叙述：全球主流自动驾驶平台厂商盘点
今年的自动驾驶发展似乎显得有一些踌躇不前，无论从技术研发以及融资来看，少了一些2017-2018年的疯狂，对于不少自动驾驶初创企业来说，2019年是最为艰难的一年，对于一个没有收益的烧钱行业来说，没了持续的融资输血，不少企业选择了倒闭！foresighthttps://www.foresightauto.com.cn/Foresight 福飒特是一家开发智能多光谱视觉软件解决方案的技术公司，提供自动驾驶汽车解决方案，帮助他们开发自动驾驶汽车的三维感知和探测能力，以检测车辆周围的障碍物。Foresight 的立体视觉解决方案可应用于汽车、国防、自动驾驶汽车和重型工业设备等市场。
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不过在这几年自动驾驶平台厂商反而过得非常不错，近期，百度Apollo和英伟达都各自发布了自己最新版本的自动驾驶平台，百度Apollo已更新至5.5版本，英伟达也发布了用于自动驾驶和机器人的软件定义平台——NVIDIA DRIVE AGX Orin。那么在目前市面上还有哪些主流自动驾驶平台厂商呢？下面笔者就为大家梳理盘点一番。
英伟达：NVIDIA DRIVE AGX Orin
NVIDIA DRIVE AGX Orin作为Xavier的升级版，在性能方面是上一代Xavier系统级芯片性能的7倍。该平台内置全新Orin系统级芯片，Orin由170亿个晶体管组成，集成了NVIDIA新一代GPU架构和Arm Hercules CPU内核以及全新深度学习和计算机视觉加速器，每秒可运行200万亿次计算，作为一个软件定义平台，DOrin支持可编程，并且有丰富的工具和软件库支持，与之前的Xavier处理器兼容，支持从L2到L5级别的自动驾驶，助力OEM开发大型复杂的软件产品系列。
由于Orin和Xavier均可通过开放的CUDA、TensorRTAPI及各类库进行编程，因此开发者能够在一次性投入后使用跨多代的产品。去年推出的NVIDIA DRIVE的平台已经成为了不少车企以及自动驾驶研发企业的首选，甚至可以说英伟达目前的自动驾驶平台已经成为了目前行业开发的标准。
百度：百度Apollo5.5
作为国内自动驾驶行业的先驱，百度对推动国内自动驾驶产业发展起到了至关重要的作用，从2017年7月推出的1.0版到目前的5.5版本，百度只用了不到三年时间，百度Apollo5.5作为最新版本在不少功能方面都进行了升级，Apollo 5.5核心亮点是开放了“点到点车城市自动驾驶”能力，新增语义地图深度学习方法，用于破解城市自动驾驶出租场景中，路况、交规负责等难题；基于语义地图的预测模型3秒内轨迹点平均误差可降低30%。引入非线性速度规划优化，使自动驾驶乘坐舒适度提升15%；引入MRAC双循环控制器，让自动驾驶连续变道横向精度提升60%。
此外还推出了推出Apollo Robotaxi自动驾驶方案，号称中国首套自主泊车套件，该套件包括自动驾驶套件、安全产品套件、交互产品套件、云端服务套件，和运营支持服务。
英特尔：Intel Go+Mobileye EyeQ5
英特尔目前在自动驾驶上最大的资产是Mobileye以及Perrone Robotics公司，对于不少自动驾驶公司走的常规研发路线来说，英特尔却反其道而行之，布局了视觉优先的自动驾驶解决方案，在2017年年初，英特尔发布全球首个应用5G技术的自动驾驶平台IntelGo。
不过Intel随后全资收购了Mobileye，英特尔就把Mobileye的技术专长——包括计算视觉、传感、融合、地图和驾驶决策与英特尔的领先的开放计算平台及数据中心和5G通信技术的优势进行了整合，2018年初英特尔最新自动驾驶平台发布了，这套平台以“视觉优先”作为设计理念，包含了两个Mobileye EyeQ5芯片以及一个英特尔的8核凌动芯片，为L3级到L5级自动驾驶提供了一个具备行业领先的可扩展性和多功能性的平台。
恩智浦：Automated Drive Kit+BlueBox
Automated Drive Kit是一款提供软件支持的自动驾驶汽车应用开发和测试平台。恩智浦Automated Drive Kit基于恩智浦S32V234处理器的前向视觉系统，提供了L3级开发基准，随着生态系统性能提升，还将扩展到其他自动驾驶级别。
而BlueBox平台是一款基于Linux系统打造的开放式计算平台，可供主机厂和一级供应商开发、试验自己的无人驾驶汽车，Automated Drive Kit+BlueBox的结合，让车企和供应商能够在开放灵活的平台上快速开发、测试和部署自动驾驶算法和应用。
出了以上四款主流的自动驾驶平台，三星DRVLINE自动驾驶平台、丰田e-Palette模块化移动平台、伟世通DriveCore、Mentor Graphics自动驾驶平台DRS360、禾多科技轩辕平台等都是不错的自动驾驶平台，可以看出，从算法、芯片、以及视觉系统等，每个平台所针对的场景都有所差异，谁会走上自动驾驶产业链的顶端，目前还不能提前下结论，不过随着产业链以及技术的完善，自动驾驶平台的进步也会推动真正的无人驾驶汽车落地。
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