无人驾驶
无人驾驶技术ppt课件
如何防止黑客攻击和保障系统安全，确保无人驾 驶车辆不会受到恶意干扰或控制。
交通事故责任认定
在无人驾驶车辆发生交通事故时，如何准确界定 责任方，保障各方权益。
复杂环境下的适应性挑战
复杂道路和交通环境
如何处理复杂的道路标志、交通信号和多变的路况，确保无人驾 驶车辆能够正确理解和应对。
与其他交通参与者的交互
特征提取与识别
利用算法对处理后的数据进行特征提取和识 别，如识别车道线、交通信号等。
数据预处理
对采集的原始数据进行滤波、去噪、压缩等 处理，提取有用信息。
环境建模
将识别的特征与环境信息进行融合，建立环 境模型，为决策和控制提供依据。
环境建模与定位技术
01
SLAM技术
即同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping）
全。
促进产业升级和转型
通过优化交通流控制和路径规划 ，无人驾驶技术可以提高道路交 通的运行效率，减少拥堵现象。
提升交通效率
随着无人驾驶技术的普及和应用 ，将产生更多的新职业和就业机 会，如无人驾驶汽车研发、测试 、运营等。
创造新的就业机会
无人驾驶技术的发展将推动汽车 、交通等相关产业的升级和转型 ，促进经济的高质量发展。
根据环境信息和任务需求，规划出从起点到终点 的可行路径，如A*算法、Dijkstra算法等。
路径跟踪控制
采用合适的控制策略，使车辆能够沿着规划好的 路径行驶，并实现精确跟踪。
3
路径规划与跟踪优化
针对复杂环境和多变任务需求，对路径规划和跟 踪方法进行优化，提高自主驾驶能力。
04
自动驾驶硬件平台及 软件架构
无人驾驶等级划分标准
无人驾驶等级划分标准是什么？答：根据《汽车驾驶自动化分级》（GB/T40429-2021）规定，目前自动驾驶技术中分为L0-L5的六个等级：1、L0，纯人工驾驶；2、L1，驾驶自动化；3、L2，辅助驾驶；4、L3，自动辅助驾驶；5、L4，自动驾驶；6、L5，无人驾驶。
无人驾驶六个等级具体内容如下：L0级：L0级的智能驾驶阶段就是没有任何辅助智能化的汽车早期产品，无自动油门、刹车、方向盘等辅助功能，全程皆有驾驶员掌控的零智能阶段。
通俗来讲，在这个阶段就是在配置上没有搭载任何有关定速巡航、自适应巡航等，可以由电脑接管或操控油门刹车等功能的车子，甚至没有任何自动刹车（AEB）等辅助安全功能的车型被统一划分为L0级智能辅助驾驶阶段，凡事都要靠自己。
L1级：驾驶自动化L1级的智能驾驶阶段是指部分功能自动化驾驶，且部分功能自动化的内容相对比较单一，仅搭载像是自动紧急制动（AEB）、车道保持（lane keeping assist system,LKS）、自动巡航系统（adaptive cruise control,ACC）等系统中的一种，车辆驾驶人员对所驾驶车辆有全部控制权，仅是一些功能的有限控制权可代为由系统操控的阶段。
这个阶段也在汽车安全历史上有着重要的作用，大多主动安全功能呢皆是在这个阶段开始被人们重视起来，大大降低了汽车事故率的发生。
L2级：智能辅助驾驶L2级的智能驾驶阶段是指融合了多个智能配置的自动化驾驶车型，例如同时搭载了自动紧急制动和自动转向系统，又或是自适应巡航以及车道保持等至少两种以上配置组合的车型，可以在单一道路内实现有限的自动驾驶，驾驶员依旧需要对车辆拥有控制权且随时可操控车辆的阶段。
L2级智能驾驶阶段也是目前国内道路交通法规下允许的智能驾驶最高阶段。
L3级：自动辅助驾驶L3级的智能驾驶阶段也是被称之为有限自动化阶段，是指在特定的道路内可以实现自动驾驶的高度自动化驾驶阶段，在特定路段里（例如高速）基本不需要人工操作，但安全状况的最终确认以及紧急情况的处理等仍然由驾驶员完成，不过在该路段发生相应交通事故，事故责任在国际智能概念标定里归制造车企所有，这也是车圈大多车企称自己为L2+的重要原因~暂时国内也并没有开放L3级别智能驾驶的交通法规和具体实行标准。
无人驾驶概况及技术简析可编辑全文
，然后对这些区域 提取特征，最后使 用训练的分类器进 行分类
基于深度学习目 框提取速度
标检测的热潮
CVPR 2014 R-CNN
NIPS 2015 Faster R-CNN
CVPR 2016 YOLO
SSD
SSD300： 74.3% mAP
63.4% mAP 46fps
DPM（HOG+SVM） 66% mAP 0.02fps
2011 年 ， 柏 林 自 由 大 学 顺 利 完成拥堵交通流、交通信号灯 及环岛通行等诸多项目。
2015年，google无人车完 成美国加州公路测试。
21世纪
2007
2011
2015
2003
2003 ， 清 华 大 学 研 制 成 功 THMR-V 型 无 人 驾驶车辆。
2009
2009年，Google已完成多款 无人驾驶样车，以及近100万 公里的实际道路测试。
1月
7月
2016 年 1 月 ， 初 创 公 司 Nauto 使 用行车记录仪实 现ADAS功能。
2016年9月，Uber 在匹兹堡市向公 众开放无人驾驶 汽车出行服务。
2016年12月， Chris Urmson成 立了自己的自动 驾驶创业公司。
2017年1月，Quanergy 公司的Solid State LiDAR S3获得了汽车无 人类的最高奖项。
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2.2 关键技术：目标感知 基于深度学习的视觉和LiDAR数据融合方法
1) 显著提高识别分类精度以及收敛速度； 2) 采用车载NVIDIA TX1（15W）运算可达120帧/秒； 3) 物体识别率提高将近5%
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2.2 关键技术：目标感知
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无人驾驶国内外发展现状
无人驾驶国内外发展现状无人驾驶（Autonomous Driving）是指通过各种技术手段实现车辆自主感知、决策、控制, 从而不依赖人类驾驶员的一种出行方式。
无人驾驶技术涉及到传感器、人工智能、控制系统等多个领域, 是人工智能在实际应用中的重要领域之一。
本文将对无人驾驶国内外的发展现状进行分析和比较。
一、国外发展现状1.美国美国是全球无人驾驶技术的领先国家之一。
自Google在2010年开始研发无人驾驶汽车以来, 无人驾驶汽车技术在美国发展迅速。
2016年, 美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）发布了无人驾驶汽车联邦标准, 将无人驾驶汽车的法规标准化。
2018年, 加州成为第一个允许测试无人驾驶汽车上路的州。
到2021年, 美国已经有超过50个州出台了相关法规, 鼓励无人驾驶汽车技术的发展。
目前, 美国的无人驾驶汽车主要由谷歌、特斯拉、Uber、Waymo等公司开发。
这些公司的无人驾驶汽车主要用于测试、试运营等领域。
而2021年12月, 谷歌旗下的自动驾驶公司Waymo开始在美国亚利桑那州的凤凰城提供商业化出租车服务, 这标志着无人驾驶汽车迈向商业化应用的新阶段。
2.德国德国作为欧洲汽车制造业的中心, 无人驾驶技术也得到了很好的发展。
自2011年以来, 德国政府一直在投入资金, 支持无人驾驶技术的研发和应用。
到2020年, 德国已经在全国范围内测试了150辆无人驾驶汽车, 成为欧洲最先进的无人驾驶技术国家之一。
德国的无人驾驶技术主要由梅赛德斯-奔驰、宝马、大众等汽车制造商开发。
这些公司已经在无人驾驶技术领域获得了很大的进展。
例如, 梅赛德斯-奔驰已经在美国加利福尼亚州开始测试自动驾驶汽车, 而宝马也在全球范围绕无人驾驶技术开展了大量的研究和开发工作。
德国政府还推出了一项名为“德国自动驾驶战略”的计划, 旨在将德国打造成全球无人驾驶技术的领导者。
3.日本日本作为亚洲汽车制造业的中心, 也在无人驾驶技术方面发展迅速。
无人驾驶技术前景
无人驾驶技术简介
▪ 无人驾驶技术发展趋势
1.随着人工智能技术的不断突破和传感器技术的不断进步，无 人驾驶技术的发展前景十分广阔。 2.未来，无人驾驶技术将更加注重安全性和可靠性，同时也需 要考虑与人类驾驶行为的兼容性和协同性。
▪ 无人驾驶技术面临的挑战
1.无人驾驶技术在发展过程中面临着多种挑战，包括技术成熟 度、法律法规、伦理道德等方面的问题。 2.为了推动无人驾驶技术的健康发展，需要建立完善的技术标 准和法律法规体系，同时加强公众对无人驾驶技术的认知和理 解。
无人驾驶技术前景
行业应用与案例
行业应用与案例
▪ 物流运输
1.提高物流效率：无人驾驶技术在物流运输领域的应用能够显 著提高物流效率，减少人力成本，优化运输路线，降低运输成 本。 2.实现货物追踪：通过无人驾驶技术，可以实时监控货物运输 的位置和状态，提高物流透明度，便于货物追踪和管理。 3.案例：国内外多家物流公司已经开始采用无人驾驶技术进行 货物配送，如京东、顺丰等。
无人驾驶技术前景
市场规模与增长
市场规模与增长
▪ 市场规模与增长
1.无人驾驶技术市场规模正在快速扩大，预计未来几年将保持高速增长。 2.随着技术的不断进步和应用场景的扩大，无人驾驶技术的市场需求将不断增加。 3.政策支持、投资热度和技术创新将是推动无人驾驶技术市场规模增长的主要因素。
▪ 市场规模
1.据市场研究机构预测，未来几年无人驾驶技术市场规模将有望达到数百亿美元。 2.无人驾驶技术将在物流、出租车、公共交通等多个领域得到广泛应用。 3.随着无人驾驶技术的不断普及，其市场规模有望进一步扩大。
无人驾驶技术前景
技术发展趋势
技术发展趋势
▪ 传感器技术的进步
无人驾驶PPT课件
控制器设计方法及参数整定
控制器设计方法
介绍常用的控制器设计方法，如 PID控制、模糊控制、神经网络控 制等，并分析各种方法的优缺点 。
参数整定策略
详细阐述控制器参数整定的策略 和方法，如经验法、试凑法、优 化算法等，以提高控制器的性能 。
控制器性能评估
介绍如何对设计好的控制器进行 性能评估，包括稳定性、准确性 、鲁棒性等方面的评估。
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目 录
• 无人驾驶技术概述 • 传感器与感知技术 • 定位与导航技术 • 路径规划与决策技术 • 控制与执行系统设计 • 仿真测试与实验验证 • 挑战与未来发展趋势
01
无人驾驶技术概述
定义与发展历程
定义
无人驾驶技术是指通过先进的传感器、控制器、执行器等装置，运用信息通信、互联网、大数据、云计算、人工 智能等新技术，实现车路云一体化智能协同决策和控制的新一代汽车技术。
INS局限性
存在误差累积问题，长时间使用后定位精度 会逐渐降低。
组合导航技术及其优势
组合导航技术
将GPS和INS等多种导航技术进行融 合，利用各自的优势弥补彼此的不足 ，提高整体导航性能。
提高定位精度
通过数据融合算法，减小单一导航技 术的误差，提高整体定位精度。
增强鲁棒性
当某一导航技术受到干扰或失效时， 组合导航系统仍能维持较高的定位性 能。
扩大应用范围
适用于各种复杂环境和场景，如城市 峡谷、隧道、地下停车场等。
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路径规划与决策技术
路径规划算法分类及特点
图搜索算法
基于图论的方法，如Dijkstra、A* 等，适用于静态环境的路径规划 ，能够找到最短或最优路径。
采样算法
如RRT（快速扩展随机树）算法， 适用于高维空间和复杂环境的路径 规划，能够快速探索空间并找到可 行路径。
什么是无人驾驶？
什么是无人驾驶？随着人类技术的不断进步，无人驾驶这一概念已经不再是遥不可及的梦想，而是正在逐渐走向现实生活。
那么什么是无人驾驶呢？无人驾驶是指通过计算机和传感器控制汽车、船只、无人机等交通工具，在没有人为干预的情况下自动完成行驶或执行其他任务。
一、无人驾驶技术的原理无人驾驶的核心技术是人工智能、计算机视觉、机器学习和传感技术。
无人驾驶汽车通过安装激光雷达、摄像头、超声波传感器等设备，将所接收到的数据传输到计算机系统中进行分析和处理。
通过数据比对、分类、学习等技术，掌握道路、信号灯、障碍物等信息并自主生成驾驶决策。
这样无人驾驶汽车就可以像人类驾驶员一样，根据路况、交通信号和其他车辆的情况来判断车速和车道变换等操作。
二、无人驾驶技术的优缺点1. 优点：（1）自动化程度高，不用人为操作，减少人为错误和疲劳驾驶带来的安全隐患。
（2）能够提高交通效率，减少交通拥堵，从而降低交通事故率。
（3）减少污染排放，采用新能源，降低对环境的影响。
2. 缺点：（1）高昂的制造成本，使普及难度较大。
（2）技术安全风险，一旦出现技术问题，会带来极大的安全隐患。
（3）无人驾驶汽车最终仍需经过人类监管，因此也需要建立相应的监管机制。
三、未来无人驾驶的应用前景在未来，无人驾驶将应用于各个领域，包括快递配送、公共交通、农业等。
在物流配送上，无人驾驶汽车可以有效降低人员成本，提高运输效率。
在公共交通上，无人驾驶汽车可以提高乘车舒适性，减少运输成本。
在农业方面，无人驾驶技术可以检测植物状况，进行精准化施肥，从而提高作物产量和品质。
综上，无人驾驶技术是未来科技发展的趋势，其优点和应用前景都是非常广阔的，但其使用依然需要建立相关准则和规定，在技术不断完善的同时，保证人类的安全和利益。
无人驾驶的应用案例
无人驾驶的应用案例那我可就开始说无人驾驶的超酷应用案例啦。
一、物流运输领域。
1. 长途货运。
想象一下啊，在那些长长的高速公路上，一辆辆大货车在无人驾驶的情况下平稳行驶。
司机们可就不用长时间紧绷着神经，忍受长途驾驶的疲劳了。
比如说，从东海岸到西海岸的货运，无人驾驶货车可以按照设定的速度和路线，一路狂奔。
而且呢，这些货车还能互相“交流”，就像一群小伙伴似的。
要是前面有个小堵车，后面的货车能提前收到消息，调整速度或者路线，这样货物就能更快更安全地到达目的地啦。
2. 仓库内部运输。
在那些超级大的仓库里，你知道的，就是那种大得像迷宫一样的仓库。
无人驾驶的小叉车或者搬运车可就派上大用场了。
它们就像一群勤劳的小蚂蚁，不需要人工操作，就能准确地找到货物的存放位置，把货物搬来搬去。
而且它们不会像人一样累了就想休息或者出错，工作效率那叫一个高。
比如说亚马逊的一些大型仓库，要是用上无人驾驶的搬运设备，那订单处理速度不得蹭蹭往上涨啊。
二、公共交通领域。
1. 无人驾驶公交车。
你有没有想过坐一辆没有司机的公交车？这可太酷了。
在一些科技感十足的城市里，无人驾驶公交车已经开始试运行了。
这种公交车沿着规定的线路走，每到一站就稳稳地停下来，开门让乘客上下车。
它可不会像有些新手司机那样突然刹车或者启动很猛，乘坐起来超级平稳。
而且啊，因为不需要司机，公交车公司在人力成本上就能节省一大笔钱，说不定到时候公交车票还能便宜点呢。
2. 机场无人驾驶摆渡车。
在机场里，那可是个超级大又超级忙的地方。
无人驾驶的摆渡车就像个贴心的小导游。
乘客下了飞机，就能坐上这种摆渡车去取行李或者去候机大厅。
它能自动避开那些拖着大包小包的旅客，还能准确地把乘客送到目的地。
要是你在大半夜到机场，也不用担心找不到车或者司机态度不好，这种无人驾驶的摆渡车随时都在待命呢。
三、农业领域。
1. 无人驾驶拖拉机。
在广阔的农田里，无人驾驶拖拉机那可是农民伯伯的好帮手。
你看啊，大片大片的土地需要耕种，以前农民伯伯得在拖拉机上坐好久，又累又热。
无人驾驶技术的现状和前景
无人驾驶技术的现状和前景在当今科技飞速发展的时代，无人驾驶技术无疑是最具创新性和变革性的领域之一。
它不仅有望改变我们的出行方式，还可能对整个社会的经济、交通和生活模式产生深远影响。
当前，无人驾驶技术已经取得了显著的进展。
众多科技巨头和汽车制造商纷纷投入大量资源进行研发，使得相关技术不断成熟。
从感知层面来看，各类传感器如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等的精度和可靠性有了大幅提升。
这些传感器能够实时收集车辆周围的环境信息，包括道路状况、车辆和行人的位置及行动等。
通过先进的算法，这些数据能够被快速处理和分析，从而为车辆的决策和控制提供准确的依据。
在决策和控制方面，无人驾驶系统的智能化程度也越来越高。
它能够根据感知到的信息，迅速做出诸如加速、减速、转向等决策，并精确地控制车辆的动作。
同时，通过不断的学习和优化，系统的决策能力和控制精度还在持续提高。
然而，尽管取得了这些成就，无人驾驶技术仍然面临着一些挑战和问题。
安全性始终是首要关注的焦点。
虽然无人驾驶系统在大多数情况下能够准确运行，但在复杂和极端的环境中，仍可能出现误判或故障，从而导致事故的发生。
例如，恶劣的天气条件可能会影响传感器的性能，使得系统难以准确感知环境。
此外，网络安全也是一个不容忽视的问题。
由于无人驾驶车辆高度依赖网络和数据传输，如果系统受到黑客攻击或数据被篡改，可能会造成严重的后果。
法律和伦理问题也是无人驾驶技术面临的难题。
当无人驾驶车辆发生事故时，责任的界定往往变得十分复杂。
是由车辆制造商、软件开发者还是车主来承担责任？此外，在某些紧急情况下，无人驾驶系统需要做出艰难的伦理抉择，例如在不可避免的碰撞中选择保护乘客还是行人，这引发了广泛的社会讨论。
在技术标准和规范方面，目前尚未形成统一的国际标准。
不同的企业和地区可能采用不同的技术路线和测试方法，这在一定程度上阻碍了无人驾驶技术的大规模推广和应用。
尽管存在诸多挑战，但无人驾驶技术的前景依然十分广阔。
无人驾驶汽车的社会影响
无人驾驶汽车的社会影响无人驾驶汽车作为一项颠覆性技术，不仅在汽车产业中引起了广泛关注，也对社会的各个层面产生了深远的影响。
本文将从安全性、交通效率、环境影响、以及经济等方面探讨无人驾驶汽车对社会的影响。
一、安全性无人驾驶汽车的初衷之一是提升道路安全。
据统计，交通事故的主要原因多为人为失误，如注意力不集中、疲劳驾驶和酒后驾驶等。
无人驾驶技术通过传感器、摄像头和复杂的算法分析，可以实时监测周围环境，减少因人为因素造成的意外。
初步研究表明，无人驾驶汽车有潜力显著降低交通事故的发生率，进而减少伤亡人数。
然而，安全性并非绝对保证。
无人驾驶系统在极端天气、复杂交通情况及道路施工等特殊环境下的表现仍然存在不确定性。
因此，在全面推广之前，对无人驾驶技术的安全性仍需进行更多的实验和验证。
二、交通效率无人驾驶汽车的普及有望提高交通效率。
在一个完全由无人驾驶汽车主导的交通环境中，车辆之间可以实现更高效的通信和协调，减少拥堵和行车时间。
此外，无人驾驶汽车能够根据实时交通数据自动调整路线，从而绕开交通拥堵区域。
这种动态的路线选择不仅为个体驾驶者节省时间，也能够减少整体的交通压力。
不过，交通效率的提升也依赖于基础设施的完善和配套管理政策的调整。
因此，政府和相关部门需要在城市规划、交通规则及基础设施建设上进行同步改革，以实现最大效用。
三、环境影响全球变暖和资源枯竭问题日益严峻，无人驾驶汽车被视为减轻环境压力的可能解决方案。
部分无人驾驶汽车采用电动驱动，降低了对化石能源的依赖，减少了温室气体排放。
此外，无人驾驶能够优化交通流动，有助于降低车辆的油耗和二氧化碳排放。
然而，环境影响的改善程度取决于无人驾驶汽车的普及模式及其能源来源。
如果大规模推广以传统燃油驱动的无人驾驶汽车，可能在短时间内就会造成更为严重的环境负担。
因此，政府在推动无人驾驶汽车发展的同时，应积极推进清洁能源技术的应用。
四、经济影响无人驾驶汽车的普及对经济的各个领域都会产生深刻影响。
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一、无人驾驶的实质是什么？
无人驾驶汽车其实可以视为一种机器人。
从原理上看，由传感器感知周边情况，传输到CPU，CPU 根据人工智能做出判断再通知电传系统，电传系统根据信号操控机械装置，最后机械装置操控车辆做各种动作。
目前，电传机械控制水平基本已经完善，而技术的难点就在前两步，怎么用传感器准确感知周围的信息？人工智能如何正确做出判断？
无人驾驶技术，实际上是传感器，数据处理的技术，而对于机械或者电动机的控制技术现在已经相对成熟。
有些车企所提出的自动驾驶，其实上只是无人驾驶的初级阶段，在辅助驾驶与半自动驾驶之间，属于现有技术的改良，现在一些汽车企业已经在做。
二、“无人驾驶”和“自动驾驶”区别何在？
目前，我们看到很多厂商都号称自己拥有无人驾驶技术，像奔驰S、福特翼虎等一些车型已经有了自动跟车、自动巡航、自动泊车等功能，新款的特斯拉Model S在升级了最新软件后也有了一定的自动驾驶功能，吉利提出的自动驾驶也是这个范畴的东西。
但是从真正无人驾驶的角度看，这些技术其实是小儿科。
汽车行业很早就把无人驾驶分成了四个级别，我们熟悉的ABS、ESP算第一个级别的辅助驾驶，而特斯拉也不过是第三个阶段半自动无人驾驶的初级阶段。
无人驾驶的发展目前有着两条路线，一条是传统汽车主机厂商走的“四个阶段渐进”路线，吉利李书福提出的就是这条路线。
然而，要想达到完全的无人驾驶，仅仅以“四个阶段”的计算能力和软件难度基本不可能，最多只是短期内给汽车增加一些卖点。
另一条路线则是直奔主题的“互联网企业”路线。
以百度和谷歌为代表，采用目前价格还极其昂贵的激光雷达作为主要传感器，其采集到的信息以高水平人工智能技术来识别判断。
在这条路线上，谷歌已接近实用，百度也在国内完成了城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶测试，预计3、5年内可以商业化。
同时，激光雷达也在同步量产降价，10年内则可以为汽车所用，进一步推动无人驾驶走进我们的生活。
由此可见，在无人驾驶技术上，互联网公司的水平是领先于传统汽车主机厂的。
更何况，像百度这样的科技公司还掌握着3D高精度地图、人工智能图像识别、深度学习等无人驾驶的外围技术。
未来，一旦无人驾驶获得有力发展，百度等互联网公司也将能在产业链顶层，为更多的汽车主机厂提供
无人驾驶技术的解决方案，推进整个汽车行业，甚至让我国的汽车行业有机会实现“弯道超车”。
可以说，在推进完善相关法律法规、促进无人驾驶车上路测试及商用的层面上，传统车企和互联网行业的意见是异曲同工的，而且在稳步前进的情况下，传统车企也在不断突破自己，在新技术领域上有所突破。
三、为什么要在国家层面支持无人驾驶汽车？
当前，在硬件技术上，无人驾驶汽车已经没有技术障碍，只是成本过高需要靠时间和量产来解决。
而在软件和人工智能技术上，除了研发，还需要小范围可控的不断试验与纠错，才能在实际使用中不断接近完美。
但如果交通法规不允许无人驾驶汽车在可控的范围得以“锤炼”，那么这项技术的发展也会非常缓慢。
美国对谷歌大开绿灯，面对相似的技术能力和环境，中国政府也有很多的事情可以做。
从国际竞争的角度看，无人驾驶在汽车行业中的地位相当于PC中的Windows：谁先研发无人驾驶系统并实用化，谁就可以成为标准，占据先机，获得最大的商业利益。
从国家安全角度来看，研发自主知识产权的无人驾驶系统同样意义非凡。
由于无人驾驶系统对周围信息的采集能力远远高于PC，所有通过摄像头、地图、传感器、麦克风获取的信息都可以实时联入互联网，而这也就意味着：如果无人驾驶系统有“后门”，那就没有任何秘密可言了。
可见，由政府带头做顶层设计，出台扶持政策、修改法规，推动互联网巨头与汽车巨头的合作，对于加快中国的无人驾驶系统研发以及行业发展也是非常必要的。