自动驾驶汽车的概念第一次被提及是在1939年的世界博览会上，里面展出的通用公司的Futurama概念车正式向全世界昭告了这个梦想。从那时起，人类从未停下追求无人驾驶梦想的脚步。
2011年第一辆自动驾驶汽车被允许在内达华洲上牌行驶的事，让自动驾驶技术走进了大众的视野。从那个时候起所有人都明白了，自动驾驶的时代已经不远了。
1.什么是自动驾驶
首先，还是先讲下自动驾驶的定义。
根据自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。
关于自动驾驶的分级，主要有SAE（国际汽车工程师协会）标准和NHTSA（美国高速公路安全管理局）两个标准。目前，前者受到大多数业内人士的认可。
从0级到5级，汽车工程师学会定义了六个级别的车辆自动化：
0级自动驾驶：人类驾驶员负责汽车工程师学会所称的“动态驾驶任务”的所有环节。“动态驾驶任务”是指控制车辆所采取的行动。可能有些系统（如自动紧急制动系统）会为司机提供帮助，甚至在特定情况下进行干预。但是，由于这些系统没有持续参与完成“动态驾驶任务”，因此它们还不能称为“自动化”系统。
1级自动驾驶是辅助驾驶系统，能持续提供转向或加速和制动控制，但只在限制条件和特定情况下提供。
自适应巡航控制系统被认为属于1级自动驾驶：该系统可控制加速和制动，从而使汽车在公路上与前方车辆保持一定距离，但人类驾驶员仍然需要负责驾驶中的所有其他方面。
2级自动驾驶也是辅助驾驶系统，但既提供转向，也提供加速和制动控制，同样是在限制条件下提供。由于人类驾驶员需要定时干预，该级别的自动驾驶程度仍然不高。
特斯拉最初的Autopilot虽然是比较先进的一个系统，但被认为属于2级自动驾驶系统。
3级自动驾驶是我们开始进入实际自动驾驶的级别。该级别的自动驾驶是“有条件的自动驾驶”，这意味着只有在一定条件下自动驾驶系统才能运行。但一旦开始运行，汽车就完全自动驾驶。
通用汽车公司新的Super Cruise系统就属于3级自动驾驶。同样，特斯拉最新版本的Autopilot也属于该级别。
3级与2级自动驾驶的差异在于自动驾驶的程度：系统运行时，人类驾驶员通常无需进行干预，但仍需在一定程度上保持警惕，以在系统提示需要人类接管时介入。
4级自动驾驶属于“高度自动驾驶”。一般来说，我们使用4级自动驾驶来描述完全自动驾驶的系统。除了某些特殊情况，一般无需人类干预。
依靠特殊地图工作的自动驾驶汽车（如目前正在研发中的大多数汽车）属于4级自动驾驶：只要是有地图的地方，这类汽车都能实现完全自动驾驶，而无需人类干预，但并非在任何地方都能自动驾驶。
5级自动驾驶属于完全自动驾驶：只要是人类能够驾驶的地方，该类型汽车都能驾驶。只要有可通行的道路，这种车能去任何地方，任何时候都无需人类驾驶员干预。
目前1级、2级已然实现，3级接近商用，4级也已呈现雏形。百度、谷歌现在在做的事情，就是NHTSA标准的4级。
实现无人驾驶的必要条件之一就是汽车能够通过遍布全车的各式传感器迅速采集到与之相关的车内、外的海量信息并高速处理。这些车辆信息可以被分析和处理后，根据计算主动的选择主动操作，而实现这一切离不开的就是车联网。
2.自动驾驶与车联网
车联网（V2X）是车与万物互联，带来上*视角。
其包括车与车 (V2V)、车与道路设施(V2I)、车与行人(V2P)互联，可以获得实时路况、道路信息、行人信息等一系列交通信息，从而带来远距离环境信号。
现在常常把V2X和自动驾驶放在一起，是为什么呢？
自动驾驶的基本过程是搜集汽车周边信息，然后做出决策（转向、变道、加速、减速）。与现有的**视频识别、毫米波雷达、激光雷达类似，V2X是一种获得其他车辆、行人行驶状态（车速、刹车、变道）的手段。
打个比方：雷达和**是自动驾驶汽车的眼睛，V2X就是耳朵。
谷歌的自动驾驶汽车主要是依靠雷达、传感器和**视频识别来获得周边汽车的状态。而这些只能让车看到视线内汽车和行人的情况，对于自动驾驶来说，这些是远远不够的。
如果汽车都装备了V2X通信模块，静止车辆会周期发送自己停靠在路边的消息，车辆就能实时获得到路况信息了。
V2X是获得视距外汽车状态的一种有效手段，和雷达、**视频识别、传感器共同组成了车辆对外界环境的信息获取系统。而这些信息是自动驾驶汽车做出决策的重要依据。
相对于雷达和**能直接“看”到周围环境，V2X给自动驾驶汽车装上了一双“顺风耳”。
V2X技术在安全提升和交通运行方面的影响力巨大。
1、V2X弥补单车智能软肋，自动驾驶必备技术。单车智能下的高阶自动驾驶因传感器对特殊情景识别有限无法满足安全需求，V2X带来超距离的环境信息带来传感器重要补充。
2、V2X搭建终极目标，智慧交通下零事故零伤亡。V2X更大的意义在于激活整个智慧交通，也将诞生智慧交通管理平台实现无人驾驶综合调度，进而进一步降低安全事故和提高交通效率。
3.自动驾驶的实现方式
ADAS(AdvancedDriverAssistanceSystems)：高级驾驶辅助系统(也称主动安全技术)是利用安装在车上的各式各样传感器，在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。
实现自动驾驶的两条必经之路：
1.车辆本身实现高度智能化能应变各种的环境条件；
2.车与车、车与交通的联网，通过智慧交通规划实现自动驾驶。
ADAS(高级辅助驾驶系统)和V2X(广义车联网)是两条路径的实现基础。若要实现自动驾驶，两条路径缺一不可。
按照欧洲道路运输研究咨询委员会(ERTRAC)2015年对于自动驾驶路径的预测，这两条路径将在2020年开始融合，并预计在2030年最终实现城市环境的自动驾驶。
1、单车智能化：辅助驾驶系统(ADAS)装配率将快速提升。
车辆智能化的主要实施方案为：
1.采用高精度传感器，如微波雷达、激光雷达等使得汽车具有感知周边驾驶环境的能力；
2.具有强大的计算芯片及核心算法针对不同的环境得出相应的驾驶策略；
3.最后使用相应的执行系统进行物理操作。
单车智能化的发展将从辅助驾驶系统(ADAS)开始，并逐步提升其应用能力和操作权限，最终实现完全自动驾驶。
单车智能的实现形式是感知、决策、执行。用人体举例的话，感知就是人的眼，决策是人的大脑而执行就是人脑控制手脚。ADAS高级辅助驾驶即是在提高单车智能。
2、道路交通智慧化：车联网+智能交通为终极模式，但实现门槛较高。
道路交通智慧化主要分为两个部分：
1)车与车之间通信(V2V)，信息包括速度、位置、驾驶方向、刹车等；
2)车与交通系统之间通信(V2X)，信息包括实时路况、道路信息、行人信息等。
在此情况下，将极大提升整个交通系统的驾驶安全性及交通效率，与车辆智能化形成良好的协同效应。
但目前实现仍有几点困难：
1.车辆通信数据标准仍不统一；
2.目前无线通讯技术较难满足响应速度要求；
3.智能交通基础投入较大。
4.自动驾驶两大阵营
自动驾驶研究领域目前基本分为两个阵营：
1、以谷歌、百度以及初创科技公司为主的“越级式”研究型阵营——「在特定区域里发挥全效功能」；他们强调通过采集某一区域的高精度 3D地图信息配合激光雷达在某一区域实现自动驾驶。
2、以传统汽车厂商和 Mobileye合作的“递进式”应用型阵营——「在任何区域里发挥局部功能」；他们强调「万无一失」的复杂传感器组合(redundancy in system)识别周围环境，通过低精度导航地图在任何区域实现自动驾驶。
但是殊途同归，两大阵营的终极愿景都是：「在任何区域里发挥全效功能」。
未来的自动驾驶需要几乎实时级别的数据传输；对于环境的识别以及数据处理，将更加依赖车载电脑在车上完成实时计算；现在很多公司要做到自动驾驶前 80%的功能较为简单，但如果想要做完后面的 20%，就是无人车向超级司机的转变。
递进式阵营主要以传统汽车厂商为主，包括一级二级供应商，整个供应商的关系也在重组，主要源于四个核心的驱动因素：降低技术风险、分担研发成本、缩短研发时间以及锁定客户。
1.这个阵营的升级路径是伴随 ADAS功能逐渐向智能驾驶完善的方向前进的，所以遵循「在任何区域里发挥局部功能」的中期目标。
2.强调「万无一失」的复杂传感器组合(redundancy in system)的配合提供路径标识与规划等功能，通过低精度导航地图在任何区域实现智能驾驶。
3.随着类似 REM等高精度地图的逐步整合，短期内能够为驾驶系统提供额外的安全冗余，长期上配合车联网增强可选路径预测和规划的功能。
4.递进式阵营的可商业化路径更为清晰，从 ADAS功能到半自动驾驶的升级过程中，新功能的推出和叠加对消费者有较大的吸引力。而随着 L4高度自动驾驶功能的完善，我们认为技术普及到量产的过程将会推动渗透率的提升。
越级式阵营以谷歌、百度以及初创科技公司为主，依靠强大的技术背景和巨额的研发投入进行越级式发展：
1.强调通过采集某一区域的高精度 3D地图信息配合激光雷达在某一区域实现高度自动驾驶，也就是「在特定区域里发挥全效功能」的中期目标。
2.这个阵营通过以激光雷达为主的传感器进行路面地图采集，把高精度地图作为路径导航规划决策的主要依据，其他传感器主要用作预防碰撞的功能。
3.相较于递进式阵营，特定区域的高精度地图规模化效应不明显，需要投入较高成本在扩大地图扫描范围上。
4.目前商业化落地路径不明确，因为越级式的技术进步在智能驾驶等级达到 L4水平之前，由于不依靠 ADAS功能的支撑，较难出现过渡性产品。
综上所述，目前业内普遍认为，完全自动驾驶由于技术、法规等限制尚需时日。单车智能提升是实现自动驾驶的必经阶段，以ADAS为代表的递进式阵营智能驾驶产业将率先爆发。
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