青铜报告别被忽悠让我们画一张高阶自
2022/6/21 来源：不详01开篇
作为汽车与新一代信息技术深度融合的产物，自动驾驶一直被视为汽车行业未来竞争的战略高地。但不同于此前的自动驾驶融资热，自年起，高低阶自动驾驶不再分庭抗礼，而是呈现出双向奔赴的态势：渐进式ADAS加速渗透，L3深度硬件预埋初步导入，加速数据积累；跨越式Robotaxi/Robobus等在特定场景先行落地，头部技术方案降维赋能。
在高低阶双向互动助推下，自动驾驶技术突破有望快于预期，年或将成为L3落地的关键年份。
然而，在高阶自动驾驶开启无限想象空间的同时，理智与现实也在提醒我们，距离双手真正放开方向盘的那一天，还有若干年的时间。在内卷与泡沫背后，我们需要厘清产业发展脉络，看懂关键技术，才能正确判断自动驾驶的未来。
鉴于此，本期报告试图回答以下问题：
01自动驾驶有几种路线？发展到了什么阶段？02大算力芯片及计算平台是核心？03激光雷达要“预埋”几颗才合适？04Tier1、科技公司、车企，究竟谁掌握“灵魂”？首先，我们要了解自动驾驶的分级标准。
目前，全球自动驾驶汽车分级主要以美国汽车工程师学会（SAE）制定的分级标准为主要依据。根据SAE的分类标准，自动驾驶技术分为L0~L5共六个等级，由低至高分别定义为：无自动化、驾驶支援、部分自动化、有条件自动化、高度自动化以及完全自动化。
中国版智能驾驶分级于年3月9日由工信部发布。对比中美两版标准，区别主要体现在L0~L2的部分界定。在中国版标准中，0级至2级自动驾驶的“目标和事件探测与响应”由驾驶员和系统共同完成，而在美国SAE标准中，L0~L2自动驾驶汽车的OEDR（目标和事件检测以及决策任务）全部由驾驶员完成。
此外，我国《汽车驾驶自动化分级》以L3级别为界，将L0~L2级视为自动驾驶辅助系统（ADAS），将L3级及以上视为“高级别自动驾驶”。一旦迈入L3（有条件的自动驾驶）的大门，车辆在大部分场景下就不需要人为干预驾驶了，甚至不需要驾驶员特地去
