智能駕駛汽車的成本為何較高?

智能駕駛汽車成本較高,原因主要有以下幾點。

首先,硬件設備成本高。智能駕駛系統涉及大量傳感器、控制器和執行器等,如激光雷達、毫米波雷達、高清攝像頭、超聲波雷達等,這些設備制造和研發成本都很高。以激光雷達為例,一個 64 線的 Velodyne 激光雷達價格堪比一輛寶馬 7 系,且一輛無人駕駛測試車往往配備不止一個,一個車隊又有眾多測試車,硬件成本和后期維護費用巨大。

其次,軟件系統成本高。智能駕駛算法復雜,研發周期長,需要投入大量資源。比如開發自動駕駛輔助算法,像 Mobileye 和 NVIDIA 在這方面處于領先,其研發投入很高。

再者,數據采集和處理成本高。自動駕駛公司需要大量真實數據來訓練算法模型,有的會建立自己的車隊進行公共道路測試,每輛車配備安全駕駛員、工程師和監控員,人力成本高。而且像 Intel 還會花費巨資收購數據公司獲取數據。

此外,行業從業人員報酬高。自動駕駛是高新技術行業,需要專業人才,在美國,從業工程師大多是博士或碩士,平均工資達 23 萬美元,頂尖人才年薪超過 35 萬美元。像 Waymo 員工數量不斷增加,薪酬支出巨大。

總之,智能駕駛汽車成本高是多種因素共同作用的結果,包括硬件、軟件、數據和人力等方面。隨著技術發展和規模化生產,未來成本有望逐漸降低。

特別聲明:本內容來自用戶發表,不代表太平洋汽車的觀點和立場。

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