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在国家政策和市场的踊跃疏导下，主动驾驶技术逐步在矿山、港口等特定场景实现规模化商业经营。
与有人驾驶汽车形式相似，主动驾驶外围零碎由三局部形成：感知零碎、决策零碎与执行零碎。
其中感知零碎相似于驾驶员的“眼睛”与“耳朵”，通过各种传感器对驾驶过程中的路况信息进行捕捉，以解决主动驾驶最为要害的“行车平安”问题，因而感知零碎也是主动驾驶的重要根底与先决条件。
目前，主动驾驶感知技术大抵存在两种门路：一种是以机器视觉为外围，毫米波雷达 + 摄像头解决方案，典型代表企业特斯拉、Mobileye、百度 Apollo 等，另一种则是以高精地图 + 激光雷达为外围的传感器路线，代表企业为 Waymo、华为等。
两种技术实现形式各有千秋，别离代表着对实现主动驾驶的不同摸索门路。
一. 机器视觉门路
机器视觉门路的外围是毫米波雷达 + 摄像头，其次要借助摄像头对周边物体建设模型，并把数据增加至神经网络进行纯视觉计算，在主动驾驶中承当“辨认”作用。
作为机器视觉门路的动摇拥趸，特斯拉始终保持走视觉感知路线，从 Autopilot 到当初的 FSD，其车型始终保持应用多个摄像头，并利用人工智能和深度学习来构建神经网络。
换言之，摄像头是特斯拉辅助驾驶零碎中最重要的“眼睛”。
以 Model 3 车型为例，其车身共配了 8 个摄像头、1 个毫米波雷达与 12 个超声波传感器，视线笼罩 360 度，依附特斯拉的算法来判断四周的情况，为 Autopilot 主动驾驶零碎提供环境信息，整体俯视图视场笼罩如下：
三目摄像机的具体配置如下：
FOV35 度，最远距离 250 米;FOV50 度，最远检测间隔 150 米;FOV120 度，最远检测间隔 60 米。三目摄像机以及其余地位摄像机的组合为特斯拉 Autopilot 提供了全向的环境感知能力，较好地解决了感知范畴与感知精度的问题。
凭借这套纯视觉感知零碎，特斯拉的智能辅助驾驶视觉计划将不再依赖高精地图，车辆在行驶过程中，零碎会主动绘制地图来帮忙车辆实现主动驾驶，这意味着特斯拉将免去价格昂贵的硬件老本 (如激光雷达)，但也意味着须要海量、不同品种和场景真实性的驾驶数据以进行神经网络训练，从而一直笼罩各类场景，最终有限靠近人类驾驶员的判断形式，这对数据处理能力提出了更高的要求。
因为“纯视觉”主动驾驶计划不波及 3D 激光点云数据处理，因而图像语义宰割便成为最重要的一项核心技术。
图像语义宰割在主动驾驶零碎中次要用于行车路线和街道的辨认与了解，是视觉主动驾驶计划的技术基石。
借助遍布寰球的大量实在行车数据，特斯拉感知零碎将采集到的图像数据依照不同的含意、属性等进行语义宰割，进而对驾驶模型一直训练与调优，以期笼罩全副利用场景，实现真正的主动驾驶。
二. 高精地图 + 激光雷达
这套感知零碎的外围为“高精地图 + 激光雷达”，其次要借助激光雷达向周围散射激光，基于反馈判断周边是否存在障碍物并生成点云图，在主动驾驶中承当“感知”作用。
在某些主动驾驶企业计划中，通常还会退出 V2X，以丰盛欠缺此套感知零碎。
以 Waymo 感知零碎为例，其应用了摄像头、激光雷达的组合。大部分感知工作是由 4 个激光雷达实现：
而华为则在其主动驾驶零碎中搭载了 100 线车规级的激光雷达，除此之外也装置了微波雷达、RYYB 传感器和视觉剖析零碎来达到更好的行车环境辨认成果。
相较于摄像头感知形式，激光雷达领有更高的可靠性和精确性。因为特斯拉的视觉算法曾经造成护城河，领有相对当先的数据规模与场景真实性，行业后入局者很难寻求弯道超车机会，因而很多主动驾驶企业抉择以高精地图 + 激光雷达作为外围感知零碎。
但激光雷达也存在先天缺点，那就是“贵”。以激光雷达行业内知名企业 Velodyne 公司为例，旗下的 HDL-64E 售价在靠近 10 万美金左右。
不过随着生产工艺的提高，激光雷达的老本已显著降落。华为已将自研的激光雷达老本管制在 200 美元之内，并打算在将来两年将老本进一步升高至 100 美元，这为激光雷达的大规模遍及打下了松软的根底。
三. 数据智能成为主动驾驶外围
事实上，无论是纯视觉形式，亦或是“激光雷达 + 高精地图”形式，都代表着不同行业探索者对主动驾驶实现门路的尝试，并无技术优劣之分，更多是在传感器类别抉择上的不同。
Waymo 激光雷达计划，其环境兼容性更好，而特斯拉则领有海量实在路况数据，算法劣势更显著，但传感器类别的不同并不足以构建深度技术壁垒，多传感器交融有可能成为将来主动驾驶感知零碎的重要发展趋势。
这样的背景下，实在路况数据的获取量与算法性能决定的 AI 模型训练将成为主动驾驶畛域的竞争要害，这不仅须要大规模的实在路况数据，也须要对数据进行规模化的标注、仿真与验证，数据智能正成为主动驾驶的外围。
作为行业当先的人工智能数据服务企业，曼孚科技始终致力于为主动驾驶企业提供高质量、场景化训练数据集。
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