大厂频频加码，新入局者如何在自动驾驶赛道站稳？_大厂布局智能驾驶

编辑：OAK中国
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前言

Hello，大家好，这里是OAK中国，我是助手君。

不知道大家发现了没有，近几年不少互联网和传统汽车大厂都在布局自动驾驶，其中百度入局最早，技术经验积累最多。腾讯、阿里、华为基本无论是战略布局还是技术实力来看，其起步和现有成果都落户于百度一截，就目前来说如何最好的入局自动驾驶想必也该是这些大公司一直在思考的。

不少研究机构表示，继汽车产业电动化之后，智能化将成为又一个历史性机遇。而这一新兴赛道也在不断吸引新的入局者，比如小米的造车热，在2021年6月至8月的3个月时间里，小米已经投资了5家自动驾驶公司，并还在不断对外公布自动驾驶技术相关的专利。

根据36氪发布的《2021-2022年中国自动驾驶行业研究报告》，未来自动驾驶行业发展的趋势有：

• 一、全栈解决方案拥有更好的性能和更强的可控性，一站式解决方案形成经营闭环，护城河更深
• 二、自动驾驶行业市场参与者众多，全栈解决方案提供商拥有更强的市场竞争力
• 三、自动驾驶备受资本青睐，资本向头部项目集中
• 四、我国自动驾驶行业发展快速，未来城市级智慧交通市场空间广阔

目前智能驾驶这一赛道无疑是有潜力的，那么新入局者有什么加速进场的方式？

自动驾驶的技术难点

首先，根据SAE分类标准可将自动驾驶分为六个等级。

有实力的大厂目前在攻破L3、L4，但仍有不少车企连L1都无法达到。

自动驾驶是一个完整的软硬件交互系统，自动驾驶核心技术包括硬件（汽车制造技术、自动驾驶芯片）、自动驾驶软件、高精度地图、传感器通信网络等。自动驾驶系统在汽车上的硬件布局大致如下图所示：

本文给大家分析的技术难点部分主要指的是视频摄像头。这一部分，我简单罗列了你需要做的工作：

• 相机选型
• 传感器搭配
• 主控选择
• 软件系统搭建
• 深度学习框架选择
• …

然后，当你解决了这部分问题后，你还需要解决如下几个基础问题：

• 如何在主控上运行多个模型？
• 如何获得海量的训练数据？
• 如何训练出满意的模型？
• 如何降低功耗控制散热还要保持高算力？
• …

开发者在前期要解决大量的问题，而在产品研发过程中也会遇到各种意想不到的难题。

毫无疑问，这一过程繁琐且复杂。那么，我们有什么新的解决方式吗？

OAK一站式解决方案

幸运的是，以上所说的内容都是过去做智能驾驶的传统方式。你现在完全可以有更优、更高效的选择！

OpenCV官方指定的人工智能套件OAK一站式解决上述所有问题：

• 首先，它自带双目测距，物体坐标测量只需要一行代码就搞定了。

• 然后，它内置的4T算力的movidusX芯片是intel的亲儿子，intel自己开发的openvino里具有海量预训练好的、符合智能驾驶的模型，你可以免费使用。

• 如果你觉得openvino里训练好的模型用起来不过瘾，你也可以通过openvino，把你自己的模型部署在OAK上。

• 简单好用的API有基于python版本的、也有C++版本的。基于pipeline的管道通讯方式，简单易用，还可实现不同软件模块间的数据交互。可以让你在短时间，实现ADAS里面的大部分功能。

  你心动了吗？
  OAK上手即用的功能：

• OAK可以作为车辆的后装设备，单设备就可以完成原来倒车雷达、行车记录仪、辅助驾驶系统、驾驶员疲劳驾驶检测等功能。

• 可以识别车辆前方其他车辆，人员，红绿灯，路牌的种类，距离等。

• 可以识别车辆后方的小障碍物如蹲下的人员，三角锥，较少倒车盲区风险。

• 可以对驾驶员身份，驾驶员疲劳驾驶、玩手机，低头，打瞌睡等情况进行识别。

Openvino里和ADAS相关的预训练模型有：

1、semantic-segmentation-adas-0001

它可以做图像语义分割，识别并分割前方的道路、人行道、建筑物、墙壁、栅栏、杆子、交通灯、交通标志、植被、地形、天空、人、骑手、汽车、卡车、公共汽车、火车、摩托车 自行车，车辆。完成车道识别，交通标志识别，行人车辆识别等。

2、pedestrian-and-vehicle-detector-adas-0001

可以识别车前方和后方的人和车，结合OAK-D的双目测量，可以识别出人和车的物理位置、距离、大小等。进行盲区检测、辅助泊车、行人保护、避撞等。

Openvino里智能座舱相关的预训练模型有：

1、driver-action-recognition-adas-0002

驾驶员行为检测，可以检测驾驶员有没有在车里做了开车以外的事情，比如喝水、玩手机、操作空调、和边上人说话等。
2、head-pose-estimation-adas-0001和gaze-estimation-adas-0002

头部姿态检测和目光注视方向模型，可检测驾驶员是否头看着前方，有没有低头，有没有疲劳驾驶。

3、facial-landmarks-35-adas-0002

人脸识别模型可以识别驾驶员身份，驾驶员坐进驾驶室后，就可以自动识别驾驶员身份。
Openvino里还有很多相关于辅助安全驾驶、智能座舱、无人驾驶的预训练模型，可以轻松跑在OAK里。更多免费模型可以这里查看>>

也许你和智能驾驶之间只差了一个OAK。

参考资料

https://docs.oakchina.cn/en/latest/
https://www.oakchina.cn/selection-guide/
https://blog.csdn.net/wangdaiyin/article/details/77403592

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