什么是自动驾驶
自动驾驶，也被称为无人驾驶，顾名思义，是指交通工具在没有人类操作的情况下，也能够完成环境的感知与导航，顺利到达目的地。
从传统的手动驾驶到智能的自动驾驶，并不是非黑即白的关系。有一个国际权威的机动车工程组织SAE（Society of Automotive Engineers），把汽车的自动驾驶技术分成了六个等级：
L0. 无自动驾驶
这个等级不用多说，就是传统的手动挡汽车，一切都需要完全由驾驶员来操作。
L1. 辅助驾驶
到了这一级，汽车上安装的少量装置可以在特定时刻自动发挥作用，比如电子稳定程式（ESP）、防抱死系统（ABS）。市面上许多“自动档”的汽车，就达到了这个级别。
L2. 部分自动驾驶
在这一等级，仍然以人类驾驶操作为主，车辆进行某些自动化的协调，减轻人类驾驶员的负担。比如自动式巡航定速（ACC）、自动紧急刹车系统（AEB）。
L3. 条件自动驾驶
到了这一级别，就是以车辆的自动驾驶为主了，但人类驾驶员仍然不能掉以轻心，需要保持注意力，一旦遇到特殊情况随时回归手动驾驶操作。
L4. 高度自动驾驶
这一级别更加厉害，人类驾驶员可以在周围环境并不复杂的情况下（没有混乱的道路、没有极端的天气、没有突然冲出来的野生动物），把操作权完全交给车辆的自动驾驶系统。
L5. 完全自动驾驶
这是自动驾驶技术的最高级别，就如同字面的意思，此时汽车不必有驾驶员，任何时候都不必操作车辆，在任何复杂的路面和环境下，车辆都可以顺利完成自动驾驶。
自动驾驶所需的技术
如何获得地图与位置？
要获得完整准确的地图信息，需要通过网络共享到一定范围内的高精度地图，这份地图不止包括建筑和道路的布局，也包括道路拥堵情况、也包括车辆及行人的位置。
最新的通信技术V2X（Vehicle To Everything），保证了车辆与外界网络信息的高效交换。
此外，要获得自己当前的位置，需要用到全球定位系统（GPS），这项技术相信大家都很熟悉。另外一项技术，知道的人可能不多，叫做惯性测量单元（IMU），这项技术可以弥补GPS的误差，并且根据加速度来判断自身的运动方向。
如何感知周围情况？
有了宏观的地图还远远不够，更重要的是感知汽车周围的状况。这时候，各种传感器就要上场了，它们就相当于人的眼睛和耳朵。
传感器包含哪几种呢？最常用的是视觉传感器，也就是摄像头。
视觉传感器成本低，但是精确性差一些，故意造成误导。相比之下，激光传感器具有很高的速度和精确性，但成本不低。
此外，雷达传感器在防止车辆碰撞方面，也有很大的作用。
如何进行决策？
有了地图，有了自身位置，有了周围环境的感知，接下来就轮到做决策了。人类驾驶做决策依靠的是大脑，自动驾驶做决策依靠的是人工智能（AI）。
通过海量数据与深度学习网络训练出来的算法，可以为汽车的各种行动作出有效决策，比如什么时候加速、什么时候转弯、什么时候刹车等等。
如何把决策转化为行动？
人类把想法转化为行动，依靠的是神经系统把大脑信号传递到肌肉，再通过方向盘、油门、刹车装置来进行操控。而自动驾驶系统要把算法做出的决策传递给汽车的各个零件，需要通过控制器。
目前，车载控制器领域比较成熟的解决方案是域控制器（DCU）。该解决方案根据汽车电子部件功能，将整车划分为动力总成、车辆安全、车身电子、智能座舱、智能驾驶等几个域，利用处理能力更强的多核CPU/GPU芯片相对集中的去控制每个域，从而提升控制效率。
自动驾驶的难题
对于自动驾驶技术的研究，尽管已经有了许多不错的成果，但也存在着一些难题。比如：
1.道路的不确定性
世界各地的道路多种多样，并非每一条道路都是标准化的。有的道路过于狭窄，有的道路红绿灯坏掉了，有的道路指示牌被脏东西遮挡......太多的不确定性，都会干扰到算法的判断。
2.传感器的准确度
虽然目前已经有了许多种传感器来帮助检测周围环境，但传感器并非万能的，会出现种种误判。如果传感器设计得不够敏感，可能会把前方一个小孩子忽略掉；如果设计得太过敏感，又有可能因为一只蝙蝠而刻意躲避，从而带来新的危险。
3.算法的局限性
算法的设计，会遇到种种矛盾。比如，汽车遇到危险情况，算法应该优先维护车主的安全，还是优先维护路人的安全？如果信息显示，A道路当前拥堵，B道路当前顺畅，那么众多采用相同算法的自动驾驶汽车，会不会一窝蜂选择B道路，从而造成更大的拥堵？当两辆相邻的汽车采用不同公司设计的算法，会不会做出相冲突的决策而导致事故？
4.网络安全
如果自动驾驶普及开来，这些车辆势必会接入到庞大的智能交通网络当中，听由算法的调度。如果这个智能交通网络遭到黑客入侵，恶意控制这些车辆，很可能会造成非常可怕的灾难。
