全球主要科技巨頭都已入局自動(dòng)駕駛。據(jù)清科數(shù)據(jù)，全球最大軟件商everge的faas部門將在2019年投入20億美元。和everge類似，gartner也統(tǒng)計(jì)了2018年推出的自動(dòng)駕駛技術(shù)產(chǎn)品。20億美元的投入有望打造汽車自動(dòng)駕駛解決方案。造成這一現(xiàn)象的原因，一個(gè)是因?yàn)閒aas公司依托大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)，可以對現(xiàn)有自動(dòng)駕駛服務(wù)進(jìn)行升級與改造，快速實(shí)現(xiàn)技術(shù)迭代和產(chǎn)品，比如，傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要投入車主之手，而faas公司則為用戶提供數(shù)據(jù)層面的服務(wù)，因此更為大眾接受。

　　然而，對于ibeo而言，研發(fā)自動(dòng)駕駛核心解決方案的成本相當(dāng)昂貴，去年歐洲最大的信息及通信技術(shù)公司adi在上市一年半后退出自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，就是因?yàn)槌惺懿涣俗詣?dòng)駕駛核心解決方案帶來的大規(guī)模投入。雖然，ibeo正在試圖通過售賣智能車載通信解決方案的方式降低該領(lǐng)域的成本，但持續(xù)高昂的技術(shù)價(jià)格，至今沒有遏制自動(dòng)駕駛核心解決方案價(jià)格升高的趨勢。成本為何如此之高？目前，自動(dòng)駕駛汽車發(fā)展面臨的問題主要有幾個(gè)方面：增加物理汽車位置的信息來源。以高通為例，包括從服務(wù)器、芯片、基帶等組件中采集的汽車位置信息已經(jīng)超過了數(shù)億。

　　為自動(dòng)駕駛提供位置服務(wù)的專有解決方案顯然更加昂貴。每輛汽車平均有數(shù)十個(gè)狀態(tài)維度，除了定位，還有速度、車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)、物體分類、人員數(shù)量等。對某些負(fù)載比較高的應(yīng)用進(jìn)行精確定位目前仍然是困難，有興趣的用戶可以嘗試自動(dòng)駕駛功能開發(fā)提供的精確位置數(shù)據(jù)。信息來源太廣，讓自動(dòng)駕駛負(fù)載不足。

　　無論高精度地圖還是低精度地圖，信息來源都比較多，要知道高精度地圖覆蓋的范圍可比地圖定位廣多了。至于低精度地圖的問題，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)要為四個(gè)大類的自然車輛攝像頭采集的視頻提供數(shù)據(jù)，因此得開發(fā)多種通信方式和協(xié)議。至于為什么要開發(fā)自動(dòng)駕駛低成本方案的問題，前文也談到了，目前極端復(fù)雜的路況中，高精度地圖價(jià)格已上千美元。直觀的解決方法是盡可能降低感知負(fù)載，因此可以采用能夠準(zhǔn)確從一種感知傳感器接收的初始數(shù)據(jù)到另一種。

　　而作為自動(dòng)駕駛核心解決方案的芯片，其造價(jià)往往超過2000美元，作為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中流量最大的硬件，對芯片的適配和集成有著比較嚴(yán)格的要求。也就是說，一片芯片可能要配置兩臺主機(jī)，并且還需要設(shè)置電源匹配、溫度匹配、功耗匹配、接口匹配，所以一片芯片都需要專門開發(fā)并且進(jìn)行定制化定制化定制化設(shè)計(jì)可能比較麻煩，這也是為什么除了德爾福，很多自動(dòng)駕駛芯片廠商都急需芯片采購渠道。一塊芯片進(jìn)行自動(dòng)駕駛控制，物理成本多久能降下來？數(shù)據(jù)采集必然會(huì)帶來的后果是接收到的輸入/輸