2020，是高级辅助驾驶功能的普及之年，这一年内，几乎所有发布的新车都已具备了L2级的ADAS功能。而仅用了一年时间，国内外的车企又开始向L3甚至更高级别的自动驾驶技术发起冲击，纷纷推出了新一代自动驾驶平台，这一趋势意味着消费者对于高级辅助驾驶功能的接受和需求度已达到了一个新的水平。

那么，这些新平台都有什么特点？环境感知系统是如何构成的？计算核心又有多强的算力？今天我们就来为大家整理一下，便于大家对业界整体有一定的认识，并方便大家对比。

注：本文仅收集了未上市车型中的部分热门型号，部分内容为猜测或传闻，不保证内容的绝对真实性。

智己汽车

智己汽车发布于前不久，该品牌由上汽集团主导，目前已确定将推出两款车，其中轿车车型将于今年年底交付。

智己汽车在发布会中强调了自己的智能化属性，其中以自动驾驶技术为重，每辆车均标配了高规格的智能驾驶硬件。

感知：

智己汽车的感知系统将采用以视觉感知为主、雷达为辅、并兼容激光雷达的融合感知，其中标配车型包括：

• 15个高清摄像头
• 5个毫米波雷达
• 12个超声波雷达

值得一提的是，该车在车顶处有一处凸起，容易让人以为该车搭载了前向激光雷达，实际上这个位置目前内含的是三颗摄像头。但智己方面也表示，该车兼容激光雷达，在后续有升级为激光雷达的可能。

计算：

智己汽车以视觉感知为主的标配车型采用了英伟达 DRIVE Xavier芯片作为计算平台，算力为30~60TOPS（可能为单芯片或双芯片冗余），而后续搭载激光雷达的车型，则将采用英伟达 DRIVE Orin芯片，算力500~1000TOPS（也就是双芯片冗余或四芯片冗余）。

目前看来，智己汽车在自动驾驶硬件上的采用还是比较保守的，但已满足L2级甚至国标L3级自动驾驶能力的需求，并且预留了升级可能，是一种比较务实的做法。

蔚来 ET7

NAD（NIO Autonomous Driving，蔚来自动驾驶）是蔚来的新一代自动驾驶平台，它将首先搭载于2022年上市的新车ET7中。在硬件构成上，NAD主要由感知硬件“蔚来超感系统 AQUILA”和计算核心“蔚来超算平台 ADAM”两部分构成，具备实现L4级自动驾驶的可能。

感知：蔚来超感系统 AQUILA

蔚来超感系统AQUILA共具备33个传感器，其中包括：

• 11个高清摄像头
• 1个激光雷达
• 5个毫米波雷达
• 12个超声波雷达
• 增强主驾感知
• 冗余高精度定位单元
• V2X车路协同感知

其中，每个高清摄像头均具备800万像素，与现在普遍采用的120万像素摄像头相比识别距离更远，但数据量更大，对算力的需求也更高。

而激光雷达，则是近期大家讨论最多的部分，NAD将搭载来自Innovution的1550nm波长固态激光雷达，这款雷达达到了等效300线，具备120°水平视角以及0.06°x0.06°的最高分辨率，最远探测距离500米。

这颗激光雷达的安装位置位于车辆前挡风顶部，微凸起于车顶，向前，主要用于前方的环境感知。

计算：蔚来超算平台 ADAM

为了应对感知系统激增的数据量，ADAM搭载了4颗英伟达 DRIVE Orin芯片，晶体管数量达到了680亿，平台算力1016 TOPS。

4颗芯片中，用于日常驾驶计算的只有2颗，为主控芯片，可利用算力为508 TOPS。第三颗芯片为冗余芯片，以防止任一主控芯片的失效。第四颗芯片则用于自动驾驶算法的训练。

总的来看，蔚来NAD的硬件构成是十分超前的，无论是300线激光雷达的搭载，还是超过1000 TOPS的平台算力，均无人出其右。相应的，这也会导致其研发难度和制造成本的增加，这或许也是该车2022年才上市的一个原因。

宝马iX

在过去的几年，宝马频频展出其“下一代”纯电动车iNEXT，如今，该车的量产版本终于推出并定名iX。

作为宝马酝酿了几年的重磅车型，该车也搭载了自动驾驶系统，并在某种程度上可以看作是宝马自动驾驶技术的一个缩影。

感知：

在感知方面，宝马iX采用了激光雷达、视觉、毫米波等多传感器融合方案，其中包括：

• 6个感知摄像头
• 4个环视摄像头
• 1个激光雷达
• 5个毫米波雷达
• 12个超声波雷达

据传，宝马iX将搭载的激光雷达为Innoviz研发的InnovizOne车规级固态激光雷达，该雷达具备0.1°x0.1° 的角分辨率，最大视场角115°x25°，扫描帧率5~25FPS，并拥有250米的探测范围。

计算：

计算方面，宝马在此前的在技术交流会上展示了MID PAD、High PAD和Ultra PAD三个版本，均采用了分布式设计。

一般认为，宝马iX作为量产车，采用的是High PAD（hPAD）版本，其中包括：

1、两颗Mobileye EyeQ5H芯片，主要用作视觉感知的处理，单芯片算力在24 TOPS。据传其中一块运行的是Mobileye的算法，而另一块为开放版，运行的宝马自研算法，并互为冗余。

2、两颗英特尔Denverton 8核处理器，与EQ5H一起负责信息融合运算，并进行决策和规划。

虽然整套系统硬件规格不低，但按照宝马的规划，该系统仅支持L3级的自动驾驶，而L4/5级的自动驾驶则需要多达5个激光雷达、7个摄像头以及3颗EQ5芯片。

值得一提的是，宝马这套系统是由多方联合打造的，如安波福（Aptiv），负责了L3系统的技术集成，可能还提供了一些传感器（如环视技术）。而麦格纳（MAGNA）则主要负责了硬件集成，例如Innoviz的InnovizOne固态激光雷达或将由麦格纳生产。此外，大陆、英特尔等也在不同方面对该系统进行了支持。

可见，宝马在自动驾驶系统的研发上保持了传统车企的作风，也就是“抱团”合作，这与特斯拉、蔚来等坚持自研的新势力车企体现出了非常鲜明的差异。

领克ZERO CONCEPT

领克ZERO CONCEPT是吉利旗下领克品牌的首款纯电动汽车，基于SEA浩瀚架构打造，强调了其智能化属性，其CO Pilot功能高度自动驾驶，但该车目前仍处于概念车阶段。

感知：

领克ZERO CONCEPT选择了与Mobileye深度合作，率先采用了Mobileye SuperVision方案。

该方案的特点在于，整车感知不依赖任何雷达，只基于11颗摄像头，其中包括：前置双目摄像头，FOV分别是28°和120°；4个侧前向感知摄像头，FOV均为100°；1个后向摄像头，FOV 60°。

这套系统中，环境感知摄像头共同构成了Structure from Motion(SfM，从运动图像中恢复三维结构)，也就是多目立体视觉。

通过多目立体视觉，系统通过对二维图像的特征检测，获取目标在不同位置的图像，再通过算法对不同目标点的距离进行估算，从而实现环境的三维重构，这就是Mobileye曾经提出的“VIDAR”概念。

上图即为Mobileye的VIDAR输出效果，可见仅凭视觉感知也可以实现足够细致的环境感知，满足高级自动驾驶的需要。

计算：

由于SuperVision完全依赖于视觉感知，对算力有一定要求，于是该系统的计算平台采用了两颗Mobileye EyeQ5H芯片，平台算力48 TOPS。虽然从数值上看该系统的性能并不突出，但考虑到Mobileye在视觉领域的技术积累，或许对于SuperVision的实现已经足够。

从这一车型来看，领克基本上放弃了自动驾驶技术的自研，而是选择了由供应商提供整体方案，这一决策无疑将减轻企业的研发投入，并可以在一定程度上降低车辆的硬件成本，焉知非福。

理想 X01

X01为理想计划于2022或2023年推出的大型SUV量产车，目标价格区间为40万元，将搭载理想新一代自动驾驶平台。

目前关于此平台的确切消息不多，按照2020年理想汽车的自动驾驶规划，该车将支持L4级别自动驾驶能力的硬件，预计2024年将会开始通过OTA的方式让旗下车型具备L4级别自动驾驶能力。

据传，该车的环境感知系统将主要由8个摄像头、5个毫米波雷达构成，并支持高精地图。同时，坊间也有传闻理想正在测试激光雷达，故不排除X01将搭载激光雷达的可能。

计算方面，X01将搭载英伟达DRIVE Orin芯片的可能性很大，但采用数量、平台构成仍未透露。有报道指出，目前理想的开发方向是以 Orin为基础的开发平台，并预留了扩展口。

值得一提的是，理想汽车在自动驾驶技术研发上的布局具有十足深度，目前已经完成了Li OS的实时操作系统研发，该系统可以让自动驾驶系统在硬件上高效的运行，并实现不断迭代。同时，理想汽车也已经获得乙级地图测绘资质，能够使该公司在L4级自动驾驶所必须的高精地图领域掌握主动权。