説到無人駕駛，相信有許多駕駛技術不嫺熟的新手司機都會非常興奮，有了自動駕駛系統或者駕駛輔助系統，不僅可以減輕他們駕駛時的心理負擔，而且在一些新手司機可能忽略的危險點，自動駕駛系統也可以及時發現並採取相應的措施。但無人駕駛究竟離我們有多遠呢？我們先來看看目前輔助駕駛系統的滲透率。
自動駕駛領域現狀
2013年-2018年間，車輛僅對方向盤或者加減速其中一項提供操作的L1級自動駕駛，其滲透率從6%增長至33%。而可同時控制加減速操作以及轉向的L2級駕駛輔助，在2019年滲透率為3.3%。其實我們可以看到，在智能裝配較為齊全的傳統自主品牌陣營以及新勢力陣營裏面，哪怕在官方指導價僅為十萬的入門車型上，都可以看到全速域自適應巡航駕駛輔助系統的出現。
值得一説的是，在新勢力陣營裏，更高階的自動變道、自動泊車、路牌標識識別等配置也都見怪不怪。其實類似這種智能性更高的“L2.5級”自動駕駛輔助系統，普及程度已算不上低。
看似“鏡中花，水中月”
相比起L1到L2，甚至到“L2.5”的光速發展，L4、L5的量產卻遲遲未見蹤影。2018年的時候已經有部分自主品牌聲稱，已具備L4、L5自動駕駛能力的車型在測試，但截至目前為止，該品牌的自動駕駛車型依然未見蹤影。
最近又傳出，在自動駕駛領域深耕多年且完成度極高的Uber將退出自動駕駛領域。Uber打算將自動駕駛部門ATG打包售出。相信會有網友好奇，為什麼在臨門一腳才急忙售出呢？其實不難分析Uber的出售原因。雖然Uber在自動駕駛項目上，融資不少，但與此同時研發投入也像無底黑洞一樣，永無止境。再加上目前依然未能達到量產階段以及之前的碰撞門事件。Uber出售ATG也成為了情理之中的事情了。
國內月亮比國外圓？
相比起國外自動駕駛產業的輾轉反側，國內方面則要明朗得多。前段時間百度官方發微博稱，百度自動駕駛出租車在北京正式面向大眾開放載人測試。一方面，可以看出百度自動駕駛正向量產化的階段無限接近。另一方面可以看出國內對自動駕駛到來的呼聲也頗高。
另外，11月11日發佈的《智能網聯汽車技術路線圖2.0》顯示，中國將2025年搭載L2、L3級自動駕駛技術的汽車市佔率要求從25%提升至50%。其實自動駕駛的風頭早在幾年前已經興起，2018年中國自動駕駛行業投融資數量達到63起，金額高達47.1億美元。就今年的成績而言，1-5月份國內自動駕駛領域投融資事件仍有13起，涉及金額達284億元。相信在政策引導之下，繼新能源之後，自動駕駛可能成為國內下一個投資及政策風向。
那麼，目前自動駕駛的瓶頸在哪？
毫米波雷達
自動駕駛硬件設備其實分很多種，國內絕大多數品牌多為採用毫米波雷達方案。當然了，毫米波雷達並不是自動駕駛的“萬金油”，其感應範圍較為容易出現盲區等問題，而且毫米波雷達的感應範圍並不大，車輛在高速行駛時，容易出現滯後現象。更重要的是，毫米波雷達在遇到常見的雨霧或者濕雪等高潮濕環境時容易發生衰退現象。
激光雷達
激光雷達主要是通過發射激光束，來探測目標的位置、速度等特徵量。激光雷達比毫米波雷達，最顯著的提升在於感應範圍上。激光由於沒有毫米波雷達的頻段限制，在遠距離探測方面明顯強於毫米波雷達。
不過激光雷達的缺點也同樣明顯，和毫米波雷達相似，在雨雪霧等極端天氣下，性能會減弱。更為重要的是，激光雷達造價昂貴，大多在商用領域方案中採用，在一般民用車上搭載，激光雷達的造價較大幾率會超越車身本身的價格。
攝像頭視覺系統
在自動駕駛領域，除毫米波以及激光雷達等解決方案外，以特斯拉為首的視覺攝像頭解決方案也同樣主流。例如在特斯拉Model 3上則標配了8顆攝像頭+12顆超聲波傳感器的組合。其中8顆攝像頭提供了360度的視野。探測半徑高達250米。而另外12顆超聲波傳感器則起到了輔助作用。之所以沒有全部依賴攝像頭，正是因為攝像頭在機器學習方面依然存在侷限性。
在一般的機器學習過程中，對象都較為單調，在面對更為複雜的交通狀況時，依賴視覺的攝像頭系統未必能如實分辨障礙物。另一方面，由於視覺檢測的侷限性，也可能會出現誤判障礙物，導致“幽靈剎車”現象發生。
大師結語
國外Uber自動駕駛項目出售，而國內百度自動駕駛則開始面向羣眾。自動駕駛產業出現了兩極化的現象。究其原因還是因為自動駕駛產業，不單隻需要較強的研發能力，對公司背後的資本也要求頗高。而目前對於國內研發環境而言，研發實力早已不成問題，資金問題更是我們的優勢所在。
其實自動駕駛的上線，大家在保持樂觀的同時也無需過於迫切期待。雖然國內自動駕駛在井然有序地推進，但目前L3駕駛輔助系統已遇上瓶頸期，量產化的L4、L5級自動駕駛更是遙遙無期。另一方面，目前在測試階段的自動駕駛系統無論是硬件裝備以及研發成本都十分昂貴，一套裝備高達上百萬的成本對於商業化量產也不現實。綜上所述，真正意義上的自動駕駛離我們有多遠呢？相信大家心裏面也有數了。
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