奔驰无人驾驶物流车型_奔驰无人驾驶物流车

1.奔驰gls有自动驾驶功能吗？

2.你怎么看待无人驾驶汽车？

3.初识自动驾驶之一——自动驾驶等级

自动驾驶奔驰驾驶模式是Mercedes-Benz、Audi和以色列自动驾驶技术公司Mobileye联合开发的一种无人驾驶技术，这种技术使用特定设备，识别车辆周围的路况，以及通过分析车辆周围的路况，根据司机的驾驶状态，以及指令，自主开拓车辆的行驶方向。

使用该驾驶模式时，车辆由司机控制，但当司机的手脚在离合器、油门和刹车上时，车辆将转换成自动模式，从而控制与遇到的障碍物，斑马线，交通设施和其他车辆之间的距离，以及路况有所变化时调整车辆速度，并在参数允许的范围内自动行驶。此外，该模式还支持自动启动和停车，以及减轻司机的开车压力。

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奔驰gls有自动驾驶功能吗？

6月24日凌晨，英伟达（IVIDIA）创始人兼首席执行官黄仁勋与梅赛德斯-奔驰汽车集团全球总裁康林松（Ola?K?llenius）共同宣布，两家公司将联合开发「软件定义的车辆」，并且从下一代奔驰车型开始，都将搭载英伟达的DRIVE?X?Orin计算平台。换句话说，新一代梅赛德斯-奔驰汽车的自动驾驶功能，将由新一代NVIDIA?DRIVE平台驱动。

而就在五天前，奔驰母公司戴姆勒刚刚宣布暂停与宝马在自动驾驶领域的合作，显然奔驰的「无缝衔接」是经过深思熟虑的，并不是一时冲动之举。那奔驰为何会转投芯片供应商英伟达的怀抱？英伟达在自动驾驶领域有何优势？

英伟达的进阶之路

在多数人眼中，英伟达（Nvidia?Corporation），就是一家显卡芯片供应商，在消费电子的GPU（图形处理器）领域具有一定话语权，但其实成立于1993年的英伟达现如今在数据中心市场也有很强的竞争力，并在未来AI时代所需的高性能计算领域也取得了良好的先发优势。在全球超算500强排名中，有超过130多套的系统用英伟达的GPU加速方案。

同时凭借敏锐的市场洞察力，英伟达在自动驾驶对高性能芯片需求还未成规模时，便迅速进入这一市场。现在只要提起NIVDIA的自动驾驶解决方案，就会让人想起其DRIVE?PX系列。在2015年的GTC图形技术大会上，NVIDIA展示了一台基于DRIVE?PX的自动驾驶小车——Project?DAVE，具备完全的自动驾驶能力。

DRIVE?PX搭载Tegra?X1处理器和10GB内存，能够同时处理12个200万像素摄像头每秒60帧的拍摄图像，并通过环境视觉计算技术和强大的深层神经网络，主动识别道路上的各种车辆，甚至还能检测前方车辆是否在开门。据悉，英伟达甚至利用Tegra处理器帮谷歌完善了无人驾驶车，第一代无人驾驶平台Drive?PX也被用在奥迪A7上。

一年之后（2016年），英伟达又发布了更强大的DRIVE?PX2平台，它使用的CPU计算性能比GTX?Titan?X显卡还要强两三倍，能抵得上150台Macbook笔记本，CPU部分则是夸张的12核处理器。这也就很好解释为何它一发布，特斯拉就宣布新的车型将搭载DRIVE?PX2为其Autopilot?2和2.5系统提供支持，而沃尔沃开测的XC90自动驾驶汽车搭载的也是Drive?PX?2平台。

但是Drive?PX2也有其弊端，功耗高达250W，对于电动汽车来说，不仅会影响电池寿命，还会使行驶里程降低，再加上其推理学习能力也并不出色。也许这也是最终导致特斯拉开始自己动手研发图形处理和AI芯片的原因之一。但即便是特斯拉也直到去年才开始使用自主研发的HW3?FSD计算机，不过特斯拉仍然在一些数据中心使用英伟达的硬件进行图像处理。

有漏洞那就完善它，这是英伟达的一贯作风。在2018年的CES展上，英伟达发布了全球首个自动机器处理器DRIVE?Xier，也就是所谓的车规级SoC芯片。Xier拥有超过?90?亿个晶体管，可提供更高的处理能力，每秒可运行30万亿次计算，运行功率更低，功耗仅为30W。百度在2017年发布的Apollo自动驾驶平台用的便是DRIVE?Xier；最近上市的小鹏?P7?上也搭载了其与德赛西威联合开发的基于英伟达Xier的自动驾驶域控制器?IPU?03。

2019年年底，英伟达又发布了用于自动驾驶和机器人的软件定义平台——NVIDIA?DRIVE?X?Orin，该平台内置全新Orin系统级芯片，由170亿个晶体管组成，每秒可运行200万亿次计算，几乎是英伟达上一代Xier系统级芯片性能的7倍。Orin可处理在自动驾驶汽车和机器人中同时运行的大量应用和深度神经网络，系统安全标准也达到了ISO?26262?中的ASIL-D等级。

更适合奔驰的选择

作为一个开放的软件定义平台，DRIVE?X?Orin能够赋力从L2级到L5级完全自动驾驶汽车开发的兼容架构平台，帮助OEM开发大型复杂的软件产品系列。同时由于Orin和Xier均可通过开放的CUDA、TensorRT?API及各类库进行编程，因此开发者能够在一次性投资后使用跨多代的产品。

单从这一方面来看，车企们应该会更偏向于选择英伟达而不是全球最大的ADAS系统供应商Mobileye（已被英特尔收购），毕竟Mobileye?的芯片与其算法是紧密耦合打包出售的，车企的自主权很小，若想用自行开发的算法几乎不太可能，英伟达显然要更开放些。当然，都有两面性，车企们要想使用英伟达的芯片，那就必须支付高昂的入会费和联合开发费用，这可不是一般车企承受得了的。据说，小鹏汽车和和德赛西威为了开发?P7?上的自动驾驶域控制器，向英伟达支付了近?8?位数美金的会员费。

不过对于财大气粗的戴姆勒来说，这都不是问题。况且英伟达和奔驰合作的新一代DRIVE?X?Orin计算平台还可支持OTA，也就意味着，2024年后奔驰车主即使在购买车辆数月甚至数年后，依然能享受最新的驾驶系统服务。

另外，在与奔驰达成合作之前，宝马与Mobileye就已经基于EyeQ系列芯片开始研发自动驾驶了，并且还组建了一个自动驾驶同盟。奔驰与宝马合作后，奔驰需要使用Mobileye的芯片来构建关键的自动驾驶计算单元，显然这并不是奔驰想要的。

从公开信息可知，Mobileye规划的下一代自动驾驶芯片EyeQ?5，其算力为24TOPS（每秒运算24万亿次），而英伟达的Orin，算力则高达200TOPS（每秒运算200万亿次）。再加上前文所说的，相比Mobileye的封闭（尽管承诺EyeQ?5将会更加开放），英伟达自动驾驶构建的Drive?X软件平台走的是一条开放的道路，可以支持车厂在其计算平台上自主进行算法开发。

也许奔驰与宝马的分手，在如今的局面下便发展成了必然。因为奔驰与宝马的合作并不能做到有利的取长补短，它们在自动驾驶使用平台上也无法达成共识。

赢得认可的同时加固护城河

相比奔驰的深谋远虑，国内企业似乎要激进的多，这并非贬义。去年年底，在英伟达公司首次推出DRIVE?X?Orin平台时，英伟达就宣布，滴滴出行使用英伟达GPU和AI技术开发自动驾驶和云计算解决方案。

滴滴使用数据中心的GPU来训练机器学习算法，并使用NVIDIA?DRIVE平台对四级自动驾驶车辆进行推理。还将在滴滴云中部署英伟达AI，在交通和监控应用等内部应用中使用英伟达技术。此外公司还推出了用于云渲染、计算和游戏的虚拟GPU云服务器。

目前英伟达已成功推出了Drive?PX、Drive?X?Xier、Drive?Orin三代产品，而这些高性能计算平台，在国内也收获了不少明星客户，除滴滴外，Pony.ai、文远知行、AutoX?在内的?Robotaxi?运营商也都用了英伟达的自动驾驶计算平台。可以说，英伟达在自动驾驶领域的热度虽然完全不及车企或相关科技公司，但它的产品其实早已销售给了这些头部企业，属于闷声发大财的主。

当然在GPU硬件方面，英伟达也在不断巩固、增强固有优势。2019年，英伟达收购了成立于1999年的Mellanox公司，该公司是全球数据中心端到端连接解决方案的领先供应商，其领先的InfiniBand互联方案是超算系统的核心组件，速度远超其它技术，占统治地位。也就是说，英伟达通过收购Mellanox公司，弥补了其在数据中心低延迟互联及网络方面的欠缺，不仅具备了超高的服务器计算能力，同时也具备了超快的服务器连接速度。

毫无疑问，通过这些年的发展，如今的英伟达已经不能简单的用显卡供应商来形容了，那么我们该如何定义它？黄仁勋曾说过，英伟达是一家?AI?公司，更强调英伟达是一家软件公司，和苹果类似，通过售卖硬件盈利的软件公司。

图?|?来源于网络

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

你怎么看待无人驾驶汽车？

首先要清楚一个概念，自动驾驶≠无人驾驶。沃尔沃根据自动化水平的高低区分了四个无人驾驶的阶段：驾驶、部分自动化、高度自动化、完全自动化。

题主所说的奔驰GLS，其驾驶功能主要有雷达测距（主动式巡航系统），主动制动交通功能，预碰撞行人识别器，预碰撞增强（尾部传感，追尾感应），主动盲点系统，主动式车道偏离，限速系统。

属于无人驾驶的第二阶段，离完全自动化（即真正的无人驾驶）还有很长一段路要走。所以，我们现阶段的自动驾驶系统，都是系统，主角还是我们驾驶员。

初识自动驾驶之一——自动驾驶等级

如果真的把无人驾驶汽车投入使用，作为一项驾驶技术而存在我个人尚能接受，完全代替人工操作的话显然会削弱驾驶的乐趣而且安全感将会大大降低，因为是电脑都会有宕机的时候，所以我不太喜欢。

自动驾驶汽车简介：

自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-driving automobile）又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪已有数十年的历史，21世纪初呈现出接近实用化的趋势。

自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。

自动驾驶分级最早出现在美国汽车工程师学会（SAE）的一个规范J3016中，这个规范最早定义了自动驾驶分为6个级别，就是我们经常听到的L0-L5。

规范最早规范定了L0-L2为驾驶，L3级别以上才能称之为自动驾驶。目前这个规范在2021年刚更新了一版。除了这个标准外，我们国家21年发布的国标GB/T40429中也做了规定，虽然国标规定的不叫L0、L1而是叫做0级、1级等，不过整体上看下来，国标和J3016最新版规定的等级基本一致。

1、0级

0级驾驶自动化对应L0，可以理解为主要包含两部分功能，一部分是预警类功能，该部分功能只是提供预警，但不会干预驾驶员对车辆加减速和转向的控制。基本上所有的只预警不包含控制的功能都是与L0级。另一部分为控制类功能，但是这部分控制类功能有个特点就是不会持续的帮你控制车辆，只会在某些条件满足时，短暂的介入车辆的加减速或者转向控制。

2、1级

1级驾驶自动化对应L1，这部分功能会帮助驾驶员持续控制横向或纵向运动。而且只会持续的控制其中之一。也就是说L1级只会持续的帮你控制车辆的加减速或者转向中的一个。

3、2级

2级驾驶自动化对应L2，该级别功能会持续帮助驾驶员提供纵向和横向的控制，也就是说，可以长时间的同时控制车辆的转向和加减速。通常以上提及的L2及以下的功能我们又称之为ADAS（Advanced Drive Assistant System，高级驾驶系统）功能。

这些功能并非自动驾驶功能，只是能更好的驾驶员，驾驶主题依旧是驾驶员，也就是说，驾驶员要对整个驾驶过程负全责。这些功能都有一个共同点，即，不可违背驾驶员的意图。例如，当前系统判定应当给驾驶员提供纵向加速的功能，但是驾驶员认为当前需要减速，并给出了减速操作，那么车辆应当响应立即停止减速进而响应驾驶员的操作。

4、3级

3级驾驶自动化对应L3，L3级我们称之为有条件的自动驾驶。车辆可以在要求的条件满足的前提下执行自动驾驶，在自动驾驶系统判定自身无法完成自动驾驶时，会请求驾驶员接管车辆，驾驶员在需要在一定时间内（一般来说是10s钟内）接管车辆，如果驾驶员不接管车辆，一旦超过这段允许的接管时间，自动驾驶系统不会再对车辆负责。

如果发出请求后，驾驶员一直不接管车辆，自动驾驶系统需要根据情况选择是否执行最小风险策略，使车辆达到一个最小风险状态（一般来说就是靠边停车或者本车道内停车并且点亮双闪）。

其中在车辆需要满足的条件这部分，J3016里叫做ODD（Operation Design Domain），即设计运行区域，ODD通常来说包括道路条件、天气条件、地理围栏（例如，京沪高速公路上海江桥收费站到花桥绿地大道收费口，不包含上下匝道区域）、交通参与者、信号连通性（RTK-GPS信号等）。

我国国标里对车辆需要满足的条件这部分的描述为ODC（Operation Design Condition），即设计运行条件，主要差别在于ODC包含了ODD，同时又新增了驾驶员状态要求（疲劳、闭眼、视线不在驾驶区域等）。

值得一提的是，L3的功能与L2的功能最根本的差别在于责任主权的归属问题，而不是很多朋友理解的覆盖更多场景的问题。比如说，NOA这种功能，虽然覆盖场景比传统的LCC或者ICC功能高级很多，但本质上依旧和LAA或者ICC一样是L2的功能。

奔驰在欧洲推出的L3的功能，只是覆盖了60kph以下车速的单车道巡航，功能使用场景上和TJA功能基本是一致的，完全不如NOA这种功能覆盖场景多，对于日常的也不如NOA功能，但这种功能依旧是L3的功能。从量产功能规划的角度，覆盖场景的思路要比自动驾驶等级的思路更实用一些。

5、4级

4级驾驶自动化对应L4，L4级又称之为高级自动驾驶。L4级驾驶和L3级在定义上的区别仅在于是否一定需要驾驶员接管。L4在系统无法完成驾驶任务时，依旧会提示驾驶员接管，但是可以允许驾驶员不接管车辆，这时候车辆会执行最小风险策略确保车辆达到最小风险状态。

即在整个L4功能激活的过程中，自动驾驶系统始终承担驾驶责任。目前，L4级的应用主要集中于某些特殊场景，比如，园区内无人接驳车、无人配送车、无人出租车（Robo Taxi）、无人公交车、无人物流车等。这类应用有一个共同的特点，使用环境均在与变化较小的场景，无论是园区内，还是在特定的高速范围内，还是在特定的城市道路上。

不过当前所谓的L4级自动驾驶，在大部分的车辆上，主打的还是宣传概念，其实还没办法实现，这个在后面的文章中可以详细解释。另外，有一些车企在宣传的概念车上出现了可收缩式的方向盘，即在L4的功能开启时，方向盘收缩起来，在人工驾驶或驾驶员接管阶段，方向盘重新出现。

6、5级

5级驾驶自动化对应L5，L5级又称之为完全自动驾驶。完全自动驾驶在L4的基础上取消了ODD的限制，允许在全场景下使用自动驾驶系统，且自动驾驶系统会付全部责任。

目前L5级自动驾驶被认为是未来很长时间内无法达到的状态，未来将很长时间停留在L4的状态，只是在L4的状态下不停的扩展场景覆盖度，甚至有相当一部分人认为L5永远不可能到来。

从驾驶员的状态来看，L2可以脱脚、L3可以脱手、L4可以脱眼。对应的车辆状态L3及以下功能一般不允许取消方向盘。L4及以上功能允许取消方向盘。从应用方面来看，L3及以下功能多见于面向大众的量产车型上，L4级别的功能目前多见于特定场景的运营车辆上。

但是高级别功能总会慢慢应用到生活中，当L4级别功能开始大规模普及时，人类的出行方式将迎来巨大的变革。美好的未来在等着我们。