您好，隨著國內人口的持續膨脹，國內城市尤其是一二線城市可使用的空間卻顯得比較有限，甚至無法抵禦接連不斷的新增人口流入壓力。由此可見，如何提升可使用的空間範圍、如何提升城市的管理效率、如何提升整個社會的運作效率，就頗顯關鍵了。在網際網路時代下，先後出現了不少顛覆性的技術，而近年來無人駕駛技術的崛起，更是掀起了一輪無人駕駛的熱潮，如無人汽車、無人公交、無人飛機等等。為什麼要發展無人駕駛？歸根到底，還是要達到提升效率，增強可使用空間，達到規範化管理的目的。與此同時，面對目前社會存在的停車難、停車空間有限等問題，無人駕駛有望從根本上提升城市可使用的空間與範圍，大大提升了社會的管理效率，這也是一種創新。不過，就目前而言，無人駕駛的安全性仍不足夠高，對不少人來說，心理層面上還不能達到可接受的地步。或許，對於無人駕駛的普及，尚且需要一定的時間，但相信這也是一種社會發展的趨勢。不過，如何制定出標準化的規則、如何降低盲區事故風險、如何從根本上確保駕駛安全性等，這確實影響到未來無人駕駛的發展命運，同時也牽涉到我們的生命安全。對於無人駕駛的發展，確實具有顛覆性的影響，對社會的影響也是不可小覷的。或許，在社會發展大潮流下，無人駕駛會有望得到逐漸認可，但期間需要解決的問題太多，大家要逐漸適應它、信任它，仍需要一些時間。

解放和發展勞動力；也就是釋放勞動力，發展生產力，提高人的工作效率；

實際上，就司機本身的工作來說，不會給社會產生多大的價值，而且還會造成危險等。

試想，如果你開一輛車從北京到上海，中間耗費了1天1夜的時間，整個過程你需要長時間保持高度注意力，長期消費能量。

比方說，2017年，全球汽車保有量達到6.7億量，而中國的汽車保有量為2億元，佔到全世界的30%，如果每一輛汽車一天的佔用時間為1個小時，那麼全中國一天需要在開車上面耗費2億小時，相當於22831年的時間。

隨著社會的發展，人們受教育程度的不斷提高，社會生活水平的不斷增長，開車已經成為一種負擔，開車已經很難產生價值，司機所產生的單位價值正在一步一步降低；

未來，無人駕駛將會成為主流，因為他將會釋放人的生產力，將人的雙手解放出來，不僅如此，甚至車的形狀也會改變，因為根本不再需要方向盤了。

幾十年以後，車子也許只是移動的辦公室而已，根本不會像現在一樣，耗費如此大的精力。

實際上，這種替代過程是隨著人類的分工不斷細化，而人類的單位生產價值不斷提高的過程。因為只有在成本上划算了，這種情況才會成本現實。

比方說，現在如果有人可以給你提供免費的無人駕駛汽車，還能夠保證安全，那麼何樂而不為？但是關鍵問題就在於成本。當無人駕駛汽車所節省的時間成本超過了無人汽車本身的成本，那麼無人駕駛汽車也就不遠了。+

當然，目前時間還沒有成熟；

1）安全問題還沒有解決，技術還不夠成熟；

2）人的單位生產效率還不夠高，單位時間價值還不夠；

3）技術還比較簡陋，成本比較高；

但是，無人汽車將會成為未來，這是無法避免的，即使這一天沒有出現，可能會是無人飛行器替代這一過程也說不定。因為解放和發展生產力是人類文明以來一直在做的事情，現在不會變，未來也不會變；

我認為是因為無人駕駛的發展會更有利於人們的安全出行，如果無人駕駛普及，我認為因為酒駕而發生的交通事故會大量減少，也大大提高人們在出行時的安全係數。

總而言之就是便於人們出行，提高駕駛安全率。

謝謝邀請，也許是科技有這個出來了吧，但是不知道目前無人駕駛做到了何種條件，可以從目前的交通路況看，交通事故看，人的各種狀態看，比較一下無人和有人的區別，但是無人駕駛得有個路段全無人駕駛試點才知道具體的情況吧？包括紅綠燈的智慧設施，行人規則的設施，有的地方行人的通行可以考慮設施天橋或者地下通道不設斑馬線等等，在實踐中不斷完善吧？

現在說無人駕駛主要是指汽車。

無人駕駛技術是世界人工智慧技術發展公認的大課題。

雖然駕駛功能很簡單，一個人類司機經過三個月的短訓就可以輕鬆駕馭車輛，而發展人工智慧無人駕駛技術則是高階挑戰。

從2012年開始，與汽車無人駕駛技術相關的發明專利達到幾萬件，可見其複雜程度。

人類科學家們不能放棄這個挑戰，因為這是推動人工智慧技術發展、驗證機器學習演算法的極好的機會。

短期內無人駕駛技術的蛋糕不大，專家預測到2021年全球市場規模可達400多億元。

但是，之後到十數年後的2035年，全球銷量將達到1180萬輛，市場規模達幾萬億元之巨。

最後，無人駕駛技術將改寫歷史，取代現在全部的多達8億輛以上的人工駕駛車。

所以，這既是利益所趨又是形式所迫，上世紀七、八十年代後，美英德日中等大國相繼進入無人駕駛的領域，中國也把它納入國家發展規劃。

你想，如果能把圍棋阿爾法狗那樣的技術投入無人駕駛汽車運營，多少家破人亡的交通事故就可以被避免，全球每年有200多萬人免於被撞死。

而且，你也不用擔心配偶或兒女酒駕被抓了。

概言之，開發無人駕駛技術是連線市場和技術，是利於開拓人類想象力、消費能力、生活空間的極佳的AI應用場景，能大大加快人工智慧技術落地於社會。

可以說無人駕駛科技發展發展的必然結果，就像幾年前很多人想象出門不帶錢包一樣，科技的發展把想象變成了現實。

其次，現代人生活節奏塊工作壓力大，無人駕駛將駕駛員從重複、繁重的勞動中，解放出來。 機械和人相比，人更容易疲勞，分心，在緊急情況下，容易出現人來不及反應的重大安全事故。 當然現在的無人駕駛裝置軟硬體都還不太成熟，按發展趨勢推之，安全高效的無人駕駛是必然的趨勢。

我覺得是因為人，越來越貴。

而駕駛是一個機械化的重複性的勞動。

未來一定是，這些反覆的，程式可以實現的枯燥工作被機器人，或者計算機取代。

而需要創造性的，制約較少，規則較少的行業，工種則需要人來參與，很難被機器取代。

我們看一下，駕駛就屬於前者，

首先，有大量的規則限制，交通規則。這些規則命令都可以轉化成電腦語言，讓汽車學會。

第二，駕駛是重複性勞動，限制了人類天性的自由，你需要長期坐在方向盤前面，分析路況，很多司機都有頸肩病，記得陳小春曾經有個電影，反應計程車司機的過勞死問題。

第三，目前無人駕駛已經相對成熟，百度，騰訊都有涉及。

但是，並不代表我支援無人駕駛，客觀的講，我並不看好無人駕駛。原因還是基礎設施的建設規模好大，幾乎不可能，本身技術對現有國內的交通環境適應性差。

無人駕駛汽車正成為當下最時髦的關鍵詞，幾乎每週都有相干新音訊發作。本月初，Waymo和Navya分別釋出自家的無人駕駛出租車(robo-taxi)方案，緊接著又發作了無人駕駛巴士試營運的不測事項。

Navya的無人駕駛接駁車才剛在美國賭城拉斯韋加斯(Las Vegas)伸開試營運效勞的第一天，就發作了與貨車細微擦碰的一場“小車禍”。

媒體以及群眾(包括工程師群體)都在鼓譟主動駕駛將會跟司機搶飯碗的簡單見解。很多工程師崇敬人工智慧(AI)帶來的超強運算才能，以及雲端運算強化連網天下的潛力。

廣泛的見解關於宣傳主動駕駛都成了一些原封不動的教師：高度主動化駕駛將會讓行車更安全，而且也有助於提拔我們(乘客)的生存或工作服從。同時，主動駕駛帶來共乘共享的機制還能讓車輛減少，都市的塞車和汙染問題就能迎刃而解。

事實上，關於這些烏托邦的見解並未存在多少佐證或資料剖析支援。技術產業向來關於促進更強大、更疾速且更伶俐的技術不遺餘力，而媒體則以拉拉隊之姿助陣。

關於一項技術能否比另一項技術更良好，這當然存在大量的見解。但是，在宣佈各種批評之前，很少有人會先思索這些論點的條件，或乃至問問早就該問的問題：為什麼需求主動駕駛車？它究竟有什麼用途？

主動駕駛走過的20年……

AutoKab是一家致力於開闢“為商用車隊確保安全主動化”技術的新創公司，該公司位於法國計算機科學與主動化研討所；INRIA園區；INRIA總部位於原北大西洋公約構造(NATO)部隊的中央指揮所。

固然才成立兩年，AutoKab的創始人團隊在公共運輸規劃、路途車輛主動化和運作方面都有超越20年的經歷。

AutoKab 的研發(R&D)中央看起來就像車庫，裡面放滿了以前 20 年來所方案和運用的各種舊型主動駕駛接駁車、Golf球車和小客車，看起來幾乎成了主動駕駛車博物館。

在Michel Parent 的職業生活中，有一半的時間都花在像斯坦福大學(Stanford University)、麻省理工學院(MIT)和INRIA等單位做研討，另一半時間則投入於機器人產業，為交通運輸的“主動化”範疇奉獻了不少想法。Parent 說：“20 年前，我不斷想方案一個能像人一樣開車的機器人。其後我問了本人一個問題，研發如許的機器人有什麼興味？”不過，他以為最該捫心自問的是“我們在試圖處置什麼問題？”

關於如今的都市來說，要處置的就是塞車、空間擁堵(還得留些空間停車)、交通不便(離群眾運輸系統太遠)以及動力糜費等問題。Parent指出，“我們需求互連、共乘且速率更快的公共交通工具與電動車(EV)，”AutoKab實行長Holguin則總結道，“我們想要處置的就是最後這一公里的問題。”

Holguin預期，除非主動駕駛能提供像主動駕駛巴士或無人駕駛出租車等共乘效勞，“否則就算有無人駕駛汽車也無法緩解交通擁堵問題，更倒黴的狀況是能夠會讓塞車狀況變得更嚴峻。”他以為，AutoKab的目標就在於處置“一人一車”或“低乘載”的交通資源糜費問題。

AutoKab 的主要員工來自兩個不同的範疇：“技術”和“運輸”。Holguin 表示：“我們哄騙技術彌補商用主動駕駛車營運時所缺少的環節。”更精確地說，該公司是在為公共交通運輸業者提供一種“以里程計的主動化效勞”。

為汽車和巴士打造的主動化套件

AutoKab 致力於安全和材料剖析兩方面的技術開闢，同時還與很多都市協作，連手打造更有服從的群眾運輸系統。

AutoKab 的稱號來自於‘Automation Kits for Autos and Buses’(專為汽車和巴士方案的主動化套件)的縮寫。當然，它也有硬體開闢的才能。該公司技術長Cristian Sandu表示，AutoKab 的主動化套件的方案可安裝在任何車輛上，包括大量的感測器，如雷達、光達、視覺系統和運算處置器(來自英特爾和Nvidia等供貨商)等，以實現安全駕駛。

AutoKab實行長Carlos Holguin、技術長Cristian Sandu與QuattroporteMichel Parent (由左至右)

不過，Sandu指出，要將這個套件完滿地安裝到車子上得費一番功夫，包括軟體校正。但以即插即用的念來看，這款主動化套件“能夠透過CAN匯流排或FlexRay銜接車體，依據車子的需求進行安裝或卸除。”AutoKab 打造該套件並不是由於關於出售硬體感興味，而是由於該套件關於想要降低主動駕駛車本錢的人來說至關緊張。

但是，Holguin 誇大，AutoKab 對賣硬體沒興味。相反地，它更看重與各大都市的協作，共同開展出能讓交通運輸業者更有率地實行“最後一公立”效勞的方案。而AutoKab則是從城市中主動駕駛車行駛里程獲取利潤。

本錢太高了！

比方，AutoKab 參與了多項歐洲方案，此中包括 CityMobil2。Holguin 指出，從2014 年 10 月至 2015 年 4 月，該公司在法國拉羅歇爾(La Rochelle)伸開主動駕駛測試，“以零事項的好成果實現了超越 6 萬人次的載客量。”

此外，La Rochelle當地住民關於這項主動駕駛效勞的評價也自負高。不過，他們並不曉得這只是個測試。更緊張的是，媒體與普通群眾並未擔憂測試時期的材料蒐集問題。

同時，AutoKab表示在參與歐盟方案中累積了不少經歷。Sandu 說：“我們深化研討在這些材料背後隱蔽的意義。”起首，即便是低速的主動駕駛車共乘，營運本錢也十分高。此外，這些共乘的車輛“經常無人問津”。假如主動駕駛車和群眾運輸系統之間無法有效和諧，想提拔效勞幾乎是天方夜譚。

Sandu 還指出，無人駕駛汽車的大小及其載客量必須依據不同城市的大小與實際狀況來決議。

在 CityMobil2方案案的展現階段，來自協作同伴 Robosoft 和 Easy Mile 的兩支測試車隊分別在 7 個城市進行了階段性測試，但這些車輛並不肯定合適其他城市的狀況。

Christian 說：“我們只能哄騙這些車隊進行測試，由於如今只有它們能幫忙共同，”當然，將來仍有待進一步的剖析。

其次，都市也需求加以調適與共同。Holguin 說：“它們必須關於V2X交通號誌等根底裝置進行投資。”光是打造無人駕駛汽車並不是處置都市全部問題的靈丹妙藥，都市交通問題需求更全面的思索，包括無人駕駛汽車專用的上下車地區。

兩種不同途徑

對外行人來說，Waymo的無人駕駛汽車能夠自負酷炫。至於Navya的無人駕駛接駁車呢？能夠就相形見絀了。

AAA、Keolis與 Navya連手打造的第一輛無人駕駛接駁公交車，在拉斯韋加斯伸開試營運

在美國，人們並不信託當局交通部門或政客關於投資都市根底裝置的承諾，廣泛都以為這些承諾很難兌現。假如人們不置信市當局官方情願花錢架設支援V2X通訊技術的交通號誌，假如他們信不過任何人打造主動駕駛專用的高速公路，那麼，獨一的選擇就是置信Google、Nvidia以及Intel/Mobileye了。這些巨擘正積極地打造充足智慧的主動駕駛技術，以便能偵測路況、發覺路上的到達物，以及樹立及時的3D地圖，而不必改動現有的路途根底裝置。

歐洲(EC)的狀況恰好相反，相似 CityMobil2 的EC投資方案需求無人駕駛汽車成為主動路途交通系統(ARTS)的一部份。好像EC方案中所解釋的：“ARTS 是基於全主動駕駛車(無駕駛座也未裝備方向盤)的路途交通運輸系統，關於所要運用的根底裝置具有先驗知識。即便未裝備主動駕駛功用的 ARTS 車輛，也會由控制中央的人類操作員繼續進行遠端監視和管理。”

肯定，歐洲和美國技術產業關於主動駕駛上路的見解完全不同。在歐洲的方案中，關鍵詞包括關於主動駕駛“根底裝置的先驗知識”和“認證”。

既定開展道路

關於部署在無人駕駛汽車的AI技術，Sandu 婉言：“我們關於深度學習的興味不大。我們有本人的既定開展途徑，能讓當局交通部門更輕鬆地認證無人駕駛汽車。”

美國卡耐基梅隆大學教授 Philip Koopman 曾經在承受《EETimes》的專訪時表示，主動駕駛車面臨的最大應戰在於剋制隱藏於機器學習中的根本測試問題——這個問題困擾科學/工程界曾經很久了。Koopman 說：“想讓以機器學習為根底的系統到達傳統安全標準可不容易。由於訓練資料集並不契合軟體要求與方案的傳等待。”

AutoKab以為，商用的主動駕駛車要想透過認證，汽車製造商必須打造出能為市當局監管部門提供安全保證的處置方案。Parent 誇大，“無人駕駛汽車必須像如今的火車、公交車和飛機一樣獲得認證。

機器人隨機夾取的問題

Parent可說是一名“久經沙場“的機器人專家，如今的無人駕駛汽車讓他想起機器人產業持久面臨的”箱中取物問題“。

客歲，機器人產業協會在一篇報導中到了產業面臨著兩難的問題。“固然技術不斷進步，但機器人箱中取物的才能仍然有限，我們還是沒能到達最後的神聖目標——讓機器人擁有隨機取放的才能。不過，我們仍然有所斬獲，在先進的視覺技術、軟體和取放方案的輔佐下，機器人正進入到一個從未到達的範疇。”

“那麼，為什麼讓機器人學會隨機取放如許困難？答案就在於精確度。固然機器人反覆才能超強，但在一片混亂中隨機取放仍然需求很高的精準度。機器人必須在環境開放的可用空間定位一個不斷更換地位和方向的元件。這就意味著機器人必須平衡各種靈敏度、機器視覺、軟體和運算才能，以便及時處置全部的資料並得出最佳的取放方案。如許的要求固然很高，但絕非無法實現。”

如今，機器人和主動駕駛產業處置這一問題主要都靠提拔運算才能。但是，Parent解釋，“處置這個相同問題的辦法是整齊地依序在托盤上擺放元件，讓機器人更敏捷地取放元件。”換句話說，在釋出R2D2機器人之前，得先處置掉混亂的狀況。

Parent 以為，將相似的思想使用在主動駕駛出租車和主動駕駛接駁車上，就能減少根底裝置的混亂，從而更有服從地處置都市交通問題。

以下是AutoKab“博物館”中放置的幾款無人駕駛汽車，它們可說是以前 20 年來主動駕駛產業的縮影。我們先從AutoKab今年推出的最新無人駕駛汽車開始。

首先是安全

無人駕駛的雷達掃射系統是360度無死角的。這一點對於貨車，尤其是大型貨車的視野盲區就不存在了，從而安全係數也就提高了。

另外還是安全

對於人來說，駕駛久了就會疲勞駕駛，有時還會受情緒影響，有的對突發狀況缺乏理智的判斷力…而無人駕駛是受智慧控制，這些都不會出現。

還有就是方便

有很多人已經拿到駕照了，但不敢開，有的一直沒考到或者沒時間去考又想開。無人駕駛就解決了這部分人的煩惱。

這也是科技進步的使然

智慧產業的廣泛運用，已經遍及生活的方方面面，作為事故頻繁的交通，也必須隨著時代齒輪轉動不可抗拒。

答主今天把車颳了，非常傷心，求安慰。

要是神燈突然出現問我的願望，答主的願望就是“請賜我一輛靠譜的無人駕駛汽車”。

答主是女生，對車比較無感， 因工作需要不得不上路開車。作為手殘星人，答主開車技術實在是渣，如果不是工作需要，真心不想要開車。害怕上高速變道，沮喪眼睜睜看著空位停不進去車， 緊急狀況又反應不夠快快所以磕磕碰碰是家常變飯。所以，無人駕駛真的就是我夢寐以求的事情。

好在答主生活在不是很擁擠的地方，平時開車直線距離比較多，也不用擔心時時變道，基本可以完成從出發地到到達地的使命。

但是那些沒有這麼幸運，又一樣跟我開車水平不高的人呢？該怎麼辦？ 又或是那些沒有開車行為能力，仍想驅車遠行的人呢？

無人駕駛的好處太多了：

❤️省心，解放了你的雙手和雙眼，你可以在行車的過程中放心的睡覺，休息，閱讀，工作，娛樂。

❤️方便，代替了你重複性的操作，不需要你有開車的技能，殘疾人也可以享受驅車遠行的快感。

❤️精準，機械化的操作相對人類的操作精確度提高了不知道多少個百分比，對於水平渣渣來說的人，真是福音。

❤️安全，360度無死角監控車與車之間的距離，配備智慧檢測系統作業系統，提高行車安全性。

目前的無人駕駛技術還不夠成熟，還沒有達到所要求的安全性，相關法律法規還有待完善。

用技術解決人類的問題是大勢所趨。 隨著技術的進一步提高，我認為靠譜的無人駕駛是能夠達到的。就像我們在電影裡看到的未來世界的模樣！我很期待。