爱走后门的小朋友通俗地说，无人驾驶就是让汽车自己拥有环境感知、路径规划并自主实现车辆控制的技术，也就是用

　　传感器是“眼睛”，能360度感知路上物体的远近深浅；车辆控制技术是“大脑”，能实时感知环境信息。

　　专家介绍说，车身安装的传感器，就是它的“眼睛”，能360度感知路上物体的远近深浅，常见的传感器有激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波雷达及组合导航模块等。无人车的“大脑”就是车辆的控制技术，能根据实时感知的环境信息、高精度地图，实现最优路径规划，预测周边车辆和行人的行为和意图。在交规和路况允许下，无人驾驶汽车会按照最高时速行驶，以提高行驶效率。

　　百度深度学习实验室主任林元庆介绍说，百度无人驾驶汽车是利用人工智能，通过使用摄像机、激光雷达、毫米波雷达和GPS等系统来感知周围环境，决定最优行车路线，实现无人工干预的全自动驾驶。

　　“百度无人驾驶汽车的核心技术是百度汽车大脑，它可为汽车提供自动驾驶整体解决方案。”林元庆说，这些技术包含计算机视觉、高精度地图与定位、多传感器融合、智能决策规划等，运用于汽车启动、行驶和停车的整个过程。比如，当前方有减速车辆时，智能决策系统将依据周边的环境状况，合理地决策减速尾随或变道超车。汽车“大脑”也能够不断学习人类的驾驶经验，不断提升自身的“智商”，以保证安全、舒适、便捷的自动驾驶体验。

　　专家认为，无人驾驶技术或自动驾驶技术的出现，依靠的是人工智能技术的突破，因此也和人工智能一样，受益于海量数据、超强计算和优秀算法。

　　人工智能技术突破的一个重要原因就是海量数据的积累，为训练深度学习算法提供了所需的材料。无人驾驶汽车也是通过大量数据的训练，不断提升其智能水平。无人车搭载了各种类型的传感器，单车每小时大约产生100GB的数据。如果按照万台车辆计算，每天将会有数十PB的数据被收集到云平台上，用于训练自动驾驶系统。无人车所使用的高精度地图每公里道路的原始数据量也将是传统地图的10万倍，数据的快速积累推动着汽车智能的不断突破。

　　超强计算能力方面，伴随着云计算和车载计算机计算能力的不断提升，车载计算机系统能在更短的时间内处理更复杂的任务，实现自动驾驶实时感知路况、智能决策和控制。而随着机器学习、深度学习等优秀算法的出现和广泛应用，人工智能在2013年后进入了快速发展的新阶段。应用到自动驾驶领域，在权威评测中，2015年使用深度学习方法的车辆识别错误率要比2013年采用的传统方法下降了69%。

　　无人驾驶汽车技术原理是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。

　　它是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。

　　集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。

　　自适应巡航控制系统（Adapve Cruise Control）是一种智能化的自动控制系统，它是在早已存在的巡航控制技术基础上发展而来的，如今在很多普通车型以及豪车上都能见到。

　　在车辆行驶过程中，车上的雷达、摄像头以及其他传感器能够探测与其他车辆的间距。如果间距过小，这个系统就会让车轮适当制动，并降低发动机输出功率，以使车辆与前方车辆始终保持安全距离。

　　去年10月，特斯拉推出Autopilot，使得特斯拉车主在高速公路上行驶时能够将驾驶系统交给汽车，车辆可以实现自适应巡航、变道、紧急刹车以及自动转向。

　　但是今年6月底，美国国家公路交通安全局披露，一辆特斯拉Model S 5月7日在使用Autopilot模式行驶途中发生车祸，导致驾驶员死亡。

　　本月初，特斯拉表示正在对Autopilot进行升级，升级后这个系统能更好地感知周边情况，以及控制刹车。同时，另一个重要的改进是，若司机在一定的时间内没有手扶方向盘，系统将发出警报，但如果司机多次忽略系统发出的警报，自动转向软件将自动停止使用，直至停车。

　　去年10月Autopilot首次亮相时，售价只有2500美元，但现在购买特斯拉时如果选装该系统，其售价已涨到3000美元。如果买车后再装，特斯拉则直接要价3500美元。

　　苹果汽车迄今为止仍然是一个神秘的存在，尽管还没有任何得到证实的消息，但是各类传言已经给传统汽车行业带来不小的震动。

　　去年2月底，彭博等多家媒体报道，苹果在秘密开展生产汽车的大计，其研发汽车的团队约有200人，最早可能2020年开始生产电动汽车。苹果也一直在增加招募人手，寻找电池和机器人方面的技术专家。

　　据美国专利商标局今年5月的文件，苹果申请了一个“汽车钥匙”专利。苹果用户将可以通过诸如iPhone或者iPad这些便携设备控制车辆，其中包括车门的解锁、引擎的启动等常用操作。

　　不过，传言中的苹果汽车梦并不顺利。今年1月底Apple Insider消息称，由于苹果首席设计师Jony Ive不满意苹果电动汽车项目“ProjectTItan”（泰坦计划）的进展和发展方向，该项目的人员招聘计划已经被叫停，苹果“汽车梦”前景渺茫。

　　福特正在测试由福特Fusion（在中国被称为蒙迪欧）改造而成的自动驾驶汽车。Fusion被大量传感器包裹，最显眼的是车顶上来自Velodyne公司的LiDAR激光雷达测距传感器，LiDAR一直高速旋转着，和其它传感器一起探测行人、车辆以及信号灯等周边情况。

　　此外，福特近期称，将在2021年推出无方向盘的完全无人驾驶汽车，用于无人驾驶的出租车服务。

　　为实现这一目标，福特投资了四家创业公司，它们帮助自动驾驶汽车“看见”环境，“看懂”环境，从而达成无需驾驶员的自动驾驶。其中一家就是Velodyne旗下激光雷达公司 Velodyne LiDAR。

　　我国在无人驾驶汽车的开发方面要比国外稍晚。国防科技大学20世纪80年代开始进行该项技术研究。1989年，我国首辆智能小车在国防科技大学诞生，这辆小车长100 cm、宽60 cm、重175 kg，有3个轮子，前轮是一个导向轮，后边有两个驱动轮。它包含了自动驾驶仪、计算机体系结构、觉及传感器系统、定位定向系统、路径规划及运动控制系统，还有无线电通信、车体结构及配电系统。

　　1992年，国防科技大学研制成功了我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。由计算机及其配套的检测传感器和液压控制系统组成的汽车计算机自动驾驶系统，被安装在一辆国产的面包车上，使该车既保持了原有的人工驾驶性能，又能够用计算机控制进行自动驾驶行车。

　　2000年6月，国防科技大学研制的第 4代无人驾驶汽车试验成功，最高时速达 76 km，创下国内最高纪录。2007年，国防科技大学机电工程与自动化学院和中国第一汽车集团公司联合研发的红旗旗舰无人驾驶轿车，其总体技术性能和指标已经达到世界先进水平。2012年10月，从国家自然科学基金委员会举办的发布会上获悉，中国自主研发的无人驾驶汽车2013年将进行从北京至天津的行驶测试，2015年将测试从北京行驶至深圳。

　　在使用Trends工具来量化新兴无人驾驶汽车的媒体报道后，便可发现，这一领域的新闻报道，已经足以与无人机及增强现实和虚拟现实等前沿科技领域的报道比肩。

　　最近几个月，媒体对这一领域的关注度大幅增加，甚至超过了其他技术。随着无人驾驶汽车技术走向成熟，并逐步推向市场，我们将继续监控这一趋势。

　　虽然谷歌的无人驾驶汽车（由Alphabet旗下的Waymo公司研发）是目前资格最老的无人驾驶汽车项目，但很多创业公司获得的关注加总起来，已经足够与之比肩。

　　分析无人驾驶汽车私有市场的活动便可发现，创投规模大幅增加，2016年的交易数量实现三位数增长，一定程度上受到通用汽车2016年3月收购Cruise的促进（Mobileye在2014年的IPO和多家车载通讯系统开发商的大规模退出交易也起到了一定作用）。按照目前的速度，2017年的投资可以轻松打破去年的记录。

　　按照不同的交易阶段来看，汽车科技领域在2017年以来表现出逐渐成熟的状态。从绝对值来看，种子投资活动依然强劲，但由于早期创立的公司如今都步入中晚期投资阶段，这一领域的活动强度越来越平缓。

　　无人驾驶技术的关注也吸引了更多资金雄厚的支持者，自从2012年以来，投资者数量逐年增加。

　　很多创业公司和大型企业的终极目标是改变上个世纪的交通模式，从私人拥有汽车转向共享无人驾驶车队，从而按照需求使用汽车。这种愿景经常与内燃机向电动汽车的转移融合起来。

　　这些技术还催生了一些新颖的缩写词，包括ACES（无人驾驶、联网、电动、共享汽车）。我们对无人驾驶技术的定义主要集中于自动化和连接性。

　　当然，还有一些创业公司在跨越不同的技术领域开发相关技术。然而，这些领域需要具备截然不同的能力，从工业制造到机器学习，再到计算机视觉算法，范围十分广泛。所以就不难理解创业公司和老牌公司为何争相参与进来。

　　汽车技术、电气化、专车和共享汽车的发展都有利于环保，而且可以促进共享无人驾驶汽车的未来趋势。但同时，科技进步可能也需要辅以汽车设计和文化的彻底变革，在美国尤其如此。共享模式可能与目前的通勤方式和车内较低的空间利用效率发生冲突。

　　在人口密集的市中心，无人驾驶巴士和班车等大型车辆或许要与小汽车一起使用才能实现理想的效果，从而改善交通状况。联网无人驾驶汽车的广泛普及还可以创造新机会，让人们重新思考过去一个世纪以来以驾驶员为核心的设计模式。以车队为主的设计理念是一个可能的方向，而在无人驾驶和车队模式部署初期，由于面临种种不确定性，诸如OSVehicle的EDIT这样的模块化平台或许可以带来至关重要的灵活性。

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