自动驾驶汽车毫无疑问是未来出行的标准方式。世界上的科技巨头，从Google、Uber到丰田及通用汽车等企业，都投入了巨资来促进该技术的成熟及商业化，因为它将是一个万亿级的市场。
SAE International将自动驾驶技术划分为6个级，其中Level 5意味着完全自主驾驶，不需要乘客的任何参与。而现阶段，大多数汽车则处于Level 2和Level 3之间，可见自动驾驶技术还任重道远。
下图一目了然的展示了自动驾驶汽车相关的软、硬件技术。激光雷达（LIDAR）、摄像头、GPS和超声传感器等硬件，用于检测及接受周围的环境信息。再利用先进的算法（机器学习、人工智能）实时的处理这些信息，从而实现汽车安全可靠的自动巡航。
1
总的来说，自动驾驶的技术主要包括5个功能模块：
- 定位（Localization）
- 感知（Prediction）
- 预测（Prediction）
- 规划（Planning）
- 控制（Control）
定位，即车辆如何准确的确定自己在现实世界中的位置。经典的做法是：通过各种传感器获取环境信息，然后利用卡尔曼滤波（Kalman Filter）来确定车辆最可能的位置。卡尔曼滤波是一种统计方法，它可以根据位置信息的时变序列来估计物体的所处方位，该方法曾用于阿波罗飞船的轨道预测。另一种可行的方法是粒子滤波（Particle filter）。
感知，即车辆如何感知并理解外在环境。该功能可以利用计算机视觉和神经网络算法来实现，后续我们进行详细介绍。
预测，即车辆需要对周围物体（车辆、行人或动物等）的行为进行准确的预判：它们将以多大的速度向什么方向进行移动？它们的运动轨迹是如何的？现阶段最常用的方法是RNN技术，因为该技术可以通过学习过去的行为，从而对未来的趋势进行预测。
路径规划（Path Planning），即车辆如何生成安全、高效的行驶路线。该功能可以采用搜索算法（如A*）、Lattice规划和增强学习实现。
最后，是传统的控制工程。它根据给定的行驶路径，控制车辆的转角、速度和刹车等动作。通常，采用比较成熟的PID控制方法即可，当然，你也可以尝试Linear quadratic regulator（LQR）和Model predictive control（MPC）等更新的算法。
2
在过去的几年里，诸如Uber、Tesla和Waymo等企业在该领域取得了长足的进步，其积累的自动驾驶里程已经高达800万英里。当然，让自动驾驶汽车真正走入现实，还需要克服一系列的软、硬件上的技术难关。
现阶段，主要面临的有以下几点挑战。
数据存储
自动驾驶汽车会产生海量的数据。根据Intel的预测，一辆自动驾驶汽车一天会生成约 4TB 的数据。如果路上有2500辆汽车运营的话，一天产生的数据量则是1PB。如此庞大的数据，采用什么数据结构进行存储和查询，也是个难题。
车辆产生的数据分为两部分，一部分可上传到云端，而另一部分为了车辆的快速反应，需要存储到车上。而对于本地大数据（尤其是视频图像数据）的快速压缩及解压对于某些情况是较难实现的。
此外，数据存储设备的成本也是个问题。面向大众市场的汽车利润率一般在5%左右，也就是说一辆售价10万元的车，纯利润大概为5000元。而说服客户再多花1000元来购置个TB级的硬盘来存储数据，无疑会让很多客户皱起眉头。
数据传输
对于云端数据，你需要将TB级的数据从车辆传输出去。假设你以50Mbit/s的网速上传数据，理论上讲上传4TB数据需要约24小时。如果你有很多辆车同时上传信息，那么相应的，带宽需要线性的增加。可以说，在5G技术还没普及的情况下，世界上大多数地区的互联网带宽能力都难以满足自动驾驶汽车的需求。
传感器成本问题
自动驾驶汽车一般通过摄像头和激光雷达（LiDAR）来感知周围的环境。从成本上讲，摄像头很便宜，而激光雷达成本则非常高。
激光雷达每秒钟发出280万束激光，形成一张能实时感应周边环境的激光网。这张网捕捉到的信息与雷达收到的信号结合，并能够实时生成汽车周围环境的高清数字地图，能让无人驾驶汽车看到摄像头视野范围之外的物体。
目前，激光雷达的成本很难降低。Velodyne的产品线价格区间为8000美元至80000美元不等，几乎和一辆新车的价格差不多。其价格之所以居高不下，要保证激光的发射和接收不出差错，必须通过手工组装和调校，大大降低了生产效率。2016年，百度和福特共同投资了Velodyne公司1.5亿美元，其目的就是为了降低激光雷达的生产成本，从而把整个无人驾驶技术的成本大幅降低。
其他公司（如Tesla），则尝试仅仅依靠视频图像来控制汽车，从而避免激光雷达的高成本问题。但现阶段的自动驾驶技术，激光雷达对大多数环境感知都是必需的，它仍将是制造Level5级自动驾驶汽车昂贵的“拐杖”。
测试里程获取
理论上讲，自动驾驶汽车要想实现安全的自动巡航，至少需要约1亿英里的路测。在测试里程方面，Waymo无疑是最为领先的。8月30日，Waymo宣布其自动驾驶汽车在公共道路上的测试里程达到了900万英里，而在Carcraft系统里则已完成超过50亿英里的模拟测试。
从数据获取速度上看，Waymo的测试里程增长越来越快。第一个百万英里，耗费了Waymo六年时间，而在2018年2月达到500万英里后，里程数则以每两个月百万英里的速度增加，到了6月份后，速度增加为每个月百万英里，这种增长曲线对于自动驾驶技术来说，无疑是非常可喜的。但要达到1亿英里的路测目标，仍需要很长的时间。
极端案例的获取
自从Uber和Tesla自动驾驶车辆卷入交通事故后，制造商意识到获取极端案例对训练自动驾驶汽车的重要性。极端案例（Corner Case），只在特殊情况下出现的路况。比如，在夜晚一个行人突然窜入到车辆前或在街道中央突然掉落一个石头等。
正常情况下获取的数据（如高速公路上的驾驶数据）难以让汽车应对突发情况，因此通过极端案例来训练自动驾驶系统是必须的。Waymo在测试它的自动驾驶汽车时，会随机的跳到汽车前面，检查汽车是否停下来。当前，极端案例数据的获取，通常采用在模拟器中仿真或通过text-to0vide GANs技术创建人工数据。
深度学习的“黑箱”问题
另一个困扰自动驾驶技术的是深度学习技术的“黑箱”问题。这一波人工智能浪潮的最大功臣无疑是“深度学习”技术。通过与大数据的结合，在很多复杂任务上取得了前所未有的进展，如人脸识别、围棋以及自然语言处理，也正是其带来了自动驾驶技术的曙光。但深度神经网络的运行机理也远远超出了我们的理解范围，成为了一个名副其实的“黑箱”问题，也就是说我们无法确定深度神经网络是如何得到最终的结果的。
要让监管机构相信基于深度学习技术的自动驾驶汽车，对公众是足够安全的，最重要的是要理解其为什么识别其他车辆的，或者说如何识别其他非车辆物体的。
在一个著名的项目中，研究人员训练了神经网络来区分狼和狗。这个模型的精度令人印象深刻。然而，研究人员最终发现，神经网络学会了检测图像上的雪，因为大多数训练后的狼图像的背景中都含有雪。
黑箱问题不解决，难以让监管机构相信自动驾驶汽车是足够安全的。
以上是自动驾驶汽车所面临的一些基本问题，还需要大量的资金投入和研究人员来解决。
正如Tim Cook所说：自动驾驶汽车是所有人工智能之母。但其未来无疑是让人向往的。
