全本小说免费下载网顾名思义，真正的无人驾驶汽车必须能够导航到目的地，自动避开障碍物，并且在没有任何人为干预的情况下停车。

　　为了实现这一目标，无人驾驶汽车必须具有感知周围环境的系统，以处理视觉数据并确定如何避免碰撞、操作汽车机械（如转向和刹车）、使用GPS追踪汽车当前的位置和目的地。

　　诸如Waymo很早就开始了针对性的训练，输入数十亿英里的行驶数据，然后设置每一个可以察觉到的障碍和突发情况，以观察人工智能的反应。当人工智能学会了如何处理问题，才慢慢学习如何在真实道路上行驶。

　　大多数自无人驾驶汽车配备了三种视觉系统：视频摄像头、雷达和。 人工智能需要视觉摄像头和深度学习来读懂路灯、停车标志等物体，雷达能够及时捕捉大多数障碍物，而激光雷达可以发现比较小的障碍物。

　　也有例外，拥有自动驾驶能力的特斯拉Model 3并没有使用激光雷达，埃隆·马斯克给出的解释是激光雷达是一个过于昂贵的“拐杖”，相机和雷达足够满足需求。但需要指明的是，的Model3并不是真正意义上的无人驾驶，“自主”、“自驾”等名词和“无人驾驶”在很多时候被混淆，比如一些在高速公路上的自适应巡航技术，也被包装成了“自动驾驶”。

　　对于上班族来说，答案显而易见：不需要花费数小时的时间来开车，可以处理工作或者看看直播什么的娱乐一下。

　　专注于无人驾驶的公司们，已经为之投入了约800亿美元，以及大量的人力和时间。

　　在用户眼中，无人驾驶是一种潮流，当主流车型都搭载了这一技术时，非无人驾驶的汽车无疑是一种过时；与此同时，Uber、Lyft等也在积极拥抱无人驾驶，除了无需支付人力成本，还可以避免不必要的风险，比如滴滴司机失控导致的一系列负面。

　　福特、大众等希望无人驾驶可以整合到城市网络中，以跟踪交通状况和停车位。同时汽车的角色也在发生变化，比如福特已经开始将汽车作为送外卖的服务出售。

　　显然，无人驾驶的普及只是时间问题，即便当下经历了一场场事故，被公众质疑，甚至在法律上不允许私人驾驶无人汽车上路。

　　虽然很多国家已经允许无人驾驶测试车辆上路，仍然在严格限制试车路段和场景。

　　美国有33个州颁布立法允许进行有限的自驾车测试，只有少数城市（亚利桑那州的凤凰城）让没有安全员的无人驾驶汽车上路。不过，Uber在一起无人车致命事故后，亚利桑那州无限期地暂停了Uber的测试权限。

　　美国最有可能发现无人驾驶汽车的城市包括加利福尼亚州的山景城和旧金山、凤凰城、亚特兰大、匹兹堡、迈阿密、奥斯汀、底特律和纽约。要么是几家大型汽车制造商的所在地，要么是科技巨头的圣地。

　　德国最近批准了大众在汉堡机场测试自动停放汽车的计划，沃尔沃正在荷兰测试无人驾驶汽车和公交车，Amber Mobility 计划在2018年年中在荷兰推出类似Zipcar的电动无人驾驶汽车，英国政府启动了推动自主创新的英国自动驾驶计划……

　　而在亚洲，国内的北京、广州、重庆等城市已经允许无人驾驶汽车上路测试，日本和新加坡也开始在政策上为无人驾驶开绿灯。

　　类似特斯拉的驾驶自动化技术，几乎可以在每个国家看到，尽管大部分国家的道路法规都规定驾驶员的双手必须放在方向盘上。

　　这个说法可能不太严谨，但每个车主都在为无人驾驶贡献数据。除了、Uber、等互联网公司，福特、通用、丰田、本田、大众、日产、沃尔沃、宝马等畅销品牌都在研究无人驾驶，通常与英伟达、英特尔等组件供应商合作。

　　苹果汽车是硅谷一直存在的传言，最初没有人认为这家科技巨头会自己建造无人驾驶汽车，但在过去的几年里，故事发生了很大的变化。尽管苹果已经确认有兴趣开发无人驾驶汽车的操作系统，而非汽车本身，外界还是传出了苹果造车的计划。

　　截止到今年5月份，苹果公司的自动驾驶许可证包含了55辆汽车和83名司机，成为加利福尼亚州第二大自动驾驶汽车车队。此外专利显示，苹果计划在他们的无人驾驶汽车中安装VR设备以招待乘客。

　　谷歌母公司Alphabet的自驾车部门 Waymo于2016年下半年成立，但从2009年就开始了无人驾驶技术的研究，近十年的时间证明谷歌是迄今为止最可靠的无人驾驶汽车。

　　在车辆遇到无法处理的棘手问题，它会将车辆的控制权交还给安全司机，这时车辆就处于“脱离”状态，而无人驾驶汽车先进与否的一个评判标准就是其“脱离”次数。Waymo无人驾驶汽车的“脱离”次数是每千里0.18次，远低于竞争对手。

　　Waymo团队通过六个激光雷达传感器组成的系统，可立即检测到任何潜在危险，并具有足够精密的深度学习系统，能够直接响应障碍物和天气危险。 同时Waymo将其激光雷达、雷达和摄像头反馈信息收集到周围道路的综合地图中，称之为x-view。

　　Waymo的无人驾驶汽车迄今已在公共道路上行驶了600万英里，还有交通模拟器内的27 亿英里虚拟里程。 谷歌有一个大胆的目标：2018年在凤凰城推出“无人驾驶乘车服务”，并最终在全美国扩展。

　　Uber从2015年开始就在测试期无人驾驶技术，并希望能够击败Waymo，推出无人驾驶出租车服务。

　　在2015年收购自动驾驶卡车公司Otto后，Uber开发了自己的相机、雷达和激光雷达系统，并使用Nvidia GPU为其AI技术提供动力。 相比于Waymo的六台激光雷达传感器，Uber的无人驾驶只需要一台，并被应用在24000辆沃尔沃XC90上。

　　不幸的是，Uber在亚利桑那州发生致命事故之后，Uber已经关闭了无人驾驶上路测试，Uber对于无人驾驶的贡献也被事故所掩盖。比如Uber通过“ 感官模拟系统 ” 防止乘客晕车，并调整座椅，气流和车内照明，使乘客感觉更舒适。

　　值得一提的是，Uber已经开发出一种自动卡车服务，将使卡车司机在全国各地的货物运输更容易。

　　特斯拉 ModelX和 Model 3都配备了最新版本的Autopilot自动驾驶系统，一种摄像头传感器系统、声纳和雷达，可在高速公路上自动行驶。

　　截至2016年初的时候，特斯拉的车主已经在自动驾驶模式下行驶了数亿英里，帮助特斯拉收集了明显的错误信息，并不断改进其自动驾驶系统，让大多数仅仅实现数百万公里的无人驾驶相形见绌。当然，特斯拉的数据是自主驾驶里程，而非无人驾驶。

　　不少车主把特斯拉的自动驾驶系统理解为无人驾驶，导致了多个严重事故。就在不久前，一辆特斯拉ModelX车主忽视了自动驾驶系统的警告，致使车辆坠毁。即便如此，特斯拉坚持认为其自动驾驶系统和Autosteer技术可以让交通事故减少40-50%。

　　有趣的是，特斯拉并未公布任何有关真正无人驾驶技术的消息，也没有人发现特斯拉的任何无人驾驶专利。

　　现代汽车希望在2021年之前实现汽车完全无人驾驶；福特计划在同一年启用其无人驾驶的人工智能和交通跟踪技术；三星刚刚得到了加利福尼亚DMV的许可，以测试自动驾驶汽车；也加入了游戏行列，今年早些时候展示了一款自动驾驶汽车；Lyft和福特、麦格纳在无人驾驶方面达成了诸多合作。

　　2016年，在自主驾驶还是个新事物的时候，特斯拉的粉丝们在自动驾驶模式下致命地撞上了拖车，美国NTSB最初声称特斯拉的AI没有过错，但最终在2017年改口表示自动驾驶系统的“操作限制”在事故中发挥了作用。

　　2018年类似的事故再次上演，特斯拉官方辩解称：“驾驶员早前在事故前就收到了视频和音频警告，在碰撞前6秒钟内，没有检测到驾驶员的手放在方向盘上。”

　　无人驾驶本身并没有错，但驾驶员的盲目自信，在技术不成熟的现状下，往往酿成了很多不应该发生的事故。

　　不久前，一篇名为“人工智能的恶意使用”的报告详细介绍了黑客如何渗透无人驾驶汽车的AI，并导致汽车失控。也就是说，如果没有保护措施，无人驾驶汽车甚至可能成为潜在攻击的武器。

　　其实还面临另一个悖论，像Waymo和Uber这样的竞争对手是否愿意分享数据呢？一面是无人驾驶的前景，数据共享无疑可以加速进化；一面是商业上的较量，毕竟数据才是AI竞赛的鸿沟。