大家好，我是大凡光学。今天和大家聊聊自动驾驶的话题。

自动驾驶大致可分为感知、决策和控制三个环节，感知需要依赖传感器，识别到的环境导入到芯片处理器中，利用相关算法进行类人决策和控制，控制信号最终到达底层给到汽车的线控底盘（油门、转向和制动）。如此，逻辑貌似简单，但到落地时会发现每个部分都有一个很大很深的研究范围。

那么，自动驾驶有哪些重难点呢？

大凡光学根据多年行业经验，总结出以下四个点。

难点一.AI处理器

处理器又称芯片，众所周知，目前不论是汽车还是哪个行业都出现了“芯片荒”，由于汽车功能的复杂性，自动驾驶汽车的大脑需要AI芯片。芯片是一切电子产品的神经大脑，因此这是自动驾驶行业需要突破的第一难点。

难点二.高精传感器

传感器是车辆的耳目，对环境的感知是车辆运行的首要前提（前处理）。当前汽车主要采用雷达来测距，相机来识别，GPS+IMU来预测车辆运动状态。

难点三.汽车电子电气架构EEA

所谓「电子电气架构」，简单地说就是把汽车里的传感器、中央处理器、电子电气分配系统、软件硬件通过技术手段整合在一起。通过这种架构，可以将动力总成、驱动信息以及娱乐信息等，转化为实际的电源分配的物理布局、信号网络、数据网络、诊断、容错、能量管理等电子电气解决方案。

难点四.自动驾驶软件和算法

自动驾驶软件算法比当前任何商用飞行器都复杂。

自动驾驶软件包含了车载系统，感知、规划和控制软件，以及其他支撑软件；算法和模型都是以软件的形式存在，涉及了传感器融合、图搜索、路径规划、运动规划、运动控制、深度学习态势评估等。

好了，今天的话题就到这里。大凡光学将持续发布各种关于机器视觉、自动驾驶的话题和知识，让我们一起成长和进步。

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