2019自动驾驶十大关键词丨年终盘点

车企与车企合作方面。今年3月份，为分摊高昂的研发成本，并应对利润下降的行业局面，宝马和戴姆勒宣布合作研发自动驾驶汽车。7月4日，两家汽车制造商联合声明将扩大合作并集中开发资源，希望在2024年向市场推出L4级自动驾驶乘用车。同时在宣布合作的前一天，两家公司还联合大众、百度等另外9家公司发布了首个规定自动驾驶汽车研发、测试和验证的准则《自动驾驶安全第一》白皮书。今年7月，大众汽车将向福特旗下Argo AI注资26亿美元，这是两家公司自去年6月签署备忘录、探寻结成战略合作联盟以来，首次明确以联盟的形式入局自动驾驶领域。12月，上汽集团与广汽集团签署战略合作，积极探讨在新能源汽车、智能化、网联化等方面的合作，共享资源和研发成果。

车企与科技公司合作方面。4月19日，Uber宣布其自动驾驶部门将获得来自软银、丰田汽车、电装公司的10亿美元的注资，用于自动驾驶汽车和卡车技术的研发。7月，吉利和丰田将加入百度的自动驾驶平台“阿波罗”(Apollo)，百度将为丰田提供适用于自动驾驶巴士的软件产品Apollo Minibus，与吉利在智能联网和智能出行等应用领域展开合作。6月雷诺-日产-三菱联盟与Waymo签署了自动驾驶汽车商业化服务合作协议，未来双方会在法国和日本首先开展自动驾驶商业服务。

跨产业联盟方面。4月由SAE、丰田、福特、通用、Uber、Lyft等联手打造的自动驾驶汽车安全联盟(AVSC)正式启动。该联盟属于美国汽车工程师协会(SAE)行业技术协会，致力于为自动驾驶汽车制定安全标准，安全地推进SAE 4级和5级自动驾驶汽车的测试、开发和部署。9月，中国电动汽车百人会、交通部公路院、东风、一汽、华为、宝马、戴姆勒、博世等70余家来自汽车、通信、人工智能等不同领域的企业，成立“自动驾驶城市示范与产业协同创新联盟”，依托国家有关部委，以示范城市为载体，开展自动驾驶与交通、通信、基础设施建设的顶层设计与应用示范。

从封闭到开放，合作攻坚以缩短技术创新周期，成为自动驾驶产业发展新趋势。面对自动驾驶研发软硬件的高投入门槛和长投资回报周期，抱团攻坚组建联盟，分摊自动驾驶先期的风险成本，抢占时间窗口，形成规模效应，成为自动驾驶商业落地的必由之路。

关键词九：架构调整

随着自动驾驶研发深入与产业化压力增大，科技巨头、传统车企不断寻求合纵连横，同时也在积极调整组织架构，集中研发优势，避免内部消耗，以加速推进自动驾驶技术落地。

科技企业方面，华为于5月27日成立智能汽车解决方案BU，借助在C-V2X、AI、操作系统等领域较强的竞争力，定位为智能网联汽车的 Tier1 厂商。8月5日，滴滴出行宣布旗下自动驾驶部门升级为独立公司, 整合滴滴出行平台资源和原有技术优势，持续加大自动驾驶技术研发投入，深入拓展与汽车上下游产业链合作。百度 Apollo于12月 进行了组织架构升级，除原有自动驾驶、车联网等业务组升级外，还新增了智能交通业务组，通过进行业务整合以尽量避免内耗，降低成本。

传统车企方面，10月沃尔沃集团宣布将于2020年1月1日成立新的业务部门——沃尔沃自动驾驶解决方案业务部，以促进自动驾驶交通解决方案的研发、商业化和销售。10月28日，大众汽车集团宣布成立自动驾驶子公司 Volkswagen Autonomy(VWAT)，将自动驾驶的研究资源全部转移到VWAT，计划在下个十年的中期开始自动驾驶大规模商业化应用。

关键词十：数据开放

当前L4级自动驾驶面临着长尾场景算法等难点突破问题，单个企业很难独立建立和维护完善的数据集。2018年，百度Apollo就开放了其Apollo Scape自动驾驶数据集，今年，多家头部自动驾驶企业相继公开其自动驾驶数据集，预示着“开放”成为自动驾驶未来发展趋势。

2019年3月，安波福(Aptiv)宣布，将全面放开其自动驾驶汽车开源数据集nuScenes。该数据集覆盖1000个场景，数据收集自波士顿和新加波等地，包括140万张图像、39万个LiDAR扫描和140万个人工标注的3D物体边界框，据称是迄今为止发布的最大的多模3D自动驾驶汽车数据集。

Waymo在今年6月发布了包含完整传感器信息的全新标注数据集Waymo Open Dataset。该数据集共有3000段平均时长为20秒的驾驶记录，包含60万帧数据、大约2500万3D边界框、2200万2D边界框，以及多样化的自动场景。同期，Argo AI发布了Argoverse数据集，成为第一个公开的包含高精度地图数据的数据集。包含匹兹堡和迈阿密290公里的车道地图，如位置、连接、交通信号、海拔等信息。

紧接着，7月Lyft也发布了自动驾驶汽车数据集，且该数据集以现有的nuScenes格式(该格式最初由安波福开发)免费对外提供。该数据集包含55000个由人工标记的3D注释交通代理框架，以及7个摄像头和3个激光雷达传感器的比特流数据、1个可供驾驶使用的地面地图以及1个空间语义高精地图，为目前同类最大的公开数据集。

2019年10月，韩国最大的搜索引擎网站Naver旗下Naver LABS也向开放了其为自动驾驶汽车研发的大规模高精度地图数据集。

回顾2019年，企业和资本都意识到商业落地的重要性，加上政策环境逐步改善，商业牌照、无人出租车、无人物流等成为年度关键词。

展望明年，很多企业已经锚定其作为自动驾驶车辆量产的时间表。量产前夜，所有行业的亲历者和创造者都在经历徘徊、起伏，这股新的浪潮究竟将奔向何方?答案或许会在2020年。

（编辑：核心网）

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