报告摘要 | ADAS发展的下一步是什么?

简介: 报告摘要 | ADAS发展的下一步是什么?


前些年,自适应巡航、车道居中保持、自动紧急刹车等技术的出现,让高级驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance System,简称ADAS)受到关注。其通过对车辆周围环境的识别、运算与分析,可以提供减轻驾驶压力的辅助功能,或是在危险时刻紧急主动采取紧急措施,有效增加了驾驶时的舒适性和安全性。

这些年,ADAS技术也在不断向前发展。主打智能化的新势力品牌,甚至开始在自家产品中引入无人驾驶的使用场景,改称为「智能驾驶」,并将其包装成具有品牌性质的产品。

近期,针对ADAS的发展现状,全球知名产品解决方案公司捷普发布了ADAS未来发展方向报告。报告指出,ADAS可有效提高汽车的安全性和自主性,提高道路交通和燃油利用效率。同时,ADAS能塑造司机的驾驶习惯,为未来的全自动驾驶汽车做好铺垫。

但对于ADAS的未来发展,捷普认为,传感器融合是ADAS的技术重点,而业内协作则是发展关键。

安全需求——三大驱动力之首

在捷普的报告中,首先强调的是ADAS对于减少人为事故的重要性。世界卫生组织统计的数据显示,全球每年有超过100万人因交通事故死亡,超过5000万人受伤。因此,发展可以改善这种情况的ADAS技术,就显得很有必要性。

另外,捷普在报告中还引用了其在2018年对128名汽车行业决策者做过的一次调查:其中有1/3都将「安全需求」,排在设计能力、自动驾驶、消费者需求、连通性、政府监管、电气化和价格下调之前,认为这是推动行业技术创新的三大驱动力之一;有36%的决策者明确表示,ADAS是其公司汽车未来发展的关键要素。

权威机构的交通事故统计数据,也在侧面证明了这一决策的合理性。NHTSA(美国高速公路安全管理局)的公开信息显示,美国 94% 的交通事故都是由人为错误造成的。其中,最大比例是由识别错误引起的,其次是决策错误、执行错误、非执行错误和其他与人有关的错误。

这几年,随着ADAS前装率的不断提高,已经给行业带来了一些积极影响。而且,这还会随着ADAS系统能力的不断提升,进一步降低事故率。

比较有代表性的是每季度更新的特斯拉安全报告,2022年第三季度(今年1月8日公布),开启Autopilot功能的特斯拉车辆,平均每626万英里发生一起事故;未使用Autopilot、仅开启主动安全的特斯拉车辆,平均每171万英里发生一起事故,后面这个数字也显著优于NHTSA和FHWA的65.2万英里。

但由于ADAS的普及时间较短,配有ADAS的车型稀释到整个交通环境中,起到的降低事故率还比较有限。

美国美国国家安全委员会数据显示,2016年高速公路死亡率下降了1.8%,此前这一数据的上升趋势保持了多年。2017年的死亡率下降了4%,2018年下降了2%。

能力升级后,还可提升交通和燃油效率

除了安全之外,捷普在报告中还提到了ADAS对提升交通意识、降低保险费、提高燃油和基础设施使用效率等优势。但要实现这些目标,需要ADAS具备更高的能力,甚至需要真正的无人驾驶和V2X能力。

捷普负责业务开发、汽车和运输副总裁特雷弗·诺伊曼 (Trevor Neumann) 对此展望:「城市中将不再有真正意义上的停车场,因为汽车可以停在城市外围,需要时可以随时呼叫。视觉上,城市空间将更加整洁,引导人们完成驾驶的交通标志会通通消失。六车道宽的道路不再需要固定两边各三条车道,可以根据具体城市的市内交通模式和实时需求以数字方式切换。」

「编队行驶」则是这一场景的主要体现,通过联网技术和 ADAS 来引导车辆行驶,可使车辆间彼此保持一定的距离,以提高运输效率,最常用于卡车或军用车辆。

领头车辆主要负责与道路上的其他车辆进行沟通,队列中的其他卡车跟随领头车辆即可,几乎无需采取任何行动。例如,车辆可以同时加速和制动,缓解交通压力,减少「反应时间」。编队行驶的广泛应用将以科技提升道路和基础设施使用效率,实现自动化高速公路系统。

欧洲汽车制造商协会报告称,编队行驶时,领头车辆可减少8%的二氧化碳排放量,尾随车辆的二氧化碳排放量减少16%,并能提高运输效率,减少交通拥堵,优化整个道路交通。此外,由于卡车的制动受系统控制,尾随卡车的司机可以在卡车可以在行驶时处理行政任务。

推荐多传感器融合路线

关于ADAS的感知问题,捷普在报告中认同了多传感器融合的路线。其表示,单一类型的传感器无法在所有情况下安全监控汽车周围的状况,可以通过组合多种传感器建立一个「冗余监控系统」,以确保无论路况如何,车辆始终都能接到正确信息。这类系统涵盖了包括摄像头、激光雷达、雷达和驾驶员监控系统在内的各种传感器。

目前,主流车企都有自己的解决方案。有的采用以激光雷达为主、摄像头为辅的感知系统,而有的则会更专注于摄像头,再通过激光雷达或毫米波雷达辅助。

ADAS不断进步的同时,AEB自动紧急制动的普及程度和性能,也在逐步提升。以宝马集团研发的紧急制动辅助系统为例,这项技术支持向驾驶员发出碰撞警告,并在必要时自动制动,避免车辆与障碍物、行人或其他车辆发生碰撞。同时,它还具有「紧急变线」功能,通过规避操作主动支持驾驶员。

这一功能也被前沿安全专家评为近年来最重要的道路安全进步之一,并将之和安全带放在同一地位。其认为用不了多久,这项安全功能就会成为汽车的标准配置。

同时,5G和AR技术也将支持和扩展ADAS功能。虽然ADAS不依赖5G,但5G的大带宽和低时延将促进驾驶辅助系统更好地发挥作用,并拓展ADAS的应用范围。ADAS涉及到大量的数据创建和传输,这会给速度较慢的系统带来负担。5G的高速数据传输,也将为AR开辟更多可能性。未来,汽车制造商将使用AR在驾驶员的视线范围内叠加重要数据,例如速度限制和导航方向。

ADAS需要更深入的行业协作

走向无人驾驶是ADAS的发展方向。捷普认为,在当前阶段普及这套系统,可以让消费者提前适应和信任汽车做出的驾驶决策。同时,车企的技术更新、基础设施建设、法律法规和保险制度的完善,也需要在这段时间加速进行。

另外,车企和供应商也将为ADAS展开更加深入的协作。捷普整理了调查数据发现:大约2/3的受访车企表示决定自主设计ADAS系统,但其中有70%是计划在未来五年内通过外包需求来完成;有64%的车企表示将自主制造ADAS,其中约20%也计划在未来五年内将其外包。

还可以看到的是,搭载ADAS的智能汽车开发时间正在大幅缩短。英国金融服务企业IHS Markit的报告显示,美国传统汽车的平均寿命为12年左右,而持续运行的自动驾驶汽车的使用寿命只有3-4年。并且随着技术的不断迭代,汽车的车载技术很快就会过时,需要经常更新升级。

因此,汽车制造商必须提速开发和生产新车。目前,车企已经将新产品的开发周期缩短至一年,甚至更短。

但捷普相信,ADAS终将成为车辆标配。尽管在技术、基础设施和法律法规方面依然有很长的路要走,但通过行业内外的协作,已经让车企打下了迎战基础。


相关文章
|
5天前
|
存储 关系型数据库 分布式数据库
PostgreSQL 18 发布,快来 PolarDB 尝鲜!
PostgreSQL 18 发布,PolarDB for PostgreSQL 全面兼容。新版本支持异步I/O、UUIDv7、虚拟生成列、逻辑复制增强及OAuth认证,显著提升性能与安全。PolarDB-PG 18 支持存算分离架构,融合海量弹性存储与极致计算性能,搭配丰富插件生态,为企业提供高效、稳定、灵活的云数据库解决方案,助力企业数字化转型如虎添翼!
|
16天前
|
弹性计算 关系型数据库 微服务
基于 Docker 与 Kubernetes(K3s)的微服务:阿里云生产环境扩容实践
在微服务架构中,如何实现“稳定扩容”与“成本可控”是企业面临的核心挑战。本文结合 Python FastAPI 微服务实战,详解如何基于阿里云基础设施,利用 Docker 封装服务、K3s 实现容器编排,构建生产级微服务架构。内容涵盖容器构建、集群部署、自动扩缩容、可观测性等关键环节,适配阿里云资源特性与服务生态,助力企业打造低成本、高可靠、易扩展的微服务解决方案。
1316 5
|
3天前
|
监控 JavaScript Java
基于大模型技术的反欺诈知识问答系统
随着互联网与金融科技发展,网络欺诈频发,构建高效反欺诈平台成为迫切需求。本文基于Java、Vue.js、Spring Boot与MySQL技术,设计实现集欺诈识别、宣传教育、用户互动于一体的反欺诈系统,提升公众防范意识,助力企业合规与用户权益保护。
|
15天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
通义DeepResearch全面开源!同步分享可落地的高阶Agent构建方法论
通义研究团队开源发布通义 DeepResearch —— 首个在性能上可与 OpenAI DeepResearch 相媲美、并在多项权威基准测试中取得领先表现的全开源 Web Agent。
1369 87
|
3天前
|
JavaScript Java 大数据
基于JavaWeb的销售管理系统设计系统
本系统基于Java、MySQL、Spring Boot与Vue.js技术,构建高效、可扩展的销售管理平台,实现客户、订单、数据可视化等全流程自动化管理,提升企业运营效率与决策能力。
|
4天前
|
弹性计算 安全 数据安全/隐私保护
2025年阿里云域名备案流程(新手图文详细流程)
本文图文详解阿里云账号注册、服务器租赁、域名购买及备案全流程,涵盖企业实名认证、信息模板创建、域名备案提交与管局审核等关键步骤,助您快速完成网站上线前的准备工作。
202 82
2025年阿里云域名备案流程(新手图文详细流程)