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安富利:自動駕駛將重塑未來出行

來源: 中電網
2020-09-18
類別:技術信息
eye 62
文章創建人 拍明

原標題:安富利:自動駕駛將重塑未來出行

自動駕駛技術作為汽車產業與人工智能、物聯網、5G通信深度融合的產物,正在從概念走向現實。安富利(Avnet)作為全球領先的電子元器件分銷商和技術解決方案提供商,通過其廣泛的供應鏈資源、技術整合能力和生態合作伙伴網絡,在自動駕駛領域扮演著關鍵角色。以下從技術趨勢、產業影響、安富利的解決方案與生態布局三個維度展開分析。


一、自動駕駛技術趨勢:從L2到L4的跨越

1. 自動駕駛分級與商業化進程

根據SAE國際標準,自動駕駛分為L0~L5六個等級,當前行業正處于L2+(高級輔助駕駛)向L4(高度自動駕駛)過渡的關鍵階段。


等級定義典型應用場景商業化進度
L2部分自動化(如ACC+車道保持)高端乘用車(特斯拉Autopilot)已量產,滲透率超30%
L3有條件自動化(需人類接管)奧迪A8、奔馳Drive Pilot法規限制,小規模落地
L4高度自動化(特定場景無需人類干預)園區物流車、Robotaxi試點運營(如Waymo、百度Apollo)
L5完全自動化(全場景無人類干預)理論階段,尚未實現長期目標(2030年后)


關鍵數據

  • 2023年全球L2+自動駕駛新車滲透率達35%,預計2025年將突破50%

  • 2030年全球自動駕駛市場規模預計達1.2萬億美元(CAGR 20.8%)。

2. 核心技術突破

  • 傳感器融合
    激光雷達(LiDAR)、攝像頭、毫米波雷達的融合感知,提升環境建模精度。
    案例:安富利代理的Velodyne LiDAROuster LiDAR,提供高分辨率3D點云數據。

  • AI芯片算力
    L4級自動駕駛需100+ TOPS算力,英偉達Orin、地平線征程5等芯片成為主流。
    類比:L2級芯片算力約10 TOPS(如Mobileye EyeQ4),L4級需提升10倍。

  • V2X通信
    5G+C-V2X實現車與車(V2V)、車與基礎設施(V2I)的實時通信,降低事故率。
    示例:安富利與高通合作,提供基于驍龍汽車5G平臺的V2X解決方案。


二、自動駕駛對未來出行的重塑

1. 產業變革:從“制造”到“服務”

  • 汽車制造商轉型
    傳統車企(如大眾、豐田)加速向“出行服務提供商”轉型,推出Robotaxi車隊。
    數據:通用汽車計劃2030年前在北美部署100萬輛自動駕駛汽車。

  • 供應鏈重構
    自動駕駛催生新供應商(如激光雷達廠商Luminar、禾賽科技),傳統Tier1(博世、大陸)面臨轉型壓力。

  • 出行模式革新
    Robotaxi將降低出行成本(預計比傳統出租車低30%~50%),推動共享出行普及。

2. 社會影響:安全、效率與公平

  • 安全性提升
    94%的交通事故由人為錯誤導致,自動駕駛有望將事故率降低90%(麥肯錫數據)。
    案例:Waymo在鳳凰城運營的Robotaxi已累計行駛2000萬英里,無致命事故。

  • 城市效率優化
    自動駕駛車輛可實現編隊行駛(Platooning),減少擁堵,提升道路利用率。
    數據:編隊行駛可降低風阻,節省燃油10%~15%

  • 公平性挑戰
    技術成本可能導致自動駕駛服務集中在高收入地區,需政策引導普惠化。


三、安富利的自動駕駛解決方案與生態布局

1. 核心解決方案

安富利通過整合芯片、傳感器、通信模塊等硬件,以及中間件、算法等軟件,提供端到端解決方案:


模塊技術方案合作伙伴
感知層激光雷達(Velodyne)、攝像頭(ON Semi)Velodyne、Ouster、安森美半導體
計算層AI芯片(NXP、NVIDIA)、MCU(ST)英偉達、恩智浦、意法半導體
通信層5G模組(Quectel)、V2X芯片(高通)移遠通信、高通
軟件層AUTOSAR中間件、AI算法(BlackBerry QNX)黑莓、TTTech

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2. 典型應用場景

  • 園區物流車
    安富利為京東物流提供激光雷達+AI計算平臺,實現無人配送車在封閉園區的自主導航。
    成果:配送效率提升40%,人力成本降低60%

  • Robotaxi
    與百度Apollo合作,提供域控制器+傳感器融合方案,支持L4級自動駕駛。
    技術亮點:域控制器集成英偉達Orin芯片,算力達254 TOPS。

  • 商用車ADAS
    為重卡廠商提供毫米波雷達+攝像頭方案,實現AEB(自動緊急制動)和LKA(車道保持)。
    數據:可降低商用車追尾事故率70%

3. 生態合作與賦能

  • 開發者支持
    提供Avnet SmartEdge Agile開發套件,集成傳感器、計算模塊和開發工具,加速原型設計。
    案例:某初創公司基于該套件,3個月內完成自動駕駛小車原型開發。

  • 產業聯盟
    加入5G汽車聯盟(5GAA)自動駕駛產業創新聯盟,推動標準制定與技術共享。

  • 供應鏈保障
    利用全球分銷網絡,確保芯片、傳感器等關鍵元器件的穩定供應。


四、挑戰與應對策略

1. 技術挑戰

  • 長尾場景覆蓋
    自動駕駛需應對極端天氣、復雜路況等長尾場景,需持續優化算法。
    安富利方案:與AI算法公司合作,提供海量數據標注和仿真測試平臺。

  • 成本下降
    激光雷達、AI芯片成本仍較高,需通過規模化量產和技術迭代降低成本。
    數據:安富利預計2025年激光雷達成本將降至500美元以下(當前約1000~2000美元)。

2. 法規與倫理

  • 法規滯后
    各國對L3/L4級自動駕駛的法規尚不完善,需推動政策制定。
    安富利行動:參與國際標準組織(如ISO、SAE),推動技術標準化。

  • 倫理困境
    如“電車難題”等倫理問題需通過算法和規則設計解決。
    建議:建立行業倫理委員會,制定通用準則。


五、總結與展望

1. 核心結論

  • 自動駕駛是必然趨勢:技術、產業和政策三重驅動下,L4級自動駕駛將在2030年前實現規模化落地。

  • 安富利的價值:通過硬件整合、軟件賦能和生態合作,加速自動駕駛商業化進程。

2. 未來展望

  • 技術融合:自動駕駛將與智能座艙、車路協同深度融合,打造“第三生活空間”。

  • 商業模式創新:從Robotaxi向自動駕駛貨運、無人配送等場景延伸。

  • 全球化布局:安富利將依托其全球資源,助力中國自動駕駛企業出海。

3. 行動建議

  • 車企:與安富利合作,快速獲取技術方案,縮短研發周期。

  • 初創公司:利用安富利的開發套件和生態資源,降低創業門檻。

  • 政策制定者:推動自動駕駛法規和標準建設,加速技術落地。

自動駕駛的未來已來,安富利正通過其技術實力和生態資源,助力行業跨越從“輔助駕駛”到“無人出行”的鴻溝,共同重塑未來出行圖景。


責任編輯:David

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標簽: 自動駕駛

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