快遞物流第三方平臺51快配觀點：無人駕駛的炒作意義更大於實際意義，一時半會不會普及，如果真要說個時間我估計是15年，更更多的是一些小規模的嘗試，比如開長途在某段高速上，或者到一個新的城市路況不熟悉的時候，對於司機來說如果在車裡自己不累的情況下駕車也不累為什麼要依靠無人駕駛呢？當然如果晚上吃飯喝酒了無人駕駛可能會大放異彩。

無人駕駛這個詞在近幾年已經被大眾熟知，但到目前為止，絕大多數人都沒有體驗過無人駕駛汽車。這不禁讓人發問，無人駕駛汽車要到何時才能普及？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”的優達學城創始人Sebastian Thrun和滴滴出行高階副總裁、智慧交通專案負責人章文嵩一起進行了交流。

最早的自動駕駛概念是在1939年就已經誕生的，通用公司建了一個名為Futurama（未來世界）的未來科技展覽，展示他們對於汽車未來演進的想法他們幻想著1960年時的美國高速公路都會配有類似火車軌一樣設計，汽車將會配有自動駕駛系統，走到高速上就會自動生效，按照鐵軌的軌跡和一定的速度高速行進，直到在高速公路的出口才會恢復成人類駕駛。

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給財經網記者給出的答案是8到10年。車可以自動駕駛無需人工控制。谷歌創始人拉里佩奇和謝爾蓋布林想用科技解決實際問題，這也是他們創立谷歌公司的初衷。

谷歌開發無人駕駛汽車的目的是為了防止交通意外、給人們更多空閒時間和減少汽車的使用從根本上減少碳排放量。高階汽車已經裝載了雷達，它可以用來跟蹤附近的物體。例如，梅賽德斯的自動巡航控制系統便是一種事故預防系統，它的後保險槓上有一個裝置，當它在汽車的盲點內檢測到物體時便會發出警報。車道保持系統 Lane-keeping谷歌無人駕駛汽車，在擋風玻璃上裝載的攝像頭可以透過分析路面和邊界線的差別來識別車道標記。

如果汽車不小心離開了車道，方向盤會輕微震動來提醒駕駛者。鐳射測距系統 LIDAR。谷歌採用了Velodyne公司的車頂鐳射測距系統。紅外攝像頭Infrared Camera。梅賽德斯的夜視輔助功能使用了兩個前燈來發送不可見且不可反射的紅外光線到前方的路面。而擋風玻璃上裝載的攝像頭則用來檢測紅外標記，並且在儀表盤的顯示器上呈現被照亮的影象（其中危險因素會被突出）。立體視覺Stereo Vision，梅賽德斯的原型系統在擋風玻璃上裝載了兩個攝像頭以實時生成前方路面的三維影象，檢測諸如行人之類的潛在危險，並且預測他們的行動。

GPS/慣性導航系統，一個自動駕駛員需要知道他正在去哪兒。谷歌使用Applanix公司的定位系統，以及他們自己的製圖和GPS 技術。 車輪角度編碼器Wheel Encoder，輪載感測器可以在谷歌汽車穿梭於車流中時測量它的速度。英國專家表示：為了讓交通更安全，最多再過25年，人類將被禁止開車，而由無人駕駛技術全面取而代之。你也許認為這是危言聳聽，但是不要說美國或者英國了，我們中國也在朝無人駕駛的方向努力。

三個月前，百度CEO李彥宏坐上了自家研發的無人汽車，賓士在北京五環；9月底，京東推出基於上汽大通EV80的新能源無人貨車和東風電動無人貨車；深圳巴士集團董事長餘鋼還透露，今年10月底將在南科大等地實驗兩條無人駕駛線；由中車時代電動汽車股份有限公司自主研發、生產的全球首款12米智慧駕駛客車也上路試執行。目前已經有多家公司表示，將從2020年大量生產和部署無人駕駛汽車，這個領域的戰爭已經硝煙四起了。

在這兩天的中國IT領袖峰會上，創新工場創始人、董事長李開復談到對無人駕駛的看法，他對這個長久的方向無比看好，但是認為在短期內無人駕駛的路會非常坎坷。而這些技術從目前來看，我國在世界上處於領先地位。在這種情況下，我國無人駕駛汽車技術雖然起步晚於西方，但是，經過科研人員的努力，我們現在已經達到世界先進水平。預計隨著國內外技術成熟度的不斷提升，國內各汽車廠家參與無人駕駛技術研發的積極性也會不斷提高。

值得注意的是，有關的企業在研發過程中，怎樣將無人駕駛技術與新能源技術結合起來，應該成為企業的一個重要課題。例如將太陽能汽車與無人駕駛技術相結合，將電動汽車與無人駕駛技術相結合，將水陸兩棲汽車與無人駕駛技術相結合等等。解決了這一問題，就可以更好地造福人類，在與外國企業競爭時也可以處於一個更加有利的位置。國外普及無人駕駛出租車已經應用了，蘋果和Waymo最近與租賃公司Avis和Hertz簽訂了管理無人駕駛汽車公司的協議，而當一個無人駕駛出租車公司在解決了成本和保險以後，他們如何不解決乘客嘔吐物成為無人駕駛出租車的難題。

舊金山的一家保潔初創公司提供了一種理念。全天候的汽車清潔服務和智慧監測系統。這裡有一個開創性的解決方案:帶有感測器的垃圾桶。蘋果和Waymo的交易表明，未來的計程車場景包括乘客帶來的垃圾甚至嘔吐物，這是一種簡單的方法，可以讓自動駕駛出租車進行自動監測。計程車公司已經努力控制自己的成本，以照顧那些老舊的計程車。但是計程車在工作一天結束時會有一些垃圾留著車上，我們設計了一款智慧垃圾桶放入車內，垃圾桶上設定了一個感測器，當有乘客丟入垃圾達到一定數量或其他條件時，感測器會發布指令到清潔公司，並不再接新的任務，直接返回清潔公司進行清理。

這對自動駕駛汽車研發來說不可能是一項技術飛躍，但卻解決了一個重要問題。

無人駕駛是近幾年來比較熱門的一個話題，由於人工智慧的技術發展，很多領域開始了革命式創新，無人駕駛就是其中一個。關於無人駕駛以後發展趨勢，目前可以做以下預測:

汽車本質上就是一種交通工具，這種交通工具天生的基因就是地面道路運輸，所有的相關設施建設也是以此為基礎在配合，比如公路，交通法規，監控設施等等，如果要徹底改成無人駕駛，在人工智慧技術成熟的基礎之上，這些相關設施也都需要相應的升級，難度相當之大，也需要相當長的時間。同時，安全風險也會上升，因為這時網路安全是最大的安全隱患，也是最不可控的。

隨著技術的發展，以及世界人口的增加，空間利用成為以後交通發展的可能方向，科幻片中的空中飛行器成為可能，這種飛行器式的新的交通工具是隨著環境發展而誕生，這時完全的自動駕駛或許有可能實現。

雖然無人駕駛在汽車領域不太可能完全使用，但是作為輔助駕駛，以後會成為汽車的標配，在某些特殊環境哦下，比如霧天，高速等場景，是比較適合無人駕駛的。就像移動網際網路興起以後，手機並沒有完全替代電腦，只是在大部分場合下，成為電腦的延伸和補充。

在無人駕駛技術不斷成熟的這個時間週期裡，常規汽車會開始逐漸相容無人駕駛，直到無人駕駛技術成熟。

一解決社會問題

①美國每年全國發生汽車交通事故，2012年死亡人數就高達3萬6千多人。這些事故90%是人為操作失誤所致。全世界，一年由於車禍死亡的人數，估計高達一百二十萬。理論上完全可以由自動駕駛技術耒代替避免。②美國的汽車保險市場，一年繳納的汽車保險費，更是高大兩千兩百億美元。如果可以透過自動駕駛技術，可以削減掉大部分費用開支，效益驚人。

二自動駕駛技術成熟和可靠

①整個自動駕駛系統。視覺系統，電腦控制系統，電動機，傳動系統和電池。相比燃油汽車幾百個另部件來講可靠性大大提高。②技術成熟。視覺系統主要採用相機，紅外和貫性制導等部件。這些部件在軍事上使用時成熟也廣泛應用於民用。③電腦控制主要是前，後，左，右。程式簡單由視覺測量引數輸入計算機進行處理，輸出控制轉動系統控制汽車運L動。

三推廣和普及速度很快

因為自動駕駛是爬行機器人最好的應用，普及最快場所。是最簡單的人工智慧的應用。估計3到5年就能普及和推廣。因為全球該自動駕駛行業有幾萬億美元利潤。各國企業紛紛搶灘這塊蛋糕。目前主要推廣自動貸車，自動公交車和自動計程車。至於私家車，沒有必要。將來禁止燃油車後，只有汽車玩家，買輛車玩玩。

無人駕駛的技術其實早就攻克了，但是要想大規模普及可能要很多年後，因為無人駕駛涉及到很多法律法規，要想快一點普及，那就要看國家的政策了。

第一，要考慮的是如果有人駕駛和無人駕駛要發生碰撞該有什麼樣的相關法律處理，還有兩個無人駕駛車輛發生碰撞又要怎麼鑑定責任方。又該如何賠償。

第二，發生有人碰瓷無人駕駛車輛或者是惡意攔截無人駕駛車輛該怎麼辦，這都是要有法律配套的。

第三，現在中國發展日新月異，而無人駕駛是要靠導航的，很有可能導航更新跟不上國家發展的速度，到時候很可能走錯路或者是發生事故。

最後我要說，無人駕駛肯定要好於有人駕駛車輛，因為無人駕駛不會有酒駕醉駕，也不會疲勞駕駛和超載，更不會有情緒開車甚至飆車，這樣一來交通事故會大大降低。

最近幾天深圳公交車無人駕駛上路試執行，反應很好，可我總感覺無人駕駛方向盤不應該露外面，想想看要真有人故意用手去轉動方向盤那豈不是要出事故，所以為了安全，我認為以後無人駕駛車輛方向盤都不能露出來。

無人駕駛車票要想真正被人們接受還需要很長時間，因為無人駕駛一旦出現事故很可能就被誇大甚至惡意攻擊，所以啊在相關法律法規沒有配合之前，不可能大規模普及，我的看法是從現在算時間，最少20年後，無人駕駛才能被平民接受。

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，我們第一天在交管中心的手機APP的申請線路，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，包括路線指導，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。總之，出行就要申請路線，和飛機申請航線一樣。

十年二十年的，駕駛技術要成熟，汽車下線要驗證，道路設施要換新，城市道路交通網路系統要建設,,,,,,這些都是耗時的大工程~相當於一個行業的顛覆

“無人駕駛卡車，你怎麼看？”

不久前，特斯拉又推出了新產品，引起了市場的高度關注。這一次釋出，並不是高大尚的Model X或者是打著親民旗號的Model 3的換代升級，竟然是卡車。沒錯，這個卡車叫Semi，續航里程達到800KM，在高速公路上能夠無人駕駛，將於2019年投產。

為什麼選擇無人駕駛卡車？主要基於以下三個原因：

目前，在中國有超過1600萬的卡車司機，承擔著佔GDP比重15%的物流成本，而卡車的事故死亡率一直居高不下。採用無人駕駛卡車，如果按節省一半人力，800萬名司機且司機平均年薪為120,000來計算，這將會是一個萬億級的市場。同時，因為無人駕駛會摒棄掉司機不良駕駛行為，還可節省不少油耗。

卡車主要用於集散地之間的公路貨運，包括港口，公路港，物流園等，也就是說這些物流需求定義很清晰。

正因為卡車物流需求定義清晰，所以不像私人汽車，卡車的執行路線和路況可以標準化。

無人駕駛的難點是需要高精度的地圖導航，需要持續更新車道標記，街道標時，甚至地面凸坑等；而且需要在汽車上安裝各種各樣的雷達和感測器，以探知隨時變化的路況。

而卡車因為其路況標準，正好可以巧妙地避開這些難點，從技術上也更加易於實現，這就是為什麼卡車能夠充當了無人駕駛應用的急先鋒。

SAE（美國汽車工程師協會）將自動駕駛分為從Level 0到Level 5，如下圖一覽：

隨著級別的提升，自動駕駛程度越來越高，最終實現無人駕駛。不同的汽車廠商會根據自身情況選擇不同的級別，並在不同的時間引入市場。目前汽車都或多或少具備了ADAS（先進駕駛輔助系統）功能，即我們平時熟悉的自動泊車，車道偏移預警，自動巡航，盲點探測等，但是離真正的無人駕駛Level 5還有一定的距離。

但是卡車已經能夠做到Level 4的級別，大多數情況下可以無人駕駛，是不是很吃驚。

希望以上回到能夠幫助到您

由於無人駕駛直接關係到人的生命財產安全，需要的技術門檻比較高，哪怕能處理99.99%的意外情況，都是不行的，像像一下，你用它會有萬分一的機會出現意外，你敢使用嗎？最少要做到10W，到百萬分之一的意外故障才行，你想有多難？

無人駕駛可以這樣說，在未來相當長的一段時間內都不會普及，因為這與汽車其他的各項新技術是完全不同的一個概念，其他技術可以說是針對車，讓車在效能上進行一個提升，然後還是透過人將效能進行一個體現，實際上最終也就是人控制著汽車然後進行一系列的相關活動

而無人駕駛的話，就是顛倒了這個概念，雖然大部分時間也是人控制汽車，當真正用到無人駕駛的時候，實際上就是把自己交給了一臺汽車，但機器終歸是機器，人工智慧終究是人工的，起碼就現在和以後相當長的一段時間內，人工智慧還並不是真正意義上的智慧，它缺少思維，缺少判斷能力，當遇到一些沒有預設好的情況時，它就會不知所措，更不知道如何去應對處理，這樣一來，你還會放心讓一臺不能處理突發情況的汽車來決定自己的安全嗎？假如汽車已經有這個功能了，你會完全放心的讓它自己行駛嗎？這個問題值得好好思考一下

雖然人工智慧在這幾年比較火爆，但是一些與安全無關的，例如智慧電視，智慧音響，智慧空調，現在都不敢說是百分之百的完全智慧，應用到與人身安全相關的領域，那更是應該謹慎再謹慎，不是說意識還沒有達到，是技術還沒有真正的完全成熟運用

再回到無人駕駛這個問題上來，其實現代無人駕駛，更多的是一個噱頭，不是在技術上真正有所突破，說到底，一切都是為了銷量為了利益，個人感覺，如果把這股勁兒用到技術研發上，真正的智慧和無人駕駛才能加快前進的步伐，更快的來到我們身邊，實現它的價值，造福於整個人類

首先這方面的技術如今還不是非常的成熟，還有很多方面的問題沒有解決。需要強大的智慧化，解決一切能想到的突發問題。但現在以有人駕駛為主，向無人駕駛的過度期會有很多的難題。還不能適應現在的生活。要普及這種車最少還需十年吧。

我認為20年後小區大部分停車位的使用者不再是業主而是類似“滴滴”的租車公司，城市的交通擁堵也會減輕，駕校會縮減規模，汽車保險只有少數人會買，因為買車的人會很少。 人們買車是為了炫耀豪車？還是為了享受駕駛樂趣？還是為了解決出行問題？(前兩種人20年後還是會買車)，那麼現在為了解決出行問題的人為什麼要買車？我覺得是因為公共交通還不夠發達，打車難價格貴等問題。 現在無人自動駕駛還不成熟，但是經過幾年的技術迭代，我相信5-10年就能技術成熟(因為摩爾定律)。到時後新能源純電動車技術也該成熟了。 無人駕駛車不需要像有人駕駛車一樣保持安全距離，可以跟停跟啟，並且能保持車速，那麼單位時間內透過路口的車就更多。 如果車能自己開，那麼滴滴打車還需要派單給私家車主幹什麼呢？他只要集中足夠多的錢買無人駕駛汽車投放到市場上，多到任何人在市區的任何一個角落，按下叫車按鈕，無人車能在最多2分鐘內到達你面前，如果真能做到，那用車成本將大大降低。首先:電能是可再生的清潔能源，比汽油價格低的多。第二:從車輛本身的成本來講，車的價格不變，每天使用的時間越長成本越低。第三:去掉人工費。第四:因為是一家公司控制的幾千萬輛無人車，就算偶爾會出點事故公司也不用購買保險，公司完全承擔得起，也就是保險費都省了。 從使用角度看，打車比買車方便和便宜，所以我覺得這是未來代替私家車的出行方式。 現在只想到這。。。

肯定會，首先是線路比較固定的駕駛，比如貨運、公共交通和長途客運，之後肯定會深入私人駕駛領域。在技術上，隨著人工智慧地進一步發展，運算能力持續加強必然可以應付可能更為複雜的道路系統，技術上可能已經不難實現。

還有一個是安全性。人工智慧系統的安全性如何保證？如何避免被駭客入侵和劫持。由於這不僅僅涉及到財務，還有人身安全，所以人工智慧安全防護功能還需要更多的重視。當然，如果技術公司能夠把握技術前沿，被駭客控制的可能性比較低。

問題除了技術上的，還有法律上的。由於無人駕駛，因此如果出現事故，責任如何認定就成為了一個相對而言比較新穎的工作。在無人駕駛狀態下發生的事故是由技術公司承擔責任還是由使用者承擔責任？無人駕駛與有人駕駛車輛發生事故應該如何界定，這些相對來說還沒有合適的法律制度可以借鑑。當然，這也不是解決不了的，相關討論已經在進行。

現在由於中國城市不成熟的規劃，中國道路系統已經十分複雜，給駕駛者巨大的壓力，並增加了犯錯的可能與成本。成熟的無人駕駛的普及會讓即便是今日中國如此複雜的道路系統上出現錯誤的機率大幅度下降，這總體上或許有助於我們改善生活的質量。無人駕駛應該是大勢所趨，到來也許只需要10年甚至更短。

肯定會來，而且可能導致無人價值到來的是5G告訴傳播能力基建完成就能到來

我們分別從無人駕駛基礎條件，和普及階段來看

各個學校和公司都在研究無人駕駛，Google，百度，從演算法本身上看，無人駕駛已經不是問題，運算能力和通訊能力的提升是解決這個的關鍵，目前百度、Google、騰訊等都已經通過了無人駕駛上路的測試。

安全性上：比較可觀的說，無人駕駛的安全性是高於人的，但是還有兩個問題：1.無人駕駛對極端場景的滿足，特斯拉撞上大貨車等case就是這種的典型；2.無人駕駛的系統安全性，防駭客攻擊等能力如何，在FF8電影中，駭客入侵汽車帶來交通的控制想必大家映像深刻； 針對這兩個問題，1.需要海量資料和標註能力實現，相信覆蓋n個9的標準是做的到的；2.小機率事件，安全系統提升也不會成為瓶頸

涉及到面向無人駕駛的法律、金融等配合體系的到來，只要國家放開就能上路。由於無人駕駛，因此如果出現事故，責任如何認定就成為了一個相對而言比較新穎的工作。在無人駕駛狀態下發生的事故是由技術公司承擔責任還是由使用者承擔責任？無人駕駛與有人駕駛車輛發生事故應該如何界定，這些相對來說還沒有合適的法律制度可以借鑑。當然，這也不是解決不了的，相關討論已經在進行。

3.1 小場景

比如可規劃路段： 面向商業的倉庫內無人駕駛，已經有能力了；

無人泊車，有能力了；

封閉路段： 高速無人駕駛，很快可以上了；

3.2 半無人駕駛

路上有人駕駛和無人駕駛共存

3.3 純無人駕駛

沒有人開車了，目前musk在做的管道能力，也是一種，這裡涉及到面向無人駕駛的極大地基建工作，也是極具商業市場的。

針對三個階段，第一階段，應該逐漸實現了；第二階段，要5-10年，第3階段，可能要更長，但也一定會來到。

最後，飛機是不是基本上是無人駕駛。。。

如果說的是完全的無人駕駛汽車，目前來說很難說，特別是上個月特斯拉告訴致死案發生以後，無人駕駛監管這一塊，恐怕更難走，要知道，特斯拉目前的輔助駕駛還遠沒有達到無人駕駛真正的技術要求，不僅僅是特斯拉，Uber上月做無人駕駛測試也發生了命案，導致Uber不得不暫時叫停無人駕駛的測試。無人駕駛最重要的就是安全，而現在對“到底是機器的錯還是行人的錯”這一點的爭論都還沒個定論，更不要說全面普及了。

單純說技術上，即使技術在這兩年，比如深度學習之類突然有了大的突破，從一個 level跨越幾個級別到了最終的 level，達到了成熟的無人駕駛，普及也非常難，因為還牽扯到智慧城市智慧交通系統建設的問題，以中國為例，行人、車輛相互亂竄，整個交通環境非常複雜，這意味著，要全面普及無人駕駛，恐怕還要先培養一下好的交通行為習慣才行，否則要完全的避免意外也很難，比如半夜自動駕駛汽車在正常的行使，結果某個行人突然衝到馬路上，假設那時的技術已經能夠做到即刻反應，立即停止，但也很有可能會擦碰上，即使沒有死亡，也會一定程度受傷，可能這也是為什麼谷歌去年會出關於汽車表面材料可彎曲的專利，也是希望一旦出現這種情況，能夠最大程度減少碰撞傷害，但是這種情況發生後，要如何定責就是個問題，所以，技術+監管等各個問題真正準備好的時候，才是無人駕駛能夠真正普及的時候。

無人駕駛具體什麼時間能夠完全普及還真不好說，但是現在已經有很多汽車企業和科技公司重點研發了，以便能在以後的尖端技術競爭中取得優勢，其實無人駕駛就是現在的人工智慧，將汽車進一步智慧化，賦予它更高的智慧，當汽車在路上正常行駛的時候，能夠和人的思維一樣，根據不同的情況做出不同的判斷並且能夠下達出正確的指令，最基本的就是剎車反應，然後還有跟車隨行，躲避障礙物，正確識別紅綠燈等等，缺一不可，就算是差一項不能正確下達指令也不行，因為這個人身的安全息息相關，想要真正的達到智慧化，還得透過努力來不斷的完善，具體到開車上路的方方面面，這些都需要一定的時間才能完成。

其實，70年代開始，美國、英國、德國等發達國家開始進行無人駕駛汽車的研究，在可行性和實用化方面都取得了突破性的進展。但無人駕駛遲遲沒有普及，因為技術僅僅是它的一面，我們更要看到全面市場化所需要的安全，和法律。

2017年以來，特斯拉自動駕駛汽車事故連連，讓許多車主和消費者都十分擔憂其自動駕駛功能的穩定性與安全性。

按照美國高速公路安全管理局，及美國機動車工程師協會的權威分類，自動駕駛技術被分為L0到L5六個等級，其中，達到L5級別才能被稱為完全自動駕駛，而特斯拉可是聲稱自身的駕駛系統將完全自動化，達到L5。而剛剛8月20日在中國廈門亮相的“阿波羅”號的自動駕駛等級，在L4。

就連全球領先的特斯拉自動駕駛技術都仍舊存在一定程度上的安全隱患，中國想在這方面有所突破，談何容易。

並且，自動駕駛汽車發展的初衷就是為了緩解道路擁堵、提升交通安全。且不說如今在測試、商用過程中發生的安全事故，自動駕駛汽車未來一旦大規模商用，那麼面臨的事故風險將更大。

此外，由於整個無人駕駛系統處於一個大的物聯網環境下，一旦網路安全出了問題，後果將不堪設想。

想實現全面的無人駕駛的佈局，在安全性方面，還需做更多的努力。

在安全問題之外，法律環境也是必須要考慮的重點。目前世界上大多數國家都尚未出臺自動駕駛法律，少數的如美國、德國、中國、日本等國家也只是釋出了部分法案，遠未形成成熟、全面、完整的自動駕駛法律體系。

你說倆無人駕駛的車發生了點碰撞，責任怎麼判，保險怎麼賠，事後怎麼處理等等，一系列法律都亟待完善。

放眼世界，除了美國部分州允許在測試過程中取消駕駛員以外，絕大部分國家和地區都明確要求在路測過程中必須配置安全員。在測試階段尚且如此，更遑論正式的商用階段了。

所以，如果哪一天可以保證無人駕駛的安全性和相關法律的健全性，其普及的日子也不遠了。

一說起無人駕駛，大家都是覺得這也是一個非常遙遠的目標，畢竟無人駕駛涉及對AI技術的要求極高，但這並不妨礙大家對於無人駕駛領域的各式探索，2018年11月19號，無人駕駛汽車領域可以說迎來了一次革新，榮耀新發布的旗艦機榮耀Magic2，在強大的AI技術支援下，成功完成了對一輛汽車從開車、巡航、加速、到停車的全場景動作，成功挑戰了無人駕駛，讓我們看到了手機AI未來的無限可能。

在直播中可以看到，透過語音操控YOYO就可以完成開始駕駛、按照指定速度巡航、返航等動作。在路況識別和避障能力測試中，測試人員在道路上擺放了障礙物。在距離障礙物3米時，測試車輛便成功避開障礙物通過了測試。

手機可以操控無人駕駛測試背後的技術是我們剛關心的問題，其實這次“AI代駕”的測試，核心在於三個方面：強大的內芯“麒麟980 AI處理器”、聰明的大腦“智慧生命體YOYO”和一雙眼觀六路的眼睛“超廣角AI三攝”。

榮耀Magic2能夠完成無人駕駛測試，內建的麒麟980晶片功不可沒。麒麟980處理器採用了目前業界先進的7nm製程工藝，首次商用了Mali-G76 GPU，同時還配備了雙NPU，不僅提升了效能，還帶來了雙倍的AI算力，保證榮耀Magic2可以實現更復雜的AI運算。

在雙倍AI算力的支援下，能夠讓榮耀Magic2接受到路況資訊後能在短時間內迅速分析，準確判斷出合理的駕駛路線，及時操控汽車完成轉向、規避路障、加速等動作。

2.具備學習能力的智慧生命體YOYO提供軟體支援。

無人駕駛不僅需要硬體基礎，也需要軟體的支援，需要兩個層面的深度協作才能完成複雜的排程。車輛遇到的每一次道路狀況、突發事件也都是學習的過程。只有具備自主學習能力才能不斷提升自動駕駛能力，在下一次遇到類似情況作出正確的判斷和選擇。

榮耀Magic2內建的智慧生命體YOYO擁有目前業界最高的4556分高智商，具備了自主學習能力，可以透過語音、語義識別能力對人下達的語音指令做出正確的判斷，完成無人駕駛。

3.AI超廣角三攝像頭加持實現了智慧路況識別

對於自動駕駛來說，路況的準確判斷是尤為重要的，對於攝像頭的視野有著很高的要求。視角越高能看到的道路越多，也就能更全面瞭解道路情況，及時作出應急反應。

榮耀Magic2背部擁有AI超廣角三攝像頭。一般的手機鏡頭焦距多為27mm，而榮耀Magic2點超廣角鏡頭則為17焦距，相比普通攝像頭取景範圍多出近一倍。這樣一來，榮耀Magic2攝像頭獲取的範圍就更廣，可以為手機的路況、場景識別提供充足的資訊。

無人駕駛的真正普及還需要多久是一個未知數，但與手機智慧的相連帶來新的運用場景思路無疑是目前無人駕駛領域的一個有力突破和嘗試，希望在不久的未來，我們可以利用各界領域的先進科研成果，真正的跨入科技改變世界的智慧時代。

無人駕駛還尚欠火候，起碼在近幾年不會普及。

谷歌在無人駕駛商業化上面，走在了世界前列。谷歌從2009年開始研發無人駕駛汽車，比絕大多數科技公司和傳統汽車廠商都要早得多。先發優勢再加上自身的技術積累，谷歌無人駕駛進展超前也理所當然。

2018年5月4日，谷歌歌旗下的Waymo無人駕駛測試車出現事故。此次事故發生在美國亞利桑那州錢德勒市的一處十字路口，一輛Waymo無人駕駛測試車與本田轎車相撞，谷歌Waymo無人駕駛測試車安全員受輕傷。加上之前Uber 無人車撞死行人事件，民眾爭議、政府猶疑，無人車發展曾一度陷入低潮。

無人駕駛的交通事故牽動著輿論神經，也考驗著人們對無人駕駛汽車的容忍度。

無人駕駛目前還面臨許多困難，比如坑窪的路況及冰雪路況的行駛，先進的谷歌公司也不敢保證能完美克服路況的困難。

沒有完整的法律，出現交通事故由誰負責。

人在開車時有自主意識，而無人駕駛中的電腦又不具備意識，如果出現一些較為複雜的問題需要電腦做出判斷，它能做出完美的判斷嗎？

無人駕駛依賴網際網路，網際網路存在許多安全漏洞，無人駕駛能保證安全嗎？

許多人抗拒無人駕駛，他們認為駕駛是一種樂趣，而無人駕駛的出現剝奪了他們的樂趣。

大面積普及的方式是什麼？技術通過了，管理也通過了，模式不是問題了。但是，現在最大問題是，現有的汽車怎麼辦？還是人駕駛，人駕駛就面臨一個問題，人不守規矩，就會造成更多的交通問題。

人不遵守馬路規則，橫穿馬路，怎麼辦？最麻煩的事情，還是在於我們的習慣，還有過去的這些沒有淘汰的產品。

可以有選擇性的開發無人即使指定區域或指定路段，一定要開始，這個技術成熟了，開始是必須的。也是這個時代的必須。

中國人的學習能力和創造力，敢於實踐的能力，可以改變一切，影響一切。這個事物的發展，還是要從中國開始。哪怕是從一個小小的城市開始，都是有積極意義的。