縱觀過去幾十年人工智能的發(fā)展,，幾乎所有成功的經(jīng)驗都是基于統(tǒng)計學習,。而統(tǒng)計學習的本質就是從數(shù)據(jù)里面找到規(guī)律，如果沒有數(shù)據(jù),，再聰明的科學家也很難找到辦法讓機器變得更聰明,。

數(shù)據(jù)驅動無疑是解決無人駕駛目前問題的最佳技術路徑之一?；谶@樣的認識和了解,，在當前條件下無人駕駛需要解決兩個問題：一是如何獲取海量數(shù)據(jù);二是如何利用數(shù)據(jù)。

近年來,，智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展異軍突起,，自動駕駛成為了人工智能領域的“主戰(zhàn)場”之一。道路測試則是開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術研發(fā)和應用不可或缺的重要環(huán)節(jié),。2019年5月,，杭州公布過首批開放用于智能網(wǎng)聯(lián)車輛測試的5條道路(路段)，均位于現(xiàn)在的余杭區(qū)未來科技城,。

“上次公布的5條道路(路段),，也還是開放的。此次公布的道路里有文二西路,、葛巷路和綠汀路3條道路(路段)是2019年時就公布過的,，此次重新公布是因為開放范圍擴大了?！焙贾菔薪?jīng)信局有關負責人介紹。

為何擴容用于智能網(wǎng)聯(lián)車輛測試的道路?該負責人表示,，在走訪調研中,，不少相關企業(yè)提出希望擴大測試道路范圍來開展相關技術和應用的測試,、驗證;同時，杭州也希望通過擴大測試道路來吸引更多智能網(wǎng)聯(lián)領域企業(yè)落地,，推動相關產(chǎn)業(yè)發(fā)展,。

當然，企業(yè)要在這些道路上進行智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試,，首先要取得杭州市智能網(wǎng)聯(lián)車輛測試牌照,，同時還必須嚴格遵守相應的法律法規(guī)和管理要求。

美國當?shù)貢r間11月18日,，根據(jù)Bloomberg報道顯示,，從2014年開始啟動的蘋果汽車項目“Titan”，經(jīng)歷過數(shù)次造車還是不造車的戰(zhàn)略搖擺,、換了5個負責人后,，終于明確是要打造一臺沒有方向盤的完全無人駕駛汽車，并且計劃在四年內推出,，也就是蘋果汽車將在2025年正式發(fā)布,。

按照蘋果一貫的產(chǎn)品策略，發(fā)布即是交付,。當然了,，是否為完全無人駕駛，還要看屆時法律的情況,，以及自動駕駛技術的進展,。目前，蘋果已經(jīng)為自動駕駛自研了高算力芯片,，并且準備好在加州的測試車隊中使用,。

對于整個汽車行業(yè)來說，蘋果這個完全的行外人,，是一個絕對不能忽視的潛在玩家,。如果說特斯拉定義了電動汽車，并且將電動車普及化,，那么,，蘋果就是那個能夠定義智能汽車，并且將智能汽車普及化的天選之子,。

作為無人駕駛的形態(tài)之一,，Robotaxi被認為是最接近商業(yè)化的項目，其中蘊含著萬億級的商業(yè)價值,。從五六年前開始,，就有科技公司先后投身這條賽道。在美國，主攻Robotaxi的科技公司包括谷歌旗下的Waymo,，另外還有Uber,。在中國，有滴滴,、百度Apollo,、AutoX、文遠知行,、小馬智行,、Momenta等多個公司，另外還有T3,、曹操出行等網(wǎng)約車公司參與其中,。

Robotaxi在過去幾年里，一直處于獲得路測牌照,、技術積累和驗證的階段,，各家公司都在你追我趕。與此同時,，幾乎每家無人駕駛新創(chuàng)公司都獲得了資本的青睞,。但在商業(yè)化道路上，受制于多種因素還沒有規(guī)?；归_,。這一背景下，AutoX的全L4級無人駕駛運營區(qū)域的出現(xiàn),，是否意味著無人駕駛商業(yè)化落地又近了一步?

“自動駕駛是一個技術和落地發(fā)展很快的行業(yè),，但也是技術門檻很高的行業(yè)，要判斷一家企業(yè)能不能把自動駕駛做成,，要以長遠,、理性的眼光來看?！眹鴥纫患覠o人駕駛科技公司的內部人士向記者表示,。該人士同時指出，無人駕駛和無人駕駛運營是兩個完全不同的概念,。

無人駕駛和人工智能一樣,，并非新課題，它的發(fā)展甚至可追溯到 20 世紀 20 年代,。1925 年,，無線電設備公司 Houdina R adio Control 設計了一輛無人駕駛汽車 American Wonder，它通過無線電信號來操作車的方向盤,、制動器,、加速器等,，進而控制車的運動。研發(fā)成功后,，American Wonder 還在紐約市被進行展示,，并穿越擁擠的交通，從百老匯開到了第五大道,。

隨后的近一百年來，人類從未停止過無人駕駛的研究和想象,，在無人駕駛技術愈發(fā)成熟的今天,，各路玩家搜夾帶 “ 前沿科技 ” 跑步入場。越來越多新產(chǎn)品,、新玩家,、新技術相繼登場，逐漸形成了傳統(tǒng)車企與科技互聯(lián)網(wǎng)兩大陣營,。而在兩大陣營的競爭過程中,，一些企業(yè)也開始走上了強強聯(lián)合的道路，以期形成更強大的市場競爭力,。

從今年 1 月起,，先是百度成立了 “ 集度 ”，隨后小米又雙叒叕官宣造車,，緊接著華為又稱要重塑汽車供應鏈……本屆上海車展又有諸多企業(yè)帶來最新的無人駕駛方案,。

現(xiàn)有的無人車系統(tǒng)中，主要是通過無人車自帶的感知系統(tǒng)來獲取周圍的環(huán)境信息,。一般的,，無人車通過激光雷達、相機和毫米波雷達等多種傳感器來獲取周圍環(huán)境數(shù)據(jù),。但是,，上述傳感器獲取的數(shù)據(jù)可能存在不完善的情況，如相機拍攝的角度可能存在視覺死角等情況,，不能完全的保證無人車的行駛安全,。

AlphaGo 由谷歌旗下 DeepMind 公司戴密斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)領銜的團隊開發(fā)，其主要工作原理正是 “深度學習”,。

但之所以這樣的方法沒有大規(guī)模應用在機器人和無人駕駛領域,，在于其中仍有迫切需要解決的問題。

首先是如何仿真場景,，因為在圍棋領域,，仿真是非常容易的，把棋盤畫出來就可以了,，而無人駕駛卻需要構造交通場景,，這就需要工程上的投入,。