WEpod在荷蘭Wageningen鎮的項目DEVI的項目在國內媒體已經報道，這部分我也在這個周準備分幾個部分來探討未來的路徑。在國內路線開展無人駕駛區域試驗場和道路試驗區的情況下，有很多的路徑是可以進行對照的。

　　首先談路徑的問題，我們可以做一下兩種區隔：

　　1）車隊演進道路

　　通過配置特定的道路設施或者道路輔助的系統，來幫助車輛完成自動駕駛。這里可以單獨開一條路，類似專用高速道路；也可以使用公共專門的車道，類似沒有車軌的電車的概念。

　　2）車輛獨立系統

　　這里從無人駕駛系統獨立性可以分為：

　　后裝高級自動駕駛套裝（Cruise Automation），能夠提供自動駕駛功能，能夠通過總線控制油門、轉向與剎車，車企高級自動駕駛套裝（ZAFS），由原OEM提供的自動駕駛系統。

　　簡單來說，這兩者區別應用范圍是否有限定性，是否是在限定的路線還有在一定已經經過學習適應的環境。

　　從3D地圖的情況下，兩者所處的環境還是差距很大的。其實從另一個側面也反映出，限定一定的場景，可以減小實際的感知的難度和計算的量。

　　1）由高爾夫車演進的擺渡車

　　下面重點來說說這個EZ10，這個車是法國Ligier做的。

　　動力系統包括：48V 8 Kwh LiFePO4 電池、4 Kw交流感應電機

　　感知系統包括：基本配置包括GPS、4×lidar、兩個Camera

　　在Devi項目里增加了camera & radar& 使用地區的地圖

　　2）由單人/雙人演進的未來小車

　　如果我們把德國的那個小車算上，其實這類系統低速的都可以用48V的系統來做，然后將感知系統+動力系統組合。這里最為典型的是前陣子很火的德國小車EO2 Smart Connecting Ca

　　與之相類似的設計，如PICAV和英國的LUTZ的小車（配置了3個lidar、2個radar還有4個超聲傳感器和一個雷達），此類小車平攤下來的硬件成本似乎太高了一些。

　　所以我倒是覺得可以做如下的判斷，未來無人駕駛車輛會形成：

　　1 場景分離，個人開的車輛、擺渡的車輛，在低速下，解決城市、旅游區的問題會比較實用。為了最大化使用效率，會根據不同時段進行智能調整接人和目的地。

　　2 如上面所看到的那樣，無人駕駛車輛技術比較好的辦法，是將高端的感知和計算技術，先應用在比較簡單的低速動力系統里面

　　3 不管是小車還是大車，由于用戶不需要再看外面專心注意外部的情況，所有的信息、娛樂服務可以按照即插即入的方式進行滲透

　　4 短期內，在固定路段，不僅是地圖、通信（與后臺控制、基礎設施通信）都是非常有必要的。

　　小結：

　　1）如果面對一個事情太復雜，我們必須選擇在某些方面將之簡化，進行差異化的方案演進

　　2）可以預見到，未來在不同的地點，需要各種輔助來把無人駕駛一點點完善起來