自动驾驶相关公司：
图片来源Segmenting the Autonomous Vehicle Value Chain: A Look at Who is in the “Driverless” Seat
自动驾驶专利相关数量：
图片来源https://www.statista.com/chart/10879/autonomous-driving-patents/
从自动驾驶相关专利数量来看，传统车企是闷声发大财。这些传统车企资金雄厚，积淀了很多年的口碑，控制着供应和销售的渠道，如果自动驾驶真的在未来有所作为的话，它似乎也革不了这些传统车企的命，现在的自动驾驶初创公司也积极抱紧这些大腿，寻求与它们的合作。
实际上现在的自动驾驶公司要么积极寻求与车企和供应商的合作，要么被它们收购。 合作：
收购：
车厂和零部件供应商
国内公司
陕汽集团
与图森未来合作
广汽集团
与小马智行合作
上汽
国外公司
博世（Bosch）
奥迪（Audi）
Continental
德国大陆集团（Continental AG），创始于1871年，是世界先进的汽车配套产品供应商之一。
福特（Ford）
2017年2月，福特对Argo投资了10亿美元。
通用汽车（GM）
通用在2016年1月投资5亿美元给Lyft（美国第二大移动出行公司），此后在2016年3月收购了无人驾驶初创企业Cruise，Cruise会作为通用的一个独立部门而存在。
宝马（BMW）
丰田（Toyota）
大众（Volkswagen）
戴姆勒（Daimler）
沃尔沃（Volvo）
Delphi
可能很多人都不知道Delphi是一家什么公司，反正我一开始是没听说过的。Delphi是一家历史久远的汽车零部件供应商
Tesla
Tesla算是新兴的车厂。
自动驾驶解决方案与服务提供商
国内公司
地平线
地平线总给我一种Mobileye的感觉，他们在搞芯片，我觉的似乎是对标Mobileye的EyeQ系列芯片。
图森未来
图森未来成立于2015年，2015年9月完成A轮5000万人民币融资，2017年3月与陕汽集团达成战略合作伙伴关系。2017年8月完成来自新浪、英伟达和治平资本的共计2300万美元的B轮融资。
2018年9月，我听了一个图森未来的知乎LIVE，似乎图森未来自己在做摄像头，使得无人货车夜间也能在港口工作。图森未来以商用卡车作为切入点，在封闭环境和限定场景下，有望率先将自动驾驶应用落地，按照他们的说法，他们已经有收入了。
Momenta
Momenta成立于2016年
小马智行（pony.ai）
小马智行（pony.ai）2016年12月成立，2018年1月宣布完成1.12亿美元A轮融资，2018年2月与广汽集团签订战略合作协议。
Roadstar.ai
Roadstar.ai的2018年的招聘宣讲会我听过一次，印象比较深的就是他们很强调传感器在时间和空间上的高精度同步，他们还展示了传感器前融合的技术DeepFusion，即在原始数据层面的融合（其实我是懵b的）。 多传感器前融合对Roadstar的传感器前融合技术DeepFusion有较为详细的介绍。 另外，RoadStar在宣讲中还提到了一点，他们正在自己做激光雷达。
—— 2019年3月30日更新 —— 第一家倒下的无人车公司：去年创下融资记录，如今死于内讧，终结于投资方逼宫，看到这条消息的时候，真的是一言难尽。去年我跟着师兄去听了他们的秋招宣讲会，第一次了解到这个公司，当时好像是刚刚在北京这边设了分部，感觉是要扩张的样子，谁能想到今年竟然会是这样一个结局。自动驾驶虽然没有炒得那么火了，但是也还没破灭啊。哎，给人一种风还在，猪却莫名奇妙没了的感觉。
DeepMotion
DeepMotion是为自动驾驶提供众包高精度地图解决方案的公司，提供10厘米级别的三位语义地图及定位。
WeRide
2019年3月28日参加了WeRide在我们学校的一场讲座。 总结印象比较深的几点： 1. WeRide还是以激光雷达为主，做L4级别的自动架势，摄像头等其它传感器为辅，多传感器融合。
WeRide获得了雷诺日产三菱联盟的投资。WeRide用雷诺日产三菱联盟类比通用，用自己类别Cruise，简单来说就是要做中国的Cruise。汽车的底层控制技术和控制技术，是车厂的核心技术，所以对一些自动驾驶公司来说，抱紧车厂的大腿就比较重要。
WeRide用日产的leaf电车为平台进行改装。
高精度的军用红外摄像头质量很好，可以考虑加到无人车的传感器系统中。
城市级别的高精度地图放在车端是没有问题，而且也需要放在车端，因为放在云端的话，以目前的通信技术来说，延迟还比较大，也不稳定。
车载传感器的自动化标定（好像是在云台上转一圈，传感器的内外参就标定好了）。
传感器系统的时间同步很重要。
多传感器数据的融合分为前融合和后融合，前融合效果应该是最好的。在后融合中会加入概率模型，以应对某些来源的传感器信息失效，以及多传感器信息之间的冲突问题。数据融合可以考虑用FPGA做融合（为啥用FPGA？FPGA有啥优势？）。
Cruise被通用巨额收购可能是刺激自动驾驶行业爆发的一个因素。
短期内自动驾驶只能在限定场景和限定路线下运行，慢慢等到道路等交通设施的改变（车路协同，v2x）、法律法规的跟进，以及大众的观念改变以及一些伦理问题逐渐被解决。
目前做自动驾驶，是先算法、后产品。即使是产品，路线也会是先商用，而不是像传统汽车一样成为大众消费品。
除了不造车，自动驾驶中设计到的所有软件系统，WeRide都做，也有做自研传感器的计划。
毫米波雷达测速，对速度很敏感，但是分辨率很低。
特殊场景比如失效、故障等，可以通过网络远程控制。WeRide还和联通合作了5G，用于对车辆的远程接管控制。
WeRide的高清地图还以RTK定位+激光雷达点云采集为主，我的理解就是，还是以激光雷达为主。地图分两个层级，一层是点云地图（说是激光雷达点云，应该也会用或者计划用visual slam做辅助吧？难道是纯激光雷达点云吗？没有视觉描述子信息吗？这一点 还不太清楚），几何地图用于定位。另一层是语义地图，包含的是结构化的信息，比如交通标志牌，车道线等。语义地图需要用半人工的方式进行标注，语义地图的作用是用于辅助决策。
在无人车的控制方面，每辆车的物理特性都不尽相同，无人车的运行环境也会发生变化，所以需要采用自适应控制。
我个人感觉，主讲人一直在传达一个观点：自动驾驶是一个系统工程，需要对感知、定位、决策和控制等系统进行集成和调试。无人驾驶的主要难度在于车队规模的扩大、运营和software infrastructure的建设。几十辆、几百辆、乃至成千上万辆的车队规模，对软件基础设施和运营能力的要求差别很大。无人驾驶不单单是一个技术问题，只是目前算法上并不成熟，所以大家的注意力都在算法上。
无人驾驶相关公司粗暴来说可以划分为3类：车厂、算法（软件）公司、无人车队运营商。其它也包括一些垂直领域的公司，比如专门做高精度地图的公司。
关于高精度地图的测绘资质。传统的测绘资质，比如导航电子地图甲级测绘资质，要想获取这个资质，需要专业测绘人几百人的要求，对于高精度地图，这种传统的资质要求可能过时了，需要制定新的测绘资质。
WeRide今年在北京开始招人，应该会有一个扩张期，公司办公室好像在锦秋大厦。
智加
CiDi
西井科技
国外公司
mobileye
mobileye可谓是ADAS界的祖师爷了。
Mobileye由以色列希伯来大学的Amnon Shashua教授和Ziv Aviram于1999年创立。自创立之日起，Mobileye就将公司定位为开发和推广一个视觉系统，以协助驾驶员在驾驶过程中保障乘客安全和减少交通事故。由于起步早，经过多年积累，Mobileye在单目高级驾驶辅助系统（ADAS）的开发方面走在世界前列。公司提供芯片（EyeQ芯片）搭载系统和计算机视觉算法运行DAS客户端功能，如车道偏离警告（LDA），基于雷达视觉融合的车辆探测、前部碰撞警告（FCW），车距检测（HMW）、行人探测、智能前灯控制（IHC），交通标志识别（TSR），仅视觉自适应巡航控制（ACC）等。2017年3月3日，英特尔正式宣布，以每股63.54美元现金收购Mobileye，股权价值约为153亿美金。Mobile作为ADAS界的大佬，占据了汽车安全驾驶系统全球90%以上的市场份额。
Mobileye的CEO Shashua在CVPR2016上介绍了REM（Road Experience Management，道路管理系统），目前仍然是视觉高精度地图和定位（几乎）唯一的解决方案。REM可以实时更新高精地图信息，REM每公里产生的数据量为10kB，极大地降低了云端高精地图的更新成本。
Mobileye开发的EyeQ系列车载芯片，由意法半导体生产供应，EyeQ3就是第一代特斯拉Autopilot背后的大脑。
这两年间，Mobileye拉拢若干主机厂加入REM的联盟，将于今年推出EyeQ4，真正开始REM的量产之路。国内也不乏REM的追随者，如Momenta、DeepMotion等。Mobileye在2016年和2017年申请了一批sparse map、crowd sourcing、navigation相关的专利，内容大同小异。这些专利意在保护整个REM产品，覆盖全面，但技术细节很少提及。
2017年3月，英特尔用约153亿美元收购了Mobileye，要和英伟达刚正面。
waymo
说到waymo不得不提起DARPA Grand Challenge 2005，该赛事由美国国防部（United States Department of Defense）举办，受DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency）资助，在2005年举办第二届。斯坦福人工智能实验室（the Stanford Artificial Intelligence Laboratory）的director Sebastian Thrun（他也是Google Street View的联合创始人）带领stanford的团队研发的自动驾驶汽车Stanley，赢得了DARPA Grand Challenge 2005，并获得了200万美元的奖金，后来Sebastian Thrun的团队被google收编。2009年，google开启了一项自动驾驶汽车计划，2016年，自动驾驶部门从google独立出来，成立了现在的waymo。
tesla
NuTonomy
Nutonomy成立于2013年，2016年8月，Nutonomy在新加坡开始提供robo-taxi服务。公司CTO Emilio Frazzoli在MIT的自动驾驶讲座中文字幕版视频和英文字幕版视频。
Aurora
Sterling Anderson是Aurora的联合创始人，Anderson之前是Tesla自动驾驶团队的leader，带领团队成功开发和运作了Tesla的第一代、第二代自动驾驶汽车。Aurora成立于2016年12月，目前已经与大众和现代建立了商业合作。
uber + otto
2016年8月，uber用6.8亿美元收购otto，otto是一家做自动驾驶卡车的公司。
Cruise
AutoX
图商
国内公司
国内图商：
百度 + 长地万方
腾讯 + 科菱航睿
腾讯 + 四维图新
阿里 + 高德地图
阿里 + 易图通
小米 + 凯立德
滴滴
宽凳科技
精无止境 宽凳科技召开大规模全自动高精地图技术发布会，从这条新闻的消息来看，宽凳科技在2019年1月获得了“导航电子地图甲级资质”。
国外公司
Here
Here前身为美国地图公司NAVTEQ，2008年诺基亚以81亿美元的价格收购NAVTEQ，并入自己的Here地图部门。2015年4月，诺基亚宣布剥离Here部门，吸引了宝马、奔驰、奥迪、Google、Uber、Facebook、百度、腾讯（联合四维图新）来竞标，最终宝马、奔驰、奥迪临时组成的联合体以28亿欧元全资收购Here，三家各占1/3的股权。Here地图数据覆盖约200个国家，超过4600万公里（这是个什么概念呢？2017年末，中国全国公路总里程477.35万公里，高速公路13.65万公里。其实我比较好奇，4600万公里，全世界有这么多公路吗？）。
TomTom
车载芯片
AI芯片相关公司：
根据Compass Intelligence对全球100多家AI芯片企业进行的排名显示，华为海思（HiSilicon）位列榜单第12名，联发科（Media Tek）位列第14名，Imagination位列第15名，瑞芯微（Rockchip）位列第20名，芯原（Verisilcon）位列第21名，寒武纪（combricon）位列第23名，地平线机器人（Horizon Robotics）位列第24名。
地平线机器人
地平线自动驾驶计算平台Matrix，以及征程2.0芯片。