今天给各位分享自动驾驶域控制器龙头概念股的知识，其中也会对自动驾驶龙头股票有哪些进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

比亚迪王欢:自动驾驶卡在域控制器环节 量产或将延后至2022年

计算平台相对系统的发展速度是落后的。

文|祥威

“整个行业的自动驾驶系统量产时间节点延迟了，因为在那个节点上要有一个车规级的域控制器。行业内原定的是2021年的第一季度（实现自动驾驶量产）。现在普遍都延后了一年或一年半。”比亚迪智能驾驶首席专家王欢近日接受新智驾专访时表示。

域控制器是指自动驾驶汽车的计算平台，相当于车载大脑。在王欢看来，近年来计算平台相对系统的发展速度是落后的，由于缺少满足车规级的自动驾驶域控制器，导致大部分主机厂和供应商在开发时只能暂时冷处理，将整个量产的时间节点向后推迟。

新智驾了解到，汽车产品标准分为消费规、工规和车规。其中车规是级别最高的，需要通过抗冲击性、振动性、防火和高低温等实验。同时作为智能驾驶功能安全，汽车产品必须满足ISO26262标准。

谁能率先推出车规级自动驾驶域控制器？关键或许在于客户群体。

王欢认为，由于大陆、博世拥有庞大客户群体，所以向客户推送时会更加方便。华为在做生态，由于体积大、联盟伙伴多，推起来可能也会更加容易，但创业公司面临的困难可能会比较多。

除了域控制器，实现自动驾驶量产还涉及到一些研发模式等问题。比如，对于许多公司采取的在改装量产车上进行方案论证的模式，主机厂会认为它并非量产的正确模式。

据王欢介绍，面对复杂的自动驾驶，主机厂需要有正向的开发模式、验证体系、自动驾驶系统架构等。

他在一次名为《自动驾驶开发升级》的主题演讲中重点介绍了这些量产要求。以验证体系为例，自动驾驶对于开放道路测试数据、人机交互、评价维度和系统架构均有着迫切需求。而且，这些需求与传统汽车有着根本区别。

附：

今天我站在主机厂的角度，分享一些自动驾驶开发升级过程中面临的问题。

众所周知，自动驾驶的开发模式主要分两种，一种是以Waymo为代表的科技公司主导的跨越式开发模式，一种是以特斯拉以及其他主机厂主导的渐进式开发模式。跨越式开发模式是指跨过L3，直接研究L4级自动驾驶。渐进式开发模式主要指以传统的ADAS技术为基础，慢慢过渡到L3、L4。这两大阵营在开发工作项目中也有紧密的合作，一些算法公司、传感器巨头都参与到了合作当中。

无论是L3还是L4，行业内都遵循着这样的原则：首先要找出自动驾驶的落地点，然后分析这些落地点的场景，基于场景开发功能。或者沿着反方向，从场景功能倒推落地点。

如果自动驾驶适合的场景非常少，边界非常窄，对汽车的安全贡献就会非常小，甚至由于运行过程中超出边界而发生危险，那么，它就是不安全的。同理，如果驾驶场景边界特别宽，现在的技术又不能全面分析它的安全性，那么，这种场景也是比较危险的。

总结看，自动驾驶就是要确定合理的场景，并且设定科学的安全目标来进行开发，行业也都是按照这个流程来做的。大家会逐渐地把功能开发聚焦到几个方面，以L3和L4举例，它们包括HWP、TJP和AVP等，这个过程中有大量的方案论证，经过大量的验证，然后展示，再示范运营，最后收集数据进一步优化算法。

其实在主机厂看来，这种模式基本上量产不了，原因很简单，量产的过程比这复杂得多。因为量产自动驾驶是一项很庞大的工作，投入会很大，时间也会很长，车厂还要和一些公司建流程、出标准等等。所以说大家之前做的工作意义很大，但是还不够。

对于这种复杂的开发，我们迫切地需要对原始的开发流程进行升级，不仅要有一个正向的开发模式，还要有一个验证体系。此外，由于现在的开发都是类似于后装的车改制的方式，所以还需要一个自动驾驶系统架构。最后，人机交互和车辆平台也是非常重要的。

自动驾驶是以车为中心的车辆系统，所以还是要遵循V流程开发模式，在开发过程中要借鉴传统的标准。一些标准比如说ISO21448，它只针对L1、L2而不针对L3，但是没有关系，我们可以借鉴里面的思想，然后扩展标准里的开发流程。

主机厂更注重什么？首先是预期功能安全，它关系到能否解决场景的问题。甚至可以说，产生自动驾驶危险更多的是因为场景不足，而不是系统的不安全。预期功能安全这个标准主要关心四个范围。范围一是已知的安全场景。范围二是已知的不安全场景，范围三是未知的不安全场景，范围四是未知的安全的场景。

很明显，我们的重点是在范围二和范围三，怎么样用一切办法缩小它们的范围很重要。

首先，必须要有一个场景库，场景库是任何一个开发团队的核心数据库。通过场景库，找到一些不合理或者是不安全的场景，针对这些场景提供安全措施，通过验证安全措施的方式，最终达到安全目的。当安全目标都能够满足范围二的范围标准的时候，主机厂就可以接受了。针对范围三，对于未知的不安全的因素怎么考虑，其实对这个问题，可能到现在我们的行业都没有一个有效的方法，都是按照完整分析测试来实现的。所谓的完整分析，其实是对于一个基础场景进行排列组合的分析，对它所有的可能出现的状态进行分析。

然后是功能安全标准ISO26262，这个标准已经比较成熟，但在L3自动驾驶上的分析还是比较新颖的，可能目前来看，还没有更全面的分析经验。

针对L3级别以上的自动驾驶与传统的ADAS等级的功能安全的区别在哪？在L3的开发过程中，我们进行安全分析时目标和对象会更庞大。比如，基于V2X的HWP功能进行分析，当我们进行分析时，除了对车进行分析，还要对通讯接口、路边设备已经云端服务器进行分析，这是自动驾驶功能安全需要额外考虑的问题。

信息安全方面，自动驾驶要解决的问题是怎么抵抗黑客攻击和网络攻击。在整个行业内，信息安全几乎没有一家能够独自完成。为什么？因为一旦车联网以后，它能够被攻击的接口太多了，有网关、T-BOX、V2X、第三方的云、主机厂的云、手机APP、车机、充电桩等等，甚至包括自动驾驶传感器及系统本身，这些都会受到信息安全带来的挑战，所以需要各方合作。

无论信息安全还是功能安全，最终的落脚点都是车，如果车不动，发的信息车不执行，那就是安全的，所以功能安全和信息安全之间有某种联系。

在开发的过程中，怎么判断这种关系，将他们联系在一起？首先我们要定义一个安全指标，并且对这种安全指标进行策略分析，分别执行两件事，一个是功能安全，一个是信息安全，这一流程应该可以把功能安全和信息安全联系在一起。

以上这几个安全，包括V流程的一些开发，是主机厂面临开发升级所面临的挑战。

接下来谈一下验证过程。传统的ADAS开发有很多地方可供借鉴，但是它和自动驾驶的深度和广度完全不是一个数量级的。智能驾驶更关心的数据，或更难拿到的数据是开放道路测试数据，这是有实际意义的，而且是必须要有的。

然后是人机交互，这也是验证过程中的重头戏。整个验证过程的工作量是非常大的，是每个主机厂的核心工作。问题的关键点不仅在于怎么测试，还在于怎么通过一个评价体系把这些东西串在一起。

要引入我们虚拟测试的自动化，只有自动化才能够满足我们对这种工况的分析的条件。

分析结果后怎么评价，我在这里给出几个维度的建议，一是安全度，一是舒适度，车与车之间的交互等等一些因素。以安全度为例，主要是碰撞，碰撞的程度怎么样，碰撞之后车辆的表现如何。我们会发现，每个主机厂对自动驾驶的理解是不同的。

下面谈一下主机厂更关心的系统架构。

大家的前期开发都是基于量产车的改装，属于后装形式，成本也很高，这时就急需一种正常的智能驾驶架构。要搭建这种架构的前提是针对什么样的功能。基本上，功能可以分为两大类，一个是Fail-safe，一个是Fail-degrade，这些功能分别包括定位、感知、警醒等。

针对这些功能的架构，我们可以给出一个架构体系，就是传感器的输出到主辅控制器的工作模式，主辅控制器的工作受到安全监控这个模块的宏观调控，再决定是由主控制器来控制，还是辅控制器来控制，这是行业比较认可的一种架构。当然这里面没有提到通讯和电源的冗余，正常情况是要考虑到的。

这个功能集成是指控制器必须有L1和L2的功能，也包含L3的功能，现在的车上既然已经有了L1和L2的功能了，如果控制器只有L3的功能，意味着车的成本是增加的。那么，为什么不能用强大的计算力，在L3的控制器把L1和L2一起都做了呢？在项目的开发过程中，其实能够提供这种解决方案的人也比较少。

对于未来的OTA软件升级，包括降低成本和轻量化，其实主机厂对于这种体系架构有迫切的需求。

域的概念有一个好处就是功能集成。近年来行业里提出来一个架构，就是以车辆的物理空间为基础的域，比如它可以控制雷达、应急车灯。像这种域很明显，它的布线就比较简单，但是它对软件架构要求非常严，这种域在特斯拉的Motel3上已经量产了。

然后是人机交互。在L3上，已经不仅仅是人机交互那么简单的事情，而是和安全甚至控制有密切的关系。传统汽车的人机交互大部分基于人对汽车信息的监控，L3、L4之后，汽车要监控人的信息，这是有着天壤之别的。

所以针对人机交互的开发是不容小觑的。驾驶员在接管了自动驾驶之后的表现怎么样，他慌不慌张，他迷不迷茫。另外一点就是车在接管之后，它的功能表现怎么样，不同的车辆之间的替换，不同安全等级之间的切换，尤其是L2和L3，因为L2也控制纵向横向，L3也控制纵向横向，驾驶员容易混淆，以上的这几点加在一起，就需要有一个行业上统一的HMI标准，这正是我们需要的。

同时还有一些其他的标准，包括乘客上下车的交互和场景的交互等。场景的交互主要是指车和车，包括L4的远程控制等等。另外，人机交互还必须有关于漏报和误报的指标，不能总发生狼来了事件。

最后谈一下车辆平台，L3以上的自动驾驶开放平台和传统的车辆平台之间的差别在哪，我认为主要体现在，传统汽车上，驾驶员在驾驶的时候，要求舒适性、操控性和安全性，但是在自动驾驶系统控制时，问题就来了，我们称这个车是Fail-degrade的，是双备份冗余的。

这个双备份冗余指的是执行层面，包括制动、转向和电源等等，以及自动驾驶对车辆指令的响应，对响应性要求是很高的。另外就是车辆动力学的性能，发出一条指令之后的运动应该是线性的，不能是非线性的。

自动驾驶龙头股票有哪些

自动驾驶龙头:华锋股份：在车联网及自动驾驶方面，公司正在进行高性能域控制器系统开发，包括满足功能安全的系统架构和满足高级别智能驾驶的算法体系，结合超融合感知环境，可实现智能驾驶场景的应用。2020年公司营业总收入4.4亿，同比增长-37.66%；毛利润为2348万，净利润为-3.26亿元。联合光电：2020年公司营业总收入12.88亿，同比增长5.27%；毛利润为2.561亿，净利润为3273万元。

拓展资料

1.北京君正：2020年公司营业总收入21.7亿，净利润为2049万元。意华股份：2020年公司营业总收入32.68亿，同比增长101.43%；毛利润为7.364亿，净利润为1.45亿元。兆易创新：2020年公司营业总收入44.97亿，净利润为5.56亿元。6、拓普集团：2020年公司营业总收入65.11亿净利润为5.75亿元。力合科创：力合科创在互动平台表示，公司投资的深圳博升光电科技有限公司的产品可以应用在汽车自动驾驶领域，其产品暂未量产，深圳市柠檬光子科技有限公司不在自动驾驶领域，均未与华为合作。2020年公司营业总收入21.84亿，同比增长1.39%；毛利润为7.870亿，净利润为4.05亿元。

2.工信部、国家发改委、科技部前段时间联合发布的《汽车产业中长期发展规划》提出，到2020年，汽车驾驶辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶系统新车装配率要超过50%，网联式驾驶辅助系统装配率要达到10%。自动驾驶概念股自动驾驶概念股而到2025年，高度和完全自动驾驶汽车将进入市场。基于对产业前景的看好，越来越多的科技巨头已经在这个市场上加大部署，并取得重大进展。路畅科技：在投资者关系互动平台上表示，公司是百度Apollo生态的重要战略合作伙伴。公司在智能驾驶、无人驾驶领域深耕已久，在技术储备和产品布局上，紧紧跟随了业界在无人驾驶领域的最新发展成果。千方科技：携手百度，投资设立北京智能车联科技产业创新中心，启动无人驾驶V2X战略。公司深耕京津冀市场，打造智能交通产业基地，参与智慧城市建设，将受益雄安智慧新城建设。

滴滴与地平线合作研发自动驾驶域控制器 预计2024年量产

易车讯日前，滴滴自动驾驶货运KargoBot宣布与地平线达成战略合作。双方将发挥各自优势，共同打造更加安全、智能和高性能的无人驾驶域控制器，探索自动驾驶技术在货运场景的更多创新应用，加速行业的技术创新与市场拓展。

根据战略合作协议，双方将基于征程系列芯片开发具备高性能、高可靠性和高冗余能力的无人驾驶卡车域控制器产品，以满足L4级别自动驾驶系统对高速数据处理、实时环境感知、和实时智能决策的算力需求，助力自动驾驶卡车提供更安全平稳的运输服务。

其中，地平线将提供高性能车载智能芯片，以实现高度集成化和高算力；KargoBot作为滴滴自动驾驶孵化的公司，将基于自身在自动驾驶技术领域的深厚积累，为域控制器提供高效的算法和稳定的软件支持。

首款合作研发的自动驾驶域控制器预计在2024年正式量产，并率先在KargoBot的首款量产车型上安装和应用。该自动驾驶域控制器将在硬件、算法、软件层面设计多层安全冗余，进一步提升自动驾驶卡车安全性。

KargoBot专注于L4级别干线货运的无人驾驶技术研发和商业化运营，拥有L4级自动驾驶卡车全栈技术研发能力，在3个月内快速获得北京高级别自动驾驶示范区商用车测试牌照。

KargoBot创新性研发了混合无人化解决方案，由配备人类驾驶员搭载辅助驾驶方案的领航车辆，以及多辆L4级自动驾驶卡车构成，可大幅提升商业运营中各类长尾场景和复杂交互的处理能力。目前KargoBot拥有超过100台自动驾驶卡车，截至今年3月，KargoBot累计物流收入已经突破了1亿元。

地平线是中国车载智能计算方案大规模量产的先行者。2020年，地平线正式开启中国车载智能芯片的前装量产元年，时至今日，地平线征程芯片累计出货量已突破300万片，与超过20家车企签下了超过120款车型前装量产项目定点。

地平线致力于通过软硬结合的前瞻性技术理念，研发极致效能的硬件计算方案以及开放易用的软件开发工具，为智能汽车产业变革提供核心技术基础设施和开放繁荣的软件开发生态，携手合作伙伴共同加速智能驾驶创新产品成熟落地。

KargoBot负责人韦峻青表示：“地平线是行业领先的高效能智能驾驶计算方案提供商，也是KargoBot重要的战略合作伙伴。此次合作将有助于推动自动驾驶卡车货运行业安全高效运营，期待双方一步深化合作，积极推动自动驾驶解决方案在干线物流领域的规模化量产落地，为干线物流领域创造更多价值。”

?????

地平线副总裁兼智能汽车事业部总裁张玉峰表示：“干线物流无人化运营的商业价值、社会价值都极为可观。作为专注于干线物流的自动驾驶公司，KargoBot在自动驾驶技术上具备一流的能力和资源。通过达成此次战略合作，地平线期待充分发挥征程芯片的性能优势，并基于丰富的量产经验，赋能KargoBot推进域控制器加速量产落地，共同开拓干线物流智能货运生态的新征程。”

打开易车App，点击首页“智能化实测”，多角度了解热门新车科技亮点，获得选购智能电动车的权威参考依据。

什么叫自动驾驶域控制器

【太平洋汽车网】所谓的自动驾驶域控制器，即承担了自动驾驶所需要的数据处理运算力，包括但不限于毫米波雷达、摄像头、激光雷达、GPS、惯导等设备的数据处理，也承担了自动驾驶下，底层核心数据、联网数据的安全。作为一个中枢，自动驾驶域控制器承上启下，很好的服务了汽车的智能化。

所谓的自动驾驶域控制器，即承担了自动驾驶所需要的数据处理运算力，包括但不限于毫米波雷达、摄像头、激光雷达、GPS、惯导等设备的数据处理，也承担了自动驾驶下，底层核心数据、联网数据的安全。作为一个中枢，自动驾驶域控制器承上启下，很好的服务了汽车的智能化。

2018年6月8日，环宇智行在上海汽车城发布了TITANIII域控制器，可以满足L4级别的自动驾驶，专门面向OEM、Tier1以及自动驾驶公司，为其提供可靠、稳定、高运算能力的平台支持。同时，公司也对外公布了自研的车规级高清摄像头。

车规级域控制器第二代自动驾驶域控制器诞生于2017年第三季度，使用了两块TX2，通过外接无线路由、can转接模块、网络转接模块等，即可基本实现L3级别的自动驾驶功能。

基于此平台，公司在长安CS5上，通过接入Velodyne的4颗16线激光雷达（或单颗16线Velodyne+2颗禾赛科技40线激光雷达）+摄像头+定位+毫米波雷达的多传感器方案，实现了L3级别的自动驾驶，包括多车跟随行驶，单车循迹行驶等。

最新发布的第三代域控制器，使用了4块TX2，运算力更强，集成度更高。可以支持12路Camera（同时运行6路深度学习视觉）、2路40线+4路16线激光雷达点云数据（数据量>200万点/秒）。

采用InfineonAURIX系列MCU监控传感器和计算单元的工作状态，出现异常情况时，发出报警信号并根据情况驾驶降级。

对电源状态进行监测，当电压信号不能满足各模块工作需求时，电源管理模块发出报警信号，产品已完成7×24小时高低温测试。

针对不同的用户，也推出了不同的版本，一种是面向开发者的IT版本，一种是面向主机厂的OEM版本（符合IS026262）。

根据计划，在2018年年底还会推出基于FPGA的硬核银牌机构博航优质内容-粉丝459等级Lv2关注作者主页

（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

文章到此结束，如果本次分享的自动驾驶域控制器龙头概念股和自动驾驶龙头股票有哪些的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！