1. 無人駕駛汽車(chē)屬于人工(gōng)智能嗎(ma)？
2. 生(shēng)活中(zhōng)的人工(gōng)智能之無人駕駛
3. 無人駕駛真能完全替代人工(gōng)駕駛技術嗎(ma)？

一(yī)、無人駕駛汽車(chē)屬于人工(gōng)智能嗎(ma)？

在這裏同時也希望大(dà)家能夠喜歡我(wǒ)的分(fēn)享，大(dà)家如果有更好的關于這個問題的解答，還望分(fēn)享評論出來共同讨論這話(huà)題。 無人駕駛 汽車(chē) 是指通過車(chē)載傳感系統得到本車(chē)位置，同時感知(zhī)道路、車(chē)輛等周圍環境，自動規劃行駛路線，自動控制車(chē)輛的驅動速度、轉向和制動，能主動對障礙物(wù)進行避障，最終控制車(chē)輛到達目的地的智能 汽車(chē) 。在此基礎上，還涉及衍生(shēng)的v2v、調度管理系統、人機交互系統等技術。

人工(gōng)智能是對人的意識、思維、動作等過程的模拟。人工(gōng)智緻力于研究能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識别、圖像識别、自然語言處理和專家系統等。

而根據無人駕駛 汽車(chē) 的功能模塊，可将無人駕駛的關鍵技術分(fēn)爲：定位導航技術、環境感知(zhī)技術、規劃決策技術和自動控制技術。

在無人駕駛技術中(zhōng)的各個模塊中(zhōng)，其實都涉及到人工(gōng)智能的某個方面，比如環境感知(zhī)需要圖像識别的支持，決策規劃離(lí)不開(kāi)專家系統等。

因此，可以說無人駕駛技術是人工(gōng)智能的一(yī)個具體(tǐ)應用。在以上的分(fēn)享關于這個問題的解答都是個人的意見與建議，我(wǒ)希望我(wǒ)分(fēn)享的這個問題的解答能夠幫助到大(dà)家。

我(wǒ)最後在這裏，祝大(dà)家每天開(kāi)開(kāi)心心工(gōng)作快快樂樂生(shēng)活， 健康 生(shēng)活每一(yī)天，家和萬事興，年年發大(dà)财，生(shēng)意興隆，謝謝！

其實，這要看對人工(gōng)智能的定義是什麽，在很多人看來這就是人工(gōng)智能，甚至官方或者政府也定義爲人工(gōng)智能應用，的确相關于之前 汽車(chē) ，無人駕駛的應用可以說是跨時代的。

但就我(wǒ)個人認爲，這并不能算是人工(gōng)智能，而且按理以現在人類可以達到的算力是沒有可能實現真正的人工(gōng)智能（量子機有可能達到）。無人駕駛說白(bái)了隻是基于各種傳感器數據再利用一(yī)系列預設算法進行機器判斷，沒有體(tǐ)現真正的“智能”（自我(wǒ)思考和判斷，當然這個是很可怕的）。

所以我(wǒ)個人認爲無人駕駛隻是基于現有互聯網，物(wù)聯網（射頻(pín)技術、傳感器技術，圖像識别技術等）聯動的一(yī)個高級應用形式，離(lí)真正的“智能”不可同日而語。

無人駕駛和人工(gōng)智能是兩個概念，但是人工(gōng)智能裏面一(yī)定包含了無人駕駛這項技術。說一(yī)下(xià)我(wǒ)理解的觀點，希望可以給你有所啓發。1.無人駕駛是 汽車(chē) 科技 的一(yī)種技術提升。 汽車(chē) 工(gōng)業發展到現在一(yī)百多年 曆史 ，從最早的工(gōng)業革命開(kāi)始至今各種品牌百花齊放(fàng)，無論在車(chē)身結構和駕駛體(tǐ)驗都得到了質的飛躍，但是越來越多的競争和市場也讓各大(dà) 汽車(chē) 企業有效 科技 創新，從esp車(chē)身穩定系統、四驅、自動大(dà)燈延遲、導航、無鑰匙進入、車(chē)道偏離(lí)防碰撞安全系統等等，再到現在 汽車(chē) 中(zhōng)控都裝備了智能觸摸顯示屏，都說明了 汽車(chē) 科技 進步和發展是日新月異，智能 汽車(chē) 也将是以後的趨勢。

2.無人駕駛是 汽車(chē) 科技 的一(yī)種人爲需求。無人駕駛按照現在分(fēn)級别的話(huà)其實是自動駕駛的最高等級，看過一(yī)篇文章是這樣分(fēn)類的：目前我(wǒ)們在市場上所能見到的自動駕駛主要有5個級别，分(fēn)别是從l0-l5。首先，所謂的l0級自動駕駛也就是沒有任何自動化技術，車(chē)輛駕駛完全靠駕駛員(yuán)自己操作。而l1級駕駛又(yòu)被叫做輔助駕駛，其中(zhōng)包括定速巡航，自動泊車(chē)以及車(chē)道保持等基本功能。這些功能可以讓駕駛員(yuán)在駕駛 汽車(chē) 的過程當中(zhōng)避免一(yī)些疲勞駕駛，不用耗費(fèi)過多的精力。l2級駕駛也就是半自動駕駛，是目前市面上最常見的，在大(dà)多數的車(chē)型中(zhōng)我(wǒ)們都能夠看到，其中(zhōng)包括自動輔助駕駛，危險預判刹車(chē)等功能，在安全性能方面還是比較可靠的（比如沃爾沃）。l3級駕駛又(yòu)被稱爲有條件自動駕駛，與l2級相比，它可以在正常的路段下(xià)實現完全自動化駕駛，但是在一(yī)些緊急情況發生(shēng)時，還是需要人工(gōng)來進行輔助制動（比如特斯拉的自動駕駛技術）。l4級駕駛屬于高度自動駕駛， 汽車(chē) 的整體(tǐ)制動性能以及反應能力已經達到了一(yī)個比較高的水準，駕駛員(yuán)坐在 汽車(chē) 内部不用自己操控，而且 汽車(chē) 行駛比較平穩順暢（這個在某些高端車(chē)型上已經實現，但技術還不完善）。最後一(yī)個級别就是l5級自動駕駛，它可以實現無條件的全自動駕駛技術。也就是不管在任何情況下(xià)，都不用擔心路況以及天氣，隻需要坐在車(chē)裏面休息就可以了，這才是真正的無人駕駛。

3.要實現無人駕駛必須和人工(gōng)智能相結合。隻有開(kāi)發了相關電(diàn)子程序，運用到 汽車(chē) 上，才能完成真正的無人駕駛，目前也是趨勢。其實在某些科幻電(diàn)影中(zhōng)，已經預示着 汽車(chē) 今後的變化，将會更快更 科技 ，交通事故更少。當然，進步空間還非常大(dà)。

最後，個人覺得，無人駕駛如果普及了實現了，再好，也不要過度依賴，駕駛感受畢竟是人的一(yī)種體(tǐ)驗和感覺；人工(gōng)智能再先進，也需要人來控制，畢竟隻是智能系統。人，才是關鍵，你說是嗎(ma)？

可以肯定的是，無人駕駛屬于人工(gōng)智能的範疇，屬于人工(gōng)智能的一(yī)種，比較有代表性的是google的無人駕駛技術。

人工(gōng)智能不一(yī)定是人形機器人，具有人類思維模式的計算模型和方式也是屬于的，他可以自主地與人交互。比如現在的語音陪聊機器人，電(diàn)話(huà)機器人，它并沒有機器組成部件，背後作支撐的是人工(gōng)智能的運用從邏輯運算來說，無人駕駛 汽車(chē) 從感知(zhī)，操作，應急等方面幾乎和人的反應是一(yī)樣的了，有些方面甚至還要超過人類！但是也不能說現在無人駕駛技術能夠完全代替人類！

無人駕駛 汽車(chē) 的出現将會減少市場對貨車(chē)司機、出租車(chē)司機及其他職業司機的需求。相反，利用遠程信息技術——即利用電(diàn)信通訊來促進溝通及收集車(chē)輛數據——出租車(chē)和貨車(chē)公司将得以更好地管理自駕駛 汽車(chē) ，提高服務質量和優化服務路線。

無人駕駛是屬于人工(gōng)智能的。

要實現無人駕駛，目前的方式是通過傳感器才起路面信息，再通過算法控制 汽車(chē) 的相應動作，這屬于本地處理，也算邊緣計算吧。

這種方式受限與數據數據不夠多，不能更好的訓練神經網絡，所以存在很多弊端。

随着5g網絡的建設，以後傳感器采集的路面數據可以上傳到服務器，數據處理由服務器完成，再将處理後的數據下(xià)發給 汽車(chē) ， 汽車(chē) 再根據數據執行相應動作，由于5g的實時性更高，因此安全性可以得到很大(dà)的保障，這樣越多車(chē)上傳數據，服務器的神經網絡就會越智能越精準。

非常感謝悟空邀請！在這裏能爲你解答這個問題，讓我(wǒ)帶領你們一(yī)起走進這個問題，現在讓我(wǒ)們一(yī)起探讨一(yī)下(xià)。

在這裏同時也希望大(dà)家能夠喜歡我(wǒ)的分(fēn)享，大(dà)家如果有更好的關于這個問題的解答，還望分(fēn)享評論出來共同讨論這話(huà)題。 無人駕駛 汽車(chē) 是指通過車(chē)載傳感系統得到本車(chē)位置，同時感知(zhī)道路、車(chē)輛等周圍環境，自動規劃行駛路線，自動控制車(chē)輛的驅動速度、轉向和制動，能主動對障礙物(wù)進行避障，最終控制車(chē)輛到達目的地的智能 汽車(chē) 。在此基礎上，還涉及衍生(shēng)的v2v、調度管理系統、人機交互系統等技術。

人工(gōng)智能是對人的意識、思維、動作等過程的模拟。人工(gōng)智緻力于研究能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識别、圖像識别、自然語言處理和專家系統等。

而根據無人駕駛 汽車(chē) 的功能模塊，可将無人駕駛的關鍵技術分(fēn)爲：定位導航技術、環境感知(zhī)技術、規劃決策技術和自動控制技術。

在無人駕駛技術中(zhōng)的各個模塊中(zhōng)，其實都涉及到人工(gōng)智能的某個方面，比如環境感知(zhī)需要圖像識别的支持，決策規劃離(lí)不開(kāi)專家系統等。

因此，可以說無人駕駛技術是人工(gōng)智能的一(yī)個具體(tǐ)應用。在以上的分(fēn)享關于這個問題的解答都是個人的意見與建議，我(wǒ)希望我(wǒ)分(fēn)享的這個問題的解答能夠幫助到大(dà)家

在以上的分(fēn)享關于這個問題的解答都是個人的意見與建議，我(wǒ)希望我(wǒ)分(fēn)享的這個問題的解答能夠幫助到大(dà)家。

在這裏同時也希望大(dà)家能夠喜歡我(wǒ)的分(fēn)享，大(dà)家如果有更好的關于這個問題的解答，還望分(fēn)享評論出來共同讨論這話(huà)題。

我(wǒ)最後在這裏，祝大(dà)家每天開(kāi)開(kāi)心心工(gōng)作快快樂樂生(shēng)活， 健康 生(shēng)活每一(yī)天，家和萬事興，年年發大(dà)财，生(shēng)意興隆，謝謝！

無人駕駛應該是多項技術的綜合，不能完全劃歸到屬于人工(gōng)智能。這裏面比較重要是物(wù)聯網，雷達及人工(gōng)智能。在環境探測中(zhōng)就會用到圖像識别，在駕駛決策中(zhōng)就會用到機器學習。這兩項都是人工(gōng)智能中(zhōng)的技術。

無人駕駛是人工(gōng)智能的一(yī)種。人工(gōng)智能基本特點是大(dà)數據處理和機器學習功能。

無人駕駛需要實時采集周邊路況信息，并進行處理，具備大(dà)數據處理的特點。同時，需要自主進行路徑規劃和路況學習，屬于機器學習一(yī)類。

所以無人駕駛是屬于人工(gōng)智能的。

無人駕駛是現代人工(gōng)隻能（ai）在 汽車(chē) 領域的一(yī)種應用。目前的發展階段還比較初級，依賴傳感器數據采集、外(wài)部數據實時運算、傳輸等非内部因素。将來應該能進化到更高階的形式。

無人駕駛是人工(gōng)智能的交通範疇落地應用。人工(gōng)智能有很多應用範疇，如醫學、交通、農學等。

二、生(shēng)活中(zhōng)的人工(gōng)智能之無人駕駛

姓名：陳心語  學号：21009102266 書(shū)院：海棠1号書(shū)院

轉自： 人工(gōng)智能在自動駕駛技術中(zhōng)的應用 - 雲+社區 - 騰訊雲 (tencent.com)

【嵌牛導讀】本文介紹了人工(gōng)智能在無人駕駛方面的應用。

【嵌牛鼻子】人工(gōng)智能運用于無人駕駛。

【嵌牛提問】人工(gōng)智能在無人駕駛方面中(zhōng)有什麽運用呢？

【嵌牛正文】

随着技術的快速發展雲計算、大(dà)數據、人工(gōng)智能一(yī)些新名詞進入大(dà)衆的視野，人工(gōng)智能是人類進入信息時代後的又(yòu)一(yī)技術革命正受到越來越廣泛的重視。作爲人工(gōng)智能技術在汽車(chē)行業、交通領域的延伸與應用，無人駕駛近幾年在世界範圍内受到了産學界甚至國家層面的密切關注。

自動駕駛汽車(chē)依靠人工(gōng)智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，讓電(diàn)腦可以在沒有任何人類主動的操作下(xià)，自動安全地操作機動車(chē)輛。自動駕駛技術将成爲未來汽車(chē)一(yī)個全新的發展方向。

本文将主要介紹人工(gōng)智能技術在自動駕駛中(zhōng)的應用領域，并對自動技術的發展前景進行一(yī)個簡單的分(fēn)析。

人工(gōng)智能是一(yī)門起步晚卻發展快速的科學。20 世紀以來科學工(gōng)作者們不斷尋求着賦予機器人類智慧的方法。現代人工(gōng)智能這一(yī)概念是從英國科學家圖靈的尋求智能機發展而來，直到1937年圖靈發表的論文《理想自動機》給人工(gōng)智能下(xià)了嚴格的數學定義，現實世界中(zhōng)實際要處理的很多問題不能單純地是數值計算，如言語理解與表達、圖形圖像及聲音理解、醫療診斷等等。

1955 年newell 和simon 的logic theorist證明了《數學原理》中(zhōng)前52 個定理中(zhōng)的38 個。simon 斷言他們已經解決了物(wù)質構成的系統如何獲得心靈性質的問題( 這種論斷在後來的哲學領域被稱爲“強人工(gōng)智能”) ，認爲機器具有像人一(yī)樣邏輯思維的能力。1956 年，“人工(gōng)智能”( ai) 由美國的johnmccarthy 提出，經過早期的探索階段，人工(gōng)智能向着更加體(tǐ)系化的方向發展，至此成爲一(yī)門獨立的學科。

五十年代，以遊戲博弈爲對象開(kāi)始了人工(gōng)智能的研究；六十年代，以搜索法求解一(yī)般問題的研究爲主；七十年代，人工(gōng)智能學者進行了有成效的人工(gōng)智能研究；八十年代，開(kāi)始了不确定推理、非單調推理、定理推理方法的研究；九十年代，知(zhī)識表示、機器學習、分(fēn)布式人工(gōng)智能等基礎性研究方面都取得了突破性的進展。

人工(gōng)智能在自動駕駛技術中(zhōng)的應用概述

人工(gōng)智能發展六十年，幾起幾落，如今迎來又(yòu)一(yī)次熱潮，深度學習、計算機視覺和自然語言理解等各方面的突破，使得許多曾是天方夜譚的應用成爲可能，無人駕駛汽車(chē)就是其中(zhōng)之一(yī)。作爲人工(gōng)智能等技術在汽車(chē)行業、交通領域的延伸與應用，無人駕駛近幾年在世界範圍内受到了産學界甚至國家層面的密切關注。目前，人工(gōng)智能在汽車(chē)自動駕駛技術中(zhōng)也有了廣泛應用。

自動駕駛汽車(chē)依靠人工(gōng)智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，它是一(yī)個集環境感知(zhī)、規劃決策、多等級輔助駕駛等功能于一(yī)體(tǐ)的綜合系統， 它集中(zhōng)運用了計算機、現代傳感、信息融合、通訊、人工(gōng)智能及自動控制等技術, 是典型的高新技術綜合體(tǐ)。

這種汽車(chē)能和人一(yī)樣會“思考” 、“判斷”、“行走” ，讓電(diàn)腦可以在沒有任何人類主動的操作下(xià)，自動安全地操作機動車(chē)輛 。 按照 sae （美國汽車(chē)工(gōng)程師協會）的分(fēn)級，共分(fēn)爲：駕駛員(yuán)輔助、部分(fēn)自動駕駛、有條件自動駕駛、高度自動駕駛、完全自動駕駛五個層級。

第一(yī)階段：駕駛員(yuán)輔助 目的是爲駕駛者提供協助，包括提供重要或有益的駕駛相關信息，以及在形勢開(kāi)始變得危急的時候發出明确而簡潔的警告。現階段大(dà)部分(fēn)adas主動安全輔助系統，讓車(chē)輛能夠實現感知(zhī)和幹預操作。例如防抱死制動系統（abs）、電(diàn)子穩定性控制（esc）、車(chē)道偏離(lí)警告系統、正面碰撞警告系統、盲點信息系統等等，此時車(chē)輛是能夠通過攝像頭、雷達傳感器獲知(zhī)周圍交通狀況，進而做出警示和幹預。

第二階段：部分(fēn)自動駕駛 車(chē)輛通過攝像頭、雷達傳感器、激光傳感器等等設備獲取道路以及周邊交通信息，車(chē)輛會自行對方向盤和加減速中(zhōng)的多項操作提供駕駛支援，在駕駛者收到警告卻未能及時采取相應行動時能夠自動進行幹預，其他操作交由駕駛員(yuán)，實現人機共駕，但車(chē)輛不允許駕駛員(yuán)的雙手脫離(lí)方向盤。例如自适應巡航控制（acc）、車(chē)道保持輔助系統（lka）、自動緊急制動（aeb）系統、車(chē)道偏離(lí)預警（ldw）等。

第三階段：有條件自動駕駛 由自動駕駛系統完成駕駛操作，根據路況條件所限，必要時發出系統請求，必須交由駕駛員(yuán)駕駛。

第四階段：高度自動駕駛 由自動駕駛系統完成所有駕駛操作，根據系統請求，駕駛員(yuán)可以不接管車(chē)輛。車(chē)輛已經可以完成自動駕駛，一(yī)旦出現自動駕駛系統無法招架的情形，車(chē)輛也可以自行調整完成自動駕駛，駕駛員(yuán)不需要幹涉。

第五階段：完全自動駕駛 自動駕駛的理想形态，乘客隻需提供目的地，無論任何路況，任何天氣，車(chē)輛均能夠實現自動駕駛。這種自動化水平允許乘客從事計算機工(gōng)作、休息和睡眠以及其他娛樂等活動，在任何時候都不需要對車(chē)輛進行監控。

自動駕駛的實現

車(chē)輛實現自動駕駛，必須經由三大(dà)環節：

第一(yī)，感知(zhī)。 也就是讓車(chē)輛獲取，不同的系統需要由不同類型的車(chē)用感測器，包含毫米波雷達、超聲波雷達、紅外(wài)雷達、雷射雷達、ccd \cmos影像感測器及輪速感測器等來收集整車(chē)的工(gōng)作狀态及其參數變化情形。

第二，處理。 也就是大(dà)腦将感測器所收集到的資(zī)訊進行分(fēn)析處理，然後再向控制的裝置輸出控制訊号。

第三，執行。 依據ecu輸出的訊号，讓汽車(chē)完成動作執行。其中(zhōng)每一(yī)個環節都離(lí)不開(kāi)人工(gōng)智能技術的基礎。

人工(gōng)智能在自動駕駛定位技術中(zhōng)的應用

定位技術是自動駕駛車(chē)輛行駛的基礎。目前常用的技術包括 線導航、磁導航、無線導航、視覺導航、導航、激光導航等。

其中(zhōng)磁導航是目前最成熟可靠的方案,現有大(dà)多數應用均采用這種導航技術。磁導航技術通過在車(chē)道上埋設磁性标志(zhì)來給車(chē)輛提供車(chē)道的邊界信息,磁性材料具有好的環境适應性,它對雨天,冰雪覆蓋,光照不足甚至無光照的情況都可适應,不足之處是需要對現行的道路設施作出較大(dà)的改動,成本較高。同時磁性導航技術無法預知(zhī)車(chē)道前方的障礙,因而不可能單獨使用。

視覺導航對基礎設施的要求較低,被認爲是最有前景的導航方法。在高速路和城市環境中(zhōng)視覺方法受到了較大(dà)的關注。

人工(gōng)智能在自動駕駛圖像識别與感知(zhī)中(zhōng)的應用

無人駕駛汽車(chē)感知(zhī)依靠傳感器。目前傳感器性能越來越高、體(tǐ)積越來越小(xiǎo)、功耗越來越低，其飛速發展是無人駕駛熱潮的重要推手。反過來，無人駕駛又(yòu)對車(chē)載傳感器提出了更高的要求，又(yòu)促進了其發展。

用于無人駕駛的傳感器可以分(fēn)爲四類：

雷達傳感器

主要用來探測一(yī)定範圍内障礙物(wù)（比如車(chē)輛、行人、路肩等）的方位、距離(lí)及移動速度，常用車(chē)載雷達種類有激光雷達、毫米波雷達和超聲波雷達。激光雷達精度高、探測範圍廣，但成本高，比如google無人車(chē)頂上的64線激光雷達成本高達70多萬元人民币；毫米波雷達成本相對較低，探測距離(lí)較遠，被車(chē)企廣泛使用，但與激光雷達比精度稍低、可視角度偏小(xiǎo)；超聲波雷達成本最低，但探測距離(lí)近、精度低，可用于低速下(xià)碰撞預警。

視覺傳感器

主要用來識别車(chē)道線、停止線、交通信号燈、交通标志(zhì)牌、行人、車(chē)輛等。常用的有單目攝像頭、雙目攝像頭、紅外(wài)攝像頭。視覺傳感器成本低，相關研究與産品非常多，但視覺算法易受光照、陰影、污損、遮擋影響，準确性、魯棒性有待提高。所以，作爲人工(gōng)智能技術廣泛應用的領域之一(yī)的圖像識别，也是無人駕駛汽車(chē)領域的一(yī)個研究熱點。

定位及位姿傳感器

主要用來實時高精度定位以及位姿感知(zhī)，比如獲取經緯度坐标、速度、加速度、航向角等，一(yī)般包括全球衛星定位系統（gnss）、慣性設備、輪速計、裏程計等。現在國内常用的高精度定位方法是使用差分(fēn)定位設備，如rtk-gps，但需要額外(wài)架設固定差分(fēn)基站，應用距離(lí)受限，而且易受建築物(wù)、樹(shù)木遮擋影響。近年來很多省市的測繪部門都架設了相當于固定差分(fēn)基站的連續運行參考站系統（cors），比如遼甯、湖北(běi)、上海等，實現了定位信号的大(dà)範圍覆蓋，這種基礎設施建設爲智能駕駛提供了有力的技術支撐。定位技術是無人駕駛的核心技術，因爲有了位置信息就可以利用豐富的地理、地圖等先驗知(zhī)識，可以使用基于位置的服務。

車(chē)身傳感器

來自車(chē)輛本身，通過整車(chē)網絡接口獲取諸如車(chē)速、輪速、檔位等車(chē)輛本身的信息。

人工(gōng)智能在自動駕駛深度學習中(zhōng)的應用

駕駛員(yuán)認知(zhī)靠大(dà)腦，無人駕駛汽車(chē)的“大(dà)腦”則是計算機。無人車(chē)裏的計算機與我(wǒ)們常用的台式機、筆記本略有不同，因爲車(chē)輛在行駛的時候會遇到颠簸、震動、粉塵甚至高溫的情況，一(yī)般計算機無法長時間運行在這些環境中(zhōng)。所以無人車(chē)一(yī)般選用工(gōng)業環境下(xià)的計算機——工(gōng)控機。

工(gōng)控機上運行着操作系統，操作系統中(zhōng)運行着無人駕駛軟件。如圖1所示爲某無人駕駛車(chē)軟件系統架構。操作系統之上是支撐模塊（這裏模塊指的是計算機程序），對上層軟件模塊提供基礎服務。

支撐模塊包括：虛拟交換模塊，用于模塊間通信；日志(zhì)管理模塊，用于日志(zhì)記錄、檢索以及回放(fàng)；進程監控模塊，負責監視整個系統的運行狀态，如果某個模塊運行不正常則提示操作人員(yuán)并自動采取相應措施；交互調試模塊，負責開(kāi)發人員(yuán)與無人駕駛系統交互。

圖：某無人駕駛車(chē)軟件系統架構

除了對外(wài)界進行認知(zhī)之外(wài)，機器還必須要能夠進行學習。深度學習是無人駕駛技術成功地基礎，深度學習是源于人工(gōng)神經網絡的一(yī)種高效的機器學習方法。深度學習可以提高汽車(chē)識别道路、行人、障礙物(wù)等的時間效率，并保障了識别的正确率。通過大(dà)量數據的訓練之後，汽車(chē)可以将收集到的圖形，電(diàn)磁波等信息轉換爲可用的數據，利用深度學習算法實現無人駕駛。

在無人駕駛汽車(chē)通過雷達等收集到數據時，對于原始的訓練數據要首先進行數據的預處理化。計算均值并對數據的均值做均值标準化、對原始數據做主成分(fēn)分(fēn)析、使用pca白(bái)化或zca白(bái)化。例如：将激光傳感器收集到的時間數據轉換爲車(chē)與物(wù)體(tǐ)之間的距離(lí)；将車(chē)載攝像頭拍攝到的照片信息轉換爲對路障的判斷，對紅綠燈的判斷，對行人的判斷等；雷達探測到的數據轉換爲各個物(wù)體(tǐ)之間的距離(lí)。

将深度學習應用于無人駕駛汽車(chē)中(zhōng)， 主要包含以下(xià)步驟：

1. 準備數據，對數據進行預處理再選用合适的數據結構存儲訓練數據和測試元組；

2. 輸入大(dà)量數據對第一(yī)層進行無監督學習；

3. 通過第一(yī)層對數據進行聚類，将相近的數據劃分(fēn)爲同一(yī)類，随機進行判斷；

4. 運用監督學習調整第二層中(zhōng)各個節點的閥值，提高第二層數據輸入的正确性；

5. 用大(dà)量的數據對每一(yī)層網絡進行無監督學習，并且每次用無監督學習隻訓練一(yī)層，将其訓練結果作爲其更高一(yī)層的輸入。

6. 輸入之後用監督學習去(qù)調整所有層。

人工(gōng)智能在自動駕駛信息共享中(zhōng)的應用

首先， 利用無線網絡進行車(chē)與車(chē)之間的信息共享。通過專用通道，一(yī)輛汽車(chē)可以把自己的位置、路況實時分(fēn)享給隊裏的其它汽車(chē)，以便其它車(chē)輛的自動駕駛系統，在收到信息後做出相應調整。

其次， 是3d路況感應，車(chē)輛将結合超聲波傳感器、攝像機、雷達和激光測距等技術，檢測出汽車(chē)前方約5米内地形地貌，判斷前方是柏油路還是碎石、草地、沙灘等路面，根據地形自動改變汽車(chē)設置。

另外(wài)， 汽車(chē)還将能進行自動變速，一(yī)旦探測到地形發生(shēng)改變，可以自動減速，路面恢複正常後，再回到原先狀态。

汽車(chē)信息共享所收集到的交通信息量将非常巨大(dà)，如果不對這些數據進行有效處理和利用，就會迅速被信息所湮沒。因此需要采用數據挖掘、人工(gōng)智能等方式提取有效信息，同時過濾掉無用信息。考慮到車(chē)輛行駛過程中(zhōng)需要依賴的信息具有很大(dà)的時間和空間關聯性，因此有些信息的處理需要非常及時。

人工(gōng)智能應用于自動駕駛技術中(zhōng)的優勢

人工(gōng)智能算法更側重于學習功能，其他算法更側重于計算功能。 學習是智能的重要體(tǐ)現，學習功能是人工(gōng)智能的重要特征，現階段大(dà)多人工(gōng)智能技術還處在學的階段。如前文所說，無人駕駛實際上是類人駕駛，是智能車(chē)向人類駕駛員(yuán)學習如何感知(zhī)交通環境，如何利用已有的知(zhī)識和駕駛經驗進行決策和規劃，如何熟練地控制方向盤、油門和刹車(chē)。

從感知(zhī)、認知(zhī)、行爲三個方面看， 感知(zhī)部分(fēn)難度最大(dà)， 人工(gōng)智能技術應用最多。感知(zhī)技術依賴于傳感器，比如攝像頭，由于其成本低，在産業界倍受青睐。以色列一(yī)家名叫mobileye的公司在交通圖像識别領域做得非常好，它通過一(yī)個攝像頭可以完成交通标線識别、交通信号燈識别、行人檢測，甚至可以區别前方是自行車(chē)、汽車(chē)還是卡車(chē)。

人工(gōng)智能技術在圖像識别領域的成功應用莫過于深度學習，近幾年研究人員(yuán)通過卷積神經網絡和其它深度學習模型對圖像樣本進行訓練，大(dà)大(dà)提高了識别準确率。mobileye目前取得的成果，正是得益于該公司很早就将深度學習當作一(yī)項核心技術進行研究。 認知(zhī)與控制方面，主要使用人工(gōng)智能領域中(zhōng)的傳統機器學習技術，通過學習人類駕駛員(yuán)的駕駛行爲建立駕駛員(yuán)模型，學習人的方式駕駛汽車(chē)。

無人駕駛技術所面臨的挑戰和展望

在目前交通出行狀況越來越惡劣的背景下(xià)，“無人駕駛”汽車(chē)的商(shāng)業化前景，還受很多因素制約。

主要有：

1. 法規障礙

2. 不同品牌車(chē)型間建立共同協議，行業缺少規範和标準

3. 基礎道路狀況，标識和信息準确性，信息網絡的安全性

4. 難以承受的高昂成本

此外(wài)，“無人駕駛”汽車(chē)的一(yī)個最大(dà)特點，就是 車(chē)輛網絡化、信息化程度極高 ，而這也對電(diàn)腦系統的安全問題形成極大(dà)挑戰。一(yī)旦遇到電(diàn)腦程序錯亂或者信息網絡被入侵的情況，如何繼續保證自身車(chē)輛以及周圍其他車(chē)輛的行駛安全，這同樣是未來急需解決的問題。 雖然無人駕駛技術還存在着很多挑戰，但是無人駕駛難在感知(zhī)，重在“學習”，無人駕駛的技術水平遲早會超過人類，因爲穩、準、快是機器的先天優勢，人類無法與之比拟。

三、無人駕駛真能完全替代人工(gōng)駕駛技術嗎(ma)？

要想了解無人駕駛真能完全替代人工(gōng)駕駛，首先要了解無人駕駛的本質

水車(chē)可以代替人力嗎(ma)？自動織布機可以替代工(gōng)人織布機嗎(ma)？自動化車(chē)床可以替代工(gōng)人嗎(ma)？計算機可以替代人類計算嗎(ma)？ai可以替代人類工(gōng)作嗎(ma)？

答案顯然是可以的，但前提是技術必須成熟，且從技術出現到完全替代人類，這一(yī)過程需要時間。

任何技術的成熟都不是單獨某項技術成熟，而是多個學科的科學技術共同突破，在基礎建設的基礎上，市場培育到一(yī)定程度的必然結果。

無人駕駛技術： 谷歌、特斯拉、小(xiǎo)鵬、百度等等等等衆多廠家紛紛投入巨資(zī)研發無人駕駛技術，資(zī)本的嗅覺從來都是敏感的，如鲨魚聞到血腥一(yī)樣，一(yī)旦發現目标就群起攻之。無人駕駛技術已經初步實現。

傳感器技術及成本的降低： 傳感器是無人駕駛系統的眼睛和耳朵，激光雷達、毫米波雷達、視覺避障技術在短短的幾年内迅速成熟，成本從一(yī)台幾十萬美元在不到5年内已經降到幾萬元，性能也提升了數十倍。這極大(dà)的争強了數據獲取的準确性和便利性，爲無人駕駛技術計算提供了數據基礎。

通訊技術及成本的降低： 以前爲了無人車(chē)與中(zhōng)央指揮系統、交通指揮信息的交互幾乎無法實現，随着5g的普及，道路交通智慧化（新基建）的完成，爲無人駕駛技術提供更詳細的輔助信息指日可待。5g普及之日，就是無人車(chē)市場正式進入紅海市場之時。

uber和滴滴真的隻是打車(chē)軟件嗎(ma)？特斯拉真的隻是新能源 汽車(chē) 的生(shēng)産者嗎(ma)？這兩者都是在盯着未來無人駕駛 汽車(chē) 這個數十萬億的市場！

uber和滴滴現在做的目的是占領未來無人駕駛市場的服務提供商(shāng)的位置；特斯拉等無人車(chē)廠家的目的是占領未來無人車(chē)的硬件市場，甚至希望自己可以分(fēn)走無人車(chē)服務商(shāng)的一(yī)部分(fēn)蛋糕。

美國每年因車(chē)禍死亡的人數再5-6萬人之間，國内每年因車(chē)禍死亡的人數在6-9萬人之間。造成車(chē)禍的最大(dà)原因是因爲人的不規範操作。

機器唯一(yī)靠譜的地方就在于會嚴格按照人類的命令執行，機器的靠譜程度取決于廠家的技術成熟度。一(yī)個靠譜的廠家所生(shēng)産出來的機器通常也會更靠譜。

特斯拉在美國10萬公裏的試運營中(zhōng)，隻有兩起事故，還都是被撞。有多少駕駛員(yuán)的駕駛水平超過機器？更何況，無人駕駛技術目前的全稱依然叫做無人駕駛輔助系統，起碼這代人的駕照不會被淘汰。

無人駕駛完全可以代替人工(gōng)駕駛，這是趨勢，隻是時間早晚的問題，我(wǒ)從以下(xià)幾點論述這個問題:

1、安全性:

從操作精度上來說，任何人類的動作都無法與機器相抗衡，智能系統會根據海量數據來計算速度方向來調整車(chē)輛穩态，而人類隻能靠感覺和經驗，而其往往不是很可靠；

從專注度來說，智能駕駛系統不會因爲長時間駕駛而感到枯燥、疲憊，更不會因爲需要社交 娛樂 而轉移注意力導緻事故發生(shēng)；

從駕駛經驗和技巧獲取方面，一(yī)個智能駕駛系統可以在極短的時間内獲取巨量的 曆史 數據，并通過短暫的硬件匹配矯正就可以熟練操縱一(yī)台轎車(chē)，而人類至少需要數年的時間才能熟練操縱，而且人類獲取經驗的渠道和方法，遠遠不能和智能系統相媲美。

2、必要性:

除了短時間的駕駛和部分(fēn)人群的特殊愛好外(wài)，大(dà)部分(fēn)的駕駛工(gōng)作讓人感到疲憊，尤其是長時間的旅行和貨運，對于人類來說長時間保持同一(yī)姿勢本就不符合人體(tǐ)的生(shēng)理需求；

駕駛浪費(fèi)了較大(dà)的人力資(zī)源，無論從貨運還是客運來說，大(dà)量的勞動力從事這種單調乏味的工(gōng)作，随着生(shēng)活水平提高，人力資(zī)源成本升高，必然會引起各個行業的成本上漲，當駕駛工(gōng)作的成本投入占産出比例達到一(yī)定程度時， 社會 就必須解決這一(yī)問題，無人駕駛必須來接替這一(yī)工(gōng)作；

很多高危地區和高危環境下(xià)，無人駕駛可以減少極大(dà)的人員(yuán)傷亡，挽救無數的家庭。

3、可行性:

首先實現無人駕駛不存在絕對的技術壁壘，現有的計算機和視覺系統、激光雷達等完全可以達到自動駕駛的各項技術指标要求，隻是需要時間進行整合和試錯罷了；

另外(wài)從最簡單的無人駕駛方案來說，實現無人駕駛最大(dà)的困難是短時間内讓大(dà)多數車(chē)輛并入同一(yī)計算機調配駕駛網絡，也就是說路上無人駕駛的車(chē)輛越多，無人駕駛的安全性就越高，因爲在同一(yī)駕駛網絡内，由統一(yī)的中(zhōng)樞來進行路線規劃的話(huà)，從決策層面就避免了車(chē)與車(chē)之間事故的發生(shēng)，另外(wài)所有車(chē)輛收集的路線數據對于任何一(yī)輛單體(tǐ)車(chē)輛來說都存在指導意義，其路線規劃，擁堵避讓，事故規避等功能都要遠遠優于人類通過現有途徑獲取信息做出的決策。

首先我(wǒ)認爲無人駕駛是不能完全替代人工(gōng)駕駛技術的，至于爲什麽，在看完我(wǒ)的回答你就知(zhī)道了。

随着 社會 高速的發展， 汽車(chē) 已經成爲每個人出行不可或缺的交通工(gōng)具了，但随着 汽車(chē) 數量的越來越多，交通事故發生(shēng)的頻(pín)率也是随之增加，我(wǒ)國每年因爲交通事故死亡的人數已經超過的10萬，當然造成交通事故的原因有很多，但是大(dà)部分(fēn)都是因爲司機的不當駕駛導緻的，如果我(wǒ)們的 汽車(chē) 不需要人去(qù)駕駛，就可以在道路上飛快的奔馳，那麽什麽疲勞駕駛，酒後駕車(chē)這些問題都将不複存在，也就意味着我(wǒ)們的駕駛過程将變得安全高效輕松，無人駕駛這項技術将實現這一(yī)切，憑借着 汽車(chē) 上的傳感器可以自動感知(zhī) 汽車(chē) 周圍的環境。并根據反饋的結果自動做出相應的駕駛指令，控制 汽車(chē) 的速度，轉向讓 汽車(chē) 在道路上安全的行駛，是不是想想就很美好。

盡管無人駕駛有着非常多人工(gōng)駕駛無法做到的地方，但是目前無人駕駛還是沒有得到人們的信任，其主要原因在于現在人工(gōng)智能的發展還處于個初級階段，而我(wǒ)們道路上有着各種各樣的突發情況，無人駕駛還不足以應付這些複雜(zá)多變的路況，而且在2016年1月20日我(wǒ)國的一(yī)輛特斯拉 汽車(chē) 就在無人駕駛的時候撞上了清潔車(chē)。司機不幸身亡，類似的事件國外(wài)已經發生(shēng)過很多次了，沒有及時避開(kāi)路上的障礙物(wù)或者行人等等，這些事故都告訴我(wǒ)們無人駕駛還沒有辦法讓人完全信任，最起碼現在還差得遠，盡管現在依然很多的 科技 公司還在大(dà)力的研發無人駕駛技術，但我(wǒ)依然覺得在面對情況瞬息萬變的道路上，光靠人工(gōng)智能是不行的。無人駕駛可以作爲輔助駕駛的一(yī)種方式，方便我(wǒ)們更輕松的駕駛我(wǒ)們的 汽車(chē) 。但他永遠無法取代人工(gōng)駕駛。

雖然無人駕駛無法取代人工(gōng)駕駛。但這項技術依然值得去(qù)研究。畢竟這項技術成熟的話(huà)，也可以一(yī)定程度的降低交通事故發生(shēng)次數。以上是我(wǒ)的全部回答。如果覺得對你有幫助的話(huà)。麻煩大(dà)家多多點贊支持！

首先，我(wǒ)解釋一(yī)下(xià)完全替代和普遍替代的意義。 完全替代 就是說将不存在司機這個職業，未來的 汽車(chē) 就如同科幻電(diàn)影中(zhōng)一(yī)樣，乘客隻需上車(chē)，說出目的地就能到達； 普遍替代 意思是在商(shāng)業運營或者工(gōng)業制造中(zhōng)，基本都是無人駕駛，而在一(yī)些個人家庭或者組織機構中(zhōng)，還保有一(yī)定數量的司機，能夠自由的駕駛車(chē)輛。 我(wǒ)更贊同無人駕駛普遍替代人工(gōng)駕駛，完全替代在我(wǒ)們有限的時間認識内是無法達到的。 爲什麽我(wǒ)這樣認爲呢？具體(tǐ)的分(fēn)析如下(xià)。

安全性不足。 相對于運送貨物(wù)，載人的無人駕駛技術有更高的安全性、可靠性要求。不但要保證車(chē)内乘客的安全，也要保證道路上的行人安全。前兩年，uber的自動駕駛測試造成人員(yuán)傷亡，特斯拉的自動駕駛因爲事故多發而變成了“輔助駕駛”，說明現階段的自動駕駛技術還有不小(xiǎo)的缺陷。其實一(yī)句話(huà)說到底，無人駕駛技術還達不到能夠像人一(yī)樣适應複雜(zá)路況的高度。

成本投入過高。 因爲現在無人駕駛首先需要主動從外(wài)界獲取環境信息，主要是通過圖像傳感器、雷達和各種運動傳感器實現；然後信息到達計算機，在計算機上以設計好的算法處理，得到邏輯判斷結果；最後邏輯判斷結果生(shēng)成指令，通過 汽車(chē) 的控制系統來指揮車(chē)輛做出駕駛反應。在這個過程中(zhōng)所涉及的硬件、軟件以及與系統配套的服務鏈的成本，平攤到每一(yī)輛無人駕駛車(chē)輛上，可能需要上百萬。這對于大(dà)規模商(shāng)業化運作是不可接受的。

以上兩點是無人駕駛技術最顯著的缺陷，并且在短期之内無法得到徹底解決。

任何一(yī)項先進技術在 社會 的推廣都要受到 社會 客觀因素的制約。其中(zhōng)，無人駕駛技術對 社會 生(shēng)産變革就是首當其沖的。 假設無人駕駛有了全面商(shāng)用的牌照，大(dà)量的資(zī)本投入，各大(dà)技術公司和 汽車(chē) 廠商(shāng)跟進，以現代 社會 的制造和推廣能力，很快就能進行大(dà)規模應用。那麽與交通運輸行業相關的人員(yuán)多少人員(yuán)得下(xià)崗？這種短時間内的巨大(dà)變化是 社會 所不能承受的。

這就如同核能技術，大(dà)家都知(zhī)道它清潔高效，是一(yī)項可以造福人類的能源技術。但是在國際上，一(yī)旦有國家想發展核能技術，聯合國五常就會顯得異常謹慎，基本都不會任其自由發展。大(dà)家都知(zhī)道它好，爲什麽還要有這麽大(dà)的阻礙呢？因爲它可能在某些國家手裏進化爲原子彈技術，牽動着幾個大(dà)國的利益。所以要讓它慢(màn)下(xià)來，讓它受控。這裏的無人駕駛技術對于 社會 的影響是一(yī)樣的，還是要讓其慢(màn)慢(màn)過渡，最終控制在一(yī)個水平線下(xià)。

俗話(huà)說得好，在無論多麽先進的技術面前也有遵循守舊(jiù)的人。 這其實是人類的一(yī)個普遍的心理認知(zhī)，人們爲什麽總是會懷舊(jiù)，就是因爲有這個因素存在。所以，假設無人駕駛技術經過n多年的發展，已經智能到與人工(gōng)駕駛沒有任何區别，我(wǒ)敢斷言，到時候依然有一(yī)大(dà)批“駕駛愛好者”，他們會以親手駕車(chē)爲樂趣，而且這群人永遠不會消失。

再者， 社會 上很多組織機構必須保留人工(gōng)駕駛，比如警隊，押運公司等等。縱使無人駕駛再先進，這些行業也不可能用機器替代人。此外(wài)，很多有 社會 地位的人，他們估計也不會想要一(yī)台冰冷的機器作爲自己的司機，畢竟人是任何機器無法替代的。

由此看來，無人駕駛隻會普遍替代人工(gōng)駕駛。

以上就是我(wǒ)對“無人駕駛真能完全替代人工(gōng)駕駛技術嗎(ma)”這個問題的分(fēn)析。希望我(wǒ)的答案能夠幫助有同樣疑問的朋友們。

您好，很高興回答您的問題，我(wǒ)是年月爲安。

就目前而言自動駕駛代替人工(gōng)駕駛肯定是不可能的，但是無人駕駛作爲 汽車(chē) 未來的研究方向，其對于 汽車(chē) 行業甚至是交通運輸業有着深遠的影響。無人駕駛 汽車(chē) 的來臨将能夠解放(fàng)人類的雙手，降低交通事故發生(shēng)的頻(pín)率，保證了人們的安全。同時随着人工(gōng)智能、傳感檢測等核心技術的突破和不斷推進，無人駕駛必将更加智能化。

任何技術的出現到成熟都需要時間，同時，無人駕駛也出現了一(yī)些問題。5月4日，一(yī)輛由waymo運營的無人駕駛 汽車(chē) 在亞利桑那州錢德勒市發生(shēng)了交通事故。來自事故現場的畫面顯示，一(yī)輛waymo迷你貨車(chē)的一(yī)側塌陷，另一(yī)輛車(chē)的前端被撞壞。現場有輕微的傷亡報告。接着8月24日，蘋果無人駕駛測試車(chē)上周在美國加州測試時發生(shēng)了首起交通事故，一(yī)輛自動駕駛模式下(xià)的蘋果測試車(chē)輛在準備從基弗路向南(nán)并入勞倫斯高速公路時遭遇追尾。現場沒有人員(yuán)傷亡。那麽，無人駕駛 汽車(chē) 的技術原理是什麽呢？

無人駕駛 汽車(chē) 技術的原理

傳感器技術，傳感器技術直接聯系着現實世界與 汽車(chē) 控制系統，而傳感器技術又(yòu)包含圖像傳感器和距離(lí)傳感器。在自動駕駛功能的 汽車(chē) 中(zhōng)常見單攝像頭、多攝像頭，多普勒雷達，gps定位裝置等，正是這些傳感器構成了 汽車(chē) 自動駕駛的眼睛，看清道路上的種種路況。

車(chē)輛電(diàn)子技術， 汽車(chē) 電(diàn)子的特點就是可靠，安全，穩定。而 汽車(chē) 電(diàn)子中(zhōng)的中(zhōng)央處理器必須要滿足以上要求，同時能夠處理多個傳感器采集的數據。隻有這樣才能利用 汽車(chē) 的“大(dà)腦”将采集到的信息通過“神經網絡”（can總線）達到控制“四肢”（四個輪子的制動、加速和轉向）的目的。

操作控制技術，計算機控制系統将處理結果與操作硬件結合起來，實現加速減速、刹車(chē)停車(chē)、變向避讓，以及人機對話(huà)等等，通過自動駕駛技術中(zhōng)的操作控制系統，可以使無人駕駛 汽車(chē) 具備了替代人工(gōng)操縱的能力，其主要完成數據分(fēn)析、數據建模、數據判斷和車(chē)輛狀态調整的功能。

網絡傳輸技術，無人駕駛 汽車(chē) 要能上路，必須具備與互聯網、局域網聯絡和道路環境識别功能，包括車(chē)與車(chē)的聯絡對話(huà)、車(chē)與衛星通訊、車(chē)與天氣預報的聯絡、車(chē)與交通指揮網的聯絡，才能正确識别和選擇道路、正确服從交通警察的指揮、正确決定通過交叉路口、正确避讓危險和安全行車(chē)。而這些信息的獲取和處理必須通過網絡進行數據和信息的傳輸，而在信息的傳輸過程中(zhōng)，信息的安全性也需要特别的注意。

無人駕駛 汽車(chē) 的潛在風險

安全駕駛問題，無人駕駛 汽車(chē) 雖然一(yī)直在強調其技術安全性，但沒人會相信百分(fēn)之百避免交通事故。首先，無人駕駛 汽車(chē) 強力依賴數字交通信号的傳輸，如碰到惡劣天氣打壞車(chē)頂的傳感器，以及碰到無法識别的積雪道路，那麽無人駕駛 汽車(chē) 會面臨“死亡藍(lán)屏”的問題，即臨時性網絡中(zhōng)斷會造成系統故障，而此時坐在車(chē)裏的人會因爲在忙其他事情而沒有注意到，這會導緻一(yī)輛無人駕駛 汽車(chē) 撞向另外(wài)一(yī)輛 汽車(chē) ，其中(zhōng)風險危害性很大(dà)。

法律倫理問題，無人駕駛 汽車(chē) 是技術驅動駕駛，必然會碰到交通事故追責、技術設置違法和技術設置道德等難題，交通事故追責指的是無人駕駛 汽車(chē) 發生(shēng)事故該有誰來負責，在之前無先例可以參考。技術設置違法指的是規避風險可能會違反交通法規，如車(chē)輛前方遇到行人強行通過綠燈放(fàng)行的道路，若規避撞人風險來設置程序，則會違反交通法規，甚至會與後面的車(chē)輛相撞。

認可普及問題，無人駕駛 汽車(chē) 作爲行業颠覆者角色出現，那麽其普及應用會遇到重重阻礙，首先，它會導緻大(dà)面積人員(yuán)失業，如自動駕駛 汽車(chē) 應用于出租車(chē)行業，會帶來出租車(chē)司機的失業。其應用于貨運行業，會帶來貨車(chē)司機的失業。其次，它會影響你的駕駛樂趣，讓人們逐漸失去(qù)操控 汽車(chē) 的能力，你不再有公路旅行和城市穿梭的體(tǐ)驗。

無人駕駛 汽車(chē) 安全問題如何解決

首先，開(kāi)放(fàng)道路測試區應設置提醒告知(zhī)的标志(zhì)，告知(zhī)其他 汽車(chē) 駕駛員(yuán)這段範圍是測試路段，避免隐患。

其次，應提升道路的智能化水平，提升 汽車(chē) 路測的安全性。比如，綜合路測 汽車(chē) 的車(chē)速、地理位置以及所在路段的限速，可以判斷出是否超速。

專家認爲，無人駕駛是人工(gōng)智能在交通領域應用的核心場景，實際上是一(yī)個涉及城市整體(tǐ)交通運營的綜合性問題，包括環境感知(zhī)、智能決策和規劃、智能控制等多個領域需同步實現突破。

綜合來看，無人駕駛 汽車(chē) 将感知(zhī)、決策、控制與反饋整合到一(yī)個系統中(zhōng)，實現了 汽車(chē) 脫離(lí)駕駛員(yuán)而能保證其駕駛操縱性與安全性。無人駕駛的出現将從根本上改變傳統 汽車(chē) 的控制方式，對于交通系統的安全性與通行效率有了較大(dà)保障。随着大(dà)數據、物(wù)聯網、雲計算的不斷深入發展，無人駕駛 汽車(chē) 的性能将會更加完善，我(wǒ)們相信，無人駕駛 汽車(chē) 會發展的越來越好。無人駕駛是終極目标，此前所有的一(yī)切進步，都是必然必須的。

應該不會，這種大(dà)規模的東西首先是要封閉試驗合格（已經搞了多年，現在還沒完成）；再是封閉式運營合格（前段時間在試驗了，但是幾個地方都停了或者效果不好）；再是小(xiǎo)區域試運營合格（估計3個月到1年），同期可以開(kāi)始相關法規等配套出台（估計需要磨合1年以上）；

再是慢(màn)慢(màn)指定城市試運營合格（估計1至2年的試驗期）；再說國家立法制定标準允許自由選擇（半年到1年）；然後通過新舊(jiù)交替把老車(chē)輛淘汰（3--5年）；最後平穩運營一(yī)段時間（1--3年）；中(zhōng)間可以有細微的波折，最後估計可以達到無人駕駛可以取代人工(gōng)駕駛的地步吧。

如果在上世紀初，也許也有許多人問過 汽車(chē) 會完全替代馬車(chē)嗎(ma)？所以以發展的眼光看，無人駕駛必然代替人工(gōng)，但就像 汽車(chē) 帶動了整個公路建設和交通法規的升級一(yī)樣，無人駕駛必然是一(yī)個道路交通系統的整體(tǐ)升級過程。

無人駕駛技術是指使用計算機、傳感器和其他技術及設備，使車(chē)輛在沒有駕駛員(yuán)的主動控制和連續監測下(xià)，可以安全行駛的技術駕駛的基本需求，包括環境感知(zhī)、定位導航、路徑規劃、運動控制等四個方面關鍵技術：

目前以上技術條件都已經可以滿足，但需要配置幾十萬的車(chē)載電(diàn)腦和幾十萬的激光雷達，經濟效益上無法普及，同時對路面條件有一(yī)定要求。自動駕駛将是一(yī)個系統性工(gōng)程，不僅涉及車(chē)的改造，路面條件、道路設施、路面數據鏈、行車(chē)規則、法律法規都需要健全，才能實現自動駕駛的落地，相信這一(yī)過程會在十到二十年内完成。