近年來，新能源汽車不斷湧現，銷量也在持續上升，特斯拉、蔚藍、小鵬汽車等新能源汽車品牌漸漸被我們所熟知。許多新能源汽車的主要賣點除了優異的汽車性能外，智能化也是各家廠商一個重要的競争領域。
要實作智能化，需要大量傳感器的配合!普通家用汽車内含有近百個傳感器，豪華轎車上多達200個。而以自動駕駛為目标的智能電動汽車，需要多少傳感器來支撐呢?
我們先來了解一下自動駕駛系統的結構，包含三個方面，分别為感覺層、決策層和執行層。以特斯拉和WAYMO兩種智能駕駛感覺層解決方案為例。
可以發現，自動駕駛系統的感覺層都是以攝像頭、雷射雷達、超音波雷達和毫米波雷達進行搭配使用。但每種傳感器元件又因原理的不同，成本、性能、應用面上有很大的差别。
通過上述分析，可以發現這些自動駕駛傳感器或多或少存在一些盲點，此時就需要将各類傳感器互相融合，進行重疊和資料融合。例如，當攝像頭在弱光環境時，雷達可以輔助完成自動駕駛的感覺功能。
在上述産品中，最有前景的當屬車載攝像頭。
據 ICVTank 資料，2020 年車載攝像頭價格帶晶片及算法前視攝像頭1000元左右，無晶片500萬像素僅200元，未來這一價格有望進一步下降，并将推動車載攝像頭覆寫率和單車配置數量提升，随着ADAS和自動駕駛的逐漸深入，預計未來車載攝像頭市場規模仍保持高速增長，全球車載攝像頭市場規模将有望在2025年達到270億美元。
當然，除此之外，GPS和IMU也是自動駕駛重要的輔助技術，GPS定位系統大家很熟悉，但IMU可能會有些陌生。它的中文名叫慣性測量單元，通常由陀螺儀、加速度計和算法處理單元組成，通過對加速度和旋轉角度的測量得出自體的運動軌迹。
車輛在行駛的過程中，并非所有時間都能收到良好的GPS信号，而且有時候信号不良時，汽車在定位系統中的位置會突然變化。在這個時候，IMU就可以驗證GPS的資訊是否正确，并可以在信号消失的短時間内實作短期導航。
拿上網課來舉例，GPS相當于遠端教師，可以為你提供專業引導，而IMU相當于你邊上的監督人，看你是否在網絡不通暢時還在繼續學習，在斷網時監督你繼續學習。當然這樣的舉例可能不太恰當，但總的來說就是線上和線下雙重驗證。
一輛電動汽車自動駕駛系統需要多少傳感器來完成?
以目前的市場解決方案來看，不同廠商根據自己的汽車價格定位有不同的政策。不過各種傳感器互相配合的趨勢是存在的，無論是雷射雷達、超音波、毫米波、攝像頭還是GPS、IMU、加速度計、陀螺儀都是電動汽車自動駕駛必備的傳感器。
國内廠商在這些傳感器的制作上相對國外的優秀廠商還有一定差距，但也有某些特定領域湧現了速騰聚創、大疆、華為、深迪半導體等企業，在不斷進步。
我國作為智能汽車最大的消費市場，自動駕駛的落地實施需要中國企業的配合和參與，其中的傳感器研發也需要中國企業的完善。希望未來，我們有更加安全、友善的自動駕駛方案。
本文轉載自51CTO，本文一切觀點和機器智能技術圈子無關。
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