自动驾驶的发展现状

一、自动驾驶分级

目前全球公认的汽车自动驾驶技术分级标准有两个，分别由美国高速公路安全管理局（NHTSA）和国际自动机工程师学会（SAE）提出，中国标准参考SAE标准0-5级的分级框架。

自动驾驶等级对照

L0是“非自动化”，是驾驶员具有绝对控制权的阶段。

L1～L3是“辅助驾驶”到“有条件地自动化”。在这三个档次里，车辆的自动化程度逐步提升。其中，在L3级别，绝大部分驾驶操作由车辆完成，但人类驾驶员仍需集中注意力，以备不时之需。

L4则是“高度自动化”，是指自动驾驶系统可以完成所有驾驶操作，但系统仅支持部分驾驶模式，并不能适应于全部场景。从L4开始，系统给驾驶者提供“足够宽裕之转换时间”，因此驾驶员不必再集中注意力。

L5被称为“全自动化”。在这一阶段中，系统能够支持所有的驾驶模式，且不再需要任何驾驶员。

“L5”是自动驾驶的终极目标，但根据现有的技术，要实现“L5”显然遥遥无期。相对而言，“L4”是短期内可望实现的最高水准。实现L4意味着汽车需要具备环境感知、路径规划、自主控制车辆的能力。但是L4由于缺乏对极端场景的应对能力，距离大规模落地商用也有不小距离。

二、国内外自动驾驶发展现状

2015年起，围绕着自动驾驶领域，一大批初创企业如雨后春笋般冒出，传统车企、科技企业也纷纷入局自动驾驶。如今，从感知、计算平台、算法集成、车辆控制、汽车通讯，以及无人驾驶，自动驾驶领域已形成一个庞大的产业链。据时代财经不完全统计，目前单是以L4级别自动驾驶方案为目标的企业，便已超过25家。

国内自动驾驶主要企业

三、自动驾驶用到的关键技术

自动驾驶用到的关键技术包括：传感器、车联网、大数据、深度学习等。

自动驾驶技术架构

目前自动驾驶厂商传感器搭配基本趋同，决定L4级别自动驾驶落地的时间快慢更多的取决于系统的决策环节，包括相关算法和计算平台。传感器每秒都会产生大量数据，计算平台需要有能力在极短时间内对大量的数据进行处理、分析并给车辆执行层下达操作指令以保证自动驾驶车辆的安全行驶。

四、当前的难题

年1月，毕马威发布《自动驾驶汽车成熟度指数报告》（Autonomous Vehicles Readiness Index），提出衡量自动驾驶汽车成熟度的四个指标：政策和立法；技术和创新；基础设施；消费者接受度。系统设计者的首要责任是从避免任何碰撞和死亡出发不断提升自动驾驶的安全性能，政策立法、消费者接受度则需要政府介入支持。

在2020年的百度世界大会上，“云代驾”是重点宣传的概念。所谓“云代驾”，指的是依靠5G通信技术，让安全员远程监控无人车，并随时进行接管。相当于把安全员从车内搬到信息中心，从而在车内实现“无人驾驶”。云代驾”对网络稳定性，特别是处理延迟要求极高，5G技术能否实现接近“0延迟”的高度稳定性仍未得到确切的答案。