抽空整理点智能驾驶方向的相关材料，给大家分享一下，准备写个系列长文作学习记录，欢迎感兴趣的同学关注。 本篇主要介绍一些基础性的东西，然后梳理一下整体框架，方便业外人士对智能驾驶这个领域有个基本的认识。不会过多提及产业链相关个股，这部分内容放在后续文章中送上。
等级划分
一般提到智能驾驶，各大公司都会说我们在202X年实现L3或者L4级别的智能驾驶，很多人对这个L3、L4没概念，其实这是Level-3、Level-4的缩写，而等级的定义是由美国汽车工程师协会提出的，不同级别代表汽车智能化的程度不同，最高到L5级全自动驾驶，这个级别的汽车基本可以在好莱坞大片本色出演了，最近看一部美剧《西部世界》第三季，里边的汽车基本可以诠释什么叫全自动驾驶，这部剧不错，安利给各位，不过不看前两季好像第三季看不懂。扯远了，看一下各个等级的划分界限及定义。
L1-L2阶段需要人监控驾驶环境，新增的智能驾驶设备多用于对驾驶员的辅助。L3-L5阶段则是由智能驾驶系统完成对环境的监控，新增的智能驾驶设备主要用于控制车辆更加安全、高效的运行。 当前量产的车辆全部都是L2级别以下的，尽管部分车企吹嘘说自己达到了L3级别的水平，一律当做L2看。牛逼如特斯拉，也不敢说自己L3，最多宣传的时候抛出个噱头L2.5，也不知道这个2.5是怎么定义的。
行业趋势
智能化的前提，势必是电动化汽车的大面积应用，这点是毋庸置疑的。看一下国际各大机构对纯电动汽车的未来几年发展做出的预测。
可以看出，电动化已经不是制约智能驾驶的门槛，未来几年甚至更久，电动车的渗透率会逐步抬升，国内外各大股指也对新能源的概念做出了强烈反应。而技术的变革从来不是一蹴而就的，如果等到万事俱备，新能源遍地跑的时候再布局智能化，显然为时已晚。世界各大车企智能驾驶汽车的量产规划也早已提上日程：
从已有的智能驾驶量产规划来看，2020年-2022年已经是各大车企的量产车辆兑现时段。但是不同于新能源汽车的爆发式发展，智能化的进程貌似总是有点不及预期。记得2018年各大车企信誓旦旦的说2020、2021年要量产L3甚至L4车型。从图中也可以看出，包括特斯拉、大众、通用、本田、北汽、小鹏……不少车企的智能驾驶规划中，2020年都有量产L3级智能驾驶车型推出，但是目前来看，无一兑现。主要原因还是交通环境的复杂性及量产实现成本之间的矛盾现阶段难以调和。尽管如此，为什么各大车企仍旧不遗余力的往智能化方向投入呢？因为市场需求在这里，产业趋势在这里，未来的发展方向也在这里。何况随着这两年智能驾驶技术的爆发式探索，各种单独开发的功能模块已经对量产车型产生了显而易见的推动作用。
四大模块：
智能驾驶是一个大系统，不深究细节，从功能属性上来讲，可以直接划分为四个模块：感知、定位、规划及控制。
看一下这几个模块的功能是什么。
感知：通过相机、雷达等传感器获取环境信息，如障碍物（其他汽车和人也算是障碍物）、车道线等。这部分是整个产业链的重中之重，各种摄像头公司、雷达公司、还有做图像标注的、视觉处理的……都集中在这个环节。
定位：通过GPS或者RTK等获取自身车辆位姿信息。定位这块少不了地图，说道地图肯定不少人第一反应就想起来了四维图新，没错，就是这个环节用的。
规划：根据上游感知、定位的环境信息、车辆速度、加速度等信息规划出一条最优路径、速度输出控制模块。规划这块是个难点，但一般都是每个研发智能驾驶量产车的公司有自己的规划策略，这里边是纯算法的东西，很少有公司将规划这个环节的业务独立出来，但是各个公司开发出的功能应用系统又绕不开这个环节。
控制：根据规划输出结果，控制方向盘转向及车辆加减速，最终达到控制车辆以适当的车速沿着期望路径行驶的目的。控制又分为横向控制和纵向控制，横向控制就是控制车辆转向，纵向控制就是车辆加减速。和规划有点像，控制模块涉及的智能驾驶概念性硬件较少。怎么理解呢，比如像感知模块，相机和激光雷达，不上智能驾驶系统，这两个传感器硬件就可以省去，所以做激光雷达的和相机的公司可以算作是智能驾驶概念股。但是控制模块执行对象，对应转向和加减速的方向盘和电机，不管有没有智能驾驶功能，这些硬件系统仍然必不可少。如果非要扯上关系，倒不是没有，新能源汽车对智能驾驶系统的友好度要远远高于燃油车。燃油车的智能驾驶系统能做到L2级就到瓶颈了，而且性能表现还不如电车，内部逻辑就不深究了，无非是电机比发动机好控制等原因，这也是上边为什么说“智能化的前提，势必是电动化汽车的大面积应用”。
到这里算是把智能驾驶系统给梳理出了一个框架出来，但这个并不是智能驾驶产业链上下游关系，仅仅是智能驾驶系统的一个算法层面如何实现的逻辑梳理。针对产业链的上下游产业链分析及成本拆分放在下一篇文章中。 相比于新能源，智能驾驶产业链更复杂一点，写完第一篇才发现远比新能源要耗费精力，而且文章质量也有所下降，所以后边文章可能会更新稍微慢一点。个人精力及水平有限，文中有疏漏之处，欢迎评论区批评指正。