第8周自動駕駛大事記！

1．華為著手布局自動駕駛領域 正式發布“自動駕駛移動網絡”系列化解決方案

2月23日，西班牙巴塞羅那，在MWC2019世界移動大會倫敦預溝通會上，華為正式發布“自動駕駛移動網絡”系列化解決方案，助力5G時代網絡建設。此次華為發布的“自動駕駛移動網絡”系列化解決方案，包括“移動網絡大腦”MAE、以及具更強計算能力的新BTS5900基站。華為無線網絡首席營銷官周躍峰表示我們已經與諸多運營商開展合作，通過實踐表明，華為的自動化解決方案在一些關鍵場景中已經開始兌現自動化價值。當然，在2019年MWC期間，華為也召開了名為“connecting the future”發布會，正式發布了5G折疊屏手機HUAWEI Mate X，搭載華為首款7nm 5G芯片巴龍5000，4組5G天仙設計，下載速度高達4．6Gbps，下載1G電影僅需3秒。毫無疑問，華為在5G技術上走在了世界的最前列。

2．蘋果提交自動駕駛安全報告，原文曝光

美國時間2月20日，蘋果向美國國家公路交通安全管理局提交了一份名為《我們的自動駕駛系統安全方法》（Our Approach to Automated Driving System Safety）的報告。據悉，該公司自動駕駛模式的“脫離”總數遠高于友商，每1000英里的脫離數據為871．65次。也就是說，蘋果汽車大概每行駛1．1英里（約1．8公里）就要由司機接管一次。對比之下，尖子生Waymo的成績是：每1000英里的脫離數據為0．09次，平均行駛11154．3英里（約17951公里）才會出現一次脫離情況。對此，蘋果是這樣向監管機構解釋的：公司提交的自動駕駛脫離報告中脫離接觸方式相對保守，且報告“涵蓋過廣”。官方稱，蘋果從2018年7月起改變了對“脫離接觸”的分類方式，將其標準重新定義為“重大脫離接觸”，即所有“可能導致與安全有關的事件或違反道路規則的情況”。蘋果還在聲明中強調：“在測試過程中當其他人類司機撞上測試車輛時，至少會發起兩次‘重大脫離接觸’。”隨后，公司按此標準進行了2000英里的測試里程。

3．Uber開源新的數據可視化系統

Uber 開源了基于 web 的自動駕駛可視化系統（AVS），稱該系統為自動駕駛行業帶來理解和共享數據的新方式。AVS 由Uber旗下負責自動駕駛汽車研發的技術事業群（ATG）開發，目前該系統已在 Voyage、Applied Intuition 等多家公司應用。Uber 在其官網上發布了這一開源消息，AVS 是一個描述和可視化自動駕駛汽車的感知、運動以及數據規劃的新標準，提供了一個強大的基于 web 的工具包來創建可應用于使用該數據探索、交互以及（更關鍵的是）做出重要的開發決策的應用程序。作為獨立的標準化的可視化層，AVS 可以讓開發人員無需再為自動駕駛汽車創建自定義可視化軟件。借助 AVS 的抽象可視化，開發人員可以專注于駕駛系統、遠程協助、地圖繪制以及模擬等核心的自動駕駛研發。

4．清華大學汽車工程系主任楊殿閣：智能汽車與自動駕駛地圖

2月20－21日，2019全球第二屆自動駕駛論壇在武漢舉辦，本次論壇以“智能駕駛 改變未來”為主題。清華大學汽車工程系主任楊殿閣發表了主題演講，他認為自動駕駛地圖是智能汽車決策的關鍵數據基礎。整個智能駕駛地圖可以看做是一個超級的地圖容器，它本身也是一個巨大的傳感器，它會把所有的感知信息融合在自動駕駛地圖上，形成一個虛擬的行駛環境，在虛擬的行駛環境里面進行感知、認知和理解，進而根據車輛動力學來規劃出自己的行駛的路線，再把行駛的路線變成車輛運動的軌跡，再把這個軌跡變成它的油門，方向盤和剎車的信號，在控制車輛的行駛，實現車輛的自動駕駛。所以可以看到在這個過程中，自動駕駛地圖是非常重要的，是整個自動駕駛大腦的核心。

5．MIT研究人員給自動駕駛汽車配“電眼” 提高惡劣環境探測精度

據外媒報道，依賴光成像傳感器的自動駕駛汽車通常很難看清霧等令人目眩的環境，而美國麻省理工學院（MIT）的研究人員研發出了一個亞太赫茲輻射接收系統（sub－terahertz－radiation receiving system），可在傳統方法失效的情況下，幫助自動駕駛汽車探測到物體，從而實現更安全駕駛。亞太赫茲波長在電磁波譜上介于微波和紅外輻射之間，可輕易探測到霧與塵埃云內的物體，而用于自動駕駛汽車的紅外激光雷達成像系統卻很難做到。為探測物體，亞太赫茲成像系統會通過一個發射器發送初始信號，然后接收器會測量彈回的亞太赫茲波長的吸收率和反射率，隨后向處理器發送信號，重建物體的圖像。