银利半岛卡1886年，德国人戴姆勒成功发明了世界上第一辆四轮汽车，这辆车也算是现代四轮轿车的“鼻祖”了。

　　汽车经过几十年的发展，技术逐渐成熟。这时候有人开始天马行空，可不可以做出一辆没有人操控也能自动行驶的汽车呢？于是无人车的概念诞生了。

　　无人车也叫自动驾驶汽车，是指在没有人工参与的情况下，能够感知环境并进行导航的汽车。1925年人类历史上第一辆无人驾驶汽车正式亮相，这辆名为“美国奇迹”的汽车，驾驶座上确实没有人，方向盘 离合器 制动器等部件也是经过改装。在车子的后面，工程师坐在另一辆车上靠发射无线电波操控前车。这辆车穿过纽约拥挤的交通，从百老汇一直开到第五大道。从我们现在的视角看，这辆名叫“美国奇迹”的汽车就是一辆大版的儿童遥控玩具车。

　　在这之后人们试图利用铺设到地面上的电线为汽车导航，英国人把路上的电线改成了永磁贴片组成的引导线，他们认为这样做能使控制更加精准，车速更快。但是当“地面轨道派”经历了无数挫折之后，几乎所有人都隐隐感觉到，以轨道引导无人驾驶和人类想象中自由，流畅的无人驾驶体验相去甚远。

　　1977年 日本的筑波工程实验室开发出了第一个基于摄像头来检测前方标记的自动驾驶汽车，人们开始第一次从“视觉”角度思考无人车的前景。视觉与导航一起，让“地面轨道派”无人驾驶的思路寿终正寝。

　　从我们今天的角度看，遥控无人驾驶汽车和地面轨道车虽然没有成功，但是他们为后来的研究者验证了两个方向。所以说他们的探索和试验是有意义和价值的，是应该值得我们尊重的。正所谓有心栽花花不活，无心插柳柳成荫。遥控技术用在了给孩子们带来欢乐的玩具车上，地面轨道技术用在了餐厅的送餐机器人身上。

　　1984年美国国防研究局启动了“ALV自主路上车辆”计划，这种车辆采用激光雷达来识别道路，依靠GPS来进行导航，并通过小型化的短波雷达来发现前方突然出现的障碍物并自动刹车。这时的无人车研究路径已经开始成熟。但是由于当时运算速度 大数据 深度学习等技术的不成熟，研究出的成果有限，美国国会削减了经费，这一计划被迫中止，无人车的诞生被推迟了若干年。

　　2003年，美国发动了伊拉克战争。穿越沙漠运送弹药补给成了美军的常态行动，但即便有装甲车和直升机保护，辎重车队仍会经常受到攻击。加之美军人员经常遭遇路边炸弹或地雷袭击，伤亡惨重。因此，军方重启了搁置十多年的自动驾驶技术研究。

　　从2004年开始，美国国防研究局每年都牵头举办无人驾驶大赛，吸引了来自企业，科研机构，大学教育机构在内的不少参赛者。应战时需要第一届和第二届无人车挑战赛在沙漠中进行，赛道大约230公里长，大多数是行驶难度颇大的沙漠地形。比赛要求在10小时内完成，只能依靠GPS来引导驾驶，依靠传感器或者摄像头绕开障碍物。第一届比赛没有一支队伍抵达终点，多半参赛车辆比赛刚开始没多久就结束了，刹车锁死，车轴断裂 翻车 失灵等故障频出。

　　经过一年的调整与优化，第二届无人车沙漠挑战赛有5辆车完成了比赛。第三届比赛，赛场由沙漠搬到了城市里，开始从军用转为民用。新赛场内有交通灯，有汽车等复杂环境，与未来无人车实际使用的环境更接近。比赛车辆普遍通过摄像头，雷达，激光设备来探测周围的地形和障碍物。将结果与GPS和传感器的信息整合为一体，做出加速 减速 转弯等操作决定。比赛发掘了无人车研究者的潜力，也孵化了无人车的基础技术路线。十多年后，后人所做的，无非是在这条“无人智能路线”的基础上，进行技术迭代，更加深入和精细化。

　　多年来，内燃发动机 变速箱 以及复杂的生产工艺，构成了传统汽车行业的高墙壁垒。但是，新能源汽车或者说电动车技术的日益成熟，在这座高墙上打开了一个缺口。让汽车的制造门槛大幅下降，因为，过去最难造的发动机，传动器，离合器在电动车里面都不需要了。这不仅给了一些科技企业长驱直入这一领域的机会，也使得一些长期受困与核心技术差距，只能在较低端跟随的国家（比如中国）的汽车制造业，迎来了弯道超车的机会。

　　2007年深度学习研究重获新生，在这个节点之后，大数据，云计算，移动互联网，数据采集渠道的多样化都成井喷之势，这些变化不断的将无人车从传统汽车行业的束缚中解脱出来，吸引了谷歌 苹果 特斯拉 优步 百度等一众互联网企业加入研发无人车的浪潮中，无人车逐渐褪去高端神秘面纱，开始逐渐走向大众。

　　2013年美国高速公路安全局为智能汽车划分了四个等级。L1是“高级辅助驾驶系统”特点是为司机提供碰撞警示，紧急情况制动，盲区检测和弥补夜间行车的实力弱视。L2是“特定环境的自动驾驶”，指的是在高速公路或者堵车这种相对规律的环境中自动驾驶，比如自动巡航，前车跟随等。L3即为“多种环境中的自动驾驶”，车辆能适应所有路况，但是在特殊情况下需要转交给人类驾驶员。L4是“全自动驾驶”，智能汽车真正做到了自主驾车，完全不用驾驶员参与。L3与L4的区别，但从外形上看，L4汽车将在L3的基础上撤掉方向盘和刹车。

　　在无人车的江湖里，传统车企，互联网企业，出租车行业巨头三分天下。传统汽车生产商的兴趣点在L1和L2。L3和L4则聚集了包括 谷歌 百度 优步 特斯拉在内的巨头。在当今，对智能汽车起决定性因素的不再是资本和历史，即便各家使用相似的设备，比如摄像头，传感器，深度学习，激光雷达等，也会因为软件数据库的全面程度不同，而实现的等级不同。在这一点上，互联网企业有着老牌车企短时间内无法企及的技术高点。

　　L3阶段虽然能实现多种环境中的自动驾驶，但是在紧急情况下还是需要人来辅助。出现交通事故容易出现责任划分不清的问题。L4才是智能驾驶的终极阶段，汽车真正做到了自主驾驶，人类完全不用参与。L4的准入门槛极高，人工智能和高精地图信息不可或缺。在这一阶段，谷歌和百度占据了绝对优势。

　　无人车在“视距”和“反应”上较之人类有绝对的优势。驾驶员的安全视距一般是50米左右，而无人车依靠多种中远距雷达，摄像头等传感器，能实现200米以上的超视距扫描观测。在“反应”上，人类驾驶员，从遇到紧急状况到踩下刹车需要0.6秒，而汽车的刹车要发生作用其油压系统传导还需要0.6秒。也就是说一般的人类驾驶员需要1.2秒的时间把车刹住。而无人车从“发现”紧急情况到做出刹车动作只需0.2秒。未来如果电子刹车取代液压刹车，无人车有能力在0.2秒内紧急制动，这将比人类平均的1.2秒快了整整1秒。

　　终有一天，人类以最低的成本穿梭在空间之中，以往由低效带来的堵车，污染，停车问题都讲大为缓解，酒驾，闯红灯，超速等危及他人人身安全的驾驶行为将不复存在。无人车能够使得路怒不再，拥堵不再，更少的车和更高的用车效率或许让雾霾也不再。呼之则来的无人车，为我们每一个行程规划完美的路径，精准计算路上时间，在这个空间里，我们可以休息 工作 学习 娱乐 休闲甚至旅行。充分利用路上的时间使居住在市中心与郊区的差别不再巨大，由此影响城市布局和地价均衡，进一步影响年轻人的工作与生活。人类将有更多的时间和空间发展自身的技能，提高健康水平，弥补对家人陪伴的不足。