什么是自动驾驶？

自动驾驶指车辆借助人工智能、传感器及其他技术，无需人为干预即可自主行驶。车辆依靠激光雷达、摄像头、雷达等传感器感知周围环境，再经复杂算法处理数据，做出行驶决策，实现加速、刹车、转向等操作，像常见的自动泊车、自适应巡航等功能，就是自动驾驶技术的初步应用 。

自动驾驶如何分级？

国际自动机工程学会（SAE）将自动驾驶分为 L0 至 L5 六个等级 。

• L0：无自动化，驾驶员全权操控车辆，辅助功能仅提供警报等。
• L1：驾驶辅助，车辆能实现单一功能自动化，如自适应巡航或车道保持辅助，驾驶员仍需时刻监控驾驶环境。
• L2：部分自动化，多个功能可协同工作，像车道保持与自适应巡航结合，但驾驶员要随时准备接管车辆。
• L3：有条件自动化，特定条件下（如高速公路）车辆能完全接管驾驶，驾驶员可暂时脱离，但系统请求时需及时接管。
• L4：高度自动化，在特定场景（如特定城市区域或高速公路）能完全自动驾驶，无需驾驶员干预。
• L5：完全自动化，车辆全场景自动驾驶，无需方向盘，适用于所有道路与天气条件。

目前，大部分市售车辆处于 L1 至 L2 级别，部分高端车型可达到 L3 级别。

自动驾驶依靠哪些关键技术？

感知技术

通过各类传感器收集车辆周围环境数据。摄像头识别交通信号灯、车道线、行人等视觉信息，成本低但对光线敏感；激光雷达发射激光生成 3D 点云图，精准识别物体形状和位置，精度高却成本昂贵，还受天气影响；毫米波雷达检测物体距离、速度和角度，穿透性强，恶劣天气下表现较好；超声波传感器用于近距离感知，成本低、短距离可靠 。

决策与规划技术

综合分析感知数据，规划车辆动作。行为决策决定车辆高层次动作，如是否超车、停车；路径规划生成从当前位置到目标位置的全局路径；运动规划精确控制车辆行驶轨迹和速度。常用算法有规则与逻辑系统、深度学习、强化学习以及混合方法 。

控制技术

将决策层规划转化为实际操作，包括纵向控制（加速、减速、刹车）和横向控制（调整方向盘角度），常用 PID 控制、MPC 模型预测控制等算法 。

高精地图与定位

高精地图提供厘米级道路信息，辅助车辆识别位置和规划路径；车辆通过 GPS、IMU 和环境感知数据进行精确定位，常用 SLAM 即时定位与地图构建技术 。

车联网（V2X）

通过无线通信实现车辆与外界连接。V2V 车与车通信共享行驶状态，避免碰撞；V2I 车与基础设施通信获取红绿灯、道路封闭等实时信息；V2P 车与行人通信提高对行人的感知能力 。

自动驾驶目前应用在哪些场景？

共享无人车（Robotaxi）

像 Waymo 和百度 Apollo 的自动驾驶出租车服务，乘客无需驾驶员即可出行，提升出行效率与体验 。

自动驾驶卡车（物流运输）

应用于长距离货运，优化物流效率，降低人力成本，例如 TuSimple 和 Embark 的相关应用 。

城市自动驾驶巴士

用于固定线路的无人驾驶公交服务，如 Navya 的自主巴士，为城市公共交通提供新选择 。

无人配送车

适用于末端物流配送，京东、亚马逊等都有应用，提升配送效率和灵活性 。

自动泊车系统

车辆能自主完成泊车操作，提升停车场空间利用率 。

农业与矿业自动驾驶

农业中的自动驾驶拖拉机、矿区中的无人驾驶车辆，提高作业效率和安全性 。

自动驾驶面临哪些挑战？

技术挑战

复杂场景感知难度大，恶劣天气、拥挤交通、道路标识不明等情况，都考验着自动驾驶系统；还有长尾问题，即少见但危险的极端驾驶场景，如动物突然出现、行人异常行为等，处理起来非常棘手；高精地图需要实时动态更新，以适应环境变化，成本和技术难度都很高 。

伦理与法规

发生交通事故时，责任界定模糊不清；紧急情况下的伦理决策，例如优先保护车内乘客还是行人，尚无统一标准；各地法规对自动驾驶的合法化进程不一致，阻碍技术推广 。

成本问题

激光雷达、高性能计算硬件等核心部件价格昂贵，导致车辆成本居高不下，限制大规模应用；高精地图的采集、制作与维护成本也较高 。

网络安全

自动驾驶系统高度依赖网络，容易遭受网络攻击，威胁行车安全 。

社会影响

自动驾驶普及可能导致部分司机岗位流失，引发社会就业问题 。

自动驾驶未来发展趋势如何？

技术融合

激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器协同工作，取长补短，提升整体感知能力；AI 模型持续优化，让决策更稳健、可靠 。

共享出行普及

Robotaxi 有望成为城市出行的重要方式，减少私人汽车保有量，缓解交通拥堵 。

自动驾驶芯片发展

专用芯片性能不断提升，推动算力飞跃，为复杂算法运行提供有力支撑，如 NVIDIA Orin 和 Tesla FSD 芯片 。

法规完善

更多国家和地区将制定支持自动驾驶的法规框架，明确责任界定等关键问题，促进技术合规发展 。

无人化物流

无人配送车和自动驾驶卡车在物流领域的应用将更加广泛，降低物流成本，提高配送效率 。