以下文章来源于自动驾驶之心
人人都在谈论自动驾驶，但它具体是做什么的？有哪些好公司值得加入？行内人说的L2、L3、L4究竟是什么？ 今天，我们帮你梳理一些这个行业的基本概念。
这篇文章来自【 自动驾驶之心 】，一个专注自动驾驶与AI领域全技术栈的技术社区。
一、自动驾驶与AI领域为什么备受关注？
自动驾驶相比于互联网，近年来热度一直递增。
国家层面鼓励新能源和智能汽车的发展，推出了一系列优惠政策；国内外资本不断涌入投资各类独角兽；就连互联网公司都开始布局转行，坚信自动驾驶与AI能够改变人类出行，推动整个社会的进步！
目前从事相关工作的企业主要有以下几大业务：重卡业务、商用车和Robotaxi业务、环卫智能车业务及造车新势力等。
二、重卡业务
1、图森未来
国内base北京，纳斯达克上市， 自动驾驶重卡技术领跑者 ，中美两地都有研发中心！
图森自主研发的高清摄像头感知系统 ，融合激光雷达和毫米波雷达等其他传感器，能够360°感知周围车辆。多传感器全覆盖使得无人驾驶系统在几乎任何条件下都可以平稳运行，不分昼夜、无惧风雨。 校招社招门槛较高 ！
2、赢彻科技
计算机视觉顶尖科学家杨睿刚博士带队，上海、硅谷两个研发中心，业务聚焦干线物流场景， 自主研发L3和L4级自动驾驶技术 （轩辕系统） ！
3、智加科技
上海+苏州+北京研发中心， 主打毫米波雷达+激光雷达+摄像头多传感器融合方案 ，360度无死角感知车辆周边情况，数百米外亦能追踪其它车辆的存在，校招社招门槛高！
4、西井科技
比较低调，base上海！西井科技成立于2016年，从研发类脑芯片起步，专注于芯片的研发。
在2016年初进行转型， 通过将技术和产品相结合的方式服务于智慧港口，布局无人驾驶团队 ，涵盖无人驾驶跨运车、无人驾驶新能源集卡和无人驾驶电动重卡三大项目。
2018年发布全时无人驾驶电动重卡 Q-Truck及电动重卡Well-Truck，电动重卡Well-Truck已经在盐田国际码头进行路测。
5、飞步科技
主营智慧港口业务，车路云一体化，base杭州！毕马威中国“ 领先汽车科技企业50强 ”，在宁波舟山港和南通港，已经建立首支港口自动驾驶集卡作业车队，开始参与实船自动化作业。
6、主线科技
首席科学家李德毅院士， 智能物流生态领航者 ，重构中国货运网络，面向港口物流枢纽与高速干线物流场景。合作伙伴包括中国重汽、中国一汽、陕汽重卡等！
7、挚途科技
base苏州 （上海也有研发中心） ，一汽解放发起的自动驾驶公司，是 AI技术赋能汽车业的先行者和商用车自动驾驶商业化落地的领跑者 ！
8、斯年智驾
北京、上海两个研发中心， 物流重卡无人驾驶技术研究和商业化 ！清北、普渡大学的团队。
9、无人矿车
国内主要有易控智驾、踏歌智行、慧拓智能等， 专注矿业 相关业务！切入点也是非常准确。
三、商用车和Robotaxi业务
1、集度汽车
base上海+北京，吉利和百度合资，据说吉利已经撤资，百度技术落地！
2、AutoX
MIT肖健雄博士创办，国内base深圳、北京、上海、广州，国外硅谷！
AutoX是国内Robotaxi的领跑者，是 中国目前唯一一家实现城市公开道路真正完全无人驾驶RoboTaxi商业化运营的公司 ，具有国内数目最多的RoboTaxi车队。
3、Momenta
base北京、苏州、斯图加特，微软亚洲研究院的团队，国内技术领先，不过内部略微卷！！！
4、滴滴
网约车、出租车、卡车等业务，达芬奇实验室，公司就不做介绍了。
5、小米
雷总押下了自己所有的荣誉与激情，再来创业，500人团队，力争25年小米自动驾驶全技术栈达到一流水平。
6、华为
华为BU，近年来华为投入了相当大的人力物力财力支持自动驾驶业务，内部很多小伙伴也转岗到相关方向，还是比较看好华为的实力！
7、中智行
base上海、北京、苏州、南京， 基于车路协同的新一代自动驾驶引领者 ，致力于用科技让交通更安全、更高效、更经济、更舒适。
8、纵目科技
base上海、北京、深圳、重庆、斯图加特，比较务实的一家公司，已经研发了L4自主代客泊车系统 （AVP） 、自动泊车系统 （APA） 、360度环视高级驾驶辅助系统 （ADAS） 、ZATLAS全栈高精地图等系列 智能出行全生态产品 。
9、魔视智能
base上海，魔视智能拥有自主知识产权的全栈式自动驾驶核心技术，包括环境感知、多传感器融合、高精度的车辆定位、路径规划、车辆控制、驾驶决策等所有核心算法，支持L1-L4级自动驾驶。
魔视智能 独有的深度学习框架 ，全面支持国际及国内六大主流嵌入式芯片平台，实现高度优化及精准的人工智能引擎。
10、驭势科技
base北京、上海，intel中国研究院院长创办，驭势科技依托自主研发的U-Drive®智能驾驶平台，在业务上已经形成可规模化部署的L3-L4级智能驾驶系统，可以满足多场景、高级别的自动驾驶需求。
2019年， 驭势科技率先在机场和厂区领域实现了 “去安全员” 无人驾驶常态化运营 的重大突破，落地“全场景、真无人、全天候”的自动驾驶技术，并由此迈向大规模商用。
11、其它
环宇智行、深兰科技、景驰科技、经纬恒润、欧菲智能 也都有相关的产品和布局，和吉利相关的两个子公司： 亿咖通、吉咖智能 ，也表现不错！
四、造车新势力
1、三巨头
蔚来、小鹏、理想 ！行业三巨头，电车+辅助/自动驾驶，绝对是标配，国内外销量一直在增加，三家企业也非常关注自动驾驶方案。
2、威马汽车
2015年沈辉创办威马汽车 （带领团队完成吉利收购沃尔沃） ，威马汽车自创立之初便制定了明确的集团发展“三步走”战略 （第一步，做智能电动汽车的普及者；第二步，成为数据驱动的智能硬件公司；第三步，成长为智慧出行新生态的服务商） ，未来发展可期！
3、奇点汽车
成立于2014年12月，公司业务范围涵盖了新能源汽车、智能汽车系统、基于大数据与云计算的车联网服务和解决方案、创新技术产品的投资等。
4、零跑汽车
大华系的汽车公司，零跑科技是一家具备全域自研自造能力的科技型智能电动汽车企业，业务范围涵盖智能电动汽车整车设计、研发制造、智能驾驶、电机电控、电池系统开发以及基于云计算的车联网解决方案。
5、智己汽车
上汽集团、张江高科和阿里巴巴集团共同打造的全新用户型汽车品牌 ，成立于2020年12月25日 ，全力探索实现“ 软件定义汽车 ” 模式 。
五、智能清洁车
1、仙途智能
base上海，杭州，滴滴研究院背景，Autowise.ai成立于2017年8月，在上海组建了中国最早的一批robotaxi车队，并于2019年获得自动驾驶卡车测试牌照。
仙途智能 率先将自动驾驶技术应用到城市环卫领域 ，发布全球首支涵盖1-18吨不同车型、并能应用于复杂作业场景的自动驾驶清扫车队，并成为自动驾驶商业化领先企业。
目前，公司在全球范围内拥有150余辆自动驾驶清扫车，车辆已在瑞士、德国、美国及中国上海、北京、广州、郑州、南京、合肥、唐山等全球20多座城市实现多场景商业落地，累计真实运营里程超百万公里。
2、高仙机器人
成立于2013年，base上海苏州，是全球最早从事自主移动技术研发和应用的高科技公司之一。
高仙深耕 商用清洁机器人 赛道，推出7大产品线，覆盖7大清洁功能，全面实现行业领跑。
高仙是清洁行业唯一获全ISO9001国际认证、中国机器人CR认证、美国UL安全认证、欧洲CE安全认证的商业服务机器人公司。
3、智行者
base北京，成立于2015年，聚焦无人驾驶汽车大脑的研发，致力于成为通用场景L4解决方案提供商。
公司已有员工近 500人，核心团队均来自清华大学汽车系，技术优势显著。获得厚安 （厚朴/Arm） 、百度、顺为、京东等多家知名机构的投资。
智行者自主研发的 无人驾驶大脑 已成功赋能智能出行、智慧生活、特种应用等多个领域，逐步实现用无人驾驶大脑构建智慧生活的企业愿景；
累计落地场景超过2800个点位，商业应用里程已超过500万公里，已实现无人驾驶车辆的批量化落地，商业化能力位于国内无人驾驶企业前列。
4、物流智能车
主要有 美团、京东、阿里 （小蛮驴） 以及 新石器 等，切入快递配送、自动售货小车等方向。
六、自动驾驶等级介绍
领域内L2+是最常见的落地方案，L3~L4由于技术层面还未完全解决，需要在量产前做进一步沉淀，未来仍有一段很长的路要走，可是我们坚信，未来是一片光明！
L0 ： 人工驾驶 。
驾驶员执行全部的驾驶任务。
L1 ：辅助驾驶。
在适用的设计范围下，驾驶自动化系统 （driving automation system） 可持续执行横向或纵向的车辆运动控制的某一子任务 （不同时进行） ， 驾驶员负责执行其他的动态驾驶任务 。
L2 ：部分驾驶自动化。
在适用的设计范围下，驾驶自动化系统 （driving automation system） 可持续执行横向或纵向的车辆运动控制任务 （不同时进行） ， 驾驶员进行周边监控并监督驾驶 自动化系统。
L2级别及以下以驾驶员操控汽车为主，驾驶系统主要提供辅助功能。
L3：有条件驾驶自动化。
在适用的设计范围下，自动驾驶系统 （Automated Driving System，ADS） 可持续执行完整的动态驾驶任务， 驾驶员需要在系统失效时接受系统的干预请求 ，及时作出相应。
L3级别在限定条件下，系统操控汽车，驾驶员在必要时进行接管。
L4 ：高度驾驶自动化。
在适用的设计范围下，自动驾驶系统 （Automated Driving System，ADS） 可持续执行完整的动态驾驶任务， 驾驶员不需要对系统请求作出响应 。
L4级别在限定条件下，系统可以基本上操控智能汽车，不需要驾驶员进行接管。
L5 ：完全驾驶自动化。
自动驾驶系统 （Automated Driving System，ADS） 在所有道路环境执行完整的动态驾驶任务及动态驾驶任务支援， 驾驶员无需介入 。
七、感知传感器优劣介绍
感知传感器 距离 优势 劣势
摄像头 50-200m 成本低，感知内容丰富 受光线干扰交大，测距性能较差，算法要求高
毫米波雷达 20-250m 具备绕物能力，受天气和环境的影响最小，全天候全天时测距远 点云分辨率较低，数据稳定性差，对金属敏感
激光雷达 50-300m 探测距离远，测量精度高，响应速度灵敏 受雨雪雾霾恶劣天气影响，成本高，光源易被污染
超声波雷达 15m 成本低，适合近距离探测 远距离探测能力差
八、L3
L3有条件驾驶自动化，智能汽车在适用条件下可持续执行完整的动态驾驶任务，区域性有条件的完全控制功能，并在系统失效时接管车辆控制。
常用的传感器有摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达。
常用的感知模块包括但不限于：分类、检测、分割、车道线检测、关键点、跟踪、多传感器融合、高精地图、SLAM等。
TJP：Traffic Jam Pilot交通拥堵领航
功能介绍：在TJA基础上增加导航和自动并道功能。
HWP：Highway Pilot高速驾驶指引
功能介绍：在HWA的基础上增加高速导航、自动并道和自动上下匝道的功能。
AVP：Autonomous Valet Parking，自主代客泊车
功能介绍：停车场或其他限定区域内，实现最后几百米的慢速无人泊车功能。
九、L4
L4高度驾驶自动化，在适用的设计范围下，自动驾驶系统可持续执行完整的动态驾驶任务，驾驶员不需要对系统请求作出响应。
L4基本上就是L0-L3功能的汇总 ，在此不做过多介绍。
自动驾驶之心是 以自动驾驶与AI全技术栈切入的开发者社区 ，主要关注：
自动驾驶感知 （分类、目标检测、语义分割、实例分割、全景分割、关键点检测、车道线检测、3D感知、目标跟踪、多模态、多传感器融合等）、 自动驾驶定位建图 （高精地图、SLAM） 、自动驾驶规划控制；
领域技术方案 （纯视觉方案、视觉+毫米波雷达方案、视觉+Radar+Lidar等多传感器融合方案） 、AI模型部署落地 （基于TersorRT、NNIE、NCNN等） 、行业动态、岗位发布 （校招+社招） 等方向。
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