自動駕駛是對目前出行領(lǐng)域的智能化,、自動化的深化與加強(qiáng)，隨著其技術(shù)的不斷發(fā)展與深入,，這給了人工智能與汽車行業(yè)新的發(fā)展趨勢,。前者主要以逐步實(shí)現(xiàn)車輛智能化升級，后者則是通過深度學(xué)習(xí),、高精度傳感器開發(fā)可以實(shí)現(xiàn)L4級別自動駕駛的系統(tǒng),。

　　隨著ADAS實(shí)現(xiàn)的功能越來越多，漸進(jìn)式可實(shí)現(xiàn)無人駕駛,。在了解目前無人駕駛的五大級別之前,，必須先了解一下高級駕駛員輔助系統(tǒng)(ADAS)。

　　一,、什么是ADAS?

　　高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)是指：利用安裝在車上的各式各樣傳感器,，在汽車行駛過程中隨時來感應(yīng)周圍的環(huán)境，收集數(shù)據(jù),，進(jìn)行靜態(tài),、動態(tài)物體的辨識,、偵測與追蹤，并結(jié)合導(dǎo)航儀地圖數(shù)據(jù),，進(jìn)行系統(tǒng)的運(yùn)算與分析,，從而預(yù)先讓駕駛者察覺到可能發(fā)生的危險，有效增加汽車駕駛的舒適性和安全性,?！俣劝倏?/p>

　　特點(diǎn)：ADAS系統(tǒng)主要是預(yù)先為駕駛員判斷可能存在的危險，完成監(jiān)視,、預(yù)警,、剎車、導(dǎo)向等任務(wù),，確保行車的安全性,，距離無人駕駛強(qiáng)調(diào)的“利用人工智能完全機(jī)器駕駛”還有一定本質(zhì)上的差別，但在實(shí)現(xiàn)無人駕駛之路的前三級中仍需要ADAS技術(shù)的滲透,。

　　二,、L0-L5：美國機(jī)動車工程師學(xué)會劃分的五個等級

　　美國汽車工程師協(xié)會(SAE)根據(jù)系統(tǒng)對于車輛操控任務(wù)的把握程度，將自動駕駛技術(shù)分為L0-L5,，系統(tǒng)在L1-L3級主要起輔助功能;而從L4級開始,，車輛駕駛將全部交給系統(tǒng)，而L4,、L5的區(qū)別在于特定場景和全景應(yīng)用,。

　　主要由人類駕駛員負(fù)責(zé)對行車環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測：

　　L0-非自動化：由駕駛員全程負(fù)責(zé)執(zhí)行動態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)，可能會得到車輛系統(tǒng)警告或者其他干預(yù)系統(tǒng)的輔助支持;

　　L1-駕駛?cè)溯o助：在特定駕駛模式下,，單項(xiàng)駕駛輔助系統(tǒng)通過獲取車輛行車環(huán)境信息對車輛橫向或者縱向駕駛動作進(jìn)行操控,，但駕駛員需要負(fù)責(zé)對除此以外的動態(tài)及時任務(wù)進(jìn)行操作

　　L2-部分自動化：在特定駕駛模式下，多項(xiàng)駕駛輔助系統(tǒng)通過獲取車輛行車環(huán)境信息對車輛橫向和縱向駕駛動作同時進(jìn)行操控,，但駕駛員需要負(fù)責(zé)對除此以外的動態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)進(jìn)行操作,。

　　主要由自動駕駛系統(tǒng)負(fù)責(zé)對行車環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測：

　　L3-有條件自動化：在特定駕駛模式下，系統(tǒng)負(fù)責(zé)執(zhí)行車輛全部動態(tài)駕駛?cè)蝿?wù),，駕駛員需要在特殊情況發(fā)生時,，適時對系統(tǒng)提出的干預(yù)請求進(jìn)行回應(yīng)。

　　L4-高度自動化：在特定駕駛模式下,，系統(tǒng)負(fù)責(zé)執(zhí)行車輛全部動態(tài)駕駛?cè)蝿?wù),，即使駕駛員在特殊情況發(fā)生時未能對系統(tǒng)提出的干預(yù)請求作出反應(yīng)。

　　L5-全自動化：系統(tǒng)負(fù)責(zé)完成全天候全路況的動態(tài)駕駛?cè)蝿?wù),，系統(tǒng)可由駕駛員進(jìn)行管理,。

　　三、大熱門L4級技術(shù)存在的阻礙與商業(yè)潛質(zhì)

　　技術(shù)上而言，目前許多涉足自動駕駛的企業(yè)已經(jīng)基本上具備了實(shí)現(xiàn)L4級自動駕駛的能力,，但L4級技術(shù)在商業(yè)場景落地上仍存在一定的阻礙,。當(dāng)然，隨著未來自動駕駛技術(shù)的更迭進(jìn)步,，這些阻礙也無法阻擋其巨大的商業(yè)潛質(zhì)與更多的可能性,。

　　1.現(xiàn)有阻礙

　　成本高：有人分析過,，目前大體上實(shí)現(xiàn)L4級自動駕駛的硬件設(shè)備一般包含：6-12臺攝像頭,、3-12臺毫米波雷達(dá)、5臺以內(nèi)的激光雷達(dá)以及1-2臺CNSS/IMU和1-2臺計(jì)算平臺,，整體而言造價成本不低,，但隨著技術(shù)進(jìn)步與資金投入，有望降低,。

　　政策法規(guī)尚未出臺：目前大部分仍集中在測試階段,，相關(guān)法律政策的并未出臺，不確定性較大,。

　　一般城市道路落地有距離：由于深度學(xué)習(xí)只有通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練才可以實(shí)現(xiàn)對相似目標(biāo)和道路情況的識別和判斷,，而由于城市道路交通情況過于復(fù)雜，當(dāng)前L4級技術(shù)對復(fù)雜的道路情況目前應(yīng)對尚且準(zhǔn)備不足,，落地城市一般道路還有一定難度,。

　　2.商業(yè)潛質(zhì)

　　軟硬件提供商的創(chuàng)業(yè)機(jī)會：現(xiàn)階段，產(chǎn)業(yè)的發(fā)展仍處于基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展完善階段,，創(chuàng)業(yè)機(jī)會存在于更低成本,、更高效率、更高精度感知硬件供應(yīng)商和軟件方案提供商上,。

　　物流未來的春天：L4級技術(shù)比較適合應(yīng)用于封閉園區(qū),、或點(diǎn)到電線路上的貨物運(yùn)輸應(yīng)用場景，如：港口集裝箱運(yùn)輸,、干線物流運(yùn)輸,、礦區(qū)、工業(yè)區(qū)運(yùn)輸作業(yè)等,。這些場景下的路線較為固定,，且細(xì)分領(lǐng)域司機(jī)疲勞駕駛的情況比較明顯，無人駕駛可以提高其安全性,，并有效降低運(yùn)營的人力成本,，提升行業(yè)效率。

　　自動駕駛涉及到極為復(fù)雜的多產(chǎn)業(yè)融合,，傳統(tǒng)整車制造,、人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等,，這也給予了行業(yè)外相關(guān)技術(shù)企業(yè)進(jìn)入這一巨大新興市場的信心,。