新時代汽車款式各式各樣，智能，電動，等等，那么有幾個小伙伴知道汽車本身的知識呢，我相信很多小伙伴都不會很關注這些，那么小編收集到了關于一個汽車動態知識跟大家分享，希望大家看了有所幫助。

　　在8月下旬的一個炎熱的星期日，2019年i-vista自動駕駛汽車挑戰賽在山城重慶的禮嘉白云湖公園拉開了戰幕，隨著太陽的升起，一只大山雀從湖邊的巖石上飛到了樹蔭里，它歪著頭打量著地上的造型怪異的鐵盒子，這個“鐵盒子”顯然和它之前看到的都不同，沒有人類駕駛，卻在道路上行駛……

　　第一天：750萬獎金和全軍覆沒的單人組比賽

　　我想在白云湖圍觀自動駕駛汽車的觀眾們，其心情也跟大山雀差不多，從陣陣的驚呼聲中，你就能了解這項賽事對普通人的影響有多大。不過，和面帶好奇、驚訝的觀眾相比，場地上各支代表隊隊長的表情顯得十分凝重。顯然第一天的比賽項目和嚴峻的環境（比賽當日45℃）就讓這些專業的隊伍感到了壓力。

　　aeb測試中，除了常規的靜止障礙車追尾測試還加入了“鬼探頭”的測試，其中“鬼探頭”的測試和常規的鬼探頭還有不同，一般情況下，類似e-ncap或者我司的測試都是模擬人從一臺車車側跑出，而這次賽事主辦方在前面設置了兩臺車，假人會從其中一臺車前面跑出，而測試車要從兩臺車的中間穿過，對攝像頭提出了極高的圖像辨識要求，同時也需要匹配極佳的算法和運算速度。

　　“鬼探頭”項目最終的結果就是個人組全軍覆沒，專業組也只有幾只隊伍通過了比賽。（這里解釋一下，這次自動駕駛比賽分為專業組和單人組，專業組就是科研單位、企業院校一共有43支隊伍；單人組就是報名的私家車主，并且只參加第一天的自動剎車和自動泊車比賽，本屆有36款私家車參加了比賽）。

　　是的，在第一天的比賽中，“鬼探頭”一個項目就讓量產組全軍覆沒，沒有任何一臺量產的車型通過“鬼探頭”考驗，只在aeb環節找回了些許的臉面。而從車型上看，量產組表面實力并不弱，除了以“自動駕駛”聞名的特斯拉，還有奔馳、沃爾沃都參加了比賽，但最終結果絕對驚爆你的眼球。在個人組比賽中，豐田凱美瑞、吉利幾何a、長安cs75 phev分列aeb挑戰賽的前三名。

　　其實專業組也表現的并不出色，只有極少數車隊得以幸存，甚至我們認為穩過的aeb項目，還有很多專業組車隊沒有通過。

　　自動泊車的結果也十分殘酷，對于旁觀者來說，這個項目比aeb更加不堪，基本對于量產車來說就是一場失敗的做秀。

　　一天的比賽在重慶45℃的炙烤下落下帷幕，顯然人們對第一天的預熱意猶未盡，尤其是視覺上更有沖擊性的aeb項目，但所謂外行看熱鬧，我們也不僅需要思考第一天的成績。比賽過后我找到了樸昌浩教授，樸教授是重慶郵電大學研究駕駛輔助方面的專家，同時也是角逐750萬獎金的人之一。

　　文質彬彬的樸教授并不認為第一天出現的狀況感到驚訝，反而認為是非常合理的情況。“量產車通常會在舒適性方面妥協。”針對歐美車型出現aeb不完全剎停的情況，樸教授給出了這樣的解釋，他認為在adas這個領域，是存在成功率這個問題，并不是每次都會成功，只要大部分情況下可以實現，就可以算通過。

　　當然，高溫的天氣和重慶起伏的路面也確實給自動駕駛試驗車們帶來了一些影響，但算法沒有進行更精準的判斷才是主要問題。

　　比賽第二日:最燒腦or最硬核

　　如果說第一天是新手模式，那么第二天直接就變成了地獄模式，因為第二天是城市交通場景挑戰賽，這個項目只有專業組參加。

　　這場測試綜合考評參賽車輛的精準感知和快速決策能力，以及對于典型城市道路和交通場景自適應的綜合能力。

　　對于31個參賽隊伍來說，這是一場具有難度和挑戰的比賽，但參賽的隊伍在經過前一天的調整后，看起來并不擔心。

　　然而，整個比賽的過程并不順利。有的參賽隊伍放棄了1個或全部2個選做場景的比賽。這兩個場景包含對自動駕駛系統連續性操控和反應能力的考評。

　　駝峰橋場景要求參賽車輛以20km/h的速度通過駝峰橋，上橋時不能發生溜坡或停滯，下橋的速度限制在20km/h。參賽車輛出現比較多的問題是下橋時無法控制車速，遠超20km/h的速度。

　　上一屆的冠軍盼達車隊也遭遇了嚴重失誤，在受到太陽的暴曬后，直接趴窩在了起跑線。其他參賽的團隊也出現了車輛動力不足，無法有效控制車輛的問題，看來山城復雜的道路情況確實給這些昂貴的自動駕駛車帶來了不少麻煩。

　　一場失敗的比賽，一個全新的開始

　　在現場的媒體看來，雖然比賽剛進行了兩天，不過看起來確實有些失敗。但其實很多參賽者對“結果”比較滿意。白天吃飯的間隙，你的周圍都是一群狂熱的喜歡制造自動行走機器的極客，大家可以放開比賽，彼此進行交流，有學院派的高深理論也有企業派的現實看法，更重要的是比賽結果給大家真正意義上降溫。

　　在自動駕駛熱熱鬧鬧的做了這些年后，我們理論上或許能聊很多，我們每次實驗都是l5級無人駕駛，但挑戰后發現，實際是上現在連l2級別aeb都無法百分之百保證，失敗的問題還是有很多很多……背后的原因值得我們去思考。北京聯合大學機器人學院的老師認為算法是更重要的，而這個領域需要計算機變得更強大才能繼續突破，畢竟自動駕駛雖然在很多年前就已經出現，但其實一直在寒冬里蟄伏。

　　當然也不必妄自菲薄，從測試結果上看，對于量產的車型，國外在adas方面和國內車型基本沒有差距，甚至品牌車型比外國品牌做得更好。而對于更高一層的自動駕駛來說，我想引用汽研周舟先生的話更合適：“對于是否有車輛跑完整個賽程并不重要，我們希望激起大家對這個領域的科學興趣和工程興趣，同時更多去關注商業化應用才是我們的主要目的。”