一線奮戰(zhàn)無人駕駛也有些年頭了，切身的體會，幾年前還會天馬行空的暢想，這些年開始嚴(yán)肅對待這個問題。這個問題的回答有個基本思路，必須從商業(yè)邏輯->研發(fā)戰(zhàn)略->核心供應(yīng)鏈->

駛行市場巨大

據(jù)美國市場統(tǒng)計：3 萬億英里的行駛里程x每英里 0.1 美元的成本 = 每年 3000 億美元的營收，在共享運(yùn)輸這樣的背景下，類似Uber、Lyft 和滴滴這樣的先行者，總計估值已經(jīng)高達(dá) 1100 億美元，基本相當(dāng)于美國汽車三巨頭通用、福特和克萊斯勒的市值之和。

共識四：城市發(fā)展將會在遠(yuǎn)期支撐自動駕駛

未來 20 年內(nèi)大量的交通基礎(chǔ)設(shè)施都將支持自動駕駛。什么專用道路標(biāo)識，V2X，5G,高精度地圖，邊緣計算設(shè)備等等等等。也許現(xiàn)在的設(shè)施差了些，未來為了安全一定會改變。

共識五：誰強(qiáng)誰弱不重要，滿足市場需求才是最重要的。

這是一個最重要的問題，回答這個問題我認(rèn)為實際上是兩種劃分：

1.所有權(quán)劃分

未來消費(fèi)者到底會將汽車看做是私人物品還是服務(wù)供應(yīng)商，這關(guān)乎一個商業(yè)模式的問題。

2. 使用空間劃分

是開放道路，半封閉道路，還是封閉道路（這種不應(yīng)該算作自動駕駛領(lǐng)域），開放和半封閉道路的參與者有很大區(qū)別

我認(rèn)為，自動駕駛是早晚的事，現(xiàn)在看來，自動駕駛的普及速度比預(yù)想的還要快。

自動駕駛一旦大規(guī)模普及，很多功能將會成為現(xiàn)實，比如：車輛可以像動車一樣編組運(yùn)行以實現(xiàn)同步高速度的交通，車與車之間的通訊和交互可以實現(xiàn)高效的通行效率和極低的事故率，甚至不需要紅綠燈及各種復(fù)雜的交通標(biāo)志標(biāo)線系統(tǒng)，總體的交通效率和安全性將大大提高，是革命性的。

用不了多久，就會有人說：“開車這么危險的事情，以前竟然讓人去做，這簡直太嚇人了，不可想象。”，當(dāng)然“女司機(jī)”這個說法可能也要退出歷史舞臺了。

很多朋友擔(dān)心交通基礎(chǔ)設(shè)施以及法律責(zé)任等問題，我覺得這點不用太擔(dān)心，自動駕駛普及的過程，也是相關(guān)的交通技術(shù)設(shè)施和法律不斷完善的過程。

今天主要分析一下自動駕駛的技術(shù)層面，其他相關(guān)的道路設(shè)施及法律責(zé)任等問題在這里不討論了。

首先簡單說一下自動駕駛的原理。

所有的控制系統(tǒng)都是由傳感器、控制器和執(zhí)行器組成的，從這個角度上講，自動駕駛原理其實和人工駕駛是一樣的，我們用眼睛觀察路況，而自動駕駛則是使用激光雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、攝像頭、GPS等傳感器來觀察路況確定位置。我們用大腦做判斷，自動駕駛當(dāng)然就是用電腦作為控制器來判斷。然后我們通過手腳控制車輛方向盤、加速和剎車，自動駕駛也是根據(jù)電腦的輸出直接去控制車輛。

看上去很簡單，但是要深入分析的話，特別是汽車這么危險的東西，要想保證自動駕駛的可靠性的話，其實非常復(fù)雜。

傳感器方面，激光雷達(dá)和超聲波雷達(dá)當(dāng)然都是用來測距的，理想狀態(tài)下車輛可以探測到周圍所有的障礙物并算出這些障礙物的距離，但是實際上，這些障礙物很可能會被誤判，比如風(fēng)中飛舞的塑料袋會被判斷為障礙物，甚至雨滴有可能被認(rèn)為是障礙物。攝像頭更不用說了，單目或多目攝像頭利用計算機(jī)視覺讓自動駕駛汽車實時識別交通信號燈、交通標(biāo)志、車道線、近距離低速障礙物等，同時加上與道路基礎(chǔ)設(shè)施以及云端數(shù)據(jù)庫的通信，實現(xiàn)諸多功能。但是，今年特斯拉自動駕駛出現(xiàn)的死亡事故很大程度上與攝像頭有關(guān)系。在逆光和大光比的情況下，攝像頭的分辨能力就降低了，當(dāng)然還有低照度情況，這個受限于當(dāng)前的圖像傳感器技術(shù)，懂?dāng)z影的朋友都會知道，機(jī)器視覺本來就是一個復(fù)雜的東西，同時攝像頭有可能被灰塵、眩光等各種不利因素影響，所有從可靠性上講，依然存在很多問題。當(dāng)然除了這些判斷路況的傳感器，汽車還有車速、加速度、轉(zhuǎn)角度等各種傳感器。

控制中心方面，接收這么多傳感器的信息，進(jìn)行分析處理，得出控制策略，下達(dá)控制指令，并且這個過程必須實時，所以控制中心必須具備高性能的實時運(yùn)算能力。就硬件來說，自動駕駛的過程可容不得死機(jī)，所以一般硬件都要用滿足高可靠性高性能的實時運(yùn)算。就軟件來說，算法就太重要了，自動駕駛的軟件算法必須實現(xiàn)路徑規(guī)劃、躲避障礙物、加速度控制、姿態(tài)控制等等多種功能，但是目前并沒有哪種控制方式能實現(xiàn)完美的無人駕駛，很多時候廠家都會采用多種方式共同處理，比如模糊控制配合遺傳算法、深度學(xué)習(xí)等等。作為也寫了好多控制軟件的答主來說，感覺這句話說的真是太對了：“99%的情況使用1%的代碼就可以應(yīng)付，而剩下的1%的情況需要用99%的代碼去處理。”

執(zhí)行器方面，一旦得到了控制指令，讓汽車去執(zhí)行，這一部分就目前來說還算是不錯的，特別是電動車。電動機(jī)極高的效率、優(yōu)良的調(diào)速性能、寬泛的調(diào)速區(qū)間決定了電動車更容易實現(xiàn)自動駕駛，而普通汽車經(jīng)過多年的發(fā)展，其發(fā)動機(jī)自動控制系統(tǒng)、自動變速箱、電子制動等系統(tǒng)的控制也已成熟，ESP、TCS、定速巡航、自適應(yīng)巡航等系統(tǒng)也已經(jīng)廣泛使用，與自動控制系統(tǒng)對接并不麻煩。

預(yù)計2020年投入使用。就是數(shù)量，美軍戰(zhàn)斗機(jī)服役架次在6000架，中國在1500架左右，美國在20年前就已經(jīng)有了。航空科技也是如此。

在科技上，不好衡量。比如航天科技，我們計劃2025年左右登月，美國在50年前就已經(jīng)登月了。我們正要做空間站。比如航母，我們1艘，美國裝備的是第四代戰(zhàn)斗機(jī)，咱們和他們不是一個時代的武器，差距也較大。這還是數(shù)量，技術(shù)水平相當(dāng)于美國50年代水平在經(jīng)濟(jì)總量上