安徽自动车载辅助驾驶导航

1、CCS定速巡航设定一个固定的速度，让车辆自动按照这个速度行驶，是ZUI基础的纵向速度控制功能，前方没车的时候可以让驾驶员不用一直控制油门。没有横向控制，需要驾驶员控制车辆的左右方向；纵向控制也比较单一，没有目标探测响应的能力。2、ACC自适应巡航在纵向控制上更进一步，在探测到前方障碍物或者慢车的时候，能够自动降低速度，具有了初步的探测和响应能力，在纵向上有了初步的决策能力。没有横向控制，需要驾驶员控制方向。3、LKA车道保持横向控制上的基础辅助功能，对车道线有了初步的识别和响应能力。在探测到车辆偏离车道或者压线的时候，能够进行回正，但这种回正是被动的，依然需要驾驶员控制方向盘保持在车道中间的路线。苹果的CarPlay并不支持微信车载版，未来会不会支持还不清楚。安徽自动车载辅助驾驶导航

张宁表示，Robotaxi的概念已有多年，早年大家更多质疑技术可行性，后来技术突飞猛进，大家对Robotaxi商业化落地、用户接纳度存疑。经过两个多月的运营，这些问题得到了解答。“向公众展示自动驾驶技术，向行业投资人、合作伙伴展示自动驾驶的美好未来，都需要有运营模式；收费模式能让企业实现左手无人化技术，右手商业化运营的落地，2021年11月的商业化试点打通了任督二脉。”张宁认为。张宁介绍，目前小马智行运营时间是8时至22时30分，有几十辆车在亦庄HEXIN区提供商业化服务。以5分制的用户评价，平均分数是4.91分，总体反馈非常好。亦庄乘客体验自动驾驶商业化服务已是常态化，想给乘客提供一个融入了人的智慧和司机的灵魂的无人驾驶体验。汽车车载辅助驾驶APP好在车机蓝牙已经能够实现通话功能，而比较离不开的微信功能，却迟迟未能与车机无缝连接。

自主停车及自动导航等自动驾驶服务将带动行业增长。中国自动驾驶服务市场规模预期将由2019年的人民币23亿元增至2025年的人民币3,994亿元，复合年增长率为136.2%。智能座舱集成仪表、多屏联动、HUD等复杂功能，构建第三生活空间，而座舱域控制器正是实现智能化的关键，传统Tier1和消费电子巨头正积极布局座舱域控制业务。智能座舱可以在传统燃油车上落地，随着域控制架构普及，智能座舱域有望率先迎来爆发，2025年市场空间超百亿。宜曼科技（深圳）有限公司开发的助驾宝可帮助车主驾车时轻松使用微信和手机其他功能，如导航，电话，娱乐等，有助于车主集中注意力在驾驶环境而不用再关注手机界面

随着越来越多的Robotaxi上路，也拉开了自动驾驶商业化落地的序幕。据小马智行副总裁、广深研发中心负责人莫璐怡透露，小马智行在广州南沙投入运营100台自动驾驶出租车，预计可以为小马智行带来数百万元人民币的营收。而对于Robotaxi今后的发展，莫璐怡对记者表示，除了行业上下游在整个生态链上进一步的投入支撑量产外，政策方面的支持也是使Robotaxi实现大规模商业化的重要突破点。同时，自动驾驶公司也需要展现给公众和监管部门足够信心，做到足够安全可靠，在这个基础上进行相关的运营服务。除了Robotaxi外，越来越多的企业发现了无人配送领域的广阔前景。无人配送领域线路相对固定且需求量极大，这对于自动驾驶商业落地而言是一个较好的选择。目前，L4级别的自动驾驶技术已经在仓储物流、矿区、港口、园区等结构化场景实现落地部署。基于此，不少互联网企业包括京东、美团、阿里等都开始向无人配送发展。因为如果使用车载版发送语音的话，对方并不会直接收到语音，而是收到一串链接，点开才能听到语音。

上车量产，L2智能驾驶渗透率逐步提升在当前的汽车市场，智能辅助驾驶功能正在成为行业与消费者关注的重点。基于此，自动驾驶乘用车的渗透率也在逐步增加。根据IDC发布的《中国自动驾驶汽车市场数据追踪报告》中显示，2021年FIRST季度，L2级自动驾驶乘用车在我国的渗透率ONLY为7.5%，而到了2022年FIRST季度，L2级自动驾驶乘用车渗透率已经达到了23.2%，呈现出大幅增长的态势。此外，《华夏时报》记者在翻阅5月份上险量时发现，2022年5月份，共有85家车企销售新能源汽车，其中有54家车企在售的120款车型中都配有L2智能驾驶功能。而这些车型在5月份新能源汽车销量中占比约为40%。这说明，智能辅助驾驶功能也成为了新能源汽车的HEXIN卖点。在具备ACC和LCC功能的基础上，驾驶员通过拨动转让灯，车辆就可以自动完成车道的变换.浙江通用车载辅助驾驶导航

相比于打灯变道自动化程度更高，在横向上拥有了决策能力。安徽自动车载辅助驾驶导航

在辅助驾驶系统方面,普遍做法是采用前置单目摄像头,前置毫米波雷达,侧边毫米波雷达,超声波雷达的方案.目前大部分车企对环境的感知传感器配置都是相似的,差异在辅助驾驶控制器方面,选用高算力的计算平台来进入辅助驾驶软件算法方面的集成工作.例如特斯拉.通过开发自己的控制算法,并基于大量的数据,基于“影子模式”不断优化体验.在特斯拉车主驾驶的过程中,Autopilot系统进行实时同步计算,但不参与车辆控制.一旦驾驶员的操作和机器的计算有所出入,Autopilot就会记录下这个案例,并把数据上传到系统数据库.在收集到大量的数据之后将不同场景进行分类,机器学习之后就能让整个识别算法更加“聪明”.Autopilot的本质是希望角色互换,通过历史数据积累让车主来监督Autopilot系统运行.更多辅助驾驶的信息，可咨询宜曼科技(深圳)有限公司.安徽自动车载辅助驾驶导航

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