一個多世紀以來，我們理所當然地認為或被告知“車是由人開的”。汽車“自動駕駛”概念閃耀登場后，直接將人類的出行方式推高到了一個新的維度，圍繞這場“司機座位的革命”，在無限前景的召喚下，全球范圍內的IT大佬和汽車巨頭都在搶灘無人駕駛市場。

2018年大年三十央視春晚，百度Apollo開放平臺率領百余輛車隊跑上港珠澳大橋，在無人駕駛模式下完成“8”字交叉跑的動作秀。

同樣在春節期間，現代汽車在2018年平昌冬奧會上對外展示了旗下車輛自動駕駛（L4級別）性能。

春晚無人駕駛汽車和冬奧會現代無人駕駛汽車（來源網絡發布）

從中國春晚到韓國冬奧會，兩國官方充分表達了對該產業的重視。此外，放眼全球范圍內，除了深耕多年的谷歌，計劃“五年量產”的百度，其他企業也不甘落后，至今已有十幾家汽車制造宣布了自動駕駛汽車的量產計劃，時間節點主要集中在2020~2021年。

部分汽車廠商自動駕駛汽車計劃表（圖片自制）

自動駕駛等級“L0~L5”

2014年，SAE International國際自動機工程師學會制定了J3016自動駕駛分級標準（L0-L5）：人工駕駛、輔助駕駛、半自動駕駛、有條件自動駕駛、高度自動化駕駛、全自動駕駛（完全無人駕駛）。

2016年，美國交通部決定采用SAE J3016作為自動駕駛分級標準。

SAE自動駕駛等級分類表（圖片自制）

從輔助人類的自動駕駛到代替人類的無人駕駛，前者通過高級駕駛輔助系統(ADAS)在有限條件下為車輛終端主體承載附加功能，而無人駕駛在此基礎上，依托龐大的云端數據、高精度地圖和深度算法程序，成為了替代人類操控車輛的“司機”。

就按照汽車廠商宣布計劃來看，谷歌、特斯拉等科技巨頭公司更注重L5級別的無人駕駛技術；而寶馬、豐田、長安等傳統汽車廠商在2020年宣布推出的都在L3、L4級別。目前來看，“電動化+智能化”是未來汽車核心的發展形式，新造車勢力和傳統汽車廠商在互相競爭、提前布局的同時，各方都在和時間賽跑，幾乎默契地以2020年為時間節點。在這場時間的賽跑中，圍繞在互聯網行業和傳統車企對于未來汽車行業主動權之爭，被挑戰的或將是曾經的顛覆者，就看誰能夠搶先投放L4/L5級別車輛，并準確地找到落地的商業場景。

ADAS高級輔助駕駛系統

根據波士頓咨詢公司預計，到2035年，全球無人駕駛汽車的銷量將達1200萬輛，到2050年，市場規模將超過40萬億元。

互聯網人喜歡說風口，更喜歡把風口效應無限放大，好像這樣能產生偉大卓越的效果。就好像人們談及“汽車智能化”，就是喜歡把話題集中在無人駕駛。毋庸置疑，無人駕駛汽車具有無限美好前景，但似乎忽略了從L0進化到L5，L1和L4階段都是不能邁過的，因為眾多技術還尚處在研發和商業化的開端而已。

若無人駕駛要大規模運用，在傳感器融合、高精度地圖、V2X基礎設施、通訊總線、芯片等技術方面還需要進一步提升。結合傳統汽車廠商自動駕駛量產路線圖，在無人駕駛徹底普及前，ADAS的推廣將會成為汽車行業發展的主流，并引領汽車漸進式地進入無人駕駛的全盛時代。

目前，維基百科上ADAS系統配置包含多達32項功能，比如，車身電子穩定系統ESC(ESP)、自適應巡航系統ACC、車道偏移報警系統LDW、車道保持系統LKA、前向碰撞預警系統FCW、自動緊急剎車系統AEB、交通標志識別TSR、盲點探測BSD、夜視系統NV、自動泊車系統APS、輪胎壓力監測系統(TPMS)等。

如果將以上配置排列組合一下，就基本可以實現自動駕駛的L2級別，而L2進階到L3是ADAS  到自動駕駛的跨越。若按PRNewswire咨詢公司測算，2020年全球ADAS滲透率將達到25%，預計屆時ADAS高級駕駛輔助系統和自動駕駛發展將突飛猛進。

各國陸續出臺政策推動ADAS普及，中國新車評價規范《C-NCAP管理規則（2018年版）》中（2018年7月1日實施），車輛AEB（自動緊急制動）試驗已被率先納入其中，勢必將極大推動此項技術的普及。在此之前，歐盟新車安全評鑒協會（E-NCAP）、美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）評級機構已將更多ADAS功能納入評分體系。

無人駕駛面臨的挑戰

為了汽車安全駕駛愿景從“零傷亡”向“零事故”的終極目標前進，人類總是喜歡迎接挑戰，而自動駕駛汽車的出現更是為人類最理性卻又同時最富顛覆性的頭腦帶來了終極考驗。   

2017年12月，深圳阿爾法巴智能無人公交車試運行的消息成了熱搜，而項目發起方——深圳巴士集團卻緊急辟謠：線路尚處于“數據采集試運行階段”，且為有人駕駛。這一誤傳源于媒體將自動駕駛（L3）直接認同為無人駕駛概念。

相比向外界傳遞新科技的噱頭，為用戶樹立正確的“駕駛觀”更重要。簡單定義，可認為無人駕駛汽車的核心在于人工智能和定位導航技術。

在無人駕駛中，汽車通過各種傳感器感知環境狀態，結合深度學習模型綜合計算出下一部的控制策略控制車輛行駛。為了完成對汽車的決策控制，除了需要具備強大計算能力的硬件外，還需要擁有近乎完美的控制算法。無人駕駛汽車正逐步變成輪子上的計算機，越來越多的整車廠（OEM）開始將軟件性能作為衡量車輛性能的標桿。

自動駕駛汽車所面臨的一大難題，就是在給定路況的情況下，從至少兩個選項中擇優決策，甚至有時需要在中途切換選擇。軟件系統幾乎不可能全面預測自動駕駛車輛在道路上可能遇到的各種情況，并預先設計如何進行反應。

在此背景下，自動駕駛測試案例就尤為重要，允許車輛“邊跑邊學”進行一系列優化。而關于行車安全評估，汽車制造商通常在投產前需要累積上億公里的無事故行駛里程，但無人駕駛汽車哪怕花10年也無法實現此數字，走在最前沿的谷歌也只測試了幾百萬英里。即便邁過了安全的門檻（各類挑戰，諸如惡劣天氣、人工指揮交通、網絡病毒等情況），還有政策監管（需要對大量的目前“無法預計”和“假想”立法）、購車成本（多領域的跨界合作）等多重大山擋在前方。

眼下，談及智能網聯汽車，當下媒體輿論的風口多把話題集中在無人駕駛，或議論無人駕駛實現時，對于社會形態的變革；或爭論無人駕駛車輛在未經過足夠路試里程時，是否允許投放市場；或指出無人駕駛實現時，事故責任歸屬的法律缺失。

從2009年開始，谷歌開始涉獵開發無人駕駛汽車項目（現稱為Waymo），2016年，特斯拉ModelS自動駕駛造成首例致命車禍，有關自動駕駛汽車的爭論，以及圍繞在其行駛過程的一些技術和法務問題，目前還是一個很難的辯題。雖然這些問題客觀存在，但無可否認一個事實：不管你接受與否，自動駕駛汽車未來將真實存在于我們的生活中。

產業政策

2017年9月，美國交通部（DOT）及國家公路交通安全管理局（NHTSA）發布了一份《自動駕駛系統2.0：安全愿景》（Automated Driving Systems2.0:A Vision for safety）的自動駕駛汽車開發指導準則（非強制性）。而早在2015年，加州交通管理局（DMV）就制定了針對自動駕駛公開道路測試的相關草案，加州也因此成為百度、長安、蔚來汽車等企業看中的全球無人駕駛汽車路測“大本營”。

2017年，百度CEO李彥宏乘坐“無人駕駛汽車”前往百度AI開發者大會被開罰單，成為網絡熱議的事件。在2018全國兩會，李彥宏表示，“再有三五年，能夠“替代司機”的無人駕駛車就會出現”，同時，呼吁加快研究自動駕駛政策。

產業路線圖、技術標準、法規、政策構成了一個國家智能網聯戰略的頂層設計，近兩年，中國密集制訂相關標準，開放相關區域用于無人駕駛道路測試。

2018年1月，國家發改委組織研究起草了《智能汽車創新發展戰略》（征求意見稿），規劃2020年，中高級智能汽車實現市場化應用（L3級別及以上），至2025年，高級（L4級別以上）智能汽車實現規模化應用。科技部公布的《“新能源汽車”重點專項2018年度項目申報指南》，電動汽車智能化作為6大技術方向之一，其中，自動駕駛環境感知技術、自動駕駛測試計與評價技術及自動駕駛集成與示范作為重點支持項目。

關于自動駕駛道路測試，相關城市接連不斷頒布或提速自動駕駛車輛道路測試管理細則。

車企布局

過去幾年，除了谷歌以外，許多公司包括奔馳，奧迪，百度，Uber等公司，不斷發布消息，公開演示自己的無人駕駛車輛。

傳統零部件巨頭/半導體公司提供傳感器（如激光雷達、視覺攝像頭、多元傳感器等）、芯片等硬件，互聯網企業提供算法，地圖供應商提供高精度導航數據服務為主機廠提供了整套解決方案。傳統車企雖然一直位于汽車產業中心位置，但在汽車智能化的浪潮中，并不是直接掌握無人駕駛的核心技術，實現無人駕駛的核心科技突破最后可能由零部件廠商、半導體公司和互聯網公司完成。

Semicast Research的數據顯示，2016~2017年，恩智浦、英飛凌（infineon）、瑞薩（Renesas）、意法半導體（ST Microelectronics）和德州儀器（Texas Instruments）等為全球最大的幾家自動駕駛組件供應商。

2017年，英特爾以153億美元收購ADAS領域巨頭Mobileye公司，特斯拉開啟了自主研發AI芯片項目，谷歌、優步以及其他一些公司各自都在為制作高清地圖而不間斷收集數據，不難看出無人駕駛目前對硬件、軟件、高精度地圖等的需求都很強烈。

國外的企業/團隊似乎更鐘情于貌似是那些“小技術，小硬件”的布局，相比較國外，國內好像更執迷于整車制造和人工智能“大系統”。只是希望最后不要又一次造成核心技術掌握在別人手里，甚至導致錯過期待中的大風口。

總結

人類歷史上也出現過幾次交通方式的大轉變，19世紀內燃機的出現提供了比傳統馬車更有效安全的出行方式。21世紀，汽車電動化、智能化同樣將徹底顛覆整個原有道路交通“生態系統”。

無人駕駛作為這幾年科技圈里最受關注的概念之一，當很多人還在擔憂無人駕駛僅僅是一個概念，難以在短期內“兌現”的時候，來自IT和汽車界的聲音卻毫不猶豫地表示，再給我三年時間，這一切都將成為現實。

這是豪言還是即將既成的事實尚不能斷論，但無論是行業人才的需求程度，政府或資本公開的支持力度，都似乎預示了無人駕駛汽車將比人們預測的更快上路，我們只好拭目以待。屆時，即便人在城市的一端，車在家里，你也可以“召喚”愛車“獨自”前來接駕。

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