對於自動駕駛的前景，只能說不論是國內外，在自動駕駛這條路上終將越走越遠。

奧迪A8作為第一款搭載LEVEL 3技術的量產車型已經發布，玩科技的奧迪在這方面依然是領先了賓士、寶馬兩位“老大哥”一步。

奧迪A8搭載了LEVEL 3級別的無人駕駛技術，無人駕駛一共分為四個級別，當達到第四階梯的時候，無人駕駛便是真的到來了。而LEVEL 3級別還被稱為，有限制條件的無人駕駛或者是“高度無人駕駛”，也就是說在這個級別，汽車只能在特定的情況下進行無人駕駛操作，同時它也會透過對實際情況進行判斷，決定是否提醒司機是否接管汽車。

自動駕駛或者說是無人駕駛、智慧駕駛，其根本目的是解放人類的雙手，為日常出行帶來方便，目前全球的汽車行業都在朝著這個方向不斷前進。就拿國內來說，這些自主品牌車企，雖然在智慧駕駛上沒能達到像奧迪那麼高的程度，但是在車聯網、車輛行駛輔助等多個方面這種技術已經得到了大範圍推廣，這就是為什麼國內的市場用會說中國產價效比高，其實這個高就是高在了這些配置上。

目前的美國因為法規方面的寬限，儼然成為了無人駕駛車的孵化基地，眾多中國車企都是跨越半個地球，“遠走他鄉”研究、實驗無人駕駛汽車。這樣的熱度，定能帶來不錯的成績。

無人駕駛，從各個方面來說都是一種科技時代下社會進步的發展產物。所以。它是十分具有發展前景的，畢竟在這科技時代，簡潔、舒適便是硬道理。

自動駕駛肯定是一個大市場，如果有一臺擁有自動駕駛功能的汽車擺在你面前，在其他條件接近的情況下，你肯定會優先選擇。根據麥肯錫公司統計，到2025年全球自動駕駛汽車可產出2000億至1.9萬億美元的產值。美國勒克斯研究公司曾釋出報告稱，2030年，無人駕駛汽車將形成一個價值870億美元的市場。

對於中國來說，新能源汽車和無人駕駛汽車是我們汽車工業“彎道超車”的絕佳機會，中國工程院院士李德毅曾表示，以無人駕駛汽車為代表的輪式機器人將成為中國智慧製造2025的首張名片。圍繞這一技術，國外的谷歌、特斯拉，國內的百度、騰訊都在密集佈局。百度在無人駕駛方面的成就已經可圈可點，騰訊這隻“黑馬”也不容小覷。

事實上，自動駕駛或無人車技術還將帶動一個非常長的產業鏈。以鐳射雷達這個無人車必備的裝置舉例說，2015年底，無人車普遍採用的鐳射雷達價格高達70萬元，而半年後的批發價格就降到50萬元，有機構預測，到2020年，鐳射雷達價格會降到300美元左右，2025年會降到200美元左右。目前，國內外企業都關注到了鐳射雷達這塊大蛋糕，有分析機構預測，到2035年，鐳射雷達市場空間將超過百億美元。

除此之外，感測器、導航系統等相關產業也將受益於自動駕駛市場的發展，自動駕駛可以說是“牽一髮動全身”。

無人駕駛、人工智慧和智慧互聯都是最近熱門詞彙，不論是3月的“兩會”還是4月的“博鰲亞洲論壇”。

尤其是無人駕駛，讓人既忐忑又嚮往，但凡有點風吹草動，有點技術突破就能引起一陣轟動，哪怕是到目前世界上還有沒一輛車是真正的自動駕駛的量產車。

為什麼無人駕駛能讓人整個汽車行業爭先恐後呢?

因為無人駕駛就是未來交通模式。

因為，發展無人駕駛技術不管是從環境，還是經濟等方面考慮，這項技術是有利於民的。

無人駕駛的最大優勢是——無人駕駛可以減少降低人員傷亡。因為無人駕駛主要靠大資料，只要數擾積累成熟，機器開車比人開車肯定要更加安全。

目前，中國已經實現了軌道交通列車的自我管理和遠端控制，上海政府也已經向兩家汽車製造商發放了無人駕駛汽車的道路實地測試許可證。但遍及到普通人的生活中，還需要十年以上。資料安全問題，無人駕駛汔車資料怎樣應用和運作，以及國家立法等安全標準還需要一個漫長的過程。

但我們現在已經能遙想到了，隨著無人駕駛技術的成熟，飛機也是可以無人駕駛的。那麼，像我這種不管怎樣努力也拿不到駕駛玉證的人照樣可以開車上路，想去哪就去哪，想想就好激動。

仍非常具有前景。今年發生的數起自動駕駛致死事故讓許多人開始認為，讓AI系統處理駕駛是一個錯誤，並且它們註定會殺死人類。對此，他們認為，自動駕駛汽車應當受到更為嚴格的監管和審查並且可能的話無限期推遲一直到能確保它們不會對司機以及乘客造成傷害。

不過這種想法真的正確嗎？未必。雖然自動駕駛汽車致死事故並不是什麼好事，但如果想要朝著更加安全、更加光明的未來前進，在現實世界裡的測試必不可少。

自動駕駛汽車會殺人？--偶然性

首先人們需要認識到的是，無論採取怎樣的安全措施或者在推出自動駕駛汽車技術的時候多麼謹慎，自動駕駛汽車都會捲入致命碰撞事故。

汽車和行人總是處在一個隨機變數的世界裡，從意外的交通狀況到突發的天氣情況再到突然墜落到道路上的障礙物等等。由於測試車隊行駛的里程數達到了數百萬英里，所以在某些情況下，發生事故不可避免，即便它的演算法非常先進。

所以不論怎麼樣，人類就是有可能死於自動駕駛汽車之手。

人類駕駛者所面臨的風險

接下來需要了解的是人類駕駛者在控制汽車方面的糟糕情況以及與自動駕駛汽車駕駛的對比。2016年，僅在美國就發生了40200起致命車禍。來自斯坦福大學的一項研究結果顯示，90%的事故至少部分是由人為因素造成。

儘管如此，針對人類駕駛者的測試標準相對還是非常寬鬆，任何人都能獲得駕照。實際上，自動駕駛可能比人類駕駛還要安全。

有失才有得

令人感到不幸的是，在任何想要獲得更高級別安全的過程中，受傷和死亡都是可以預見的一部分。俗話說：“有失才有得。”

這裡我們拿另一個與駕駛相關的安全特性舉個例子：安全氣囊。首批安全氣囊出現在上世紀60年代，然而這些肩負著降低碰撞車禍中死亡風險使命的產品對人們造成的傷害卻比想象中要嚴重。即便到了現在，在過去的十年時間裡仍舊發生了近200起因安全氣囊引起的致死事故。

然而與此同時，它卻救下了44800多人的生命。隨著安全氣囊技術的不斷進步，更多的生命得到了挽救、由此引發的傷害也在不斷減小。

自動駕駛技術也一樣，在早期的發展中可能會導致一些致命事故，但相信隨著技術的不斷髮展前進情況會變得越來越好。

接受事實

儘管如此，仍有許多的消費者和政策制定者仍舊希望推動自動駕駛汽車的更高標準。比如美國國家公路安全管理局的主管認為自動駕駛汽車在上路之前需要實現比人類駕駛員安全一倍的目標才行。然而，長時間的等待意味著這項技術在數年時間內將不會有任何技術上的改進。

RAND公司則證實了一些猜想，幾乎在所有的測試條件下，一個更加寬鬆、更加靈活的政策將可以拯救比保守政策更多的生命。

然而目前真正面臨的問題是，讓你們該如何說服立法者甚至自己相信這是一個正確的選擇。或許現在能做的最好事情就是接受、承認自動駕駛的不完美。

大家會發現近幾年，不管是燃油車還是新能源汽車都和智慧、自動駕駛、車聯網扯上了關係，其中自動駕駛是呼聲最高的功能， 也是汽車產業新的增長點，自動駕駛最長遠的目標就是由各種硬體及軟體的結合，在加上精確的演算法等讓車輛代替司機去駕駛，實現無人駕駛，雖然目前很宏遠，但實現起來還是有很高的難度，而且離老百姓還很遠。

但可以預計的是，隨著自動駕駛的發展和完善，越來越多的駕駛輔助功能會變的普及化，自動駕駛的普及有兩個核心目標，一個是提高駕駛體驗並緩解駕駛疲勞，另一個是提高車輛的安全效能減少因車禍導致的人員傷亡。

在幾年前，自動駕駛的部分功能例如自適應巡航、車道中央保持、自動剎車、主動跟車、疲勞預警等駕駛輔助功能基本上只會在一些價格非常昂貴的豪華車系才會配備，老百姓望而不可及，很多消費者根本沒有體驗過。

而現在，很多價格親民的民用車一樣可以實現，例如“威馬汽車”的Living Pilot智行輔助系統擁有12項主被動安全配置，是同級別實現L2級別自動駕駛功能最全的車型之一，而售價僅在15-20萬的價格區間，所以自動駕駛現階段對老百姓最的意義就是推動了駕駛輔助功能的完善，讓車輛體驗更好，安全性更高。

汽車自動駕駛普及可能性分析

L2級自動駕駛成為了2019年最熱門的話題，似乎一臺量產車不裝備這些配置都不好意思上市；然而自動駕駛是否真的有普及的可能性，L2級自動駕駛的實用價值到底有多高，這一問題有分析過嗎？本篇分為兩節，對這一問題進行簡單分析。

1：L2級自動駕駛的真實價值

自動駕駛一共分為五級，分別為L1~L5。其中最低級別的L1指部分輔助駕駛功能，比如定速巡航或主動剎車系統，駕駛車輛的主體是駕駛員而不是汽車，L1級嚴格定義是與自動駕駛無關的。L2自動駕駛的配置多出自適應巡航、隨動轉向、道路併線輔助以及偏移預警等，這些配置了理論上可以實現起步後車輛的自動駕駛，不過想要實現規劃路線後讓車輛自動完成整個通勤流程還做不到；其次L2級系統因系統算力較差，目前公認的適用場景只有封閉式高速公路以及少數環線城市快速路，家用代步汽車絕大部分時間用以通勤的城市道路是不能使用的，所以車輛的駕駛主體仍然是人而不是車。

L3~4級是逐漸擴充套件自動駕駛功能適用的路段，直到L5級才能滿足全部路況的完全自動駕駛。但是目前量產汽車還沒有一臺能達到L5級標準，充其量能滿足L4級，不過因達到這一等級的汽車製造成本非常之高，所以普及率也是非常之低。那麼主流的適用場景很小的L2級自動駕駛，這一普及的價值能有多高呢？

2：自動駕駛發展的障礙-製造成本與規則

一種全新型別的汽車想要普及，其產品定位必須符合大眾消費層級的能力，白話一些的說就是車輛價值不能很高，佛足額大部分人消費不起也就談不到普及了。而自動駕駛汽車的製造成本決定了車價總不會低，比如最基礎的主動剎車和自適應巡航系統就很昂貴；因為僅依靠毫米波雷達誤判率較高，而只有鐳射雷達又無法實現長距離的高速駕駛全速自適應，所以就需要毫米波雷達與鐳射雷達同時裝車，造車成本自然水漲船高了。

一臺普普通通的智慧手機只有十餘個感測器，一臺高度智慧化的自動駕駛汽車數百個感測器，與這些感測器關聯的系統硬體可想而知也是非常之多的。那麼僅這些智慧化系統硬體就會讓車輛的製造成本高的離譜，在加上動電池、電機、電控系統、物料成本以及研發製造成本後，這些自動化等級達到L4~5級的車總會是豪華級的高階車，僅此一點就決定了自動駕駛汽車很難成為主流。

以上是車輛存在的問題，最重要的問題實際是穩定性與防火牆安全問題。由數百個感測器組成的智慧化汽車很難保證硬體的穩定性，同時也無法保證控制程式在用車過程中不出現崩潰；這點叫做系統的車輛魯棒性，為robust的音譯，釋義為系統的強大程度。這一問題是限制汽車駕駛自動化發展的全球車企的共同問題，在無法保證車輛系統與硬體故障不影響駕駛安全之前，這些車一旦普及則會大大提升到交通事故率。

其次實現汽車駕駛自動化的前提一定包括網聯化，車輛的駕駛控制權開放給電腦，電腦與雲端連線則有被雲端操控的可能性。曾經有過類似的測試，測試車輛是一臺具備自動駕駛功能的美系新能源轎車，該車在不到10分鐘的時間內即被從雲端入侵實現了遠端操控。這種場景在測試中也許會有些趣味性，然而在實際道路場景中則會非常可怕；試想大量的自動駕駛汽車被從雲端攻入，一旦實現遠端操控駕駛則KBFZ會再也不用汽車炸彈了吧。

總結：自動駕駛汽車的發展前景並沒有那麼廣闊，除公共交通工具以外，家用汽車完全自動化會帶來很多問題。然而商用車輛的自動化也存在問題，因為實現了一人控制多車（保證全時監控）的高效遠端駕駛狀態之後，大型車輛的專業司機會不會事業呢？國內只有駕駛證的人超4.5億，汽車保有量約2.4億，其中數千萬臺是營運車輛哦。所以綜合車輛製造成本、穩定性與網聯化安全等級，以及汽車領域與運輸領域等多方面宏觀的分析，自動駕駛汽車似乎並沒有未來。

汽車自動駕駛一定是一個未來的趨勢，因為自動駕駛就像所有的科技技術發展一樣，它的真正目的是代替人力，減少人力成本，就是用科技減少我們的，呃，用人區工作的成本，所以這個呢是一個不變的趨勢。

未來自動駕駛一定是呈爆發式增長，這就像計算機的摩爾定律是一樣的，因為運算速度越來越快，所以在處理人機資訊的時候呢，會延遲會越來越少，為自動駕駛人提供了一個最基本的科學保障。第2個問題就是5級技術的發展讓傳輸資料變得無限可能，所以當我們的aI智慧運算速度以及傳輸技術得到有效體現之後，那麼自動駕駛已經從技術上完全成熟了，現在呢有很多的公司，比如說百度，比如說阿里，包括騰訊，以及谷歌等公司都在在這方面的投入，大量的精力和開發，就證明它離我們越來越近了。

未來我們真正面對的最大困難可能是法律問題。

因為當人工智慧發生這個交通事故的時候，很難界定的責任由誰來承擔，這是現在他得到發展和有力推廣的最難的一個問題。相信人們會用智慧或者用物權法的方法去界定這個當發生人工智慧的交通事故時候來，如何界定這個問題，很快我相信也能突破。

交通機械，和工廠的製造機械一樣，未來必然面臨自動化，無人化，智慧化，機械代替人類，不僅僅是為了節約人力成本，更重要的是，人類弊端機械完全可以避免，我們試想，人類的駕駛問題，比如路怒，機械不存在這個問題，比如違章駕駛，機械會嚴格遵守既定程式，堅決杜絕違章違法，比如疲勞駕駛，機械不存在這個問題，就是連續工作幾天幾夜也沒關係，比如疾病，機械不存在拉肚子，不存在腦溢血，心梗，即使有宕機的可能，完全可以做成雙系統，當然，我們不能說機械就不會有故障，但是這個故障是可控可預防的，試想當所有的車輛都統一了系統，有節奏，有秩序，有規則的行駛，那就不存在加塞，不存在別車，不存在，違停，而且將來無人駕駛的汽車。可能不再叫車，是整個日常出行的其中一個硬體，一個環節，可能將來出行統稱交通系統，要知道我們目前的全民駕照，本就存在極大的問題，起碼有很大一部分人是不適合擁有駕照的，有的人真的不適合，這就像有的人不能做醫生，有的人不能做廚師一樣，駕駛應該職業化！總的來說，無人駕駛是必然的！

當前，自動駕駛因其增長迅猛而備受關注，並有著廣闊的發展前景。在自動駕駛技術領域，AI相當於自動駕駛汽車的大腦，其準確指揮能力有賴於前期的資料積累和後期的AI訓練。對此，曼孚科技已經攜手浪潮實現自動駕駛資料中臺與AIStation人工智慧開發平臺的全面對接，加強生態合作賦能自動駕駛創新。

透過私有化部署的方式，曼孚科技的自動駕駛定製化資料中臺與AIStation開發平臺實現全面對接。作為領先的AI開發平臺，AIStation能夠為AI模型開發訓練與推理部署提供從底層資源到上層業務的全平臺全流程管理支援。曼孚科技資料中臺能力與AIStation的有效結合可將領先的AI資料處理能力與計算能力、深度學習軟體棧資源深度融合，實現統一管理排程，從而助力使用者快速建立與部署模型、管理AI全週期工作流，滿足自動駕駛不同開發層次的需要，以資料加速自動駕駛創新。

目前，在曼孚科技與浪潮的合作中，已經打通自動駕駛研發過程的中臺與後臺，實現計算資源、資料與演算法研發的高效敏捷管理，提升綜合資料處理效率10倍以上，輕鬆解決自動駕駛企業基礎設施搭建問題，賦能自動駕駛開發全生命週期。

在未來電動汽車普及的情況下，車內所有裝置高度自動化，物聯網化，在強大的電磁干擾下，或者說電機的啟動或者很多車輛一起行駛的氣候，對自動系統的影響不可忽視，個人感覺不太看好，求不噴就好！！！！

自動駕駛或者說是無人駕駛、智慧駕駛，其根本目的是解放人類的雙手，為日常出行帶來方便，目前全球的汽車行業都在朝著這個方向不斷前進。就拿國內來說，這些自主品牌車企，雖然在智慧駕駛上沒能達到像奧迪那麼高的程度，但是在車聯網、車輛行駛輔助等多個方面這種技術已經得到了大範圍推廣，這就是為什麼國內的市場用會說中中國產價效比高，其實這個高就是高在了這些配置上。

目前的美國因為法規方面的寬限，儼然成為了無人駕駛車的孵化基地，眾多中國車企都是跨越半個地球，“遠走他鄉”研究、實驗無人駕駛汽車。這樣的熱度，定能帶來不錯的成績。

無人駕駛，從各個方面來說都是一種科技時代下社會進步的發展產物。所以。它是十分具有發展前景的，畢竟在這科技時代，簡潔、舒適便是硬道理。

一，可能是趨勢，但要發展到大量應用，還有很長的路。

二，現階段經濟下行壓力大，失業率增加，大力發展無人駕駛可能會導致大量已駕駛為職業的人員失業。

三，無人駕駛最終達到車輛自身感測器和網際網路協調相結合才能達到最好效果，最好實現路面上跑的車輛均為無人駕駛車輛，利用車聯網技術和大資料雲計算統一協調才能達到最安全最有效率。

最主要的問題是若是什麼都自動化，智慧話，社會就業怎麼弄，會不會帶來大量的失業等社會問題需要好好思考。