Pony.ai在广东部署的无人车队
自2017年春季先后在广州白云机场停车场和杭州来福士商场地库进行过低速无人摆渡车部署后，驭势科技目前已经与全球排名前三的国际机场达成协议，在机场部署了若干台自主研发无人电动物流拖车。这些车辆停放在飞机旁边，待飞机上的行李等货物卸下后，这辆无人专用车就拖着货物开往卸货区域。
智行者在清华大学和上海区分别部署了自主研发的低速无人扫地车和无人配送车，前者在清华大学投入运营已达半年，智行者CEO张德兆告诉车东西其平均几个月才出现一次需要人为接管的情况。
▲智行者的无人配送车已可实现APP取货
后者通过一家大型物流公司在上海闵行某工业园区充当快递员已有小半年时间，并且这些无人车还与物流公司的物流系统实现了对接，用户在物流公司APP上点击一下即可让无人车开过去送货。
智行者与驭势科技之外，百度、新石器、奥特贝睿等公司也在雄安、常州，以及其他地方部署有低速无人摆渡车、配送车以及扫地车等车辆。
就在低速无人车争相落地之际，另一群选择给商用车提供自动驾驶技术的企业也在快马加鞭。
3、无人卡车公司争夺港口和高速公路
图森未来在美国亚利桑那州部署了将近15台无人卡车，与全球知名的几家电商巨头进行合作，用无人卡车为其提供货运服务。
与此同时，图森还在中国北方某港口部署了将近10台无人卡车，并且已经与港口的港务系统对接开始了试运营，累计运送了超过10000个标准集装箱。
总部在杭州的西井科技同样在抢占港口市场，其已在珠海港部署了5台无人卡车进行商业化运作，预计今年底明年初将扩张到多个港口，总计部署超过20台车。
西井之外，主线科技、踏歌智行等公司也在关注商用车无人驾驶，前者与中国重汽集团合作在天津港部署了无人电动卡车，后者则通过与徐工集团等工程机械公司合作发布了无人驾驶的压路机。
4、车企“不敌”创业公司
事实上，上述几个典型玩家的落地项目只是席卷全球的自动驾驶技术落地浪潮中的一环。车东西根据公开信息与采访沟通，制作了上述自动驾驶技术落地统计表，还包括有大量落地项目。
地域层面，与自动驾驶公司的分布一致，大部分落地项目都集中在自动驾驶公司扎堆的中美两地，其中美国地区的公司具有先发优势，再加上政策较为开放，因此其落地项目多集中在乘用车方向，并且还是在城市开放道路进行试运营。
相反，国内企业起步较晚且加之政策法规更为严格，我国不论大小公司，多从工业园区、高校、港口等封闭/半封闭等细分场景做起，并且部署的多为低速无人车辆，从事配送环卫等工作。与此同时，图森未来、西井科技等公司则还在港口部署了自动驾驶卡车，从事集装箱运输等工作。
玩家层面，目前主要是科技公司和创业公司在主导技术落地与试运营活动，除了通用投资的Cruise在美国进行了大规模部署与试运营之外，车企主导的技术落地项目还比较少。
▲Cruise的无人车
当然，不管是乘用车企业还是商用车企业，其最终目的是生产具备自动驾驶技术的车辆，而非向消费者和客户提供载人或载货服务，所以其更在意技术的成熟度以及是否可以装车等问题，在技术落地中多处于提供车辆的配合角色。
车辆层面，Waymo、Cruise等玩家部署的是L4/5级别的无人网约车，而国内玩家多部署的为低速电动无人车，并且大部分都聚焦在了配送车与环卫车方向。
在低速无人车成为落地先锋之时，车东西也观察到一些无人车制造企业开始崛起，例如车和家投资孵化的新石器就定位于一家低速电动无人车制造企业，将为百度、美团等玩家生产低速无人车辆。与此同时，智行者、驭势科技等玩家则选择自建工厂，自主研发生产无人车辆来投入运营。
5、从落地战到盈利战
而更为关键的是，车东西在与业内多家自动驾驶公司创始人与高管交流后发现，目前这些自动驾驶落地项目已经不再是技术研发、测试或是PR性质的活动，而是实打实的商业落地行为，投入运营的无人车正在充当环卫工、快递员或者是搬运工的角色，在校园、高速公路、以及港口工作。
图森未来CEO陈默告诉车东西，该公司美国亚利桑那州部署的无人卡车通过提供货运服务，每周会为其带来约3300美金的收入。2019年，图森计划将在中国的港口和美国的无人卡车规模扩展到500台，并实现1亿元人民币的货运收入。
▲图森的港区自动驾驶货车
6、成都车展打响L2级自动驾驶落地战
在乘用车领域，9月初的成都车展上，长城VV6、吉利缤瑞、荣威Marvel X等搭载L2级自动驾驶系统的车型先后上市，自主品牌与博世等供应商一起，正在引领L2级自动驾驶技术的量产普及浪潮，并向着更高级的自动驾驶系统前进。
在这同时，百度、禾多科技、奥特贝睿等创业公司也在趁着传统汽车零部件巨头还没有垄断L2级以上自动驾驶系统之时，快速推进L3及以上级别自动驾驶系统的研发量产进程。
禾多科技通过将L4级自动驾驶系统降级使用，通过引入高精地图、激光雷达，以及设置停车接管功能等做法推出了针对高速公路的L3.5级系统HoloPilot。在高速公路行驶时，乘客可以睡觉或玩手机，若出现车辆无法处理的情况，车辆会靠边停车来寻求人类接管。
▲HoloPilot高速公路路测
禾多科技CEO倪凯告诉车东西，这套L3.5级系统量产后的目标价格在5000元左右，最快于2021年即可看到搭载HoloPilot的量产车型上市。此外，百度、奥特贝睿等公司也瞄准了L3级自动驾驶技术，并即将与整车厂在2019、2020年左右实现量产装车。
最后值得一提的是，百度、禾多科技、驭势科技、纵目科技等公司也都在积极研发自动代客泊车技术，并通过与盼达用车、EVCARD等分时租赁公司的合作，来推动该技术的实际应用。在明年，普通消费者即可通过分时租赁服务体验到自动驾驶技术的魅力。
二、自动驾驶创业之战：30+家公司决战自动驾驶
从第一部分技术落地之战可以看出，由于车企更关注自动驾驶技术的量产装车问题，因此在大部分技术落地项目中，科技公司，尤其是创业公司们是绝对主力。
2015年12月10日，百度北京总部旁边的G7高速上出现一辆特殊的宝马3系GT车型，除了红白涂装颇为显眼，这辆车顶还有一个跟花盆一样的装置（Velodyne的64线激光雷达），而更为奇怪的是，这辆车的司机并没有扶着方向盘，是它自己在开。
这就是百度自2013年起与宝马中国团队合作研发的自动驾驶原型车，它的上路和百度的大肆宣传结合在一起，引起了国内科技圈人士的密切关注。
这次路测后没多久，百度就宣告成立了自动驾驶事业部，并由此引发了国内自动驾驶创业浪潮。在随后的日子里，驭势科技、智行者、图森未来、禾赛科技、速腾聚创、小马智行、禾多科技等现在耳熟能详的自动驾驶公司相继成立，融资消息也一波又一波传来，甚是热闹。
1、后期之秀“反超”老玩家
经过将近3年的发展，国内自动驾驶创业高潮期已过，该抛头露面的公司已经被外界所知，大部分该公司目前都忙于技术研发与商业落地，但时不时仍有零星公司冒出，或是发布新的产品，或是拿下巨额融资，于自动驾驶创业圈再次激起涟漪。
今年7月24日，一家名为Wayz.ai的高精地图创企突然宣布获得8000万美元A轮融资，引起外界密集关注。Wayz.ai由前PPTV CEO、微软地图部门创始成员、数字地图行业老兵陶闯牵头成立，并拉来前Uber先进技术研发中心（ATC）地图组的TechLeader崔运凯和前AiMap创始人陈文亚等业内人士一同参与。
再往前60天的5月中旬，总部在深圳的Roadstar.ai突然宣布获得1.28亿美元融资，打破此前由Pony.ai创下的1.12亿美元A轮融资纪录。
Roadstar.ai由来自前百度自动驾驶、苹果无人车、特斯拉Autopilot组和谷歌地图组的三位技术专家佟显侨（CEO）、衡量（CTO）、周光（首席科学家）三人联合创办。在公布此次融资消息之前，Roadstar.ai其实相当低调，一些业内人士和媒体甚至都不知道有这样一家公司存在。
事实上，虽然第一波自动驾驶创业浪潮主要发生在2016和2017年，但经过2年的发展，仍然能看到像是Wayz.ai、Roadstar.ai、奥特贝睿、驰知科技等新面孔被发掘出来或是主动站到台前，覆盖更多的技术方向与细分市场，相当热闹。
2、巨头争抢优质投资标的
国内自动驾驶创业浪潮始于2015年底2016年初，伴随着大量公司的涌现，大型科技公司、风险投资机构、跨界资本、整车企业等大型机构也开始展开密集的投资布局。一些创业公司为了获得资金与市场、产品落地支持，选择了向大公司靠拢，目前格局基本成型。
创业公司向大公司的靠拢最开始起始于欧美地区，通用、福特以10亿美元的价格分别收购Cruise和ArgoAI（后来财报显示通用只付出了5个多亿美元），Uber 6.8亿美元收购Otto、英特尔153亿美元收购Mobileye…
一波又一波的高价收购案例同样影响着国内自动驾驶创业圈的行业格局。
2017年6月和今年4月，智行者分别完成近亿元A轮和金额未透露的B轮融资，A轮由雷军参与设立的顺为资本和京东投资，第二轮则由百度领投。2017年6月18日，京东在人民大学内部部署无人配送车，其中就有智行者研发的产品。同时，百度在各种活动中展出的无人车队里，也少不了智行者的无人配送车与无人环卫车。
就在智行者完成A轮融资后的1个月，Momenta也宣布完成B轮4600万美元融资，由蔚来资本领投，奔驰母公司戴姆勒集团参投。
同年10月20日凌晨，国内AI芯片公司地平线宣布获得英特尔的近亿美元融资，双方将加深合作以推动地平线的技术研发和产品商业落地，推出针对自动驾驶和智能城市等场景的AI处理器+软件系统。
此外，百度风投还投资了武汉自动驾驶公司环宇智行，车和家投资有自动驾驶公司易航智能、知行科技，图森未来获得了英伟达的投资等，自动驾驶公司向大公司的靠拢基本成型。
3、创业公司3大方向展开竞争
经过2—3年的发酵，国内自动驾驶创业潮基本平稳，与大公司绑定格局也已形成。随着GTIC 2018全球智能汽车供应链峰会即将开幕，车东西也再次奔赴多家自动驾驶创业公司总部，与其创始人、CEO等高管嘉宾进行深入交流，探讨公司发展与行业走势。
在交流之后，车东西感受最深的就是各家的发展战略与方向已经较为清晰，并且还都找到了落地合作伙伴，正在快速推进技术落地与量产进程。
整体来说，目前自动驾驶公司主要有三大发展方向——低速、高速以及AVP自动代客泊车领域。
低速即L4级别的低速无人车方向，智行者、驭势科技、新石器等公司是这个领域的典型代表。智行者研发的低速无人配送车和环卫车已经投入运营；驭势科技在某国际机场部署有无人电动拖车给飞机运货，同时还在浙江等地部署有低速无人驾驶摆渡车；新石器则将自己定位于低速无人车制造商
▲新石器的无人物流车
通过自研底盘，采购传感器和自动驾驶软件系统来生产制造低速无人车。
高速方向是相对低速车辆而言，即指悬挂有车辆牌照的商用车和乘用车自动驾驶方向。图森未来、西井科技、主线科技、踏歌智行是这个领域的主要玩家。
前三者都在针对港口研发L4级的无人驾驶卡车用于集装箱运输等用途，踏歌智行则通过研发的驾驶机器人，帮助没有线控系统的压路机、矿山车等大型工程设备实现了自动驾驶。在研发港区无人卡车之外，图森也在研发针对高速公路场景的自动驾驶卡车，目前其北美车队已经投入商用，每周能带来超过3000美元的收入。
上述几个玩家之外，大部分自动驾驶创业公司都将技术方向锁定在了乘用车领域，主要分为两大派系，一类定位于自动驾驶Tier1，核心目标是为整车厂提供软硬件一体的自动驾驶解决方案，代表公司为禾多科技、驭势科技、智行者、奥特贝睿等总部在北京的公司为主。
另一类则定位于无人网约车/出租车运营商，计划直接用L4级无人车提供出行服务，以Pony.ai、景驰科技、AutoX、Roadstar.ai等总部在广东的企业为主。
在第一类公司看来，由于博世等零部件巨头已经垄断了L1/L2级别的自动驾驶技术供给，而面对城市路况和普通消费者的L4/L5级自动驾驶技术成熟还有待时日，因此其多选择针对高速公路场景的L2+或是L3、L3+级自动驾驶技术进行突破。
目前，这一流派的公司均表示已经与整车企业达到了合作协议，正在推动量产进程。奥特贝睿和驭势科技的L3 AutoBrain和L2+系统预计于2020年左右量产装车，禾多科技则计划在2021年实现L3.5级系统HoloPilot的量产。
值得一提的是，该流派公司在定位自动驾驶Tier1时，虽然也会采购激光雷达、毫米波雷达等硬件，但对于自动驾驶计算平台，其均走了自主研发的路子，以适配自家的解决方案。
在低速与高速方向之外，Automated Valet Parking自主代客泊车技术（简称AVP）也是自动驾驶公司的重点研发领域，智行者、禾多科技、驭势科技、纵目科技均在这个领域有布局。
▲驭势科技自动泊车技术演示
车东西与之进行交流发现，各家的AVP技术目前业已成熟，在停车场高精地图，以及V2X通信设备的配合下，已经可以投入使用。目前驭势科技、禾多科技均与整车厂、分时租赁以及停车场运营场达成了合作，今年年内即可投入试运营，明年消费者即可通过分时租赁服务亲身体验到自动驾驶技术带来的便捷。
三、自动驾驶技术之战：四大战区百家争鸣
在创业浪潮兴起，落地项目日益增多的背后，技术的成熟至关重要。从硬件到软件，数百个技术战场中，百家乃至“千家争鸣”。在此，车东西以自动驾驶的“感知–决策–控制”流程为主，挑出其中的重要战场，一探其中战况与可能的变局。
（一）传感器：巨头初创直接对垒
在自动驾驶的传感器领域中，视觉、激光、毫米波雷达都在顺应技术需求，试图博得C位。
1、激光雷达
在所有的自动驾驶传感器中，激光雷达无疑是资本最大的宠儿，它拥有最精准的探测能力，被认为是高速自动驾驶不可缺少的部件。然而居高不下的成本一直是其应用的最大阻碍。
因此，在2018年，激光雷达的技术竞赛一方面体现在将线束做高，另一方面的重点则是通过“固态”、批量生产等手段，将成本降下来。
全球激光雷达领域的龙头Velodyne，今年已经开始向下游交付固态激光雷达Vellary的样品（如下图 ），而国内的速腾聚创、禾赛科技、北科天绘等公司，也相继推出、更新了自家的固态激光雷达产品。
▲Vellary
按照乐观的预期，出货量达到10万量级时，用于高等级自动驾驶的固态激光雷达价格也能被控制到千元数量级。
2、毫米波
而此前被Tier-1巨头所掌握的毫米波雷达领域，ABCD等雷达巨头的产品在以高成熟的产品占据辅助驾驶市场的同时，也被广泛地用于无人驾驶。
但自动驾驶提出更高维的感知需求，也促成了Oculii、Metawave等创业公司推出4D毫米波雷达等新产品，能够实现更加精准的感知。
3、摄像头
在竞争最充分、成本最低的车载摄像头领域，深度学习支持的多目方案变得流行，赋予无人车立体视觉，AutoX、中科慧眼等初创公司，在不同的领域生长。
摄像头更被关注的关键技术方向，变成了“高动态”，以满足自动驾驶感知对光线变化剧烈场景的适应性要求。这种新的技术需求，也让眼擎科技这类在摄像头成像芯片上做文章的企业走向台前，让不怕强光与昏暗光线的摄像头成为可能。
4、高精度地图
与此同时，构建在自动驾驶车辆感知系统之上、地位堪称自动驾驶第四大传感器的高精度地图，也是一个热闹非凡的领域。
图商巨头们依托经验与体量，已经率先搭建起了一套高精度地图的自动化生产体系，并真正采集数据先制作出了适用于高速道路的高精地图，其中快者如高德，已经和通用签约，为凯迪拉克CT 6的Super Cruise功能在华使用提供支持。
而创业公司们，DeepMap、civil maps、Deepmotion等，一方面在找寻高精度地图的各类垂直应用场景，一方面也在尽力寻找、验证以更低成本制作复杂道路高精地图的技术方案。
▲Deepmap高精度地图采集车
5、V2X
V2X本身不属于传感器，但当它实现并真正能够与万物相连时，它能够比任何传感器都更加清楚地感知世界。因此，V2X一直是通信服务商与车厂都在全力争夺的高地。
在美国日本，丰田华为已经先行开始部署更类似于WiFi的DSRC（专用短距离无线通信）技术，华为、大唐、高通，则在力推基于无线蜂窝网络的C-V2X，其中高通已经推出了C-V2X通信芯片。
C-V2X仍在标准化过程中，DSRC在国内的应用刚刚被纳入讨论，两大技术方向仍在争鸣之中。
而移动等通信运营商牵头，百度、阿里都开始提出基于V2X的智能交通–车路协同方案。
6、IMU/GPS
作为自动驾驶车绝对定位不可或缺的GPS传感器，则是新瓶装旧酒——成熟的技术，全新的应用。通常，自动驾驶车辆会将GPS升级为支持多模卫星定位系统的GNSS，或是以RTK的形式配合IMU来进一步提升定位精度。
让动辄数万的方案更亲民，降成本是行业对这类传感器的最大诉求。
（二）计算单元：半导体大佬激战正酣
如果说传感器端发生的变化是“自动驾驶之眼”的进化，那么自动驾驶的大脑——计算单元，则是重中之重。
1、运算芯片
在负责自动驾驶数据处理的底层芯片上，一批对传统汽车半导体涉入并不深的芯片巨头跨入行业，并开始引领风骚。
英伟达从原本用于移动端的SoC发力，面向汽车行业不断改型，在Tegra X1之后相继推出Tegra Parker以及如今专为自动驾驶而生的Xaiver，官方功耗30W，算力30TOPS，俯视众芯片。
▲英伟达Xavier技术参数
英特尔收购Mobileye过后，则回应以效率更高、平均每瓦特算力2.4TOPS（万亿次/每秒）的EyeQ 5芯片，于今年推出样品。而在今年，功耗3W，算力2.5TOPS的EyeQ 4芯片，已经出现在量产车上。
同样，高通也在骁龙820芯片基础上打造了820A，国内自动驾驶公司纵目正是基于820A打造自主泊车方案。
一批国内创业公司也涌现出来，试图分一杯羹。
地平线推出征程1.0自动驾驶芯片后，征程2.0架构芯片已经在路上；做FPGA出身的深鉴科技，也在今年中开始入局自动驾驶，并被FPGA巨头赛灵思收购。
而传统的车载半导体厂商，恩智浦、瑞萨、英飞凌、德仪等，则在ADAS芯片的原有业务上构筑自动驾驶芯片产品线。
总体而言，这一领域的战况最为激烈，新老势力密集交锋。
2、计算平台
当半导体厂商提供算力充沛的芯片，适用于自动驾驶的计算平台开始被逐渐搭建起来。
其中，原本负责生产芯片的英伟达更进一步，在自家SoC的基础上添加算力更强的GPU，组成了功耗与算力同样惊人的Drive PX平台系列，到Drive PX Pegasus，其算力已经达到320TOPS，功耗500W。基于这一平台，博世、戴姆勒与英伟达达成合作，开发无人驾驶出租车。
更多的Tier-1，则选择采用上游提供的芯片，打造“一个平台肩负所有运算”的多域控制器。
“首款L3级自动驾驶车”奥迪A8上搭载的zFAS，即是基于德尔福与Mobileye合作的CLPS方案；采埃孚与大陆，则分别有基于英伟达芯片的ProAI与ADCU方案。
▲奥迪zFAS
而以德赛西威为首的国内Tier1-1，也与英伟达合作试图打造自家的多域控制器。
同样，一批创业公司也试图在其中分一杯羹。
像是国内的海高汽车、环宇智行，也已经有了各自的域控制器开发版，前者的名为Wise ADCU，后者的则名为TITAN。
（三）控制单元：配件巨头独领风骚
在自动驾驶传感器和计算单元领域百家争鸣之时，最传统的汽车控制单元，势力格局则十分稳固，这向来是国外Tier-1与整车厂的领地。
实现自动驾驶，线控（电子控制）的油门、转向、制动单元必不可少。
1、电控油门
其中，汽车的油门已经高度线控化，如今的汽车发动机能够以1L的排量爆发出100余匹马力，与电控的油门普及密不可分。并且在电动车普及之时，油门——准确地说是电门——的线控更不成问题。
2、电控转向
而在转向方面，虽然电动助力转向EPS已经高度电子化，但其中仍有液压泵与大量机械部件，把机械部件缩减到极致的SBW线控方案，才是未来方向。目前，日产的英菲尼迪Q50已经搭载这一线控转向系统，但日本汽车供应链相对独立。
好在，博世上个月在技术开放日中展示了自家的线控转向方案，按博世全球开放的供货体系，未来这一技术有望大面积普及。
3、电控制动
而最有难度的线控制动，博世已经推出了iBooster——在如今的新能源车上，它几乎是标配。它不仅可以实现电能回收，而且在制动距离还是响应速度都要优胜于传统的刹车系统。类似的， 大陆、天合（已被采埃孚收购）则有MK C1、IBC方案。
不过，同样的，这些方案都有液压/真空泵的存在，成本与延迟还有优化的空间。由电机直接驱动机械活塞制动的EMB技术，仍然是线控领域待各方攻破的技术高点与难点。
（四）自动驾驶软件：仿真系统意外成争夺焦点
在软件层面，自动驾驶的技术理念与实践同样在迅速变动。同样从自动驾驶软件担负的感知、决策算法以及软件算法整体的角度出发，车东西捕捉到了这些变化。
1、 感知
在自动驾驶软件的感知层面，多传感器融合的感知算法已经成为绝对的主流，多数方案至少会融合3种以上传感器的数据来加强感知效果。
在这其中，先对多种传感器数据进行融合再予以识别感知的“前融合”技术，又正在取代直接融合各类传感器独自识别结果的“后融合”。
2、决策
在自动驾驶软件的决策中，不断有团队在尝试让深度学习参与决策，但因为深度学习的黑箱效应，这条路径并非主流。而Drive.ai通过把深度学习决策从端到端分解为多层执行，正在探索新道路。
更多的团队，则采用强化学习、专家系统等算法复合的方式，来提高自动驾驶算法的鲁棒性。
3、仿真
而为了让还不能大量上路的自动驾驶车能够面对各种情景都能作出尽可能正确的决策，行业对自动驾驶仿真系统的应用度越来越高。
除了国外相对传统的Carla、Prescan、carsim等自动驾驶仿真软件，谷歌的无人车在自家仿真系统中日行千万公里，百度Apollo也开放了云端仿真平台，英伟达也面向合作伙伴推出仿真系统，各大车企均在应用自动驾驶仿真系统。
在国内，如恒润、51VR也在搭建自动驾驶仿真系统，向下游供货。
（五）自动驾驶技术三大趋势
上文所述的自动驾驶技术，都是具体领域的具体方案。而另有一些全行业通用的技术方向的趋势、普遍战术，难以归入软硬件的范畴，但对于这场技术之战来说，它们同样重要。
1、技术路线分化
如前文所述，应对不同场景的自动驾驶需求，不同的技术路线已经分化出来——L4级自动驾驶与L2级自动驾驶的软硬件配置有很大区别。各类自动驾驶软件也通常会选择在感知算法上主视觉或者主激光雷达。
当前，没有一套技术方案可以应对所有的自动驾驶情景。自动驾驶的应用需求已经反向定义了自动驾驶的产品与技术分层。
2、技术模块化趋势加强
与此同时，自动驾驶的模块化趋势正在加强。随着自动驾驶产业链上各企业逐渐专业化，它们更倾向于将自身的方案打包为一个模块，以不同的形式提供接口，在最终的自动驾驶硬件或软件平台上予以“拼装”。
3、行业开放性增强
与技术模块化趋势对应的，自动驾驶整个行业的开放性正在进一步加强。前有百度Apollo开放平台，近有比亚迪宣布开放车辆所有传感器，国外也有英伟达海纳百川的合作伙伴体系。除了谷歌Waymo仍在保持一个相对封闭的体系外（相继与捷豹、本田达成合作，也有一定松动），自动驾驶产业链上下游的关系比此前更丰富、更紧密。
结语：自动驾驶终极之战已然打响
智能汽车的浪潮滚滚而来，车载系统、语音交互、手势交互、AR/VR、HUD、车联网服务、千兆以太网等技术层出不穷。在一轮一轮的技术迭代革命中，自动驾驶则始终是串联起各个细分技术与所有产业玩家的关键一环！
自动驾驶技术研发浪潮在全球已有将近10年的时间，在国内则反映为创业热潮，我国涌现出了大量技术方案公司、高精地图公司、导航定位公司、激光雷达公司等创业玩家，与整车厂、Tier1企业、出行企业一起，对自动驾驶技术的研发成熟与技术落地起到了巨大的推动作用。
经过3年多的发展，各家逐渐找到了自己的发展方向，完成了早期技术的研发与迭代，自动驾驶技术真正进入到了量产普及的关键节点，一场轰轰烈烈的自动驾驶终极之战已然打响！
为什么我们这么关注自动驾驶终极大战？自动驾驶带动的是百年汽车新一轮的技术变革，在这一场技术变革浪潮中，产业链、供应链核心玩家将完成一次升级或洗牌，汽车产业也随之进入一个新的时代。
