自动驾驶离我们到底有多远？

如果真正深入了解自动驾驶的原理机制，以及这个行业的发展现状的话，我只能说离我们还很远。现在各大主机厂都在尽可能实现L3的突破，但即便实现L3，其实也不是真正意义上的自动驾驶，只是在一些特定条件下可以实现全无人驾驶。那么这个特定条件当然就很苛刻了，比如：堵车的时候、高速巡航的时候。除此之外大部分使用场景还是需要人来控制。之所以现在各大主机厂把ADAS吹得神乎其神，无外乎是为了展现自己的科技实力，以获得资本市场和地方*在资源上的支持。

新能源汽车是现在一个比较热门的情况，现在它这个纯电动的，混动的和插电的都已经这个弄的很好了，然后再就是看一下下一步是不是续航能够弄得更好一些。

5年前，一家互联网公司公开表示要研发无人驾驶汽车，各大汽车厂商都对其眼高手低的嫌疑嗤之以鼻。随后，这家互联网公司开始了从原型到路测的系列动作，并且在谷歌工程师的推动下，取得了不俗的成绩。如今，各大汽车厂商也都启动了相应的无人驾驶汽车方案，没人再对这项技术等闲视之。谁在抢这块蛋糕在开篇之前，我们先来看看目前无人驾驶技术到底处于什么水平，离真正实现还远不远？看完上面的报告，相信大家已经对各家的自动驾驶技术有了大概的了解，最终实现无人驾驶并非不可能，当人工干预几率降低至0时也就敲开了新时代的大门，但是小数点后的0越多，意味着测试工作也将呈指数级增长。●先强行科普一波SAE对自动驾驶的分级对于自动驾驶，大家都声称自己取得了真经，围观看热闹的热心市民表示：什么深度卷积神经网络算法、目标与行为意图视觉激光点云数据等等这些吓死人的名字我都看不懂，别来忽悠我，我只关心自动驾驶到底有谱没谱？ 于是美国汽车工程师协会很贴心的将自动驾驶技术分成了6个级别。当然了分级制度也有它“罪恶”的一面，当有人在对某高度智能化车型利用以上分级对号入座说我这可是L4的自动驾驶老牛X了，你也需要擦亮双眼，例如属于L4级别的在园区景区内穿梭的无人驾驶汽车与属于L2级别在匹兹堡区域内进行商业服务的自动驾驶出租车相比，哪个技术含量更高呢？显然在谈论上述分级时，需要注意所限定的行驶区域范围、功能和环境条件。●谷歌Waymo技术要点：激光雷达不过这款小车的最高时速只能达到25英里，限制了无人驾驶技术的继续发展，因此Firefly光荣退休，被送往各地博物馆供人参观膜拜。别小看了这辆小车，要知道这很可能就是改变汽车历史和未来出行方式的星星之火。谷歌觉得造车会阻碍其改变世界的步伐，因此放弃造车转而去构建拥有自主产权的无人驾驶技术框架，扮演一个技术开发者的身份，而非汽车制造者，这套路似乎跟谷歌旗下目前能与苹果分庭抗礼的安卓系统有些相像。●特斯拉一波三折的技术路线相比谷歌高成本的激光雷达为主导的自动驾驶技术，特斯拉的技术路线可谓是一波三折，在一片质疑声中不断改进，也算是挺了过来，人红是非多嘛……超声波雷达传感器及毫米波雷达则主要应用于近距离识别和雨雪天气，弥补恶劣环境下摄像头图像采集的短板，起到辅助作用。同时特斯拉高层也放话了：将在今年年底实现从洛杉矶到纽约4500公里的自动驾驶。显然这期间需要经过大量的指数级的路面测试里程，而单纯靠特斯拉自己是很难办到的，因此特斯拉想到了一招，让这一大批先吃到螃蟹的特斯拉车主在享受驾驶乐趣的同时也从他们身上获取想要的测试数据。无论如何，这也算是在国内道路上能开到的第一辆潜在自动驾驶能力的汽车了。●还有谁在倒腾这项黑科技UBER/传统汽车厂商总结谷歌（现Alphabet）、沃尔沃、福特、宝马、百度等全世界20多家企业都已经宣称，2021年将会实现SAE L4级别部分自动驾驶汽车的量产，实现是早晚的事。但是，就目前而言，还需要一个明确的法律框架来引导这项技术的最终落地。自动驾驶技术的发展和普及，依然任重道远。

不好说，虽然部分车企在各种上路实验自动驾驶，也常见自动驾驶发生的车祸，但这个东西归根结底还是要靠技术的更一步进步和道路的进一步优化才行。

想要达到真正意义上的自动驾驶、也就是五级自动驾驶，那么最基本的条件之一就是得让车辆知道自己的精确位置，自动驾驶汽车需要精准的绘图和定位技术支持，以建立更高的安全性和更有效的车辆决策。高精度地图包含了车道数量、车道线类型、车道宽度等详细信息，而车辆通过自身摄像头的视觉处理、雷达探距、卫星定位技术，结合高精度地图上已知的车道数量换算出汽车行驶的车道，从而来完成车道保持等工作。