自动驾驶

自动驾驶是汽车制造商的一个热门话题。提供高度自主性的技术对于未来的汽车发展至关重要。随着物联网的发展，我们的汽车可以看到、听到甚至预测未来。汽车正在成为连接到互联网的大型移动机器：它们不仅可以载乘我们，而且还可以为我们提供娱乐；允许我们支付账单、打电话和购物，甚至可以在紧急情况下挽救生命。

视觉是人类认知世界最重要的功能手段，生物学研究表明，人类获取外界信息75%依靠视觉系统，而在驾驶环境中这一比例甚至高达90%。如果能够将人类视觉系统应用到自动驾驶领域，无疑将会大幅度提高自动驾驶的准确性，而这正是当前计算机科学和自动驾驶领域最热门的研究方向之一，它就是机器视觉技术。

3月9日，工信部官网公示《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准报批稿，拟于2021年1月1日开始实施。 中国版《汽车驾驶自动化分级》基于驾驶自动化系统能够执行动态驾驶任务的程度，根据在执行动态驾驶任务中的角色分配以及有无设计运行条件限制，将驾驶自动化分成 0～5 级。

定位，用来识别自动驾驶车现在身处何处的技术，对于自动驾驶来说是必不可少的技术之一。在这篇文章中，带你入门自动驾驶最常用的三种定位方法--GNSS(GPS)、3D高清地图和电磁诱导。这三种方式都各有各的弱点并存在现阶段的难题，各大企业也还在探索中，也有通过结合两种定位方式，旨在 加强系统的冗余性和可靠性。

无人驾驶专指 L4、L5 阶段，汽车能够在限定环境乃至全部环境下完成全部的驾驶任务，特制驾驶员不介入情况下汽车可以完成全自动驾驶的控制动作，指向自动驾驶汽车技术发展的最终形态。

对于汽车自动化，国际自动机工程师学会将其分为了6个等级——从0级到5级。其中，0级指没有实现自动化，还需人工驾驶，而5级则是能够实现完全自动化，驾驶过程中不需要人为干预。目前，我们离level 5 还有很大距离，自动化程度十分有限。不过，只要产业界和学术界持之以恒，实现完全自动驾驶也是迟早的事。

安全是自动驾驶最核心的问题，也是当前各自动驾驶企业面临的最大挑战。自动驾驶系统是借助互联网及人工智能(AI)在无人类控制方向盘和剎车的情况下车辆就能自动行驶。然而，就怕汽车遭到网络攻击可能面临被劫持和失控的危险，还有当驾驶员出现意外而无法正常操控汽车时紧急状况。如何评估自动驾驶车辆及技术安全性，目前业界尚未有统一标准，但已有部分企业开始行动。

汽车行业今年形势严峻，中汽协发布报告称，预计2019年中国市场销量为2583万辆，同比下降8%。而自动驾驶领域的探索也遭遇瓶颈，几家活跃公司的商业进展明显放缓，原计划被推迟或缩减。但自动驾驶的政策环境不断完善，从顶层战略、示范应用、地图测绘等方面鼓励产业发展。结合商业进程与环境变化，企业通过优化架构、产业合作、组建联盟等方式来调整在自动驾驶领域的布局，以更开放的姿态面对未来挑战。

在本文中，我们将介绍所有这些问题。我们还将探讨AI如何帮助改进自动驾驶汽车，AI开发人员在这场革命中的作用以及人工智能在汽车行业的未来。

与机器可以实现的功能相比，在许多方面，人类驾驶员所拥有的感知能力仍然遥遥领先，而且在许多关键领域我们仍然无法提供能够实现SAE 4级自动化所需性能和功能的传感器。在本文，我们涉及了一些特别具有挑战性或目前完全无法解决的情境来加以说明......