2004 年 3 月 13 日，第一届「DARPA 大挑战赛」，也是世界上第一场自动驾驶汽车比赛，在美国莫哈韦沙漠地区拉开了帷幕：106 支车队报名，15 支车队闯入决赛，最终却只有 0 支车队完赛。谁能想到，这场看似失败的比赛，却成为日后我们讨论自动驾驶发展历史过程中绕不开的一环。
十九年过去，今天的自动驾驶已经不是科学家、工程师们的疯狂梦想。今年上半年以来，越来越多的车企公布了自己的开城计划，L2 级别的自动驾驶功能也开始向 10 万以内的车型下放，自动驾驶开始频繁地出现在大众的生活当中。
这次，我们邀请到两位嘉宾，车控 CHEK 的合伙人洪泽鑫，业余时间他也是一名知乎汽车、自动驾驶话题优秀答主，以及曾分别就职于两家自动驾驶独角兽公司，目前在一家车企担任智驾产品市场专家的周琳。两位嘉宾将一同与真格基金投资团队的俞豪男聊聊自动驾驶的平权化趋势以及行业内尚未形成共识的智能化标准问题。
在本期节目当中，你将会听到：提前预埋高价硬件，以期通过迭代实现更多功能与只上低价硬件，率先让更多人用上低阶自动驾驶两种路线孰优孰劣？车企目前都如何进行测评？消费者需要为 L2+ 的辅助驾驶功能花多少钱？如何在没有统一标准的情况下选购适合自己的智能汽车？人驾与智驾的区别？辅助驾驶功能导致的事故如何归因？
【主持人】
俞豪男 真格基金投资分析师
【嘉宾】
周琳 8年自动驾驶经验，曾任禾赛科技市场总监，Momenta市场战略，现任某车企智驾产品市场专家
洪泽鑫 车控CHEK合伙人，智驾产品专家，知乎汽车、自动驾驶话题优秀答主
【时间轴】
03:41 推动自动驾驶平权化浪潮的几点因素
10:28 消费者需要为L2+的自动驾驶付多少钱？
14:22 硬件预埋迭代与率先实现低阶的路线之争
17:35 车企可能都没有想好要走什么路线
21:05 车企为什么要做测评
23:12 智能汽车越来越像黑匣子
26:03 路测与仿真平台：车企测评的两种方式
30:40 好的功能取决于面临的实际困境
34:50 发现自己的标准：真正适合的车还需亲自尝试
40:44 从自身需求出发寻找价值
42:25 看似成熟的高速依旧是辅助驾驶功能的薄弱环节
45:23 人驾与智驾的差别
47:50 辅助驾驶功能引发的事故如何取证归因
52:22 行业呼唤一套标准的取证规则
56:21 30 万以上的购车预算，会推荐哪些车型？
59:56 20 万以内的购车预算，又会推荐哪些车型？
【相关资料】
L2：
L2 级别自动驾驶是自动驾驶的一种级别标准，即部分自动驾，基本操作由车辆完成，驾驶员负责周边监控和随时接管车辆，主要包括功能有ACC自动巡航、自动跟车、自动泊车等。依据 SAE（国际自动工程协会）的标准，自动驾驶可以分为 L0-L5 五个等级：L0 级别自动驾驶（无自动化）、L1 级别自动驾驶（驾驶辅助）、L2 级别自动驾驶（部分自动驾驶）、 L3 级别自动驾驶（有条件的自动驾驶）、 L4 级别自动驾驶（高度自动驾驶）、 L5 级别自动驾驶（完全自动驾驶）。
ACC（Adaptive cruise control，自适应巡航系统）：
在传统定速巡航的基础上，采用雷达探测前方车辆与本车的相对距离和相对速度，主动控制本车行驶速度，以达到自动跟车巡航的目的。根据前方的车辆，系统可以在定速巡航和跟车巡航之间自动切换。
LCC（Lane Centering Control，车道居中辅助）：
一项舒适性的辅助驾驶功能，包含 60km/h 以下的交通拥堵辅助（TJA）和 60km/h 以上的智能巡航辅助。能够监控汽车与行车道中央的相对位置，主动辅助驾驶员保持在车道中心线附近行驶，减少驾驶员的转向负担。
Occupancy network：
特斯拉于 2022 年推出的新算法，将3维世界划分为一个网格单元，定义占用单元与空闲单元。Occupancy Network 的想法是获得体积占用率，使用“占用”而不是检测来实时显示道路信息。
Orin：Orin 是 NVIDIA 推出的一款自动驾驶芯片，采用最新7nm工艺，整块 SoC 容纳下了 170 亿个晶体管，并且在软件端集成英伟达下一代 GPU 架构和 Arm Hercules CPU 内核，以及新的深度学习和计算机视觉加速器，实现性能较上一代 Xavier 7 倍提升。
AEB（Autonomous Emergency Braking，主动刹车系统）：
AEB系统采用雷达和摄像头测出与前车或者其他障碍物的距离，系统控制模块将测出的距离与警报距离、安全距离进行比较，小于警报距离时就进行警报提示，而小于安全距离时，AEB制动会启动，使汽车刹停。
OTA（Over-The-Air technology，空中下载技术）：
通过移动通信网络（2G/3G/4G 或 Wifi）对汽车的零部件终端上固件、数据及应用进行远程管理的技术。
域控：
自动驾驶域控制器作为一个智能计算平台，面向 L3~L5 级无人驾驶应用，它能够将计算密集型传感器数据处理和传感器融合工作与控制策略开发集成到一个控制单元中，并有助于建立结构化和有组织的车辆控制器网络。
端到端：
原是深度学习中的概念，自动驾驶中的端到端指模型直接通过输入图像或者视频信息得到汽车驾驶行为的指令（方向盘转角，油门大小，踩刹车的程度）。
【节目制作】
后期：虫二
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