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| 編輯推薦： |
在智能驾驶技术飞速发展、行业变革日新月异的今天，一本能够穿透迷雾、直击本质的书籍，无疑是高端投资人、学者以及业内人员洞察行业趋势、把握投资机遇、提升专业认知的珍贵指南。本书正是这样一部凝聚了行业智慧与深度思考的佳作，由智能驾驶领域资深媒体人、咨询专家苏清涛倾力打造，得到了地平线创始人兼 CEO 余凯、长城汽车 CTO 吴会肖、小米汽车自动驾驶杰出科学家王乃岩等一众行业大咖的联袂推荐。
深度剖析，揭秘智能驾驶行业真相
本书围绕智能驾驶的软硬件、工程算法、产品落地等方面展开，通过大量访谈与调研，呈现了智驾系统中感知与定位、计算平台与架构、软件与数据等各个领域的难点与争议点。书中文章以犀利的笔锋、清晰的逻辑，不回避行业痛点，不掩盖技术难题，将智能驾驶行业的真实面貌毫无保留地展现在读者面前。无论是自动驾驶的“量产与落地”，还是“端到端智能驾驶”的概念混淆与路线之争，书中都有深入且独到的见解，为读者提供了全面而深刻的认识。
独特视角，探寻行业“变”与“不变”
在智能驾驶行业剧变的浪潮中，如何从纷繁不断的变化中找到不变量？本书给出了答案。苏清涛通过一系列文章，帮助读者探寻行业发展的底层逻辑
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| 內容簡介： |
本书从技术、产业和观点三个维度深入论述了智能驾驶产业中的量产与落地、感知与定位、计算平台与架构、软件与数据、软硬件一体与解耦，从而让读者能够更有逻辑地对智能驾驶产业现状进行学习、分析和思考。尤其是系统论述了AI将给汽车带来的开启新纪元的颠覆性变化，书中既有行业來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
“大佬”对产业发展的前瞻性判断，也有技术专家对技术变革趋势的前景展望。
本书适合作为智能汽车和自动驾驶产业的工程师、研究员、产品经理等从业者全面了解产业的参考资料，也适合对智能汽车及自动驾驶领域感兴趣的爱好者、投资者阅读参考。
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| 關於作者： |
苏清涛，科技媒体“九章智驾”创始人、主编。
2017年底，在智能驾驶产业学习，并于2021年4月创办九章智驾，见证了智能驾驶产业的成长史，并与智能驾驶赛道的几家头部公司有“共同成长”的经历。
熟悉智能驾驶产业的发展状况，同时具有很强的哲学思维，因此，不同于大多数媒体人习惯于做简单的“信息搬运”，而是更倾向于将自己定位为“产业研究员”，通过深入调研与分析对技术路线、市场趋势做梳理与解读。
苏清涛在过往的多篇作品对智能驾驶产业竞争格局的分析，都已得到了验证。
由于核心团队的价值观极其坚定，内容能做到不偏不倚，宁可牺牲营收也拒绝帮质量不高的公司提供PR服务，因而具有极强的公信力。
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| 目錄：
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序一?通过“求真”来“求存”
序二?这既是一本写给经历者的书，也是一本写给初来者的书
序三?探寻智能驾驶“变”与“不变”：一本智驾之书的思维启迪
序四?关注硬科技背后的软实力
序五?唯有观点能真正指引投资方向
自序?“你们的文章，一直被我们当新员工的培训教材用”
前言
第1篇?量产与落地1
1 从第一性原理，谈谈如何做好智驾产品2
2 智能驾驶如何做好差异化9
3 智能驾驶如何贯彻“正向开发”理念27
4 智能驾驶公司CEO眼里的量产交付之痛36
5 L4公司做前装量产最大的障碍，不是工程化能力49
第2篇?感知与定位55
6 解读BEV空间内的特征级融合56
7 取消ISP，特斯拉“纯视觉路线”的关键一跃77
8 谈谈事件相机在智能驾驶领域的应用前景81
9 什么是激光雷达的“发动机技术”？一文讲透行业技术壁垒91
10 激光雷达：905与1550的战争103
11 ToF激光雷达告别“技术路线之争”114
12 FMCW激光雷达科普（上）：基本概念、技术路线、优势及争议和误解122
13 FMCW激光雷达科普（中）：激光器、探测器与扫描部件131
14 FMCW激光雷达科普（下）：主要挑战、前景及市场格局138
15 深度解读4D毫米波雷达144
16 关于智能驾驶高精定位的几大问题154
第3篇?计算平台与架构165
17 智能驾驶域控制器硬件方案演进趋势分析 166
18 “舱驾融合”技术发展趋势分析 175
19 从大众、福特跟特斯拉的差距，解读智能电气架构落地的难点与破局点 189
20 智能汽车电子电气架构的终极形态 208
21 智能驾驶功能架构的演进 219
第4篇?软件与数据245
22 智能驾驶中间件之一：AUTOSAR正在被“边缘化”？246
23 智能驾驶中间件之二：通信中间件，SOME/IP与DDS谁主沉浮？256
24 智能驾驶数据闭环系列之一：理想丰满，现实骨感263
25 智能驾驶数据闭环系列之二：如何降本增效271
26 智能驾驶合成数据科普：不做真实数据的“颠覆者”，做“杠杆”280
27 深度学习算法在智能驾驶规控中的应用290
28 大模型在智能驾驶领域的应用300
29 有关“端到端智能驾驶”的概念混淆、谎言及“路线之争”312
第5篇?软硬件一体与解耦343
30 为什么智能驾驶产业对操作系统的关注，比芯片晚两三年344
31 算力越大越厉害？地平线与Mobileye等的共识是346
32 软硬件解耦太难，英伟达越来越像Mobileye了355
33 智能驾驶软硬件解耦：理想丰满，现实骨感364
34 那些相信了软硬件解耦的智能驾驶公司，大都被坑得很惨373
35 如何看待地平线组建算法团队、跟生态伙伴“抢客户”？380
36 自动驾驶软硬件一体化研究报告385
37 硬件基因的公司做软件，为何比软件基因的公司做硬件更难成功？408
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| 內容試閱：
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汽车已经进入AI时代，智能化成为主题，智能驾驶更是重中之重，这引领了一个新的时代：智行时代。
智能驾驶的概念最早可追溯至20世纪80年代，那时的研究主要集中在高校和科研机构，关注车辆与环境的初步交互。进入21世纪，随着传感器技术、人工智能和计算能力的飞速发展，智能驾驶技术从实验室逐步走向实际应用。2009年，谷歌自动驾驶汽车项目的启动，标志着智能驾驶开始了商业化应用的探索。
在超过15年的探索和发展中，智能驾驶已经度过了“炫技”的技术展示时期，进入真正的落地和应用阶段，逐渐形成了“L2辅助人”和“L4替代人”这两种截然不同但又密切关联的落地场景。无论是L2还是L4，都正在特定的领域和应用场景中，发挥着重要作用与价值：以特斯拉FSD为代表的L2辅助驾驶让人类驾驶员缓解了驾驶疲劳，也提升了驾驶的安全性；以Waymo、小马智行、易控智驾、九识、文远智行等公司为代表的L4自动驾驶实现了特定场景中的无人驾驶，实现全无人作业，提升效率的同时也降低了运营成本。无论是乘用车的消费者，还是特定场景的运营方，都已经可以体验和享受到智能驾驶带来的价值。
如今，智能驾驶已经成为科技、资本、政策与市场合力推动的最前沿领域之一。然而，这一路并非坦途。在“淘尽英雄”的浪潮中，只有那些真正了解技术脉络、深谙市场规律、勇于创新突破的企业和个人，才能在浪头立稳，成为智行时代的“领头羊”。
“是非成败转头空，青山依旧在，几度夕阳红。”在智行时代的大浪淘沙中，既有明星企业的高光时刻，也有行业的沉浮和变革。我们身处这一激荡的时代，既是见证者，也是参与者。通过这本书，希望能带领读者深入了解智能驾驶的方方面面，从技术到市场，从竞争到合作，让大家能够在这个浪潮中找到属于自己的方向。
本书覆盖了智能驾驶的多个关键技术领域，包括量产与落地、感知与定位、计算平台与架构、软件与数据，以及软硬件一体与解耦等核心主题。不仅是行业的现状梳理，更是对未来趋势的深刻洞察。
每一项技术的突破，都是推动产业升级的基石。比如，从感知与定位模块的创新，到计算平台的进化，再到数据闭环和软硬件协同的深度融合，智能驾驶正以前所未有的速度，改变着整体的出行生态。
本书的作者团队，汇聚了业内知名的专家、学者和行业领袖。作者们利用专业视角和丰富经验，为读者带来了独到的见解。无论是技术解读还是趋势分析，每一篇文章都充满了实践的智慧与思考的深度。
例如，在量产与落地部分，从第一性原理出发分析如何打造优秀的智驾产品；在感知与定位部分，深入解读激光雷达、毫米波雷达等前沿技术；在计算平台与架构部分，探讨域控制器、智能电气架构的演进路径；在软件与数据部分，解析深度学习算法和大模型在智能驾驶中的应用；在软硬件一体与解耦部分，剖析软硬件解耦的现实困境与未来可能性。这些内容是对行业的深度剖析，也为每一位关注智能驾驶的读者提供了思考的方向。
时代更替从未停止。从智能驾驶的“赛道之争”，到量产落地的现实博弈，整个行业的竞争犹如一场没有终点的长跑。而未来的赢家，不仅需要技术的积累，更需要对商业模式和用户需求的深刻理解。
本书的许多章节都在探讨一个核心问题：如何在技术、市场与政策的夹缝中找到最佳的落地路径？特别是在“正向开发”“差异化竞争”等核心议题上，作者们提供了值得借鉴的思路。可以说，智能驾驶领域的每一个创新，都可能成为改变未来出行方式的关键节点。
智行时代的未来，如同奔流入海的江水，将无数的可能性汇聚成新的格局。通过本书，我们希望为读者打开一扇窗，看到这个领域的真实与未来。
“滚滚长江东逝水，浪花淘尽英雄”。在AI汽车纪元，智能驾驶的浪潮不会停止，它将继续推动技术与社会的发展，塑造未来出行的新格局。在智行时代，谁会成为推动行业进步的英雄？答案，或许就在你我的努力之中。
最后，向所有为本书的诞生提供帮助的朋友致以诚挚的谢意。感谢在智能驾驶领域默默奉献的行业先行者，你们的探索和努力为这本书提供了丰富的素材和灵感；感谢为本书撰稿的专家和学者，你们的专业洞察和深刻分析使内容更加扎实而精彩；感谢每一位读者，正是你们对智能驾驶的关注和热情，让这本书更有意义。
愿这本书能够成为解读“智行时代”密码的一把钥匙，为推动智能驾驶行业的进步尽一份微薄之力。
唐传骏
2025年1月于上海
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