自動駕駛的方向走偏了，全自動駕駛的市場需求並不迫切，輔助駕駛才是剛需！就像飛機一樣，巡航階段用自動駕駛，起飛降落或者其他特殊情況由人工操作。

駕駛汽車和做愛一樣，是常人天性熱愛的事情，科技的發展一定要考慮人性哦！

自動駕駛可提供的精密地圖都沒有，AI升級了也沒有用。後期主要靠5G網路，5G網路未普及AI智慧駕駛很難有所做為。主要是沒網路後車內處理系統無法達到正常行駛功能。

自動駕駛的困境是本事屬性決定的，駕駛艙不像其他工具，它的核心需求是在保證安全的前提下提高出行效率。自動駕駛車規級要求本身就是特別高的要求標準，目前又由於高精地圖、車路協同等基礎工具都尚未完善，自動駕駛任重道遠。當然，最重要的還有5G基礎通訊的普及，5G是自動駕駛擺脫困境的前提。我不相信在目前的4G網路通訊下自動駕駛能前進的哪一步。

自動駕駛有兩個關鍵技術節點，如果突破了，自動駕駛才能真正走入百姓家中。第一個就是解決傳輸的問題，不僅速度快，還不能掉號。咱國家中三大通訊商掉號率能達到0.003%以內，在世界上都是最好的，但離按著自動駕駛的要求還很遠。解決這兩個問題就用5G，5G普及後，這些都不是問題。第二個如何處理行駛過程中大量資料的計算問題。靠車載計算機肯定不行，未來還得靠雲計算，現在馬雲，騰訊，華為都在做雲計算呢，如果成熟了，再加上5G，我想自動駕駛的春天就來了。

737MAX的2次墜機事故給了我們慘痛的啟示，AI目前只能作為一種技術輔助手段，不能凌駕與人類的掌控之上。

AV是個好東西，上一個AV推動了網際網路的發展，催生了許多實用技術的誕生，今天呼之欲出的AV（自動駕駛）更是集計算機視覺，語音識別，行動規劃，機器人控制等近現代可以融於一身的集大成者，所以我想稱之為弱AI時代的明珠也不過分。各路大佬對自動駕駛的看好程度並不一樣，比如比較樂觀的像百度系，以及各創業公司CEO，當然還有各路媒體，當然還有為AI滅火的，其中比較理智的像是吳軍，王垠，Waymo公司，谷歌等。換句話說，真正技術領先的公司或者看透技術發展曲線的個人看待技術往往比較理性，當讓百度系和各路創業公司由於公司發展，在宣傳上略有誇大也是正常。

自動駕駛早在上世紀七八十年代就開始發展，直到今天也沒有普遍應用，但是隨著各項技術的成熟，相信其真正落地也不再是夢想吧（甚至很快就能實現）

自動駕駛想要度過目前的困境涉及到的因素很多，但是隨著5G，AI，雲服務的發展以及精密地圖導航的商業化，這個困境已經看到了能夠解決的希望，相信L5級別的自動駕駛離我們也不是很遙遠了

並不認為。

AI的核心是深度學習，什麼是深度學習？就是讓裝置透過資料，得到人類的邏輯思維。說到底，AI只是思考，但只是思考有意義嗎？

霍金在人類的群體中就如同AI，你讓他去做實踐，是不可能的，所以需要外部的力量幫助，而這就是車輛控制與自我定位。

AI控制汽車，就得知道周邊的物體是否會阻擋他，需要攝像機和雷達吧？這兩個上了，汽車就有眼睛了。

但眼睛看的東西太多，資料量太大怎麼辦？就得提高運算能力。

這會提升運算能力，不同人提出了不同看法，有人提出邊緣化，就是讓汽車自己變“聰明”。還有人提出雲計算，也就是讓資料上傳到平臺，讓幾百上千個人去思考這些資料。

邊緣化除了得考慮算力外，還得考慮儲存問題，如果沒有硬碟，那麼資料存不了，運算也會逐漸變慢。但這一問題已經解決了——減少無用資料，增加固態硬碟。但車輛在高速行駛過程中，資料計算還是沒法得到快速計算，這也是為什麼自動駕駛通常在80-90公里每小時。

而在雲端，目前最大的問題就是無線資料傳輸速率。目前4G傳輸還不夠快，部分割槽域無法覆蓋，這些必然導致車輛無法實現良好的駕駛情況。

這個時候，就有企業提出“端—雲”規劃，訊號好就用雲，不好的時候就是本地化運算。

但三個臭皮匠還能頂一個諸葛亮，為了更好的實現自動駕駛，，5G的必要性就出來了:高密度覆蓋，高速率傳輸。

5G的優勢是快，其次是頻率高，透過5G基站＋GPS或北斗，能實現更加精確的定位。但5G覆蓋面小，穿透性差。

這時候為了實現全覆蓋，就得大面積鋪設基站和訊號站，但華為把5G訊號發射器縮小了，一個人揹著三、四個基站就跑去安裝了。

所以說，在5G時代，AI的升級更多的是提升運算能力，更多的還是需要其他裝置的支援，只有周邊裝置做好了，汽車才能進入下一個階段。

簡單點說就是，自動駕駛不是隻看AI，更多的是配套裝置的完善，從而提升AI的作用。