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汽车行业转型升级速度在加快，汽车产业同仁已经达成一个共识：在未来，汽车新“四化”将取代传统汽车研发的三大件“发动机、变速箱和底盘”，成为未来汽车技术与应用革新的主要方向和特点。

什么是新四化？

即电动化、网联化、智能化、共享化。这里面，虽然没有直接提到无人驾驶，但是这里面，网联化和智能化，是实现无人驾驶的基础与前提。

百度研发的“阿波龙”

无人驾驶技术是目前人工智能领域最贴近实际的应用，国外的谷歌、Uber、特斯拉等知名企业，宝马、奔驰等知名车企，还有国内的百度、腾讯、阿里巴巴都在投入巨资研究这个技术。

今年的6月中旬，工信部正式颁发了5G商用牌照。越来越多的人期待5G技术普及以后，汽车从部分自动驾驶模式进化到完全实现无人驾驶，那样，就可以不用考驾照，设定目的地，直接上车，启动后它走它的路，我美美的休息一会儿或是做点其他事情，打游戏，上网看电影、移动办公，只等着到达目的地，下车走人，车子自动泊位……

看上去好美是吧？可惜，实现这一目标还是太过遥远了。

先来看最近一个真实案例：

美国在亚利桑那州的一名女性在穿越马路的时候被一辆测试的Uber自动驾驶的汽车撞伤致死，由此所引发的无人驾驶技术安全性的讨论迅速成为热点，有人认为这是人工智能的缺陷；官方则说并不是Uber的错，是一场人为事故。有业内人士在交流中透露说，一方面是这个女性突然横穿牙路，速度太快，又是夜间，另一方面这辆车的识别系统，并未识别出这是一个人，而是认为这是一个类似塑料袋的物体，所以并未采取紧急制动。

这就在一定程度上证明，无人驾驶技术还没有发展到令人完全放心的地步。

特斯拉在2019年第一季度公布的数据也很有意思，在其自动驾驶仪安全性报告中提到，自动驾驶仪启动情况下发生的事故率再次有所增加。特斯拉称：“在第一季度，启动自动驾驶仪的情况下，车辆每行驶287万英里会发生一起事故。而在没有启动自动驾驶仪的情况下，每行驶176万英里就会发生一次事故。实现自动驾驶，是为了保障安全性，如果自动驾驶的安全性还不如人工驾驶，那只能说明，这个技术还有很多缺陷。

5G+深度学习算法+高精度传感器，才是实现彻底无人驾驶的关键。从更专业的角度来定义，智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与X（人、车、路、云等）智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，可实现“安全、高效、舒适、节能”行驶，并最终可实现替代人来操作的新一代汽车。

距离这一步，真的还很遥远。这是一个体系的互助协同，不是单独的一辆车，摁下无人驾驶的钮，就可以实现的。

更关键的，还有一个法理问题：如果无人驾驶的车辆，在高速行驶中遇到紧急情况，一边是悬崖，一边是行人，如果必须要选一个，这辆智能的车辆，选哪一个？无论它的选择是什么，是否能代表车主的意愿？

所以，在高度规范的道路交通秩序下，结合5G的普及，实现无人驾驶是可能的，但是在混乱的交通状况下，不确定的因素越多，无人驾驶，必然会产生各种新问题。

最完美的情况是，在特别的路段或区域（智慧城市），汽车云与交通云协同，还要满足三个关键词：

1、跨视距： 满足视距和非视距的环境感知，增强感知信息的内容和准确度；

2、低时延： 满足5 毫秒以内的车云交互，实现远程紧急控制以及编队行驶；

3、高性能： 降低终端的计算压力，实现多维数据实时分析和场景决策。

在这样的理想空间里，无人驾驶将是出现事故隐患率最小的，但这样的空间，需要投入大量的资源财力来建设，所以说，无人驾驶，会率先在一些特定的场所或道路内实现，例如港口、矿区、景区，如果是开放的区域，可能会在相对固定线路的公交上实现。

普通道路上实现完全的无人驾驶，还有很长的一段路要走，国外有行业专家认为，未来几十年内，自动驾驶技术还无法做到无处不在，无人驾驶汽车也将一直存在限制。那么，现在的我们，还是老老实实的学交规，考一个驾照吧！

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