日前，一辆特斯拉Model S在美国发生了首起自动驾驶模式下的命案，特斯拉股价应声下跌。但这起事故不该成为阻碍自动驾驶甚至无人驾驶的进程的绊脚石。死者Joshua Brown作为科技一名科技工作者，同样也是一名狂热的自动驾驶拥趸，相信他也希望自动驾驶技术继续向前推进，创造出更安全更可靠的自动驾驶汽车。
首先我们要明确自动驾驶的概念，汽车行业对于无人驾驶阶段是有清晰定义的。一般来说，分四个阶段：第一阶段是辅助系统能采集信息采集，在关键时候，给予警告；第二个阶段是让在汽车自动做出相应反应。譬如紧急自动刹车(AEB)，紧急车道辅助(ELA)；第三个阶段是在驾驶员监控的情况下，让汽车提供长时间或短时间的自动控制行驶，这个阶段目前还比较初级；第四个阶段才是完全自动驾驶，在无需驾驶员监控的情况下，汽车可以完全实现自动驾驶，意味着驾驶员可以在车上从事其他活动，如上网办公、娱乐或者休息。
那么，目前各汽车厂家的自动驾驶已经到哪一步了呢？我们离真正安全的自动驾驶技术还有多远？
特斯拉
本次出交通事故的车型是特斯拉Model S。我们首先要明确一个事实，那就是现有的 Model S 决定称不上是一辆“自动驾驶汽车”，它自己也没有这么说，它最多就是一辆“提供了相应功能的半自动驾驶汽车”。
特斯拉Model S/图 来源网络
Tesla 自己也解释说，当你在 Model S 中打开自动驾驶模式时，它会在确认框中显示：“自动驾驶只是一个辅助功能，它仍然需要你时刻将双手放在方向盘上”，以及“你需要随时控制自己的机动车，并为它负责。”同时，在使用的时候，它还会提醒你“不要将双手离开方向盘，随时做好接管的准备”。如果系统发现你的双手并没有放在方向盘上，那它会发出警告，并逐渐降低车速，直到你的双手再次回到方向盘上。
虽然特斯拉已经可以完成类似自动泊车、在高速公路上跟车行驶、跟随前车变道等自动功能，但严格意义上来说，特斯拉的自动驾驶并不能实现无驾驶员的全自动驾驶。所以，Joshua Brown在车内看视频（或者玩游戏）的做法是很不妥当的，这才导致了致命的车祸。
谷歌
谷歌无人驾驶车的步子要比特斯拉迈的更大一些。谷歌放弃了一步步解放人类驾驶员双手的过程，准备一步到位，实现无人驾驶。因此，谷歌无人驾驶汽车没有方向盘，也没有制动踏板，一切全靠机器自主决定。正因如此，谷歌无人驾驶汽车的商用还用更远的道路要走。
谷歌无人车/图 来源网络
不同于特斯拉是更多靠传感器来感知外部环境的做法，谷歌决定利用自己的大数据，给谷歌无人驾驶汽车“上课”，教会无人车“认识”需要走过的路线上的所有数据后，才让无人车上路。换句话说，谷歌无人车走的全是“套路”。它走过的每一步都是工程师们用汗水洗刷过的--他们会事先在目标路线上来回数遍，绘制一份尽可能详尽的3D地图教给无人车。
这样做的目的是为了省下运算时间和能量，来处理行人，车流和其他各种实地行驶过程中的突发状况。谷歌无人车经历了2月份的首起需负责交通意外后，逐渐教会了无人车按喇叭、躲避骑自行车的行人等做法。
可是，谷歌的 3D 地图目前也只覆盖了很有限的几片实验田，如加州景山。待到自动驾驶上路那一天，这样地图不仅要大面积覆盖，而且要随时更新，这庞大的工作量不言而喻。
不过谷歌认为，随着越来越多的自动驾驶车上路，会有源源不断的路面信息传回绘图小组。当然，如果各个公司的自动驾驶研发团队能够共享信息的话，这个进程会快很多。
所以谷歌目前无人车总体来看还是比较先进的，不过高度依赖高精度的3D地图，对于无人车的计算能力提出了很高的要求。
宝马
有意思的是，在特斯拉首起致死交通事故被曝出接受调查的同一天，宝马、英特尔和Mobileye宣布，将联手打造新的自动驾驶汽车。三家分别来自汽车、科技与计算机视觉与机器学习行业的领军企业正式展开合作，致力于让自动驾驶车辆和未来出行理念成为现实。
发布会现场，三方委婉的表达了将在2021年实现高度自动驾驶车辆和全自动驾驶车辆量产的目标，并“低调”承诺：将为下一代汽车打造一个安全的开放平台，从门锁到数据中心都保证安全。
宝马iNext概念车/图 来源网络
事实上宝马的自动驾驶技术被他们称为“高度自动驾驶技术”。该技术依靠深度整合的传感系统、高精度环境识别系统、先进的人工智能系统及高强度的安全系统，协作完成。基于此，得以实现三项核心技术：自动车道保持、自动车辆跟随、自动变换车道。
可见，宝马的自动驾驶技术也依然停留在辅助驾驶功能上。不过鉴于传统老牌汽车在技术和资金上都有优势，并且此次联合英特尔和Mobileye（被媒体称为“强强联合”）大举进军全自动驾驶领域，相信iNext会让我们眼前一亮的。
福特
今年四月，在夜幕降临之后，一辆车灯没有开启前大灯的福特Fusion混合动力自动驾驶车辆在人迹罕至的沙漠公路上成功地独自完成了在夜幕中自动导航行驶的测试，实现了对人工驾驶来说极为危险的驾驶任务。
夜晚测试的福特自动驾驶车/图 来源网络
在 “伸手不见五指”的福特亚利桑那汽车试验场开展此次夜间环境路测，在福特汽车看来是一次向完全自动驾驶技术开发的重要一步。也是向实现“将完全自动驾驶技术的便利带给全球消费者”这一承诺实质性进展。这项试验说明，即便缺少了依赖可视光线方可工作的摄像头，福特使用的LiDAR传感器的性能足够强大，可以同车载虚拟驾驶软件协同工作，操控车辆平稳地在蜿蜒的公路上顺利行驶。虽然对自动驾驶技术来说，雷达、摄像头和LiDAR激光测距、定位导航传感器三者兼备是最理想的状况，但试验证明，LiDAR传感器完全具备“独自作战”的能力，即便在没有车灯照明的情况下也能正常工作。
为了在黑暗环境中自如行驶，福特自动驾驶测试车辆使用了高分辨率的三维地图--这些地图已完整包括了道路、道路标识、地形地貌，以及指示牌、建筑、树木等地势地标信息。行驶过程中，测试车辆通过LiDAR发射脉冲，以在地图上对自己进行精准的实时定位。同时，通过雷达接收到的数据能够与LiDAR传感器数据进行整合，进一步完善自动驾驶车辆全面的传感能力。
除了福特，目前还没有看到其他汽车厂家发布在夜间的自动驾驶报告。不过根据福特在黑夜使用高分辨率的三维地图来进行决策，谷歌无人车应该也可以在三维地图的指导下进行黑夜行驶。
丰田
在混合动力界很有地位的丰田汽车也在年初表达了进军无人驾驶的决心。随着丰田收购波士顿动力公司，传统汽车制造商丰田也许也要借助人工智能实现自动驾驶了。在2016年1月开幕的CES电子展（国际消费类电子产品展览会）上正式发布了一套全新的自动地图绘制系统。
这套地图绘制系统能够通过量产车上安装的摄像头收集GPS数据和图片，为自动驾驶技术提供支持。收集到的数据信息之后会传送到中央数据处理器，由中央数据处理器自动汇总分析并更新后绘制出完整的高精度地图。
丰田概念车/图 来源网络
丰田希望每辆车都能变成移动的“谷歌街景地图”，利用这套自动地图绘制系统，安装有三维激光扫描仪的车辆已能实现自动驾驶，这是自动驾驶技术方面的飞跃。
丰田工程师指出，新系统可以精确识别道路分界线、道路边缘或者其它道路特征，也可以将收集到的信息通过三维激光扫描仪进行手动编辑，只不过这个过程将花费大量的物力财力以及时间。
丰田坦承新系统绘制出的地图有可能出现误差，但随着数据收集范围的扩大，这些误差会逐渐得到修正。另外，丰田这套地图绘制系统在直线道路上出现的误差小于5厘米。就像大数据的收集，在用户越来越多过后，算法给出的结果会越来越精准。看来丰田和谷歌一样乐观，都觉得各汽车厂家可以将数据拿出来共享。
作为每年出货量最大的汽车制造商之一，丰田在自动驾驶项目上还是比较保守和严谨的，毕竟传统车企对于汽车的安全性还是看得很重的。
沃尔沃
沃尔沃在自动驾驶浪潮中也没有被抛下，早在去年，XC90搭载了沃尔沃自主研发的Sensus智能车载交互系统。在德国“2015年汽车人机交互系统博览会”中，Sensus系统荣获“全球最创新性人机交互系统”大奖。
沃尔沃S90/图 来源网络
XC90是一款带有高度自动驾驶科技的量产车，它配备了自动排队和转向辅助功能的ACC自适应巡航系统。这项功能可以在直行状态根据前方车辆速度变化而调整自身车速，而且在跟随前车的过程中，只要路面有清晰的车道标识，车速在50km/h下，就能够实现自动转向辅助，将车辆始终保持在车道中间。而最新发布的S90能够识别交通和道路标识，将自动驾驶的使用车速提升至130公里/小时，在130公里/小时内的速度下，可以平顺地自动提速/减速、转向。
另外，沃尔沃升级了PAP自动泊车系统，配合360度全景摄像头，在视线完全受阻的情况下，沃尔沃能自动完成安全盲停，其功能十分全面，可横向、纵向停车，自动泊入，自动驶出。
而以安全为创新驱动的平视显示系统，已经能把导航信息、车道和交通信号等主要图文信息投射在驾驶员眼前的前挡风玻璃上，并让驾驶者视觉上感受到信息似乎悬浮在车辆前方2米开外处，稍后这些信息可显示在12.3英寸TFT智能多模式数字仪表盘上。
这些技术和特斯拉差不多，但是沃尔沃似乎并没有大肆宣传，看来特斯拉过于高调的宣扬自身的自动驾驶技术，导致大家对它有了“哇！好高级”的错觉。
百度
国外的无人驾驶汽车比较亮眼的就是这些汽车企业，国内数得上号就数百度了。
百度无人驾驶汽车从2014启动，背靠百度提供的大数据支撑，进步明显。百度无人驾驶汽车具备雷达、相机、全球卫星导航等电子设施并安装同步传感器，现有的技术已经支持识别交通指示牌、道路标识等信息，最终要实现对交通信号灯、汽车、行人信息以及路况等各类信息的整合，在人工智能技术帮助下，实现自动行驶功能。
百度自动驾驶汽车/图 来源网络
有媒体记者在试乘了百度自动驾驶汽车后表示，百度的自动驾驶汽车在前车变道后，会主动并且快速的“填补”这个空位，非常果断，与沃尔沃自动驾驶非常舒缓的加速过程相比，百度自动驾驶汽车显得更像一个老司机。它还会提前变道。负责人表示，这也是为了更好地适应中国的路况。百度深度学习实验室主任林元庆说：“犹豫很有可能就‘挤’不上去，不能一直处于被动状态”。
值得一提的是，百度的无人驾驶车项目是国内唯一通过ISO26262（汽车安全完整性水平）的全自动驾驶研究项目，虽然只是一个“α 版本”，但它却完整的跑通了从定位、高精度地图到感知、控制、甚至决策这一系列的技术配合，接下来则是技术精度要求的提高和可靠性能的进一步的提升。
不过，中国的国情比较特殊，包括碰瓷、中国式过马路、井盖等，都考验着自动驾驶汽车的决策能力和应变能力。在这样“严苛”的环境中，也许中国的自动驾驶会前进的比较快。
当然，结合百度自身的大数据，深度学习的经验，甚至是强大的运算能力，相信百度推进这件事的速度还是会令我们去期待和想象的。
小结：
目前，我们看到很多厂商都号称自己拥有无人驾驶技术，像沃尔沃、福特翼虎等一些车型已经有了自动跟车、自动巡航、自动泊车等功能，但是从真正无人驾驶的角度看，这些技术其实是小儿科。汽车行业很早就把无人驾驶分成了四个级别，我们熟悉的ABS、ESP算第一个级别的辅助驾驶，而特斯拉也不过是第三个阶段半自动无人驾驶的初级阶段。
无人驾驶的发展目前有着两条路线，一条是传统汽车主机厂商走的“四个阶段渐进”路线。然而，要想达到完全的无人驾驶，仅仅以“四个阶段”的计算能力和软件难度基本不可能，最多只是短期内给汽车增加一些卖点。
另一条路线则是直奔主题的“互联网企业”路线。以百度和谷歌为代表，采用目前价格还极其昂贵的激光雷达作为主要传感器，其采集到的信息以高水平人工智能技术来识别判断。在这条路线上，谷歌已接近实用，百度也在国内完成了城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶测试，预计3、5年内可以商业化。同时，激光雷达也在同步量产降价，10年内则可以为汽车所用，进一步推动无人驾驶走进我们的生活。
由此可见，在无人驾驶技术上，互联网公司的水平是领先于传统汽车主机厂的。更何况，像百度和谷歌这样的科技公司还掌握着3D高精度地图、人工智能图像识别、深度学习等无人驾驶的外围技术。未来，一旦无人驾驶获得有力发展，百度等互联网公司也将能在产业链顶层，为更多的汽车主机厂提供无人驾驶技术的解决方案，推进整个汽车行业，甚至让我国的汽车行业有机会实现“弯道超车”。
