业界笑谈说CES已经从消费电子展变成汽车电子展，今年的CES更是被电动车和自动驾驶技术抢尽了风头。我们先不说乐视老板贾跃亭投资的法拉第电动车FF91，也不谈宝马奥迪们的炫酷概念车，让我们透过令人眼花缭乱的车秀，来看看各大汽车厂商和科技公司的最新汽车概念和自动驾驶体验。
德系三大厂商奔驰/宝马/奥迪
在今年的 CES 上，宝马再次带来了 i Inside Future 概念车，清晰诠释了宝马最新的内饰设计理念，而该理念的核心就是一套名为 HoloActive 的触控系统。这套全新系统主要在人机交互界面下功夫，它就像一块大尺寸的虚拟触摸屏，用户可以实现隔空触控，用手势来控制车辆的各种功能。从宝马的演示来看，HoloActive 触控系统是对未来全自动驾驶车辆控制方式的提前预演。
宝马在今年CES上展示自动驾驶技术的是一辆经过改装的BMW 5系轿车。在自动泊车功能展示中，抵达停车场时，车辆自动与泊车管理服务进行连接，显示屏会提示驾驶者可以使用预约的停车位。驾驶者与乘客下车后，车辆随即启动自动泊车功能。BMW云端互联将在车辆停好后向驾驶者推送提示信息。通过环视影像系统，用户还可以实时查看车辆情况。
2016年7月，宝马宣布与英特尔和Mobileye合作开发自动驾驶汽车，并计划于2021年正式投产。这三家公司在2017 CES期间联合召开新闻发布会，透露即将在美国和欧洲进行路测的40辆BMW 7系将“采用英特尔和Mobileye的尖端技术”，并以“可扩展模式”开发，其它汽车制造商也可以参与其中。
本届CES开幕式上，奥迪高调出现在英伟达CEO黄仁勋的主题演讲中，双方宣布将在2020年推出可上路的全自动驾驶汽车。
现场演示的自动驾驶车型为奥迪A7，在仅装备前向摄像头的情况下就可以在弯曲的道路上自动行驶，绕过障碍物。在2018款的A8车上将装备zFAS自动驾驶电脑（集成英伟达处理芯片和Mobileye视觉处理芯片）。
与宝马和奥迪不同，奔驰则显得低调许多，其与英伟达合作的消息还是在CES 2017的一次论坛上提及。两家公司将推出搭载英伟达AI技术的自动驾驶量产车，最快将在2018年面世，领先于奥迪。
其实奔驰也在不断探索辅助驾驶相关技术，比如其新一代的Drive Pilot系统已经应用到S系轿车上。这个系统类似于大家熟知的特斯拉的Autopilot，同样包括自动巡航、制动、加速、车速及车道保持等方面的功能。而且，2017年奔驰的E级轿车已经搭载了Drive Pilot的简化版本。
搭载了Drive Pilot系统的奔驰车辆，可以使用按钮启动自动驾驶，系统将自动保持方向和车速，驾驶员可以手离方向盘。但是，必要的人工接管也是不可缺少的，因为需要保证足够的行驶安全。
日系三大厂商本田/丰田/日产
日本第三大汽车厂商本田在CES上推出电动共享出行概念车NeuV（New Electric Urban Vehicle）。这辆拥有两个坐席的电动汽车在没有车主的情况下可通过程序设定自动接送乘客。此外，其最大亮点是“情感引擎”（Emotion Engine）以及自动化私人助理，使用人工智能技术来学习和识别司机的一些动作和行为模式，同时针对日常驾驶习惯推送一些个性化内容，比如音乐、温馨提示等。
日本第一大车厂丰田在 CES 上发布的概念车 Concept-i强调人与车的关系，重点关注如何打造适合用户在 21 世纪的移动出行体验。这款 Concept-i 概念车的设计非常引人注目。从各个不同的角度，能看到类似于航天飞机以及吊舱设计的影子，如果这辆概念车停在路边，当人从车内出来的时候，它的三组鸥翼门也非常吸引眼球。
第一次参加CES的日产则展示了全新版的 Nissan Leaf电动车，这款车引入了半自动驾驶ProPilot 系统。日产计划推出名为“无缝自动驾驶”（Seamless Autonomous Mobility）的系统，这是针对第一代自动驾驶汽车可能遇到自己无法处理的问题而提出的解决方案。自动驾驶汽车与指挥中心相连，如果遇到一些问题，如行驶途中出现路障，或交警正在人工指挥汽车行驶，汽车将自动停止行驶并向指挥中心发出求救信号。
美系福特/克莱斯勒
福特在 CES 上展示了第二代自动驾驶样车。新车型基于 Fusion 混合动力汽车改造，其后视镜上方装备了体积更小、能耗更低的激光雷达，与之前车顶布满雷达的测试车完全不同。
SYNC 车载信息娱乐系统也新增了 5 款应用，分别是导航应用、数据采集与分析软件、与智能手表互联的软件、支付应用以及在线音乐服务。亚马逊语音助手 Alexa 也集成在 SYNC 系统中。此外，福特还将与运营商 AT&T、德尔福共同进行 V2X 技术的研究，共建 V2X 平台。
在 CES 前夕，福特 CEO Mark Field 公布了电动汽车计划，将在未来五年推出的 7 款新型电动汽车，包括福特 F-150 混合动力车、福特 Mustang 混合动力车和福特 Transit Custom 插电式混合动力车。
克莱斯勒也凭借着 CES 重新找回了存在感，推出了一款电动概念车Portal，其开发初衷是为了“探索千禧世代家庭用车新形式”。Portal 采用纯电驱动，最大续航里程约 400 公里，通过最新一代的直流快速充电技术，可在 20 分钟内获得约 241 公里的续航里程。Portal 采用 3 排布局，车门采用对开式滑动开启。上车之后，用户的手机、相机、平板和笔记本都能与车辆连接。它还加入了最新的面部识别和语音生物识别等技术，能给乘客提供个性化的体验。
Portal 支持自动驾驶（Level 3），配备了摄像头、超声波雷达、激光雷达传感器，搭载了 V2X 通讯系统，车身传感器能与公共设施、互联网和其他车辆进行实时通信。
中国的电动车和自动驾驶技术尝试
法拉第未来（Faraday Future）在拉斯维加斯发布新车 FF91，其主要特性包括：主打续航里程 700 公里、百公里加速用时 2.39 秒、拥有车主智能识别、自动泊车等。
对于乐视的贾跃亭而言，FF 91 能否成功也直接决定了乐视造车计划的未来。据CES上现场测试的记者说，FF91不仅真正能够驾驶，而且是一辆性能卓越、并且具备了一定的自动驾驶能力的纯电动车。
北汽和百度也在CES上举行战略合作发布会，宣称双方将共同开发量产 L3 级别的自动驾驶汽车。其中，百度提供 Learning Map 地图数据、百度汽车大脑、CarLife 等技术和服务，北汽将在未来 1 - 2 年内量产智能驾驶汽车。
北汽公布的智能汽车规划分为智能驾驶、汽车互联和智能座舱三部分。在智能驾驶方面，北汽希望在 2016 - 2017 年量产具备自适应巡航、自动紧急刹车、半自动泊车的车型（L1 级别），并在 2018 - 2019 年量产 L2 级别、2020 - 2025 年之间量产 L3 级别的车型。
百度在地图方面将与英伟达合作，利用深度学习神经网络训练得到的高级自动驾驶模型Road Hackers是百度基于真实路况数据、在真实道路上可以实现端到端模式的自动驾驶模型。Road Hackers 将逐步扩大对外开放的资源力度，并不断降低自动驾驶相关技术、算法的研究门槛。未来开发者只要关注模型的高层结构，无需担心底层问题。
附注：自动驾驶大脑竞赛
自动驾驶背后的大脑争夺战也愈演愈烈，前段时间我们针对高通和英特尔的自动驾驶大脑平台的战略布局做了深入剖析，下面我们再来透视和对比一下英伟达和英特尔在CES上发布的自动驾驶平台。
Nvidia Xavier自动驾驶超级计算平台
在2017 CES开幕式主题演讲中，英伟达创始人/CEO黄仁勋展示了其最新车载超级AI计算平台XAVIER。虽然该公司在CES现场演示的自动驾驶车BB8还是基于Drive PX2车载计算平台，但XAVIER做为自动驾驶车的大脑功能将更为强大，可以处理来自各种传感器的摄像头的数据，根据内置的HD地图来决定车的位置，并自动做出驾驶决定。
附图1：Nvidia XAVIER自动驾驶计算平台
XAVIER是一个采用八核ARM64处理器和Volta GPU的系统级芯片，进一步将自动驾驶所需计算平台、底层系统、地图服务等软硬件打包在一起，以便汽车厂商和自动驾驶开发商快速开发自己的自动驾驶车和系统。
黄仁勋宣传其超级计算平台可以将每一辆车变成一个人工智能的自动驾驶车，而且与多家合作伙伴合作开发，有望于2020年实现高度自动驾驶车的量产。英伟达强大的合作阵营包括奥迪、博世、ZF，以及地图服务商百度、HERE、TOMTOM和日本的Zenrin。
Intel Go自动驾驶开发平台
英特尔在CES上公布新的自动驾驶品牌Intel Go，志在成为联网的自动驾驶车的大脑。错过了智能手机机会，这位PC芯片巨头再也不能做过下一个巨大商机--自动驾驶，从其斥资2.5亿美元组建新的自动驾驶事业部可以看出该公司在新兴市场的赌注。
附图2：Intel Go自动驾驶完整方案
该公司还宣布了其与宝马和Mobileye联盟合作的最新成果，一个由40辆自动驾驶测试车组成的车队将与今年下半年上路演示和实际测试，这些车可以彼此学习及沟通。这一实际测试的实现将基于英特尔的完整自动驾驶方案，包括Intel Go车载开发平台、车联5G网络平台，以及云技术数据中心。
附图3：英特尔CEO与宝马合作开发自动驾驶车辆
Go车载开发平台包括Intel Atom和Xeon处理器芯片，以及Arria 10 FPGA等硬件，与其自动驾驶软件开发工具配合起来，可以让开发者构建、评测和优化自动驾驶系统和整车，从先进驾驶辅助系统(ADAS)到完全自动驾驶车辆。
车联5G网络平台支持车对车(V2V)及V2X通讯、空中升级，以及最新的车载体验。该平台将利用5G网络实现高清地图的实时下载、车载娱乐系统的高清视频播放、空中固件和软件自动升级、车载传感器数据上传以用于深度机器学习，以及为驾驶人员带来更加安全舒适的智能交互和协调驾驶体验。
另外，比英伟达和高通更有优势的云技术数据中心也是英特尔自动驾驶方案一大特色，高性能计算能力是自动驾驶实时决策的必要特性，而所有人工智能模拟和现场操作都必须以强调的数据中心来支持。除了Xeon/Xeon Phi处理器外，英特尔的计算平台服务还包括数据库、分布式计算引擎，以及机器学习和深度学习框架，为自动驾驶提供专门的计算支持。
