——個人認為，真正的無人駕駛，距離我們還很遠。要知道無人駕駛的概念，和現在各品牌都在推行的自動駕駛，是兩碼事情。目前的自動駕駛，是基於路面標線和周邊標識來進行的，是基於攝像頭，感測器來進行。並且根據前後左右方的雷達掃描反饋訊號，來規避碰撞和行進。但是這樣還有很大的缺陷。比如道路標線標誌不清晰，或者一些比較複雜的路況和擁擠路面，攝像頭無法讀取到各種引導標誌的情況下，都是影響自動駕駛正常合法的行車的。注意這裡有合法，譬如可能會產生走錯道等情況。

——而我們目前還缺少什麼呢？第一是政策，這一點，包括中國交通管理層面，都在積極的配合各大車企做自動駕駛道路測試。而技術層面，我們需要更加智慧自動駕駛處理器，也就是行車電腦。並且不僅僅把自動駕駛的技術處理，體現在自身的各種攝像頭和感測器上。實時路況的遠距離採集和傳輸更是個問題。比如把前檔的擁堵路況，前檔發生事故等等實況資訊傳輸到車內，經過更加智慧的車載處理器分析，是否更換道路，不更換的話，如何選擇最優處理方式等等。

——這樣一來，首先需要更多的路況資訊的採集系統，比如智慧攝像頭等基礎建設。還需要速度更快的無線網路來支撐資料傳遞，甚至在一些沒有基站或者訊號不好的地區，使用衛星訊號傳輸資料等。這一點，如果大規模的使用5G網路，可以滿足無人駕駛的需求。可以預見，5G網路的大規模應用後，到時候，自動駕駛路試獲得成功，法律法規也將建立，自動駕駛車輛也開始上路。但是無人駕駛還得等等。

目前來看距離我們還有一段距離，靠不靠譜就看以後能不能有更多人工智慧方面的突破了。

現在就連一直宣揚自動駕駛的特斯拉都已經從官網上撤銷掉關於自動駕駛的介紹了，所以目前來看關於自動駕駛什麼時候能夠普及還是一個需要等待的問題，尤其現在頻頻出現自動駕駛導致事故的新聞，人們也對於自動駕駛產生了一些疑慮，所以短時間來看，想要人們打消對於自動駕駛技術的顧慮還是要從自動駕駛的安全效能方面加大投入，畢竟人們對於自己的安全問題現在是越來越重視了。

而且現在來說，自動駕駛的關鍵在於人工智慧的應用，但是目前來說人工智慧的發展還是比較緩慢的，雖然目前越來越多的高科技公司都在加大對於人工智慧領域的研究和開發，可是目前並沒有什麼技術方面的歷史性突破和發展，所以想要人工智慧達到真正類人的程度並不是很現實，所以自動駕駛的普及之路還是需要一段時間進化發展的。

但是我們也不能放棄對於自動駕駛的期待，畢竟作為一門新興的技術，還是需要讓時間來驗證和逐步完善的，我們能做的就是慢慢等待就好了。

無人駕駛技術是一種即將改變人類未來社會的科學技術，它正在越來越盡力走進我們的生活之中，而且已經有不少無人駕駛車輛在某些區域中走向運營，當5G技術普及的時候，無人駕駛技術全面放開也將隨之到來。

無人駕駛技術為什麼需要5g技術配合呢？這是因為無人駕駛車輛需要處理大量的計時資訊，而且需要做到快速和細緻，5g網路技術可以滿足這一需要，因此當5g技術成熟且普及的時候，無人駕駛技術也將可以普及。

無人駕駛技術需要隨時處理大量即時資訊，非5G網路不可，比如當無人汽車在路上行駛的時候，它對道路的規劃、以及道路上車輛的情況等需要隨時做出及時處理，因此它的行使地圖和路況資訊需要實時更新，實時和車輛管理系統溝通，無人駕駛車輛透過感測器、攝像頭採集到的資訊資料量很大，對網路通道的速度、頻寬以及資料傳輸時效性都很苛刻，而且需要大資料雲技術的輔助，4g網路還滿足不了，唯有5g網路技術才能有效滿足。

如果頻寬不足的話，那麼資料就不能及時傳輸，無人駕駛車輛就不能對地圖和路況資訊做出及時調整，那麼它在行駛的過程中就很容易出現問題，甚至激發某種事故，所以5g網路技術低延時高頻寬的特徵，正是無人駕駛技術最需要的，是無人駕駛技術的前提條件。

相對4G網路，5G網路的傳輸速率提升100倍，其峰值傳輸速率達到10Gbit/s，所以單位資料的傳輸用時將會非常短，我們用4G網路下載一部1g容量的電影，大致需要半分鐘，而使用5g網路技術不到一秒鐘就能完成，這樣的速率就可以滿足車輛在道路上行駛時出現緊急情況的資料處理。

比如，當很多車輛在高速路上以極小的車距行駛的時候，那麼當最前面的車輛出現事故或緊急剎車的情況時，後面的車輛往往來不及反應就會撞上去，這樣車輛就很危險了，但是5g網路技術下的無人駕駛技術可以讓後面的車輛瞬時感知前面的路況，進而做出及時的避免措施，這樣就能避免事故的發生，車輛也就安全了。

隨著社會的發展和科學技術的進步，毫無疑問無人駕駛技術終將會大行其道，這是一種可以極大促進社會發展的技術，中國多家人工智慧公司在這方面研究多年，已經具有了充足的技術儲備，可以說在技術方面已經很成熟，只待5G技術全面普及，那麼我們就可以享受無人駕駛技術帶來的種種方便和好處了，到時候我們想去哪裡，只需要坐上車後說一聲到哪裡，車輛就像是有司機一樣把我們帶到目的地，而我們在車上也可以做自己想做的事情，就是睡上一覺也行。

在無人駕駛全面落地之前，必須全面解決其面臨的各種安全問題。以人工智慧技術發展的現狀來看，無人駕駛要想全面落地，還有很長的路要走。

近年來無人駕駛技術的爆發的技術基礎也源自於2006由Hinton在深度學習領域的革命性成果，由此基於神經網路的深度學習演算法得以在計算機視覺、語音識別、以及計算機行為決策方面深度應用，從而構成了無人駕駛軟體層面的技術基礎，而在實現無人駕駛的工程應用上，已經不存在較大的技術障礙，因而，無人駕駛的天花板依舊在於基於深度學習的AI技術的侷限性。

而另一方面，基於AI技術的L4級別的自動駕駛已經開始進入商業化階段。目前，google Waymo、特斯拉AutoPilot、百度Apollo以及通用Cruise均已實現L4級別的自動駕駛。

然而，2016年的美國，一輛自動行駛中的特斯拉Models撞上了一輛白色拖掛貨車，致使駕駛員死亡，這是第一例無人駕駛車禍致死的案例。

事後，有專業人士據車禍地點的環境分析後指出，在強光直射下，依賴攝像頭的影象識別系統失效，未能及時檢測出前方正在穿過道路行駛的白色貨車，同時由於毫米波雷達位置較低，而一般的毫米波雷達垂直視角在±5°以內，導致當Tesla靠近拖掛卡車側面時，雷達波束從下側穿過了卡車，導致漏檢，從而致使事故發生。車禍發生後，特斯拉改進了無人駕駛系統，並修改了官網關於AutoPilot的釋義。

實際上，無人駕駛技術全面落地的最大障礙是安全問題。以深度學習演算法為核心的AI技術構築的無人駕駛系統至今尚未真正解決由“計算機理解偏差”而帶來的駕駛安全性的問題。

從AI技術演化的角度來看，深度學習演算法為核心的“智慧化”實際上並不是真正意義上的智慧，而是基於大資料和深度學習演算法在“動態規劃”原則下對統計意義上“最優解”的達成。因此，當下要想解決無人駕駛的安全性問題，必須在這個框架下將“不安全”的可能性降低到一個低於人類車禍機率的紅線之下，才具備無人駕駛走進千家萬戶的“接受底線”。

今年五月，在寧波舉行的第六屆中國機器人峰會上，中國工程院院士鄭南寧發表了主題為《直覺性AI與無人駕駛》的演講。鄭南寧院士提出，在演算法模型下，建立覆蓋全部的場景模型是不可能的，但“構造一個基於認知構建的類人自主駕駛，使AI自主駕駛具有類人的決策機制，則能應對高動態和強隨機性的交通場景變化。

目前來看，基於人類思維決策機制建立演算法模型，使AI具有類人的“意識”以當前的技 術條件還無法達成，一方面，人類的決策往往透過自身多方面的經驗達成，而並非固定的在駕駛場景下形成單一的決策機制，另一方面，在大多數人的決策過程中，感性因素常常會佔主導地位，而演算法決策則是百分百的理性決策，而在某些特定情況下理性決策往往不是“最優選擇”。

放眼未來，無人駕駛必定在未來某一個時刻全面應用至出行領域，屆時，現有交通規則甚至道路形態或將出現新的變化。而從無人駕駛的初步應用到無人駕駛時代的來臨之間，人們將長期處於一個“人類+AI駕駛”的混合出行時代。而在這個過程中，相應的法律法規也必須與之相適應。

如果說安全問題是AI無人駕駛落地的“入場券”那麼，無人駕駛與現有交通體系及規則的適應則是一場AI與人類直接的“博弈”。

從本質上看，AI無人駕駛的演進過程，是一個在以提高出現便捷性與安全性的前提下，人類逐漸將出行部分逐漸交給AI負責的過程，在這一過程中，人類在出行領域保留主導權的同時，將出行安全與操控權交付至AI，以實現對人力的解放。

在這一過程中，作為博弈其中一方的人類又有著十分矛盾的心理。一方面，人們希望透過AI來解放人力，來獲得出行體驗的“舒適性”，另一方面，人們又擔心現有技術條件下，AI的決策會帶來安全風險和道德風險。因此，無人駕駛的落地不止是技術層面的落地，也是公眾認可度和無人駕駛交通法規等層面系統化適應。

在決策層面上，基於深度學習的AI將在很長的一段時間內不會出現“類人”的決策模型，因而，人們可以預期的AI無人駕駛，實質上是低安全風險下的交通輔助工具，從這個意義上來講，AI無人駕駛的進步反而會增加人類駕駛者陷入“AI安全陷阱”：一方面“非人”的AI並不能真正給與駕駛者安全的保障，另一方，日益進步的AI無人駕駛技術會增加駕駛者的“惰性”從而造成潛在安全風險。

無人駕駛跨越“AI安全陷阱”的關鍵在於是否能夠準確判斷AI無人駕駛技術進化的奇點，而判斷無人駕駛是否達到技術奇點的原則可以從兩個方面去考慮：

1. AI完全具有作為“人”的分析決策能力（也就是實現獨立思考的人工智慧）；

2. 基於深度學習的AI無人駕駛在實際道路行駛中的事故率要遠遠低於人類駕駛。

其次，從現實的層面來看，軟體程式是AI技術不可或缺的構成，在聯網狀態下，獲得車輛控制權的AI也更容易受到網路駭客的攻擊，因此，除行駛安全外，網路安全問題也是無人駕駛真正落地需要解決的問題。

在現有AI技術以及其成長空間下，未來，無人駕駛的落地將不可避免的分為兩個階段，即封閉場景下的商業化落地，以及作為駕駛輔助功能的商業化落地，而要想真正的實現智慧無人駕駛，還有很長的路要走。

隨著科技不斷進步，之前許多不敢想象的技術逐漸出現在人們的生活中，為我們的生活帶來便利，而自動無人駕駛就是其中之一。

目前，部分汽車已經實現半輔助駕駛，正如自動停車倒車技術，一定程度上解決了廣大女司機倒車難的問題。但，要想實現完全無人駕駛，還需要什麼技術呢？是5G，一個在近一年來頻頻出現在人們生活中的技術熱詞。要讓一個合格的無人駕駛車輛上路，感知層的感測器技術則是關鍵，數百個感測器要與外界進行資訊交換，技術至少包括鐳射雷達、超聲波雷達、攝像頭、高精度定位、V2X等。而5G的效能正好具有高速率、低延遲、大連線的特點，它恰如其分的為無人駕駛保駕護航。

其中V2X這個人們並不熟悉的技術，是一種車對外界的一切感知接受的橋樑，如天氣路況，訊號燈與目的地，從接收到反饋，再在短時間內作出資訊資料整合。5G將承載大量的資訊資料，配合高速執行中的車輛，使得資料能高效和低延遲的流動，這無疑將大大提高了無人駕駛的安全準確性與可行性。