（九日|www.digitaltrends.com）

自動駕駛汽車技術已投入數十億美元，取得了驚人的進步，并且悲慘地提醒我們還需要走多遠。這項技術會立即改變我們的日常生活，到現在它依舊如此深刻地被誤解。

事實上是，沒有任何公司能夠在任何條件下，在任何道路上提供完全自主駕駛系統，除開人工監督。目前，您可以看到自動駕駛行業分為兩大陣營：那些正在引入非常有限的公共消費技術（復雜的巡航控制系統）的公司，以及那些在非常有限的環境下推出幾乎完全自主技術的公司（穿梭于大學校園）。

在我們深入了解這門技術的發展程度之前，讓我們認識一些不同級別的自動駕駛技術是怎么樣的。

自主汽車一級簡單的駕駛功能

1級 - 簡單駕駛員功能的計算機輔助（巡航控制，ABS，穩定控制）

自動駕駛汽車2級部分自動化

2級 - 在有限的情況下一次部分自動化一個功能（自動緊急制動）。我們中的一些人記得這是最先進的

自主汽車3級現狀同步駕駛功能

3級 - 計算機處理兩個或更多同時駕駛功能，例如巡航控制和車道保持（當前狀態公開）

自動駕駛汽車4級主要是自動駕駛功能

4級 - 大多數駕駛功能自動化，只有在特殊情況下才需要人。

自動駕駛汽車5級全自動駕駛功能

5級 - 在所有情況下完全由計算機控制，無人為干預。沒有方向盤？沒問題！

目前的自動駕駛狀態

自動駕駛技術已經達到了4級技術水準，但只能在特定情況下（白天，天氣好）走預定路線。這些公司僅提供校園班車或員工公共汽車，并始終配備安全駕駛員。

出于某種原因，這些安全駕駛員似乎總是穿著輕快的polo衫。公眾可以實際購買和使用的自動駕駛汽車仍然堅定地采用3級技術，而凱迪拉克的超級巡航系統是廣受認可的。

技術在起作用

每個自動駕駛系統都建立在一整套軟件和一系列傳感器之上。機器接受信息需通過激光雷達投影儀，雷達和超聲波傳感器共同協作，創造了一個自動駕駛汽車能夠使用1并自己進行導航的世界地圖。大多數的公司都依賴于激光雷達+雷達+相機+超聲波的相同基礎技術，但有一些明顯的例外。

特斯拉和日產已經大聲宣布反對激光雷達，而只依靠相機和超聲波傳感器讓他們的汽車看到世界。這與自動駕駛領域的其他主要參與者截然相反，大多數的開發者都依靠激光雷達形成一個帶攝像頭和超聲波的多層安全網。

我們詢問了曾使用過四級自動駕駛技術，May Mobility公司的首席執行官埃德溫奧爾森對此的看法。“使用激光雷達作為多模態傳感器套件的一部分是構建安全可靠系統的唯一可靠途徑”他說。與此同時，日產總經理說：“目前，激光雷達缺乏超越雷達和相機最新技術能力的能力。”

沒有爭議的技術是機器信息錄入和人工智能處理。大多數公司已經建立了一個模擬環境 - 一個虛擬城市 - 運行他們的汽車并快速測試罕見的場景或硬件調整。任何建立這種模擬的公司在虛擬世界中總是比在真實世界中運行更多“里程”。使這些模擬如此有價值的是交叉口，使用的路線甚至在整個城市有著非常詳細的映射。

每家公司都會持續捕獲圖像并掃描其車輛記錄，并將數據在各自的車隊內共享，并進入已創建的虛擬城市。這允許公司車隊中的所有車輛知道交叉路口的建設何時開始，或者關于特定騎自行車者的社區。

這種分布式學習系統是特斯拉的自動駕駛儀在進入市場時能夠超越如此多的純粹自主創業公司的原因 - 他們在路上的車輛比其他任何競爭對手都多。

少數初創公司正在探索的一項技術是“車輛到萬物”（V2X）通信。這些系統超越了所有相互通信的車輛，甚至超過了與Hondas交談的凱迪拉克。相反，這項技術使交通信號燈能夠與汽車交談，而汽車又與其他汽車交談，后者又與天氣服務交談。

這些系統將具有令人難以置信的動態，可以防止許多事故和交通擁堵。不幸的是，它還會使每個基礎設施項目，交通信號燈和新車變得更加昂貴。在這些傳感器和通信設備價格便宜之前，V2X技術不可能在特殊區域或具有前瞻性思維的城市之外采用。

主要參與者：優步

優步的自治部門，先進技術集團（ATG）對自動駕駛汽車首次使行人死亡負了全部責任。在2018年3月，技術問題和人為錯誤的結合，導致公司的沃爾沃測試車在穿過街道時撞到了行人。ATG負責任地立即將他們的所有測試車輛從公共道路上撤下并開始調查，試圖確定如何防止這種情況發生。

2018年12月，該公司在三個城市重新推出了一些汽車。我們與優步團隊進行了交談，他們為我們展示了他們如何重新啟動測試車輛。他們所有的汽車現在都有兩個人類監護人 - 稱為“任務專家” - 在每個自動駕駛內部以監視所有事情。

在一些城市，專家們正在進行手工數據收集。這涉及人類在兩個城市周圍駕駛，并讓傳感器套件收集數據并映射城市環境。

與此同時，許多的車輛正在自行駕駛，兩名技術人員作為監督員，只有在完美的條件下。這些僅包括在天氣好的時候，在有限的地理位置里，以及僅限白天。

該公司斷然告訴我們，他們的最終目標只是4級自動駕駛技術。換句話說，他們期望司機始終能與汽車進行互動并不會過于依靠人工智能帶來的便利性。眾多的展商給我們展示了5級技術的實現將會有多難或是現階段根本不可能發生。

優步認為，一旦4級技術為面向大眾做好準備，他們現有的基礎設施將為他們在快速擴展自動駕駛汽車方面提供競爭優勢。

特斯拉

Autopilot系統適用于特斯拉提供的所有三種型號，是世界上最常用的3級系統。這使購買者處于技術的最前沿，但也使他們成為實驗小白鼠。

特斯拉的自動駕駛技術實際上是針對個人情況和速度的一系列獨立功能，導致許多公眾不正當地認為特斯拉可以自己駕駛 - 有時會導致致命的結果。事實上，消費者報告發現，在完成車道變更等簡單任務時，自動駕駛系統遠不如人類駕駛員。

自動駕駛系統能夠同時進行巡航控制，車道保持，距離保持和車道變換。該軟件還能夠在低速道路上自動轉向，并且當你用手機操控它時，車輛會向你開一兩米。

特斯拉系統無法在高速公路上自動巡航，或是離開高速公路并沿低速公路行駛。雖然能夠分別完成所有三個功能，但這些活動之間的過渡仍然需要人類駕駛員，并且實際上駕駛員的手在任何時候都需要在方向盤上。

凱迪拉克的超級巡航系統

憑借領先的3級技術，凱迪拉克的Super Cruise（超級巡航）系統是目前唯一可供公眾使用的自動駕駛技術。

自動駕駛使用的導航地圖由長達20萬公里的高速公路的高精度激光雷達地圖構成，這使得自動駕駛變成較為簡單。

凱迪拉克系統所缺乏的功能與特斯拉在高速公路上具有能力完全不同。超級巡航系統不是一次性完成所有工作，而是只先完成其一項工作 - 所有自動駕駛在高速公路上變得有利。同樣是業界首創，凱迪拉克系統依靠監控駕駛員的攝像頭來確保他們的注意依舊放在駕駛上。如果系統發現駕駛員分心，則會發出聲音警報來提醒消費者。

巡航系統公司

據統計，巡航系統公司（Cruise）表面上花在自動駕駛技術上的就有72億美元，但其實遠遠不止如此。這種投資水平為他們帶來了超過1,000名員工，四個城市的辦事處以及180輛全電動自動測試車。

他們的大多數測試車隊都住在舊金山，近兩年來，該公司已經為他們在灣區的員工提供自動駕駛乘車服務。他們目前不向公眾提供任何游樂設施。這是一件好事，因為2019年6月的一份報告顯示，自動駕駛車輛的安全性與人類駕駛員相當，只有5％到11％。

其于2016年3月被通用汽車收購，但繼續獨立運營。事實上，他們與通用汽車和本田都有合作伙伴關系，以開發大規模開發和部署的專用自動駕駛汽車。Cruise還開始與不同領域的公司合作，例如將自動駕駛汽車與食品配送相結合。

因此，雖然他們目前沒有為公眾服務，但他們擁有基礎設施和合作伙伴關系，一旦他們具有4級自動化或更高級別，就可以迅速擴展。

Waymo和其他航天飛機

該公司目前唯一的自主服務是向公眾提供4級自動駕駛車輛，Waymo似乎是一直走在行業的前沿。不幸的是，這些自駕車的出租車只能在海外的城市鳳凰城，亞利桑那州和1000名精心挑選的測試車手中使用。

雖然這些小型貨車已經在公共道路上行駛了超過1000萬英里（模擬中有70億英里），但該公司一直小心翼翼地保持他們非常有限的測試參數。顯然，鳳凰城是一個以其清澈晴朗的天氣而聞名的城市。它們也僅在經常映射的預定義區域中運行。

我們與Waymo進行了一次溝通，他們拒絕評論他們未來的計劃。我們所知道的是，它們的進展速度與在鳳凰城地區居住的七十年代駕駛員一樣慢。

幾家公司（包括May Mobility，Optimus Ride和Fisker在眾多其他公司中）采用這種穿梭式方法，并且代表了4級甚至5級自動化的最清晰和最可行的路徑，這將實際影響我們的一天白天的生活。

為了強調現在實際運送付費客戶的重點，May Mobility的首席執行官Edwin Olson說：我們通過實踐來學習。我們今天提供的每一次騎行都會產生數據，幫助我們在新的地方推出自動駕駛服務。

通過限制變量（堅持已知路線和穩定速度）并癡迷地繪制路線以允許全天候駕駛，這些公司能夠如果我們能夠將它帶到該國的每一輛汽車和公路，那么這會為為全世界的5級自動化提供一個技術高光點。

卡車運輸

雖然自動化對公眾有用甚至有些樂趣，但對于卡車運輸行業而言，這意味著完成業務方式的全面改變。它還為那些能夠負擔一整套自主半決賽的車隊提供了巨大的競爭優勢。與許多行業一樣，勞動力是貨運公司的主要成本中心。消除成本，運輸變得更便宜。雜貨架上的產品也變得更便宜。

然而，對于所有這些卡車司機來說，他們需要找到新的工作。卡車駕駛是美國50個州中29個最常見的工作。更不用說通常在卡車運輸行業雇用的520萬人，或支持它的數百萬人（加油站服務員，路邊餐館服務員，卡車洗衣機等）。

目前，自動卡車運輸領域的領先者是TuSimple，路上有51輛卡車在美國南部的裝貨碼頭運送實際付費貨物（以及郵件），但這是一個擁擠的市場，有許多的競爭對手在不斷尋找未來兩年內的機會。

未來

我們在道路上看到5級自動化的可能性非常小。在我們看到第5級之前，我們更有可能看到個人汽車上其他的技術飛躍。

我們必須限制我們對自動駕駛汽車的期望，以減輕最單調和不愉快的駕駛情景，而不是一直為我們駕駛。幾十年來，航空業一直在解決這個問題，一架飛機至少還有兩名飛行員。我們在未來一段時間內依舊需要人力來駕駛我們的汽車，但很快我們就能在交通穩定狀況下安全地做自己想做的事，這就是技術研發先驅者為之奮斗的未來。

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