從電動汽車的興起到自動駕駛汽車的熱潮，智慧化的未來一直是熱門話題。近幾年，汽車技術取得了巨大的飛躍，隨之而來的是自動駕駛系統（ADS）即將打入汽車市場，並有望帶來一些巨大的變化和機遇。未來自動駕駛技術發展會面臨一些巨大挑戰，以及技術進步帶來的重大突破可能意味著什麼。

幾年前幾乎不知道其矽供應商名稱的汽車製造商，現在正聯合起來組成聯盟，分擔成本並解決技術挑戰，這甚至超出了大型公司的能力。戴姆勒和BMW，福特和福斯最近宣佈成立的合資企業就證明了這一點。但是，變革的範圍遠不只是大型汽車製造商。它們還包括一級和二級供應商，它們與整個半導體生態系統的合作更加緊密。

現在，幾乎所有主要的汽車OEM廠商都與至少另一家汽車公司建立了緊密的聯盟，通常是共同承擔AV平臺的成本或為新的聯網汽車開發智慧駕駛輔助系統的工作。汽車合作伙伴關係網有助於將成本分散到更大的區域。

自動駕駛技術有哪些不同層級？

那麼，現在自動駕駛汽車研製進展如何呢？正如我們所看到的，目前一些已上市的ADS汽車都沒有超過4級，幾乎都是都屬於2級和3級（可以參照SAE對自動駕駛汽車的標準定義，如下圖）。而具有真正4級功能的市售車輛仍處於開發和測試階段。

圖：汽車工程師協會（SAE）概述的五個級別的自動駕駛汽車的基本特徵

分析專家認為，儘管ADS技術已經走了很長一段路，但是在向消費者提供真正的4級和5級汽車之前，仍然必須解決一些較大的挑戰和實施技術突破。關於這些技術進步何時到達消費者級別的不同設計範圍，公司和設計人員可能正在使用不同的定義和分級系統來評估自動駕駛系統功能。

自動駕駛汽車的組成部分？

在最簡單的層次上，自動駕駛系統具有三種類型的元件：感測器，軟體和計算硬體。

感測器——感測器系統包括攝像機和雷達單元，可幫助系統了解周圍環境。大多數正在開發的自動駕駛系統還採用了鐳射雷達，這是一種使用隱形鐳射技術在車輛行駛時對其周圍環境進行精確成像的技術。然後將這些影象與高度詳細的3D地圖進行比較，以確定汽車的確切位置。

軟體——正在開發的大多數自動駕駛軟體都基於人工智慧程式設計，結合了機器學習演算法，這些演算法可以自我調整並隨著獲取更多資料而提高系統的有效性。

硬體——自動駕駛系統通常需要大量的計算能力。大多數系統都基於與那些類似的圖形處理單元（GPU）。為個人計算機開發的。通常，還集成了專用處理器，例如英特爾子公司Mobileye開發的片上影象處理系統。

自動駕駛汽車的潛在市場有多大？

隨著自動駕駛系統的不斷改進，該技術可能對那些有實力的公司產生巨大的推動作用。麥肯錫預測，到2030年，約有15％的汽車將實現完全自動駕駛。英特爾估計，到2050年，全球自動駕駛汽車市場將超過7萬億美元。摩根士丹利預計，到2050年將有3億輛自動駕駛汽車上路。

自動駕駛汽車的興起將對廣泛的行業產生重大影響，這意味著許多公司可以從新興技術中受益。包括自動駕駛汽車所需的感測器，軟體和計算機硬體設計商、具有製造和交付完整自動駕駛汽車的車企製造商以及自動駕駛汽車的運營商等。

是什麼減慢了自動駕駛汽車的推出？

除了具有巨大的市場潛力，自動駕駛技術尚存有重大的挑戰。在2019年，監管似乎仍將是在公共道路上廣泛推廣自動駕駛技術的主要障礙。在監管框架得以落實之前，部署自動駕駛計程車服務的熱潮很可能會受到抑制。

至少對於乘用車（包括計程車）而言，可能減慢或阻止自動駕駛技術推廣的另一個因素是：公眾接受度。如果人們不想乘坐自動駕駛計程車，那麼贏得這一市場的競爭可能就已經結束了。

截至目前，在全球範圍內，使全自動駕駛汽車上路的競賽正在進行中，汽車製造商正面臨著加入或面臨落伍的壓力。

日本的軟銀已與豐田和通用合作投資數十億美元，以幫助開發無人駕駛汽車。福特和百度已聯手在中國開發自動駕駛汽車。

自動駕駛汽車何時可用？

特斯拉和通用汽車已經擁有用於擴音高速公路駕駛的2級智慧輔助系統，並且其他幾家汽車製造商也準備部署類似的系統，包括本田，豐田，富豪汽車和BMW等。

但是4級和5級系統呢？早在2019年初，許多業界分析人士預計4級自動駕駛計程車將在數月內開始出現，而Waymo和Cruise這類公司將在2020年左右開始大規模部署。其他公司也宣佈了同樣雄心勃勃的時間表。

譬如，福特預計將在2021年推出4級汽車，而百度和富豪也正聯手在2021年推出4級汽車。不過有業內人士表示，支援4級的車輛將更早推出，而Alphabet旗下的Waymo已經開發出了一款用於計程車服務的自動駕駛汽車。特斯拉此前也表示，他們將在2020年準備好5級電動汽車。

結論：

儘管要準確預測自動駕駛汽車的未來還為時過早，但這項技術的迅速發展和前景表明，它將繼續得到拓展，並朝著主流採用的方向發展。在技術能夠理想地發揮作用之前，汽車行業仍然必須克服許多限制，並且應該認真考慮對自動駕駛汽車的安全以及潛在變化所產生的更廣泛的社會影響的擔憂。

儘管如此，如果技術繼續沿目前的軌跡發展，那麼自動駕駛汽車很有可能最終被大規模採用，併為減少與事故有關的死亡，傷害和費用鋪平道路。計算能力，網路連線性和速度的進步，以及新資料的爆炸性增長，以及對進一步自動化和無人駕駛技術革命的大量激勵，表明大量機器人駕駛者上街只是時間問題。