中国自动驾驶的公司有哪些

❶ 自动驾驶芯片厂商中，哪家公司的实力最强

首推行业领先的车规级自动驾驶计算芯片和平台研发企业黑芝麻智能科技。黑芝麻智能科技有限公司成立于2016年，分别在武汉、硅谷、上海、成都、深圳、重庆、新加坡成立研发及销售中心，目前有超过600名员工，核心团队均来自博世、OV、英伟达、安霸、微软、高通、华为、中兴等业内顶尖公司，平均拥有15+年的行业经验。在中国智能网联汽车产业创新联盟中，黑芝麻智能作为核心成员，承担核心IP、芯片及部分解决方案研发任务。2020年，黑芝麻加入网络Apollo开放生态，双方将基于华山系列自动驾驶芯片展开深入合作。目前，黑芝麻智能荣获多项行业及媒体颁发的重磅大奖：上榜2020胡润中国瞪羚企业、胡润2021全球独角兽榜，荣获Aspencore全球电子奖年度新锐公司奖、汽车商业评论铃轩奖前瞻类金奖、第十六届“中国芯”年度重大创新突破产品、CB Insights中国芯片设计企业65强等，收获行业及媒体的广泛认可和好评。

❷ 自动驾驶芯片市场火爆，科技巨头抢滩，中国企业能否一战

[汽车之家 新鲜技术解读]? 自动驾驶系统，最关键的部件是什么呢？是传感器？是控制软件？还是处理芯片呢？我个人认为在目前这个阶段来说，处理芯片是一个最关键的部件，它的性能直接影响自动驾驶系统的好坏。过去，顶尖的芯片技术一直是国外企业垄断的，但随着中国芯片企业近年的快速追赶，情况已经有所改观。今天我们就来聊聊中国自动驾驶芯片究竟处于一个怎样的水平？
● 自动驾驶芯片是干什么用的？
虽然目前L3级别有条件自动驾驶车辆在中国尚未落地，但从一些带有高阶L2驾驶辅助系统的车辆上我们可以发现，这些车辆都带有数量不少的传感器用以检测车辆周围的障碍物，从而为控制系统决策提供数据支持。这些传感器包括毫米波雷达、超声波雷达、摄像头等。这些传感器每秒钟会产生数GB（1GB=1024MB=10242KB）的数据，自动驾驶芯片需要流畅地处理这些数据才能保证系统及时作出正确的决策，从而确保车辆的行驶安全。
可能大家对每秒数GB的数据没有概念，这里举一个生活中的例子。普通的USB3.0接口U盘，其读取速度峰值接近200MB/s，要从这个U盘中读取1GB的文件大约需要5秒左右的时间，足见每秒数GB的数据量是相当大的。
自动驾驶系统除了需要解决大流量数据传输问题，还需要解决的就是如何能快速处理这些海量数据，而强大的自动驾驶芯片正是那把正确的钥匙。
● 国外的自动驾驶芯片处在怎样的水平？
虽然本文主要是讲中国自动驾驶芯片的，但知己知彼，百战百胜，在审视本土状况之前，我们还是先要来简单了解国外的情况。国外自动驾驶芯片真正能够大规模进入量产车市场的无非三家，英伟达、Mobileye（现已被英特尔收购）、特斯拉。
其中，走实用路线的Mobileye目前市场占有率在70%以上，市场上的产品主要是应用于L2驾驶辅助系统的EyeQ3芯片（算力0.256TOPS，“TOPS”是每秒万亿次运算的意思，详细介绍请看这篇文章相关介绍，本文标注的算力如无特别说明均指的是8位整数计算能力）以及具备L3级别自动驾驶能力的EyeQ4芯片（算力2.5TOPS）。像是小鹏G3、蔚来ES6/ES8、广汽新能源Aion LX就采用了EyeQ4芯片作为其驾驶辅助系统的核心。
相较于英伟达上代自动驾驶平台旗舰之作DRIVE PX Pegasus 320TOPS的算力，新的DRIVE AGX Orin平台的旗舰配置实现了成倍的性能增长。此外，DRIVE AGX Orin平台的扩展柔性化程度相比以往平台进一步提升，能够通过硬件配置的增减，满足从一般驾驶辅助到L5级别完全自动驾驶等不同级别车辆的需求。
特斯拉Autopilot 1.0系统采用的是1颗英伟达Tegra3芯片+1颗Mobileye EyeQ3芯片；Autopilot 2.0系统采用的是1颗英伟达Tegra Parker芯片+1颗Pascal架构GPU芯片；Autopilot 2.5系统采用的是2颗英伟达Tegra Parker芯片+1颗Pascal架构GPU芯片。
已经搭载在最新下线特斯拉车型上的自研FSD芯片，单颗芯片算力为72TOPS，Full Self-Driving Computer集成有两颗独立工作的FSD芯片，一颗“挂了”，另外一颗马上“顶上”，提升了整套系统的安全性和稳定性。
当然了，除了上面三家锋芒毕露的企业，还有不少企业在垂涎自动驾驶芯片这块蛋糕，其中包括高通、赛灵思、恩智浦等，但这些企业真正走向量产车的自动驾驶芯片还不成规模，限于篇幅，这里就不作介绍了。
● 迅速崛起的中国自动驾驶芯片企业
好了，看完国外的情况，我们目光回到国内。自动驾驶芯片市场火爆，国外科技巨头抢滩登陆，中国企业究竟实力怎么样呢？下面我们一起来看看。
◆ 寒武纪
中科寒武纪科技股份有限公司（下称“寒武纪”）的前身是中国科学院计算技术研究所下，由陈云霁和陈天石两兄弟领导的一个课题组。该课题组在2008年开始研究神经网络算法和芯片，并在2012年开始陆续发表研究成果。
2016年，上述课题组提出的深度学习处理器指令集DianNaoYu被ISCA2016所接受，实验表明搭载该指令集的芯片相较于传统执行X86指令集的芯片，在神经网络计算方面有两个数量级的性能优势。随着课题组的研究成果趋于成熟，中科寒武纪科技股份有限公司正式成立，并着手将其芯片和指令集向商业领域转化。也是在2016年，寒武纪发布了首款商用深度学习处理器寒武纪1A。
聊完这家公司的身世，下面我们来看看它的产品。目前寒武纪有两款最新的人工智能芯片IP授权，分别是Cambricon-1M和Cambricon-1H。性能指标最强的Cambricon-1M-4K在1GHz时钟频率下拥有8TOPS的算力；性能指标最弱的Cambricon-1H8mini在1GHz时钟频率下拥有0.5TOPS的算力。所有型号的详细算力参数可以参看下表。
Cambricon-1M和Cambricon-1H被定义为终端智能处理器IP。我们在手机或者汽车这些终端上出现的人脸识别、指纹识别、障碍物识别、路标识别等应用都能通过在芯片中集成上述处理器IP实现加速。
上面提到的“边缘”一词来自于“边缘计算”。 边缘计算是指在靠近智能设备（终端）或数据源头（云端）的一端，提供网络、存储、计算、应用等能力，达到更快的网络服务响应，更安全的本地数据传输。边缘计算可以满足系统在实时业务、智能应用、安全隐私保护等方面的要求，为用户提供本地的智能服务。思元220在边缘计算中扮演着提高数据安全、降低处理延时以及优化带宽利用的角色。
目前寒武纪高算力芯片产品被定义为智能加速卡，可用于服务器中加速人工智能运算。谷歌的AlphaGo人工智能机器人打败韩国世界围棋冠军李世石的新闻相信各位有所耳闻，AlphaGo人工智能机器人的背后其实是谷歌自研的TPU芯片。寒武纪的高算力芯片产品的特性和应用也与谷歌TPU类似，当然它们之间也可以算是竞争对手了。
所不同的是思元270-S4采用的是被动散热设计，最大热设计功耗为70W，定位为高能效比人工智能推理设计的数据中心加速卡。这也意味着该卡会有“功耗墙”设定，即当加速卡功耗达到阈值上限时会降低算力以保证较低的功耗和发热。
思元270-F4相当于是“满血版” 思元270-S4，最大热设计功耗150W，采用涡轮风扇进行主动散热。良好的散热和充足的供电使得思元270-F4能够发挥出思元270芯片的全部性能。该卡定位是为桌面环境提供数据中心级人工智能计算力，简而言之就是为台式机配的高性能人工智能加速卡。
虽然思元270在制造工艺上只采用了台积电的16nm工艺，但整体能耗比还是做得比较不错的。虽然单卡算力不及最新的英伟达旗舰计算卡，但5张思元270-S4/思元270-F4并行的话，峰值算力也能达到英伟达A100的水平。只是英伟达A100更先进的工艺应该在能耗比上面会有一定的优势。
其中思元100-C搭载了视频和图像解码单元，采用被动散热方式，最大热设计功耗为110W；思元100-D不搭载视频和图像解码单元，采用被动散热方式，最大热设计功耗为75W。目前思元100系列产品已经于2019年在滴滴云和金山云上得到应用。其中滴滴云采用思元100板卡加速弹性推理服务，该服务用于深度学习推理任务；而金山云则采用思元100板卡加速语音、图像、视频等人工智能应用。
前面讲的尽是服务器级的计算卡，这是不是偏离了我们应该聊的自动驾驶芯片话题呢？其实不然。前面也提到了，寒武纪目前是一家专注于人工智能芯片开发的企业，自动驾驶领域确实涉足不深，但通过和其他国内友商的联合还是有一些建树的。
WiseADCU CN1自动驾驶运算域控制器提供了L3或以上级别自动驾驶系统所需的算力以及传感器连接数量需求，实现了仿真、模型、系统、架构、编码、加速、算法七个关键控制点的自主可控。
实际上威盛集团由于处理器产品性能竞争力弱，早就退出了主流X86处理器市场的竞争，市场中就剩下英特尔和AMD在角力。兆芯成立后，吃透了威盛的X86技术，并在威盛当时最新的处理器架构基础上进行全面的改进和优化，先后推出了ZX-A、ZX-C以及ZX-C+等处理器产品。
6月2日，科创板上市委发布2020年第33次审议会议结果公告，寒武纪上市获得通过，从受理到审批通过，寒武纪只用了68天，刷新了科创板审核速度。寒武纪上市后成为A股中唯一一家人工智能芯片公司，该领域的市场空间在2022年有望超过500亿美元，发展潜力巨大。打通了A股融资渠道的寒武纪究竟能否凭借其独特的技术优势进一步发展壮大呢？这谁都说不准，但可以确定的是，寒武纪的成功上市让很多投身于该领域的公司赢得了信心，看到了希望，中国人工智能芯片时代或将由此开启。
◆ 地平线机器人
好了，聊完寒武纪，我们来聊聊另外一家人工智能芯片企业——地平线机器人技术研发有限公司（下简称“地平线”）。地平线是由前网络深度学习研究院常务副院长余凯于2015年创立的，专注于自动驾驶与人工智能芯片的一家公司。余凯也是网络自动驾驶的发起人。
余凯建立的地平线，一直以来坚持的是软件和硬件相结合的方向。他认为，算法、芯片和云计算将构成自动驾驶的三个核心支点。相比起前面介绍的寒武纪注重打造高性能硬件芯片，地平线的商业模式是把以“算法+芯片”为核心的嵌入式人工智能解决方案，提供给下游厂商。打个比方比较好理解，如果说寒武纪卖的是处理器芯片，那么地平线卖的就是安装了操作系统的整机。产品方面，相较寒武纪从终端到云端的芯片产品布局，地平线虽然自研芯片，但更偏重的是以产品功能来划分产品线。
硬件上，征程二代芯片内部集成了两个Cortex A53核心、两个自研的BPU（Brain Processing Unit，可用于加速人工智能算法）核心、DDR4内存控制器以及输入输出控制器，算力达到4TOPS，典型功耗为2W，这比起目前主流的Mobileye EyeQ4芯片的算力和能耗比都更优秀。
这些智能音箱有较强的自然语义识别功能，能够识别人们发出的语音命令，结合物联网技术，人们通过简单的语音命令除了能够让音箱播放在线音频资源外，还能够控制各种家电，如开关、灯泡、风扇、空调等。这就是AIoT的一个最简单的应用例子。
从硬件方面看，旭日二代芯片内部集成了两个ARM Cortex A53核心、两个自研的BPU核心、DDR4内存控制器以及输入输出控制器，算力达到4TOPS，典型功耗为2W。从参数上看，旭日二代和征程二代好像没什么差别，实际上征程二代可以看做是旭日二代的车规版，它满足AEC-Q100标准，在工作温度、电磁辐射等标准上会更高一些。虽然征程二代和旭日二代均采用台积电28nm工艺制造，但旭日二代芯片尺寸为14x14mm，比征程二代芯片17x17mm的尺寸更小，更有利于内嵌到AIoT设备当中。
和寒武纪一样，地平线同样拥有自研的人工智能加速芯片技术。所不同的是，地平线更注重软件和硬件的整合，从而为下游厂商提供成熟的解决方案。在资本市场，地平线同样受到追捧，其投资者众多，其中包括了世界半导体行业巨头英特尔和SK海力士以及国内的一线汽车集团等。未来地平线是否会和寒武纪一样登录科创板目前还不得而知，但CEO余凯对于在科创板上市是持积极态度的。我个人是支持有更多像地平线这样的企业登录科创板，更充分的竞争可以避免垄断同时促进该领域的加速发展。
◆ 西井科技
西井科技创办于2015年，它起初是一家做类脑芯片的厂商。所谓的类脑芯片简单来说就是以人脑的工作方式设计制造出来的芯片。目前大行其道的冯?诺依曼结构处理器芯片，其计算模块和存储单元是分离的，芯片工作的过程中需要通过数据总线来连接计算模块和存储单元，数据传输上的开销太大从而限制着这类芯片的工作效率和能耗比的提升。
类脑芯片模仿的是大脑神经元的工作形式，大脑的处理单元是神经元，内存就是突触。神经元和突触是物理相连的，所以每个神经元计算都是本地的，而从全局来看神经元们是分布式在工作。类脑芯片由于具有本地计算和分布式工作的特点，所以在工作效率和能耗上相比冯?诺依曼结构处理器芯片更有优势。
虽然这种类脑芯片看着和普通的处理器芯片在外观上没有什么不同，但其实内部运作原理与传统的处理器芯片有着本质的区别。国内除了西井科技开发出了类脑芯片，像是清华开发的天机（TianJic）芯片和浙大开发的达尔文（DARWIN）芯片都是类脑芯片。所不同的是，西井科技的DeepSouth芯片是全球首块可商用5000万类脑“神经元”芯片。
西井科技这艘大船拿着投资人动辄过亿的投资款，肯定是要追求盈利的。不管公司的技术有多超前，无法商业化在逐利的资本市场必然是无法接受的。随着人工智能和自动驾驶产业的兴起，西井科技找到了技术商业化的契机。
相比起我们前面两个厂商动辄上百TOPS算力的产品，西井这两款产品的算力确实有点拿不出手。但西井科技的这两款芯片能够实现片上学习，可以随时新增样本进行增量训练来提升推理准确率。
可能大家看到这里还是没看懂西井科技这两块芯片的优势所在，我在这里稍微解析一下大家就能够明白。目前的自动驾驶算法都是通过高性能服务器进行模型训练（让计算机去看摄像头或激光雷达等传感器获取的环境数据，学习目标判断方法），然后将训练好的模型再部署到车载硬件之中（把机器学习到的高效目标判断方法固化到车载自动驾驶系统之中）。
在实际应用方面，西井科技并没有一头冲进乘用车自动驾驶系统领域，而是在智能港口和智能矿场干出了自己的一片天地，并把触角伸向了智慧医疗和智慧物流领域。2017年10月，公司与全球知名港机巨头振华重工建立长期合作伙伴关系，这是西井科技进军智能港口的重要一步。
自动驾驶卡车要在港区自动装卸集装箱，需要自动驾驶系统精细的车辆控制、敏锐的环境识别以及准确的定位，这些都需要港区高清地图配合。西井科技的无人集装箱卡车定位精度在5cm以内，这是实现集装箱自动装卸的关键。全球首辆港区作业无人集装箱卡车作业成功，充分展现了西井科技在卡车自动驾驶系统以及高精度地图绘制领域的实力。
除了自动驾驶和高清地图绘制外，西井科技还为企业打包了一整套智能港口和智能矿场解决方案，利用人工智能技术提升港口和矿场的运作效率，同时能够进一步降低其运营成本。深挖行业中存在的机遇，逐步筑起行业壁垒是西井科技面对人工智能芯片市场激烈竞争的重要策略。
作为全球最早落地行业应用的自动驾驶团队，西井科技旗下自动驾驶品牌Qomolo逐路目前涵盖了无人驾驶跨运车、无人驾驶新能源集卡和无人驾驶矿卡三大项目。
面对乘用车自动驾驶芯片领域的激烈竞争，我认为短期内西井科技不会进入该领域。相反它会通过深耕已有的智能港口、智能矿场以及无人驾驶重卡市场，进一步筑高上述市场的壁垒，扩大自身的行业影响力和竞争力。但不能忽视的是，西井科技掌握的类脑芯片技术或有可能成为未来自动驾驶芯片领域的一个风口。
上文详细介绍中国3家知名自动驾驶芯片公司及其产品，相信大家应该对目前国内自动驾驶芯片现状有了一个更深了解。除了这三家公司，数字地图供应商四维图新通过收购杰发科技也布局自动驾驶芯片市场，但量产芯片目前尚未落地。网络的昆仑芯片以150W的功耗实现了260TOPS的算力，竞争力很强，但其定位为云端全功能人工智能芯片，主要用在服务器之上。网络在自动驾驶领域的亮点还是在于其Apollo自动驾驶软件平台。
● 全文总结：
寒武纪、地平线、西井科技这三家公司都有着各自的特色和亮点。寒武纪专注于芯片研发，产品算力最强；地平线除了研发芯片，还提供完整的自动驾驶软件方案，对主机厂开发更友好；西井科技掌握独特的类脑芯片设计，在智能港口、智能矿场以及无人驾驶卡车领域已经站稳了阵脚。整体来看，中国自动驾驶芯片在性能和功耗上和外国芯片相比并不差，如何在中国开放L3级别有条件自动驾驶车辆落地这个时间节点用产品和服务先发制人是中国自动驾驶芯片企业的制胜关键。究竟鹿死谁手，让我们拭目以待吧，好戏即将上演！（图/文/汽车之家 常庆林?部分图片源于网络）

❸ 现在中国哪家公司的自动驾驶技术比较好

国内的智能驾驶辅助系统，目前基本都是被ABCD这几家外企垄断，A是奥托立夫，也就是目前的维宁尔，在国外这家主要是沃尔沃的项目，在国内之前主要是吉利的项目，不过上半年好像没搞好，不过据说广汽的新项目给了他们，不过目前这家项目量不多，B是指博世，目前智能辅助驾驶70%的市场份额都是被博世把控，原因在于其整车的集成能力，转向有博世华域，制动系统，这都是智能辅助驾驶系统执行机构，博世目前的项目主要是新平台的转换，所以多多少少也有不少问题，C是大陆电子，其公司雷达目前做的还是不错的，但是集成能力比较差，国内目前还是比较低级的智能辅助驾驶产品，D是德尔福，也就是现在的安波福，目前广汽，长城，泛亚，北汽，均有智能辅助驾驶产品，已经量产的有HWA功能，在行业中处于比较领先的位置，但是由于内部斗争，负责开发的大佬们被斗跑了，所以等于自宫了，想要超越博世，难了！除了这些还有采埃孚，万都等企业，不过目前量都不是很大！目前摄像头龙头老大以色列的MOBIEYE也在做相关的开发，不只提供摄像头及芯片，还提供智能辅助驾驶和智能驾驶算法，目前吉利的个别项目全包给他们开发！

国内的企业目前做的好的恒润 德赛西威 华域 等企业吧，不过都是产品量比较少的，比如恒润在做的上汽的，基本都是销量小的车型，车型多的都是博世！也有主机厂自己开发的，比如长安，目前ACC 等比较基础的功能都是自己开发量产，由博世或大陆等提供雷达和摄像头！

❹ 智能驾驶科创公司友道智途成立 上汽集团旗下

港口、厂区等特定场景方面，友道智途已与上海港、青岛港等国内领先港口达成战略合作，持续推进和扩大准商业化运营，并在钢厂、电厂、船厂和内陆大型集疏散运中心开展积极布局；

干线物流领域，友道智途将于年内发布全新L3级智能重卡产品，开展限定线路准商业化运营。

按照规划，友道智途将在2023年前打通园区物流和末端物流的全业务链路，形成全场景全业务链商用车Door to Door自动驾驶网络。

❺ 中国自动驾驶做的最好的公司

做自动驾驶的公司，互联网企业优秀代表网络；传统车企的优秀代表金龙。

❻ 哪家公司生产自动驾驶汽车技术

通用汽车位于自动驾驶榜首，让我们看到了传统汽车厂商在自动驾驶上投入的力度。而于通用汽车本身而言，Cruise自动驾驶汽车在大跨步发展是非常明显的。本月11日，通用联合Cruise Automation对外公布了其第四代无人驾驶汽车概念原型——没有方向盘、制动和油门踏板的新一代无人驾驶汽车。通用汽车总裁还透露说，它已经做好了量产的准备。

苹果公司，在技术能力上是不容小觑的。

2017年12月22日，美国专利商标局公布了一份名为“自主导航系统”的专利申请。据了解，该研究于2015年12月开始，在专利文件中，苹果公司描述了让自动驾驶汽车导航更高效的方法，同时还能减少重复复制地图的需要。苹果CEO库克也曾直言，无人驾驶系统十分酷炫，自动驾驶是所有AI项目之母。

尽管并没有真正的无人驾驶成果面世，Navigant仍指出，苹果此前从来没有生产过汽车这样复杂的产品，但是苹果拥有现成的技术能力，使之在无人驾驶汽车市场的竞争中占有独特的地位。

索菱，作为一家深耕汽车电子行业二十余年的国家级高新技术企业，为客户提供车联网及无人驾驶等软硬件解决方案，全力推动全民自动驾驶时代的发展进程，给全球客户带来更智能、更专业、更个性化的出行解决方案。

(文字及图片来源网络）

❼ 自动驾驶赛道，国内外有哪些主流车厂

还有你不知道的事情：事实上，苹果小心托出来驾驶这一业务。标志着，踏入汽车领域的“泰坦项目”（项目泰坦）长期以来一直在流通，但经历了一系列项目的有职位变化后，该项目是“阉割”，其战略目标是最终转向研发。驱动系统。

有一些你不知道的东西：自发布以来，Tesla自动驾驶仪一直是统一的，掩码一直保持“盲目自信”，以实现无人技术。硅谷钢铁侠一直是公众的“手撕裂”旧合作伙伴，并在尼斯，我已经承认了“自学芯片”尼斯计划：“自动驾驶仪副总裁Jim Keller专业为特斯拉产品开发。人造智能芯片将成为世界上最好的筹码。“

❽ C轮融资才过半年 自动驾驶公司Momenta又获新一轮融资

近日，有消息称，中国自动驾驶公司Momenta（初速度科技）完成新一轮融资，具体数额未知，其中通用汽车作为领投方投资了4亿美金。消息人士表示，拿到新融资的Momenta将加快上市步伐。

今年3月，上汽集团与丰田、博世等公司联合领投自动驾驶创业公司MomentaC轮融资，三家企业共向Momenta注资5亿美元。其他参与本轮融资者还包括戴姆勒、淡马锡、云锋基金和腾讯。不过，Momenta未披露此轮融资后公司的估值信息。

上汽集团曾表示，旗下高端品牌智己汽车将搭载Momenta的自动驾驶技术方案，双方将针对在中国复杂交通状况，打造“Door to Door Pilot”功能。智己汽车该款产品将于4月份举办的上海车展启动预售。

Momenta成立于2016年9月，定位于打造自动驾驶大脑，其核心技术是基于深度学习的环境感知，高精度地图和驾驶决策算法。2019年中，Momenta开始投入资源研发L4级别自动驾驶方案MSD，并在2020年推出了搭载这一方案的Robotaxi产品Momenta GO，2020年10月，他们在苏州开启了邀请制的运营测试。

❾ 国内自动驾驶芯片有哪些知名品牌

目前，黑芝麻智能是全球自动驾驶计算芯片引领者，国产芯片产品最领先，始终保持大算力芯片领先行业1年以上。拥有华山系列芯片计算平台（二号A1000、二号A1000L、二号A1000 Pro）。A1000 Pro是目前国内算力最高的自动驾驶计算芯片，采用异构多核架构，16核Arm v8 CPU ，16nm工艺制程，典型功耗仅为25w，支持16路高清摄像头输入，支持ASIL-B级别功能安全，内置ASIL-D级别安全岛，具有高性能、低功耗、安全可靠的特点。

❿ CARIAD中国子公司成立 2025年推出L4级别自动驾驶技术

易车讯 4月28日，大众汽车集团旗下全新软件公司CARIAD正式公布其中国战略，标志CARIAD中国子公司的正式成立。中国团队将推动面向中国消费者的软件产品的开发，包括与总部共同开发统一、可扩展的全新软件平台，高级驾驶辅助系统和自动驾驶，以及下一代智能互联功能。 

与此同时，CARIAD正在北京、上海、成都和合肥组建研发力量，逐步构建一个全国分布式研发网络。