隨著信息化、智能化科技的發(fā)展，自動駕駛汽車賽道在資本的推動下顯得異常火熱，尤其是顛覆傳統(tǒng)駕駛的無人駕駛更是引發(fā)大眾廣泛關(guān)注，一時間涌現(xiàn)出大量無人駕駛企業(yè)。

從十多年前開始，就經(jīng)常能聽到類似的話：等無人駕駛汽車普及，90% 以上人為原因造成的交通事故就再也不會發(fā)生，開車也可以徹底解放我們手腳。

但實際情況是，從 1940 年諾爾曼·格迪斯的無人駕駛預(yù)言開始，到目前為止，當(dāng)初那個暢想著全靠電腦操作而不需要人為駕駛的無人駕駛汽車還是沒有來到我們身邊。

這不禁讓人懷疑，無人駕駛是不是騙人的？在瀏覽器搜索 “ Why self-driving cars are a LIE! ”，我們會發(fā)現(xiàn)不少關(guān)于無人駕駛的調(diào)查報告和數(shù)據(jù)會告訴大家，不要相信無人駕駛這個愚蠢的謊言。

馬斯克當(dāng)年大膽預(yù)測，到 2020 年，特斯拉將擁有100 萬輛無人駕駛出租車。但到了2022 年的今天，純無人駕駛的車輛是一輛也沒有看到。百年車企福特也曾說過 2021 年將生產(chǎn)沒有方向盤的無人駕駛汽車。像這樣的豪言壯語，沃爾沃和寶馬等一眾車企也都表示過。

現(xiàn)如今，無人駕駛汽車公司有成百上千個，但沒有一輛不帶方向盤的無人駕駛汽車被規(guī)?；慨a(chǎn)。所以是什么阻礙了無人駕駛的發(fā)展，有人說是科技實力還不夠，但車企們的激光雷達(dá)+毫米波雷達(dá)+攝像頭，多傳感器融合的方案各取所長，無論是二維或三維結(jié)構(gòu)，物體分類、顏色辨別通通不在話下。

無人駕駛前沿的特斯拉，依靠 HydraNet 九頭蛇網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)架構(gòu)，能夠智能解決物體檢測、交車道線識別、通信號燈識別等上千種任務(wù)。馬斯克放言：即便是最優(yōu)秀的 AI 工程師，也很難意識到特斯拉先進(jìn)的人工智能化程度。

但話說回來，無人駕駛研究了這么久，一輛不帶方向盤的汽車也沒研究出來，真就啥也不是嗎？其實答案已經(jīng)很顯然，現(xiàn)在各家都在玩的是輔助駕駛，我們根據(jù)自動化水平的高低暫且將無人駕駛區(qū)分出4個的階段：駕駛輔助、部分自動化、高度自動化、完全自動化。
駕駛輔助系統(tǒng)(DAS)：給駕駛者提供參考以及協(xié)助，包括提供有利于平安駕駛的相關(guān)信息，以及危急情況下發(fā)出的明確警告，例如大家知道的“車道偏離警告”(LDW)系統(tǒng)等。

部分自動化系統(tǒng)：當(dāng)駕駛?cè)藛T收到汽車系統(tǒng)警告卻未能及時采取行動時，能夠及時地開啟自動進(jìn)行干預(yù)的系統(tǒng)，例如“應(yīng)急車道輔助”(ELA)系統(tǒng)和“自動緊急制動”(AEB)系統(tǒng)等。

高度自動化系統(tǒng)：能夠在不同時間段內(nèi)代替駕駛?cè)瞬倏剀囕v行駛，但是仍需人對自動駕駛進(jìn)行監(jiān)控的系統(tǒng)。

完全自動化系統(tǒng)：可無人參與駕駛車輛且無需進(jìn)行監(jiān)控的自動駕駛系統(tǒng)。

看完四個階段，我們會發(fā)現(xiàn)我們現(xiàn)階段正處于前三階段，但這一路摸著石頭過河走過來的階段性成果，依然能夠優(yōu)化我們的駕駛體驗。各類駕駛輔助系統(tǒng)的應(yīng)用，何嘗不是在一遍遍地給我們的生活提供便利，起初提出的無人駕駛暢享也正在一步步變?yōu)楝F(xiàn)實。