2018ADAS与自动驾驶产业链研究——计算平台与系统架构篇
2021年汽车高级驾驶辅助系统(adas)企业组织架构及部门职责
2021年汽车高级驾驶辅助系统（adas）企业组织架构及部门职责
【实用版】
目录
1.汽车高级驾驶辅助系统（ADAS）的概念与作用
2.ADAS 的企业组织架构
3.各部门的职责与功能
4.ADAS 在未来的发展趋势
正文
汽车高级驾驶辅助系统（ADAS）是一种利用安装于车上的各式各样的传感器，在第一时间收集车内外的环境数据，进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险，以引起注意和提高安全性的主动安全技术。
在企业组织架构方面，ADAS 公司通常由以下几个部门组成：
1.研发部门：负责 ADAS 系统的设计、开发和测试，以确保系统能够准确、有效地辅助驾驶员进行驾驶。
2.销售部门：负责将 ADAS 系统推向市场，与汽车制造商、经销商以及其他客户建立合作关系，推广 ADAS 系统的优势和价值。
3.市场部门：负责制定市场战略，通过广告、公关和其他营销手段提高 ADAS 系统的知名度和市场份额。
4.客户服务部门：负责提供技术支持、售后服务以及与客户保持联系，确保客户在使用 ADAS 系统过程中能够得到及时的帮助和解决方案。
5.采购部门：负责与供应商沟通，确保 ADAS 系统所需的硬件、软件和原材料的供应。
6.人力资源部门：负责招聘、培训和考核员工，确保企业拥有高素质
的人才队伍，以应对市场竞争和客户需求。
ADAS 在未来的发展趋势十分广阔。
随着科技的不断进步和自动驾驶技术的发展，ADAS 将逐渐成为自动驾驶系统的重要组成部分。
此外，ADAS 在交通管理、城市规划等领域也具有广泛的应用前景。
ADAS高级辅助驾驶系统
ADAS高级辅助驾驶系统大陆电子360°成像雷达系统2018年7月11日1 360°成像雷达系统简介360°成像雷达系统是由德国大陆电子开发的一款ADAS高级辅助驾驶系统，该系统采用了一项基于多台77GHz毫米波雷达点云成像的最新技术，可以将本车四周的环境以点云的方式形成图像，同时系统可以对雷达检测到的目标进行跟踪、检测本车周围的静态环境、提取本车周围的自由空间。
该系统是由6-8台大陆远距雷达ARS430、系统专用的雷达网关以及连接器组成，输出的数据包括各目标的相对径向速度和距离、目标相对雷达的角度以及目标的反射截面积。
360°成像雷达系统能够全天候稳定运行，受环境影响小，并具备故障自诊断功能，快速检查操作的准确性，准确判断障碍物的位置，从而完成高级辅助驾驶功能。
图1-1 360°成像雷达系统架构1.1系统硬件平台360°成像雷达系统硬件平台是由6—8台ARS430雷达构成360°检测区域，通过百兆网络将检测到的数据传输到同一个雷达网关，网关再将多台雷达的数据通过千兆网络传输到车载处理器，进行数据处理。
1.1.1 ARS430雷达技术参数ARS430雷达是大陆电子第四代77GHz远距雷达，相比较于之前的第四代雷达，最大的改变在于此雷达采用了网络接口输出，输出的数据量相比CAN接口雷达得到了极大提升，所以能够形成点云图像。
其技术参数如下图表所示。
图1-2 ARS430雷达图1-3 ARS430雷达检测范围图1-4 雷达安装位置1.2系统软件平台系统软件平台包括数据接收和数据监控模块等常规软件，同时也包括大陆电子专门为了此系统而开发的一些特色的可视化软件，包括目标跟踪模块、目标占用空间模块、自由空间提取模块，这些特色软件是需要额外收取开发费用的。
1.2.1 数据接收模块数据接收模块是可以在客户计算机（Win/Linux）上运行的独立驱动程序，它可以实现对雷达的配置操作以及处理雷达发送的错误数据，同时可以将采集到的数据本地使用或者发送到同一网络内其他模块使用。
adas研究报告
adas研究报告ADAS研究报告1. 引言ADAS（Advanced Driver Assistance Systems）是一种车辆辅助驾驶系统，通过使用传感器、控制器和通信技术，为驾驶员提供更高级别的驾驶辅助功能。
ADAS技术的快速发展和广泛应用已经对汽车行业产生了深远的影响。
本报告将会对ADAS技术的发展现状、应用领域和未来趋势进行全面的分析和研究。
2. ADAS技术的发展现状2.1 传感器技术的进步随着传感器技术的不断进步，如雷达、摄像头、激光雷达等，ADAS系统对车辆周围环境的感知能力得到了大幅提升。
传感器的高精度和远程探测能力，能够帮助驾驶员在避免碰撞、自动刹车等紧急情况下做出更准确的决策。
2.2 控制器技术的增强ADAS系统的控制器是整个系统的核心，能够处理传感器获取的大量数据，并根据算法模型做出相应的驾驶决策。
随着计算机技术和人工智能的迅猛发展，控制器技术在ADAS系统中得到了进一步增强。
现代控制器能够更快速地处理复杂的算法，提供更准确的驾驶辅助功能。
3. ADAS技术的应用领域3.1 自动紧急制动系统（AEB）自动紧急制动系统是ADAS技术中最为普及的应用之一。
该系统利用车辆前方的雷达和摄像头等传感器，实时监测前方的交通状况，一旦检测到可能发生碰撞的情况，立即自动启动制动系统，帮助驾驶员避免碰撞事故的发生。
3.2 眼镜蛇灯系统眼镜蛇灯系统利用车辆侧面的摄像头，监测车辆周围的交通状况。
当驾驶员打开转向灯或车辆侧面有其他车辆靠近时，系统会自动点亮车辆侧面的LED灯，提醒其他驾驶员注意避让，减少交通事故的发生。
3.3 自适应巡航控制系统（ACC）自适应巡航控制系统利用雷达或激光雷达传感器，实时监测前方车辆的距离和速度。
系统可以根据前方车辆的行驶速度自动调整车辆的速度，保持与前车的安全距离，提高驾驶的舒适性和安全性。
4. ADAS技术的未来趋势4.1 自动驾驶技术的发展ADAS技术是实现自动驾驶的重要基础。
adas行业调研报告
adas行业调研报告adas行业是指先进驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems）行业，是近年来汽车行业发展的一个热门领域。
adas技术的出现为驾驶员提供了更多的安全和舒适性。
本文将对adas行业进行调研，并撰写1000字报告。
adas技术是指通过车载传感器等先进技术，实现驾驶员辅助和提升车辆安全的一系列功能。
目前市面上常见的adas技术有自适应巡航控制（ACC）、自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助系统（LKAS）等。
adas技术的出现，不仅提高了驾驶安全性，还增加了驾驶乐趣和舒适性。
adas行业的发展受益于技术的快速进步和社会对驾驶安全的不断关注。
据统计，2019年全球adas市场规模达到1000多亿美元，预计到2025年将达到3000多亿美元。
目前，全球adas市场主要集中在北美、欧洲和亚太地区，其中亚太地区增长最快。
adas技术应用于汽车行业的不断提升，也推动了整个汽车产业链的发展。
从传感器厂商到车载软件开发商，再到整车厂商，adas技术都成为差异化竞争的重要手段。
例如，一些汽车厂商将adas技术集成到他们的高端车型中，提高车型的竞争力。
而一些传感器厂商则研发新型传感器，提供更先进的感知能力。
此外，adas行业的发展还带来了一系列的挑战和机遇。
在技术方面，必须克服传感器的识别误差、算法的实时性等问题，进一步提高adas技术的可靠性和稳定性。
在市场方面，行业竞争激烈，厂商之间的差异化竞争越来越困难。
而在法律法规方面，adas技术的发展也亟需相关的政策支持和明确的标准。
基于以上情况，adas行业在未来的发展中将面临一系列的机遇和挑战。
首先，随着技术的不断进步，adas技术将变得更加成熟和普及，不仅应用于高端车型，还会渗透到中低端车型中。
其次，随着驾驶辅助功能的增多和提升，汽车将逐渐朝着自动驾驶的方向发展，adas技术将为智能交通的实现提供重要支持。
最后，随着全球对环保和能源问题的关注不断增加，adas技术也将应用于新能源车型，提高其能效和安全性。
第七章 高级驾驶辅助系统ADAS技术
自动泊车系统示意图
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7.2.6 自动泊车系统
其原理是：遍布车辆周围的雷达探头测量自身与周围物体之间的 距离和角度，然后通过车载电脑计算出操作流程配合车速调整方向 盘的转动，驾驶者只需要控制车速即可。自动泊车系统可采集图像 数据及周围物体距车身的距离数据，并通过数据线传输给中央处理 器；中央处理器可将采集到的数据分析处理后，得出汽车的当前位 置、目标位置以及周围的环境参数，依据上述参数作出自动泊车策 略，并将其转换成电信号；车辆策略控制系统接受电信号后，依据 指令作出汽车的行驶如角度、方向及动力支援方面的操控。
ADAS普及。中国C-NCAP研究方向已经开始向主动安全倾斜，国内安全法规如
纳入主动安全，将推动AEB/ACC等辅助驾驶系统快速普及。
（2）智能驾驶是消费者对安全的内在需求
根据公安部统计数据，近84%的交通事故归因于驾驶员的驾驶失误，人已
成为交通安全中最大的不确定性因素。智能驾驶系统作为人类驾驶的辅助与
系统通过安装在车身上的摄像头，超声波传感器，以及红外传感 器，探测停车位置，绘制停车地图，并实时动态规划泊车路径，将 汽车指引或者直接操控方向盘驶入停车位置。
7.2.7 泊车辅助系统
泊车辅助系统（PБайду номын сангаасrking Assistance），通过安装在 车身上的摄像头，超声波 传感器，以及红外传感器， 探测停车位置，绘制停车 地图，并实时动态规划泊 车路径，将汽车指引或者 直接操控方向盘驶入停车 位置。
第七章 高级驾驶辅助系统ADAS技术
CONTENTS
➢ 7.1 ADAS的产生 ➢ 7.2 ADAS的功能 ➢ 7.3 ADAS产业链 ➢ 7.4 中国对ADAS的研究与发展现状
7.1 ADAS的产生
自动驾驶的三大核心要素：传感器、计算平台、数据与算法
一、传感器：不同定位与功能，优势互补自动驾驶汽车往往配备了多种传感器，包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达。
这些传感器各有不同的功能与定位，优势互补；作为一个整体，成为了自动驾驶汽车的眼睛。
2021 年以后的新车都配备了大量的传感器，目的是预留冗余硬件，以便后续通过 OTA 的方式实现更多自动驾驶功能。
2021年 1-5月国内新发布车型传感器配置及核心功能摄像头的作用：主要用于车道线、交通标示牌、红绿灯以及车辆、行人检测，有检测信息全面、价格便宜的特征，但会受到雨雪天气和光照的影响。
现代摄像头由镜头、镜头模组、滤光片、CMOS／CCD、ISP、数据传输部分组成。
光线经过光学镜头和滤光片后聚焦到传感器上，通过CMOS或 CCD集成电路将光信号转换成电信号，再经过图像处理器（ISP）转换成标准的 RAW，RGB或 YUV等格式的数字图像信号，通过数据传输接口传到计算机端。
摄像头可以提供丰富的信息。
但是摄像头依赖自然光源，目前视觉传感器的动态做得不是特别宽，在光照不足或者光照剧烈变化的时候视觉画面可能会出现短暂的丢失，并且在雨污状况下功能会受到严重的限制，行业内通常通过计算机视觉的方式克服摄像头的各种缺点。
车载摄像头是高增量市场。
车载摄像头的使用量随着自动驾驶功能的不断升级而增加，比如前视普遍需要 1-3 个摄像头、环视需要4-8 个摄像头。
预计到2025年全球车载摄像头市场将达 1762.6 亿元，其中中国市场 237.2 亿元。
2015-2025年全球和中国车载摄像头市场规模（亿元）车载摄像头行业产业链包括上游的镜头组供应商、胶合材料供应商、图像传感器供应商、ISP芯片供应商，以及中游的模组供应商、系统集成商，下游的消费电子企业、自动驾驶 Tier1等。
从价值量来看图像传感器（CMOS Image Sensor）占了总成本的 50%，其次为占比 25%的模组封装和占比14%的光学镜头。
摄像头产业链激光雷达（Lidar）的作用：主要用于探测周边物体的距离和速度。
2021年汽车高级驾驶辅助系统(adas)企业组织架构及部门职责
2021年汽车高级驾驶辅助系统（adas）企业组织架构及部门职责2021年汽车高级驾驶辅助系统（ADAS）企业组织架构及部门职责一、引言在当今汽车产业快速发展的时代，高级驾驶辅助系统（ADAS）作为汽车智能化的重要组成部分，成为许多汽车企业竞相研发和推广的焦点。
各汽车企业在ADAS领域投入了大量的人力、物力和财力，以确保其在未来智能出行领域的领先地位。
本文将深入探讨2021年汽车高级驾驶辅助系统（ADAS）企业组织架构及各部门的职责，以帮助读者更全面地了解ADAS的发展现状和未来趋势。
二、企业组织架构1. 高级驾驶辅助系统（ADAS）研发部门ADAS研发部门是汽车企业中最核心的部门之一，负责ADAS系统的整体设计、算法研发、硬件集成和测试验证。
该部门通常由一支技术精湛、经验丰富的团队组成，他们的工作涉及到汽车感知、决策与控制、传感器融合等多个领域。
在企业组织架构中，ADAS研发部门往往直接向技术总监或首席执行官汇报，以确保ADAS系统的技术先进性和市场竞争力。
2. 市场营销部门在ADAS产品推广和市场份额争夺的过程中，市场营销部门扮演着举足轻重的角色。
他们负责收集和分析市场信息、确定营销策略、组织产品推广活动，以及与合作伙伴进行业务洽谈。
在汽车企业的组织架构中，市场营销部门往往直接向市场总监或首席营销官汇报，以确保ADAS产品在市场上得到广泛认可和接受。
3. 技术支持及客服部门技术支持及客服部门负责ADAS系统的售后服务和技术支持工作。
他们需要与客户沟通、解决ADAS系统使用过程中的技术问题，并提出改进建议。
在汽车企业的组织架构中，技术支持及客服部门往往直接向客服总监或技术总监汇报，以确保客户对ADAS系统的满意度和使用体验。
三、部门职责1. ADAS研发部门职责- 设定ADAS系统技术发展方向和规划- 研发ADAS系统的核心算法和关键技术- 进行ADAS系统的仿真验证和实车测试- 与汽车生产部门密切合作，确保ADAS系统的集成和生产质量2. 市场营销部门职责- 确定ADAS产品的市场定位和推广策略- 开展ADAS产品的市场调研和竞争分析- 组织ADAS产品的展览会和推广活动- 与经销商和合作伙伴开展合作，推动ADAS产品的销售和应用3. 技术支持及客服部门职责- 为客户解答ADAS系统的技术疑问和使用问题- 收集客户对ADAS系统的反馈意见和建议- 协助销售部门进行售后服务和客户关系维护- 整理整体改进建议，提供给研发部门用于产品优化升级四、个人观点与理解在我看来，ADAS作为汽车智能化的重要组成部分，将成为未来汽车产业发展的重要方向。
自动驾驶与人工智能研究报告
2018自动驾驶与人工智能研究报告 AMiner研究报告第一期Contents目录1 人工智能篇人工智能 (2)人工智能发展路线图 (3)人工智能的定义 (3)人工智能的起源 (3)人工智能的发展 (4)中国人工智能的发展 (5)全球人工智能研究 (7)全球人工智能研究学者数量分布 (7)人工智能研究流派 (9)活跃度较高的学者 (13)全球人工智能发展趋势 (14)中国人工智能研究 (15)中国人工智能的领域分类 (15)中国人工智能学者现状 (16)中国人工智能论文现状 (19)中国人工智能专利现状 (22)人工智能在中国的应用实践 (24)虚拟现实 (25)深度学习应用 (25)计算机视觉 (27)语音技术 (27)中国人工智能的机遇和挑战 (28)中国人工智能拥有的机遇 (28)中国人工智能遭遇的挑战 (31)小结 (32)2汽车研究领域篇汽车研究领域 (34)汽车研究领域创新趋势 (34)汽车研究 (37)全球汽车研究学者数量分布及产业发展 (37)中国汽车领域研究学者数量分布及产业发展 (37)汽车研究流派 (38)活跃度较高的研究学者 (39)汽车研究领域发展趋势分析 (39)3 人工智能+汽车篇人工智能+汽车 (42)无人驾驶研究 (42)无人驾驶的等级 (43)无人驾驶涉及的新技术 (44)无人驾驶的决策模型 (46)无人驾驶产业 (49)自动驾驶汽车的商用 (49)增强学习在无人驾驶中的应用 (49)增强学习在无人驾驶中的优势 (50)增强学习在无人驾驶中的未来 (51)交叉创新笛卡尔智能分析 (51)历史热点分析 (54)Genomics（AI）& Real Time（Vehicle） (54)未来趋势分析 (56)参考文献 (57)扫描订阅摘要随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）高速发展与应用，计算机技术已经进入以人工智能为代表的新信息技术时代——智能技术时代。
adas研究报告
adas研究报告ADAS研究报告一、报告目的本报告旨在分析和总结ADAS（Advanced Driver Assistance Systems）领域的研究进展和应用现状，以期为相关研究人员和企业提供参考。
二、研究方法本次报告主要通过文献综述法进行研究，收集和分析了国内外ADAS领域的相关论文、研究报告和案例，以及企业的技术白皮书和产品说明。
三、ADAS概述ADAS，即先进驾驶辅助系统，是指通过各种传感器、系统和算法来帮助驾驶员避免碰撞、提高驾驶安全性和舒适性的一系列技术。
常见的ADAS技术包括自动紧急刹车系统、盲点监测系统、行车辅助系统等。
四、ADAS分类根据功能和使用场景的不同，ADAS可以分为以下几类：1.基础驾驶辅助：如自适应巡航控制（ACC）和车道保持辅助系统（LKA），能够为驾驶员提供辅助操作；2.辅助能见度：如前方视距监测系统和360度全景监测系统，能够提供环境感知和实时监测，改善驾驶者的视野；3.预警和决策支持：如正面碰撞警报和车道偏离警报，能够为驾驶员提供及时的警告和决策辅助。
五、ADAS研究进展1.传感器技术的进步：随着传感器技术的不断发展，ADAS系统的环境感知能力不断提升。
雷达、激光雷达和摄像头等传感器的性能和成本均有了显著的改善。
2.智能算法的发展：机器学习和深度学习等人工智能技术的广泛应用推动了ADAS系统的智能化和自适应能力的提升。
通过对大量数据的学习和分析，系统能够更准确地感知和判断环境，提供更精准的辅助和警告。
六、ADAS应用现状ADAS技术已经在汽车领域得到了广泛的应用，包括主流车企和高端车型都配备了各种类型的ADAS系统。
同时，ADAS 也在交通运输领域和物流行业得到了广泛应用，如自动驾驶卡车和无人驾驶物流车等。
七、面临的挑战和发展趋势1.安全性和可靠性：ADAS系统在实际应用中面临着安全性和可靠性的挑战，需要更加准确和可靠地感知和判断环境，以确保驾驶员和行人的安全。
ADAS应用发展趋势与系统需求
ADAS应用发展趋势与系统需求发表时间：2018-12-06T16:19:33.843Z 来源：《科技新时代》2018年10期作者：胡婧[导读] 车辆安全技术不仅是各大汽车制造商的企业良心，也是各大主机厂竞争制胜的销量卖点。
江淮汽车集团股份有限公司商务车研究所安徽合肥 230601摘要：先进驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistant Sys⁃tem），简称ADAS，是利用安装于汽车上的各种传感器，在行驶过程中收集车内外的数据、辨识静态和动态物体，进行运算和分析并反馈给驾驶者，以帮助驾驶者察觉可能发生的危险，提高安全性的主动安全技术。
ADAS技术被普遍认为是实现自动驾驶的过程性技术，其发展对于提高道路安全性以及实现未来智能驾驶是非常关键的一环。
关键词：ADAS应用；发展趋势；系统需求；随着汽车工业的高速发展，汽车也越来越安全智能化。
根据中华人民共和国国家统计局最新统计数据表明，2012年我国民用汽车拥有量10 933． 09 万辆，交通事故死亡人数59997 人，受伤人数224327 人。
另外，根据世界卫生组织( WHO) 的预测，道路交通伤害在全球疾病或受伤死亡原因排名中将不断上升，2030 年将成为第五大死亡原因。
车辆安全技术不仅是各大汽车制造商的企业良心，也是各大主机厂竞争制胜的销量卖点。
一、 ADAS 技术概况ADAS并非一个单一的技术，根据Wiki百科的定义，它包括了导航系统、实时交通、电子警察、车联网、自适应巡航、车道偏移报警系统等17个系统。
从产业结构上来说，ADAS的实现需要依靠以下三个方面：（1）传感器，常用的包括摄像头、雷达和超声波，通过传感器探测车辆状态的变化。
其中以摄像头和雷达组合方式最多，因为这两项技术可以实现功能的互补，提高传感效率和准确性。
（2）处理单元，针对传感器收集的数据进行分析，通过算法发出控制的指令。
可以认为算法是ADAS系统的关键性因素。
清华-2018人工智能之自动驾驶研究报告-2018.07-43页
concept
概述篇
1 概念篇
自动驾驶汽车（AutomatedVehicle；IntelligentVehicle；AutonomousVehicle；Self-driving Car；DriverlessCar）又称智能汽车、自主汽车、自动驾驶汽车或轮式移动机器人，是一种通 过计算机实现自动驾驶的智能汽车。
图 2 无人驾驶技术
3
（5）自动驾驶技术的价值 无人驾驶汽车之所以受到各国政府前所未有的重视，国内外各院校、研究机构都投入了
大量人力、物力，各大车企、科技公司、汽车零部件供应商以及无人驾驶汽车创业公司也纷 纷在这个领域进行布局，它主要具有以下价值，如下图所示。
图 3 无人驾驶技术的价值
改善交通安全。驾驶员的过失责任是交通事故的主要因素。无人驾驶汽车不受人的 心理和情绪干扰，保证遵守交通法规，按照规划路线行驶，可以有效地减少人为疏 失所造成的交通事故。 实现节能减排。由于通过合理调度实现共享出行，减少了私家车购买数量，车辆绝 对量的减少，将使温室气体排量大幅降低。 消除交通拥堵，提升社会效率。自动驾驶汽车可以通过提高车速、缩小车距以及选 择更有效路线来减少通勤所耗时间。 个人移动能力更加便利，不再需要找停车场。 拉动汽车、电子、通信、服务、社会管理等协同发展，对促进我国产业转型升级具 有重大战略意义。
1.2 无人驾驶汽车发展图谱
图 4 国外无人驾驶汽车发展历程 4
本节内容将梳理国外无人驾驶汽车发展图谱，上图所示为重要时间节点事件。 （1）科研院校对无人驾驶技术的研究
20 世纪 70 年代，科技发达国家开始率先进行无人驾驶汽车的研究。1984 年，美国国防 高级研究计划署（DARPA）与陆军合作，发起自主地面车辆（ALV）计划，这是一辆八轮车， 在校园中能够自动驾驶，但车速并不快。
驾驶域计算平台架构核心软件和底层硬件梳理
驾驶域计算平台架构核心软件和底层硬件梳理展开全文来源：广发证券随着智能网联汽车的发展，车载传感器的数量日益增加，日趋完善的性能对车载计算平台算力的需求更高。
相较于低级别的自动驾驶，高等自动驾驶系统从传感器获取的数据量大大增加，而自动驾驶系统的良好运行需要车载计算平台对这些数据进行准确、高效的处理，高级别自动驾驶中车载计算平台的芯片算力需求还将持续提升。
智能网联汽车计算平台架构核心构成：硬件平台+系统软件+功能软件。
一、核心软件梳理（一）核心软件产业格局总览驾驶域计算平台涉及的软件，从底层往上，主要包括系统软件、功能软件、应用软件。
图3：驾驶域软件层分类：系统软件-功能软件-应用软件系统软件层面，主要包括BSP（板级支持包）、hypervisor（虚拟化）、狭义OS内核、中间件组件等。
功能软件层面，主要为自动驾驶的核心共性功能模块，包括自动驾驶通用框架、网联模块、运控模块等，功能软件结合系统软件，共同构成宏观意义上给的自动驾驶操作系统。
应用软件层面，应用软件主要包括场景算法（涵盖数据感知、多元融合、决策规划、控制执行等）、数据地图等。
针对不同软件层，我们从传统tier1、OEM及其子公司、科技巨头、第三方软件供应商四个维度对产业主要参与方进行了梳理。
表3：驾驶域不同软件层具备业务布局的公司梳理（二）系统软件1：硬件抽象层—Hypervisor 与 BSP1. Hypervisor：管理并虚拟化底层硬件Hypervisor 虚拟化技术可以有效实现资源整合和隔离。
自动驾驶操作系统是基于异构分布硬件，应用程序如 AI 计算和实时安全功能可能分别依赖不同的内核环境和驱动，但在物理层面共享 CPU 等。
图4：Hypervisor典型架构主流的虚拟机技术提供商包括BlackBerry QNX Hypervisor及Intel与Linux基金会主导的ACRN（开源）。
截至目前，只有QNX Hypervisor应用到量产车型，它也是目前市场上唯一被认可功能安全等级达到ASIL D级的虚拟化操作系统。
智能驾驶—ADAS行业研究报告
智能驾驶—ADAS行业研究报告在当今科技飞速发展的时代，汽车行业正经历着一场深刻的变革，智能驾驶技术逐渐成为人们关注的焦点。
其中，高级驾驶辅助系统（ADAS）作为智能驾驶的重要组成部分，正在引领着汽车驾驶的新潮流。
ADAS 是利用安装在车上的各式各样传感器，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 系统包含了众多的功能模块，例如自适应巡航控制（ACC）、自动紧急制动（AEB）、车道偏离预警（LDW）、盲点监测（BSD）等。
自适应巡航控制能够根据前方车辆的速度自动调整本车的速度，保持安全的跟车距离，减轻驾驶员在长途驾驶中的疲劳。
自动紧急制动则在检测到即将发生碰撞时自动启动制动系统，尽可能避免或减轻碰撞的危害。
车道偏离预警会在车辆偏离当前车道时及时提醒驾驶员，帮助保持车辆在正确的车道内行驶。
盲点监测则能有效减少因驾驶员视野盲区导致的交通事故。
从市场需求的角度来看，随着人们对交通安全和驾驶舒适性的要求不断提高，ADAS 系统的市场需求呈现出快速增长的趋势。
消费者越来越愿意为具备先进安全功能的汽车支付更高的价格。
同时，各国政府对于汽车安全标准的不断提高，也促使汽车制造商加大在 ADAS 技术方面的研发和应用。
在技术发展方面，传感器技术的不断进步是推动 ADAS 发展的关键因素之一。
激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器的精度和可靠性不断提升，为 ADAS 系统提供了更准确、更丰富的环境感知数据。
同时，随着人工智能和大数据技术的应用，ADAS 系统的算法和决策能力也在不断优化，能够更加准确地识别和应对各种复杂的驾驶场景。
然而，ADAS 行业在发展过程中也面临着一些挑战。
首先是成本问题，虽然 ADAS 系统能够带来显著的安全和舒适性提升，但目前其成本仍然较高，限制了在中低端车型中的广泛应用。
行业研究报告-自动驾驶芯片-GPU的现在和ASIC的未来
自动驾驶芯片：GPU的现在和ASIC的未来——自动驾驶系列报告三：车载芯片篇行业观点⏹自动驾驶系列报告第三篇，我们将按时间顺序梳理车载芯片的发展历程，探讨未来发展方向。
汽车电子发展初期以分布式ECU架构为主流，芯片与传感器一一对应，随着汽车电子化程度提升，传感器增多、线路复杂度增大，中心化架构DCU、MDC逐步成为了发展趋势；随着汽车辅助驾驶功能渗透率越来越高，传统CPU算力不足，难以满足处理视频、图片等非结构化数据的需求，而GPU同时处理大量简单计算任务的特性在自动驾驶领域取代CPU成为了主流方案；从ADAS向自动驾驶进化的过程中，激光雷达点云数据以及大量传感器加入到系统中，需要接受、分析、处理的信号大量且复杂，定制化的ASIC芯片可在相对低水平的能耗下，将车载信息的数据处理速度提升更快，并且性能、能耗和大规模量产成本均显著优于GPU和FPGA，随着自动驾驶的定制化需求提升，ASIC专用芯片将成为主流。
⏹目前出货量最大的驾驶辅助芯片厂商Mobileye、Nvidia形成“双雄争霸”局面，Xilinx则在FPGA的路线上进军，Google、地平线、寒武纪在向专用领域AI芯片发力，国内四维图新、全志科技等也在自动驾驶芯片领域积极布局。
Mobiley e的核心优势是EyeQ 系列芯片，可以处理摄像头、雷达等多种传感器融合产生的大量数据，在L1-L3自动驾驶领域具有极大的话语权，目前出货量超过了2700万颗；NVIDIA在GPU领域具有绝对的领导地位，芯片算力强大且具备很强的灵活性，但功耗高、成本高，AI机器学习并不太适合GPU的应用；此外Google、地平线、寒武纪、四维图新等更聚焦在针对不同场景下的具体应用，芯片设计也开始增加硬件的深度学习设计，自动驾驶上AI的应用已经成为未来的趋势。
⏹基于产业前景和潜在的巨大市场，给予行业买入评级，上市公司方面看好四维图新，建议关注地平线、寒武纪。
公司名称代码收盘价（元/美元）EPS （元/美元）PE业务来源：Wind/Thomson一致预测风险提示⏹自动驾驶行业发展不及预期；装车渗透不及预期；产品开发、成本下降不及预期；使用场景限制；法律法规限制自动驾驶发展；事故影响。
了解自动驾驶从ADAS开始
从ADAS到自动驾驶1 从ADAS到自动驾驶（一）——什么是ADAS1.1 什么是ADAS?根据维基百科，ADAS（Advanced Driver Assistance Systems）是高级辅助驾驶系统的缩写。
所谓高级辅助驾驶系统，就是帮助人们更好地操控车辆的辅助装置，一般提供更安全的驾驶条件或更舒适的用户体验。
ADAS涉及到12门技术，主要基于三种传感器——摄像头，雷达，激光雷达。
在这12门技术中，组合出了感知，控制，决策这自动驾驶三大模块。
ADAS的历史最早可以追溯到1948年，机械工程师Ralph Teetor发明了第一款“定速巡航”系统。
目前较为常用的ADAS可以按照功能分类，具体见下表：ADAS功能类别缩写 中文名称英文名称预警类 LDW 车道偏离预警Lane Departure WarningPCW 行人碰撞预警Pedestrian Collision Warning FCW 前方碰撞预警系统 Forward Collision Warning HMW 车距监测&警告Headway Monitoring&Warning DFMS 疲劳检测系统 Driver Fatigue Monitoring System主动控制类 ACC 自适应巡航 Adaptive Cruise Control AEB 自动紧急刹车 Autonomous Emergency Braking LKS 车道保持系统 Lane Keeping AssistISA 智能车速控制 Intelligent Speed Adaptation AFL 智能大灯控制 Adaptive Front LightsALC 自适应灯光控制 Adaptive Light Control HDC 下坡控制系统 Hill Descent ControlDAC 下坡行车辅助控制系统 Down-hill assist control IHC 远光自动控制 Intelligent Headlight Control APA 自动泊车 Automated Parking Assist AVP 自主泊车 Automated Valet Parking其他HUD 抬头显示器 Heads-Up DisplayDMS 驾驶员检测系统 Driver Monitoring System其他 ADB 远近光灯辅助 Adaptive Driving BeamAFS 自适应前照灯系统 Adaptive Front-lighting System NVS 汽车夜视系统 Night Vision SystemSVC 全景泊车停车辅助系统 Surround View CameraISA 电子警察系统 Intelligent Speed Adaption VCA 车联网 Vehicular Communication System PPS 行人保护系统 Pedestrian Protection System EVW 电动汽车报警系统 Electric Vehicle Warning TMC 实时交通系统 Traffic Message Channel AVM 全车监视系统 Around View MonitoringSVM 全景影像系统 Surround View MonitorBSM 盲区监测系统 Blind Spot MonitoringPDS 行人检测系统 Pediatrician Detection System RSR 道路标志牌识别 Road Sign RecognitionTSR 交通标志识别 Traffic Sign Recognition别被上面这些吓到，ADAS的功能还远不止这些，还有许多功能在开发中。
高级驾驶辅助系统智能算法的研究
高级驾驶辅助系统智能算法的研究随着科技的不断发展，高级驾驶辅助系统（ADAS）已经成为现代汽车的重要组成部分。
ADAS采用感知技术、智能算法和控制策略，为驾驶员提供实时的驾驶辅助功能。
其中，智能算法在ADAS中起着关键的作用，它能够处理各种传感器数据并进行决策，实现车辆的智能化控制。
本文将围绕高级驾驶辅助系统智能算法的研究展开，并重点讨论目前主要的研究方向和存在的挑战。
高级驾驶辅助系统的智能算法研究可追溯到二十世纪八十年代。
经过几十年的发展，智能算法在ADAS中的应用已经非常广泛。
其中最重要的智能算法包括计算机视觉、机器学习和深度学习等。
计算机视觉技术通过摄像头和传感器捕捉到的图像来识别交通标志、行人、车辆等，从而实现对驾驶环境的感知。
机器学习算法则通过对大量的驾驶数据进行训练，可以预测驾驶员的行为和意图，并为其提供相应的辅助控制。
深度学习算法则通过多层神经网络来模拟人脑的工作原理，可以实现对复杂驾驶场景的理解和决策。
这些智能算法的研究，为ADAS的性能和功能提供了强大的支持。
当前，高级驾驶辅助系统智能算法的研究主要集中在以下几个方面：首先，对象检测与跟踪。
对象检测与跟踪是ADAS中最关键的技术之一。
它能够通过感知和识别技术，准确地检测和跟踪驾驶环境中的行人、车辆、障碍物等重要目标，并为驾驶员提供相应的预警或控制建议。
在这方面的研究中，机器学习和深度学习算法得到了广泛应用。
通过大量的数据训练，算法可以有效地学习和识别不同类型的目标，并提高检测和跟踪的准确性。
其次，道路检测与识别。
道路检测与识别是ADAS中另一个重要的智能算法研究方向。
它能够通过图像处理和模式识别技术，快速准确地识别出驾驶场景中的道路信息，包括车道线、交叉口、标志等。
对于这一技术的研究，计算机视觉和深度学习技术是主要的工具。
通过分析图像的特征和结构，算法可以自动地识别出不同类型的道路信息，并实现对驾驶员的有效辅助。
再次，行为识别与预测。
年自动驾驶行业分析之全球篇
2018年自动驾驶行业分析之全球篇撰写时间：2018年6月目录第1章概述 (4)1.1 自动驾驶驾驶的概念与定义 (4)1.1.1 自动驾驶的定义 (4)1.1.2 自动驾驶分级 (4)1.2 自动驾驶产业链 (5)1.2.1 产业链结构图 (5)1.2.2 产业链价值趋势 (6)1.2.3 自动驾驶系统产业链结构 (7)第2章全球自动驾驶产业发展现状 (8)2.1 全球政策 (8)2.2 全球自动驾驶发展比较 (10)2.2.1 发展情况比较 (10)2.2.2 竞争地位比较 (10)2.2.3 研发技术比较 (12)2.3 全球自动驾驶汽车量产时间表 (13)2.4 自动驾驶发展难题 (15)2.4.1 技术难题 (15)2.4.2 法律难题 (18)2.4.3 伦理难题 (18)2.5 自动驾驶市场规模与前景 (19)2.6 自动驾驶行业发展趋势 (19)2.6.1 以尽快商用为目标，2020年是重要时间节点 (19)2.6.2 以网联汽车为方向，推动系统研发和通信标准统一 (19)2.6.3 以创新业态为引领，互联网企业成为重要驱动力量 (20)2.6.4 以产业融合为突破，催生并购潮与深度合作 (20)第1章概述1.1 自动驾驶驾驶的概念与定义1.1.1 自动驾驶的定义目前的自动驾驶可分为两类。
一类是目前非常火爆的无人驾驶，更强调的是车的自主驾驶以实现舒适的驾驶体验或人力成本的节省，典型的例子为百度和Google的无人车；一类是ADAS(全称为Advanced Driver Assistance System，即高级辅助驾驶系统），发展历史已久，早在1970年就已进入车厂布局中。
两者都是利用安装在车上的各式各样传感器收集数据，并结合地图数据进行系统计算，从而实现对行车路线的规划并控制车辆到达预定目标。
随着人们对安全、舒适的驾驶体验的不断追求，自动驾驶成为汽车的新方向。
图表1：ADAS与无人驾驶的区别不过，ADAS也可以视作无人驾驶汽车的前提，随着ADAS实现的功能越来越多，渐进式可实现无人驾驶。
ADAS高级辅助驾驶系统
ADAS高级辅助驾驶系统大陆电子360°成像雷达系统2018年 7月11日目录1 360 °成像雷达系统简介 (3)1.1系统硬件平台 (3)1.1.1A RS430雷达技术参数 (4)1.1.2A RS430雷达安装位置 (5)1.2系统软件平台 (6)1.2.1 数据接收模块 (6)1.2.2数据监控模块 (6)1.2.3目标跟踪模块 (7)1.2.4目标占用空间模块 (7)1.2.5自由空间提取模块 (8)2. 360 °成像雷达系统的功能 (9)3. 360 成°像雷达系统与激光雷达的对比 (12)4 技术与服务 (13)1 360 °成像雷达系统简介360°成像雷达系统是由德国大陆电子开发的一款ADAS高级辅助驾驶系统，该系统采用了一项基于多台77GHz毫米波雷达点云成像的最新技术，可以将本车四周的环境以点云的方式形成图像，同时系统可以对雷达检测到的目标进行跟踪、检测本车周围的静态环境、提取本车周围的自由空间。
该系统是由6-8 台大陆远距雷达ARS430、系统专用的雷达网关以及连接器组成，输出的数据包括各目标的相对径向速度和距离、目标相对雷达的角度以及目标的反射截面积。
360° 成像雷达系统能够全天候稳定运行，受环境影响小，并具备故障自诊断功能，快速检查操作的准确性，准确判断障碍物的位置，从而完成高级辅助驾驶功能。
图1-1 360°成像雷达系统架构1.1系统硬件平台360 °成像雷达系统硬件平台是由6—8台ARS430雷达构成360°检测区域，通过百兆网络将检测到的数据传输到同一个雷达网关，网关再将多台雷达的数据通过千兆网络传输到车载处理器，进行数据处理。
1.1.1ARS430雷达技术参数ARS430雷达是大陆电子第四代77GHz远距雷达，相比较于之前的第四代雷达，最大的改变在于此雷达采用了网络接口输出，输出的数据量相比CAN接口雷达得到了极大提升，所以能够形成点云图像。
(完整版)2018年自动驾驶行业分析之全球篇
2018年自动驾驶行业分析之全球篇撰写时间：2018年6月目录第1章概述 (3)1.1 自动驾驶驾驶的概念与定义 (3)1.1.1 自动驾驶的定义 (3)1.1.2 自动驾驶分级 (3)1.2 自动驾驶产业链 (4)1.2.1 产业链结构图 (4)1.2.2 产业链价值趋势 (5)1.2.3 自动驾驶系统产业链结构 (6)第2章全球自动驾驶产业发展现状 (7)2.1 全球政策 (7)2.2 全球自动驾驶发展比较 (9)2.2.1 发展情况比较 (9)2.2.2 竞争地位比较 (9)2.2.3 研发技术比较 (11)2.3 全球自动驾驶汽车量产时间表 (12)2.4 自动驾驶发展难题 (14)2.4.1 技术难题 (14)2.4.2 法律难题 (16)2.4.3 伦理难题 (17)2.5 自动驾驶市场规模与前景 (17)2.6 自动驾驶行业发展趋势 (18)2.6.1 以尽快商用为目标，2020年是重要时间节点 (18)2.6.2 以网联汽车为方向，推动系统研发和通信标准统一 (18)2.6.3 以创新业态为引领，互联网企业成为重要驱动力量 (18)2.6.4 以产业融合为突破，催生并购潮与深度合作 (19)第1章概述1.1 自动驾驶驾驶的概念与定义1.1.1 自动驾驶的定义目前的自动驾驶可分为两类。
一类是目前非常火爆的无人驾驶，更强调的是车的自主驾驶以实现舒适的驾驶体验或人力成本的节省，典型的例子为百度和Google的无人车；一类是ADAS(全称为Advanced Driver Assistance System，即高级辅助驾驶系统），发展历史已久，早在1970年就已进入车厂布局中。
两者都是利用安装在车上的各式各样传感器收集数据，并结合地图数据进行系统计算，从而实现对行车路线的规划并控制车辆到达预定目标。
随着人们对安全、舒适的驾驶体验的不断追求，自动驾驶成为汽车的新方向。
图表1：ADAS与无人驾驶的区别不过，ADAS也可以视作无人驾驶汽车的前提，随着ADAS实现的功能越来越多，渐进式可实现无人驾驶。
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2018ADAS与自动驾驶产业链研究——计算平台与系统架构篇两年前，佐思产研撰写了《2016年ADAS与自动驾驶产业链报告》，细分为三份报告，合计约500页。
随着汽车行业的发展，自动驾驶产业的壮大，今年我们更新这份报告时，不得不大幅扩充为七份报告，合计约1200页。
这七份产业链报告是：
《2018 ADAS与自动驾驶产业链研究——计算平台与系统架构篇》
《2018 ADAS与自动驾驶产业链研究——主机厂与系统集成商篇》
《2018 ADAS与自动驾驶产业链研究——汽车视觉产业篇》
《2018 ADAS与自动驾驶产业链研究——汽车雷达产业篇》
《2018 ADAS与自动驾驶产业链研究——低速自动驾驶产业篇》
《2018 ADAS与自动驾驶产业链研究——商用车自动驾驶产业篇》
《2018 ADAS与自动驾驶产业链研究——自动驾驶初创企业篇》
《2018 ADAS与自动驾驶产业链研究——计算平台与系统架构篇》共158页，包括七部分内容：
ADAS与自动驾驶简介
ADAS与自动驾驶市场预测
国内车厂ADAS与自动驾驶策略，包括吉利、通用、上汽、东风、长城、广汽、长安、蔚来、小鹏、拜腾等厂家
ADAS与自动驾驶软件架构，包括Autosar经典与自适应、ROS 2.0与QNX
ADAS与自动驾驶硬件架构，包括车载以太网、TSN、以太交换与网关、域控制器ADAS和自动驾驶安全认证，包括ISO26262、AEC-Q100
处理器厂家研究，包括NXP、瑞萨、德州仪器、Mobileye、英伟达、安霸、英飞凌和ARM 等
根据佐思产研的研究，2017年中国ADAS与自动驾驶市场规模约为59亿元，到2021年预计能达到426亿元，年均增长率约为67%。