英伟达的股价近来一直停滞不前，原因是最近在亚利桑那州坦佩（Tempe Arizona）发生的一起意外车祸死亡事件，肇事车是一辆无人驾驶的优步（Uber）汽车。这导致英伟达暂停了相关的自动驾驶测试操作。
一些人指出，人们对即将到来的5G部署将对汽车行业和自动驾驶汽车产生何种影响存在大量猜测，这可能会令英伟达在这一市场领域的立足点毁于一旦。
恩智浦和高通的合并，一些人认为这将成为对英伟达产生重大影响的竞争对手。
以上这些都不会对英伟达产生任何重大影响，我将在下面概述。
什么是自动驾驶？
“自动驾驶”这个词经常被人提起，已经成为一个包罗万象的流行词。
实际上，计算机驱动的汽车有两个功能部分重叠的组件。
首先是计算机控制汽车的操作和反应，二是车辆与环境的互动。
第一个组件是由计算机控制，负责控制汽车功能和性能。从转向、制动、对象识别和加速，到路径选择和导航。拥有该组件的车辆称为“自动驾驶车辆”（SDV）。
行业将第二部分与汽车到汽车的连接和汽车到环境的连接联系起来。
该组件有几个名称，如车辆－车辆（V2V）、车辆－基础设施（V2I）、车辆－行人（V2P）或包罗万象的车辆（V2X）。
两组组件之间存在重叠，SDV也处理环境和基础设施方面的信息，主要的区别是SDV平台关注于操作和功能，V2X更关注安全（主要是避免冲突）和信息感知。
2014年，汽车工程师协会（SAE）定义了6个级别，作为实现完全自主驾驶的路线图。
·0级 － 无自动化：加速，制动和转向均由人类驾驶员完成。
·1级 － 驾驶员辅助：在某些情况下，汽车可以控制方向盘或踏板。例子包括定速巡航控制和停车辅助。
上面两个等级里，计算机无法控制转向和加速／制动。
·2级 － 部分自动化：2级车辆具有某些模式，其中汽车可以接管踏板和车轮，但仅在某些条件下，驾驶员必须保持对车辆的最终控制。
这就是自2014年以来特斯拉的自动驾驶系统。
·3级 － 条件自动化：在某些条件和情况下，汽车将完全接管驾驶责任，但驾驶员必须在系统请求时重新获得控制权。
处于该模式的车辆可以选择改变车道的时间，以及如何基于预定的算法或命令响应道路上的动态事件，但使用人工驱动作为主要的后备系统。
·4级 － 高自动化：代表是谷歌／ Waymo的测试车已经运营了好几年了。
这是在理想的条件，不太复杂的交通，良好的天气，良好的道路设计，今天只有在被高度控制的地区可以这样。
·5级 － 全自动化：在任何条件下，无论是否有人在任何道路上，所有驾驶任务全部自动化。
这是非常遥远的，可能永远不会发生。
通过这些层面的过渡将对我们的工作、旅行和互动方式产生巨大影响，更不用说将改变经济和消费模式了。
迄今为止的历史
自20世纪80年代以来，自动驾驶汽车的憧憬和吸引力就一直存在。1999年，美国交通部（USDOT）让联邦通信委员会（FCC）为智能交通系统（ITS）在5．9 GHz频率上分配了75MHz的频谱。
ITS将使用无线电频率进行直接短程通信（DSRC），如自动收费、交通警报、交通灯控制等。
这个频谱被闲置了近10年，然后在2009年，通用汽车公司在凯迪拉克CT6上安装了DSRC系统。令人惊讶的是，没有人效仿。
在一个并行开发中，丰田也安装了一个先进的DSRC系统，在日本使用。但是，那是在700MHz频率。
丰田在2011年推出了驾驶员安全支持系统（DSSS），这是一款汽车基础设施原型。
随着移动通信的普及，通用汽车又一次引领潮流，推出了一项名为OnStar的新型紧急和司机援助服务。同样，其他汽车制造商也没有效仿，尽管一些制造商获得了技术许可。如今，这些服务已经被个人手机的使用所取代。
带着5G的激动和承诺，3GPP设计了一种新的协议，他们将其命名为cell vehicle——everything or （C－V2x）。
这主要是由中国驱动的，中国不愿使用DSRC。2019年大众将在欧洲销售的所有新车安装C－V2x。此外，福特也宣布将在2019年部署C－V2x。
2009年，谷歌启动了Waymo项目，重点开发自动驾驶汽车。
自动驾驶汽车延误
自动驾驶视觉已经有二十多年了，我们现在在哪里？
实际上，电动汽车（EV）爆发背后也被吹捧了几十年。
2008年，德意志银行预测2016年电动汽车将占美国市场的7％。彭博社在2010年的预测中将这一数字定为6％。 2011年奥巴马政府宣布将在2015年前推出100万辆电动汽车。2016年美国实际汽车销量为1785万辆，其中电动汽车的销量为168，000辆。
同样的炒作也围绕着自动驾驶汽车。
SDV的第一个组成部分是操作和控制。在这个舞台上已经取得了很大的进步。然而，在完全自动驾驶汽车（4级和5级）占主导地位之前，这里有一些需要克服的障碍。
要克服的技术功能问题
·如何处理摄像机上的灰尘，冰，污垢和泥浆以保持其运转？
·目前还没有技术可以消除太阳光或反射道路眩光，从而不影响相机。
·存在的技术仅允许基于算法和规则做“做什么”。 “何时”几乎没有能力。例如，交叉路口的交通信号灯已经坏了，车辆是否继续，停止或等待直到没有交通？
·迄今为止，在识别有关信号或识别人类姿势方面进展甚微。
·激光雷达可以识别图像，但是那些已被遮挡，破坏或放错地方的标志呢？
·汽车如何确定在恶劣的驾驶条件下什么是安全驾驶速度？如何识别黑冰与湿路面？
·那些因天气原因无法看到SDV的普通司机如何驾驶呢？
123下一页>（免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。 ）
