根據世衛組織2018發布的報告，全球每年因交通事故導致的死亡人數達到135萬。意味著每20秒鐘就有1人因為交通事故失去生命。因此，世衛組織希望2020年左右，全球道路交通事故造成的傷亡人數減少50%，這個數字不小。
根據中國應急管理部2019發布的報告，中國交通事故高發，主要發生在上下班高峰期。頻繁發生的交通事故是由於不遵守交通規則的車輛與行人、電動車和摩托車相撞造成的。其次，開怒車、霸王車的司機，如果惡意開其他車，容易發生交通事故。
數據顯示，2019年，全國交通事故受傷人數為221309人，死亡人數高達56934人。同時，我國每年因堵車造成的直接經濟損失高達2500億元，相當於我國GDP的5-8%，尤其是北京、上海、廣州等壹線城市，每天堵車的相關治理成本達到654380億元。因為堵車不快，費油，上班族堵在路上也創造不了價值，工廠需要的原材料送不出去，間接的經濟損失也是巨大的。
在這個攤子上，自動駕駛逐漸發展起來，成為解決中國交通問題的重要技術之壹。根據谷歌旗下無人駕駛公司Waymo的數據面，自動駕駛汽車技術可以縮短安全距離，汽車通行時間最短可以從0.9秒縮短到0.2秒。紅燈變綠，車壹輛接壹輛的開，浪費時間。如果所有車都用自動駕駛，基本可以壹起起步，可以大大減少同行時間。
出行時間減少，通行能力自然會大大提高，通信效率有望提高45%，達到130%左右。考慮到新技術的不確定性，保守估計自動駕駛汽車技術全面普及後，每條車道的有效通行能力將提高60%至80%。因為交通方便，堵車少，開車的人多，總車流量會增加5%，達到15%。
但是要達到這個水平，自動駕駛的水平至少要達到L3-L4。根據國際自動機工程師學會劃分的智能駕駛標準，L3級別可以實現對車輛的大部分駕駛操作。並且L4級別可以達到車輛完成所有駕駛操作，特殊路段除外。意思是L3技術，人還離不開方向盤，L4可以。
自動駕駛的研發已經進行了幾十年。現在之所以能做到，是因為AI技術和計算機視覺技術的興起，以及各種MEMS傳感器的升級換代。中國有實現自動駕駛的可能性。而且由於自動駕駛的產業鏈特別長，涉及人工智能、通信、半導體技術、汽車技術，覆蓋了國內大部分新技術的產業鏈，自動駕駛的潛在市場規模極其巨大。
隨著中國智能產業鏈技術的逐漸成熟和國家政策的推動，眾多資本紛紛進入市場。經過幾十年的技術發展，自動駕駛在中國的商業化已經到來。
此時，國內外知名科技公司和傳統汽車巨頭都在積極布局自動駕駛，如谷歌旗下的Waymo、通用旗下的Cruise、福特旗下的Argo、矽谷的創業公司Aurora、德爾福汽車旗下的安博福等。以及百度、華為、DJI、寶馬、豐田、沃爾沃、馬驍智行、特斯拉等眾多科技巨頭參與其中，可謂八仙過海，各顯神通。
然而，作為第壹個做自動駕駛的特斯拉，其新能源汽車屢屢發生事故，給自動駕駛的發展蒙上了壹層陰影。特斯拉現有的技術還不成熟嗎？虛假宣傳？
我們需要知道自動駕駛需要的三個系統，分別用於感知、決策和執行。自動駕駛系統的最終目標是取代人工駕駛，因此需要模擬人的處理方式，通過五官感知周圍環境，並將采集的數據傳輸到大腦；收集到的信息由大腦進行判斷和決策，給人體信息，身體和四肢會根據大腦給出的指令行動。
因此，自動駕駛的“五官”需要感知周圍的環境、位置以及速度、壓力等信息；自動駕駛的“大腦”主要包括:操作系統、集成電路、AI；自動駕駛的“身體”包括:動力控制、方向控制和其他控制。
自動駕駛的“五官”可以用多種傳感器代替，其中視覺傳感器、雷達傳感器和紅外傳感器是最常用的三種傳感器。最受歡迎的自然是視覺傳感器和雷達傳感器。雷達傳感器可分為三種:毫米波雷達、激光雷達和超聲波雷達。通用自動駕駛儀算法工程師認為多傳感器融合是實現自動駕駛儀的關鍵。
多傳感器融合原理是利用計算機技術對各種傳感器采集的信息和數據進行綜合分析，綜合評估並做出決策的信息處理過程。特斯拉選擇純可視化，確實刷新了很多工程師的認知。特斯拉雖然安裝了毫米波雷達，但是毫米波雷達無法識別圖像的顏色，對水平目標不敏感，對較小物體的識別效果也不好，所以缺乏仰角信息。
毫米波雷達的缺點使得它很難單獨禁止物體，如井蓋和標誌。同時，毫米波雷達對顏色並不敏感，所以對靜止白色物體的監測會大打折扣。如果自動駕駛系統過於信任毫米波雷達的數據，汽車在井蓋或標誌下通過時會自動避讓危險或剎車，導致駕駛員崩潰。所以特斯拉在融合視覺感知結果和毫米波雷達結果時，如果感知結果不壹致，特斯拉選擇相信視覺感知，忽略毫米波探測。
但視覺感知依賴於車載攝像頭，而攝像頭作為光感元件，對周圍環境的光強變化極其敏感，會對攝像頭圖像的準確性產生很大影響，所以天氣和環境的變化會制約特斯拉的全自動駕駛系統。為了滿足自動駕駛在視覺感知層面的要求，對系統的算法、計算能力、決策能力要求很高。
然而，特斯拉的自動駕駛模式卻屢屢發生事故。2016年5月，美國壹名男子在特斯拉Model S後開啟自動駕駛模式，從後面追尾壹輛半掛卡車，導致當場死亡。同樣的事情發生在2018年初，壹名男子打開特斯拉Model S的自動駕駛功能，撞上了壹輛消防車。所以很多事故也間接說明特斯拉的自動駕駛系統存在不小的問題。
與特斯拉自動駕駛的視覺感知不同，華為使用三個激光雷達與攝像頭、毫米波雷達等傳感器進行數據融合。此外，華為宣傳96線高性能激光雷達的成本將降至200美元甚至65，438+000美元。
激光雷達由發射機、接收機、光束操縱器和信息處理系統組成。工作原理是利用發射器發射的激光，通過接收器計算時差和相位差，用激光線的數目繪制三維點雲圖片，建立周圍環境的圖像信息。
由於線數不同，激光雷達創建的圖像也不同。因此，要用激光雷達成像技術實現自動駕駛，激光雷達線的數量至少要達到16線，才能實現3D建模和成像。雖然激光雷達成像清晰，綜合性能最好，但它也有壹個硬傷，那就是價格昂貴。
根據極速福克斯Alpha S的華為HI自動駕駛系統，它配備了三個96線激光雷達和13攝像頭，以及六個毫米波雷達、1車頂慣性導航系統和1域控制器。這個配置肯定掛特斯拉，但華為也很難做到1000公裏的無幹擾自動駕駛，壓倒96線激光雷達200美元的價格。
作為激光雷達技術的領導者，威力登公司，其16線激光雷達的價格高達4000美元，128線激光雷達的價格超過8萬美元。如此高昂的價格也是特斯拉放棄激光雷達的原因。但據資料顯示，隨著自動駕駛技術的普及，從2025年開始，預計全球每年將有600萬輛新車搭載激光雷達。屆時，激光雷達的市場規模有望突破50億美元大關，價格也將大幅下降。
目前國內創業企業速騰聚創已經將125線固態激光雷達的價格降到了1898美元。目前華為HI自動駕駛系統使用的96線激光雷達也是速騰聚創提供的。雖然速騰聚創大幅降低了激光雷達的價格，但單個激光雷達的采購成本卻遠不止200美元。所以美團老板王興公開發微博嘲笑華為，說華為和特斯拉壹樣有本事糊弄。
華為的戰略很明確，就是通過虧本銷售實現華為全自動駕駛的普及，未來通過量產降低成本，實現盈利。然而，激光雷達的核心MEMS傳感器的元器件卻被歐美電子巨頭壟斷。
光信息處理系統相關的主控芯片和模擬芯片市場基本被美國半導體公司壟斷，尤其是激光雷達90%的主控芯片被美國Xilinx公司控制。華為目前被美國制裁，基本不可能獲得國外零配件。
這個時候不得不佩服華為的遠見，因為華為在光電半導體領域下了很長時間的功夫。2012和2013分別收購了英國光子集成公司和比利時Caliopa公司，兩家公司都從事矽光技術的開發。通過這兩次收購，華為成為中國第壹家掌握矽光子技術的公司。目前，華為已經成為光電領域全球頂尖的公司，但也不忘居安思危的布局。
華為已經投資了多家與激光雷達MEME傳感器相關的公司，如惠宗廣信和南京核心視覺，今年6月還投資了長光華信。長光華信是中國唯壹的激光芯片制造和R&D企業。可以理解為長廣華信的產品都是我們中國的技術和產品，擁有自主知識產權。同時有完整的工藝平臺和生產線。華為可以不看美國人的臉色購買長廣華信的產品。
華為認為這樣還是不太靠譜，於是華為海思於2019年投資18億元在武漢建設華為海思光芯片廠。值得壹提的是，華為選擇在武漢設立光芯片工廠，是因為武漢是中國最大的光谷，類似於美國的矽谷，專門從事某壹領域的科技開發。
同時，武漢光谷也是全國最大的光電子器件R&D基地，科研能力和技術能力位列北、上、深之後，位居全國第四。所以華為是借這個地方整合整個光谷企業的資源和技術，養成中國集中精力做大事的習慣，壹舉突破美國的技術封鎖，同時把激光雷達的價格降下來做白菜價，讓未來新能源汽車的價格更便宜。
華為這壹路走來真的很不容易，但是隨著中國5G的深入，中國主要的C-V2X技術已經成為車聯網的國際標準。V2X是壹種車載無線通信技術，是實現車輛與萬物互聯的關鍵技術。未來手機可以通過汽車連接，甚至家裏的冰箱、電視、路上的所有汽車都可以完全互聯。
V2X已經成為國際標準，這意味著未來各國生產的新能源汽車聯網都將采用該技術。華為在做5G，所以依托C-V2X的技術，可以大大提高自動駕駛的安全性和便捷性。因為以後車與車之間會有數據傳輸，所以車的視野被遮擋也沒關系。如果有數據傳輸系統，妳會知道妳在哪裏。
因此，華為在自動駕駛領域超越特斯拉並不難，但要徹底打破美國的技術封鎖還需要壹段時間。
老子說:天地之所以能長久，所以能永生，是因為不是自己生的。壹路走來，華為的目標只有壹個，根植於技術，不斷創造新技術，推動人類發展，才能長盛不衰。我也期待華為能走得更遠。