ADAS作为汽车领域的下一个竞赛点，传统行业玩家和新玩家纷纷涉足。 从目前来看，绝大多数OEM当前主要涉足L3级的自动驾驶，并准备在近两年推出L3车型。这主要是因为从Tier1的角度来看，还未准备好L3车型的规模化供货，以大陆为例，2019-2022 年的发展重心是 L2
ADAS作为汽车领域的下一个竞赛点，传统行业玩家和新玩家纷纷涉足。
从目前来看，绝大多数OEM当前主要涉足L3级的自动驾驶，并准备在近两年推出L3车型。这主要是因为从Tier1的角度来看，还未准备好L3车型的规模化供货，以大陆为例，2019-2022 年的发展重心是 L2+车型， L3 车型的 商业 将在 2022 年之后。以博世为例， 其 L3 级高速公路引导（HWP） 功能， 也将在 2022 年后开始商业化落地。为了增加系统的冗余度， 博世采用了双域控制器的架构， 进一步保障系统的安全性。
从主要自动驾驶 Tier1 的布局图来看， 博世、 大陆和法雷奥在国 外 Tier1 中布局最全面， 华为是国内 Tier1 中布局最全面的，如下图所示。
博世作为一家百年企业，在汽车行业有足够的威望，在自动驾驶领域，也一直深耕其中。
在感知层， 博世的技术已经包括了摄像头、 毫米波雷达以及激光雷达等传感器， 有丰富的近、 中、 远距离感知产品组合。博世从 1978 年开始研发车用雷达传感器， 在雷达领域已经耕耘了 40 年。目前主打四款产品：第五代毫米波雷达、 第三代多功能摄像头、 第六代超声波传感器、 第二代近距离摄像头及环视系统。
在激光雷达领域，博世投资了TetraVue 公司， 后者的高分辨率 3D LiDAR 数据和成像技术， 将大大提高自动驾驶汽车识别 能力；2018 年， 博世又投资了 ABAX Sensing 公司， ABAX 正在研发全固态激光雷达产品。
在决策层，博世从 2017 年就成立了专门研发域控制器的团队， DASy 域控 制器基础版、 DASy 增强版分别面向 L2 级高速公路辅助（HWA） 及L3 级交通拥堵引导（TJP） 功能。
DASy 为自动驾驶的域控制器， 高运算能力支持达到最高功能安全 ASIL-D 等级， 可满足部分和高度自动化驾驶所需要的功能性和扩展性要求，
另外， 对于 L3 级高速公路引导（HWP） 功能， 为了增加系统的冗余度， 博世采用了双域控制器的架构， 进一步保障了系统的安全性。
在 2017 年， 博世和英伟达建立了合作， 基于英伟达的车用超级 芯片 Xavier 打造下一代自动驾驶汽车计算机。博世和戴姆勒一直在合作开发 L4/L5 级自动驾驶， 而英伟达其实也深度参与其中。
在执行层，博世有三大系统， 即动力系统、 制动系统以及转向系 统。同时也有满足未来自动驾驶对执行器冗余要求的系统解决方案，“iBooster+ESP”（iBooster， 智能助力器；ESP， 车身电子稳定系统），这两者相互校验， 提供了很好的制动冗余。
综合来看， 从 2008-2018 年， 博世基本上是实现了 L1-L2 的 ADAS功能的大规模应用。从博世官方获悉， 截至 2019 年底， 博世将为近40 个本土车型提供 ADAS 解决方案。
从博世对自动驾驶技术的研发布局可以看出， 其优势在于过往的技术积累使其深深地嵌入到了自动驾驶的技术链条中， 并且在个别领域的存在感甚至是垄断性的。另外， 博世对自动驾驶的态度是非常谨慎的， 冗余保障贯穿了自动驾驶的所有环节， 零部件供应商都深知安全是汽车的第一要义， 安全的基因也是其他公司所无法复制的。
安波福是在2017年从德尔福独立出来，专注的在移动出行等相关领域的公司，也继承了原来德尔福在相关领域的技术积累。
在感知层，安波福拥有摄像头、 毫米波雷达、 超声波雷达、 激光雷达等一套完整的感知技术产品线。20 多年来， 已经获得多达 19 项 PACE 大奖， 而这些获奖产品中就包括多模电子扫描雷达（2010 年）、 短程雷达（SRR） 传感器等。
在决策层，在 L4\L5 自动驾驶方面， 安波福与 Mobileye、 Intel 合作推出了
一款自动驾驶平台——中央传感定位与规划系统（CSLP） 平台， 支持扩展升级， 可以满足 L4、 L5 的功能需要。
在人们的印象中，采埃孚主要是经营变速箱、底盘、差速器等机械部件，在2015年， 采埃孚以 135 亿美元收购了美国天合， 后者是一家领先的主/被动安全技术供应商。天合就是采埃孚入局自动驾驶的“门票”， 它推出了 77GHz 的毫米波雷达 AC1000/AC100/AC20， 能满足L3 级自动驾驶的需求， 同时也有 S-Cam 系列摄像头产品。 在决策层， 采埃孚的核心产品是与英伟达合作推出的超级计算平台——ProAI， 该产品已经迭代升级到了第四代。2019 年 1 月， 采埃孚发布了最新一代的 ProAI RoboThink， 算力可达到 150TOPS（万亿次每秒）， 面向 L4/L5 级自动驾驶。
在执行层，以传动技术（如变速箱） 闻名世界， 也意味着采埃孚具有深厚的底盘技术能力， 它是整个汽车业中少有的能够全面控制驾驶动态性的零部件供应商。
围绕自动驾驶， 采埃孚所能够提供的底盘技术包括 mSTARS（模块化半拖臂后悬架）、 后桥转向系统 AKC（主动运动控制）、 sMOTION主动减振系统、 集成制动系统 IBC 以及线控转向系统（Steer-by-Wire）等等。
面向自动驾驶， 采埃孚也推出了自动驾驶样车来展现自己的技术实力， 它偏向于扮演一个更“中性”的供应商角色， 既能提供自动驾驶关键部件， 也能提供全套系统化解决方案， 而这都取决于客户的需求。在新“四化”的进程下， 零部件企业乃至主机厂都在积极转型， 但采埃孚绝对可以算是一个经典的转型案例。在国内的自动驾驶圈子里，不得不提的就是百度，2017 年 4 月 19 日， 百度在上海车展正式公布了 Apollo 计划。Apollo 计划将打破过去自动驾驶 L1-L5 严格分级标准的限制， 它将提供从智能辅助驾驶走向全智能驾驶的能力， 全方位赋能车企及汽车产业， 形成适合主机厂深度参与的智能驾驶发展路径。
Apollo 是一个平台， 百度选择与与国内外汽车供应商以及主机厂来合作。由百度提供软件平台， 汽车供应商提供硬件集成与最终生产。也就是说：百度提供平台， 提供技术， 但不直接提供硬件， 而是提供带有百度自动技术的参考硬件， 并且该硬件仍是由供应商提供，百度不参与。
目前， Apollo 的朋友圈颇为宽大， 已经积累了超过 100 家的伙伴。包括了汽车厂商、 OEM、 Tier1 供应商、 科研机构、 地方政府、芯片公司、 激光雷达公司、 软件算法企业、 出行服务商和其他软硬件供应商等等， 福特、 戴姆勒、 北汽、 Intel、 英伟达等各色汽车产业链玩家均在此聚集， 贯穿整个汽车行业的产业链。
在感知层，Apollo Lite 是目前国内唯一的城市道路 L4 级视觉感知解决方案， 能够支持对 10 路摄像头、 200帧／ 秒数据量的并行处理， 单视觉链路最高丢帧率能够控制在 5‰以下， 实现全方位 360°实时环境感知， 前向障碍物的稳定检测视距达到 240 米。
在决策层，Apollo 平台是一套完整的软硬件和服务系统， 包括车辆平台、硬件平台、 软件平台、 云端数据服务等四大部分 。旨在向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、 完整、 安全的软件平台，帮助他们结合车辆和硬件系统， 快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。
在发展策略上，百度选择两者兼顾， L3 和 L4 双脚并行。2015 年 12 月立了自动驾驶事业部(相当于 L4)， 2016 年 9 月成立 L3 事业部(后更名为智能汽车事业部)。智能汽车事业部(L3)用高精地图、 雷达和视觉识别来实现在有驾驶人的高速、 停车场这样的环境下的解决方案；自动驾驶事业部(L4)则提供与激光雷达相关的、 在完全无人驾驶的、 所有环境均适用的自动驾驶解决方案。华为作为中国高科技技术公司的门面，2019年5月29日， 华为公司正式成立了智能汽车解决方案BU(下称车 BU)， 来执行面向智能网联汽车的战略。自此， 华为布局多年的汽车业务被整合成一个独立的部门， 并升级到了和三大 BG 同样的一级部门地位。
在感知层面， 华为 HI 包含激光雷达等零部件，曾在 2019 上海车展中推出一款半固态激光雷达， 在壳体内部依然有机械的旋转结构， 它的体积介于机械式激光雷达和固态激光雷达之间。它的主要参数为100 线(指激光线束的数量， 线数越多， 扫描精度就越高， 目前的主流产品是 64 线-128 线)， 水平视场角 140°， 成本大约低至数百美元， 具有极高的性价比。
在决策层，华为将自动驾驶汽车定义为一个移动的数据中心， 目前主要产品
是在华为 2018 全连接大会期间发布的涵盖芯片、 平台、 操作系统、开发框架的使能自动驾驶的移动数据中心 MDC， 相比业界当前的自动驾驶计算平台， MDC 具有“三高一低” 的技术优势：
（1） 高性能：搭载华为最新的 Ascend（昇腾） 芯片， 最高可提供 352Tops 的算力， 满足 L4 级别的自动驾驶需求。（2） 高安全可靠：遵从业界车规级可靠性与功能安全等级（如ISO26262 的 ASILD 级） 要求。（ 3） 高能效：端到端高达 1Tops/W 的高能效（ 业界一般为0.6Tops/W）， 不仅可以节能与延长续航里程， 还可以提供同等算力下温度更低， 且无需配置风扇散热等易损部件， 减小体积， 降低对车辆现有结构的影响。
（4） 低延时：底层硬件平台搭载实时操作系统， 内核调度时延低小于 10μ s， ROS 内部节点通信时延小于 1ms， 为客户的端到端自动驾驶带来小于 200ms 的低时延（业界一般是 400~500ms）， 提升自动驾驶过程中的安全性。
华为从「 端、 管、 云」 三个维度进行车联网布局:
「 端」 是车联网的「 器官」， 主要指智能汽车终端， 涵盖智能驾驶舱、 智能驾驶、 智能动力和智能网关等不同场景。
「 管」 是车联网的「 神经」 和「 血脉」， 通过智能联网实现车与车、 车与人、 车与路侧单元( RSU) 以及车与云的互联互通和相互协同。
「 云」 是车联网的「 大脑」， 包括自动驾驶训练系统和车联网云平台， 为车联网提供云端算力和服务内容。
参考：文章摘录自报告，侵删。
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