自动驾驶，从字面上也可以看出来，就是让机器代替人来开车，而我们人类则撒手不管，吃着火锅、唱着曲儿、搓着麻将。   当然，这是自动驾驶的最高状态，就目前技术阶段，还必须有人来解决一些突发情况，我们会在接下来的日子里越来越多的接触到汽车的自动驾驶方面的信息。

PART 01   认识自动驾驶

1.1 什么是自动驾驶？

自动驾驶系统是通过车载传感系统感知道路环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶并到达预定地点的功能。   有点太教科书了吧？简单来说，就是本来是人开车，现在让机器全部或部分替代这些本来由人来执行的功能（开车）。

1.2 自动驾驶整体框架

想要实现无人驾驶，必须包含感知层、决策层和执行层三个方面，他们分别代替了人类的眼睛、大脑和手脚。

感知层用来代替人的眼睛，通过传感器（激光雷达、摄像头、毫米波雷达、高精地图等）来采集驾驶员行驶过程中涉及到的驾驶信息；   决策层用来代替人的大脑，通过获取到的信息进行计算，制定相应的控制策略；   执行层则是代替人的手脚，将接收到的控制策略进行执行，其中包括加减速、转向等。  

1.3 自动驾驶六大级别

国际上对自动驾驶的级别分为了 6 级，定义为 L0~L5 ，等级越高，自动化程度越大。下面我们就仔细看看这六个级别的具体划分。   L0 只是车道偏离预警，基本只能提个醒，防止你开小差车跑偏了；   L1 和 L2 能帮你刹个车，调个方向盘，当然这样你也不能偷懒，全程都要盯着，否则一不注意，可能就修车店见了。   所以前 3 级一般被当作辅助驾驶，真正的自动驾驶得到 L3 以上。   L3 能在特定的道路中，实现自动驾驶。   L4 基本可以实现解放双手和大脑，司机基本不用管，除非情况危急。   L5 则是完全自动驾驶，甚至都不需要驾驶员，目前还没有哪家公司能做到。

02   智能驾驶核心技术

2.1 感知技术

我们平常自己开车，是怎么感知周围的环境的？   很简单，就是通过眼睛看，耳朵听。   对于机器而言，我们可以使用摄像头、激光雷达、红外线、超声波雷达等传感器来代替人眼实现「看」的功能。   摄像头可以快速识别汽车尾灯、红绿灯、车道线、行人等，但是在光线微弱时可能会出现危险，因此想要获取更多的环境信息还需要雷达的帮忙。   各种传感器各有所长，但也存在着局限性，因此如何实现多传感器融合技术也是科研人员需要攻克的难点之一。

2.2 数据处理技术

在获取信息后就需要交给决策层处理，也就是放置在汽车后方的主控电脑，它可以迅速的分析数据，做出判断，帮助汽车规划路线。   最后位于执行层的控制系统就可以按照指令操控汽车前行了。   据统计，L3 级别的 ADAS 系统，需要 50-100PB 的海量数据和 5000-25000 核的计算资源；到了 L5 级别实现完全自动驾驶，需要超过 2EB 级别的数据量和100000 核的计算资源，这就需要自动驾驶应用和服务提供商具备强大的计算能力。  

2.3 AI训练技术

如果将环境感知模块比作人的眼睛和耳朵，那么决策规划模块就相当于自动驾驶汽车的大脑，涉及汽车的安全行驶、车与路的综合管理等多个方面。   而 AI 训练技术则是决策规划模块的前提。   通过传感器收集回来的数据，经过人工智能、大数据、边缘计算等等技术，可以对汽车的状态、姿态进行实时监控，帮助决策模块做出相应的动作。   在汽车行业智能化这个方向，AI 可以赋能做些什么呢？主要有以下几点：

自动驾驶（智能感知）

自动驾驶（智能决策）

数字孪生/合成数据生成

人机交互

AI 视觉产线缺陷检测

设备健康管理与预测性维护

智能仓储管理

2.4 数据安全技术

既然涉及到数据，那么不得不提数据的安全性。因为汽车在收集数据的过程中，必然会带有地理位置等敏感信息，所以必须在严格合规的情况下合理使用。   目前自动驾驶汽车的数据安全仍以传统数据安全技术为主，如数据安全隔离、安全认证、安全授权、数据脱敏、安全存储、安全传输、数据审计、数据备份、数据恢复、安全擦除等。    

PART 03   智能驾驶前景    

从2003年开始我国在法律上从“不排斥”，到2015年明确支持智能辅助驾驶的发展，再到2016年提出要重点发展“自动驾驶”，再到2020年10月20日，国务院发布《新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》，提出“到2025年，高度自动驾驶汽车实现限定区域和特定场景商业化应用”，“力争经过15年的持续努力，高度自动驾驶汽车实现规模化应用。”随着时间年限的推动，自动驾驶在我国法律上越来越包容和开放。相信在不久的将来，无人驾驶汽车满街跑的愿景肯定会实现！