汽車安裝智慧操控系統，智慧操控系統電腦連線交通部超級計算機處理資料。各省各縣裝有大型計算機處理各種無人駕駛的運動軌跡。衛星要增加給予各種車輛定位監控。安裝智慧駕駛系統在自主駕駛的同時接受交警大型計算機系統的調控。控制個路段的車速，車輛道路飽和度。

處理行人與車輛的衝突，和非安裝智慧操控系統的衝突，和解除智慧操控駕駛的車輛。還有道路出現危險因素。估計要想安全無人駕駛需要專門有一條公路進行智慧駕駛。

無人駕駛出現交通事故的認定出現混亂。出現交通事故承擔責任至少三家責任進行打官司。智慧汽車所有者，生產銷售商，無人駕駛智慧智慧中心。假設中央控制系統受到攻擊癱瘓汽車的操控智慧系統能規避各種危險。還有汽車的智慧操控系統受到病毒攻擊駭客攻擊。程式出現混亂導致汽車失控。所以無人駕駛要達到安全需要很長的路。

我認為汽車無人駕駛可以馬上解決以上各種問題。

汽車開進火車車廂，有火車軌道運輸汽車車輛。可以先進行轎車駛進車廂，車廂有轎車固定器固定轎車輪胎鎖死。車廂分為單層和雙層，轎車乘坐人員可以進行人車分離，進入臥鋪車廂休息。有餐廳，活動室進行娛樂。火車到達目的地，轎車司機和成員就可以把車開出火車，輕鬆愉快的去執行公務和度假了。

最後再進行載重貨車上火車，解決貨車司機的長時間疲勞駕駛，和對路面因碾壓的壓力。

這種汽車上火車的方案可以有效的給予道路擁堵進行分流。有效的減少行進過程中的疲勞駕駛。

再採取一項優惠條件，對於喝過酒的司機還有緊急公務辦理的進行電話預約代駕。幫助駛進火車車廂，到達目的地再由目的地代駕司機送到酒店休息。解決了因喝酒酒精沒有消散還有任務在身的駕車司機。這樣就有效個別的規避酒駕在長途路上的災難。對於這樣的司機費用必定也不少，只要不差錢，代駕就可以全程服務。

我簡單的羅列了一下要無人駕駛做小或做沒的行業，大致會影響1億人的就業。

影響1億人的飯碗，自然有1億人當量的阻力。

在沒有解決這些阻力問題之前，無人駕駛技術本身即使已經無可調戲，也難以走入人們的生活，因為這個創新的顛覆力度太大。

我們天天想著如何節能減排，但如果有一個技術組合真的能夠把能耗和資源消耗下降一半，我們反而要急事緩行。因為能耗、資源消耗與社會就業、經濟密不可分。在沒有與無人駕駛匹配的市場機制之前，無人駕駛汽車無法普及，如果強行推進，會造成金融和社會危機。歷史的證據，一戰、二戰實際都是生產力突發性躍升，社會無法適應，造成經濟崩潰和社會矛盾激化。二戰之後，構築了全新的社會福利體系，才解決這一固有矛盾。但現在是智慧化，舊社會福利體系再次成為制約。

推薦《智慧社會》，中信出版社出版

這個問題當然得權威人士來回答：今年3月30日，在一場關於人工智慧（AI）和未來出行的討論會上，被稱為“無人車之父”的優達學城（Udacity）創始人Sebastian Thrun和滴滴出行高階副Quattroporte、智慧交通專案負責人章文嵩一起進行了交流。

Sebastian Thrun表示，目前無人駕駛還處在處在初級階段，只有特斯拉的自動巡航等較為初級的技術投放了市場。他指出，接下來一兩年還會有一些無人駕駛汽車出現，但不會大規模普及。而無人駕駛要到什麼時候才能被大多數人在日常生活中使用？SebastianThrun給出的答案是8到10年

個人認為，無人駕駛汽車想要進入千家萬戶，進入市場並普及推廣開來是很難的，自己前幾天也剛寫過一篇關於無人駕駛的文章，無人駕駛汽車普及難度極大的原因主要有兩點：1.安全性實在難以保障 2.事故相關法律體制並不完善 詳情請見我的文章：https://www.toutiao.com/i6486069401073222158/

無人駕駛汽車要多少年能普及？我個人看法是30年後，為什麼這麼說呢？因為無人駕駛大規模上路涉及到很多法律問題。

現在無人駕駛在技術上應該是沒問題了，可是在好的技術也有瑕疵，舉例說如果兩輛無人駕駛車輛發生碰撞，那誰的責任，這不好判定，如果在涉及到賠償，這錢如果讓買車人出，買車人也不幹啊。

還有一點是現在中國發展日新月異，而無人駕駛主要靠導航，這很容易出現錯誤。

無人駕駛什麼時候能大規模普及，估計30年後吧，等相關法律法規都建全了，同時城市也發展的差不多了，那時無人駕駛就差不多進入千家萬戶了。

無人駕駛在技術上實驗了這麼多年，可靠性上已經沒有問題，只要社會認可，政策放開，按照華人的效率，四五年就可以廣泛推廣，15到20年就可能完全取代有人駕駛。

這個不好說的，無人駕駛全面普及牽扯到很多問題：技術，倫理道德、政策，等等。

最大的問題就是“責任歸屬”。一旦自動駕駛出了事故，誰來認定責任。這裡所講的責任認定不是簡單的誰來賠償的問題，而是源於人們內心的問題。

我沒有查交通事故的具體資料，假設中國一年死於機動車事故的人為8w，自動駕駛透過技術可以大大降低死亡率，假設可降到800人。

重要的問題來了，原來這8w的死亡事故中，肇事者是可以被認定的。所以大家都會想：如果我認認真真開車，可能就不會出事故。

但如果是所有人都開著無人駕駛呢？雖然死亡數從8w驟降到了800，但是這800的死亡可就變成隨機的了，你會願意承受著這種隨機而去開自動駕駛的汽車嗎？

而且現在並沒有完善的相關法律，不要說完善法律，就連能不能上路這種最基本的法律，美國才僅僅21個州通過了法案。

雖然現在看有著重大的問題，但也不意味著自動駕駛會被擱置。

輔助駕駛

這可能是先階段最主要的方式了。人還是占主導地位，只是把繁瑣重複的任務丟給自動駕駛。比如：堵車、停車。

.安全環境下

在安全環境下，速度要求又不高的情況還是比較適合普及自動駕駛的。

比如：各種環境下作為擺渡車，移動貨物，巡邏等等。

總之，雖然技術發展的很快，也相對比較完善了，但是相關的種種還沒能跟上，所以自動駕駛還處在一個初級階段，離真正的普及還遠著呢。

各位大佬，這事能辦不？現在網路速度越來越快，大資料的處理能力越來越強，能否每個私家車出行都像航空公司的航班一樣申請專用的線路。比如，從西三旗橋到機場，我們第一天在手機上點選交管局釋出的APP，申請出行線路，約定好線路和出發時間，一路綠燈，以最優的路線，最短的時間到達。這樣可以充分利用北京的所有路網，充分利用路網24小時的每分每秒。消失所有的紅綠燈，所有的車都裝有攝像機相關的感測器精確定位車輛動態，駕駛臺上有交管局配發的專用指路裝置，有裝置廠商提供安全駕駛的輔佐裝置，如主動剎車系統，車道偏移系統，路線指導，語音提示等。按照交管局設定的車速，方向精確行駛。裝置廠商和保險公司結合，所有的車都是全險，出問題全部賠償，所有 車輛繳納使用路網的費用，存在路網使用服務費用，也能發揮地鐵的價格優勢。車上有交管局發的路線，速度，駕駛必須嚴格執行，不執行第二天再申請路線時會被拒絕。這樣在大資料的指導下，所有的車輛出行都在控制下，最大限度發揮路網的執行能力，發揮車輛最佳的車速，由於有交管局資料中心的嚴格控制，交通安全極大提高，就像飛機高鐵一樣事故率極低。總之，出行就要申請路線，和飛機申請航線一樣。

最近我一個朋友跟我說，不打算考駕照了，因為無人駕駛技術即將出現，所以不用交這幾千塊錢，更不用老什子去考場折騰。聽完我就想笑，還真有人有這樣的想法。這也難怪，開啟新媒體，時不時就可以看到某某公司正在測試無人駕駛汽車，優步，谷歌，百度，等等國內外大型公司，無不趨之若鶩。無人駕駛技術是下一個風口，形式相當明朗，誰不想分一杯羹呢？

央視《今日關注》裡面各位嘉賓經常探討各國最先進的武器，探討最多的莫過於各種各樣的軍機了。無人作戰系統是未來的一大趨勢，那無人機會不會替代有人機呢？專家們給出的答案是否定的，未來的作戰模式是無人機和有人機協同作戰，飛行員的作用不可能完全被人工智慧替代。地面上的道路空間遠比遠比空域複雜，無人駕駛汽車的技術難度和無人飛機的技術難度根本不在同一個量級。飛機是典型的高精尖產物，而汽車則要遜色一個等級，可是奇怪的是，我們見過批次生產的無人戰鬥機，什麼全球鷹，捕食者，翼龍，彩虹，卻沒有見過批次生產的無人駕駛汽車。各大媒體都在爭相報道無人駕駛即將替代 有人駕駛，司機即將失業，這都是曲解、歪解了無人駕駛技術。個人以為，即便將來無人駕駛技術成熟了，也不可能完全替代有人駕駛。這就跟飛機一樣，無人駕駛和有人駕駛並存才是未來汽車發展模式。

高速公路很少有突發狀況，無人駕駛技術在高速公路上應用具備優勢，這方面可以完勝有人駕駛，可是面對城市複雜道路，無人駕駛就沒有任何優勢了。

場景一，修完路後，道路施工人員忘記將“前方施工，請繞行”的指示牌拿走，無人駕駛汽車見此只能繞行。但是有人駕駛卻是另外一種情況，司機可以憑經驗判定路有沒有修好，可不可以通行，或者直接詢問路人，然後直接透過。

場景二，前方道路出現一袋東西放在路中央，因為不能確定是什麼東西，無人駕駛汽車見此只能繞行，或者乾脆就無法到達目的地。但是有人駕駛則不同了，司機可以下車來觀察，確定是一袋垃圾後直接碾過去。

場景三，前面一灘積水，或者一條小河擋住了道路，如果是清水，無人駕駛汽車可以艱難的透過感測器判斷水深能否透過，如果是渾水，則無能為力，可是有人駕駛就不同了，司機可以下車檢視水情，判定能否透過。

場景四，超市門口好大一塊空地，剛把車停在那裡，但是店老闆說擋了他的路，不能裝貨卸貨，要求挪個位置，開到花壇那邊去。有人駕駛可以輕輕鬆鬆按照老闆指使把車停好，無人駕駛缺無能無力。這樣的場景，司機們基本天天遇得到。現在大城市最缺的就是停車位，如果劃好了標線，我相信無人駕駛可以把車停得妥妥當當，但是城中村裡面的車都是亂停的，老司機尚且要下車與人家交涉，花上老大的功夫才能把車停好。無人駕駛汽車根本無法施行，因為它程式裡面沒有這種演算法，它無法確定這樣停車是否擋了人家道。

無人駕駛汽車是人工智慧領域的佼佼者，不過遺憾的是，很多關鍵的東西都沒有突破。前不久，Uber公司無人駕駛測試車撞死一個橫穿馬路的騎行者，當然，主要責任在於騎腳踏車的人。對於這種突然穿插，換做有人駕駛也是措手不及的。但問題不在於無人駕駛撞死了人，而是無人駕駛汽車檢測到了有物體比穿插過來，但卻未作出任何剎車或者打方向動作。對此，Uber公司作出的解釋是汽車檢測到了訊號，但訊號還沒有觸發到設定的引數值。Uber公司碰到的這種問題是整個無人駕駛技術的一大難題，而且也是人工智慧領域的一大難題。引數設低了會誤報警，觸發緊急剎車動作；引數設高了，又失去保護的意義。在我看來，無人駕駛技術還是基於各種各樣的演算法，工程師們絞盡腦汁尋找其中的規律，但是，很多東西都是沒有規律的，居然沒有規律，又怎麼建立演算法呢？

我評【全自動駕駛無人車(18)】把目標單純地定位在“無人”，這就應了在真理面前，多跨越一步就是繆誤了。最為看得見摸得著的就是無人醫院了，那是多麼可怕的應用場景？走進醫院，滿屏是智慧按鈕，每個操作項均有短影片使用說明，透過聲音和身姿，快速進入到診療程式，只要進一道門，所有的診斷結果就出來了，於是智慧配藥處方已到病人的手機或家庭PC上；如果嚴重的話，立即有手術的提示，病人按下手印，即可送進閃術室，裡面猶如汽車裝配流水線，從一道道的工序，幾分鐘走完，包括麻醉，手術完畢，創口閃愈，即可出院了。醫院無人化的智慧應用場景，要遠遠高於汽車那窄窄的應用場景。不過，無人醫院的後續服務，特別是一旦出了事故，投訴的程式或將是漫長的，為什麼呢？原因是無人醫院各個部門，雖是大資料共享，但是，它們之間要碰個頭，互相調查，分清責任，是一個很複雜的溝透過程，診斷病人的病情無人視窗，沒有更多的智慧，去與配藥無人部門甚或手術無人部門開協調會，最終的醫療事故報告，也沒有無人醫院派無人車遞送到法院，法院的改革標準，如不與無人醫院接軌，也就無從斷案和審判。至於講到自動駕駛無人車，目前還處於呱呱剛落地的嬰兒期，為什麼呢？原因是自動駕駛無人車的動力電源的續航能力，都無法達到理想的標準，還要在此基礎上，加裝上各種各樣的雷達、感測器，更要擴大所謂的應用場景，搶手機的飯碗，把大屏移至車內，把葛優躺的舒適“沙發”、談生意的會議桌，一個都不能少的搬進車內而增加無人車的份量！為了安全第一的原則，乾脆就移動不動地原地開會，累了就睡個覺，多麼美妙的智慧應用場景。試問，如果全自動駕駛的智慧家居，都搬上了車，它以時速15公里，開不出幾公里就要趴窩了，從而實現零事故、無擁堵的自動駕駛的美夢指標。基於這樣的認知，何不是嬰孩對交通的認識階段嗎！網上有許多“高瞻遠矚”，認為自動駕駛無人車時代的到來，就不需要老司機了，就不需要考駕照了，就不需要交警了。智慧支付時代的到來，就不需要現錢了。街頭無人自動駕駛清掃車的到來，就不需要清潔工了。家居智慧掃地機的出現，就不需要抹布了。僅最後一項，窗戶，傢俱的“溝溝坎坎”角角落落，掃地機都能勝任嗎？還有就是刷臉裝置如果出故障，智慧支付網路如出現不穩定，摸得著的身份證、醫保卡、現錢，還是能派得上用場的，全部把它們淘汰掉，也是嬰孩一廂情願的幼稚。高鐵如此普及，動車仍在執行，綠皮車仍保留備用，汽車再怎麼多，馬車還有它的用武之地。聰明的手機族再怎麼多少億多少億的擴張，仍有許多“落伍”的人，願意看大螢幕。再重複我的個人片面的觀點，追求完全自動駕駛的無人化，最終的結局是一江春水，直奔太平洋，打了個漂亮的水漂。原因是它不象無人醫院，均是每個無人部門分開運營的，出了問題完全可拜託人類出面，分而治之的安全解決；而無人車則是幾十個部門、幾十個供應商捆綁在一起，更是在快速移動的車輪上的一種捆綁，所有的部門和供應商都要下好、下絕、下精它們各自的“圍棋”，來不得絲毫的差錯，來不得絲毫的不相容、不協調，來不得絲毫標準和規範的不統一不一致。它們要求同時啟動，同時運轉，同時進行漫長的“二萬五千裡”跋涉。它們更不象火箭發射那樣，一箭發射，幾百個地面螢幕緊盯一箭，進入軌道，不幾日完成任務，即可安全重返地球，結束整個自動航飛過程。汽車則是要在千變萬化的城區道路上，沒日沒夜的奔跑幾十年，而且是最高標準、最好要求的“萬水千山”的跋涉，彼此間互通互聯的資訊傳導，不能出現任何誤差；車內車外上萬個部件，都要配備專業人士，時時刻刻悉心呵護和日日夜夜的精心保養，確保不出一起重大的傷及人命的事故。這樣看來，有點類似當下的共享單車，不去呵護，不去保安，不去安放，勢必會被人欺凌，被人拋河，被人肢解。雖方向盤沒了，雖老司機沒了，但用人、用工的成本，反而大幅的幾何數級的增漲，反而使人的素質提高了，就業率提升了，好事一樁呀！莫名的是，由於自動駕駛無人車是“捆綁式推銷”，哪個系統出問題，勢必要導致整個運營的癱瘓；加之25年後禁止有人駕駛，就象掃地機消滅了抹布，就象智慧支付清除了現金，破壁機徹底清理掉菜刀，一旦它們哪位“身體欠佳”，一病不起，誰來擔當，誰來切換無人到有人的頻道？個人認為倒是任性的職業，更要由無人的智慧來擔當，比如說美總統的職位，他那麼的任性，反覆無常，脾氣暴燥，身邊的團隊也丈二和尚摸不著頭腦，用人工智慧無人化的總統來擔當，更有穩定性和資料推測的可靠、可信、可操作性。Windows已參與了，Google的自動駕駛無人車，避免一路走到黑，轉變思路趕緊參與進來吧。當下，內地的道路現狀，倒是適合於半自動駕駛，上高架後，切換到自動駕駛，下高架進入到城區，切換到有人駕駛。全國的情況亦是如此，把“農村包圍城市”的戰略戰術，應用到半自動駕駛上來；農村的場景，多半是一條公路，至多二至三條公路，連線著各個村莊，或者是草原、沙漠區域，它們更沒多少需要雷達、感測的事物，無需高精地圖、車聯網要探測的場景，沒有自動駕駛系統，照樣可雙手脫把開上一陣子，想找個事故，也不出事故；透過不斷地磨合，吸取經驗，逐漸把半自動駕駛的包圍圈向城市壓縮，最終取得“不戰而屈人之兵”的成功。摘自本人《我對自動駕駛說：》

其實早在上個世紀四十年代的時候，無人駕駛的概念就出來了。那個時候的人們提出了這個想法之後，並沒有預設到無人駕駛的難度，預估只要二十年，人類就能將無人駕駛普及起來。我們現在的無人駕駛技術，仍然處在最初級的階段。雖然現在科技發展了，有的汽車品牌也將無人駕駛運用到了概念車中，但是這隻實現了最初級的一部。如果真的要將無人駕駛在社會上全面普及，還可能需要8-10年的時間。

得看國家政策。

新能源現在能這麼普及，就是國家政策的扶持。

等國家想要扶持無人駕駛的時候，就是他崛起之時。無人駕駛需要國家允許上路、需要規範人的行為、需要馬路上有完善的指示線和指示標識以更好的支援無人駕駛。

但這種對駕駛員等衝擊很大，國家首先得考慮無人駕駛後人員就業解決方案。

需要十年左右。

汽車無人駕駛的概念幾十年之前就已經出現，但是真正有進展的還是在最近幾年，這主要得益於人工智慧技術的發展。

眾所周知的是，人工智慧技術是無人駕駛的核心，也是影響無人駕駛技術落地的關鍵。這幾年，人工智慧技術在演算法與算力方面取得了長足的進步，得益於此，無人駕駛技術開始從實驗室走向室外，目前國外的Uber、谷歌、特斯拉，國內的百度等都已經有了自己的無人駕駛汽車試驗品。但是這些產品還只是處於實驗階段，距離真正的大規模普及依然有一定距離。

這主要有以下幾個原因：

雖然人工智慧技術已取得長足的進步，但目前仍然不足以支撐起汽車無人駕駛，相關的技術需要進一步突破；

長久以來，人工智慧領域關注的重點主要集中於演算法與算力領域，在資料領域所傾注的關注度並不足。

因此，很多企業在將人工智慧技術落地時就會發現，資料的數量和質量與實際的需求相距甚遠。比如無人駕駛汽車在行駛的過程中需要自動識別周邊的車輛與路況，這需要前期投餵大量的車輛、路況資料，但是目前標註資料的質量遠遠滿足不了實際的需求。

無人駕駛汽車上路需要法律與相關政策的允許，還需要一些基礎設施的完善，這些內容都不是一朝一夕能夠實現的。

所以綜上，汽車無人駕駛仍需很長一段時間才能夠真正普及。

無人駕駛技術不僅僅是技術的問題啦，還有交通環境的制約。在某些領域早已經實現了無人駕駛。據我所知，在礦山露天礦山的開採中，國外已經普及了無人駕駛或者說遙控駕駛。由於露天礦山的特殊性，人員安全的保障，工作環境的惡劣，尤其是場地的空曠來講，都為無人駕駛提供了廣闊的空間。然而在城市道路中實行無人駕駛，除了汽車本身的技術外，附帶的安全問題將是首位，每一項技術已經不再是限制，然而整合在一起，道路上各單元的通訊將是很大的壁壘。如果不是對城市道路做全新規劃，無人駕駛就沒辦法上路。這不是悲觀的說無人駕駛技術不行，而是一個應用環境的問題，畢竟我們是希望無人駕駛啟程更好的融入到我們的生活中去，雖然這一天會很遙遠，但是仍值得數代研發人員前赴後繼。附圖為無人駕駛技術發展路線圖。

目前汽車級的無人駕駛國內大多還是在輔助駕駛階段，比如ACC+LCC，可以實現自動識別前車保持車距並保持車道居中，跟隨車道轉彎（之前試駕過小鵬G3感覺還不錯）。不過真正達到無人駕駛，完全脫離人員的情況，無論從自動駕駛技術的成熟，以及5G基礎設施的配套，估計還得有五到十年吧。