时间：2022-03-06 09:53:16
2016年以来，美国、新加坡、澳大利亚、芬兰和迪拜等众多国家已经开始小规模进行无人驾驶车辆的试运行。未来，汽车交通系统概念将迎来变革，交通规则、基础设施都将随着无人驾驶汽车的出现而发生巨变，智能汽车可能颠覆当前的汽车交通运输产业模式。有专业人士预言，在2025年前后，“通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车”将走进寻常百姓家；2050年之前，无人驾驶汽车将占据全球汽车保有量的75%。
智能汽车智在哪里
自动驾驶汽车简而言之，就是指电脑系统而不是人类作为司机的智能汽车。所谓智能汽车，就是在普通车辆的基础上增加了先进的传感器（雷达、摄像）、控制器、执行器等装置，通过车载传感系统和信息终端实现与人、车、路等外在条件的智能信息交换，使车辆具备智能的环境感知能力，能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态，并使车辆按照人的意愿到达目的地，最终实现替代人来操作的目的。
智能汽车和人一样，有着敏锐的“眼睛”、聪明的“头脑”和灵活自如的“脚”，“头脑”是电子计算机和自动操纵系统之类的装置，这些装置都装有非常复杂的电脑程序，所以这种汽车能和人一样会“思考”“判断”“行走”，可以自动启动、加速、刹车，可以自动绕过地面障碍物。在它的“眼睛”扫描中，如果前面有障碍物，就会发出电信号。在复杂多变的情况下，它的“大脑”能随机应变，根据电信号和当时当地的实际情况，自动选择最佳方案，指挥汽车正常、顺利地行驶。为了对当前情况作出准确的对策，要预先估计到各种各样的情况，将解决不同情况的最佳方案的数据一一输入汽车中的微型计算机中。在汽车行驶过程中，微型计算机就可根据实际情况相应地从所储存的方案中选择最合适的。
“辅助驾驶”才是智能汽车研发的根本
无人驾驶汽车的优点很多，如节约能源、减少交通和停车成本、降低事故及污染等。自动驾驶汽车还将自动控制刹车、转向和信号，以提高车内人员的安全性，同时安装符号高度可靠性标准的专用软件、服务器和电源，确保车辆出现问题的几率降到最低，但无人驾驶实现起来并不容易。
尽管许多国家已推出汽车的低速试运行，希望人们逐步开始接触和接纳无人驾驶车辆，但一些专家预测，纯无人驾驶汽车大规模载客的计划需要几年还是几十年才能实现还很难说。毕竟，现在对大多数人来说，把驾驶安全完全交给机器还是一件从心理上难以接受的事情。如何让乘客安心选乘无人驾驶汽车仍是一大挑战。美国一项研究结果表明，约23%的美国人明确表示自己不会乘坐无人驾驶汽车。
自动驾驶技术目前还不够成熟，与司机对交通状况的综合判断能力相比仍有差距，对突发事件的应对能力可能不足，也缺乏对天气等外部因素的调整适应能力。而无人驾驶汽车的安全性是需要经过社会大众检验的，目前最需要做的就是这些科技公司加紧对于无人驾驶汽车的研发工作。从现在的情况看来，缺乏公众的支持将是阻碍无人驾驶汽车发展最大的不利因素。
事实上，自动驾驶汽车并不完全等同于无人驾驶汽车。一般而言，无人驾驶汽车是一种依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪来行驶的智能汽车，从根本上改变了传统的“人―车―路”闭环控制方式，越过不可控的驾驶员因素，大大提高了交通系统的效率和安全性。自动驾驶则是更多地为汽车加入各种智能辅助系统，让汽车能完成某些特定的“自动驾驶”动作，比如变道、超车等，变得更加智能化。
专家解释说，自动驾驶系统还处在公共测试阶段，自动驾驶是辅助功能，需要驾车人始终把双手放在方向盘上。驾车人在使用自动驾驶功能时，需要一直保持对车辆的控制。
有专家指出，自动驾驶其实是一个渐进的过程。实现完全无人驾驶需要经历无自动化、驾驶辅助、部分自动化、有条件自动化和完全自动化5个阶段。希望车企不要急于把目标放在最终的无人驾驶阶段，而是要从基础做起。“当前我们要做的是做好辅助驾驶技术开发，在核心元器件等方面做好积累，当自动驾驶的环境具备了，再逐步向终极目标靠近。”
尽管自20世纪70年代美国、英国、德国等发达国家开始研究无人驾驶汽车以来，在可行性和实用性方面都取得了突破进展，但当前包括美国、德国、日本的主流车企，以及特斯拉、谷歌、苹果等科技型企业都仍处于从驾驶辅助向部分自动化过渡的阶段。
各国无人驾驶的争夺之战 世界首辆无人驾驶出租车在新加坡上路
近几年，在全球范围内，无人驾驶车辆开始进入测试阶段，无人驾驶技术也离人们的生活越来越近。最近数月，无人驾驶汽车进入试运行的消息频繁见诸报端。
2016年8月底，一队小型无人驾驶公交车也在芬兰首都赫尔辛基南部的一段普通公路上试运行。这种小型公交车内部空间有限，只有6个座位，另外还可站6个人，没有驾驶舱。虽然最高时速可达40千米，但测试期间时速只有11千米。 福特Fusion无人驾驶汽车
澳大利亚首辆无人驾驶电动公交2016年8月份在西澳大利亚州首府珀斯试运行，该时速25千米的公交可搭载11名乘客。之前澳大利亚部分矿业公司已率先使用无人驾驶汽车参与运输。
阿拉伯联合酋长国迪拜道路交通管理局2016年8月底宣布，一种用于载客摆渡的无人驾驶汽车于9月1日起在迪拜市中心开始为期一个月的试运营。迪拜采用的是法国EZ10电动10座无人驾驶车，外形方正，车身不分前后，可以双向行驶。迪拜计划到2030年将城市交通运力的25%发展为无人驾驶汽车。 澳大利亚首辆无人驾驶电动公交
法国首都巴黎铁路局也对一辆由法国高科技公司Easymile生产的EZ10电动无人驾驶小型公交车进行测试。这辆公交车以每小时25千米的速度开展测试，该车载客容量为12人。此前，这类车辆已在美国加利福尼亚州、日本和新加坡的专用线路上进行过专门测试。
无人驾驶出租车在新加坡也已上路。这一业务将先在小范围内试行，当前只有6辆车在约6.5平方千米的范围内运营，且上下车地点有严格规定。这6辆车为经过改装的雷诺zoe和三菱iMiEV电动车，车上配备驾驶员以防出现紧急情况，后座还有一名研究员负责观测汽车仪表。
美国打车软件服务运营商优Uber于2016年9月在美国东部城市匹兹堡投放了4辆自动驾驶汽车，进行上路测试。4辆车型为福特Fusion的无人驾驶汽车“亮相”街头。它们配有多个摄像头、全球定位系统以及用以探测天气和道路状况的雷达系统和其他传感器等，在匹兹堡复杂多变的道路上行驶，搭载Uber软件的常客。车上配备了两名技术人员，其中一位坐在驾驶座，随时准备掌控方向盘，另一位则负责监测汽车的行驶状况，乘客并不能单独乘车。
美国的许多公司也正在大力发展自动驾驶技术，政府也在积极支持。为推介新规，美国总统奥巴马曾发表文章称，自动驾驶汽车正在从科幻小说中的幻想变成新的现实，美国2015年有3.52万人死于交通事故，其中94%归咎于人为因素，而自动驾驶有潜力每年挽救数以万计的美国人的生命，并改变许多老年人与残疾人的生活。
中国无人驾驶市场潜力大
现在，智能汽车已经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力，越来越多的发达国家将其纳入各自重点发展的智能交通系统当中。面对各国对智能汽车领域的跃跃欲试，中国也不甘示弱。鲜为人知的是，早在20世纪80年代，中国就已着手无人驾驶汽车的研制开发，虽与国外相比还有一些距离，但也取得了阶段性成果。
2015年底，百度无人驾驶汽车在北京进行全程自动驾驶测跑，实现多次跟车减速、变道、超车、上下匝道、调头等复杂驾驶动作，完成了进入高速到驶出高速不同道路场景的切换。最高时速达100千米1小时，是国内无人车领域迄今为止进行的难度最大、最接近真实路况的开放道路测试。腾讯、乐视、阿里巴巴等互联网企业也相继了无人车计划。
一汽集团早在十多年前就开始研究自动驾驶技术。2011年7月，其与国防科技大学共同研制的红旗HQ3无人驾驶汽车完成了286千米的高速全程无人驾驶试验，人工干预的距离仅占总里程的 0.78%。2012年，军事交通学院的“军交猛狮Ⅲ号”以无人驾驶状态行驶114千米，最高时速达105千米1小时。 EZ10
“无人驾驶汽车的最显著优势在于便捷和安全。”百度高级副总裁兼自动驾驶事业部总经理王劲说，无人驾驶汽车可减少人为因素造成的交通事故，将人从驾驶、导航等重复性工作中解脱出来，增强车辆运载能力，优化车辆、道路配置，还可实现新汽车租赁模式。
“目前，汽车存在污染、耗能、安全、拥堵四大问题，无人驾驶汽车的交通路口通行效率是有人驾驶汽车的2倍，有助于缓解拥堵及缓慢行驶带来的温室气体排放。”一汽集团技术中心主任李骏说。
在“物联网之父”Kevin Ashton看来，无人驾驶技术将是未来物联网发展的一个重要领域。“无人驾驶技术是一个非常重要的方面，未来无人驾驶技术一定会率先在中国取得突破。”
Ashton表示，“我觉得有趣的是，我们在美国谈论谷歌、Facebook，但是看一看，这些都是20世纪的公司，未来物联网的机会将在中国诞生。比如腾讯就引领中国的社交媒体走向了世界，这些都是非常了不起的成就。所以我们有理由相信在本世纪内，中国的技术一定能够主导全球。”
随着智能交通技术的概念不断落地，车联网的内涵外延亦逐渐被人们丰富，与此同时，作为车联网成熟后的一大关键性汽车技术，无人驾驶已经被苹果、Google、微软等公司视作重要的商业价值之一。
抢滩“无人驾驶”
2013年8月30日，美国科技专业人员组织IEEE的科学家曾预言：到2025年，道路上60%的汽车将会联网；到2040年，75%的汽车将实现无人驾驶。
据相关部门统计，目前许多国家都将无人驾驶汽车作为重点课题进行研究，无人驾驶汽车的发展就是汽车物联网的一个缩影，这就需要像专业雷达、高清监控摄影机、卫星GPS定位等工具共同联合呈现，以帮助车辆探测到周围的路况及车况信息，通过卫星导航信号来拟定最适合行程，再通过车载计算机系统的智能视觉方式来判断障碍物，这是物联网的概念延伸与应用的完美体现。
时下像谷歌、奔驰、宝马、沃尔沃等车企都相继推出了自己的自动驾驶技术，其中沃尔沃的“Drive Me”无人驾驶项目早前亦已经在哥德堡总部开始试验。“自动驾驶是一个庞大的社会工程，Drive Me项目将瑞典哥德堡市政府、当地交管部门、科研机构、真实车主等道路交通的全部因素都纳入其中，是相关参与方最多、合作程度最深入的自动驾驶项目。”沃尔沃汽车集团中国区研发副总裁沈峰表示，按计划，2017年Drive Me项目会有100辆沃尔沃自动驾驶测试车提供给征选的普通市民用于上路日常行驶。
来自中国交通运输部的统计数据显示，2012年中国由于道路交通事故导致的死亡人数达到6万人，其中约90%的事故是由于人为失误造成的。因此，作为一整套安全技术的集合，零事故的初衷和愿景赋予了自动驾驶以更多生命意义和市场潜力。
相比其他车企或IT公司，沃尔沃汽车发展自动驾驶有着明确的战略规划和技术路径，分为驾驶员辅助、半自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶四个阶段来实现。目前沃尔沃Drive Me所测试的技术已经处于高度自动驾驶阶段。无人驾驶的研究热潮不仅仅出现在北欧。今年2月，比亚迪消息称，将与新加坡科技研究局通讯研究院签署合作协议，将联合建立实验室，联合研发无人驾驶电动汽车技术。同时，中科院合肥物质科学研究院更透露，该院先进制造所与广汽集团汽车工程研究院签订“新能源汽车项目自动驾驶技术开发”合同。双方将强强联合，推动自动驾驶技术与新能源技术融合，让汽车行驶更加智能化。
上汽集团亦正式与中航科工签署了战略合作协议，在无人驾驶、新材料等领域展开合作。
随着越来越多车企加入到这一领域，无人驾驶这一技术似乎也终将成为现实。早前同济大学汽车学院院长余卓平此前曾对外发表言论称，与电动车技术一样，无人驾驶技术将改变汽车的未来，而车联网的未来就是无人驾驶汽车的未来。因此，车联网的建设也成为各大车企目前争相抢占的“蛋糕”之一。
车联网热潮渐现
像通用、丰田、日产等全球性的大型车企在车联网上投入的精力越来越多，普及程度亦越来越高，事关这种人机交互系统被喻为是提升客户体验的重要工具之一。他们相信，通过车联网技术，通过汽车驾驶的后台更新，无论是对汽车厂商、汽车消费者，抑或是IT厂商，都会是一个共赢的局面。
目前，如通用安吉星（onstar）、丰田G-book、日产Carwings等，现在都已经变成非常普遍的装置。早前沃尔沃亦宣布联手苹果开发了其专属的“Carplay”系统。真正实现车联网后，车与人、车与车、车与基础设施之间的对话都不再有障碍，信息可以在不同的介质间被识别和传递，汽车作为必备的出行工具会成为个人拥有的最大智能移动终端。
在沃尔沃车联网平台的设想下，通过信息共享，拥堵或者碰撞的概率几乎为零，甚至可能都不需要交警，车辆的购买、维修、保养模式也会改变。显然，车联网未来将在提高汽车安全性和便利性方面发挥着关键性的作用。通过车与车之间通信，汽车可以在更近的车距下以更快的速度行驶，自动改道功能还可以帮助汽车避开灾害性天气和堵塞的路段。通过这些功能，能够几乎完全避免驾驶中的人为错误，开车将变得更安全、更愉悦。
全球都在玩的无人驾驶
1885年，德国工程师卡尔 本茨在曼海姆制成了第一辆本茨专利机动车，成为世界上第一辆汽车。经过一百三十多年的发展， 汽车成为当今社会无法取代交通工具的同时，也成为了人类工业体系发展的结晶。从化工、物理、机械、IT到设计，一辆汽车集合了人类太多领域的智慧结晶，而今天，无人驾驶成为汽车发展变革的主要方向，美国、新加坡、澳大利亚、芬兰和迪拜等众多国家已经开始小规模进行无人驾驶车辆的试运行。
宝马、奥迪、大众等传统车企都明确无人驾驶会作为旗下汽车发展路线，而苹果、谷歌、微软、英伟达等科技巨头也通过各种形式“重度”参与到无人驾驶汽车制造领域，随着全球各国无人驾驶相关法律法规的公布，无人驾驶将是未来汽车发展不可逆的趋势，而这背后涉及到的智慧交通及智慧城市建设，也将成为整个智慧生态的构成部分，不断改变着人们的日常生活。
汽车工业体系皇冠上的明珠
无人驾驶汽车是一种集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体的智能汽车，通过车载传感系统感知道路环境，规划行车路线并控制车辆到达预定目标。大多数人对无人驾驶汽车的概念还停留在科幻电影和小说上，但其实整个汽车工业体系早已为实现无人驾驶努力多年。
自2008年金融危机以来，整个汽车工业体系便加速了新能源汽车的研发和落地速度，“充电”的汽车开始从玩具变为工具时，IT科技技术在汽车领域的应用比重越来越大，新能源汽车最基本的整车控制器（VCU）、电机控制器（MCU）和电池管理系统（BMS）都离不开IT科技的帮助，从最初的汽车电子到辅助驾驶系统，科技企业不断渗透进入汽车制造领域，从而奠定了无人驾驶汽车的基础。可以说，汽车领域的变革，当传统汽车涉足新能源汽车后，这一趋势就不可逆，科技企业会在整个过程中扮演越来越重要的角色。
硅谷玩起了造车游戏
一直以来，科技企业在汽车制造领域大多扮演辅助的角色，汽车作为人类工业体系发展的结晶，其背后往往需要系统化的制造业体系来支撑，而新能源汽车的出现却让这一切变得简单。相对于结构复杂的传统燃油汽车而言，以特斯拉为代表的纯电动汽车反而以简单的结构实现电能与机械能的转换，电池技术的革新与进步，让造车成为“标准化、规范化”的可复制流程。
2003年成立于硅谷的特斯拉，用十余年的时间让人们看到了纯电动车的可行性，并在全球范围内推动了一场新能源汽车的革命。特斯拉开启了硅谷造车的先例，也成功点燃了科技企业制造汽车的梦想。而当特斯拉首席执行官伊隆 马斯克提出2017年底，特斯拉汽车将能够自主地从洛杉矶开到纽约，途中“无需人工触碰”、Uber无人驾驶卡车满载4.5万罐啤酒跑了120英里完成运输任务后，人们发现当科技与制造业结合时，无人驾驶的梦想离现实的距离真的很近很近。
万亿级的金矿
技术的进步为无人驾驶的实现提供了基础，而庞大的市场规模则成为了无人驾驶发展的动力。从诞生之日起，汽车便一直是商品流通领域的金矿，其庞大的产业链生态牵动着社会各个领域。
汽车领域每一次变革背后，都蕴藏着无数商机和利益，以新能源汽车为例，2010年～2015年间，全球新能源汽车符合增长率达到165%，而根据IHS数据，至2035年全球无人驾驶汽车销量将达到1180万辆，2025～2035年间年复合增长率为48.35%。如此高的复合增长率意味着整个无人驾驶市场两年时间就会翻一倍，而且这个增长率将持续超过十年。面对规模和潜力都如此庞大的市场，任何有机会参与其中的企业恐怕都会心动。
混乱命名背后的秘密
巨大的利益和美好的前景让全球无人驾驶相关产业链企业为之疯狂，加上无孔不入的资本，无人驾驶呈现蓬勃发展的同时，各种混乱也随之而来。暂不论无人驾驶技术林立、派别混乱，连最基础的定义和命名现在都相当混乱。
“自动驾驶”、“辅助驾驶”、“无人驾驶”、“自我驾驶”、“自动化汽车”“智能网联汽车”……各国乃至各机构对无人驾驶的命名分歧很大，再加上语言和翻译问题，虽然全球都在发展无人驾驶技术，但落实到行业规范和产品定义，又具有很大的差异化。我国虽然有“智能网联汽车技术路线”的说法，但吉利汽车董事长李书福会称之为“自动驾驶”，而百度董事长李彦宏又冠以其“无人驾驶汽车”的说法。
产业顶层设计的混乱让大众消费者备感迷茫，对于这原本就存在于科幻中的概念和应用多少有些彷徨。归根到底，这样的混乱主要是人们对无人驾驶理解和认知的不同造成的。
产业路线图逐渐清晰
与其说人们想要弄明白无人驾驶是什么，不如说想要知道无人驾驶能为我们做什么。按美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的分类，无人驾驶发展分为4个阶段：智能辅助驾驶阶段、半自动驾驶阶段、有限条件下的无人驾驶阶段和完全无人驾驶阶段。 无人驾驶概念图
我国提出的“智能网联汽车技术路线图”规划则略有不同，将无人驾驶分为“辅助驾驶”、“部分模块自动化”、“特定条件下自动化”、“高度自动化”、“全自动化”五个阶段。科技企业技术及产品在无人驾驶各个阶段都扮演者极其重要的角色，大众会觉得无人驾驶仅停留在概念阶段，离自己生活太远，其实他们印象中的无人驾驶更偏全自动化/完全无人驾驶阶段。
目前而言，我国智能网联汽车技术路线规划中的1级和2级辅助驾驶已经成熟量产，包括1级警告提示类功能车道偏离预警LDW、前撞预警FCW、盲点检测BSD、交通标志识别TSR等，以及2级干预辅助类功能自适应巡航ACC、车道保持辅助LKA、紧急自动刹车AEB、智能远光灯IHC、自动泊车AP等。3级综合功能自动驾驶已有充分技术储备，如丰田的公路自动驾驶辅助AHAC，特斯拉的自动巡航Autopilot，以及通用的Super Cruise，但离量产还有一段时间。
不可或缺的科技企业
关键词：汽车驾驶员；素质；驾驶技术；预防事故
近年来，随着社会迅速发展和人民生活水平的不断提高，对汽车的需求越来越大。汽车与人们生产、生活的关系越来越密切，汽车成为人们出行必不可少的代步工具，这对汽车专业技能人才的素质提出了更高的要求。本人根据数十年的驾驶实践，感到汽车驾驶员要提高预防事故能力，至少要在以下三方面下功夫。
1 必须在提高自身职业修养上下功夫
长期的驾驶实践表明，驾驶员的驾驶作风和职业道德的好坏，直接关系到行车安全。作为一名合格的驾驶员，首先必须能够自觉养成良好的驾驶习惯。遵章守法、文明驾驶，减少违章行为，杜绝闯红灯、酒后驾车等严重影响交通安全等违章、违法行为的发生，把驾驶员作风培养与安全行车教育有机结合起来，不断强化驾驶员的事业心、责任感，树立良好的职业道德和安全行车观念，自觉养成遵章守法、礼貌行车的良好习惯。开客车的驾驶员，更要多为乘客的安全着想，事关重大啊！其次要确保行车安全。安全的重要性是由安全在汽车运输中的地位所决定的。保证旅客、货物、行人及自身的安全，是完成运输任务的前提，也是汽车运输最基本要求。可以说，没有安全就没有一切。作为一名汽车驾驶员，只有对此重要性有足够的认识，才能自觉的履行“安全第一、预防为主”的思想。端正驾驶作风，树立全心全意为人民服务的奉献精神，把保障人民生命和国家财产安全作为自己的职业底线来遵循，谨慎驾驶，规范行车，以过细的准备、过硬的技术、过人的作风，圆满完成每一次驾驶任务。
2 必须在提高过硬的心理素质上下功夫
汽车是行驶的工具，在长时间的运行中，特别是在长时间的高速运行中，能否防止交通事故的发生，很重要的一点，在于驾驶员的心理素质好坏。具备优良稳定的心理素质，是对每一名驾驶员的基本要求。
据交通研究方面的相关学者统计，70%以上交通事故属于驾驶员责任，在这中间，又有50%的原因是由于驾驶员面对情况时犹豫不决、反应迟缓导致判断失误、应对措施不当而造成的，驾驶员要从生理、心理条件和适应环境能力等方面正确评价自己，不断强化心理素质训练，使预防车辆事故工作不断科学化。
2.1 要尽量将生理状况调节到最佳状态
驾驶员要能够认识到由于各人的年龄不一，判断水平、身体素质、反应快慢都有一定的差异，任何一名驾驶员都不可能每时每刻保持最佳状态。同时，外界诱因的影响也会导致驾驶员状态的变化起伏，驾驶员在行车过程中通过视觉、感觉等器官从交通环境中获得各种信息，经大脑处理判断，然后再支配手、脚去操作汽车，使汽车按照驾驶员的意志，在道路上行驶，如果在信息的搜集、处理判断和操作上某一环节出现差错，就有可能引起交通事故。
2.2 要正确处理好生活中各方面关系
要教育和引导驾驶员认识到生活环境与行车安全有密切的关系，能够正确处理个人、家庭与社会诸方面的关系，平时要保证每天不少于7小时以上的睡眠，并始终保持旺盛、愉快的精神状态。因此行车时要排除各种干扰，调节好自己的心态，使自己处在一个心情愉快，观察分析情况灵敏，处理情况果断，当遇到不愉快的事情，如行车途中遇有不礼貌的驾驶员，车辆中途出现故障等情况，要注意随时调整好心情，不能被情绪影响，导致开车时精力不集中，产生一连串的连锁反映，造成无法弥补的后果。
2.3 要科学调整应急状态下的情绪
运用心理反映原理，帮助驾驶员在紧急情况时能够正确、沉着地处理各种情况。驾驶员的情绪和情感好坏直接影响着行车安全，所以驾驶员在从事驾驶活动时，不但要有稳定的“情绪”，而且还要有较好的“情感”。驾驶员在行车过程中，特别是因外界突发事件的影响，往往会出现急躁、松懈、麻痹、骄傲、自卑、精神过分紧张、恐惧等情绪。平时应开展有针对性抑制情绪变化的教育训练，帮助驾驶员具有情绪迅速稳定的能力，确保行车过程时时安全。
3 必须在提高驾驶技术和加强车辆管理上下功夫
汽车驾驶技术的好坏，直接影响汽车驾驶安全，也可更好地避免事故的发生。事故预防的关键在于人，首先，要注重实践锻炼。要能够熟练掌握各种条件下的驾驶技术，并能在行车过程中动态处理好人、车、路三者之间的关系，快速反应、正确分析和判断外界各种信息并采取相应措施，能够正确处理各类复杂情况和危急情况，全力避免各类交通事故的发生。所以，熟练的技术和过硬的本领来自于平时的认真学习，反复的实践，不断的总结，来自于通过分析别人发生的事故案例，从中吸取教训，指导行车实践，不断提高驾驶技术，这样才能确保行车安全。
其次，要认真学习相关知识。作为驾驶员还要懂得心理学、交通工程学、车辆机械原理等相关知识。人的安全意识如何，直接作用于交通安全的具体工作。要自觉抽出一定的时间认真学习交通法规、汽车驾驶等专业书籍，学习借鉴同行行之有效的安全行车经验，消化吸收，从中受益；要理论联系实际，主动把实际经验与书本中的知识相结合，使知识面更加扩展，认识更加深刻，运用也更加自如。要时刻牢记“违章是事故的隐患，事故是违章的结果”这条血的教训总结。切记交通事故的发生，都是因超速行驶、违章驾驶、注意力不集中、驾驶技术不熟练、车况不良，以及不安全的道路条件，行人和乘客的原因等造成的。只有不断强化驾驶员的安全意识，提高文明素质，才能对事故预防起到彻底的遏制作用。
实现制造到智造的跨越
今年10月，广汽本田第三工厂暨发动机工厂正式落成。该工厂是基于“Smart-SSC”核心理念进行大胆创新从而打造的一座全新的“智慧工厂”，实现了人机物的高度结合。
由于主要生产小型车，该工厂将现有的增城工厂厂房和设备进行最大化活用，采取最合适的“一型”布局，实现人行、物流、完成车不交叉，减少了移动浪费，预留将来能够扩展的空间。
另外，广汽本田创造性地在各生产工艺导入先进的自动化设备，将总体工艺制造水平提升到“智造”水准，人员效率与增城工厂相比提升了29%。例如，冲压车间导入了国内自动装箱效率最高的高效伺服冲压线；焊装车间导入国内领先的智能化的自适应焊接控制器；涂装车间在中国汽车制造业界首次实现密封胶100%自动化涂抹；发动机工厂导入由加工中心（NC）和多轴箱加工专机（MO）组合而成智能加工线。
不仅如此，焊装车间还实现联网监控，让焊接过程管理更加准确且智能化，并通过无线射频技术（RFID）、高速互联网络（IE-CONTROL）和高精度传感器，构建MES制造执行系统。同时，还构建了“SPS配膳物流+无线射频识别+互联网”的智能物流指示系统。
广汽本田执行副总经理郁俊表示，作为新一代的“智慧工厂”，第三工厂实现了“资源占用最小化、效能发挥最大化”，让广汽本田实现了从“制造”到“智造”的全新跨越。
发力无人驾驶技术
关于无人驾驶技术，谷歌、奔驰、宝马等企业已经取得了关键性的技术突破，并且引领了行业发展的潮流。相比谷歌、奔驰等国外企业，国内的汽车厂商在无人驾驶领域虽然起步较晚，但是发展较快。
尽管由于核心零部件、核心技术的差距使得中国无人驾驶汽车发展的自主性受到制约，以及由于缺乏相关法律法规的支持，使得无人驾驶汽车上路试验困难重重，但是随着技术的不断创新发展以及相关政策法规的日渐完善，无人驾驶技术在中国的发展前景必定十分广阔。
在无人驾驶领域，广汽选择与中科院合作，并将汽车行业发展的两个重要方向――新能源和自动驾驶相结合，通过车载传感器感知外部环境，进行自主智能决策，以实现新能源汽车的自动驾驶。汽车的自动驾驶集体系结构、智能传感、智能决策、自动控制于一体，对提高车辆驾驶的智能化、安全性、舒适性有一定帮助。
截至 11月底，加州车辆管理局（DMV）已经颁布了 19 张无人驾驶汽车测试牌照，这基本涵盖了当下走在无人驾驶技术前沿的公司。值得一提的是，已经有两家中国公司获得了此牌照：百度和蔚来汽车。
从目前已拿到牌照的 19 家公司构成来看，传统的老牌汽车整车制造商占多数，零件制造商占比也较多，互联网公司多选择在既有车型上改装作为切入点。通过比较可以发现，传统汽车行业在无人驾驶领域仍然掌握着绝对的话语权，而无人驾驶的初创公司则希望用机器学习等核心技术实现“弯道超车”。
7家老牌整车制造商
大众 让汽车与交通信号灯“沟通”
大众汽车集团CEO马蒂亚斯穆伦在今年6月表示，大众汽车将面临十年以来最大规模的改革。名为“2025战略”的改革计划，包括加速研发自动驾驶汽车和电动汽车等，来迎接竞争对手如优步打车、谷歌自动驾驶汽车等的挑战。在大众的众多子品牌中，奥迪在无人驾驶领域的表现要更积极一些。奥迪将自家的无人驾驶技术命名为Audi piloted driving（奥迪自动驾驶）。2015 年初，奥迪的测试车在美国完成了900公里开放道路测试。这辆奥迪 A7内置了6个雷达、3个摄像头和2个激光雷达（LiDAR）。zFAS（中央驾驶辅助控制系统）是整部车的大脑，用于处理各种传感器反馈的数据。随着 zFAS 的体积的减小，无人驾驶汽车的后备箱将不会再塞满了电脑。另外，奥迪正在开发车辆对基础设施（V2I，Vehicle-to-Infrastructure）技术，它可以让汽车与交通信号灯更好地沟通。
奔驰 由卡车组成的无人驾驶车队
奔驰早在2013年8月就已经在“Bertha Benz Memorial Route”上进行过无人驾驶测试，实验车S500 INTELLIGENT DRIVE以120公里每小时完成了从德国Mannheim 到Pforzheim超过100km的行驶路程，并且它全程都采用了自动驾驶技术并通过了城市和郊区各种复杂路况的考验。奔驰无人驾驶的全部核心技术都已经应用在了它的全新S级轿车上。全新奔驰S级轿车乃至新一代E级车都已经能够在一定程度上实现自主驾驶。从技术角度而言，奔驰在无人驾驶技术上已经相当成熟。另外，奔驰（严格来说是戴姆勒）正在测试利用三辆卡车组成无人驾驶车队，它们基于 Actros 卡车打造，均配备了奔驰的 Highway Pilot Connect 系统，依靠 V2V（车对车）技术让三辆卡车间保持通信。这样可以大幅降低空气阻力和对路面资源的占用，提高物流运输的效率。现今，奔驰有365000辆商务车已经联网。
日产 NASA 的官方合作伙伴
日产在2013年公布了无人驾驶计划，日产推出了基于“聆风”改装的 IDS 无人驾驶概念车，其配置非常高端，包括5个雷达、12个摄像头和4个激光扫描仪等。日产规划了三个无人驾驶的发展阶段：Piloted Drive 1.0将于今年年底推出，允许在高速公路上实现部分自动驾驶功能；Piloted Drive 2.0将于2018年推出，获得更多的控制权限例如高速自动变道等；Piloted Drive 3.0将于2020年推出，不再需要驾驶员介入实现真正的无人驾驶。值得一提的是，日产已经和 NASA 签订了一份5年的合作协议（NissanNASA），共同研究包括人机交互、车联网在内的无人驾驶技术。此外，9月底，雷诺-日产宣布与微软合作开发无人驾驶技术。雷诺-日产这个部门叫作“联网汽车与移动服务联盟”，该团队主要关注三大领域：软件开发，云工程，数据分析。很显然，这三大领域主要针对的是无人驾驶汽车。雷诺-日产希望在2020年之前推出约10辆无人驾驶汽车。
通用 着眼于“共享汽车”
通用于今年 3 月收购了自动驾驶技术开发公司 Cruise Automation，而基于雪佛兰 Bolt EV 改造而来的测试车已经在旧金山、斯科茨代尔等城市开始了道路测试。不过，通用对于无人驾驶的关注，更多着眼在了“共享汽车”领域。今年1月份，通用汽车向Lyft公司注资5亿美元。在宣布该消息之后不久，该公司即推出了一个名为Maven的汽车共享服务，该服务将其数个现有的测试项目相结合并进行了扩大。通用汽车还购买了现已倒闭的打车服务商Sidecar，上周该公司更是花费超过10亿美元用于无人驾驶技术启动自动化巡航技术。
宝马 和英特尔、Mobileye、Nauto进行合作
宝马已经在封闭道路上完成了8000公里的测试，更多的路测将在明年进行，下一代电动汽车 iNext 上将会搭载完整的无人驾驶解决方案。宝马制定的无人驾驶实现路径包括普通驾驶辅助、高度驾驶者辅助和高度自动驾驶三个部分。宝马已经投资了硅谷初创公司 Nauto，后者的研究领域是如何让人工智能和无人驾驶更好的结合，Nauto提供的后装产品具备深度学习功能，该系统能监测驾驶员喝酒、发短信等行为，并能够对这些行为向驾驶员发出警告。除此之外，宝马已经宣布和英特尔、Mobileye 达成了合作，这三家分别来自汽车、科技与计算机视觉与机器学习行业。
本田 在“模拟城市”进行测试
不需要踩油门、踩刹车、打方向盘等一系列人为操作，这是未来四年内，本田计划实现的无人驾驶汽车试验条件。目前本田在旧金山郊外的康科德（Concord）建立了一个基地，用于测试无人驾驶汽车的各项功能。本田正在测试的无人驾驶汽车并不是全新开发的，而是基于现有的讴歌 RLX 车型改装而来――它的前保险杠和车顶加装了摄像机和各类传感器。和很多厂商一样，本田已经在部分本田和讴歌车型上部署了驾驶员辅助系统，但这距离真正的无人驾驶还有一定距离。
福特 投资、收购和合作
福特选择从传感器、机器视觉等领域进行突破，具体的手段包括投资、收购和联合开发等。今年8月16日，福特和百度宣布1.5亿美元联合投资汽车传感器制造商 Velodyne，福特此次投资则是为了进一步降低改类传感器的成本。基于Fusion Hybrid的车型已经用上了Velodyne的产品。除此之外，福特还收购了以色列计算机视觉和机器学习技术公司SAIPS；投资了 3D地图公司Civil Maps；并与增强显示技术公司 Nirenberg Neuroscience， LLC 签订了独家授权协议。福特希望在2021年前实现汽车的全自动驾驶。今年11月份，黑莓宣称，该公司已经与福特汽车公司签署了合作协议，按照协议规定，双方将直接展开合作，以此推动福特公司使用黑莓的QNX安全操作系统。
4家汽车零部件供应商
德尔福 提供无人驾驶打包方案
1999年5月28日，德尔福正式与通用汽车公司分离，成为一家完全独立的、公开在纽约证券交易所上市的公司。德尔福在奥迪 SQ5 的基础上改装了一辆无人驾驶测试车辆，该车在美国横跨 15 个州，完成了 5400 多公里的道路测试。德尔福在无人驾驶领域的优势在于能够提供一体化、模块化的传感器方案，未来可以向整车厂商提供“打包服务”。另外，德尔福已经宣布将和先进驾驶辅助系统（ADAS）的巨头 Mobileye 进行合作，将于2019年推出满足无人驾驶需求的图像解决方案（SAE Level 4/5）。德尔福还与Ottomatika公司的合作关系，后者由卡耐基梅陇大学投资。在合作关系中，德尔福提供“器官”――传感器和控制汽车的软件；而Ottomatika奉献“大脑”和“神经系统”――控制运算法则以使所有来自传感器的数据进行汇总，告诉汽车应该如何行驶。
博世 改装 Model S
博世并没有像很多汽车厂商一样选择传统的车型进行改装，他们“改造”的对象是 Model S。博世在前段时间公布了自己的无人驾驶十年计划：即2017年推出一体化高速公路协助解决方案（Integrated Highway Assist），2018年对它进行升级；2020年推出高速路驾驶员（Highway Pilot），最终在 2025 年推出自动驾驶员（Auto Pilot）系统。博世底盘控制系统总裁格哈德・斯泰格尔（Gerhard Steiger）近期表示：无人驾驶汽车2020量产并上路是不可能实现的目标，最早也要到2025年无人驾驶技术可以达到成熟水平。
法雷奥 自研激光扫描器
法雷奥集团（Valeo）是一家汽车零部件企业，总部位于法国，是世界500强。在全球30个国家建有134个生产基地，2015年实现销售收入145亿欧元。法雷奥无人驾驶技术的核心是 Cruise4U 系统，它由自行研发的激光扫描器（SCALA）、车载摄像头和车联网模块等部分组成。今年 8 月 1 日至 9 月 15 日，法雷奥完成了超过 2 万公里的环美实际道路测试（不分昼夜）。法雷奥SCALA激光扫描雷达可用于车辆前部物体的高速扫描，不论是车辆还是行人，或是其它障碍物，并且在白天和夜晚的都有很好的效果。利用雷达扫描的数据，系统可以绘制出车辆周围环境的扫描地图用来分析和预测交通状况，因此，法雷奥将其应用到了旗下的高度自动驾驶系统Drive4U以及自动泊车系统Park4U中。
Telenav 从高精度地图开始
Telenav是一家美国的车载导航供应商，其产品Scout已经应用在很多汽车中了。根据Telenav在官网公布的信息，其正在研究与无人驾驶相关的地图、导航和ADAS等技术，未来将和 OEM 伙伴进行实际的道路测试。日前，丰田宣布将采用Telenav（泰为）公司的应用Scout GPS Link，用于车载导航和手机连接，据悉，丰田2016年新的小型卡车Tacoma将成为首辆搭载Scout GPS Link的车型。
6家无人驾驶汽车初创公司
特斯拉 安装“超级计算机”，积累大数据
自从在去年推出了 Autopilot 自动辅助驾驶系统后，特斯拉已经累积了高达 3.5 亿公里自动驾驶里程。在几起驾驶事故后，特斯拉升级了 Autopilot 系统，进一步加强了自动驾驶的安全性，在和 Mobileye 分道扬镳后，研发自有的自动驾驶传感系统，甚至是加入激光雷达阵营，已经提上了特斯拉的日程。特斯拉CEO埃隆・马斯克10月份称，公司有望于2017年底推出一辆从纽约至洛杉矶全程无人驾驶的汽车。而未来推出的新车可谓安装了“超级计算机”，不仅拥有更多摄像头来实现360度环绕视角，并且传感器将进一步升级，计算机运行速度也会提升至现今的40倍。
Zoox 神秘的“独角兽”
Zoox 是硅谷一家神秘的无人驾驶汽车初创公司，目前已经完成 2 亿美元的融资，其估值高达十亿。Zoox很少向外界介绍它们的进展。消息显示，Zoox秘密开发全自动驾驶汽车已有多年。2013年，该公司展示了其车辆的渲染图，当时的昵称为“Boz”。但随后，该公司的开发工作又转而低调。根据IEEE的消息，该公司的车型没有挡风玻璃、方向盘和刹车踏板。这种汽车能向任意方向行驶，乘客将面对面而坐。
Drive.ai “深度学习”是核心竞争力
自2015年4月成立以来，Drive.ai就希望通过打包深度学习软件和硬件来开发可复制的自动驾驶套件，并应用于商业车队的管理。Drive.ai 将利用AI技术不断提升汽车的自动驾驶能力，并向整车厂商提供包括传感器阵列、计算机和LED标志在内的升级套件。这家初创公司专注于开发深度学习软件，并致力于将其应用于自动驾驶领域，包括物体识别以及做驾驶决定等。这家年轻的初创公司将在这场自动驾驶技术研发的竞赛中与科技巨头诸如谷歌、特斯拉、Uber以及传统整车厂例如福特、通用、丰田，以及一大批与他们类似的创业公司正面交锋。
Faraday & Future（FF）
发展速度比想象要快
由乐视CEO贾跃亭投资的法拉第未来在今年1月的美国消费电子展（CES）推出了其推出首款概念车FFZERO1。该概念车是一款全自动驾驶的电动车，最大功率为1000马力，百公里加速时间不到三秒。法拉第未来投资了10亿美元，在北拉斯维加斯建设一座面积为300平方英尺的制造工厂，4月份该工厂破土动工。其官方人员称，已经与 LG 签订了电池供应协议。而前不久 FF 原型车也跟大家见面了。不久前 FF 宣布，将在 CES 2017 上公开 FFZero1 量产版本。
Wheego 专注于小型电动车
Wheego近期才拿到DMV颁发的拍照，关于无人驾驶的进展还没有更多信息。Wheego 以生产、销售小型电动车见长，与中国的汽车制造商合作密切。其测试车准备使用中国制造汽车，并配备美国电池和发动机。
蔚来汽车 在电动方程式崭露头角
蔚来汽车（NextEV）是一家从事高性能智能电动汽车研发的公司，其团队主要由传统汽车厂商和互联网公司构成。今年4月，蔚来汽车与江淮汽车达成制造合作协议，并在南京投产电机和电控系统生产基地。根据报道，蔚来汽车的高性能电动跑车将于今年年底亮相。蔚来汽车的第一款量产车已进入零部件采购和测试阶段，2017年年底到2018年年初上市问题不大。它甚至已经在上海的市中心买下第一家实体店的门面。
2家互联网公司
谷歌 原型车告别了方向盘和脚踏板
谷歌自2009年就开始了无人驾驶项目，前不久，谷歌宣布自己的无人驾驶汽车已经完成了超过300万公里的驾驶里程，相当于人类驾驶300年获得的经验。谷歌的无人驾驶汽车可以分为两部分，自行设计的原型车和基于雷克萨斯、克莱斯勒的部分车型改装而来的测试车。前者主要用于研究真正意义上的无人驾驶技术，后者则是利用现有车型探索共享汽车、智能化改造的可能性。谷歌的无人驾驶官网每个月都会公布最新进展，包括测试地点、行驶里程和技术突破等信息，这让它看起来更像是一个开源项目。
两年前，谷歌正在开发无人驾驶汽车的消息就在网上热传，此次李开复在微博中对这个被认为“或掀起新一轮工业革命”的产品进行了一系列盘点：“1.谷歌汽车可以开30万英里无车祸，远低于驾驶人；2.谷歌汽车只发生过两次意外，一次是人在开，一次是被追尾；3.谷歌汽车相对最安全的时候是在高速公路上，但是反而一些相对简单的问题尚需要解决（倒车、停车）；4.（美国）加州、内华达数州已经允许机器驾驶车驰骋在路上。”
李开复的这条微博将无人驾驶汽车从科幻大片拉入了不久的将来。随后，他又了另一条微博对谷歌的新产品进行大胆预测：“1.两年内解决所有技术问题（上市要更久）；2.先推出辅助驾驶车（类似巡航控制功能，例如上高速后转自动驾驶）；3.最终大众不需买车，随时可靠GPS手机呼叫来附近的“自动出租车”；4.这情景也更适合电动车，自动安排充电、优化路线+拼车；5.谷歌会收购一家汽车公司。”
作为国内商界、科技界的名人，李开复凭什么对无人驾驶汽车进行这样的预测呢？难道说，无人驾驶汽车真的快要来到我们身边了？
无人驾驶汽车走出科幻
自汽车诞生以来，无人驾驶就是许多人的新梦想。早在1939年的纽约世博会上，通用汽车就在“未来奇观”展馆中展示了一款电动无人驾驶汽车，它由镶嵌在道路上的闭合电路提供动力，并可以用无线电控制。现在看来，尽管它的技术了无新意，但毕竟是展示了无人驾驶的概念。
2010年，无人驾驶汽车真正走到前台。如今，谷歌的无人驾驶汽车（经过改装的丰田普锐斯）已经驶过硅谷的大学校园、洛杉矶的海边大道，以及挤满游人的好莱坞大道，无人驾驶汽车甚至沿着全世界最弯的街道——旧金山弯弯曲曲的九曲花街，驶过金门大桥、太平洋高速公路，到达靠近内华达州的塔霍湖。
从谷歌展示的视频可以看到，无人驾驶汽车不仅可以在狭小城市街道中自如穿梭，也可以在弯曲的山路上疾驰。夜晚，一头麋鹿从公路上跳过，它会自动减速。它还可以在停车场上找位子，在收费站自动停车。更为惊奇的是，它还曾精确地完成了驾驶桩考。
如果非要找出这种超级普锐斯的过人之处，那只能是车顶支架上安装着一部奇怪的探测设备，以及车上“捆绑”着大大小小的探测器了。
和普通车辆不同，它有一套完整的自动驾驶设备。车顶上放了一台激光测距仪，能够及时精确地绘制出周边200米之内的3D地形图，并上传至车载电脑中枢。挡风镜处，安了一个摄像头，用以侦测交通信号灯以及其他车辆、行人等可能遭遇的移动障碍物。4台标准车载雷达，以三前一后的布局分布，负责探测较远处的固定路障。在左后轮上，还带有一个微型传感器，负责监控它是否偏离了GPS导航仪所制定的路线。通过这一系列仪器，它可以清晰“看到”周围物体，掌握它们的大小、距离，判断出它们可能对车辆的运动和路线造成什么影响，并作出相应的反应。从谷歌公布的感应画面来看，它“眼中”的街景如同“感应图”，能对其他车辆、步行道、红绿灯等物体重点标出。在它的电脑资料库中，还精确地储存了每条公路的限速标准以及出入口位置。
无人驾驶汽车不会像驾驶者那样分散注意力，它可以更谨慎地驾驶。当它发现一个比较陌生的情况无法判断做出何种反应时，它也会通过信号传递给驾驶者，这时驾驶者只需微微扳动一下方向盘，就可以将它转换为一辆普通的汽车。
2011年6月，在谷歌公司的游说下，美国内华达州成为了世界上第一个允许无人驾驶汽车合法上路的州。
上面所说的一切，都是谷歌公司已经公开的内容，如果谷歌的无人驾驶汽车有新的技术进展，相信曾任谷歌全球副总裁兼大中华区总裁的李开复比其他人更容易获得相关信息，因此他做出那样的预测并非难事。
无人驾驶汽车非谷歌独有
其实，并不是谷歌一家公司在研究无人驾驶汽车，世界很多国家和公司都在做同样的工作，这一点李开复肯定也是相当清楚的。
2004年，美国和欧洲各国就以举办无人驾驶汽车比赛的方式，推动该技术的发展。日前，英国、法国、德国、意大利等国研制的无人驾驶汽车，都纷纷开始上路测试。几家欧洲公司联合启动“SARTRE”项目，首次成功让三辆无人驾驶汽车和一辆无人驾驶卡车在西班牙一条高速公路上行驶了200千米，德国的科学家也正在“自动化”一辆帕萨特，英国牛津大学则往一辆军事吉普车上安装自动系统。
与国外相比，近几年国内无人驾驶车的研究也是风生水起。尤其是在国家自然科学基金委“视听觉信息的认知计算”重大研究计划的支持下，从2009年至今已举办了四届“中国智能车未来挑战赛”，国内顶尖研究机构均派车参赛，而且难度一年比一年大，从封闭道路走向真实道路，还要经过交通信号识别、障碍物避让、汇入车流和U型转弯等测试，水平逐年提高。最令人兴奋的是，国防科技大学研制的红旗HQ3无人驾驶汽车，已经于2012年5月14日成功地从长沙行驶至武汉。在3小时22分钟的旅程中，踩油门、刹车、转向、变道和超车等，都是由计算机系统控制的。试验人员只是给系统设定了一个最高时速110千米，此后怎么开、开多快都由它控制，车上人全部当乘客。
不过专家也坦言，虽然取得了很大进步，但目前我国无人驾驶车辆在技术方面与发达国家相比还有很大的距离。我们的无人驾驶车辆，仅依靠所搭载的摄像机等传感器来完成自然环境感知，在单一环境下，比如在高速公路上行驶基本没问题。但要做到能够在人车混杂，且不时有加塞超车等情况发生的复杂城市道路上行驶，目前还很难实现。有专家预测，要赶上国外无人驾驶汽车的水平，至少还需要10年时间。
普通汽车上的无人驾驶技术
李开复在盘点无人驾驶汽车时，有很重要的一点没有提及，那就是无人驾驶系统中的很多技术，其实早就已经运用在如今的汽车中了。
防抱死刹车系统是一种具有防滑、防锁死等优点的汽车安全控制系统，在汽车上已经得到广泛运用。它的目的是防止车轮在急刹车时车轮抱死后打滑，工作时车轮在抱死和运转之间不停转换，直到车辆停止。你可能还没意识到，防抱死刹车系统其实就算无人驾驶系统，而且是引领汽车工业朝无人驾驶方向发展的早期技术之一。
另一种无人驾驶系统是牵引力控制系统，通常只有专业驾驶员才会意识到它们发挥的作用。当汽车在光滑路面刹车时，车轮会打滑，甚至使方向失控，同样，汽车在起步或急加速时，驱动轮也有可能打滑。牵引力控制系统就是针对此问题而设计的，它依靠电子传感器探测到从动轮速度低于驱动轮时（这是打滑的特征），就会发出一个信号，调节点火时间、减小气门开度、减小油门、降挡或制动车轮，从而使车轮不再打滑。
也许你会说，这些都是不太名副其实的无人驾驶系统，那么就让我们来看一些更具有科幻色彩的系统吧。
如今，安全预警系统正在豪华汽车品牌中普及。各类汽车的安全预警系统各不相同，但共通之处是可预判碰撞的发生，并采取防护措施保障乘车人的安全。以预防追尾事故为例，假如汽车装备有安全预警系统，当该车接近前面停下的车辆时，系统将发出警报，同时开始启动制动器，驾驶员随后只需轻触刹车就可发挥最大制动力。与此同时，汽车会降低引擎动力，使车速减慢以降低碰撞的严重程度。最后，当系统测知碰撞无法避免时，会准备释放安全气囊并收紧所有安全带，保障乘车人安全。最妙的是，这些措施加在一起的时间，都比驾驶员猛踩急刹车所需的时间要短。
巡航控制系统也是常见的无人驾驶系统，很多汽车中都已装备。巡航控制系统使汽车保持在一个由驾驶员设置的恒定速度，无需再频繁踩踏油门。然而巡航控制系统并不是完全的无人驾驶，因为驾驶员一定要始终注意前方是否有慢速行驶的车辆。自适应巡航控制系统则可以解决这个问题。虽然只有少数车辆装备了该系统，但该系统的工作原理其实很简单。通过车辆前部的雷达感应器，自适应巡航控制系统可以探测到前方物体及其移动速度，在维持恒定速度的同时与前方车辆保持预设的距离。
对于很多开车的新手来说，倒车、停车是个大难题，虽然有些汽车制造商给车辆加装了后视摄像头和可以测定周围物体距离远近的传感器，甚至还有可以显示汽车四周情况的车载电脑，有的人仍然会一路磕磕碰碰地进入停车位。如果他的车安装了自动泊车系统，他不会再有类似的烦恼。该系统通过车身周围的传感器来将车辆导向停车位，也就是说驾驶者完全不需要手动操作了。自动泊车系统是无人驾驶技术的一大成就，通过该系统，车辆可以像驾驶员那样观察周围环境，及时做出反应并安全地从A点行驶到B点。虽然这项技术还不能让人完全放手，让汽车自动载你回家，但毕竟是朝着这个方向迈出了一大步。
无人驾驶汽车将带给世界什么
约一个世纪前，汽车的大规模量产触发了商业创造活动的大爆发，现在另一场车轮上的革命已现轮廓。如果李开复的预测是准确的。那么这场革命很快就会影响到我们的生活。
想象一下吧，我们将不用再去花时间学开车和考驾照，而且当我们“开车”时，我们的眼睛被解放了，可以通过车内的各种娱乐系统来消磨旅途的枯燥时光。上班族可以在车上工作、休息，那么长时间的上下班路程也将可以接受。就算孩子的年龄再小，父母也放心他自己“开车”去上学。这样的话，城市扩张速度将再度加快。
这时，出租司机、卡车司机等需要另谋职业，出租车和私家车租赁服务可能演化成自动接送服务。我们用智能手机就能叫车，而各种消费场所也可提供点对点的免费接送服务以招徕顾客。
无人驾驶汽车的致命弱点
但无人驾驶也并非完美的技术。一些业内人士就表示，无人驾驶汽车推广面临两大障碍。
第一个障碍是责任问题。由于是无人驾驶，一旦出现事故，厂商在难免要承担责任。这种风险可能是厂商不愿或难以负担的。
摘要：汽车作为重要的交通出行工具，它的出现和应用极大程度的改善了人们的生活状态，随着经济的发展，汽车行业的发展规模越来越大，对应的技术水平也越来越高，当前汽车产业的三大技术突破：车载网络、无人驾驶技术以及新能源中无人驾驶技术主要针对现代人对汽车驾驶的新需求，它的研发和应用将彻底扭转人们的驾驶习惯，改变驾车方式，并逐步促进车联网的形成和完善。
关键词：智能辅助驾驶系统；车联网；技术应用
智能辅助驾驶系统目前在一些高端品牌的车辆中已经有所应用，例如宝马、沃尔沃等，智能辅助驾驶系统的使用提高了行车的安全性，当驾驶员处于疲劳状态下，或是执行了错误的操作、车况遭遇意外时，辅助系统能够智能化控制车辆的行驶状态，保护行车安全。车联网则是车与人、车与路、车与车之间的信息共享，通过传感设备，建立车辆与公众网络之间的联系。在车联网当中，通过传感设备和信息共享，智能辅助驾驶系统就能够准确获知车辆的当前行驶状态，并进行路径规划，进行智能操作，辅助驾驶员保持车况稳定。在下文当中，笔者将对智能辅助驾驶系统在车联网中的应用进行分析，加快实现无人驾驶。
一、 智能辅助驾驶系统分析
（一） 算法技术
算法技术是智能辅助驾驶系统中最为重要的技术部分，要决定了智能辅助驾驶系统的智能化程度以及其能够保障驾驶安全。国内相关企业所提出的算法技术比较受到认可的是上海趋视信息科技有限公司所推出的ADAS辅助驾驶系统算法版本，该算法模块应用了趋视科技自动3D场景建模与深度学习算法模块，对汽车行驶状况的计算和分析较为准确，且应用比较简单，即使是普通驾驶员也能进行操作。近年来，随着科技的发展，国内很多的科技公司都相继推出了智能辅助驾驶系统，其中的算法技术都是大同小异，理论上具有一定的操作性，但是实际应用价值较低，还需要进一步改进。国外MOBILEYE所推出的智能辅助驾驶系统虽然优越于国内技术，但也不尽完善，且售价非常昂贵。未来的智能驾驶辅助系统应当趋于平民化、实效化方向发展。
（二） 相机科技
趋视科技的辅助驾驶系统主要是用单个光学相机集成车辆行驶画面，并将其传输至显示界面，其技术优势在于解决了传感器摄影的数据融合问题，应用成本低，但可靠性比较高。
（三） 相机的自动标定技术
相机自动标定技术的研发节约了相机设备的安装和调试成本，而且可以自动标定位置，发现并处置相机的意外移动，时刻保持趋视的完整性和正确性，保证智能驾驶辅助系统性能的应用。
在基于光学摄像机的智能辅助驾驶系统中，车辆状态的物理数据，如车速，车辆本身相对于车道线的位置，以及车辆周围的距离等，都是基于目标检测的图像内容，依据相机内部和外部的标定参数进行计算的。因此，校准参数的准确性是非常重要的。现有的智能辅助驾驶系统，通常使用一个特定的相机，所以相机的焦距等内部参数等是默认的，需要专业人员通过特殊工艺调整相机的外标定参数，如高度等，确保在使用状态下的摄像机角度不会改变。这些高标准安装要求必然会增加使用成本。但对于自动标定技术而言，通过检测图像中的目标和实际的物理尺寸对摄像机的内部参数和外部参数进行连续实时匹配，不仅不需要使用特定的摄像机，也可以用来改变摄像机的位置，并自动检测相机角度，自动调整内部系统的算法。该技术使智能辅助驾驶系统被用来作为智能手机的一个移动应用程序，促进了智能驾驶辅助系统的推广应用。
（四） 视频技术
视频技术是智能辅助驾驶系统中比较重要的一项技术，而且具有实际应用性，但是增加了视频技术的智能驾驶辅助系统计算量非常大，国际主流厂商现在都需要使用专用芯片进行数据处理，而不是依赖于硬件性能，该技术的重点是开发高效的算法来解决计算问题。从这一点出发，应用树结构专家系统能够智能分析模块数据，利用专家系统可以增加有针对性的深度学习，利用图像特征减少深度学习的维度，得到学习统计的鲁棒性，同时保持系统的逻辑和效率。目前上海趋势科技已经在x86芯片平台上实现了基于1080p的视频智能辅助系统，现在正在移植到一般的Android和IOS移动平台。
二、智能辅助驾驶系统在车联网中的应用
ADAS辅助驾驶系统已经应用于宝马、沃尔沃等高端车型，但国内汽车行业还没有普及这一智能辅助驾驶系统。汽车行业的发展和改革需要一个漫长的周期，一项新技术，需要至少两到三年的测试才能进入实际应用阶段。到目前为止，国内还没有人工智能（AI）与国内汽车厂商合作，完成对其汽车辅助驾驶系统的全面测试，更谈不上真正意义上的商业化。
目前，上海趋视已经开始与国内领先的汽车制造商上汽通用开展了技术交流和技术评价等合作，这标志着智能辅助驾驶系统以及相关科技已经逐步的受到了国内汽车制造商的认可，科技公司和汽车厂商将会进入全方位研究测试阶段，相信在不久之后，国内将出现大量的具有智能驾驶辅助系统的汽车。
智能辅助驾驶系统的应用必须遵循三个阶段：商业试验、商业应用、数据应用。人工智能产业仍处于商业实验的第一阶段。目前，市场上表现出了对人工智能技术的极度渴望，尤其对于智能辅助驾驶系统来说，但是人工智能技术的发展却一直跟不上市场需求。主要问题是人工智能的准确性较低，不能提供一个完整、可靠的系统，存在错误和遗漏，对于汽车驾驶来说，这种漏洞是百分之百不允许出现的，以人脸识别为例，如果在驾驶过程中，智能辅助驾驶系统多次错报和漏报人脸识别结果，就会带来严重的安全隐患，也会使得用户逐步对智能辅助驾驶系统失去信心。错报、漏报是人工智能在试验阶段必须解决的问题。
而在国外，以色列MOBILEYE公司已经成功的将基于视觉的智能驾驶辅助系统应用在了一些高端车辆上，并受到了厂商的认可，这标志着国外汽车行业的智能驾驶辅助系统已经进入了商业应用阶段。其它的视觉技术依旧等待创新，尤其是人脸识别技术，小范围、近距离的人脸识别已经较为成熟和完善，正在准备进入商业应用阶段，但是广义上、大范围的人脸识别技术还有待开发。
结束语：
未来，趋视科技以及其它人工智能企业将进一步加大技术研发力度，不断完善智能辅助驾驶系统，优化算法技术、相机技术等相关技术，尽快实现车与车、车与路以及车与人之间的信息交互，提高信息计算和分析的准确性。此外，国内科技公司还需继续对行为分析算法进行大规模升级，大大提高识别的精度，满足更多行业的应用需求。
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长城汽车的“过度投入”
技术过剩，这曾经在早期德系车进入中国市场时成为一个负面评价，却阻挡不住中国的本土企业将其奉为大招
在长城汽车2015科技节上，出现了无人驾驶和脑电控汽车这样的热门技术。从2012年起，长城汽车成立了强大的专业团队，下大力气对汽车无人驾驶等智能技术进行研发。预计在2020年，将会推出能够在高速公路上实现自动驾驶的车辆。
无人驾驶车辆的行驶安全性问题一直是行业内争论的焦点，为了更好的保证技术系统自身的功能安全，长城汽车在无人驾驶车辆技术构架中强调“冗余”设计理念，以更高级别的标准进行安全开发设计，以此确保系统的稳健性。长城汽车自主研发的无人驾驶汽车，搭载有3D激光雷达、单线激光雷达、毫米波雷达、多功能摄像头、GPS导航系统等多种传感器。通过多种传感器的应用，可实现对道路情况与周围环境的全方位探测，并经过内部智能电子控制单元高速运算，直接控制车辆的电子转向系统、发动机管理系统及制动系统等机构，实现车辆的加减速、变换车道、跟随车辆以及超车等动作。车上搭载的部分传感器设备已达国际先进水平，其中多功能摄像头、毫米波雷达技术在公司已成熟应用。
未来长城汽车将募集资金用于智能汽车的研发，致力于以智能驾驶辅助系统、车联网为切入点，研发具有车联网技术、主动夜视、自适应巡航、自动泊车、智能识别和智能娱乐等功能的智能汽车，提升长城汽车现有汽车产品的智能化水平。目前哈弗H8、H9及部分后续车辆已经完成了驾驶辅助（ADAS）阶段的开发。预计在2020年，将会推出能够在高速公路上实现自动驾驶的车辆。
脑电控制汽车是长城与南开大学合作研发，在国内首次实现了人脑驱车及脑电信号与汽车系统的“连结”，有望彻底改变“手”“脚”并用的驾车模式。其运作原理为通过脑电设备，捕捉人在思考问题时产生的脑电信号，利用计算机分析人的驱车意图并向汽车发送操控指令，以此实现人脑控制汽车的目的。
在实际操作中，驾驶员头戴装有14个采集点的采集器，通过脑电信号对一辆装有计算机处理系统、车载电控单元等装置的汽车进行“发号施令”，汽车在人脑的操控下能够准确执行启动、直线前进、直线倒车、刹车、开关车门等规定指令。
“脑控汽车”颠覆了手脚并用的驾车方式，未来有望应用于肢体残疾人士的驾车行驶，或作为驾驶员辅助系统应用。
汽车智能化远不止自动驾驶
“自动驾驶是汽车发展的未来目标，”徐辉表示，“然而，汽车的智能化远不止自动驾驶，它将为我们带来无限的可能。”
汽车智能化是本届大会的主题之一，而自动驾驶是智能化的高度体现。要实现自动驾驶，车辆需要始终了解驾驶员的状态，包括驾驶员对路况的判断，以及什么时候把车辆控制转回给驾驶员。
徐辉表示，英飞凌近期与科世达推出的基于英飞凌3D图像传感器芯片的摄像头驾驶员辅助系统，是帮助汽车实现自动驾驶的重要里程碑。在飞行时间（ToF）原理支持下，该系统可精确检测驾驶员身体和头部位置，甚至在其戴眼镜或太阳镜的情况下捕获其眨眼动作，以判断驾驶员是否注意力足够集中、是否正疲劳驾驶，从而启动相应对策。譬如，通过振动座椅或警告音。驾驶员注意力越不集中，汽车就越会提起注意。为了快速和准确地做出响应，辅助系统和紧急制动系统可在潜在紧急情况发生之前自动激活。
此外，该技术还可以通过手部运动或身体姿势控制车载娱乐系统或车用空调，甚至在车外实现全新的辅助和安全功能，比如开门辅助设备，在停车场或家用地库时防止车门打开后撞上其它车、墙壁或天花板。英飞凌方案设计合作伙伴Gestigon在大会上现场演示了英飞凌ToF传感器如何实现车用物体跟踪与手势识别，以达到“三维虚拟现实”。
“无论是手势识别还是面部识别，这些基本技术都已基本成熟。英飞凌要做的，就是把它们更快更好地运用在汽车里。”徐辉告诉记者，“尽管这些技术在汽车上仍处在功能验证阶段，尚未大规模量产，但是预计在两三年内就会有较大突破，甚至运用在新面市的车型中。”
同时，徐辉还透露，英飞凌正在与一些消费电子厂商进行合作，力争推动更多“炫酷”的技术在汽车中运用。
汽车电子发展焦点：节能、安全、智能
根据市场调研公司IHS 的报告，预计2015年全球汽车销量将达到近9千万辆，其中，中国依然是引领汽车销量上升的最大市场。降低以及预防交通事故、进一步节能环保、提升驾驶舒适度和智能化、带来更多驾驶乐趣，是汽车行业依赖于芯片技术的核心发展趋势。
徐辉认为，半导体在汽车应用里的增长点无外乎三个方面：降低二氧化碳排放、先进安全需求、舒适型及高档需求，简单概括就是节能、安全和智能。
徐辉进一步指出，从汽车电子的四大发展趋势来看，首先是高级辅助驾驶及自动驾驶，从高级辅助驾驶逐步演进到终极自动驾驶，这个过程中最关键的还是要竭力争取零事故；其次是新能源汽车，对二氧化碳减排的相关要求将不断推动汽车动力系统电动化的进程，这已是不可避免的趋势；再次是车网连接，先进的网联技术正在推动汽车进入并成为互联网的一部分，无论是车与车、车与终端还是车内各系统，最终汽车将与互联网完全对接；最后是高级安全防范，车内网络的增加和软件数量的迅猛增长必然导致黑客攻击风险的提升，车内和车外部分的连接都必须得到防范保护。
据悉，英飞凌AURIX微处理器系列可以实现整个系统更高效、更可靠、更安全地处理数据和运算，雷达、霍尔、3D图像处理等先进的传感技术可以提高高级辅助驾驶系统的功能和效率，安全的指令执行方案（比如3-Bridge驱动芯片）和安全电源可以提升整车动力和驾驶性。
基于一系列安全可靠的产品和解决方案，英飞凌在汽车电子市场中的份额逐年上升。据徐辉介绍，目前汽车电子以45%的收入占比成为英飞凌最大的事业部，2014财年收入约20亿欧元，其中动力系统、安全系统、车身系统三部分收入也非常均衡。
打造本土汽车电子生态圈
为鼓励本土设计，推动本土设计产业化，英飞凌汽车电子事业部早在2012年就开创了业内第一个汽车电子电控单元系统方案交互平台――汽车电子生态圈。徐辉表示，英飞凌汽车电子生态圈的宗旨之一，就是为汽车电子方案开发者们提供技术支持，帮助其实现技术上的突破，以更好地服务本土汽车市场。
为此，本次大会特别推出了专家点评LED专场，针对LED车灯方案设计者们在开发过程中遇到的技术难题，进行现场支招，手把手地帮助其攻克难关。
同时，大会首次推出的“小型电机控制ePower-动手实践”板块，也得到了现场工程师们的热烈反响。针对汽车水泵、油泵、冷却风扇等小型电机，英飞凌将原本所需的单片机和数个功率器件集成为一个嵌入式功率器件e-Power，为客户大大降低了设计难度，提升了电机控制的智能化程度，并更加节能，集成所带来的尺寸减小和验证步骤的简化也帮助客户降低了系统成本。开发者们通过动手实践，可快速掌握该小型电机控制应用程序，为其开发工作带来更多便利和启发。
在Sam Volkering的印象中，2015年是汽车厂商密集出现在CES的开始，到如今，汽车厂商已经变成了CES的主角。实际上，你能在这里找到几乎所有人们熟知的主流汽车厂商、零部件供应商和硅谷巨头。而与此同时，人们开始发现，今年的底特律车展也越来越像CES了。
美国时间1月8日，CES闭幕，但对于北区的很多展商来说，它们还没结束忙碌。因为同一天，每年一度的北美国际车展（也被称为底特律车展）开幕。
John Kwant是福特全球未来城市方案副总裁。他负责与不同城市的政府和IT公司合作，实践诸如共享出行之类的新模式。Kwant说，今年他遇到一个困惑，关于自己应该选择去参加CES还是底特律车展。最后的结果是，两个他都去了。
今年，为底特律车展做开幕演讲的，是Google自动驾驶团队―现在我们该称呼它Waymo公司―的首席执行官John Krafcik。
Waymo和克莱斯勒联合了自动驾驶汽车Pacifica Minivan。按照目前的行业标准，这是一辆Level 4的自动驾驶汽车―它已经不需要驾驶员任何操作而自动驶达目的地。
Waymo和克莱斯勒的会在AutoMobili-D举行。它是底特律车展今年新设置的一个展区，容纳了超过110家公司，专门用于呈现汽车领域的前沿创新，覆盖了包括自动驾驶、车联网技术、电动交通、出行服务和城市交通这几个非常关键的创新领域。在这里你可以找到Waymo这样的技术巨头，采埃孚（ZF Group）这样的汽车零部件供应商，或是可能没听说过名字的初创公司。
AutoMobili-D可以被视为底特律对CES的一种回应。
“AutoMobili-D早就该出现在底特律，”Autotalks的商务发展总监Michael Blicher对《第一财经周刊》说，“不过还好，如今底特律的大公司对智能和互联技术已经不只是口头重视了。”
Autotalks是一家从2008年开始研发V2X（汽车与汽车、汽车与基础设施）传感器的公司，它的客户包括通用、奥迪、电装（Denso）、德尔福（Delphi）这样的主流汽车厂商或供应商。Autotalks最早只参加CES，展示包含自己产品的人机交互、自动驾驶系统，但它觉得，传统车展上同样也应该有自己的一席之地。
当然，底特律车展的大多数展区的景观仍然“很传统”，性能车和大块头继续是其主角：雷克萨斯更新了它的旗舰轿车，奥迪把它的SUV车型编号提升至Q8，就连尚未在美国销售的广汽传祺，也在这里了一款中型SUV。
不过如果你凑近那些站在展区内聊天的人，或者聆听工程师和高管对这些车的介绍，话题中出现频率最多的词已经变成：交互、智能、自动驾驶。即使在介绍那个被叫作“猛禽”的皮卡F150时，福特仍用了smarter这样的形容词强调了它的预警刹车系统。
@或许是个信号：车载AI、车辆互联、无人驾驶这些名词不再是模糊不清的未来，而是离进入我们的生活不远了。
亚马逊的人工智能助手Alexa是本届CES无可争议的头号明星。人们普遍惊讶于它的智能语音系统的成熟，Alexa可以像一个普通人一样理解和使用英语。换句话说，只要愿意，它可以放进任何智能硬件里，尤其是汽车。
大众在今年的CES上展示了一套“数字座舱”，在它的旁边，贴上了“内置亚马逊人工智能助手Alexa”的功能介绍标签。
福特是第一个与亚马逊合作的汽车公司。在Alexa面世之前，它已经把亚马逊的Echo放到车里，让车主可以远程遥控家里的空调或音响。这让它在与Alexa的量产合作中占据先机。
福特全球CEO Mark Fields在CES上被问到他与亚马逊创始人贝索斯的合作关系，这显然是一个令他开心的问题。Mark Fields说自己为了Alexa的合作与贝索斯见过两次，他们的关系就像福特汽车与亚马逊Alexa的合作一样好。
当然，Alexa的对手已经纷纷登场。
IBM在底特律车展上展示了它的人工智能Watson在汽车上的应用，看上去它类似于Alexa。而日产在CES展出的概念车，则加上了合作伙伴微软的名字。微软的人工智能助手Cortana用于日产的无人驾驶汽车中，为了让人和Cortana的语音交互更清晰，日产选择Bose的音响设备。
芯片企业英伟达在CES上受到追捧可能是“未来已来”更明确的标志。
如果用连线表示大公司之间的合作的话，英伟达可能会像是个交通枢纽。奔驰、奥迪、采埃孚、博世，这些在它周围的展商，同时也都是它的合作伙伴。而合作的关键就是它为自动驾驶汽车设计的芯片Xavier。它可以支撑自动驾驶以及类似Alexa们所需要的大量运算。
竞争对手英特尔看上去有些慢了。它在2016年成立了无人驾驶汽车事业部，并为其创立了一个名为Intel Go的品牌。在CES的展台上，英特尔为了让人们更形象地看懂其芯片产品如何在汽车上获取数据以及完成云端数据传输和运算，在一辆合作伙伴宝马的i8汽车旁边，邀请观众带上微软的HoloLense头盔，在增强现实的视觉影像中，直接看到搭载了英特尔芯片的i8汽车如何从感应器采集数据。虽然这些数据并非实时，但看到四周不停浮现的庞大数字矩阵，仿佛身在科幻世界中。
“无人驾驶汽车产生的数据需要足够的带宽把数据从车传输到数据中心，4G在处理和传输大量数据时已经显得太慢了。”英特尔无人驾驶汽车事业部负责人Kathy Winters对《第一财经周刊》说。她曾经带着团队搭乘无人驾驶汽车环绕美国。
高通也在今年的CES展上了汽车处理器骁龙 820A，并宣布其合作伙伴大众将成为第一个将这款处理器用于量产汽车的厂商。根据公开信息，这款处理器将增强汽车在导航、汽车系统连接和音视频方面的表现。
两年前奔驰将一辆无人驾驶概念车开到CES的舞台上时，它夸张绚丽的外观赚足了眼球，也让人知道，不止硅谷技术公司关注无人驾驶，汽车巨头们意识到了未来趋势。
而现在，不论Alexa还是英伟达，汽车厂商与硅谷间的合作已经不再务虚地谈论趋势，而是进入了量产通道。实际上，类似英伟达的左右逢源，正是汽车厂商在搭建未来汽车的供应链的必要过程。最新的消息是，2020年，英伟达将和奥迪联合推出量产的无人驾驶汽车。 过去几年与车联网相关的群雄合纵
与Google早期的“豆荚车”或是顶着花瓶大小的激光雷达的测试车相比，Waymo在底特律车展上展示的Pacifica Minivan看上去更像是一辆成熟的量产车。它的激光雷达已经不那么突兀了，开始与车身融为一体。
激光雷达如今已经成为自动驾驶的核心零部件，而它的主要供应商Velodyne LiDAR也成为了CES上的明星。
这家成立于1983年的公司，从2005年开始生产激光雷达。最早它为Google提供的激光雷达单价超过7万美元。7年过去了，现在激光雷达售价为8000美元。而一旦需求量每年超过100万部，单价可以降到500美元，甚至200美元以下。
另一件让这家公司出名的事情是它在2016年8月获得百度和福特的联合投资，共计1.5亿美元。而今年CES和底特律车展的福特展台上，两部Velodyne LiDAR研l的激光雷达已经置于福特的无人驾驶汽车的车顶。福特计划2021年量产这款车。
Velodyne LiDAR的亚洲市场总监翁玮告诉《第一财经周刊》，激光雷达在汽车应用上的终极目标，是让人一眼发现不了。或许是和后视镜融为一体，或许是车顶一个微小的突起。而这就需要自动驾驶的软硬件供应商为每辆车定制产品，因为位置、大小的不同决定了每辆车会有不同的传感器布局。
另一个值得注意的细节是，在过去两年的CES上，汽车厂商的展台上通常有两辆车：一辆无人驾驶概念车，一辆电动车。而今年CES上，这两种车要么合二为一，要么厂商已经不再强调新能源概念。“大部分的汽车厂商都会做无人驾驶汽车。至于电动车嘛，它们可能会出现在未来几天的底特律国际车展上。”汽车软件Elektrobit硅谷实验室的负责人Walter Sullivan说。Elektrobit正在为奔驰、宝马等汽车厂商设计车载软件。而在底特律，插电混动或是纯电动系统已经不再是宣传的重点，而是成为理所当然的标配。无人驾驶汽车是绝对的主角。
百度在CES北区汽车厂商集中的区域也设立了展台，一块黑色吊顶牌子上写着“领先的智能汽车软件方案提供商―百度”，展台上最主要的位置摆着一辆它与长安汽车合作的睿骋，在这款车上，百度的解决方案包括提供智能语音、人机交互以及智能地图导航服务。
百度曾在硅谷重金招募无人驾驶研发团队，甚至一度被当地的技术公司集体诟病为“破坏规矩的那个人”。但一位接近百度的投资人告诉《第一财经周刊》，整个2016年，百度的硅谷团队也面临四处被挖角的窘境，原因也很简单，“如今无人驾驶汽车领域真的是太热了”。
乐视或许可以让你从另一个角度理解自动驾驶的热度。与乐视“互为战略合作伙伴关系”的法拉第未来（Faraday Future），在CES正式开幕前一天了一款被命名为FF 91的“互联网生态电动车”。它的前舱盖上有可以升降的激光雷达，法拉第未来声称这可以让它自动驾驶并实现无人泊车。
整个会像是一场“众筹”―法拉第未来宣称这是一款量产车，但并没有公布售价、具体上市日期、生产地等信息，不过它开放了预售，所以也被官方称为“盲购计划”。购买者先要线上注册，中国的消费者需预交5万元人民币，从而获得今年3月首批300辆FF 91的抢购资格。这300辆以“梦想合伙人版”命名的FF 91，计划于2018年向车主交付。但这个量产计划想要顺利实现，最大的挑战可能还在于该项目的资金储备是否足够充裕。
而乐视自己也在CES上展示了乐视超级汽车LeSEE Pro。但这款车只供人欣赏其外观，并没有开放给参观者坐进车内体验更多细节的机会。
《第一财经周刊》在CES上访谈的车厂和技术公司都谈到了为车辆自我学习道路信息提供帮助的周边设备，大家也会不约而同地谈到3D地图绘制。
“2021年福特的无人驾驶汽车会上路，为此，目前还有几个问题需要解决，”福特CEO Mark Fields在CES上对《第一财经周刊》说，“第一是无人驾驶汽车相关的雷达、摄像头等设备的持续改进；第二是算法，路线安排上更优化；第三是计算机视觉以及人工智能技术继续改进；第四则是3D高清实时地图。”
无人驾驶汽车需要的地图信息对精确度的要求更高，举例来说，它得让汽车知道马路沿在哪儿，以及有多高。看看底特律和硅谷巨头对地图公司的争夺就知道后者有多重要了。2015年12月，宝马、奥迪、戴姆勒宣布以25.5亿欧元从诺基亚手中收购HERE地图。2016年1月，通用汽车宣布与Mobileye合作开发高精度的持续更新地图，2016年福特投资地图公司Civil Maps。此外，2017年年初，英特尔也宣布收购了HERE的15%股份，同时HERE与Mobileye之间也达成地图产品合作协议。
不少厂商都在今年的CES上对外宣布了量产无人驾驶汽车计划，而且它们的时间表都锁定在了2020年，也就是距今三四年以后。
当然，不同于民航客机进入巡航高度后，可以选择进入自动驾驶状态，而驾驶员能暂时性地离开座位，对于四年以后的智能汽车，请不要指望它可以聪明到让你不用再需要学习驾驶技术。
丰田硅谷研究院负责人Gill Pratt在CES上的一场会上重申了“自动驾驶”技术总体被划分的五个阶段。这其实是一套由美国国家公路交通安全管理局和美国汽车工程师学会所制定的无人驾驶汽车标准，它具体包括：Level 0，传统驾驶；Level 1，驾驶员辅助（车辆能在关键时刻给驾驶员及时警告的辅助驾驶）；Level 2，半自动驾驶（紧急自动刹车、紧急车道辅助、自动泊车等）；Level 3，高度自动驾驶（在驾驶员监控的情况下让汽车在特定的驾驶路况下自动行驶）；Level 4，完全无人驾驶（无需驾驶员参与，汽车在任何条件下都可以完全实现自动驾驶）。
Gill Pratt想让人们明白，虽然汽车厂商，包括Google这样实力很强的技术公司，都想实现第五阶段的完全自动驾驶，但现实是，目前市场上的无人驾驶汽车，其能力大多还停留在Level 2左右，也就是需要驾驶员辅助并向半自动驾驶过渡的阶段。特斯拉2016年出现的车祸事故，就是现行技术不够稳定的证据。
“我们必须万分小心地测试，这也是为什么量产的时间表大多在2020年后。”Mark Fields对《第一财经周刊》说。
在量产时间表面前，竞争的态势已经非常明确。这场关于“未来汽车”的竞争参与者，更需要考虑的问题是，凭什么让消费者选择你而不是别人？
用户体验可能是个关键。
Waymo和克莱斯勒的新车里，最令同行吃惊的是，Waymo负责了所有自蛹菔幌低车娜碛布，包括雷达、摄像头、激光雷达的制造。换句话说，Google不仅要提供“大脑”，还要生产“五官”。
“如果你真的希望你的软件好，你就需要掌握硬件。”Waymo的首席执行官John Krafcik这样解释Waymo为什么要把自己变得像个汽车厂商。在2015年加盟Google负责自动驾驶项目之前，Krafcik曾在现代和福特工作过，其中他在福特总部迪尔伯恩工作过14年。
自动驾驶的决策算法，建立在各类传感器提供的数据之上。对于无人驾驶汽车来说，除了确保安全性，成本和用户体验也很重要。自己生产传感器能降低成本，而且确保软硬件配合“默契”。从最终的驾驶效果上来说，最后量产的汽车，绝不可以像个冒失胆小的新手司机，遇到点突况就不停地急刹车，或是因为看见远处一个不相干的行人就选择停在原地不动。
对于Alexa们来说，同样也要考虑，你的人工智能到底能给用户带来什么好处？
“如果你的车更聪明，可以感应到你的情绪，比如你皱眉头，说明压力大，对这种情况观察到一定程度后，车会判断你现在的状态是否还适合继续开车。它可能会问你是否需要停下来休息，或者把车停到下一个出口的星巴克，而它还可以提前帮你点好一杯咖啡。”本田北美企业公共关系负责人Marcos Frommer解释说，在本田看来，无人驾驶技术的应用，应该被视为人工驾驶的一种辅助手段，帮助提升人工驾驶的体验。
事实上，在CES上，可以看到包括丰田、本田在内的很多汽车厂商，以及英伟达、英特尔等芯片厂商，都纷纷显示出对应用场景的重视，并提出了类似的解决方案：在车内，通过面部识别、情绪感知等数据收集和处理技术，让车拥有一个更聪明的大脑，它能实时识别驾驶者的驾驶状况，从而做出“辅助驾驶”的操作。
本田为其汽车增加了一个名叫“HANA”的人工智能助手。HANA是Honda Automated Network Assistant的缩写，本田将HANA称为无人驾驶汽车里的“情绪引擎”。
丰田无人驾驶概念车“Connected-i”时也提到了车内的面部识别、情绪感知功能。丰田希望“汽车成为人的助手”。在概念车Concept-i时，丰田同时了车载助手 Yui。
随着量产日程越来越近，汽车厂商与技术公司之间的数据所有权争夺也在继续。
本田在CES展区的中心，展示了一辆只有单排座位的概念车，车门展开后，会像翅膀一样悬于车尾两侧，小巧的外观加上车灯设计，让这辆车看起来很像科幻片里的小怪兽。
在介绍这款无人驾驶汽车的性能时，本田北美企业公共关系负责人Marcos Frommer对《第一财经周刊》表示，本田想讲两个故事：无人驾驶，还有新的商业模式。
本田在它和Google的合作条款中明确了“Google不能获得消费者如何驾驶的数据”，例如消费者在什么时候刹车、什么时候急转弯，这些有利于本田日后在汽车保养维修方面使用的数据，被视为不愿意分享给他人的“商业机密”。
《第一财经周刊》在2016年上半年的封面故事中，已提及汽车厂商与硅谷技术公司“亦敌亦友”的关系。汽车公司和IT公司都知道，未来汽车出行的产业链不可能由一方建立，但它们又都想做主导者。
在商业模式上，汽车厂商不愿意把机会让给技术公司。特别是当能够研发出足够智能的下一代汽车产品，并具备量产条件时，汽车主机厂商当然有理由去设想，如何围绕自己的车辆网络来构建生态闭环，从中尝试更具创新性的商业模式。
现在的Uber，正像它当年推广网约车模式一样，强势地推动着无人驾驶技术出租车计划的落地实施，虽然被美国加州政府和检察院下达禁令，但Uber仍然在公共道路上测试无人驾驶。这家出行服务公司，目前最受外界肯定的地方，是它已经拥有一个相对明确的商业模式，而且它在很大程度上已经动摇了很多人对于自己是否需要在产权上拥有一辆车的想法。
那些出现在CES上的汽车厂商也承认这种变化―汽车是我们普通人生活中拥有的最昂贵的消费品，但人们对车的使用频率却不高。对于他们的父辈来说，16岁的时候拿到驾照可能是一件很重要的事，而对千禧一代来说，随时随地玩手机才是最重要的。
而自动驾驶和AI系统使得这种趋势加剧了。摩根士丹利在去年6月的一份报告里说，下一个世代出生的儿童，可能会不太理解父辈为什么要自己开车。另一个更具商业价值的预言是，到2030年，“自动驾驶+共享”式的体系将使物流成本从目前的0.48美元/公里降到0.31美元/公里。
值得注意的是，这次Waymo和克莱斯勒的新版自动驾驶车，是一款叫作Pacifica类似厢式货车的小型MPV，而Waymo的另一研究方向就是物流。根据彭博社的消息，2017年，克莱斯勒将和Waymo一起建立一个开放货运平台。
本田通过调研已经得出一个明确的数据：96%的时间里，车都是闲置的。对此，本田设想了一个新的商业模式：无人驾驶汽车可以在接送你上班以外的时间，自己开出去像Uber那样帮你赚钱。 01 英特尔在CES 2017上用一块透明的电子屏幕来演示芯片的运算能 力。02 英伟达为无人驾驶汽车推出的名为DRIVE PX2工人智能汽车计算 机。
但本田并不愿意把自己的无人驾驶汽车接入Uber的车辆分发系统。它的设想是在自己的汽车网络里复制Uber模式，无人驾驶汽车可以自己匹配乘客，也可以实现“车知道所剩电量或油量，知道开多远往返最经济，从而选择一个位置最合适的乘客。”
自从2012年担任福特CEO以来，Mark Fields一直像一个勤奋的推销员，在一切场合向人们（首先是福特的员工）重复：改变商业模式才能在未来生存。福特组建了一个叫智能移动的团队。在去年，它又变成了一个独立公司，与全球各地的大城市合作。
而今年，这番言论终于有了更有力的证据，连续几日奔波于CES和底特律车展上的Mark Fields，在两地都提及了同一句话：“自动驾驶+共享”的商业模式，利润率能达到20%，是造车卖车的两倍。”
Fileds的老板―福特全球执行董事长Bill Ford，已经开始用马斯克式的口吻谈论自动驾驶的飞行器：“为什么不？我们已经有了无人机和自动驾驶系统，长远看，技术上并不难。”
2016年福特收购了旧金山一家让用户投票制定公交路线的创业公司Chariot，希望在未来一年半里，为至少美国5个城市的居民提供“便宜便利的交通服务”。
通用汽车除了收购无人驾驶汽车创业公司Cruise，也投资了Uber的竞争对手Lyft，号称要共同研发无人驾驶汽车。总之，关于未来汽车的软硬件技术核心、消费者的数据、新的商业机会……在整车厂商和技术公司之间，指挥棒和主导权到底在谁手里，目前尚无定论，至少谁都不甘心把蛋糕让给别人。
从技术、体验，到商业模式，硅谷对底特律造成了深刻的影响。现在这些汽车公司也明白了过来，它们需要更努力、比技术公司更快发现新的机会。而与硅谷竞合的同时，底特律的做事方式也慢慢改变。 CES和底特律车展上出现的厂商面孔
底特律车展上，AutoMobili-D专为初创公司留出了一个空间，你能看到很多不善言辞的创业者正在向投资人解释为什么自己的传感器或图像算法比那些大公司的更好，这让人产生身处中关村创业咖啡馆的错觉。不同之处是，不少投资者来自底特律的大公司。
1月8日，Ted Serbinski刚从拉斯维加斯来到底特律，他准备在AutoMobili-D寻找一些新项目。
他是全球最大创业孵化器之一Techstars的一名总监，负责一个叫作Techstars Mobility的项目，专门投资与移动出行相关的创业公司。在他看来，单就出行这一领域，底特律对创业公司更有吸引力。这里的巨头正是创业公司理想的投资人和潜在客户。“两年前，我从硅谷搬到底特律，身边的朋友都觉得我疯了。但现在，他们发觉需要更新对这座城市的印象。”Ted Serbinski对《第一财经周刊》说。
2016年，Techstars Mobility孵化了50个创业项目，其中37个已经与底特律整车厂、零部件供应商合作，或是接受它们的投 资。
在几年的驾驶工作中，我严格遵守道路安全相关法规和有关章程，并在工作中不断学习新的车辆维护、维修技术和驾驶技能，在驾驶实践中逐渐树立起“严守规章、安全第一”的观念，在当年汽车性能、驾驶条件相对较差的情况下，不惧烈日酷暑，勤勤恳恳、兢兢业业，认真完成单位交派的各项运输工作，几年来未出现一起安全责任事故，为单位取得经济效益做出了自己的贡献。通过几年的磨练，我的驾驶技术也得到了长足的进步：回顾多年来的驾驶经验，我主要取得了三方面的成绩：
一、始终坚持学习驾驶技术和车辆维修、维护以及现代化汽车管理方面的知识。十年如一日，不断学习和充电，，靠着自己的钻研精神，为单位解决了众多的车辆故障和疑难问题，节省了单位的开支，保证了行车的安全。随着驾龄的增长，我的汽车驾驶水平已经非常纯熟，对汽车性能的了解已不断深入，充分保障了驾乘人员的安全舒适，驾驶技能和车辆维护保养知识已经基本具备驾驶技师的水平。**年参加技术工人（驾驶专业）考试，取得了技师资格，获得国家劳动司颁发的汽车驾驶中级证书。
二、多年来安全行车从未出现一起安全责任事故。我一直强化道路安全法律法规的学习，提高自身的安全意识，并在实践工作中不断总结经验，培养自己应对突发事件的心理素质。我热爱汽车驾驶工作，爱护车辆，工作一直勤勤恳恳、任劳任怨，遵章守纪，具有强烈的工作责任感、敬业精神和职业道德，用自己的良好表现赢得了领导和群众的认可。
三、在日长工作中，积极贯彻上级有关车辆管理的政策、法令。并及时请示、汇报、研究、学习上级对交通安全工作的指示和要求，做好交通安全工作，每年按市车辆管理所和交通管理部门的要求进行所属车辆年检、驾驶员的年审，增强法纪观念，确保行车安全。
随着我国汽车工业的高速发展和新技术在汽车领域的大量运用，要求驾驶员不断掌握车辆驾驶、维护、保养以及管理的新知识和新理论，以此来推动单位车辆管理工作的规范化、合理化。在今后的工作中，我仍将坚持学习业务知识，提高解决疑难问题和车辆故障的能力，切实贯彻各项交通安全法律法规，努力提高车辆管理水平，立足本职工作，敬业爱岗，为单位的发展做出自己应尽的贡献。
