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2016 年，麦肯锡预测 2030 年自动驾驶汽车市场价值可能达到 1.5 万亿美元。

资料来源： 麦肯锡

Strategy Analytics 准备的一项研究预测，自动驾驶汽车将创造巨大的经济机会，从 2035 年（研究的基准年）的 8000 亿美元扩大到 2050 年的 7 万亿美元。

资料来源： 战略分析

在 2017-2027 年的预测期内，全球自动驾驶汽车市场收入预计将以 39.6% 的复合年增长率增长，到 2027 年达到 1268 亿美元。

资料来源： 美通社

自动驾驶汽车的商业价值是什么？

1. 提高安全性：研究表明，高达 90% 的道路交通事故是由驾驶员造成的。无人驾驶汽车的倡导者认为，自主系统比人类做出更好、更快的决策。与人类驾驶员相比，自动驾驶汽车可以更加勤奋、速度和安全地监控和适应不断变化的交通和天气条件。

2. 降低环境影响：可以对自治系统进行编程，以最大限度地减少对环境的影响或实现特定的监管目标。例如，这是通过优化加速和最小化怠速时间来实现的。

3. 交通效率：通过协调车辆的流动可以减少拥堵。使用车对车通信，自动驾驶汽车可以在近距离高速安全行驶。他们还可以改变路线以避免道路网络中的拥堵点。事故的减少也将减少意料之外的拥堵。

4. 更舒适：通勤者将能够在日常通勤期间享用早晨的咖啡、阅读新闻、参加会议或补觉。当不再需要方向盘和刹车等设备时，将重新设计车辆以优化舒适性和便利性。疲劳或压力大的驾驶员的不稳定驾驶行为不会影响交通的顺畅。

哪些传感器通常用于实现车辆的自主控制？

传感器对于自动驾驶汽车的功能至关重要。它们提供补充系统数据（例如地图）的动态环境数据，以实现安全操作。有两个领域可以部署传感器，即在车辆上和在环境中。随着时间的推移，更多的传感器，例如部署在交通信号灯上的摄像头，将被放置在环境中，并为附近的所有车辆提供数据馈送。然而，在缺乏高度感知和互联环境的情况下，自动驾驶汽车主要依赖于安装在车辆本身的传感器。

由于需要超低延迟和相对高的吞吐量，来自这些传感器的数据必须在边缘（即车辆）而不是云端进行处理。由于传感器与中央计算系统融合在一起，因此它们可以分布以支持使用分布式架构的子系统的更高自主性。为此，通信系统必须具有支持数据流的子系统。

共有三种常见的传感器类别：

雷达传感器从附近的物体获取信息，如距离、大小和速度（如果它正在移动），并在检测到即将发生的碰撞时警告驾驶员。如果驾驶员未能在规定的时间内（警告后）进行干预，雷达的输入甚至可以启用高级转向和制动控制以防止碰撞。雷达的高精度和不受天气影响的能力使其永久适用于任何自动驾驶汽车原型，无论环境条件如何。

LiDAR 传感器是“基于光的雷达”，可发送不可见的激光脉冲并确定其返回时间，从而在汽车周围创建 3D 轮廓。与摄像头和雷达不同，LiDAR 在技术上并不检测附近的物体；相反，它们通过照亮物体并分析反射光的路径来“描绘”它们。这在每秒重复超过一百万次时会产生高分辨率图像。由于 LiDAR 传感器使用发射光，它的操作不会受到影响，尽管环境光的强度意味着在夜间或白天、云或太阳、阴影或阳光下的强度相同。结果是更高的感知准确性和对干扰的高弹性。

基于摄像机的系统要么是单视觉，即具有一个视觉源，要么是立体视觉，即一组多个（通常是两个）单视觉摄像机，就像人类的视力一样。根据需要，可安装在前格栅、后视镜、后车门、后挡风玻璃等处，密切监控附近车辆、车道标线、限速标志、远光灯等，并在车辆行驶时提醒驾驶员有即将与行人或前进车辆发生碰撞的危险。然而，最先进的相机系统不仅可以检测障碍物，还可以识别它们并使用高级算法预测它们的即时轨迹。

通常使用哪些类型的分析将数据转换为可操作的信息？

自动驾驶车辆需要执行数据融合的子系统，以提供定位、态势感知、路线规划、车辆控制和其他功能。该数据通常被存储和搜索以提供实时结果。例如，系统可以包括 DDS 互操作性协议、实时移动数据的数据总线、管理控制台、Web 集成服务、代码生成器和其他组件。

哪些业务挑战会影响自动驾驶汽车的部署？

安全和网络安全及其潜在的安全影响是大规模部署自动驾驶汽车的最大障碍。鉴于目前对涉及自动驾驶汽车的事故的法律责任缺乏明确性，它们尤其具有挑战性。