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。