无人驾驶发展现状

1. 无人驾驶发展现状

我国的无人驾驶起步并不晚，产业热点已经形成。20世纪50年代开始，以计算机为象征、以信息技术为代表的新技术革命孕育兴起;90年代进入加速期，涌现出一批互联网企业，互联网得到快速普及。我国无人车商用已经进入到实质性阶段，随着企业投入、政府引导、社会关注，无人驾驶汽车的产业热点已经形成。
中国无人驾驶汽车行业发展周期
目前，无人驾驶汽车行业发展尚且不够成熟，但整体环境发展态势良好。国内无人驾驶汽车仍处于研发测试阶段，在技术上还有很大的不确定性和进步空间。同时，产品、市场和服务等方面可变动空间大，行业的商业模式也正处于摸索阶段。随着无人驾驶汽车技术和当时的5G技术的不断发展和各地政府的积极推进，越来越多的自主品牌车企将加快落地无人驾驶路测项目。总体来看，中国无人驾驶汽车行业在不断的研发测试阶段，处于行业的导入期。

列入国家顶层发展规划
2015年起，中国政府开始将自动驾驶技术发展纳入国家顶层规划中，以求抢占汽车产业转型先机，强化国家竞争实力。从2015年至2020年，中国无人驾驶汽车相关政策密集出台，关注点从智能网联汽车细化至无人驾驶汽车。2020年初，国家相继出台《智能汽车创新发展战略》与《汽车驾驶自动化分级》两项方案，进一步明确自动驾驶战略地位与未来发展方向。

中国无人驾驶汽车生产情况
中国无人驾驶汽车行业目前及将来一段时间内还将处于研发的初级阶段，国内无人驾驶汽车量产时间最早大概出现在2022年左右，因此2014-2018年中国无人驾驶汽车行业的发展，主要还是以技术研发为主，预计随着国外技术成熟度的不断提升，国内各车企参与无人驾驶汽车研发的积极性将水涨船高。

使用无人驾驶汽车意愿
根据Ipsos益普索发布一项最新调查《憧憬无人驾驶汽车——2018全球无人驾驶汽车消费者调查》的报告显示，2018年，46%的中国人受访者最有可能使用无人驾驶汽车;9%的中国消费者不愿意使用无人驾驶汽车;45%的消费者持观望不确定的态度，但对无人驾驶汽车的想法很感兴趣。
虽然目前使用无人驾驶汽车的意愿不是很强，但随着无人驾驶总体技术及各项关键技术成熟，智能网联汽车自主研发体系、生产配套体系及产业群得以建立，消费者的意愿会增强。

中国无人驾驶汽车行业发展前景
中国无人驾驶汽车行业目前及将来一段时间内还将处于研发的初级阶段，国内无人驾驶汽车量产时间最早大概出现在2022年左右，因此2014-2018年中国无人驾驶汽车行业的发展，主要还是以技术研发为主，预计随着国外技术成熟度的不断提升，国内各车企参与无人驾驶汽车研发的积极性将水涨船高。
随着我国北斗导航系统的完善，基于导航技术以及高清地图的无人驾驶汽车的研发也将会得到国家以及相关部门的支持，保证我国无人驾驶汽车技术与国际研究水平的接轨。
预计随着国外技术成熟度的不断提升，国内各车企参与无人驾驶汽车研发的积极性将会不断提高，据美国市场研究公司和IHS Automotive预测，到2035年全球无人驾驶汽车销量将达到2100万辆左右，而中国市场的份额约为24%左右，约为504万辆，其市场前景非常可观。

—— 更多数据请参考前瞻产业研究院《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》

2. 无人驾驶的发展现状

尽管无人车商业化遥遥无期，但各国在无人驾驶领域的竞争已经白热化。我国发展无人驾驶具有先天优势，包括潜在市场规模大、信息产业强、可率先进入5G时代等，但政策法规的滞后，已严重制约着无人驾驶产业发展，争取相关政策法规的支持迫在眉睫。
据前瞻产业研究院《中国无人驾驶汽车行业发展前景预测与投资分析报告》分析，到2020年，全球自动驾驶汽车销量将达到1000万辆；到本世纪中叶，无人驾驶汽车将成为主流。现阶段来看，无人驾驶产业已处于窗口期，随着技术成熟，未来5至10年内，无人驾驶将实现产业化，开始大规模普及之路。到2035年前后，无人驾驶汽车将进入市场爆发期，即消费者人口与销量大幅增长阶段。

3. 无人驾驶的发展现状

“虽然国外起步较早，但中国无人驾驶技术与其相比差距并不算大。”国防科技大学教授贺汉根说。早在2011年，由国防科技大学研发的无人车完成了从长沙到武汉的高速公路全程无人驾驶实验，实验车实现多次自主超车。“如今我们的无人车辆能从深圳开到北京，研发重点转向城市密集交通下复杂路况的处理。”贺汉根说。
不同于国外车企以自主研发为主，我国车企大都采取了与国内科研院所、高校合作研发无人驾驶技术。“车企基于产品，研发机构着重于技术，相互补充验证。”长安汽车工程研究总院总工程师黎予生说。

 

针对未来汽车产品的智能化趋势，国内车企研发纷纷提速，无人驾驶技术成为重要的研发目标。黎予生表示，长安汽车将加大投入，计划到2025年建立起1500人的研发队伍，累计投入130亿元提升无人驾驶等智能汽车技术水平。
无人驾驶技术研发方兴未艾，然而摆在车企和科研院所面前的还有许多困难，技术水平不足、关键零部件依赖进口、政策法规不完善等问题较为突出。
“因为缺乏相关法律法规，无人驾驶汽车上路试验困难重重。”黎予生说，“道路验证非常复杂，建议有关部门予以支持。”
即便困难重重，中国无人驾驶的未来发展前景依旧广阔。虽然2015年上半年中国车市产销有所放缓，但改善性需求、结构性调整给中国智能汽车发展提供了更多机会。

4. 无人驾驶技术现在已经发展到什么程度了？

现在国内的无人驾驶技术在不断地发展，虽然还不是很完美，但这项技术在努力走向成熟。在佛罗里达州威利斯顿，一辆处于自动驾驶模式的特斯拉汽车未能检测到拖拉机拖车并撞上了它，导致其司机死亡，这引发了关于自动驾驶汽车安全性的争论。沃顿商学院管理学教授约翰·保罗·麦克杜菲 (John Paul MacDuffie) 表示，虽然自动驾驶技术可能会减少人类死亡人数，但还是要创新出更加完全的技术，从而降低安全风险。


麦克杜菲说：“特斯拉正如他们经常所做的那样，在声称自动驾驶仪已准备好供司机使用方面有点过分了。”该公司还就该系统的使用方式发出了警告，他指的是在新泽西州曼彻斯特发生的兴登堡飞艇坠毁事件，它终结了齐柏林飞艇型飞机的前景，这些新技术能比人类司机做得更好吗？ 有很多理由认为是的，另一个问题是随着这项技术的进步，公众和监管机构对死亡的容忍度变化。

在硅谷，“软件变得更好的方式就是不断的的测试，发现错误并修复错误，MacDuffie 说，我们应该提倡将这种方法用于无人驾驶技术。这可能会面临很多大型或小型的失败，但这有利于我们及时的发现问题并以最快的速度解决问题。

MacDuffie 指出，汽车制造商希望各州对无人驾驶技术的监管保持一致，并要求统一联邦指导方针，这样更容易开发研究。他补充说，这将建立在硅谷测试和修复错误的方法之上，当底特律遇到硅谷时，我们会更好更快地朝着在允许创新的同时支持监管目标的方向发展，统一这项技术的快速传播和测试开放标准。

5. 国外无人驾驶汽车的发展状况

发达国家从20世纪70年代开始进行无人驾驶汽车研究，目前在可行性和实用性方面，美国和德国走在前列。美国是世界上研究无人驾驶车辆最早、水平最高的国家之一。早在20世纪80年代，美国就提出自主地面车辆(ALV)计划，这是一辆8轮车，能在校园的环境中自主驾驶，但车速不高。美国其它一些著名大学，如卡耐基梅隆大学、麻省理工学院等都先后于20世纪80年代开始研究无人驾驶车辆。然而，由于技术上的局限和预期目标过于复杂，到20世纪80年代末90年代初，各国都将研究重点逐步转移到问题相对简单的高速公路上的民用车辆的辅助驾驶项目上。1995年，一辆由美国卡耐基梅隆大学研制的无人驾驶汽车Navlab.V，完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。在全长5000km的美国州际高速公路上，整个实验96%以上的路程是车辆自主驾驶的，车速达50～60km/h。尽管这次实验中的Navlab.V仅仅完成方向控制，而不进行速度控制(油门及档位由车上的参试人员控制)，但这次实验已经让世人看到了科技的神奇力量。丰田汽车公司在2000年开发出无人驾驶公共汽车。这套公共汽车自动驾驶系统主要由道路诱导、车队行驶、追尾防止和运行管理等方面组成。安装在车辆底盘前部的磁气传感器将根据埋设在道路中间的永久性磁石进行导向，控制车辆行驶方向。
  
 
 　　2005年，美国国防部“大挑战”比赛上，最终由美国斯坦福大学工程师们改装的一辆大众途锐多功能车经过7个半小时的长途跋涉完成了全程障碍赛，第一个到达了终点。在赛道上，无人驾驶汽车需要穿越沙漠、通过黑暗的隧道、越过泥泞的河床并需要在崎岖险峻的山道上行使，整个行程无人驾驶汽车需要绕过无数个障碍。在无人驾驶技术研究方面位于世界前列的德国汉堡Ibeo公司，最近推出了其研制的无人驾驶汽车。这辆无人驾驶智能汽车由德国大众汽车公司生产的帕萨特2.0改装而成，外表看来与普通家庭汽车并无差别，但却可以在错综复杂的城市公路系统中实现无人驾驶。行驶过程中，车内安装的全球定位仪随时获取汽车所在准确方位的信息数据。隐藏在前灯和尾灯附近的激光扫描仪是汽车的“眼”，它们随时“观察”汽车周围约183m内的道路状况，构建三维道路模型。除此之外，“眼”还能识别各种交通标识，如速度限制、红绿灯、车道划分、停靠点等，保证汽车在遵守交通规则的前提下安全行驶。最后由无人驾驶汽车的“脑”——安装在汽车后备厢内的计算机，将两组数据汇合、分析，并根据结果向汽车传达相应的行驶命令。多项先进科技确保这款无人驾驶汽车能够灵活换档、加速、转弯、刹车甚至倒车。在茫茫车海和人海中，它能巧妙避开建筑、障碍、其他车辆和行人，从容前行。

6. 中国自己有无人驾驶技术么

案例背景：
　　2016年4月12日至4月17日，长安的无人驾驶汽车从重庆出发，途径西安、郑州，最终到达北京，全程将近2000公里。通过此次全方位、长距离的路跑测试，使长安汽车成为了中国首个实现长距离无人驾驶的汽车企业，并成为全球第一家长距离且车速最高无人驾驶的整车企业。
　　事件影响：
　　一直以来，中国汽车品牌在全球舞台因为技术成就造成轰动的事件屈指可数，而本次事件成功吸引了海内外多家媒体全程跟拍，大范围曝光的同时，用实力向全世界证明了中国“智”造的实力。同时，本次事件在后期长安汽车邀请媒体参观美国研发中心及MTC技术回顾时提供了更多的话题性。
　　亮点：
　　凭借长安汽车无人驾驶事件的传播，长安汽车获综合类门户网站赞誉为“汽车圈最强大脑”。
　　中华人民共和国中央人民政府官方网站、CCTV-2等媒体对长安汽车无人驾驶进行全程播报，一时间，长安汽车成为备受关注企业，无人驾驶技术成为时下最热门搜索话题。
　　效果总结：
　　长安汽车无人驾驶事件传播广度不分种族地域，横跨太平洋、大西洋，如欧洲的英国泰晤士报（英国最大主流日报）、北美洲的美国华尔街日报（美国发行量最大的财经报纸，内容足以影响每日的国际经济活动）全球性的彭博（全球最大的财经咨询媒体）等20余家媒体对长安汽车无人驾驶事件进行报道，使长安汽车品牌重进国际阵营。
　　长安汽车海外官网、全球最大社交网络服务站Facebook各国官方账号相继全程转发报道。
　　此次长距离无人驾驶的圆满落幕，让全球看到了长安汽车，在无人驾驶技术领域的实力和追求领先的信念，在未来，我们相信，长安汽车还将为中国智能化汽车领域持续带来惊喜，肩负起推动中国汽车智能化产业的社会责任和历史使命。

7. 无人驾驶汽车的关键技术

总的来说，无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。
  
 
 　　1.环境感知技术
 
 　　环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息，为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后，提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们采用两种方法进行检测：
 
 　　无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。
 
 　　无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。
 
 　　而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题，但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。
 
 　　2.导航定位技术
 
 　　无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。
 
 　　自主导航技术是指除了定位辅助之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类：
 
 　　相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部本体感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。绝对定位：主要采用导航信标，主动或被动标识，地图匹配或全球定位系统进行定位。
 
 　　组合定位：综合采用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPS+地图匹配、6PS+航迹推算、GPS+航迹推算+地图匹配、GPS+GLONASS+惯性导航+地图匹配等。网络导航能随时随地通过无线通信网络、交通信息中心进行信息交互。移动设备通过移动通信网与直接连接于Internet的WebGIS服务器相连，在服务器执行地图存储和复杂计算等功能，用户可以从服务器端下载地图数据。网络导航的优点在于不存在存储容量的限制、计算能力强，能够存储任意精细地图，而且地图数据始终是最新的。
 
 　　3.路径规划技术
 
 　　路径规划是无人驾驶汽车信息感知和智能控制的桥梁，是实现自主驾驶的基础。路径规划的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准，寻找一条从起始状态包括位置和姿态到达目标状态的无碰路径。
 
 　　路径规划技术可分为全局路径规划和局部路径规划两种。全局路径规划是在已知地图的情况下，利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界，确定可行和最优的路径，它把优化和反馈机制很好的结合起来。局部路径规划是在全局路径规划生成的可行驶区域指导下，依据传感器感知到的局部环境信息来决策无人平台当前前方路段所要行驶的轨迹。全局路径规划针对周围环境已知的情况，局部路径规划适用予环境未知的情况。
 
 　　路径规划算法包括可视图法、栅格法、人工势场法、概率路标法、随机搜索树算法、粒子群算法等。
 
 　　4.决策控制技术
 
 　　决策控制模块相当于无人驾驶汽车的大脑，其主要功能是依据感知系统获取的信息来进行决策判断，进而对下一步的行为进行决策，然后对车辆进行控制。决策技术主要包括模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。
 
 　　决策控制系统的行为分为反应式、反射式和综合式三种方案：反应式控制是一个反馈控制的过程，根据车辆当前位姿与期望路径的偏差，不断地调节 方向盘 转角和车速.直到到达目的地。反射式控制是一种低级行为，用于对行进过程中的突发事件做出判断，并迅速做出反应。
 
 　　综合式控制在反应层中加入机器学习模块，将部分决策层的行为转化成基于传感器的反应层行为，从而提高系统的反应速度。

8. 现在有汽车无人驾驶技术吗

无人驾驶技术距离我们还有多远?消费者和投资人什么时候才能看到无人驾驶汽车面世?这个难以回答的问题的答案取决于你所谓的“无人驾驶”、“消费者”和“面市”究竟是什么意思。
“无人驾驶”是什么意思——要看级别。
在跟无人驾驶有关的文章里，经常可以看到“L4”或“L5”这样的说法。这些级别由国际自动机工程师学会(SAE International)制定，已经获得全球广泛接受。简单来说：
L2系统是一种先进的驾驶员辅助系统，可以在特定环境下控制方向盘和刹车，但算不上无人驾驶。
L3系统确实可以驾驶汽车，但只能在有限的情况下发挥作用，需要有司机随时接过汽车的控制权。
L4系统是“高度自动化的系统”。在实践中，它可以完成人类司机能够完成的多数任务，但只在有限的地理区域有效——即地图绘制完善的区域。
L5系统是成熟的无人驾驶系统，可以自动开到任何地方，驾驶技术堪比经验丰富的老司机。
需要主要的是，目前自动驾驶汽车的级别是由系统厂商设定的，还没有第三方机构对其进行评估。
那么，这些不同级别的汽车将于何时面市?以何种姿态面市?
L2和L3：已经出现
通用汽车的Super Cruise和特斯拉最新的Autopilot都是临界的L3系统。
Super Cruise这套系统由前端摄像机、后台地图数据库和Trimble研发的高精度GPS组成，能够在误差两米内确定汽车位置。特斯拉的Autopilot 2.0系统拥有8个摄像头、12个超声波传感器和增强版的前向毫米波雷达，能在雨、雪、大雾、扬尘等恶劣天气下工作。
此外，特斯拉还会为车辆配置车载电脑处理传感器中收集的数据，计算能力是Autopilot 1.0的40倍。
L5：重大挑战
Bryan Salesky是福特参股的无人驾驶软件公司Argo AI的CEO，已经是谷歌无人驾驶汽车项目的老兵了(现在是Alphabet旗下子公司Waymo)。
他最近发表在Medium的一篇帖子里发表了一些清醒的思考，希望能够尽快看到全自动汽车广泛普及：
“在把无人驾驶汽车变成现实的过程中，我们仍处于初期。那些认为无人驾驶汽车现在或几年内就能全面普及的人，并没有充分了解技术现状，或者没有全面考虑这项技术部署时的安全性。对于那些长期从事这项技术开发的人来说，我们会告诉你这个问题仍然很困难，因为系统非常复杂。”
目前，大众等在开发L5无人驾驶技术，计划在2021年实现L5级无人车。英伟达也开放的自动驾驶端到端平台NVIDIA DRIVE，想帮助车厂10年内实现L5级自动驾驶。
但无论我们何时与专家沟通，他们的答案都与Salesky相同：L4无人驾驶汽车可以在天气良好的时候，在拥有完善地图数据的地方自动驾驶，这可以在短期内实现。但除非有人取得重大突破，否则L5自动驾驶汽车仍然很遥远。
无人驾驶离我们有多远?将上面的内容总结，我们可以梳理出以下时间线：
2018年：L3的奥迪A8在车速60km/h以内实现自动驾驶，可以通过Lyft等专车服务在大城市乘坐L4无人驾驶汽车。
2020年：丰田投放L4的量产车，特斯拉在此之前将推出L4系统。
2021年：L4的通用、福特、沃尔沃开始投放量产车，起初可能是仅限于豪华车的昂贵选装件。
2024年左右：L4无人驾驶汽车可能广泛普及，至少可以作为很多主流汽车的选装件。到那时，L4车的区域局限或许不再值得担忧，因为3D地图已经覆盖了多数发达地区。但该系统可能仍然无法在极端天气中有上佳表现。
N年后：第一辆真正的L5无人驾驶汽车将会出现。
长话短说：L4无人驾驶汽车的确很快就会出现，但一段时间内还要面临局限，而能像人类司机一样随意驾驶的汽车可能还很遥远。
L4：近在咫尺
目前，通用、福特、丰田、沃尔沃都在开发L4系统，丰田计划在2020年投放L4量产车，通用、福特、沃尔沃表示2021年量产。值得注意的是，德尔福与Mobileye、英特尔联手，将合作开发L4中“中央传感定位与规划(CSLP)自动驾驶系统”，预计将于2019年投产。使用该系统的汽车可能在一两年内上路。
有的可能还会更快上路。通用汽车的首辆L4自动驾驶汽车即将做好投产准备，但通用汽车不准备向消费者销售。相反，他们将服役于Lyft这样的专车公司。你或许可以率先通过专车服务乘坐L4无人驾驶汽车，几年后才能自己买到一辆。
其他可能率先投入市场的包括特斯拉和戴姆勒，前者将在2020年底之前推出L4系统，后者拥有奔驰品牌和重型卡车。但多数消费者可能都要等到2021或2022年才能买到L4无人驾驶汽车，届时，这类系统将以选装件的形式出现在普通的汽车和卡车上。