汽車無人駕駛技術其實就是汽車智慧網聯技術。隨著汽車的普及，人們對於汽車的要求從效能、外觀、排量等功能性問題，向自動泊車、自動避障、無人駕駛等“智慧化”方向靠攏。目前，汽車“智慧化”雖然已廣泛應用於汽車，許多汽車智慧功能已經為人們熟悉與使用，但人們對“汽車智慧網路”的概念還是相對模糊。

什麼是智慧網聯汽車?

智慧網聯汽車是指搭載先進的車載感測器、控制器、執行器等裝置，並融合現代通訊與網路技術，實現車與車、路、人、雲等智慧資訊交換、共享。具備複雜環境感知、智慧決策、協同控制等功能，達到安全、高效、舒適、節能行駛，並最終實現替代人來操作的新一代汽車。

用通俗的話來講，現在汽車功能中的倒車雷達、倒車影像、自動泊車、自動避障、遠端遙控等等功能，都屬於智慧網聯的範疇。而智慧網聯的最終方向則是實現汽車的無人駕駛。

中國智慧網聯汽車智慧化分級標準與國外有一定區別，但在智慧化層面幾乎也是大同小異，共分為兩個層級：

人監控駕駛環境（駕駛輔助、部分自動駕駛）和自動駕駛系統監控駕駛環境（有條件自動駕駛、高度自動駕駛和完全自動駕駛）。

智慧網聯汽車核心技術

環境感知技術、無線通訊技術、智聯互動技術、車載網路技術、先進駕駛輔助技術、資訊融合技術、資訊保安與隱私保護技術、人機介面技術等；

中國智慧網聯環境現狀

中國是世界上汽車保有量最大的國家，龐大的汽車使用者群體為智慧網聯汽車發展創造巨大的潛在市場。中國汽車使用者對於智慧網聯技術的接受程度相較國外汽車使用者好很多，對於智慧化汽車所具備的各項功能。相關資料調查顯示：無人駕駛功能接受度為75%，新能源（電動或混合動力）汽車接受度為79%。智慧網聯技術為汽車行業增添生機，作為新興行業，智慧化汽車還在不斷研發的階段，需要更多人才。

湖南萬通技工學校汽車運用與智慧網聯專業：

學制三年，核心課程涵蓋汽車發動機系統、汽車底盤系統、汽車電路電控、汽車美容、汽車快修快保、汽車鈑金、新能源汽車結緣及故障診斷處理、智慧網聯汽車核心技術（環境感知、無線通訊等）。該專業涵蓋燃油車、新能源車及智慧網聯汽車的系統學習，就業面十分廣闊。

汽車智慧化技術層面的突破，需要吸收大批相關技術人才，其發展前景也呈現良好態勢。抓住智慧網聯汽車的風口，你就是下一個智慧型人才。

一、無人駕駛現有的技術

無人駕駛技術的確運用了很多對車輛所在環境能夠進行精確感知的感測器，此外，還有高精度的地圖定位，包括透過車載電腦對汽車進行駕駛。可以說，每一項技術都在之前有長期獨立的發展。但相比於無人駕駛技術本身所整合的各種成熟技術，其衍生到各個領域的變換和創新，更加可圈可點。

在未來，如果無人駕駛技術得以普遍推廣並最終確立，那麼首先它會對人們的出行造成巨大的影響。

在未來除非是很少的一部分個人愛好者，絕大多數人，從功能實用的角度來說，都不會再自己擁有一輛車。他們會在手機上通過出行專門的app，選擇自己需要用網約車還是共享單車，這個可以說是對人們出行所作出的重大創新。

隨著無人駕駛技術的成熟，將來的車可能並不會像我們現在的車這個樣子。由於不需要人來駕駛，無人駕駛汽車在很大程度上就會變成一個移動的空間，人們可以把這個空間改造成一個咖啡廳、酒吧、電影院等等。

在這個移動的空間裡面，運輸本身可能不需要錢，而附加的各種服務可能需要很多錢。這就像在美國一些加油站，售賣氣球並不是汽油站的主要收入，而加油站裡的各種附加服務才是利潤的主要來源。而汽車領域呢，以我們現在普及開來的新式交通方式：網約車和電動車為例。無論是出行方式的革新者——滴滴還是uber都沒有考慮清楚，還是出行所用能源的變革者——特斯拉，他們現在是運用新技術的攪局者，這個新技術得到推廣之後，給整個交通領域、整個社會都帶來了巨大變化。

如果無人駕駛技術真的能確立，那麼它將越來越會趨向於透過各種服務，而並非汽車出行本身來滿足人們的需要，並賺取更加豐厚的利潤。

在未來，很可能那些移動空間會被承包給第三方服務公司進行，他們更加專業地在移動空間展開的各種服務，而出行公司僅僅從這些服務公司內收取一定提成。

這將是商業模式的一個重大創新與變化。

如果想了解無人駕駛技術的創新，需要從瞭解無人駕駛技術的功能劃分、主要技術入手。無人駕駛是透過計算機等相關技術代替人類進行車輛自主控制實現運輸功能。主要功能

包括：對路面環境的感知、車輛行駛運動的規劃和車輛行駛運動的控制。有些人談到可以開發設計機器人代替人類進行車輛駕駛，其實這種方式不是高效的。因為機器人也需要完成路面環境的感知、車輛行駛運動的規劃和車輛行駛運動的控制，其中機器人對車輛行駛運動的控制會由於機器人的運動帶來一定的誤差和滯後。

現有的無人駕駛都是基於車載電腦完成，透過電腦直接控制車輛的運動。這種方式具有成本低、控制精度高、實時響應速度快等優勢。這種電腦直接控制車輛運動技術已經相對比較成熟。

無人駕駛技術的關鍵技術包括高精度地圖、定位、感知、智慧決策與控制。尋求無人駕駛技術的創新需要從這些關鍵技術入手。例如傳統的地圖構建和感知主要是基於鐳射感測器陣列來完成，而鐳射感測器的成本較高，近些年一些公司和研究機構創新性的採用成本低廉的攝像頭實時採集影象進行地圖構建和定位。

智慧決策方面可以從機器學習、人工智慧等方面入手。傳統的機器學習主要是基於人類經驗的學習、訓練方式，無人駕駛技術可以從不基於人類經驗的學習方式中尋找創新，讓車輛自主學習，避免人類經驗的不足限制機器學習的效能而影響無人駕駛技術的發展。