自動駕駛汽車(Autonomous vehicles;Self-driving automobile )又稱無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車、或輪式移動機(jī)器人，是一種通過電腦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)無人駕駛的智能汽車。在20世紀(jì)已有數(shù)十年的歷史，21世紀(jì)初呈現(xiàn)出接近實(shí)用化的趨勢。自動駕駛汽車依靠人工智能、視覺計(jì)算、雷達(dá)、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)協(xié)同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機(jī)動車輛。L5級全自動駕駛(無人駕駛)的汽車無法在TO-C領(lǐng)域普及，技術(shù)層面的解析第二節(jié)進(jìn)行。自動駕駛的適用場景限制，不同場景中汽車駕駛主體的區(qū)分!

最高等級的L5級自動駕駛汽車，其功能設(shè)定為僅限于場景而沒有定義交通氣象條件的范圍，這點(diǎn)也足以說明全自動全場景的自動駕駛本就是在討論中的話題。且L5級自動駕駛系統(tǒng)的普及可能性是無限接近零的，這里涉及到的問題有兩個方面，不過首先可以確定是任何等級的自動駕駛都需要人具備駕駛車輛的技術(shù)能力，所以不用期望未來可以“無證駕車”。

自動駕駛&無人駕駛普及概率

1：自動駕駛汽車是高度智能化的工業(yè)產(chǎn)品，也是結(jié)構(gòu)極其復(fù)雜的“高級機(jī)器”。任何機(jī)器都有概率在使用過程中出現(xiàn)故障，由復(fù)雜的電驅(qū)電控系統(tǒng)或內(nèi)燃機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)組成的驅(qū)動平臺，理論上在使用階段有可能出現(xiàn)影響駕駛安全的故障;三位數(shù)的傳感器與控制系統(tǒng)故障率則會反更高，軟件系統(tǒng)的運(yùn)算能力與穩(wěn)定性(robust)也令人質(zhì)疑——置疑的是如果出現(xiàn)故障且為自動駕駛模式中，車輛失控怎么辦?

2：自動駕駛汽車必然已經(jīng)成為物聯(lián)網(wǎng)終端，萬物互聯(lián)等于所有人的互聯(lián)。在汽車接入云端后則要面對遠(yuǎn)程入侵的問題，似乎除非汽車的后臺服務(wù)區(qū)有人工監(jiān)控，以機(jī)器與程序控制的“保護(hù)墻”總有被擊破的概率。在網(wǎng)絡(luò)時代興起的初期，蠕蟲、木馬、熊貓燒香等等惡意程序還令人印象深刻，那么在未來的汽車自動駕駛時代這些惡意程序會不會繼續(xù)出現(xiàn)呢?相信控制權(quán)開放給APP后則是有可能的。

自動駕駛汽車?yán)碚撋喜痪邆淞慨a(chǎn)TO-C的可能性，最大的可能性是通過后臺遠(yuǎn)程控制兼顧自動駕駛，在營運(yùn)車輛領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)高度安全的L5，但是本質(zhì)仍舊沒有離開人類主觀的識別。所以對于自動駕駛汽車不宜期望值過高，駕駛證仍舊會是駕駛汽車的“敲門磚”;且目前國內(nèi)的規(guī)則并不認(rèn)可《維也納道路公約》的對無人駕駛汽車合法性的認(rèn)定，這對汽車保有量足夠大的國家而言均不適用。

1主動剎車系統(tǒng)2并線輔助系統(tǒng)3自適應(yīng)巡航系統(tǒng).這三項(xiàng)配置可以說是自動駕駛的核心，也是分析未來汽車是否需要駕駛證的基礎(chǔ)。因?yàn)檫@些核心控制程序的平臺基礎(chǔ)均為【ESP車身穩(wěn)定控制系統(tǒng)】，比如自適應(yīng)巡航系統(tǒng)是普通定速巡航功能的升級，簡而言之為定速巡航只能以恒定的速度行駛，剎車后定速會取消需要人工操作加速并重新設(shè)定;但自適應(yīng)巡航則可以在識別到障礙物后主動剎車，之后再進(jìn)行加速并恢復(fù)到設(shè)定車速，這是非常智能的駕駛方式，問題在哪呢?

定速巡航模式在雨雪天氣或其他濕滑路面上是不允許使用的，如果體驗(yàn)過定速巡航的“一鍵恢復(fù)巡航車速”功能的話，對于加速的感受一定會非常深刻。其狀態(tài)為自動恢復(fù)車速的過程中ECU行車電腦會自動全力加速，即使動力平平的普通代步汽車也會感受到“高性能”;這是系統(tǒng)設(shè)定的缺點(diǎn)或稱之為BUG，在濕滑路面駕駛時如果車輛大扭矩高功率輸出動力，此時輪上功率則可能輕松的大于輪胎抓地力導(dǎo)致車輛側(cè)滑失控。

定速巡航不能在特殊天氣中使用，而自適應(yīng)與全速自適應(yīng)巡航也是同理，其加速狀態(tài)都是不能夠理想控制的。所以從安全駕駛的角度分析，即使達(dá)到L5級自動駕駛的汽車也仍需要駕駛員具備應(yīng)急接管車輛駕駛權(quán)限的能力。其次如并線輔助、主動剎車、道路標(biāo)志識別等程序同樣存在類似的問題，比如在能見度很低的雨雪霧霾等天氣中駕車，車輛用以采集道路信息的攝像頭、毫米波雷達(dá)與激光雷達(dá)都有很高的錯誤識別率，車輛則有可能盲目的剎車或加速。lw