在談及物聯網以及自動駕駛汽車之時，繞不開傳感器這個話題，以億計的傳感器嵌入到各種設備和各個角落，把人、機器、數據和服務連接起來，通過邊緣計算和AI處理，讓物理設備具有生命力。

傳感器的部署，驅動著社會向數字化變革，工廠因部署傳感器，帶來新工業革命。在城市應用方向，把傳感器嵌入到橋梁、隧道和道路等城市公共場所，可以實時采集、測量、分析和優化城市運行狀況，提升城市精細化管理。與此同時，傳感器也讓無人駕駛汽車成為現實。

傳感器讓自動駕駛汽車具有眼觀四面耳聽八方能力

在物聯網資深專家楊劍勇看來，傳感器猶如無人駕駛汽車大腦，一些列傳感器組合，感知周圍環境，包括谷歌旗下Waymo、英特爾和百度等巨頭在推動無人駕駛技術蓬勃發展，傳感器技術是他們的“硬實力”。

對于自動駕駛汽車系統來說，一個最基本且最具挑戰性的能力就是探測與分類對象。自動駕駛汽車首先必須能夠準確地評估周邊環境，才能根據車流、道路規則或者障礙物安全地調整行駛狀態，比如，高級駕駛輔助系統（ADAS）中的高精度傳感器，這些高精度傳感器包含了一系列攝像頭、激光雷達、雷達、計算，以及繪圖技術。

由英特爾與Mobileye提供的傳感器、硬件和軟件則可賦予自動駕駛汽車識別周邊環境的能力。這項技術可為自動駕駛汽車打造基本組件，包含一系列的攝像頭、激光雷達、雷達以及計算與繪圖技術。

全車將按360度全方位部署12個攝像頭。其中8個攝像頭可為自動駕駛提供支持，4個近程攝像頭可實現近場傳感，從而為自動駕駛與自動泊車提供支持。這些攝像頭都是最高分辨率的傳感器（每秒采樣數億次），是唯一既能探測形狀（車輛、行人等）、又能探測物體結構（道路標線、交通標志文字、交通信號燈顏色等）的傳感器。先進的人工智能與視覺能力能夠利用這些攝像頭建立一種全傳感狀態。這種端到端的能力與其他類型的傳感器相結合，是實現“真正冗余性”的關鍵。

全車將部署六個“扇形”激光雷達；其中三個位于前部，三個位于后部。激光雷達傳感器可通過測量激光脈沖反射來探測物體。激光雷達與雷達相結合，可被系統用于提供完全獨立的形狀探測來源。激光雷達對攝像頭系統起著輔助作用。全車配有六個雷達組件（近程與遠程的組合），能在汽車周邊實現360度環繞式覆蓋。雷達是一種利用雷達波反射來探測物體并確定其速度的成熟技術，特別適用于金屬物體，這在惡劣天氣環境中也非常有效。雷達與激光雷達相結合，可提供完全獨立的物體檢測系統，加以搭配攝像頭系統，便可實現真正的冗余性。

自動駕駛發展，半導體廠商是幕后推手

伴隨無人駕駛汽車的到來，對百年汽車工業帶來巨大變革，甚至催生出全新的乘客經濟，這一市場規模將高達7萬億美元。不管是科技企業，亦是傳統汽車廠商都在下重金押注。

在互聯網巨頭當中，以谷歌和百度一馬當先，早前大摩對谷歌Waymo無人駕駛給出了1750億美元估值，這個在誕生在Google X實驗室的項目，將成為Alphabet（谷歌母公司）未來增長核心之一，其自動駕駛技術專利競爭力更是位居全球。

與此同時，蘋果、優步和滴滴等都紛紛重金投入，掀起一輪自動駕駛競賽，而在物聯網資深專家楊劍勇看來，半導體廠商則是自動駕駛技術發展幕后推手。在2017年，英特爾溢價超30%進行收購自動駕駛技術Mobileye后，整合成為自動駕駛事業部的一部分，其車載計算產品與Mobileye系統芯片相結合，使得英特爾處在自動駕駛技術變革最前端。

同時，也提升了英特爾在自動駕駛競爭實力，圍繞芯片、自動駕駛技術和投資等方式，拓展與科技企業和汽車廠商合作，構建自動駕駛生態體系。Mobileye作為高級駕駛輔助系統（ADAS）龍頭企業，是自動駕駛技術全球領先廠商，有25個主機廠商使用Mobileye的設備，得益于于傳感器技術、機器視覺、數據分析和系統芯片（SoC），全球有2700萬輛汽車配備Mobileye技術，走在行業前列。

Mobileye EyeQ系統集成芯片采用專有的計算核心（可稱為加速器），此類核心針對各種深度神經網絡、計算機視覺、信號處理和機器學習任務進行了優化。針對特定最終用途（ADAS和自動駕駛）開發的集成在單個芯片上的軟件和硬件可使計算性能、能耗和成本更具競爭力，這相對于競爭對手所提供的通用芯片具備明顯優勢。Mobileye的自動駕駛車隊目前配備了四個EyeQ4芯片，約為我們最終將在L4/L5系統量產版中部署的計算能力的10%。

最后

不過，無人駕駛之路任重道遠，而安全是商業進程核心因素之一。也許隨著無人駕駛技術發展，以及法律等日益完善，或將在未來會改變人們出行方式，甚至無須購買私人汽車，諸如向谷歌、優步和滴滴等企業所組建的無人駕駛專車為人們出行提供服務，使得人們擁有車輛的形式將向按需的模式轉變，在未來五或者十年，甚至更長的時間，無人駕駛汽車將會從根本上改變整個出行市場的局面。