提到智能驾驶，很多人会想到Waymo、百度这样的科技巨头，或者是景驰、Drive.ai这样的明星创业公司。他们站在了最前台，其自动驾驶原型车均已上路，甚至已经在试运营，可以供普通消费者体验。
他们都属于全栈自动驾驶公司，其系统集成了从感知、决策规划，到控制执行等的一系列技术，并融合了诸多关键零部件、传感器和基础设施供应商的产品。
毫无疑问，智能驾驶的实现不应该归功于某一个领域的某一家或者数家公司，而是整个产业链上下游，诸多细分领域公司共同推动的结果。我们看到的原型车只是最终的结果，其背后还存在着复杂的合作和集成过程。
正是从芯片、传感器、整车硬件，到算法、集成解决方案，再到出行服务的整个链条，构成了智能驾驶的完整生态，让它得以变成现实，最终走入寻常百姓家。
利益于Waymo、百度等公司的宣传，部分细分领域和传感器已经获得了广泛的认知，比如LiDAR激光雷达。初次见到Google自动驾驶原型车bubble car的人，很自然的就会注意到车顶上突出的LiDAR。它可以帮助车辆感知周边环境，是不可或缺的传感器。
但还有更多的关键技术和传感器并不为公众所熟知，其中模拟仿真系统（Simulation）就是一个。
模拟仿真系统通过让自动驾驶系统在虚拟场景中行驶，可以显著提高系统的安全性，是现实道路测试的有效补充。它随着Waymo在2017年的推广，才逐渐被外界所知。
硅谷知名VC A16Z的投资人Chris Dixon曾说过，“从对模拟系统的重视程度上，就可以判断一家自主系统公司的价值，无论它做的是无人机，还是自动驾驶。”
如今Waymo每天在其Carcraft虚拟世界的行驶里程可达800万英里，整个2016年的虚拟世界行驶里程达到了25亿英里。相比之下，Waymo在公共道路上才测试了400多万英里。
模拟系统可能是自动驾驶所有领域中最年轻的一个，但它又可能是自动驾驶走向商业化中最重要的一个环节，肩负着确保系统可靠性和安全性的重任。现在国内外也逐渐兴起了一批提供模拟仿真服务的创新公司。
再比如逐渐兴起的新型超材料（Metamaterial）雷达。
超材料是一类具有特殊性质的人造材料，虽然它们在组成成分上没什么特别的，但由于其精密的几何结构和尺度大小，可以让光、电磁波改变其通常的性质，从而实现传统材料无法实现的效果。它们可以应用在超高接收率天线和雷达上，提高雷达的分辨率，从而在应用于自动驾驶系统时提供更完备和精细的感知系统。
目前已经出现了多家超材料雷达公司，比如Metawave与Echodyne。Metawave的创始人兼CEO Maha Achour甚至告诉雷锋网，在未来雷达可以取代LiDAR，一辆自动驾驶车只需要4-5个雷达、多个摄像头以及其它廉价传感器即可安全行驶，整体方案更加便宜。值得注意的是，雷锋网新智驾是目前唯一采访过Metawawve的国内媒体。
其它领域还有，不那么受外界关注的高精度卫星定位。
虽然GPS我们每天都在使用，但可能对用于自动驾驶的高精度RTK卫星定位不那么熟悉。在自动驾驶系统所用的全部传感器中，卫星定位是唯一能输出绝对时间、位置和速度的传感器，而且价格较低。在雨天积水，大范围积雪，以及开阔且无明显特征的场景下，视觉传感器和LiDAR都很难做出相对定位，而卫星定位不受这些因素的影响。这个领域也在新浪潮的影响下有了不小的技术革新。
上述几个领域还只是实现智能驾驶组成的一部分。而这些少为人熟知的细分领域，同样是实现完全自动驾驶的关键技术环节，而且其中还蕴藏着新的机会与投资价值。
一位硅谷知名投资人告诉雷锋网，对于自动驾驶他们反而不会过于关注做全栈系统的公司，因为这一领域面临着诸多巨头的竞争，甚至可能出现赢者通吃的局面。所以他们的更倾向于投资自动驾驶周边生态公司，比如产业更上游的新型传感器和零部件。
雷锋网新智驾原创出品的《中美智能驾驶白皮书》，正是希望能向读者全方位展现中美智能驾驶的市场现状、关键技术环节发展情况以及落地情况，深入了解在这个庞大的产业中存在的机遇与挑战。
在白皮书中，我们选取了13个关键细分领域的约100家公司进行深入解析，上文所述的领域和创新公司均有收录其中。它们包括：
全栈自动驾驶
自动驾驶卡车
低速自动驾驶
ADAS
造车新势力
激光雷达
毫米波雷达
自动驾驶芯片
高精度地图
模拟仿真系统
高精度GNSS定位
车辆改装
V2X
可以说，这13个领域就是未来在汽车上实现智能驾驶所必须的最关键要素。《中美智能驾驶白的最关键要素。《中美智能驾驶白皮书》正是希望以这样的方式，展现出中美两地智能驾驶的生态全景和机会。
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于胜越