本文对自动驾驶平台进行盘点。
目前不同类型的自动驾驶平台不断地推陈出新，了解各个企业做的各个自动驾驶平台有助于大家加深对技术及产业链认识。本文就盘点一下目前各企业已发布的自动驾驶平台。
英伟达：NVIDIA DRIVE
2017年9月，在英伟达GPU技术大会中国站上，英伟达发布了开放式自动驾驶平台NVIDIA DRIVE，并表示将为合作伙伴提供从底层运算、操作系统层、软件算法层以及应用层在内的全套可定制的解决方案，支持L3~L5级的自动驾驶。
2018年1月10日，英伟达公布了其AI自动驾驶汽车平台NVIDIA DRIVE的功能安全详细架构。基于英伟达的DRIVE结构，汽车厂商已经可以构建和部署具有功能安全性、并符合诸如ISO 26262等国际安全标准的自动驾驶乘用车和卡车。
NVIDIA Drive 平台介绍：
NVIDIA DRIVE属于端到端的开放式自动驾驶平台，支持L3、L4甚至L5级的自动驾驶，开放软件栈包含了ASIL-D OS、深度学习、计算机视觉SDK到自动驾驶应用，合作伙伴能利用英伟达平台的所有或部分特征。整合了深度学习、传感器融合和环绕立体视觉等技术，且基于 Drive PX 打造的自动驾驶软件堆栈可以实时理解车辆周围的情况，完成精确定位并规划出最为安全高效的路径。
NVIDIA DRIVE平台组成部分：
1、Drive PX：奠定了整个系统运算能力和AI特征；
2、操作系统Drive OS：该操作系统可由企业自主定义的，可满足汽车安全最高等级ASIL-D。据官方介绍，DRIVEOS 系统软件集成了经ASIL-D 安全认证的 BlackBerry QNX 64 位实时操作系统，以及 TTTech 的 MotionWise 安全应用程序框架，后者对系统中的每个应用程序进行了独立分装，将彼此隔离，同时提供实时计算能力。
3、适用于自动驾驶技术的软件开发套件SDK——DriveWorks。NVIDIA DriveWorks 这套SDK 是开发人员构建应用程序的基础，可以利用计算密集型算法进行物体检测、地图定位和路径规划。
4.自动驾驶应用DRIVE AV：这是是自动驾驶汽车的软件栈。目前DRIVE AV支持包括立体视觉、环境感知、自定位和路径规划等功能。
四部分构成从底层到顶层的完整布局，囊括了支持自动驾驶技术实现的所有软硬件产品。实现自动驾驶所需要的物体检测、定位、路径规划、环境感知、传感器数据融合等等各种功能都包含在相对应的部分中。
英特尔自动驾驶平台：IntelGo
2017年上半年，英特尔发布了全球首个将应用5G技术的自动驾驶平台IntelGo。旨在连接汽车与云计算服务。英特尔GO自动驾驶开发平台提供了一种灵活的架构，包括中央处理单元（CPU）、现场可编程门阵列（FPGA）及面向深度学习的硬件加速技术。这种架构同时具有独特、优化的并行和顺序处理能力，能够将自动驾驶工作负载归类为需要高效处理的计算类型。通过将英特尔凌动处理器、英特尔至强处理器、英特尔Arria10 FPGA 进行灵活组合，英特尔提供了更节能、设计更合理的解决方案。
在2018 CES展上，英特尔公布了升级后的全新的自动驾驶平台，该平台整合了汽车级英特尔凌动处理器和Mobileye EyeQ5芯片，为L3到L5级别自动驾驶提供具备可扩展性和多功能性平台。
英特尔公司Mobileye联合创始人Amnon Shashua表示，sensing（感知）和mapping（高精地图）是自动驾驶汽车十分重要的两个元素。
新的平台让车辆本身也成为一个高速运作的数据搜集者，自动驾驶汽车通过配备的Mobileye摄像头和传感器，不断的创建和更新高精度地图，保持了所有该平台车辆地图的精准度。
百度：Apollo
2017年4月19日，百度发布一项名为“Apollo”的新计划，将向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。
2017年7月5日，在百度AI开发者大会（BaiduCreate 2017）上，Apollo 1.0的开放细节，以及Apollo开放平台的整体战略和开放路线图正式对外公布。
2017年9月20日，百度宣布Apollo1.5正式开放。
2017年11月16日，百度世界大会智能驾驶分论坛上，Apollo开放平台发布了一款最适应中国市场、近期即可量产的自动驾驶产品——Apollo Pilot，进一步提速中国自动驾驶量产计划。
2018年的CES上，百度正式发布了旗下Apollo2.0版本。Apollo 2.0版本首次将平台的四大模块：云端服务、软件、参考硬件和车辆平台整合在一起。
2018年4月19日，百度发布了Apollo2.5，支持限定区域视觉高速自动驾驶，提供更多场景、更低成本、更高性能的能力支持。Apollo2.5带来了更低成本的解决方案，通过基于摄像头的视觉感知方案，传感器成本可较此前降低90%，降低了自动驾驶研发门槛。Apollo2.5版本还开放可视化的调试工具、Apollo高精地图数据采集器、Apollo云端仿真模拟器等更高效的开发工具，进一步提升开发者研发效率。与此同时，百度宣布平台合作伙伴达到100个，平台开发者达到10000名。
2018年7月4日，BaiduCreate2018百度AI开发者大会上，百度发布Apollo 3.0版本，升级了两大平台：将硬件参考车辆平台升级为车辆认证平台和将硬件参考平台升级为硬件开发平台。并推出小度车载OS、自主泊车、无人作业车、自动接驳小巴4大量产方案，据官方介绍，基于开放的Apollo平台，能帮助开发者最快3个月就打造出自动驾驶量产车。
西门子业务部门Mentor的自动驾驶平台：DRS360
DRS360 自动驾驶平台是Siemens的业务部门Mentor分部MentorAutomotive推出的一个自动驾驶解决方案。该平台采用突破性技术，该平台突破目前的实时和高分辨率传感技术，能够充分利用各类传感手段（包括雷达、LIDAR、图像和其他传感器）实时捕获、融合及利用原始数据。DRS360平台不仅可极大改善延时问题，同时还可显著提升传感精确度和整体系统效率，可满足SAE 5级自动驾驶车辆的要求，可从较低的ADAS层级一直扩展到完全自动驾驶层级。
DRS360 会将未经筛选的信息从所有系统传感器直接传输至一个中央处理单元，而原始数据将在此进行不同层次的实时融合。通过与传感器供应商合作，该平台可采用“原始数据传感器”，从而减轻微控制器和传感器节点的相关处理工作在功率、成本和尺寸方面的负担。在所有系统传感器节点去除预处理微控制器可带来诸多益处：包括提升实时性能、大幅降低系统成本和复杂度，以及访问所有捕获到的传感器数据，从而为汽车周围的环境和驾驶条件建立高分辨率模型。
该平台极大的简化了物理总线结构、硬件接口和复杂度以及由时间触发的以太网主干架构，打造出更为精简的数据传输架构，从而进一步缩短系统延时。该架构还利用集中且未经筛选的传感器数据实现适应环境的冗余度和动态解析，以此确保更高的精确度和可靠性。该解决方案拥有经过优化的信号处理软件、高级算法，以及经过计算优化且可用于进行机器学习的神经网络。
DRS360 在第一代中部署了一个 XilinxZynq UltraScale+ MPSoC 器件，同时还采用了基于 X86 或 ARM 基础架构的 SoC 和安全控制器。是一个能够支持100 W功率限额内全自动驾驶的解决方案。
目前，Mentor Automotive已与世界 20 大汽车制造商中的 17 家公司建立了合作关系。
伟世通自动驾驶开发平台：DriveCore™
在CES 2018展上，知名汽车零部件Tier 1伟世通（Visteon）推出了旗下首款自动驾驶技术平台——DriveCore™。DriveCore™希望能够给主机厂提供一个模块化可扩展平台，可用于为对象分类、检测、路径规划和执行开发人工智能/机器学习算法。允许OEM能够自由选择不同的硬件与软件、算法，自行组装出一个自动驾驶系统。特别是可以满足SAE L3及L3+自动驾驶对开发机器学习算法的要求。
DriveCore™是专门针对自动驾驶研发的安全可靠的域控制器，由硬件、车载中间件和基于PC的软件开发工具套件组成，整合了全数字仪表、先进车载显示屏技术、驾驶员监测、抬头显示，以及伟世通先进的软件开发工具，可以整合一系列来自不同厂家的软、硬件平台，如摄像头、激光雷达等传感等数据。
DriveCore™自动驾驶平台的三个组成部分：
Compute：是模块化可扩展的硬件计算平台，针对L3及以上自动驾驶技术。与其他厂商推出的计算平台不同的是，DriveCore™并不依赖于某个特定的中央处理单元，而是可以支持多种处理器。目前DriveCore™已经支持的处理器包括英伟达、恩智浦、高通等，未来还将支持其他类型的处理器，从而保护汽车制造商的相关技术投资。
Runtime：车载中间件，提供安全框架，实现应用与算法的实时通信。Runtime在支持传感器融合的同时，还支持传感器抽象（Sensor Agnostic），因此当更先进的传感器出现，例如车载雷达从2D升级为3D时，可以随时对传感器进行升级。
Studio：提供给开发人员的基于PC的软件开发工具，使汽车制造商可以为算法开发人员搭建生态系统，加速基于传感器的人工智能算法的开发。包括物体识别、摄像头车道识别算法的模拟、验证、测试环境。因此Studio可以很容易的集成第三方算法和访问真实传感器数据。
恩智浦自动驾驶平台：BlueBox和Automated Drive Kit
2016年5月，恩智浦在恩智浦技术论坛（NXP FTF Technology Forum）上发布了一款名为BlueBox的计算平台，主要用于帮助OEM主机厂生产、测试无人驾驶汽车。BlueBox平台是一款基于Linux系统打造的开放式计算平台，可供主机厂和一级供应商开发、试验自己的无人驾驶汽车。而「开放平台」意味着车企可以在此基础上根据产品和实验目的的不同，进行相应软件和算法的布局。有行业分析师分析，目前基于人工智能的机器视觉和大数据高精度地图技术在自动驾驶领域呈现出急迫的发展需求，恩智浦的BlueBox似乎更擅长于处理传感器的数据融合。
在2018 CES开幕前夕，恩智浦半导体宣布推出Automated Drive Kit，这是一款提供软件支持的自动驾驶汽车应用开发和测试平台。借助该套件，汽车制造商和供应商能够在开放灵活的平台上快速开发、测试和部署自动驾驶算法和应用，该平台还拥有不断扩展的合作伙伴生态系统。
Automated Drive Kit目前提供3级开发基准，随着生态系统性能提升，还将扩展到其他自动驾驶级别。第一个版本的Automated Drive Kit将包括基于恩智浦S32V234处理器的前向视觉系统，该处理器可用于部署客户的首选算法。该套件还包括前视摄像头应用软件API，以及由东软集团提供的目标检测算法，还配备精密雷达选项和GPS定位技术。客户可选择不同的LiDAR选项，并添加AutonomouStuff提供的LiDAR目标处理(LOP)模块软件，该软件能提供地面细分和目标跟踪功能。
禾多科技：轩辕平台
2017年11月，国内自动驾驶初创禾多科技推出轩辕平台，旨在为其他公司提供一个开发自动驾驶技术的车辆平台，以提升其研发速度。
轩辕平台理念：禾多科技CEO倪凯在现场形象地讲到，自动驾驶=四肢（车体）+眼睛（传感器）+大脑（决策系统）。如果按照这种划分，禾多科技的轩辕平台就是四肢和眼镜，其他公司拿到后，在轩辕平台上接入自家的大脑（决策系统）即可打造自动驾驶汽车。
轩辕平台提供有括线控能力、传感器和计算设备、基础软件三大部分，支持L2—L5级别的自动驾驶开发工作，目前有大众迈腾和别克昂科威两款车型，兼顾了中级轿车和中型SUV，后续还会有更多的车型。
从功能上来说，轩辕平台的车辆能够实现对车辆的加速（油门）、制动（刹车）、方向盘，以及档位、转向灯、警示灯、电子手刹等系统的控制。在对车辆进行控制过程中，轩辕平台也提供多种退出机制，例如驾驶员主动接管或者紧急停止等。
硬件层面，轩辕平台支持CAN总线和以太网两种接口，并且支持激光雷达、毫米波雷达、CAN网关、HMI等多种设备，具体如下表：
三星自动驾驶平台：DRVLINE
在2018 CES展上，三星公司发布其DRVLINE自动驾驶平台。DRVLINE是个开放、模块化并可扩充自动驾驶平台，与第三方从业者、供应商之间进行相互协作，一些元器件可依照需求进行安装或卸载，通过软硬件相结合的方式，进行一定程度的定制化。DRVLINE内置了一个由三星和哈曼创建的ADAS前置摄像头系统，可用于警告偏离车道、前方碰撞、行人检测和自动紧急制动，其功能将满足即将推出的NCAP标准。，其功能将满足即将推出的NCAP标准，并预计在今年开始出货产品。
三星表示该平台将结合公司的相关硬件于技术，发展 Level 3、Level 4，甚至是 Level 5 最高等级的自动驾驶车载系统。
在软件应用方面与三星 DRVLINE 平台合作的厂商有 TTTech、AImotive、Hella Aglaia 和 Renovo Auto，车载系统品牌有 Graphcore、ThinCi、Infineon，通讯技术品牌有 Autotalks 和 Valens，传感器厂商包括 Quanergy、Tetravue、Oculii 和 Innoviz。
推出DRVLINE自动驾驶平台是三星在驾驶领域的一次全新的尝试，三星车载平台已初具雏形。点赞是小智最大的动力~
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