無人智慧汽車從熒幕走向現實

科幻電影中有很多經典鏡頭，後來都成為了真實。比如無人智慧汽車，2004年的《機械公敵》電影中，威爾史密斯駕駛無人智慧汽車，並和汽車的人工智慧對話的一幕讓很多觀眾感到新奇過癮。

而到了今天，隨著人工智慧技術的開發，無人智慧汽車已經從電影走向現實生活中。

1、近些年的“中國智慧車挑戰賽”（舉辦時間最長，中國智慧車發展的里程碑）、上個月剛結束的“i-VISTA”、深圳的無人車賽等。

2、由四川鐵投集團、徐工集團和清華大學三方聯合研製的無人駕駛壓路機機群聯動作業，於5月27日在四川攀枝花至雲南大理在建的高速公路專案中測試成功。標誌著無人駕駛壓路機已經能夠滿足瀝青路面碾壓施工規範，這在全球尚屬首次。

下圖是目前已經涉足到人工智慧汽車（自動駕駛）的公司。

中國對無人智慧汽車發展的規劃

2015年國務院釋出的《中國製造2025》，指明無人駕駛是產業升級的重要方向之一，而每年都會發布的中中國人工智慧白皮書，就專門有一版是 智慧駕駛。16年國內自動駕駛開始爆發，國內車企都爭先恐後釋出自己的智慧駕駛戰略。C-NCAP在2018年的測試標準裡添加了AEB場景。

中國在自動駕駛方面的相關政策支援。

1、車載感測器是無人智慧汽車最重要的技術，無人駕駛汽車需要了解周圍環境的情況，這個時候車載感測器就至關重要了。車載處理系統使得車輛可以從感測器獲取資料輸入，並對其進行處理操作，以指導車輛在道路上的執行。基於這些資料，雷達、鐳射雷達、聲納和攝像機等裝置使自動化車輛成為可能。5G的超低時延、海量資料傳輸和視訊資料的傳輸優勢就體現出來了，下圖是常見的一些車載感測器。

2、、未來幾年，汽車對車輛(V2V)和車輛對基礎設施(V2I)通訊也將進入手動駕駛和無人駕駛領域。這將使他們能夠“看到”並直接從其他車輛和道路基礎設施接收資料，而不僅僅是受限於他們的車載感測器所能感知到的東西。不論是從街角、從其他車輛上，亦或是更遠的距離上都可以進行通訊。

與車載感測器相輔相成的是，這些額外的資料流與感測器輸入相結合，將為自動車輛周圍的道路和交通環境描繪出一幅更加清晰的畫面。這使他們對無人駕駛汽車更加自信。5G技術，憑藉其超高的可靠性和低延遲，將使人們能夠實時獲得他們需要的資訊，以實時的資訊做出實時的決策，而這些資訊的作用比車輛本身的感測器更重要。

除了這些自動駕駛技術的改進外，5G網路還能以更快、更高效的速度向用戶提供更多資訊，如詳細的地圖資料、軟體和韌體更新，以及網路安全的增強。

3、自動駕駛汽車最令人興奮的一點是，它們能夠從其他車輛的駕駛經驗中學習，這是人類駕駛員無法做到的。當自動車輛遇到新的駕駛情況時，控制無人駕駛汽車操作的演算法會不斷改進。

然而，要實現這些改進，必須從無人駕駛汽車中收集資料，並將其分析和合成為改進後的演算法，然後再分發給其他車輛。

無人駕駛車輛必須聯網才能做到這一點。未來的5G將確保這些資料更快、更有效地交換，使這些自動化車輛能夠分發和接收資料，並最終更好地實現自身功能。

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1、知乎作者“凜冬將至”

2、中研網：《自動駕駛正飛速發展 5G在其中扮演著什麼角色？》

自動駕駛屬於計算機視覺的一項應用，他使用了人工智慧中的深度學習等技術，以目前的技術來看，人工智慧完全能夠自動駕駛汽車，甚至對汽車的操控比很多人類司機都強。美國加州已經從法律上允許無人駕駛汽車上路，雖然還有諸多限制，但是至少說明無人駕駛技術的可行性。

雖然技術上可行，但是，可惡的但是又來了^_^，從人類心理、社會倫理、系統安全性等方面，卻仍然存在很大的困難與阻力。因為人工智慧對環境的判斷做不到百分之百的正確，這就導致它存在誤操作的可能，從而引發事故，即使這種誤操作的可能性比人類駕駛員的統計資料更低，但是從心理和法理上來說，大部分人還是普遍難以接受。

除了自身技術引發的安全問題，還有其它因素引發的安全問題。因為人工智慧駕駛需要運行於計算機之上，而計算機不可避免的會存在黑客入侵問題，很有可能會被犯罪分子利用。另外，在一些強電磁場的環境下，人工智慧存在失控的可能。

綜上我認為，雖然目前基於人工智慧技術的無人駕駛汽車還沒有廣泛應用，但是隨著技術的進一步發展，人們認知的不斷提高，以及法律法規的不斷完善，在不久的將來無人駕駛一定會廣泛應用。

未來可能會使用無人駕駛汽車，但目前，由於網路技術和其他限制，汽車不可能在所有路況下都無人駕駛，其中大多數只是半無人駕駛。

汽車被歸類為無人駕駛汽車。根據國際汽車工程協會制定的標準(似乎有另一個標準不是由兩個部門共同制定的，這一點沒有被清楚地記住)，目前市場上最廣泛使用的車型似乎是建立在海外版本的奧迪A8上，據說它能夠進行L3級駕駛。

以下是無人駕駛技術分類的簡要介紹。它分為六個等級：L0，這是我們的傳統駕駛，固定號碼巡航等。L1汽車最初包含一些自動駕駛功能，即最簡單的定速巡航。L2表示，該車已經涉及兩個以上的輔助功能，如自適應巡航、車道偏離系統、自動識別路標等。目前，特使拉和國內大多數品牌使用的恆速巡航系統都是這種水平。L3級別可以自動完成大多數任務，例如將位置A設定為位置B，但是駕駛員必須隨時準備好接管車輛的控制。拉特使以前一直說他的無人駕駛是這個級別的，但是因為很多東西只能算作L2.5級和L4級。在特定的環境路況和條件下，所有無人駕駛車輛都可以實現，車輛的行駛制動和速度都由車輛自己控制，L5級是世界上所有的路況、速度、時間等都由車輛自己控制，人只能是乘客。目前，市場上的汽車最高只能達到L3級，而L4和L5處於理想階段，這是目前的網路傳輸和路況設計無法實現的。

人工智慧的無人駕駛，主要依靠車內計算機系統為主的智慧駕駛儀來實現無人駕駛。理論上將缺失可以實現，但是實際運用當中目前成效不大，或者可以說並未達到真正的無人駕駛，因為有實用性以及適用性以及安全各方面的限制

美國、英國、等發達國家七八十年代開始都已經在提出這個概念了，中國的話也差不多那個時候也在陸續進入研發了，但是真正進入國內眼球的應該是2005年上海交通大學研製的一臺無人駕駛的汽車，現在國內很多廠家聽說都在研發，目前瞭解到的有比亞迪，廣汽、眾泰（和南理合作）等等，但是最前沿且引人注目的應該算是百度的吧

說了這麼多可能大家還是覺得有點陌生，感覺無人駕駛一直活在概念中從未有過生活的氣息，這是因為無人駕駛目前主要運用在物流運輸方面，所以導致了這錯覺。目前大型的物流公司如京東，順豐，等等都已經早在運用這一模組了。

據瞭解新能源和無人駕駛時未來汽車產業發展的兩個重要方向，而就目前而言，傳統企業把更多的精力傾注到新能源產業，類似特斯拉、谷歌、百度這樣的科技公司則瞄準無人駕駛技術。可能當奧迪A8以全球首款可實現L3級自動駕駛車型的身份亮相時，很多人都在期待L4、L5級自動駕駛的落地，但事實上並不是那麼容易。

前不久，李想說L3級自動駕駛時一個偽命題，其實不無道理。按照美國汽車工程師協會的劃分，L3級自動駕駛是有條件的，並不是完全不需要駕駛員操控，在突發情況下還是需要駕駛員手動駕駛當然,L3級自動駕駛並不是沒有意義，目前已經有很多汽車企業或科技公司計劃推出L3級無人駕駛汽車，比如小鵬、比亞迪、百度等，實現技術普及是一方面，更重要的是，要想真正實現無人駕駛，必須立足於海量的資料，比如路況路網、模擬場景等等，這些資料的積累需要一個漫長的過程。

除了海量資料的積累，技術方面目前也達不到，比如感測器效能和靈敏度、處理器的資料分析能力等等，無人駕駛級別越高，這方面的技術要求就越高，幾乎是成幾何倍數增長，現有的技術條件還遠遠達不到。所以，無人駕駛雖然理論上實現並不難，難的是技術條件實現的時間我們無法預知。

以後也許能使用無人駕駛，但是目前受到網路技術等限制，現在汽車還不能實現所有路況的無人駕駛，現在大部分都只能算是半無人駕駛。

汽車在無人駕駛方面是有等級之分的,由國際汽車工程協會制定的標準（好像還有一個也不是兩個部門共同制定，記不太清楚了），目前在市場上批量使用的車型中，最高的好像是搭在在海外版奧迪A8上面，據說可以實現L3級別的駕駛。

下面簡單的介紹一下無人駕駛技術的等級劃分，分為六個等級:L0就是咱們傳統的駕駛，定數巡航等全部都沒有，L1車輛初步涉及到了自動駕駛的一些功能，就是最簡單的定速巡航，L2代表這臺車已經涉及到兩項以上的輔助功能，如ACC自適應巡航，車道偏離系統，自動識別道路標識等，目前特使拉以及國內大部分中國產品牌用的定速巡航系統就是這個級別的,L3級別是可以自動系統完成大部分任務，如設定A地點到B地點，但是駕駛員要時刻準備接管車輛的控制，特使拉之前一直說自己的無人駕駛就是這個級別的，但是因為好多事只能算L2.5級別，L4級別，在某些特定的環境路況以及條件下可以實現全部無人駕駛，車輛的駕駛制動以及速度等全部由車輛自行控制，L5級別是全球的全部路況、車速、時間等全部由車輛自行控制，人只當乘客就可以可以。目前市面上的車，最高只實現了L3級別，L4和L5處於理想階段，以目前的網路傳輸、路況的設計等還不能實現。

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無人駕駛和人工智慧是兩個概念，但是人工智慧裡面一定包含了無人駕駛這項技術。說一下我理解的觀點，希望可以給你有所啟發。1.無人駕駛是汽車科技的一種技術提升。汽車工業發展到現在一百多年曆史，從最早的工業革命開始至今各種品牌百花齊放，無論在車身結構和駕駛體驗都得到了質的飛躍，但是越來越多的競爭和市場也讓各大汽車企業有效科技創新，從ESP車身穩定系統、四驅、自動大燈延遲、導航、無鑰匙進入、車道偏離防碰撞安全系統等等，再到現在汽車中控都裝備了智慧觸控顯示屏，都說明了汽車科技進步和發展是日新月異，智慧汽車也將是以後的趨勢。

嚴格來說沒有人工智慧汽車這一說法，行業普遍一般稱為“智慧網聯汽車”和“自動駕駛汽車”。

人工智慧，英文Artificial Intelligence，簡稱AI。其核心是思考及學習，具體來講人工智慧就像是一個具備人類大腦的機器，能夠自我思考及自我學習。所以人工智慧汽車的說法並不恰當，正確的說法應該叫自動駕駛汽車或者智慧網聯汽車。

對於自動駕駛汽車，按自動駕駛程度，從低到高可以分為L0～L5六個自動駕駛技術等級，L0最低，L5自動駕駛程度最高，能夠完全實現無人自動駕駛。六個自動駕駛技術等級如下：

L0級－人工駕駛

L0就是完全需要駕駛員人為操作汽車，沒有任何自動化技術的汽車，沒有任何自動駕駛功能。2010年之前的汽車大部分都屬於無自動駕駛汽車。

L1級－輔助駕駛

L1級仍是主要靠駕駛員操作，但是可以輔助提醒駕駛員操作的技術等級，比如定速巡航、車道偏離、自動駐車等技術，可以減輕駕駛員部分操作，使駕駛更輕鬆一點，L1級出現在2010年之後。

L2級－部分自動駕駛

L2級半自動駕駛可以實現ACC自適應巡航、車道保持、車道偏離提醒、自動跟車、AEB自動緊急剎車、主動防碰撞等自動技術。該階段汽車已經可以分擔駕駛員30%的工作，但是仍需駕駛員關注汽車駕駛情況，如有特殊情況還是需要以駕駛員為主導。2015年至今越來越多的汽車開始實現了L2及自動駕駛，甚至十萬級的汽車也有不少配備的。L2級開始自動駕駛才算成型，但是要成熟還需努力。

L3級—有條件自動駕駛

L3級自動駕駛汽車可以實現路況自動駕駛，可以勝任大部分自動駕駛情況，可以接管汽車大部分功能，駕駛員參與汽車駕駛的情況可以明顯降低。但是駕駛員仍需關注汽車狀態，以免遇到因突發事件導致自動駕駛汽車無法判斷識別的情況。這種等級自動駕駛汽車雖然可以實現自動駕駛，但是就像一個孩子，仍需家長時刻關注著。

L4級—高度自動駕駛

L4級自動駕駛汽車已經是全自動化汽車，無需駕駛員任何操作即可完成指定路線駕駛，車上人員甚至可以在車上睡覺，完全無需擔心車輛安全狀況。

L5級 —完全自動駕駛

L5級是自動駕駛等級最高階，在該等級下車輛可在任何天氣、任何路況(市區，高速，甚至鄉間小道)下均能實現自動駕駛，此時你只需輸入目的地指令，剩下的就交給汽車就行，你可以睡覺、看書、或者玩上幾把遊戲，完全不需介入車輛，旅途將會是前所未有的輕鬆舒服。

無人駕駛汽車是通過車載感測系統感知道路環境，自動規劃行車路線並控制車輛到達預定目標的智慧汽車。 第一輛能真正無人駕駛的汽車出現於1980年代。1984年，卡內基美隆大學推動Navlab計劃與ALV計劃。1987年，梅賽德斯·賓士與德國慕尼黑聯邦國防大學共同推行尤里卡普羅米修斯計劃。從此以後，許多大型公司與研究機構開始製造可運作的無人駕駛汽車原型。特斯拉汽車率先推出特定環境下的自駕車。無人駕駛汽車是通過車載感測系統感知道路環境，自動規劃行車路線並控制車輛到達預定目標的智慧汽車

人工智慧汽車真的能無人駕駛嗎？

但從字面意思來看，問題的答案是肯定的，目前多個汽車品牌如：特斯拉等都已推出無人駕駛功能，但當下的無人駕駛，還只能理解為是一種輔助駕駛功能。倘若要實現人工智慧徹底替代駕駛員，實現無人駕駛，還有很長的一段路要走。

我們逐層來分析：

人工智慧近幾年發展迅速，衣食住行匯出都有人工智慧的身影，汽車行業也不能例外，無人駕駛大家都不陌生，從字眼上來看，也就是不需要自己開車，車輛可自己安全正常行駛的意思，而無人駕駛汽車是一種基於網際網路和AI的汽車，靠著人工智慧、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，可以在沒有或者需要人類很少去主動操作的情況下，自動安全地去控制車輛行駛。

從理論上來說自動駕駛不一定說是完全脫離人手操作的，可分為5個等級，級別越高車主的參與程度就會越低，最高等級需要做到的就是，不用人為操作汽車就可以充分應對各種道路條件、天氣、影響通行的物體等麻煩。

無人駕駛的迅猛發展是大勢所趨，從2017年穀歌開始進行出行新方式探索，進入無人駕駛試領域，隨後沒有方向盤的汽車由通用下屬的汽車公司克魯斯研製並推出、特斯拉不斷地完善自家車子的自動駕駛系統，凡事都需要過程，畢竟給每一輛車子裝上各種感官零件讓它自動感知周圍的所有物體，並且讓車子能夠及時應對各種突發狀況是需要很大成本。

①是基礎建設的問題。如何安全、高效的讓車輛靠著人工智慧、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，讓車自安全行駛？隨著人們周遭出行方式的改變，例如機場、停車場、高速公路、鐵路等共用交通設施的規劃又會是怎樣的，這些基礎設施的存在還是必要的嗎？是否會完全替代這些基礎設施？它跟現有的公共交通基礎設施是不是互補的？與此同時我們能夠平衡的處理好它們之間的關係嗎？

②是會不會影響正常的交通秩序、是否會造成擁堵的問題。現如今的交通情況已經是擁堵不堪，特別是那些發展迅速的一、二線城市。無人駕駛真正普及之後隨著人們出行成本的降低，需求也可能會增加，這個問題也是需要大家衡量的。