ADAS/AD专题-1万字讲透量产智能驾驶系统筹划_计划_功效

分享ADAS/AD智能驾驶干系知识，以及汽车智能化干系调研信息

本文将汇总早期几篇先容智能驾驶系统方案的文章， 如《ADAS/AD开拓13-L2+ADAS/AD传感器架构》、《ADAS/AD开拓18- 域掌握器芯片方案汇总》等文章，再补充其他内容，形成一篇逻辑完全的整合性文章，为ADAS/AD系统方案这个话题画上句号。

本文来源：我爱露营车

01. ADAS/AD功能汇总

本节做为根本部分，建议作为“名词缩写”利用。
正常阅读可跳过。


ADAS/AD功能，总体上分为行车功能（Driving Function）和停车功能（Parking Function）。
由于行车功能远比停车功能多，因此行车功能又可进一步分为主动安全和NCAP、舒适性驾驶赞助、监督自动驾驶、无监督自动驾驶等；停车功能也可分为停车赞助及代客停车等类型。
除此之外，在监督自动驾驶/无监督自动驾驶功能中，又可从软件架构视角，区分出感知功能、定位功能、方案功能、决策功能、掌握功能等。
前者是面向客户功能配置视角，每个功能都是独立的运用程序；而后者则是从数据流视角（dataflow）将自动驾驶系统划分出不同的处理环节。

1.1 行车功能

1.1 碰撞避免功能（即主动安全和NCAP干系功能）

前向预警干系

FCW：Front Collision Warning，前向碰撞预警；PCW：Pedestrian Collision Warning，行人碰撞预警；LDW：Lane Departure Warning，车道偏离预警；

侧后预警干系

BSW：Blind Spot Warning，盲点报警DOW：Doors Opening Warning，开门报警LCA：Lane Changing Assist，变道赞助RCTA：Rear Crossing Traffic Alert，后向十字交通预警RCW：Rear Collision Warning，后向碰撞预警SCW：Side Collision Warning，侧向碰撞预警AEB-R：AEB Reverse 后向AEB

制动干系

AEB：Autonomous Emergency brake，自动紧急制动；AEB-V：AEB-Vehicle，AEB车辆；AEB-P：AEB-Pedestrian，AEB行人；AEB-C：AEB-Cyclist，AEB骑车人；AEB-Junction：AEB十字路口，即FCTA/B加上RCTA/B，Front Crossing Traffic Alert/Brake，前向十字交通路口报警/制动；Rear Crossing Traffic Alert/Brake，后向十字交通路口报警/制动；AEB-Reserve：后向AEB

转向干系

LDW：Lane Departure Warning，车道偏离预警；LKA：Lane Keeping Assist，车道保持赞助；也叫LDP，即Lane Departure Prevention，车道偏离改动LCC：Lane Centering Control，车道居中掌握；ELK：Emergent Lane Keeping，紧急车道保持；EMA：紧急避让赞助；AES：Automatic Emergency Steering，自动紧急转向避让；

交通标志干系

TSR：Traffic Sign Recognition，交通标志识别；ISA：Intelligent Speed Adaptation，智能车速掌握；

车灯掌握干系

IHC：Intelligent High-beam Control，智能远光灯掌握；也叫AHBC，Automated High-Beam ControlADB：Adaptive Driving Beam，自适应大灯系统；也叫Matrix Beam，矩阵大灯掌握

1.2 舒适性驾驶赞助

ACC：Adaptive Cruise Control 自适应巡航；FSRA：Full Speed Range ACC 全速域自适应巡航；ACC S&G：ACC stop&go，即FSRA ；iACC：智能自适应巡航（带限速掌握）；TACC：Traffic-Aware Cruise Control 特斯拉的ACC；TJA：Traffic Jam Assit 交通拥堵赞助；ICA：Integrated Cruise Assist 集成巡航赞助(TJA全速域升级版)；ALC：Automated Lane Change，转向灯自动变道；HWA：Highway Assist，高速公路赞助，一样平常包括ALC功能；乃至有些feature无需驾驶员进行转向灯确认，直接变道；SHWA：Super-HWA，可脱手得高速公路赞助，须要高精度定位系统（高精舆图+GNSS等方案）；NOA：Navigate on Autopilot，导航自动驾驶赞助(L2+)，特斯拉的类似HWA的功能；

1.3 停车赞助

AVM：Around View Monitoring 全景环视监控APA：Automated Parking Assist 自动停车赞助FAPA：Fusion APA，带视觉感知的领悟停车赞助RPA：Remote Parking Assist 远程停车赞助MPP：Memory Parking Pilot 影象停车HPP：Home-zone Parking Pilot 家庭区域停车（与MPP同一功能不同称谓）Summon：召唤（从车外操控车辆自动停车和规复行使，或在指定地点取回车辆）

1.4 监督性自动驾驶

TJP：Traffic Jam Pilot，交通拥堵领航(L3)HWP：Highway Pilot，高速公路领航(封闭道路，L3)City-Pilot: CP，城市领航(开放道路，L4)；或者UP，Urban Pilot；AVP：Automated Valet Parking，自动代客停车（L4）

1.5 其他

Localization：定位系统，如GNSS定位，或者Visual Localization视觉定位；Mapper：建图系统，如视觉众包建图、激光雷达建图等功能；Digital Map：数字舆图系统，如ADAS舆图（比如eHorizon电子地平线等）、高精舆图（HD-MAP）等

其余，L0-L2级自动驾驶，本文习惯用ADAS表征；L2+级自动驾驶，用ADAS/AD表征，以示过渡；L3-L4级自动驾驶，用AD表征。

02. 不雅观察ADAS/AD方案的几个维度

根据上一篇文章《ADAS/AD专题-1万字讲透面向量产的整车电子电气架构演进》的论述，我们理解了分布式、域集中式及中心集中式架构下不同ECU的形态。
本文将结合“自动驾驶分级”+“电子电气架构形态”两个成分组成的大框架下，梳理并盘点ADAS/AD方案。
个中，自动驾驶分级从功能维度评判ADAS/AD功能的繁芜度，电子电气架构架从硬件维度评判ECU/芯片等零部件的繁芜度。

2.1 从自动驾驶分级维度划分ADAS/AD功能

L0-L2级ADAS/AD系统，紧张为了实现以下功能：

安全报警：FCW、SCW、RCW、PCW、LDW、BSW、DOW、TSR、LCA、RCTA、FCTA...安全掌握：AEB、LKA、ELK、IHC、ADB...舒适赞助：ACC、iACC、LCC、TJA、ICA...停车赞助：APA、FAPA...L2+级ADAS/AD系统，紧张为了实现以下功能：舒适性驾驶赞助：HWA、SHWA...停车赞助：RPA...L3级ADAS/AD系统，紧张为了实现以下功能：监督性自动驾驶：TJP、HWP、CP、MPP、HPP...L4级ADAS/AD系统，紧张为了实现以下功能：无监督自动驾驶：Robotaxi、AVP...

L0-L2级ADAS/AD系统，紧张为了实现以下功能：

分布式EEA下常见的ADAS掌握器，如下图所示：

图1 从属不同E/E架构下的掌握器形态

个中，上图各种缩写的释义为：

芯片缩写释义：

MCU：Micro Controller Unit，微掌握器单元，即单片机；MPU：Micro Processor Unit，微处理器单元，须要额外的外部RAM/ROM支持才能正常运行，如LPDDR4x、Nor-Flash、eMMC、UFS等。
习气上一样平常也常将MPU这类角色的芯片，叫做SOC（System On Chip，片上系统）；MMIC：Microwave and Milimeter IC，单片微波集成电路。
毫米波雷达紧张组件；

分布式掌握器缩写释义：

FCM：Front Camera Module，前视摄像头总成，有单目（Mono）、双目（Stereo）、双焦（Bi-Focals）和三焦（Tri-Focals）4种形态；FCR：Front Central Radar，前雷达模块，有MRR (中距Mid-Range) 和 LRR (长距Long-Range) 2种形态。
一样平常1R1V方案（后续会详细阐明该方案）中常选择MRR作为前雷达模块，5R1V方案中，常选择LRR作为前雷达；SRRs：Side-Rear Radars，侧后雷达模块（左、右，一样平常左master右slave），有SRR (短距Short-Range) 和 MRR (中距Mid-Range) 2种形态；SRR常为24G毫米波，MRR常为77-79G毫米波。
这里SRR缩写就有两个含义，可能是指侧后雷达模块，也可能是指短间隔毫米波雷达，因此加s区分侧后雷达模块（SRRs）；AVM：Around-View Module，全景环视模块，纯粹显示功能（Display Function）的全景环视模块一样平常不存在，而是在信息娱乐系统（IVI，即车机）中实现。
带视觉感知功能（Perception Function）的AVM，可能会作为单独的掌握器存在，比如BMW；也可能集成到大型的域掌握器中，图像可转发到IVI中。
其余，AVM还表示Around View Monitoring环视监控功能，也便是说AVM既可以表征掌握器实体，也可表征全景环视功能；Park-ECU：Parking Assist ECU，停车赞助掌握器；驱动超声波传感器（USS，Ultrasonic Sensor）的总成；可单独存在，也可被整合到其他域掌握器中，详细看系统架构策略和供应商策略；Fusion Park ECU：领悟停车掌握器；整合了12颗超声波传感器，以及4个鱼眼环视摄像头的总成，也是一种方案，可以做领悟停车；Vision DMS：Driver Monitoring System based on vision，基于视觉检测的主动型驾驶员监控系统；除此之外还有基于转向/制动等底盘信息的被动型DMS系统；MAP ECU：数字舆图掌握器，包括ADAS舆图和HD舆图；

域集中式掌握器缩写释义：

ADAS DCU：ADAS Domain Controller Unit，高等驾驶赞助域掌握器单元；AD HPC：Autonomous Driving High Performance Computer，自动驾驶高性能打算机；

中心集中式掌握器缩写释义：

ZCU：Zonal Controller Unit，区掌握器单元；VCC：Vehicle Central Computer，车载中心打算机；2.3 ADAS/AD掌握器与自动驾驶等级的关系

ADAS/AD掌握器与自动驾驶等级的关系如下图：

图2 ADAS/AD掌握器与自动驾驶分级的关系

03. ADAS/AD方案汇总

ADAS/AD系统方案的含义很广，本文只结合以上“自动驾驶分级”+“电子电气架构分级”的交叉维度来先容，一样平常可将ADAS/AD系统方案划分为：L0到L2级分布式系统方案、L2+到L4级集中式系统方案（包括域集中式和中心集中式）。

3.1 L0-L2级分布式系统方案

在L0-L2级ADAS，一样平常有四大基本ADAS子系统。
如图2所示：

图3 L0-L2级常见ADAS方案

前向ADAS系统。
一样平常由单FCR，或者单FCM组成；当前主流配置是FCR+FCM组成的1R1V方案，能够支持到TJA/ICA的L2 ADAS（单车道驾驶赞助）。
后续伴随视觉检测能力的提高，在L0-L2级ADAS/AD定位的车型上，有向单FCM发展趋势，由于车道线等横向掌握所需感知信息，只有视觉能供应；省却雷达能降落系统本钱。
侧后ADAS系统。
一样平常由侧后方两个SRRs组成，实现大部分侧后向ADAS功能。
自动停车系统。
即停车掌握器+12颗超声波传感器（USS）组成的APA（自动停车赞助）系统；实现功能紧张是APA和FAPA等。
全景环视系统。
即由全景环视掌握器（实际现在该掌握器目前已很少见，该零部件实体已经被接管合并到其他掌握器节点上了；紧张由车机、停车掌握器或者域掌握器所取代）+ 四个鱼眼摄像头组成。
实现AVM功能（Around View Monitoring，环视监控）。

个中，前两个别系常称之为行车ADAS系统（Driving ADAS System），有时候这种行车ADAS方案也常被称作3R1V方案，3 Radar 1 Vision方案；后两个常称之为停车ADAS系统（Parking ADAS System）。

3.2 L2+级域集中式系统方案

域掌握器的浸染，便是为了整合以上分散的ADAS系统，整合原来分散系统所独占的传感器数据。

根据不同整合程度，存在如下几种范例L2+级域集中式系统方案。
这几种范例方案不能代表所有方案，但是具备表征意义。
举个例子，就像画PPT的曲线一样，拖动几个关键掌握点，就能掌握曲线的形状。
下面先容的几个方案就类似“关键掌握点”，而多种多样的系统方案就像类似“曲线本身”。

3.2.1 多雷达域集中式方案

图4 L2+级多雷达ADAS/AD方案

所谓“多雷达”紧张是指5雷达方案，常见的有5R1V、5R2V和5R5V方案，是一种较为范例的雷达中央化方案（Radar-centric ADAS Solution）。

5R1V方案紧张有三个特点：

紧张传感器都是智能传感器（Smart Sensor），包括5个雷达和1个前视摄像头，可以直接供应构造化数据给DCU，因此5R1V的DCU紧张是一颗TC397之类的大型MCU，卖力实现5个雷达和1个摄像头的构造化数据的多传感器领悟算法，以及对应的TJA/ICA/HWA功能；依赖5雷达形成360°的环境感知，然后领悟视觉信息，支持更加繁芜的功能；毫米波雷达作为一种主动型传感器，测距测速精度较好，景象适应性好。

其余，5R1V在奔驰和宝马车上，也存在一个变种，便是5R2V方案。
2V紧张是指Stereo立体双目摄像头（区分Bi-Focals双焦摄像头），比如博世的SVC2/SVC3、维宁尔SVS4等。

5R5V方案有可能是本色上的5R1V+4V方案，即DCU仍旧是单MCU芯片组成的小型DCU，1V是前视摄像头总成，而4V代表的4鱼眼摄像头是由单独的环视感知掌握器处理的。

但是未来主流的5R5V，可能会是DCU中直接增加一颗MPU，来卖力前向视觉+环视视觉的视觉感知。
前视摄像头也会变成Dummy Camera，不再是前视摄像头总成。

3.2.2 多视觉的域集中式方案

图5 L2+级多视觉ADAS/AD方案

多雷达方案连续蜕变，会形成视觉感知+雷达感知冗余360°感知，如5R12V方案（或5R11V，如果前向Tri-Focals换成Bi-Focals）。
由于大量利用摄像头，数量也远多于雷达，因此也勉强叫做“多视觉”方案。

除了5R12V方案，还有类似特斯拉和Mobileye的真正的视觉中央化ADAS/AD办理方案（Camera-centric ADAS/AD Solution），比如特斯拉的1R8V方案。
由于视觉处理对算力需求很大，特斯拉很早便是用了英伟达的大算力打算平台PX2（特供版）；乃至觉得算力不理想，自己又开拓了芯片以及对应的FSD Computer，用来处理视觉信息。

其余，虽然特斯拉流传宣传HW3.0叫FSD（Full Self Driving，全自动驾驶），个人觉得便是基于视觉的L2+ ADAS/AD系统。

3.2.3 L2+级传感器架构简介

下图是L2+级ADAS/AD系统最大化的传感器架构方案，固定化的5R-12V-12USS方案（后续如果前视摄像头分辨率由2MP跳8MP后，可以去掉Wide Camera，形成5R-11V-12USS方案）。
架构上限便是“武断不上激光雷达”。
只要上了激光雷达（一样平常是前向激光雷达），便是L3级AD系统的传感器架构；上了5-6个激光雷达，便是L4级AD系统的传感器架构（参考BMW方案，如图7所示）。

图6 L2+级ADAS/AD系统的最大化传感器架构

下面逐个盘点各个传感器的浸染：

前视主摄像头（Main Camera, x1）：主摄像头在L0-L2阶段对应FCM总成，即单目前视方案；在L2+域控方案中，作为dummy Camera,采取LVDS与域掌握器连接。
常见的HFOV紧张有30° - 50° - 60° - 100° - 120°等核心设计值，一样平常较为圆整化。
实际工程实现值，会根据详细光学镜头的不同，有48°/52°（设计值50°）、28°（设计值30°）等规格。
摄像头色彩矩阵（Patten）常日为RCCB或RCCC，有向RYYCy发展的趋势。
RYYCy没有Clear，色彩信息未丢失，可以担保色彩还原性能。
检测间隔150-170米。
前视窄角摄像头（Narrow Camera, x1）：30°旁边的前视摄像头，用来不雅观察红绿灯/车辆/行人等关键目标。
一样平常与前视主摄像头会采取相同的图像传感器（比如同为1.3MP，或同为2MP，乃至同为8MP的Image sensor），缩小FOV后，像素密度变大，检测间隔相对Main Camera更远；Patten常为RCCB或RCCC。
检测间隔250米。
前视广角摄像头（Wide Camera, x1）：HFOV约140°，类似特斯拉的三焦视摄像头中的广角摄像头。
在上了8MP摄像头后，Main Camera的FOV都能达到120°了，Wide Camera可能就不须要了。
侧前(旁边两颗)摄像头（Corner Camera, x2）：HFOV约70°-80°，后续会升级到约100°；类似特斯拉的B柱摄像头，向侧前方看，紧张关注近间隔车辆cut-in和自车变道需求。
Patten常为RCCB或RCCC。
侧后(旁边两颗)摄像头（Wing Camera，x2; wing意为视场角像飞机机翼一样往侧后延申）：HFOV约80°-90°，后续可能会统一到100°。
Patten常为RCCB或RCCC；关注侧边和侧后方目标，知足变道需求。
后视摄像头（Rear Camera）：同前向Main Camera，用于后方目标检测。
以上这些摄像头，也常称为Driving Cameras（行车摄像头，多用于行车功能）。
前向鱼眼摄像头（Front Fisheye Camera）：鱼眼环视摄像头之一，用于全景环视功能的Display（给人看的，显示功能，HMI），以及领悟停车功能的视觉Detection（给“车”看的，视觉感知，目标检测）；常用色彩矩阵为RGGB，由于有色彩还原需求。
若利用8MP摄像头，并利用像素合并技能降落到2MP利用，则可以选择RYYCy。
左侧鱼眼摄像头（Left Fisheye Camera）：同上。
右侧鱼眼摄像头（Right Fisheye Camera）：同上。
后向鱼眼摄像头（Rear Fisheye Camera）：同上。

以上这四颗鱼眼摄像头，也常称为Parking Cameras（停车摄像头，多用于停车功能）；当然L2+阶段各个传感器不断领悟，目前Driving Camera和Parking Camera的界线已经逐渐模糊了。
停车功能也常用前视摄像头做影象停车；行车功能也常用侧边鱼眼摄像头检测车道线做safet stop。

除以上视觉传感器，还有很多主动型传感器：

前向毫米波雷达（Front Central Radar）：一样平常为LRR，卖力前方目标检测，具备良好的测距测速性能，也不随意马虎被遮挡；侧前/侧后角雷达（Side-Front Radar, x2）: 车辆四角，一样平常由SRR或MRR充当。
可以供应双模检测模式，Long Range Mode和Short Range Mode；长间隔模式FOV小，检测间隔远；短间隔模式FOV大，检测间隔近。
在域掌握器方案中，雷达不分Master和Slave。
在分布式方案中，一样平常左侧雷达为Master，右侧雷达为Slave。
超声波传感器（USS）：12颗，侧边4个长间隔，前后8个短距的。

除了以上传感器，L2+及以上ADAS/AD系统还须要GNSS定位、IMU（一样平常旗子暗记来源于安全气囊掌握器或者ESP系统）、高精舆图平分歧感知数据。

3.2.4 高精舆图

高精舆图不仅仅是ADAS/AD系统的一个功能，实际上是一个家当。
不仅要面临技能上的寻衅，更多的是在商业模式上的寻衅。
如何担保高精舆图的鲜度（实时性），如何"众包"，流量用度谁出，接口分歧一，激光雷达建图用度高，视觉建图精度稍差，再加上测绘资质等，这么多的寻衅，是须要更多韶光去探索的。

3.2.5 高精度定位

当前的高精定位都是领悟定位，GNSS、IMU、VSLAM等。
当前L2+ ADAS系统，定位比高精舆图更具紧迫性。

3.3 L3-L4级域集中式系统方案

该级别系统方案，传感器架构相对固定。
但是HPC方案很多，且暂时未量产，因此须要连续不雅观察。
但是该级别的系统方案的落地，大概率会并入到智能网联汽车的履行潮流中，即形成智能驾驶/智能座舱/智能网联/电子电气架构/软件定义汽车等几条Pipeline的需求齐头并进的势头。
个中，智能驾驶实现驾驶的自动化；智能座舱实现座舱的智能化；智能网联实现高效、安全的V2X互联；电子电气架构实现车载打算的集中化和软硬件分离；软件定义汽车实现汽车代价转移，即软件驱动汽车业务。

3.4 常见的ADAS/AD系统方案案例

3.4.1 L0到L2级ADAS/AD系统方案

前向ADAS方案：

FCM方案：博世MPC2/SVC2/MPC3/SVC3、维宁尔MVS3/SVS3/MVS4/SVS4、安波福IFV151/IFV300/IFV400、大陆MFC400/MFC500；FCR方案：博世MRR1.0/MRR1.5/LRR3/LRR4、安波福ESR2.5/MRR、大陆ARS系列等

侧后ADAS方案：

SRRs方案：博世MRR rear/corner、安波福SRR3等

图7 博世供应的分布式架构ADAS系统

停车方案：略

全景环视方案：略

3.4.2 L2+级到L4级AD系统方案

宝马方案：可裁剪方案，完全覆盖L0-L4方案。
个中，L2方案作为备份（包括mPAD DCU，都会作为根本举动步伐，不会从车上remove掉），在L3或L4级，通过增加HPC以及相应传感器来支持对应级别功能（例如L3上hPAD HPC，L4上uPAD HPC）。
这种叠罗汉办法非常老道，便于增加方案灵巧性，覆盖从低到高全体车型序列。

宝马方案一个很明显的特色便是：L3上前向激光雷达，L4照着5雷达方案复制一份5激光雷达方案。
L3以下没有激光雷达的影子。

宝马的芯片方案，就利用盟友们的芯片了。
英特尔的Denverton和Xeon，提高系统DMIPS算力；Mobileye的Eye5，卖力视觉感知（CV版的EyeQ5，即传统的黑盒方案，利用Mobileye自己的算法）和其他须要TOPS算力的算法（Open版的EyeQ5，许可宝马实现自己的算法）。
当然从利用EyeQ5芯片的数量上来看，显然算力还不足，2颗乃至3颗EyeQ5的往上堆。
EyeQ6出来后可能会好些，方案会“简约”很多，最好MCU+双EyeQ6，或者MCU+Intel CPU+双EyeQ6，不仅实现当前功能，把冗余打算也cover住。

图8 宝马ADAS/AD系统方案平台

戴姆勒方案：戴姆勒方案很守旧，还是基于5R5V，当然前视为双目，再加上一个后视摄像头，形成了5R7V方案。
同样的，上了L3，就会配一个前向激光雷达。
还有一个特点是，直接配一个路面湿度传感器，来检测路面状态。
不靠视觉来检测路面积水等路面信息了。

不知道跟宝马分离后，戴姆勒利用了英伟达的ORIN芯片，会不会增加更多视觉传感器来提高感知能力。

图9 戴姆勒的L3级AD方案

大众方案：大众集团的方案，在ADAS/AD方面须要持续关注奥迪的进展，前几年的zFAS方案受到法规影响未顺利量产，后续持续跟进；而电子电气架构和软件定义汽车这两条pipeline，大众MEB平台则较为激进。
干系详细信息，会通过资料分享形式逐步放出。

特斯拉方案：特斯拉方案作为明星方案，网络上的解读很多，这里只罗列一些截图，进行大略信息展示，就不重复评论了。
干系详细信息，会通过资料分享形式逐步放出。

图10 特斯拉ADAS掌握器与信息娱乐系统迭代历史

图11 不同Autopilot硬件版本的系统参数汇总

图12 各个Autopilot版本所实现的功能列表

图13 特斯拉信息娱乐系统和autopilot的各个硬件版本的版本号

图14 特斯拉FSD Computer

Mobileye方案：Mobileye武断供应视觉中央化方案，并操持通过建立雷达+激光雷达的子系统来担保冗余，并顺利支持到L3-L4级自动驾驶。

图15 Mobileye自动驾驶技能路线图和产品方案图谱

图16 视觉中央化方案以及雷达/激光雷达子系统担保冗余

图17 由纯视觉+其他传感器组成的双感知系统

图18 上述不雅观点的连续补充

博世方案：5R5V方案

图19 博世的L2+ ADAS/AD方案建议

后记

未来两年，前装ADAS/AD系统方案逐步从L2+迈入L3，正值驾驶任务从驾驶员转向车辆之际，也是各大OEM/Tier1/Tier2劈面直上、欢迎寻衅的时候。
虽然新方案层出不穷，虽然要handle很多的新事物，如新技能（OTA、AI、数据闭环等）、新功能（HWP、AVP等）、新架构（集中式EEA）、新传感器、新芯片、新通信协议、新开拓理念（SOTIF）等等，但是仍旧相信同仁们会攻坚克难，终极顺利实现高等别自动驾驶的前装量产。
共勉。