自动驾驶全球布局（4）终结篇

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终于到终结篇啦，今天先回答几个自动驾驶领域的基本问题，然后再根据前面几篇互联网公司、创业公司、传统汽车厂商在该领域的布局发展情况做个总结。

几个基本问题

1、自动驾驶技术如何分级？

有不少人把无人驾驶和自动驾驶混用，其实这两者并不等同。通俗的说，自动驾驶仍需要人一定程度的参与，尤其是在路况比较复杂的情况下，目前大部分汽车厂商（比如沃尔沃、奔驰、奥迪）的技术都属于这个阶段。而无人驾驶是比自动驾驶更高级的阶段，比如Google的无人驾驶汽车，完全不需要人的参与，甚至未来的无人驾驶汽车上可能都没有方向盘。

下面给出较专业的自动驾驶分级。美国高速公路安全管理局（NHTSA）和国际自动机工程师学会（SAE）对自动驾驶的分级如下：



看完上面的表格，应该对自动驾驶技术的分级有了比较清晰的了解啦。

2、自动驾驶汽车常用的传感器和处理系统有哪些？

自动驾驶汽车上通常需要安装很多种传感器以及信号处理系统，不同的技术方案传感器的种类和数目都不同，下面给出几种常见的传感器及系统。

　　激光雷达。也就是常说的LiDAR（Light Detection And Ranging）。激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理是：向目标发射激光束探测信号，然后将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号进行比较，经过信号处理和计算，就可获得目标的距离、方位、速度、姿态等相关信息，从而对目标进行探测、跟踪和识别。原用于军事领域，目前已延伸至汽车无人驾驶领域。激光雷达的探测范围较远，价格一般比较昂贵。

　　摄像头。有单目的，也有多目的。驾驶汽车时90%以上的信息获取依赖视觉信息，所以摄像头在自动驾驶技术中有举足轻重的作用。比如单目摄像头可以用来识别红绿灯和交通指示牌，以及行人和车辆等移动物体。利用多目摄像头的成像视差可以计算得到物体和汽车之间的距离。深度摄像头也可以用来获得近处物体距离车辆的精确距离。

　　中央控制系统。如果各种传感器是汽车的感官的话，那么中控系统就是他们的大脑，专门用于处理各种传感器所感知的海量信号，一般采用深度学习算法对所有获得的传感信号进行融合，得到周围的路况信息，比如汽车前后及周边的目标类型、数量、距离、道路状况、交通标识等信息，结合实时地图数据，评估自动驾驶汽车的实时周围环境状况，从而做出最优决策。

3、自动驾驶汽车究竟看到了什么？

很多小伙伴很好奇，自动驾驶汽车眼中的道路到底是什么样子的？

前面提到了，汽车上安装的各种传感器可以实时获取周围的目标类型、距离、道路状况、交通标识等信息，中控系统会根据这些物体的运动特征和交通路况将其分类并显示出来。例如用红色的方块代表自行车，用黄色的方块代表行人，紫色的方块代表机动车等，如下图所示。除此之外，每个目标距离自动驾驶汽车的精确距离、运动方向、运动速度也是可以计算的。



另外，车道线检测也是一种非常关键的技术，以下图为例，绿色的曲线表示当前所在的车道线，箭头表示当前偏离当前车道中心线的程度。当车辆偏离程度超过一定的阈值后，会发出警示信息。



以上是几个比较基础的问题的简单说明。

自动驾驶产业总结

以下总结参考王煜全老师在得到专栏付费节目“前哨”里的观点，特此说明。

1、传统的汽车厂商已经纷纷布局自动驾驶并且开始具有一席之地。这些车企不希望将自动驾驶领域核心技术主动权交由高科技企业，避免沦为代工厂的身份，通常选择联合汽车零部件厂商和互联网企业共同开发自动驾驶技术。目前几家传统汽车巨头已经取得了令人瞩目的成绩。

2、2020年可能是自动驾驶汽车的商业元年。从各大汽车厂商的日程表上看，2020年是个很关键的节点，不少互联网巨头和传统车企都把2020年视为推出高级自动驾驶汽车的商业突破元年，然后自动驾驶汽车将进入爆发增长阶段。

3、汽车厂商、创业公司、互联网公司等企业在自动驾驶领域将呈现多元合作。以谷歌为代表的科技企业，此前的策略一直是自主造车，但由于各种阻力，特别是在谷歌宣布放弃自主造车，改和传统汽车制造商合作后，预计越来越多的科技企业将选择与车厂合作。近年来，传统汽车厂商和汽车元件供应商一直在追逐高科技创业公司，加速其在无人驾驶汽车领域中项目的开发。预计今后，传统汽车制造商对于人工智能和自动驾驶创业公司的合作和并购将进一步加快。

4、自动驾驶领域的高端人才炙手可热。自动驾驶领域越来越多的研发企业认识到高校科研人员的重要性，奋力招揽高端人才。例如丰田雇用了MIT、斯坦福大学的教授，宇通集团选择中国工程院院士李德毅合作造车，Uber挖走了大批卡内基梅隆大学的研究人员。各大企业争相挖人才，都希望把最优秀的人才招致麾下，这也充分证明了自动驾驶领域的热度。

5、未来的商业模式可能从制造转变为服务。可以看到，很多汽车生产厂商选择投资并联合汽车共享服务提供商，借助共享服务商的力量加速自动驾驶产业的布局。未来汽车的模式极有可能不是今天的生产销售模式，而是分时租赁模式，而汽车产业的重点将会从制造企业向服务企业转移。

目前自动驾驶待解决问题

1、技术问题：虽然技术已经发展很快，但是不可否认的是，自动驾驶汽车搭载的人工智能系统在高风险的环境中（比如暴风雪的山路，人流密集的闹市区）仍然达不到实用要求。

2、成本问题：激光雷达成本居高不下，64线束的激光雷达价格高达10万美元，亟待量产。

3、安全问题：如何在技术上保证自动驾驶比人驾驶更安全，如何能让普通人相信自动驾驶技术比人驾驶更安全，相比技术上的提升，信任的提升更难。

4、立法问题：各国法规的制定仍严重滞后于技术发展。特斯拉汽车事故给人们敲响了警钟。一旦类似车祸发生，现有法规并未明确交通事故发生后的责任认定。

自动驾驶的未来

个人对自动驾驶的未来抱非常乐观的态度。当自动驾驶技术从初级发展到高级阶段，整个汽车产业和人们的交通出行都将发生翻天覆地的变化。

自动驾驶的车辆可以持续行驶，而不会像人一样疲倦，它可以完全按照设定的准则来严格执行交通规则，“马路杀手”、“路怒症”将不复存在，它可以自动寻找车位，自动泊车，甚至在危急时刻可以保持最优的操作方案，而不会像人类一样反应不及时甚至操作失误。这样说来，以后的交通事故会越来越少。

未来人们很可能像现在的打车软件一样，手机上输入目的地，就有车自动开过来接你，你在车上可以办公娱乐，完全不用操心路况，无人驾驶汽车会按照当前的车流量选择最佳的路线带你到目的地，然后它会自动去接下一个顾客。



未来的人工驾驶或许会像现在的骑马一样，变成一种单纯的娱乐方式。

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