安波福亚太区总裁杨晓明在发言中表示，安全、绿色、互联的发展趋势需要系统的解决方案，新一代智能架构是自动驾驶汽车量产的基础保障。

1月10日，2020中国电动汽车百人会论坛在北京举行。本次论坛以“把握形势 聚焦转型 引领创新”主题，围绕行业、企业、政策的转型与创新展开广泛研讨。

杨晓明介绍，目前，整个行业正在面临着向移动平台未来出行方式变革的挑战，在这个挑战过程中，安波福一直坚持三点：第一、安全，就是解决汽车零事故的问题。第二、环境，就是绿色，如何达到严格的排放要求。第三、互联优势。如何把安全、绿色、互联三方面结合到未来出行自动驾驶的平台上，对整个汽车行业来说，是挑战也是机遇。

杨晓明说，即使在2019年中国汽车市场面临下滑的情况下，主动安全系统仍然处于非常高速的发展阶段。“目前，汽车行业存在的一个大问题，就是传统汽车的架构接近饱和，已经不太可能承受安全、绿色和互联的发展趋势对汽车平台的要求。”

如何解决？杨晓明认为可以从今年的CES展得到启示。杨晓明认为今年的CES表现出三个特点。首先是激光雷达公司强调的重心已经从功能转向成本，在成本价格得到解决的情况下，激光雷达就可以达到适用的量产阶段；其次是AI正在成为主题，算法及计算能力得到发展；第三是感知系统被重视，如面部识别，对汽车内部的传感系统等。

杨晓明透露，安波福正在做下一代汽车架构的团队，注册商标SVA，就是智能汽车架构。这个智能汽车架构有三大特点：一、强调把软件和硬件分离开；第二、把输入端和输出端与中央计算分离；第三、中央计算中心担当服务器角色。

杨晓明认为，智能汽车架构是目前的一个发展趋势。软件和硬件分离会带来更多好处，在升级扩充功能的时候不需要重新对每个模块进行长时间的车级论证，软、硬件开发时间会大大缩短。最重要的是可以扩充功能，就是说可以不停地开发客户需要的功能，通过云端直接升级到车上，而不牵扯大规模硬件方面的论证。同时，可以实现电子电气架构的自动化装配，大大降低汽车组装的成本。“汽车智能架构会带来非常大的业务模式的变化，这个业务模式的变化不仅是消费者端，而是在整个汽车产业链里，谁来完成哪一块的功能，这是一个全新的开放的生态方式。”

安全、绿色、互联的发展趋势需要新的系统的解决方案，新一代汽车智能架构是高度自动驾驶汽车量产的基础保障。“到底市场如何去变？我认为下一个革新最可能成功的地方就在中国，因为我们有各方面的社会优势以及大量的创新企业正在向这些方向发展。”杨晓明说。（作者：交通安全智库）

随着城市社会经济的快速发展，人们生活水平的提高，中国机动车保有量呈爆发式增长，“停车难”已经成为城市社会经济发展的制约难题。各级政府、企业、社团组织积极尝试破解城市“停车难”，参与者越来越多元化，解决问题的方法和措施越来越多样化，特别是在2015年8月国家发改委联合七部委下发了1788号文件以后，城市停车行业进入了新的发展阶段，停车行业的智能化、信息化、法制化、规范化也得到了快速发展和大量应用，停车行业呈现出百花齐放、百家争鸣的景象。近四年的建设实践取得了一定的成效，在一定程度上缓解了城市停车难，产生了一定的社会效益。

2019年7月30日，中共中央政治局首次将城市停车场建设作为补短板工程纳入“新基建”重点建设项目；9月4日，李克强总理主持召开国务院常务会议提前部署明年专项债部分新增额度，确保明年初即可使用见效，重点用于铁路、轨道交通、城市停车场等交通基础设施；随后，中共中央国务院印发《交通强国建设纲要》要求：科学规划建设城市停车设施，加强充电、加氢、加气和公交站点等设施建设。全面提升城市交通基础设施智能化水平；推动大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术与交通行业深度结合；12月10-12日召开的中央经济工作会议明确的明年工作重点中也强调了要加强城市停车场建设工作。

城市停车治理是一项系统工程，应在政府的主导和统筹下，各职能部门依据其工作职能和分工承担相应责任。每个城市应以新一轮机构改革和职能职责调整为契机，借鉴杭州、南京等城市做法，成立由市领导挂帅，各相关单位参加的领导小组办公室（简称停车办），统一负责停车场（库）建设、监督、管理、考核和综合协调等工作，提高工作效率。

习近平总书记指出：“城市规划在城市发展中起着重要引领作用，考察一个城市首先看规划，规划科学是最大的效益，规划失误是最大的浪费，规划折腾是最大的忌讳。”每个城市应科学合理编制静态交通专项规划并使之与国民经济社会发展规划、城市建设规划、综合交通规划等相适应、相匹配，特别是要充分考虑新技术的影响，因地制宜，制定符合城市发展特点的停车专项规划。

停车普查是对城市停车供需情况的全面调查。可借鉴北京、深圳、青岛等城市经验，开展对各类停车资源进行普查登记，摸清底数，明确全辖区机动车的保有量、停车泊位总量及结构（基本停车泊位、出行停车泊位、建筑配建泊位、路内停车泊位、路外停车泊位等）、停车供需空间分布情况及车辆实际停放位置等，深入了解停车泊位实际利用率及可挖掘、共享、合法化资源，为停车设施规划布局及建设、配建指标修订、停车产业政策、智能化信息化改造提供决策依据，为停车管理工作提供数据支撑。

2015年至2017年，中央和地方密集出台停车相关政策，宏观产业政策框架基本完善，但法律法规仍不健全完善。2018年以来，北京、深圳、广州、徐州、沈阳等近10个城市出台了停车管理条例，烟台、漳州等30余个城市出台了停车管理办法、规定或细则，城市停车方面的法制建设逐步得到加强。其他城市都应当适时制定机动车停车场建设管理以及停车运营管理的法律法规，规范停车设施规划、建设、投资、运营、管理等工作，依法对城市停车进行有效管理，切实做到“有法可依，执法必严，违法必究”。

充分利用物联网、互联网、无线通信、人工智能、云计算、大数据等技术，进一步加大停车信息平台建设和整合力度。在普查基础上推动更多泊位资源纳入信息平台，通过市场化手段（利益协商等）加强资源整合，按照一个城市“一张图、一个平台、一个技术标准、一个运营主体、一个APP、一套服务规范”的原则建设城市级智慧停车平台，实时发布停车信息，进行停车诱导，推动共享停车，盘活存量资源，提高车位使用效率，增加停车泊位的有效供给。

（1）财政政策：主要是对于停车场（库）建设给予奖补；PPP  模式的经营性补贴等

（5）投资政策：主要是商业配建、广告经营、车位产权、执  法管理等。

由于停车行业产业链条比较长，涉及规划、设计、投资、建设、设备制造、智能设施及系统、运营管理等专业或子行业，还与新能源汽车充电及运营、汽车后市场相关联，市场空间巨大，产业规模在10万亿以上。因此，每个城市在解决停车难的同时，要大力推进停车行业产业化发展。此外，随着5G、人工智能、无人驾驶等技术的快速发展和城市土地资源越来越稀缺，智能立体停车设施作为集约利用土地增加停车泊位供给的有效方式将越来越重要，其应用也会越来越广泛。

针对市民普遍对停车设施建设关心不够、对智慧停车等知识了解不够、部分市民存在着不良的停车消费行为等问题，每个城市要加大宣传工作力度，普及常识和相关法律法规，消除疑虑，争取理解和支持。同时辅以价格调节、科学合理调控道路停车规模等措施，引导广大市民公交出行、绿色出行、文明停车，积极参与到城市停车治理中来，为停车设施建设管理和有序发展营造良好的社会氛围。

行业协会是连接政府与企业、企业与企业、企业与社会的桥梁和纽带。行业协会能有效维护社会和企业的合法权益。

据麦姆斯咨询报道，在2020年国际消费类电子产品展览会（CES）上，北京光勺科技有限公司（简称：光勺科技）展示了调频连续波（FMCW）激光雷达演示（Demo）及最新路测视频。据悉，光勺科技已于2019年年初完成了500万元的天使轮投资。

市场上最常见的两种激光光波调制技术有调幅（AM）和调频（FM）。传统的调幅（AM）激光雷达易受其它传感器光源干扰，容易出错；而FMCW技术能够提高对外界干扰的容忍度。FMCW技术的基本原理是用高频连续波作为发射波，利用接收的回波频率与发射的频率之间的微小时间差计算出某物体与目标之间的实际距离，两者的变化规律都是三角波规律。将调频（FM）激光雷达运用于自动驾驶领域，有助于提升无人驾驶汽车的安全性、帮助其根据周围环境做决策。相比AM技术，新制式FMCW激光雷达有三个显著优点：（1）探测距离长度达250米，是AM技术的2倍；（2）能提取动态多普勒信息；（3）使用单机激光特定频率，避免互相干扰。

目前，激光雷达赛道比较拥挤，全球大约有一百多家供应商，但是都是AM老技术制式，只有十余家公司使用FMCW技术。国内的光勺科技就是其中一家，而发布路测视频的目前只有三家。

目前，FMCW雷达方面最为知名的公司是被Aurora收购的Blackmore。与Blackmore采用调频FMCW技术不同，光勺科技的新制式FMCW激光雷达（Self-Homodyne Laser Radar）调制的不仅是激光光波的频率，还包括相位，也就是使用了调相技术。该公司拥有相干检测技术的核心专利，能够实现4D激光点云输出。每一个输出点云中不仅包含距离信息，同时能够提取动态目标的多普勒彩色图形信息，这将有助于在自动驾驶中探测移动的目标，高效、自动输出安全驾驶距离；同时能够排除外界噪声的干扰，提高对外界温度、环境恶劣程度的容忍度。

光勺科技表示，相比于传统FMCW调频技术，公司产品具有核心优势。从符合车规级的角度看，使用调频方案时，需要激光信号具有极高的调制线性度，而调相方案中只需要控制相对长度，对产品长度的误差度和环境的容忍度也有很大的提升，因此更容易符合车规级。

光勺科技的4D多普勒成像信息

光勺科技此次展示了实际路况测试视频。视频中，如团队提供的4D多普勒成像信息图所示，自动驾驶汽车行驶过程中，前方150米出现两个骑自行车的人在车前进方向逆向行驶，即最左图中的圈出的绿点，FMCW激光雷达能够清晰辨认出150米外正在移动的目标。图三中，两个骑行的人中有一人朝着横向方向驶开，离开车载雷达的视线范围；但另一个人仍逆行前进。此时，自动驾驶车前出现一辆出租车将骑行者挡住，人的位置位于最右图中的红圈内，该路况下，传统雷达视线会被出租车阻挡，无法辨认出骑行者所在位置，这对于自动驾驶汽车来说无疑是危险的情况。光勺科技表示，公司的FMCW激光雷达能够在此种情况下透过遮挡物，清晰地提取出室外移动目标的多普勒信息彩图，这将大大有助于提升自动驾驶汽车的安全性。

在CES 2020展会之后，目前已知对其FMCW激光雷达样机感兴趣的企业有专注于公共交通新型自动驾驶的初创公司Bluespace.ai、印度塔塔集团旗下的Elxsi。同时，光勺科技团队还在积极对接谷歌Alphabet旗下的美国第一无人驾驶公司Waymo和通用旗下的Cruise。谈及激光雷达产品正式上市的时间，“预计在2020年的Q3或者Q4发售”，光勺科技团队回复。因为“硬件加工上难度并不大，核心还是模型和算法”，厂商确认订货和下单之后，光勺科技能够在一个月内发货。

谈及竞争优势，光勺科技表示，他们申请了的一套针对激光调相的调制方面的核心专利，这是对手没有掌握的。光勺科技是国内第一家实现真实条件路测的FMCW激光雷达公司。

这个赛道上，除了技术发展路线与光勺科技最相似的Blackmore，还有Strobe、Aeva和Bridger Photonics等专注于FMCW激光雷达的厂商。其中，Blackmore获得了宝马的风险投资，Strobe被通用汽车旗下的无人驾驶公司Cruise收购；而Aeva和Bridger Photonics分别获得了丰田风险投资和德国蔡司的投资。不过，这些激光雷达厂商的产品都或多或少被市场上的头部企业绑定了。比如，Blackmore的产品仅对Aurora发售，Aeva的样机仅用于奥迪和保时捷。

扩大应用范围是推进传感器产业发展的关键。早在2013年，工业和信息化部、科技部等四部委就出台了《加快推进传感器及智能化仪器仪表产业发展行动计划》，以推动传感器表产业创新、持续、协调发展，整体水平跨入世界先进行列。近年来，随着物联网、5G及AI的快速发展，智能传感器展现出了蓬勃的发展生机。《中国电子报》将选取自动驾驶、智慧养老、工业互联网、智慧医疗等几个热点领域中传感产品的应用情况进行报道，展示传感器技术发展趋势，产业发展前景。

激光雷达(LiDAR)一向是汽车自动驾驶技术实现的主要部件之一，然而动辄数十万元的造价限制了它的普及应用。近年来随着博世、安森美、英飞凌等半导体大厂的大举投入，以MEMS、光学相控阵列(OPA)技术为基础的固态激光雷达正在走向成熟，逐渐有能力取代传统机械式激光雷达。未来，固态激光雷达有望在自动驾驶识别中扮演主要角色。

固态激光雷达闪亮CES2020

在近日举办的CES2020大展上，激光雷达成为亮点之一。开展前夕，德国汽车零部件供应商博世宣布，其首款车规级激光雷达芯片已经进入量产开发阶段。该系列产品可覆盖长距离和短距离探测，适用于高速公路和城市道路的自动驾驶场景。更为关键的是，博世希望通过规模化量产，降低激光雷达成本，从而促进市场推广。

安森美是图像传感器领域的主要厂商之一，近年来在激光雷达、毫米波雷达和图形传感器芯片等领域均有投入。本届CES上，安森美以激光雷达芯片为重点，展示了业内首款高分辨率、宽视野单光子雪崩二极管(SPAD)阵列探测器。SPAD阵列是微光光子探测器芯片，可用于不同类型(包括短距、中距和长距)激光雷达当中。

欧司朗从去年开始就有消息传出将进入激光雷达市场。本届CES上，欧司朗展示了应用于自动驾驶概念车MetroSnap的激光雷达技术。MetroSnap是一款L5级别的自动驾驶汽车，欧司朗称其所提供的激光雷达技术能够通过红外线脉冲激光绘制车辆周围环境的3D地图，使MetroSnap概念车实现更安全的自动驾驶。

另外，近日图像传感器大厂索尼也传出将进军固态激光雷达的消息。

中国公司也在激光雷达领域崭露头角。在CES2020上，由DJI大疆内部孵化的览沃科技(Livox)发布了两款激光雷达传感器：Horizon和Tele-15。览沃科技表示，这两款激光雷达为L3/L4级自动驾驶而设计，是高性能、低成本、可量产的传感器解决方案。览沃科技以此为契机还与自动驾驶初创公司Refraction
AI和AutoX建立了合作关系。

迅速发展媲美机械式产品

激光雷达一向是汽车自动驾驶技术得以实现的主要部件之一，具有高分辨率、抗干扰能力强、获取的信息量大等优点，然而，高昂的造价也限制了它的普及应用。特斯拉CEO马斯克就曾公开表示：“傻子才用激光雷达，现在谁要还是靠激光雷达，那就注定完蛋!”不过近年来，随着博世、安森美、索尼、英飞凌等半导体厂商的大举投入，固态激光雷达正在慢慢走向成熟。

专家指出，固态激光雷达与传统的机械旋转式激光雷达不同，它采取MEMS、光学相控阵列(OPA)等扫描方式，对物体信息进行识别，以实现收集路况信息，为自动驾驶提供数据基础的作用。而且相比机械式激光雷达，固态激光雷达在成本、体积、可靠性和使用寿命上都有优势。

那么，目前的固态激光雷达可以和机械式激光雷达相媲美吗?从览沃科技发布的产品参数来看，Horizon检测范围达260米，水平视场角81.7°，可覆盖10米距离内的4条车道，等效于传统64线激光雷达，采用5个Horizon即可实现360°场景覆盖。同时，Horizon具有高密度点云、体积小的特点，可以轻松地嵌入到车辆中。Tele-15探测距离达到500米，为远距离检测而设计，兼具紧凑尺寸、高精度和耐用性的优势，0.1秒即可扫描15°圆形视场内99.8%的区域，这一点要优于传统128线激光雷达。

激光雷达解决方案提供商速腾聚创(RoboSense)合伙人兼副总裁Leilei
Shinohara也表示：“我们与安森美半导体合作并利用RD系列SiPM系列，已迅速超越了传统激光雷达制造商使用较老旧的APD技术和机械扫描架构所提供的性能。

有望加快商用进程

激光雷达一直是自动驾驶汽车中价格最为昂贵的传感器，各个零部件供应商和激光雷达初创公司都想降低激光雷达的生产成本，以获得规模效益。随着固态激光雷达技术的逐渐成熟，固态激光雷达由于改变了数据读写模式并省去了旋转部件，成本可以大幅下降，有望推动市场应用的快速扩大。

在宣布推出激光雷达芯片时，博世发言人即表示，博世的激光雷达已经开发完成，并且售价将会低于市面上其他的激光雷达，使其成为一款大众可负担得起的产品。览沃科技更是直接将激光雷达的价格拉到了万元以下，Horizon的报价为6499元，Tele-15为9000元。览沃科技全球市场总监邓睿豪表示，大疆一直在推动的事情是希望将前沿技术平民化，这种思路也同样适用于Livox。

随着博世、安森美等半导体大厂进入激光雷达领域，特别是中国芯片厂的进入，激光雷达技术应该会取得突破，其价格有望进一步下探。而核心芯片价格的下降，直接影响激光雷达的价格，有望从万元时代来到千元时代。

从应用角度来看，激光雷达的应用依然需要与毫米波雷达、摄像头等设备结合使用。恩智浦资深副总裁兼首席技术官Lars
Reger表示：“激光雷达、雷达、摄像头，就像人的眼睛能看到的视线一样，应当相互补充，结合使用。”

毫米波雷达优点主要是探测距离比较远，精度非常高，而且不受天气和光线的影响。毫米波雷达对运动的金属物体比较敏感，但对于静止的金属或非金属物体，运动的非金属物体不太敏感，分辨率也比较低。激光雷达的测距精度非常高，基本上可以达到正负一两厘米，分辨率也非常高。但激光雷达容易受到阳光雨雾和互干扰的影响。摄像头可以通过丰富的成像信息进行各类识别运算，比如行人、形变的物体，还有停车场的横杆以及交通标识等。不同方案结合使用可以起到相互补充的效果。事实上，目前博世、安森美、恩智浦等主流半导体厂商都掌握着三种技术相对完整的产品线，同时致力于打造整体解决方案。（作者：中国电子报）

FLIR将其热成像传感器集成到ANSYS的前沿驾驶模拟器中，为自动驾驶汽车开发建模、测试并验证热成像技术。

据麦姆斯咨询报道，FLIR Systems, Inc.（纳斯达克证交所代码：FLIR，以下简称FLIR）与ANSYS（纳斯达克证交所代码：ANSS）正在合作，共同为辅助驾驶和自动驾驶汽车（AV）提供卓越的危险探测能力，为汽车制造商提供前所未有的汽车安全保障。通过此次合作，FLIR将把完全基于物理的热成像传感器集成到ANSYS的前沿驾驶模拟器中，从而实现在超真实的虚拟世界中对热像仪设计进行建模、测试和验证。全新的解决方案将通过优化热像仪的布局来缩短原始设备制造商（OEM）的开发周期，以便与自动紧急制动（AEB）、行人探测等工具一同使用，并应用于未来的自动驾驶汽车。

对FLIR客户及合作伙伴来说，在虚拟环境中进行测试的能力是对现有系统的有力补充，受益产品主要包括搭载了FLIR Boson®热像仪、FLIR热启动数据集及特定区域/城市热数据集（用于算法训练）的FLIR汽车开发套件（ADK™）。FLIR热数据集是为高级驾驶辅助系统（ADAS）开发、AEB和自动驾驶汽车系统中的机器学习而创建。

目前，自动驾驶汽车和ADAS传感器在黑暗或阴影、强光及恶劣天气（如大雾）等环境中面临着巨大挑战。然而，热像仪可以有效地探测和分类这些环境中的物体。将FLIR的热成像传感器集成到ANSYS® VRXPERIENCE®中，即可在短短几天内模拟完成数百万英里的数千种驾驶场景。此外，工程师还可以模拟热成像能够提供关键数据但难以塑造的场景，包括在拥挤的低对比度环境中探测行人。

“通过将ANSYS行业领先的仿真解决方案加入到我们现有的物理测试工具套件中，工程师、汽车制造商和汽车供应商可显著提升汽车在各类驾驶条件下的安全性。”FLIR工业事业部总裁Frank Pennisi表示，“该方案可以重现驾驶员每天都能看到但在物理环境中难以复制的特殊场景案例，这为改进神经网络和AEB等安全功能开辟了道路。”

“FLIR认识到，仅仅依靠在物理世界中收集的机器学习数据集来使热像仪在汽车应用中达到尽可能安全可靠，是具有很大局限性的。”ANSYS副总裁兼总经理Eric Bantegnie说道，“如今有了ANSYS解决方案的帮助，FLIR可以进一步增强汽车制造商的能力，以加速搭载热像仪的辅助驾驶系统的开发和认证。”

除特定城市的数据集外，FLIR在汽车行业已拥有十多年的丰富经验。FLIR已为包括通用、奥迪和奔驰等在内的汽车制造商提供了超过70万个热成像传感器，作为其夜视预警系统的一部分。此外，FLIR近日还宣布，其热成像传感器已被一级汽车供应商Veoneer选中，用于与全球顶级汽车制造商合作计划于2021年量产的L4自动驾驶汽车中。

于1月6日至10日在美国内华达州拉斯维加斯举办的“2020年国际消费电子展（CES）”期间，FLIR展示了其热成像加持的演示汽车和其它创新型产品，FLIR的展位号为#8528。