近期在無人駕駛規模產生了幾件大事：由自動駕駛技能導致的幾起特斯拉車禍、特斯拉與Mobileye公布“分離”、英特爾、寶馬和Mobileye相助、Delphi和Mobileye相助。

盡量這些事件看上去互相孤獨，且產生的時點各有先后，但環繞的焦點都是同一個：無人駕駛技能。跟著行業內內一分一合的行動希望，無人駕駛這一全新規模的行業名堂也變得更為清晰。   　　

總體來看，今朝從事無人駕駛技能研發以兩大陣營為主：傳統廠商和科技公司。由于兩邊各自的技能方案和實現路徑方面存在著明明差別，因而這兩大陣營從今朝來看根基上很難實現相助，這也在必然水平上表明白特斯拉和Mobileye的相助為何最終難以走下去。   　　

從實現無人駕駛的路徑來看，傳統廠商采納了一條漸進式成長蹊徑，按照多年來在汽車家產制造和技能方面的履歷積聚，，傳統廠商在已往已經成熟的一套幫助駕駛技能長舉辦進級和完善，期望最終形成完全意義上的無人駕駛，而科技公司則憑借著自身的科技實力，試圖通過人工智能、大數據處理懲罰、高精度三維輿圖繪制等手段，實此刻無人駕駛技能方面的超過式成長。   　　從近況來看，傳統廠商今朝握有必然的優勢，科技公司的方案存在著明明的瓶頸，譬喻數據量太大受到及時傳輸的限制、整套系統本錢過高檔。   　　

盡量從今朝的路徑來看，這兩大陣營存在著明明的差別，但殊途同歸，無論哪一種方案，將來都是為了實現完全意義上的所有路面條件下的無人駕駛。只是要實現這一點，或者禁錮束度方面的障礙比技能打破自己要更難。   　　

英特爾物聯網計策與合成產物執行總監布里吉特? 卡爾琳（Bridget Karlin）對騰訊科技暗示，在舉辦技能研發的同時，廠商也在跟禁錮層舉辦密切的相同，讓他們的認識與財富的成長同步，近期的一系列自動駕駛變亂也給行業提了醒，任何時候都需要將安詳放在第一位思量。   　　技能方案的差別導致兩大陣營成形

Mobieye連系首創人兼首席技能官Amnon Shashua在2016年CES大會期間的一場宣布會上展示的一頁PPT根基上便梳理清楚了傳統汽車廠商和科技公司在舉辦無人駕駛技能方面所采納的差異技能方案路徑：前者強調的是在所有處所舉辦無人駕駛，實現的方法是通過低精度的輿圖和高精度的傳感器和攝像頭，爾后者則首先在某些牢靠區域 舉辦無人駕駛試驗，通過高精度的三維輿圖和低精度的傳感器激光雷達來實現。   　　

今朝從事無人駕駛技能研發的科技公司以谷歌(微博)、百度等為代表，而舉辦這一規模技能研發的傳統廠商則以疾馳、寶馬、沃爾沃和Mobileye等為主。   　　

簡樸來說，傳統廠商通過車載的高精度攝像頭，及時收羅路面數據并反饋給車輛，車輛通過算法對這些數據舉辦闡明并做出及時決定。而科技公司是通過激光雷達，對路面數據舉辦及時掃描，繪制出高精度3D地形圖并上傳至車內電腦，電腦再通過對數據的闡明形成決定，從而讓舉動中的車輛實現及時的應對行動。   　　

Shashua認為，今朝科技公司的無人駕駛辦理方案存在幾方面的現實障礙，首先是數據量太大，由于行駛的車輛與高精度輿圖數據需要舉辦及時的比對，因此每公里的數據量在3至4個GB巨細，大量數據的及時傳輸在現有的無線網絡情況下仍有許多障礙，英特爾不久前估量，到2020年，每一輛智能汽車天天發生的數據量在4000G閣下，二是對付數據的及時處理懲罰必需要在車上完成，無法借助云端來實現，因而今朝谷歌和百度等路測的無人車根基上都是移動的高機能電腦。三是本錢太高，今朝谷歌的一套無人駕駛系統總本錢在30-40萬美元，實現量產今朝完全不現實。   　　

與之對比，傳統汽車廠商的技能方案今朝有著明明的優勢，首先傳統汽車廠商有著多年的汽車家產制造基本，第二，其高精度及時傳感器得到的數據量在每公里10k閣下，數據量很是小，可以或許實現及時的數據傳輸，別的這套方案也并不需要在有著高精度輿圖數據的地域才氣利用，而是險些在任何地域都能利用。   　　

傳統廠商最大的優勢在于，今朝路面上跑著的大部門汽車都是出自傳統汽車出產商，他們將來所需要做的無人駕駛汽車，即是在現有汽車長舉辦進級，不絕地插手無人駕駛技能便可以或許實現，而科技公司的一整套技能方案，更像是從零開始起步的盡力。   　　

將來趨勢或更有利于科技公司陣營