佐思數據平臺每日更新10+ 汽車新四化的動態和PDF資料，以下為近期內容簡介。
一、、
近期企業和行業信息
1、Apollo 再籤一城 ，為南京智能交通新基建開路。
百度 Apollo 目前已形成自動駕駛、車路協同、智能車聯三大開放平臺。4月，百度首次公開Apollo智能交通解決方案，對外正式發佈“ACE交通引擎”，這是國內外第一個車路行融合的全棧式智能交通解決方案。基於百度的車、路、雲、圖等底層能力積累，“ACE 交通引擎”以“自動駕駛+車路協同”，賦能城市建設智能信控、智能停車、交通治理、智能公交、智能貨運、智能車聯、智能出租、自主泊車以及低速園區等關鍵應用場景。
目前，百度“ACE 交通引擎”綜合解決方案已在北京、長沙、重慶、保定、滄州、合肥、銀川、南京等 10 餘個城市落地中。
2、理工睿行毫米波雷達助力河北“新基建•智能網聯”項目。
3、炬佑智能與艾芯智能達成合作，開發3D ToF傳感芯片和整體解決方案。
4、緯湃科技宣佈在天津建立全新研發中心。
5、2019年均勝電子汽車電子業務實現營收約75億元，逆勢增長18.8%。
6、PSA集團今年一季度實現營收152億歐元。
7、北汽MH5000T-BOX搭載著華為新一代5G芯片。
8、懌星科技攜手芬蘭Rightware公司為ARCFOX品牌打造HMI。
9、高新興與文遠知行達成戰略合作，推動未來智慧交通建設。
10、威馬汽車·即客行與充電樁企業南方和順達成戰略合作。
11、晶眾地圖推出“基於高精度地圖的BRT運營管理平臺”。
12、均勝電子V2X高速車載OBU漸趨成熟。
13、四維智聯(AUTOAI)獲博世戰略投資。
14、行易道為亞洲整車品牌供應77GHz毫米波雷達系統。
15、搭載驍龍820A平臺，奧迪車型首次引入Android 9.0系統。
16、Qorvo收購高性能單芯片微波集成電路供應商Custom MMIC。
17、岸達科技發佈新一代低功耗、低成本77GHz CMOS雷達SoC芯片。
18、OmniVision推出Nyxel®2技術，擴展近紅外CMOS圖像感測的領先優勢。
19、哈曼助力北汽新能源ARCFOX智能座艙。
20、中國汽研與德國VI-grade 達成戰略合作。
二、、
PDF資料介紹
1、自動駕駛調查
Self-Driving Cars: A Survey，共34頁，於2019年10月發表，分3部分。第一部分是典型自動駕駛系統簡介。第二部分為感知系統簡介，包括定位（激光雷達定位，激光雷達與視覺混合定位，純視覺定位），非結構化環境的離線與在線製圖（規則空間度量地圖，多種空間度量地圖），道路製圖（度量與矢量製圖），移動目標追蹤（傳統模型，雙目，柵格地圖，深度學習，傳感器融合），交通信號識別（交通燈識別，交通信號識別，交通標識識別）。路由規劃（目標導向，分割，分層的，跳躍，合成），路徑規劃（圖形搜索與插值曲線），決策規劃（FSM，語義層本體，馬爾科夫決策），動作規劃，避障和線控，適合自動駕駛算法入門者和需要全面掌握自動駕駛軟件系統的研究人員。
2、自動駕駛數據集中深度多模目標識別與語義分割技術
全文28頁，由Bosch與德國Ulm、 Karlsruhe大學聯合完成，2019年11月發表，對激光雷達和激光雷達與攝像頭融合的深度Depth數據和語義分割數據集做了詳盡描述，對研究激光雷達和雙目感知識別與探測做了深入分析，最後的附錄記載了全球幾十個主要的自動駕駛3D數據集或語義分割數據集，對自動駕駛數據集的驗證、採集和使用者有巨大價值。
3、Mobileye投資者大會
全文72頁，2019年11月Mobileye在以色列舉行的投資人推介會上的PPT，對2019年Mobileye近況做了詳細描述，對REM技術和RSS安全駕駛策略做了詳細介紹，REM方面包括REM流程，中國與國內REM數據採集進度，REM應用近況。RSS安全駕駛策略包括SDS產品，英特爾Maas。
4、Waymo開放數據集
Waymo在2019年底公開了其部分採集數據集，Waymo的公開數據集是目前覆蓋範圍最大的，有76平方公里，也是目前信息量最豐富的數據集，有1150個場景，1000個訓練場景，150個測試場景，每個場景持續20秒，總長6.4小時。用5個激光雷達，激光雷達分兩大類，一個激光雷達為頂鳥瞰64線激光雷達，VFOV為-17.6°到+2.4°，距離為75米，2次回波。其餘4個激光雷達為前後左右四個，VFOV為-90°到+30°，距離為20米，2次回波。5個攝像頭採集，平均每幀有點（Avg Points/Frame）177K，3D Boxes有1200萬個，2D Boxes有990萬個。
5、單光子激光雷達詳解
瑞士洛桑聯邦理工學院（EPFL）先進量子架構實驗室（AQUA）一直從事單光子激光雷達的研究，2019年6月，AQUA推出了他們的最新研究成果，採用0.18微米CMOS工藝的單光子雪崩二極管成像陣列SPAD，像素數達到512*512，是目前CMOS工藝SPAD中像素數最多的，採用0.18微米CMOS工藝意味著它的成本很低，低於50美元甚至20美元。AQUA對比了直接型ToF激光雷達與間接型ToF激光雷達，對比了掃描型和Flash型激光雷達。對比了PIN-PD、APD、SiPM和SPAD四種接收激光二極管技術。得出SPAD是最優秀的激光雷達技術的結論。最後指出了SPAD的各種應用，包括視線之外的透視（即多次反射的雨霧透視）、3D激光雷達的CNN分類，實時移動目標追蹤。
6、駕駛員行為監控
歐姆龍是全球知名的商用面部識別傳感器廠家，擁有超過100萬人的面容信息屬性推測技術，可以推測年齡與情感狀態。歐姆龍為汽車領域開發了駕駛者行為監測技術，目前駕駛者行為監測技術大多是以單幀或多幀非連續圖像來推測駕駛員狀態，包括眨眼次數，視線方向，頭部方向等，這種技術準確度比較低，容易受到駕駛者無意識動作的干擾。歐姆龍首先用傳統算法識別面部，再結合CNN與LSTM深度學習方法，將駕駛者連續圖像作為判斷駕駛者狀態的依據，比單幀或非連續多幀圖像的準確度要高很多，準確度達95%以上。
7、成像級毫米波雷達在無人駕駛中的應用
毫米波雷達是目前應用最成熟，成本最低，唯一不受天氣和光線干擾的傳感器，實際毫米波雷達和激光雷達原理近似，既然激光雷達能夠成像，毫米波雷達也能夠，並且也是3D成像，再結合毫米波雷達可以測算速度和方位角的優勢，成像級毫米波雷達有廣闊的想象空間，伊利諾伊州大學用亞6Ghz的毫米波雷達做了相關研究，由於功率有限，角分辨率有限，毫米波雷達只能生成很模糊的圖像，一般稱之為熱力圖，幾乎沒辦法應用。不過藉助最新的GAN對抗生成性網絡，可以將模糊圖像清晰化。GAN通俗的說就是以假亂真。最後測試，對於車輛這樣比較大的形體，準確度極高。
8、SiPM長距離激光雷達
2018年5月安森美收購了愛爾蘭的SensL公司。SensL總部位於愛爾蘭，專業為汽車、醫療、工業和消費類市場提供硅光電倍增管（SiPM）、單光子雪崩二極管（SPAD）和LiDAR傳感產品。SiPM是該公司強項，濱松叫MPPC。它發明於二十世紀九十年代末，廣泛應用於高能物理及核醫學（PET）等領域。SiPM的最基礎的單元是由蓋革模式下的APD和串聯的淬滅電阻構成，這兩者合併構成了一個像素（Pixel）。硅光電倍增管就是有大量的這種像素在二維方向上排列組成的。與傳統單光子激光雷達或Flash激光雷達比，即使低反射率目標，SiPM的有效距離也比較長，超過200米以上。
9、駕駛者頭部姿態測試基準
駕駛者狀態監測中，頭部姿態非常重要，奔馳與德國TU Delft大學聯合打造了一個類似KITTI的測試數據集，也就是 Daimler TU Delft Driver Head Pose Benchmark，即DD Pose。奔馳使用一個2048*2048像素的雙目相機，是所有頭部姿態數據集裡像素最高的，共計有330K幀圖像。標註是6DOF，也是比較高的。
10、OIE目標重要性預測
如果道路使用者對車輛駕駛員的控制決策有影響，則將其視為重要對象。道路使用者的重要性取決於其視覺動態，例如駕駛場景中的外觀，運動和位置，以及路徑目標。文章提出了一個新的框架，結合了視覺模型和目標表示來進行OIE。為了評估該框架，作者在現實世界的交通路口收集道路駕駛數據集，並對重要物體進行人工標記的註釋。實驗結果表明，該文的目標導向方法優於基線，左轉和右轉方案有更多改進。此外，該文探索了使用對象重要性來驅動控制預測的可能性，並證明了可以利用對象重要性的信息來改進二元制動預測。
三、
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