一文从多角度看无人驾驶汽车的技术发展概况

无人驾驶汽车发展历程看技术发展

无人驾驶汽车的快速、成规模的发展里程，共历经了三个时代。第一个时代是军方背景时代（2001-2007），这个时代起源于2001年，由于中东战局的大量伤亡，美国国防部出台法案：到2015年，美军三分之一的地面作战必须为无人驾驶，以期减少人员伤亡。此阶段的无人驾驶汽车技术发展成果为无人汽车具备野外驾驶功能，并且能够有穿越100英里的能力。

无人驾驶汽车的第二个时代是谷歌时代，2007年，谷歌CEO萌生出制造无人驾驶汽车的想法，随后谷歌招兵买将，成就一方霸业。在第二阶段，无人驾驶技术的顶级成果为谷歌实现无人车测试中，30万英里无重大事故。

无人驾驶汽车的第三个时代是自动驾驶时代，从2016年开始，这一年无人驾驶汽车由军方背景走向商用。同年无人驾驶汽车领域领先者谷歌面临大量人才流失之险，而另一面是特斯拉、百度、福特、奔驰、宝马等巨头的觉醒，从此开启了世界范围内技术发展混战的局面。

三个阶段，从军用到谷歌一枝独秀再到众品牌百花齐放（此处声明：第三阶段谷歌依旧是无人驾驶汽车领域杠把子），无人驾驶汽车的技术得到了长足发展。

从无人驾驶汽车发展等级看技术发展

无人驾驶汽车根据自动化程度，可分为5个等级。Level 0是传统汽车，驾驶员是驾驶操作唯一的执行者。

Level 1则是辅助驾驶阶段，此阶段因为仅具备一个或极少个自动控制功能，仅运用到环境感知技术。

Level 2则是半自动驾驶阶段，此阶段因为运用多个自动控制功能，故较注重路面的探测，除了环境感知功能，地图导航在这一阶段发挥用处。

Level 3、Level 4则是无人驾驶阶段，这阶段，要求路、人、车作为一个智能交通的细胞体，在这一阶段，进一步加入智能交通的功能提前了解路况，同时加入人工智能这一功能对特殊路况、危险路况做出及时反应，最大程度的保证自动驾驶的安全。 

从互联网企业以及汽车企业无人驾驶看技术路径差异

近年来，在无人驾驶领域，汽车企业和互联网企业兵戎相见。传统企业通过环境感知方案提升自动化率，在这一技术路径下，研发重头在于雷达技术的提升以及摄像头成图清晰以及稳定传输的技术。

而互联网企业则野心勃勃，终极目标是Level 4--完全的无人驾驶，核心观点是利用互联网企业大数据技术，协助无人驾驶汽车清除行驶路上所有不确定性路障。所以在这一技术路径下，研发重头在于高精地图以及激光雷达厘米级定位技术的合作使用。

汽车企业在环境感知技术路径下，技术提升多依靠外部合作，以中国汽车企业为例，诸如一汽集团、上汽集团、广汽集团、吉利集团等都与国家研发机构进行着不同程度、不同项目的研究。

而互联网公司的技术路径，除了从自身大数据上寻求突破，也依旧外部技术支持，如百度对激光雷达制造商Velodyne投资，就是无人驾驶技术上的更层次布局。

无人驾驶仍有技术难题难以突破 安全隐患大

无人驾驶的技术缺陷，来自于系统安全难以被保障。当众多互联网如今把上路的安全问题集中在各种传感器、激光雷达、芯片或者算法的技术层面，而轻视系统安全问题，这个局面就十分危险了。

目前来看，无人驾驶汽车系统被黑客攻击主要大概有两种形式。一种是对内部汽车软件漏洞攻击、另一种则是外部信号欺骗攻击。

第一种攻击下，因为无人驾驶汽车主要有外部传感器和内部分析、决策程序，为外部传感器研发相应的软件系统是汽车能够正常行驶的前提。能否保持汽车使用过程中软件的稳定性非常重要，这就意味着无人驾驶车辆必须不能存在任何漏洞，否则危险如影随形。

第二种攻击下，对无人驾驶汽车来说，利用摄像头进行场景识别是获知道路交通指示牌等信息的关键，这其中主要利用的是人工智能的图像识别技术。但这种把图像转化为数据的处理方式在2014年就被证明存在致命的缺陷：通过修改图片上细微像素，人工智能就可能把一只猫识别成一只狗。那么，未来如果想要让汽车驶离既定路线，只需要将直行箭头改成左拐；问题来了，万一左拐就是大海或者悬崖呢？

遗憾的是，截至目前这两种系统安全隐患仍旧未找到较好的解决方案，无人驾驶汽车市场要想得到突破性进展，首要破除人们的对无人驾驶汽车安全性的质疑，而在这两种系统安全隐患未得到彻底解决前，人们怕是很难让自己舒心拥有一辆无人驾驶汽车，毕竟，特斯拉的前车之鉴，是一起又一起呢。

以上数据来源于前瞻产业研究院发布的《2018-2023年中国无人驾驶汽车行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

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