一、什么是無人駕駛

　　通俗地說，無人駕駛就是讓汽車自己擁有環境感知、路徑規劃并自主實現車輛控制的技術，也就是用電子技術控制汽車進行的仿人駕駛或是自動駕駛。

　　傳感器是“眼睛”，能360度感知路上物體的遠近深淺；車輛控制技術是“大腦”，能實時感知環境信息。

　　專家介紹說，車身安裝的傳感器，就是它的“眼睛”，能360度感知路上物體的遠近深淺，常見的傳感器有激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、超聲波雷達及組合導航模塊等。無人車的“大腦”就是車輛的控制技術，能根據實時感知的環境信息、高精度地圖，實現最優路徑規劃，預測周邊車輛和行人的行為和意圖。在交規和路況允許下，無人駕駛汽車會按照最高時速行駛，以提高行駛效率。

　　百度深度學習實驗室主任林元慶介紹說，百度無人駕駛汽車是利用人工智能，通過使用攝像機、激光雷達、毫米波雷達和GPS等系統來感知周圍環境，決定最優行車路線，實現無人工干預的全自動駕駛。

　　“百度無人駕駛汽車的核心技術是百度汽車大腦，它可為汽車提供自動駕駛整體解決方案。”林元慶說，這些技術包含計算機視覺、高精度地圖與定位、多傳感器融合、智能決策規劃等，運用于汽車啟動、行駛和停車的整個過程。比如，當前方有減速車輛時，智能決策系統將依據周邊的環境狀況，合理地決策減速尾隨或變道超車。汽車“大腦”也能夠不斷學習人類的駕駛經驗，不斷提升自身的“智商”，以保證安全、舒適、便捷的自動駕駛體驗。

　　專家認為，無人駕駛技術或自動駕駛技術的出現，依靠的是人工智能技術的突破，因此也和人工智能一樣，受益于海量數據、超強計算和優秀算法。

　　人工智能技術突破的一個重要原因就是海量數據的積累，為訓練深度學習算法提供了所需的材料。無人駕駛汽車也是通過大量數據的訓練，不斷提升其智能水平。無人車搭載了各種類型的傳感器，單車每小時大約產生100GB的數據。如果按照萬臺車輛計算，每天將會有數十PB的數據被收集到云平臺上，用于訓練自動駕駛系統。無人車所使用的高精度地圖每公里道路的原始數據量也將是傳統地圖的10萬倍，數據的快速積累推動著汽車智能的不斷突破。

　　超強計算能力方面，伴隨著云計算和車載計算機計算能力的不斷提升，車載計算機系統能在更短的時間內處理更復雜的任務，實現自動駕駛實時感知路況、智能決策和控制。而隨著機器學習、深度學習等優秀算法的出現和廣泛應用，人工智能在2013年后進入了快速發展的新階段。應用到自動駕駛領域，在權威評測中，2015年使用深度學習方法的車輛識別錯誤率要比2013年采用的傳統方法下降了69%。

　　二、無人駕駛技術原理_無人駕駛技術的應用

　　無人駕駛汽車技術原理是通過車載傳感系統感知道路環境，自動規劃行車路線并控制車輛到達預定目標的智能汽車。

　　它是利用車載傳感器來感知車輛周圍環境，并根據感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息，控制車輛的轉向和速度，從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛。

　　集自動控制、體系結構、人工智能、視覺計算等眾多技術于一體，是計算機科學、模式識別和智能控制技術高度發展的產物，也是衡量一個國家科研實力和工業水平的一個重要標志，在國防和國民經濟領域具有廣闊的應用前景。

　　無人駕駛技術的應用

　　關于無人駕駛技術的應用我們舉幾個例子來了解一下：

　　1、自適應巡航控制系統

　　自適應巡航控制系統（Adaptive Cruise Control）是一種智能化的自動控制系統，它是在早已存在的巡航控制技術基礎上發展而來的，如今在很多普通車型以及豪車上都能見到。

　　在車輛行駛過程中，車上的雷達、攝像頭以及其他傳感器能夠探測與其他車輛的間距。如果間距過小，這個系統就會讓車輪適當制動，并降低發動機輸出功率，以使車輛與前方車輛始終保持安全距離。

　　其成本因車而異，配備了這個系統的車輛價格區間非常大。

　　2、特斯拉Autopilot

　　去年10月，特斯拉推出Autopilot，使得特斯拉車主在高速公路上行駛時能夠將駕駛系統交給汽車，車輛可以實現自適應巡航、變道、緊急剎車以及自動轉向。

　　但是今年6月底，美國國家公路交通安全局披露，一輛特斯拉Model S 5月7日在使用Autopilot模式行駛途中發生車禍，導致駕駛員死亡。

　　本月初，特斯拉表示正在對Autopilot進行升級，升級后這個系統能更好地感知周邊情況，以及控制剎車。同時，另一個重要的改進是，若司機在一定的時間內沒有手扶方向盤，系統將發出警報，但如果司機多次忽略系統發出的警報，自動轉向軟件將自動停止使用，直至停車。

　　去年10月Autopilot首次亮相時，售價只有2500美元，但現在購買特斯拉時如果選裝該系統，其售價已漲到3000美元。如果買車后再裝，特斯拉則直接要價3500美元。

　　3、蘋果汽車

　　蘋果汽車迄今為止仍然是一個神秘的存在，盡管還沒有任何得到證實的消息，但是各類傳言已經給傳統汽車行業帶來不小的震動。

　　去年2月底，彭博等多家媒體報道，蘋果在秘密開展生產汽車的大計，其研發汽車的團隊約有200人，最早可能2020年開始生產電動汽車。蘋果也一直在增加招募人手，尋找電池和機器人方面的技術專家。

　　據美國專利商標局今年5月的文件，蘋果申請了一個“汽車鑰匙”專利。蘋果用戶將可以通過諸如iPhone或者iPad這些便攜設備控制車輛，其中包括車門的解鎖、引擎的啟動等常用操作。

　　不過，傳言中的蘋果汽車夢并不順利。今年1月底Apple Insider消息稱，由于蘋果首席設計師Jony Ive不滿意蘋果電動汽車項目“Project Titan”（泰坦計劃）的進展和發展方向，該項目的人員招聘計劃已經被叫停，蘋果“汽車夢”前景渺茫。

　　4、福特無人車

　　福特正在測試由福特Fusion（在中國被稱為蒙迪歐）改造而成的自動駕駛汽車。　　Fusion被大量傳感器包裹，最顯眼的是車頂上來自Velodyne公司的LiDAR激光雷達測距傳感器，LiDAR一直高速旋轉著，和其它傳感器一起探測行人、車輛以及信號燈等周邊情況。

　　此外，福特近期稱，將在2021年推出無方向盤的完全無人駕駛汽車，用于無人駕駛的出租車服務。

　　為實現這一目標，福特投資了四家創業公司，它們幫助自動駕駛汽車“看見”環境，“看懂”環境，從而達成無需駕駛員的自動駕駛。其中一家就是Velodyne旗下激光雷達公司 Velodyne LiDAR。

　　三、無人駕駛技術的現狀及發展（前景）

　　無人駕駛技術的現狀

　　我國在無人駕駛汽車的開發方面要比國外稍晚。國防科技大學20世紀80年代開始進行該項技術研究。1989年，我國首輛智能小車在國防科技大學誕生，這輛小車長100 cm、寬60 cm、重175 kg，有3個輪子，前輪是一個導向輪，后邊有兩個驅動輪。它包含了自動駕駛儀、計算機體系結構、覺及傳感器系統、定位定向系統、路徑規劃及運動控制系統，還有無線電通信、車體結構及配電系統。

　　1992年，國防科技大學研制成功了我國第一輛真正意義上的無人駕駛汽車。由計算機及其配套的檢測傳感器和液壓控制系統組成的汽車計算機自動駕駛系統，被安裝在一輛國產的面包車上，使該車既保持了原有的人工駕駛性能，又能夠用計算機控制進行自動駕駛行車。

　　2000年6月，國防科技大學研制的第 4代無人駕駛汽車試驗成功，最高時速達 76 km，創下國內最高紀錄。2007年，國防科技大學機電工程與自動化學院和中國第一汽車集團公司聯合研發的紅旗旗艦無人駕駛轎車，其總體技術性能和指標已經達到世界先進水平。2012年10月，從國家自然科學基金委員會舉辦的發布會上獲悉，中國自主研發的無人駕駛汽車2013年將進行從北京至天津的行駛測試，2015年將測試從北京行駛至深圳。

　　無人駕駛技術的發展

　　1、汽車進入主流意識

　　在使用Trends工具來量化新興無人駕駛汽車的媒體報道后，便可發現，這一領域的新聞報道，已經足以與無人機及增強現實和虛擬現實等前沿科技領域的報道比肩。

　　最近幾個月，媒體對這一領域的關注度大幅增加，甚至超過了其他技術。隨著無人駕駛汽車技術走向成熟，并逐步推向市場，我們將繼續監控這一趨勢。

　　雖然谷歌的無人駕駛汽車（由Alphabet旗下的Waymo公司研發）是目前資格最老的無人駕駛汽車項目，但很多創業公司獲得的關注加總起來，已經足夠與之比肩。

　　2、融資數據表明成熟度增強

　　分析無人駕駛汽車私有市場的活動便可發現，創投規模大幅增加，2016年的交易數量實現三位數增長，一定程度上受到通用汽車2016年3月收購Cruise的促進（Mobileye在2014年的IPO和多家車載通訊系統開發商的大規模退出交易也起到了一定作用）。按照目前的速度，2017年的投資可以輕松打破去年的記錄。

　　按照不同的交易階段來看，汽車科技領域在2017年以來表現出逐漸成熟的狀態。從絕對值來看，種子投資活動依然強勁，但由于早期創立的公司如今都步入中晚期投資階段，這一領域的活動強度越來越平緩。

　　無人駕駛技術的關注也吸引了更多資金雄厚的支持者，自從2012年以來，投資者數量逐年增加。

　　3、電動無人駕駛出租車服務模式

　　很多創業公司和大型企業的終極目標是改變上個世紀的交通模式，從私人擁有汽車轉向共享無人駕駛車隊，從而按照需求使用汽車。這種愿景經常與內燃機向電動汽車的轉移融合起來。

　　這些技術還催生了一些新穎的縮寫詞，包括ACES（無人駕駛、聯網、電動、共享汽車）。我們對無人駕駛技術的定義主要集中于自動化和連接性。

　　當然，還有一些創業公司在跨越不同的技術領域開發相關技術。然而，這些領域需要具備截然不同的能力，從工業制造到機器學習，再到計算機視覺算法，范圍十分廣泛。所以就不難理解創業公司和老牌公司為何爭相參與進來。

　　4、未來發展：采用新外觀，反思汽車設計

　　汽車技術、電氣化、專車和共享汽車的發展都有利于環保，而且可以促進共享無人駕駛汽車的未來趨勢。但同時，科技進步可能也需要輔以汽車設計和文化的徹底變革，在美國尤其如此。共享模式可能與目前的通勤方式和車內較低的空間利用效率發生沖突。

　　在人口密集的市中心，無人駕駛巴士和班車等大型車輛或許要與小汽車一起使用才能實現理想的效果，從而改善交通狀況。聯網無人駕駛汽車的廣泛普及還可以創造新機會，讓人們重新思考過去一個世紀以來以駕駛員為核心的設計模式。以車隊為主的設計理念是一個可能的方向，而在無人駕駛和車隊模式部署初期，由于面臨種種不確定性，諸如OSVehicle的EDIT這樣的模塊化平臺或許可以帶來至關重要的靈活性。