1.2.4　自动驾驶

AI的智能程度决定了无人驾驶的可靠性，苹果、谷歌、特斯拉、百度等公司持续研发无人驾驶技术。虽然出行环境变化多样，当前的技术水平还无法直接应用于日常上路。但在出行过程中，人工智能技术已经开始发挥作用，包含行车记录仪、测距仪、雷达、传感器、GPS等设备的ADAS系统，已经可以帮助汽车实时感知周围情况并发出警报，实现高级辅助驾驶，保证用户出行安全。自动驾驶的技术核心包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制四大模块。自动驾驶汽车依托交通场景物体识别技术和环境感知技术，实现高精度车辆探测识别、跟踪、距离和速度估计、路面分割、车道线检测，为自动驾驶的智能决策提供依据。

汽车行业正经历大规模的颠覆，汽车厂商越来越意识到，半自动和全自动驾驶车辆将需要基于AI的计算机视觉解决方案，以确保安全驾驶。特斯拉推出了多款电动车，包括Model S、Model 3（这两个为小轿车）、Model X（SUV）、Semi电动卡车等车型。这些车型配备了半自动化驾驶技术，包括自动制动、车道保持以及车道偏离警告等功能。在国内，自动驾驶／辅助驾驶的融资在整个国内AI投资中占比18%。中国的自动驾驶／辅助驾驶企业虽然只有31家，但融资额却排在第三。

与人类水平相当的无人驾驶可能需要更长时间的测试才能成熟起来，但是，我们预估，在未来几年中，越来越多的汽车厂商和IT公司会进入自动驾驶领域。目前，自动驾驶研究领域基本分为两大阵营：

（1）传统汽车厂商和Mobileye公司合作的“递进式”应用型阵营——“在任何区域里发挥局部功能”，强调“万无一失”的复杂传感器组合（Redundancy in System）识别周围环境。通过低精度导航地图在任何区域实现无人驾驶。

（2）以谷歌、百度以及初创科技公司为主的“越级式”研究型阵营——“在特定区域里发挥全效功能”，强调通过采集某一区域的高精度3D地图信息配合激光雷达在某一区域实现无人驾驶。

但是殊途同归，两大阵营的终极愿景都是：“在任何区域里发挥全效功能。”