无人驾驶车发展现状
无人驾驶汽车技术的现状与发展趋势
无人驾驶汽车技术的现状与发展趋势当前，无人驾驶汽车技术正处于快速发展的阶段。
无人驾驶汽车是利用先进的传感器、雷达、摄像头、人工智能等技术，通过计算机系统实现自动驾驶的汽车。
它被认为是未来出行的一种重要方式，并且有着广阔的市场前景。
目前，无人驾驶汽车技术在全球范围内得到了广泛的关注和研究。
一些知名的科技公司和汽车制造商，如特斯拉、谷歌等，都投入了大量资金和资源，加速了无人驾驶汽车技术的研发进程。
在美国，一些州已经制定了相关的法律和规定，允许无人驾驶汽车在公共道路上进行测试和试运营。
目前，无人驾驶汽车技术还面临许多挑战和问题。
首先，无人驾驶技术的安全性是人们关注的焦点。
虽然无人驾驶汽车配备了各种先进的传感器和系统，但在复杂的交通环境中，仍然难以完全避免事故的发生。
其次，无人驾驶汽车的法律和道德问题也是需要解决的难题。
例如，无人驾驶汽车在遇到道德抉择时应该如何作出选择，需要社会和法律界共同探讨和解决。
然而，无人驾驶汽车技术的发展前景仍然被广泛看好。
首先，无人驾驶汽车可以提高交通运输的效率和安全性。
人为因素是导致交通事故的主要原因之一，而无人驾驶汽车可以减少人为驾驶错误带来的事故风险。
其次，无人驾驶汽车可以提高出行的便利性和舒适度。
无人驾驶汽车将实现智能化的出行，不仅可以自动驾驶，还可以提供多种娱乐和工作功能，使驾乘者更加愉悦和高效地度过时间。
未来，无人驾驶汽车技术将继续迎来新的发展趋势。
首先，人工智能技术的不断进步将为无人驾驶汽车提供更加强大和智能的决策能力。
通过不断学习和优化，无人驾驶汽车可以做出更精准和高效的驾驶决策。
其次，与交通基础设施的智能化系统的互联互通将进一步提升无人驾驶汽车的驾驶效果和安全性。
无人驾驶汽车与道路、交通灯等基础设施的实时交互将使出行更加顺畅和安全。
此外，无人驾驶汽车技术还将推动汽车产业的变革。
传统的汽车制造商将不得不调整自身的发展策略，积极转型为技术和服务提供商。
同时，无人驾驶汽车技术的快速发展和应用也将带动相关产业链的发展，包括传感器、人工智能、地图导航等领域。
无人驾驶技术发展现状与展望
无人驾驶技术发展现状与展望随着科技的迅猛发展，无人驾驶技术逐渐走进了人们的视野，成为汽车工业的热门领域。
无人驾驶技术能够为驾驶员提供更高的安全性、舒适性和便利性，同时也能够减少交通事故和排放物的产生。
在现代社会需求日益增长的背景下，无人驾驶技术有望在未来发挥重要作用。
首先，让我们来看一下当前无人驾驶技术发展的现状。
随着大数据、人工智能和传感技术的迅猛发展，无人驾驶技术取得了突破性的进展。
如今，无人驾驶汽车已经能够在特定的场景下进行自动驾驶，包括高速公路、城市道路和停车场等。
许多汽车制造商都投入了大量资源来研发和测试无人驾驶汽车，如特斯拉、谷歌和奥迪等。
特斯拉的‘Autopilot’系统已经在特定情况下实现了较高级别的自动驾驶，而谷歌则在美国的某些城市进行了自动驾驶汽车的试验。
然而，目前的无人驾驶技术仍面临一些挑战。
首先是技术挑战。
虽然无人驾驶汽车在特定场景下已经展示出了不错的自动驾驶能力，但在复杂的交通环境中，如城市交通和复杂路况下，无人驾驶汽车的性能仍然不理想。
此外，无人驾驶技术还需要实现更高程度的安全性，以防止安全事件的发生。
同时，相关的法律和规范也需要在无人驾驶技术的发展中得到进一步的完善。
然而，尽管目前无人驾驶技术还存在一些挑战，但其前景仍然十分广阔。
无人驾驶技术有望实现更高的自动化程度和更广泛的应用范围。
预计未来的无人驾驶汽车将能够在各种复杂路况下自主驾驶，包括城市道路、乡村道路甚至是无人驾驶货车。
此外，无人驾驶技术还将进一步提升交通系统的效率和减少排放物的产生，为城市交通和环境保护带来积极影响。
随着技术的进步和法规的完善，无人驾驶汽车有望成为未来出行的主要方式。
除了在交通领域，无人驾驶技术还有望在其他领域发挥作用。
例如，农业领域可以利用无人驾驶技术来实现自动化的耕作和农业机械操作，提高农业生产的效率和质量。
此外，无人驾驶技术还可以应用于物流行业，实现货物的自动化运输和配送，节省人力和物力资源。
无人驾驶汽车技术的发展现状分析
无人驾驶汽车技术的发展现状分析一、介绍随着技术的不断进步，无人驾驶汽车技术实现了革命性的突破。
无人驾驶汽车技术是将人工智能和车辆技术结合起来，使车辆能够在没有人类驾驶的情况下自主驾驶。
本文将介绍无人驾驶汽车技术的现状以及未来的发展趋势。
二、无人驾驶汽车技术现状分析1.技术路线目前，无人驾驶汽车技术主要有两个技术路线：一种是基于激光雷达的自动驾驶技术，另一种是基于摄像头、雷达和超声波的多感知自动驾驶技术。
其中，基于激光雷达的自动驾驶技术能够精准地感知地形和障碍物，但成本较高；基于多感知的自动驾驶技术较为成熟，成本较低。
2.安全性问题无人驾驶汽车技术发展过程中，安全性问题一直是人们关注的焦点。
然而，通过技术创新和完善，无人驾驶汽车的安全性能不断提高。
无人驾驶汽车的安全性能主要体现在自动驾驶系统的控制和决策能力上。
通过使用多个传感器，无人驾驶汽车可以获得更多的信息，从而实现更高的安全性。
3.应用现状目前，无人驾驶汽车的应用范围主要是在物流配送、公共交通、商业用途和私人用途等方面。
例如，亚马逊公司已开始使用无人驾驶汽车进行快递配送；Uber公司也推出了无人驾驶出租车服务。
三、未来发展趋势1.技术创新无人驾驶汽车技术的发展需要不断的技术创新，包括控制系统、自主导航系统、感知和制动系统等方面的技术创新。
新的技术创新将使无人驾驶汽车更加智能化、安全化和可靠化。
2.普及应用目前，无人驾驶汽车技术只是处于试验阶段，应用范围还比较有限。
未来，随着技术的成熟和应用不断推广，无人驾驶汽车将逐渐普及，成为人们日常生活的重要组成部分。
3.法律法规无人驾驶汽车技术的推广应用，需要政府与相关机构制定清晰明确的法律法规。
这些法律法规将确保无人驾驶汽车技术的安全和可靠性，为无人驾驶汽车技术的普及提供保障。
四、结论无人驾驶汽车技术是一个前沿的技术领域，其发展具有革命性的意义。
通过本文的分析可以看出，无人驾驶汽车技术的现状正在不断完善和发展，越来越多的领域将会使用无人驾驶汽车。
无人驾驶汽车技术的发展现状与未来趋势
无人驾驶汽车技术的发展现状与未来趋势近年来，无人驾驶汽车技术在全球范围内快速发展，成为了许多科技公司和汽车制造商的热门研究领域。
随着技术的不断突破和应用的推广，无人驾驶汽车将逐渐成为我们日常生活的一部分。
那么，让我们一起来了解一下无人驾驶汽车技术的发展现状与未来趋势。
1. 技术发展现状目前，无人驾驶汽车技术已经取得了一系列的重要突破。
首先，人工智能和机器学习算法的进步使得车辆能够通过感知和判断来实现自主驾驶。
传感器技术的发展也为无人驾驶汽车提供了必要的数据支持，包括激光雷达、摄像头、超声波等多种传感器的应用。
此外，车载通信技术的进步使得车辆之间能够进行即时通信和协作，提高了交通系统的效率和安全性。
在技术实践方面，许多公司和机构已经实现了无人驾驶汽车的测试和商业化应用。
例如，谷歌旗下的自动驾驶汽车项目Waymo已经在美国多个城市进行了路测，积累了大量的驾驶数据和经验。
而特斯拉公司也推出了自家的Autopilot系统，并将其应用于多款量产车型中。
这些实践经验对于进一步完善无人驾驶汽车技术，并推动其商业化进程具有重要意义。
2. 发展趋势展望未来，无人驾驶汽车技术将会在多个领域有所突破，并呈现出以下几个发展趋势。
首先，无人驾驶汽车技术将在城市交通领域得到广泛应用。
随着城市人口的不断增加和交通拥堵问题的加剧，无人驾驶汽车技术将成为解决交通问题的有效手段。
无人驾驶汽车能够通过智能导航和交通优化算法，实现交通流的自动化调度，缓解拥堵现象，提高路网的运行效率。
其次，无人驾驶汽车技术将改变传统出行方式。
随着大数据时代的到来和共享经济的兴起，人们开始更加注重出行的便利性和经济性。
无人驾驶汽车的出现将使得出行变得更加轻松和舒适，同时也可以减少交通事故的发生率。
此外，无人驾驶汽车的共享模式也将成为未来的发展趋势，人们可以通过APP预订自动驾驶汽车，实现“无人驾驶”出行体验。
再次，无人驾驶汽车技术将在物流领域发挥重要作用。
无人驾驶技术的现状与发展趋势
无人驾驶技术的现状与发展趋势随着人工智能和大数据技术的不断发展，无人驾驶技术已经成为汽车行业的一个重要趋势。
无人驾驶技术通过传感器，摄像头和雷达等设备获取数据，然后利用机器学习和深度学习等算法进行数据分析和处理，从而掌控汽车的驾驶过程。
据市场研究公司预测，到2027年，全球市场无人驾驶车的销售额将超过1730亿美元，致力于助力人类实现智慧出行和车联网新时代的到来。
目前，无人驾驶技术正在取得越来越多的进展。
一项基本的技术是自动驾驶实现。
实现自动驾驶需要高难度的技术和高精度的导航系统。
无人驾驶汽车通常使用的导航系统是交通灯、固定路标和GPS导航等。
在日常行驶中，无人驾驶汽车需要自主识别路面上的标志和行人、车辆等障碍物，遵守交通规则，并且能够在高速行驶中保证行车的安全性。
这些技术的不断提高，可以让无人驾驶汽车具备更加出色的性能和可靠性。
同时，无人驾驶车的智能化技术也不断发展。
无人驾驶汽车除了需要智能化的技术外，更需要智能化的软件和硬件系统，包括感知、处理、控制等方面的硬件和软件系统。
使用抗干扰能力强的神经网络、机器人视觉等技术可以增强无人驾驶车的机器学习和控制能力，进一步提高无人驾驶车的工作效率和驾驶体验。
另外，无人驾驶技术发展也密切关注人机界面问题。
要保证无人驾驶汽车的出色性能和可靠性，必须使用先进的人机交互技术，使人们更好地理解汽车的工作和思维过程。
将驾驶行为的分类和建模同步到语言交互中，可以使无人驾驶系统更加贴近人类生活，更好地满足人们的需求。
最后，无人驾驶技术的发展也需要法律法规及其标准。
无人驾驶汽车关系到行人安全和排放标准等复杂的问题，需要制定相关法规和技术标准来规范和约束。
此外，无人驾驶技术的不断发展，对就业机会和经济增长产生了直接的影响，需要各方面慎重考虑。
总体而言，无人驾驶技术是一项前瞻性技术，预示着智能汽车的到来。
从无人驾驶技术现状和发展趋势可以看出，未来无人驾驶汽车的性能和普及率都会得到极大提高。
无人驾驶车辆的发展现状与未来趋势
无人驾驶车辆的发展现状与未来趋势随着科技的不断进步，无人驾驶车辆成为了人们热议的话题。
无人驾驶车辆是指能够独立行驶、不需要人类干预的汽车。
它是通过各种先进的传感器和计算机技术，能够感知环境并做出相应的决策，从而替代人类驾驶员完成驾驶任务。
无人驾驶车辆的发展已经取得了一些重要的突破，但仍面临着一些挑战。
首先，无人驾驶车辆的发展现状可分为四个阶段：辅助驾驶、高度自动化驾驶、完全自动化驾驶和无人驾驶。
辅助驾驶阶段的技术已经相对成熟，许多汽车制造商已经在生产中推出了具备自动刹车、车道保持等功能的车辆。
高度自动化驾驶阶段的技术相对复杂，需要车辆配备更多的传感器和纠错系统，目前已有一些公司在这一领域取得了重要的突破，如特斯拉的自动驾驶功能。
完全自动化驾驶阶段要求车辆具备在各种环境下的全面感知和决策能力，这对技术的要求更高。
正因为如此，目前在完全自动化驾驶领域取得突破的公司并不多，谷歌的Waymo是其中的佼佼者。
Waymo的无人驾驶汽车已经在多个城市进行了测试，并取得了相当不错的成绩。
而无人驾驶阶段则是无人驾驶技术发展的终极目标，要实现这一目标，除了技术层面的突破之外，还需要政府的支持和法律法规的配套。
然而，无人驾驶车辆的发展仍然面临着一些挑战。
首先是技术挑战。
无人驾驶车辆需要通过各种传感器来感知周围的环境，这些传感器需要能够稳定、准确地获取信息。
同时，无人驾驶车辆还需要具备强大的计算能力来处理大量的数据和进行复杂的决策。
这对传感器和计算机技术的发展提出了更高的要求。
其次是安全挑战。
无人驾驶车辆在行驶过程中需要能够准确地感知周围的车辆、行人和障碍物，并做出相应的反应。
然而，目前的无人驾驶车辆在复杂的交通环境下仍然存在一定的局限性，存在无法辨认某些情况的情况。
因此，确保无人驾驶车辆的安全性仍然是一个亟待解决的问题。
另外还面临着法律和道德挑战。
无人驾驶车辆的发展不仅需要技术方面的突破，还需要政府的支持和法律法规的配套。
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。
无人驾驶技术在物流行业的发展现状和未来趋势分析
无人驾驶技术在物流行业的发展现状和未来趋势分析引言：随着人工智能和物联网技术的快速发展，无人驾驶技术正成为人们关注和研究的热点之一。
特别是在物流行业，无人驾驶技术的应用已经取得了长足的进展。
本文将分析无人驾驶技术在物流领域的发展现状，并探讨其未来的趋势。
一、无人驾驶物流车辆的发展现状1. 高效运输：无人驾驶物流车辆可以通过人工智能和自动驾驶技术，实现货物的高效运输。
无人驾驶车辆能够根据交通规则和实时路况自主行驶，避免人为驾驶的误判和错误操作，提高运输效率。
2. 降低成本：传统的物流运输需要雇佣驾驶员，而无人驾驶技术可以节省人工成本，提高物流企业的利润。
此外，无人驾驶车辆和物流企业的信息系统可以实现智能化管理，进一步降低成本。
3. 提高安全性：人为驾驶的车辆存在人为疲劳、驾驶过程中分心等安全隐患。
而无人驾驶车辆可以通过传感器和智能监控系统实时监测道路和交通情况，提前进行安全判断。
这将大大减少交通事故的发生，保障货物的安全运输。
4. 适应城市发展：随着城市化进程加快，交通流量不断增加，现有交通设施已难以满足物流需求。
无人驾驶技术可以利用交通数据和智能调度算法，实现高效的货物运输，缓解城市交通压力。
二、无人驾驶物流车辆的未来趋势1. 多种配送模式：随着无人驾驶技术的成熟和应用场景的多样化，物流企业将能够采用多种配送模式。
例如，运输中心可利用无人驾驶货车实现全自动化的物流运输，而最后一公里的配送则可以通过无人机、机器人等来完成。
这将提高配送的效率和灵活性。
2. 物流网络的智能化：无人驾驶物流车辆将通过传感器和物联网技术实现信息共享和协同工作。
物流车辆之间可以通过实时的交通数据和货物信息，优化货物的配送路径，实现物流网点的智能化管理。
3. 个性化服务的提供：随着技术的进一步发展，无人驾驶技术可以通过人工智能和大数据分析，提供更加个性化的物流服务。
物流企业可以根据客户的需求，实现精准的货物配送和快速的订单处理，提升客户满意度。
无人驾驶技术的发展现状和未来趋势
无人驾驶技术的发展现状和未来趋势近年来，无人驾驶技术在汽车、航空、物流等领域的应用取得了迅猛发展。
随着人工智能、互联网、物联网等领域的快速发展，无人驾驶技术也越来越成为了人们热议的话题。
本文将从无人驾驶技术的发展现状、未来趋势以及所带来的影响等方面进行探讨。
一、无人驾驶技术的发展现状随着技术不断的进步，无人驾驶技术的应用范围越来越广泛。
目前，无人驾驶汽车已经在国内外多个城市投入运营，如上海、深圳、旧金山等地都已经进行测试或是正式上路。
除此之外，无人机、水上无人艇等也已经广泛应用于业务领域。
这些无人驾驶技术除了可以提高运营效率之外，还可以减少人工干预，降低事故风险。
无人驾驶汽车是目前应用最为广泛的技术之一。
与人工驾驶汽车相比，无人驾驶汽车能够更加高效准确地进行行车、转弯、加速等操作。
同时，无人驾驶汽车也可以根据不同道路的情况进行智能驾驶，从而达到最佳行驶效果。
目前，美国的特斯拉、英国的Oxbotica、中国的百度Apollo等公司都在进行无人驾驶技术的研究和开发。
二、无人驾驶技术的未来趋势无人驾驶技术的未来发展前景不仅仅体现在汽车行业，还将扩展到更多的领域。
首先，无人驾驶技术可以扩展到物联网领域，将各种智能设备无缝衔接，实现更高效的智能化生活。
其次，在医疗领域，无人驾驶技术可以实现自动化药品分发、机器人医疗等，提高医疗服务的效率和质量。
此外，无人驾驶技术还将应用于农业、机器人等领域。
未来无人驾驶技术的发展趋势主要有以下几点：一是技术深度与广度的发展。
目前，无人驾驶技术主要是依靠人工智能和机器学习等技术实现的，未来随着技术的发展，无人驾驶技术将会更加精密和智能。
二是应用场景的扩展。
随着技术的发展，无人驾驶技术将会在更多的领域应用，如医疗、农业、机器人等领域。
三是社会法律制度的完善。
随着无人驾驶技术的发展，相关的法律法规也将会不断地更新和完善。
三、无人驾驶技术所带来的影响无人驾驶技术将会对交通、环境、人类生产方式等方面产生深远的影响。
无人驾驶技术的发展现状
无人驾驶技术的发展现状随着科技的不断进步和人类对于更便捷、更高效、更安全的出行方式的追求，无人驾驶汽车得到了越来越多的关注。
无人驾驶技术是一项将自动控制和人工决策有机结合的高科技产物，它可以大大提高道路交通运输的效率，并减少交通事故的发生。
本文将探讨无人驾驶技术的发展现状。
一、无人驾驶技术的分类和概述目前，无人驾驶技术可以分为完全自动化、高度自动化、条件自动化和适应性自动化四个级别。
完全自动化：车辆能在特定环境下完成所有驾驶任务，无人干预。
高度自动化：车辆在多数情况下可以完成所有驾驶任务，但在特定情况下仍需要人类驾驶员介入。
条件自动化：车辆能在道路上完成自动化驾驶，但在不同的条件下可能需要人类驾驶员介入。
适应性自动化：车辆完成特定任务时使用自动化驾驶，而其他任务还需要人类驾驶员。
总体而言，无人驾驶技术的发展已经进入高度自动化阶段。
二、无人驾驶技术作为前沿的科技产物，当前的发展已经有了长足的进步。
1.汽车制造商的不懈努力多年来，众多车企一直在强化无人驾驶技术研究和开发，以期在这个领域占据领先地位。
例如，奔驰已获得了级别为高度自动驾驶的许可，而特斯拉则正在推出一项新的无人驾驶技术，旨在让车辆在适用条件下自动化代替驾驶员。
这些进步是让人兴奋的，因为它们表明汽车制造商正在积极推动无人驾驶技术的发展。
2.新技术的涌现问题导向思维是科技创新的重要驱动力。
为解决无人驾驶技术应用中的诸多问题，许多新技术应运而生。
例如，在区块链技术的帮助下，车辆的信息可以被记录在分布式数据库中，以提高车辆的网络安全性。
再例如，深度学习技术的发展，为改善车辆感知处理能力提供了有力支撑。
这些技术的发展为无人驾驶技术的实践化应用提供了有益的方法支撑。
3.城市示范项目的推进在我国，多所高校和科研机构在无人驾驶技术研究领域推出了城市示范项目，以探讨无人驾驶技术在现实中的应用。
例如，上海自动化所在上海市自贸试验区正式开展了自动驾驶示范区建设，成立了自动驾驶领域专家委员会，希望通过多年的探索，将上海自贸区打造成为全球领先的自动驾驶汽车产业生态圈。
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第一次作业 无人驾驶车发展现状 通信工程学院 三班 张琪 学号 52130322
新的时代，汽车作为人们出行的必备交通工具，为人类的日常生产生活带来 极大的方便。但是，汽车的过度使用同时也给人类的生活带来了一些不好的影响， 交通堵塞、交通事故时有发生。近年来，互联网技术的迅速发展给汽车工业带来 了革命性变化的机会。与此同时，汽车智能化技术正逐步得到广泛应用，这项技 术使汽车的操作更简单，行驶安全性也更好，而其中最典型也是最热门的未来应 用就是无人驾驶汽车。
无人驾驶汽车即自动驾驶智能汽车，就是在没有人类参与的情况下，依靠车 内的计算机系统，通过给车辆装备智能软件和多种感应设备，包括车载传感器、 雷达、GPS 以及摄像头等，来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车 辆位置和障碍物信息，随即作出反应判断，控制车辆的转向和速度，从而使车辆 能够安全、可靠地在道路上完成行驶。实现车辆的自主安全驾驶，安全高效地到 达目的地并达到完全消除交通事故的目标。无人驾驶汽车技术以全新的驾驶方式 改变了传统的驾驶体验，它把不可控制的驾驶员从驾驶位置剔除，不仅大大的提 升了交通系统的效率和安全性能还使人们告别了长途的无聊驾驶，进而提高了社 会的收益和保障了人身安全。
无人技术的普及，永远离不开动机和技术这两个关键因素。前一个因素是需 求问题，随着市场对汽车安全和智能化的要求越来越高，越来越多的企业与科研 机构也参与到这个领域;后一个因素是技术问题。目前来看，无人驾驶技术的完
全实现也只是时间问题了。 首先来了解一些国外无人驾驶汽车发展现状。国外著名汽车企业及 IT 行 业巨头谷歌都竞相着手研发无人驾驶汽车技术，研发进程十分迅速，不少研发车 型已接近量产。在美国及欧洲，允许正在开发的自动驾驶车上路行驶正成为一种 普遍现象。美国内华达、加利福尼亚、佛罗里达及密歇根州为谷歌、奥迪等正在 开发的无人驾驶车发放了公路试验牌照，谷歌无人驾驶汽车已经行驶超过 80
万 km，实现了零事故。欧洲方面，德国向宝马发放了许可证，西班牙也允许无 人驾驶汽车上路行驶。汽车企业对于全自动驾驶的观点似乎略有分歧。事实上， 部分汽车企业对全自动驾驶并不十分赞同。戴姆勒 AG 总裁 Dieter Zetsche 认 为，奔驰的确会考虑在汽车中加入少量无人驾驶技术，但绝不会剥夺车主的驾驶乐趣而推行全自动汽车。沃尔沃、日产公司相对积极，沃尔沃一直致力于无人驾 驶技术以求制造最安全的汽车;日产计划 2020 年推出商用版无人驾驶汽车。通 用、丰田和大陆集团也计划 2020 年推出无人驾驶汽车。从科技巨头到汽车制造 商，再到各国政府、组织，越来越多的人将无人驾驶汽车看作整个汽车行业的未 来，并积极投入金钱和精力进行相关研究。2010 年德国柏林自由大学科研人员 推出了名为“德国制造”的无人驾驶汽车，它可以自动停下来搭载乘客。这款试 验性车型，允许乘客利用智能设备向车辆发送消息，该车通过全球定位系统锁定 乘客方位，确定出最佳路线，以最快的速度到达并搭载乘客。2011 年，美国内 华达州通过允许无人驾驶汽车上路的法律后，谷歌成为世界上第一个获得无人驾 驶汽车授权的公司。2013 年，英国政府拨款 150 万英镑，用来在伦敦以北的小 城米尔顿·凯恩斯的道路上，进行无人驾驶汽车实地试验。这些别称为“豆荚” 的自动驾驶汽车行驶速度为 19 km/h，它们将在专用道路上搭载乘客前往市区各 地。英国政府希望在 2015 年前先投入 20 辆有驾驶员管理的“豆荚”运营，并 在 2017 年投入百辆无人驾驶的“豆荚”。2013 年底，美国密歇根大学批准了一 项 600 多万美元的“安全驾驶”项目，建造用于测试自动驾驶汽车的设施。该 大学与汽车行业及政府部门通力合作，计划在 2021 年向该州安娜堡市交付无 人驾驶车车队，车队里所有的无人驾驶汽车都将联网。
这些正在发展中的无人驾驶汽车无一例外都运用了各种高端的技术。谷歌的 普锐斯无人驾驶程度目前来说是最高的，它运用了汽车摄像机、雷达传感器、激 光测距仪、网络云平台技术、车载计算机系统等技术，目前谷歌所拥有的无人驾 驶技术已非常接近量产，但受限于法律，目前还未正式投产。雷克萨斯的 LS 车 型，运用了立体型高像素摄像头、GPS 天线、360 度激光追踪技术、主动巡航 系统、车道偏离系统、侧向辅助系统等技术。雷克萨斯发布的无人驾驶车型不仅 拥有诸多感应设备，同时车载辅助系统也十分丰富。沃尔沃的 V60、S60、XC60
运用堵车辅助驾驶系统、摄像机、雷达、激光感应器、自动泊车系统、自动紧急 制动系统、应急车道辅助系统等。沃尔沃致力于成为第一家推出无人驾驶技术的 厂商，目前沃尔沃正逐步开发无人技术。宝马的 5 系、i3 运用新型自动巡航系统、 GPS 定位、雷达、超声波、激光探测器、激光扫描仪、摄像监控设备、车道偏离 系统、自适应巡航控制系统等技术。并且，搭载 CDC 系统的宝马 5 系已进行 了 5 000 km 的路面测试，无人技术已比较成熟。奥迪的 TTS、A6 运用了雷达传 感器、激光扫描仪、视频摄像头、泊车辅助系统、自适应巡航系统、主动式车道 保持系统、超车警示等系统等。而且奥迪是继谷歌之后第二家拿到美国无人驾驶 测试的厂家，足以证明奥迪无人技术的成熟。奔驰的新 S 级车运用了智能巡航系 统、车道保持系统、路标识别系统、自动导航系统、自动泊车系统。目前新 S
级拥有丰富驾驶辅助系统，同时也拥有部分智能感应设施。通用汽车公司的凯迪 拉克 XTS 运用了雷达传感器、摄像头、激光等、自适应巡航系统、智能刹车辅助 系统、前方碰撞报警系统、车道偏离报警系统。运用汽车独特的 Super cruise
系统，已可使车辆实现半自动驾驶，不过暂无无人车实验。福特公司的 FUSIONHYBRID 运用了自适应巡航系统、智能刹车辅助系统、盲点信息系统、车道偏离 报警系统、主动泊车系统、光探测与光测距系统。福特汽车与麻省理工和斯坦福 大学合作开
发。麻省理工团队研究汽车如何最准确地预测行人和周围其他车辆的行动，而斯 坦福大学团队则研究如何让汽车看清楚四周的障碍物。
随着国外无人驾驶车技术的不断深入研究发展，国内也正在无人驾驶车的发 展上不断努力。但是在中国，无人驾驶汽车仍然处在研发试验的初级阶段。中国 无人驾驶汽车行业尚未形成市场。下面简单介绍一下我国无人驾驶汽车企业技术 发展格局。一汽无人驾驶新技术的研究始于 2001 年。红旗 HQ3 无人驾驶轿车 是一汽自主品牌轿车向高端技术发展的一个新成果;由国防科技大学研制的中国 无人驾驶汽车红旗 HQ3，2011 年通过了试验，从长沙上高速，自行开往武汉， 行程 286 km，其中自主超车 67 次，平均时速 87 km/h。上汽 2013 年 9 月 正式与中国航天科工三院在沪签署战略合作协议;上汽无人驾驶汽车试行还处于 研发阶段。北京汽车无人驾驶汽车:计划于 2014 年达到上路水平，届时将选择 适当路段，进行无人驾驶示范运营。目前，先期研发的技术包括有“自适应防碰 撞”、“道路识别系统”、“自我纠正系统”、“自适应巡航”等技术。2013 年，武 汉大学与奇瑞合作开发无人驾驶汽车;改装后的车名叫“smart V”(价值大约 170 万元，相当于一辆宝马 X6 的价格)。北京现代合作研究机构:北京现代与军 事交通学院合作研究;北京现代无人驾驶汽车试行情况:2012 年 11 月，北京途胜 驶入京津高速进行试验，其车顶与车前保险杠处安置雷达设备;并计划在 2013
年下半
年，推出面向普通民众的体验计划。 从过去几年的发展来看，中外企业(机构)在无人驾驶汽车的发展路线上略有 不同。技术路线不同:谷歌的无人驾驶汽车走的是基于导航技术的路线，投入很 高，也有很多创新技术的应用。而国防科技大学的无人驾驶汽车 HQ3，其“大脑” 是藏在后备厢里的计算机设备，车辆没有 GPS 等导航设备，完全是利用自身的 “环境传感器”来识别道路标线，进而依靠车载的智能行为决策和控制系统，实 现正常汇入高速公路的密集车流中自主驾驶。估计中国的无人驾驶技术路线未来 将会与国外逐渐趋同。研发主体不同:欧美无人驾驶技术多为信息和汽车行业推 动，中国的无人驾驶研发主体多为高校和国防单位。虽然中国车企已经和高校联
合，提前投入到智能辅助驾驶系统的研发中，但作为终极技术的无人驾驶，目前 只有个别主流车企开始研发。
就无人驾驶车的发展现状来看，未来人们需要克服的困难还有很多。首先便 是技术难题。研发人员目前面临的最棘手的技术问题是如何提高汽车的视觉能力， 如何将人类的视觉能力复制于电脑系统。人脑有几乎 1/5 用于图像处理，对人类的视觉能力我们还有很多没有弄明白的地方，目前所研发的电脑视觉系统还非 常的低端和原始。一般无人驾驶汽车使用的激光扫描仪无法穿越固体障碍物，如 果有行人突然出现在车道上，扫描仪是无法及时检测的。无人驾驶汽车不仅需要 留意周边的其他车辆，还必须能够检测到周围的路人、车道、停止线、交通标识、 交通灯等等一系列因素;也需要有预测诸如目前行驶的车道是否会在几百米之外 终止、前方道路上是否有停泊车辆等问题的能力。此外，当路面上有积雪时，无 人驾驶汽车经常会面临无法“看清”道路标志及其他线索的难题，而电脑必须利 用这些信息才能进行正确的定位。其次还有预测和回应人类的行为。目前还没有 人能解决这个难题，但这却是确保无人驾驶汽车安全行驶必须解决的问题。当车 辆需要在楼房建设区域、事故区域或是其他会有人通过手势信号来指挥行车的区 域穿行时，无人驾驶汽车也将面临难题。这需要汽车可以精确地观察停车标志、 交通信号灯、限速标牌、其他车辆的行为以及人类驾驶员会关注的其他通用信息， 以判断以什么样的速度行车，以及何时何地需要转弯等。但是，当有人用手势信 号来指示车辆通行时，尤其是当这些手势信号与交通信号灯或停车标志有冲突时， 无人驾驶汽车就会感到困惑了(这种情况在城市的十字路口经常会发生)。还有成 本问题。在汽车界绝大多数人士看来，无人驾驶汽车产业化瓶颈主要来自于成本 所面临的挑战包括开发低成本、稳定可靠的传感器及大量的软件开发。上述成本 中未包括企业在研发及软件开发领域的成本，全球主流企业在无人驾驶汽车领域 的前期研发投入都非常庞大。由于无人驾驶汽车更多依赖于汽车电子产品和软件， 根据摩尔定律，未来随着无人驾驶技术研究的进一步深入，廉价的电子零部件替 代品出现将会使无人驾驶汽车的成本快速下降。法规难题也是一个很重要的问题。 美国目前有 4 个州———内华达州、佛罗里达州、加利福尼亚州和密歇根州通 过了允许对无人驾驶汽车进行路测的法规。尽管已经有不少例子证明政府为鼓励 科技创新会对有关的法律法规进行调整，但在政府决定出台支持无人驾驶汽车的 法律前，还需要数以百万公里的路测。(1)市场准入标准。在美国，如果推出一 款全新型号的机动车，首先需要符合一系列环保标准，并通过稳定性以及安全性 测试后才能得以通过，而这些测试通常需要耗费不少时间。因此，对于无人驾驶 汽车来说，首先要做的就是证明自己拥有完成自动驾驶、处理行人乱穿马路、汽 车闯红灯以及软件突发问题的能力。而美国交通部目前还没有针对无人驾驶汽车 的测试标准，而该部门的办事效率也通常没有谷歌那么高效。美国国家公路运输 安全局表示，对于政府来说，如何制定出一个客观、可测试多种可能发生路况的 无人驾驶车辆性能表现标准是一个非常巨大的挑战，甚至可能需要测试无人驾驶 汽车背后的电路系统支持，并更加积极地建立起车载电子系统的标准。保险及责 任认定难题。如何给无人驾驶汽车上保险也是一个大问题。无人驾驶汽车相比普 通汽车更安全且事故率更低。这样的话，保险公司理应为这类涵盖了更多安全技 术的汽车给出较低的保险金额。因为通常来说，保险公司都会给拥有更多安全配 置的车辆给予较低的保险金额。但是，考虑到诸如 ABS 这类系统在某些情况下 甚至有可能造成事故，保险公司对无人驾驶汽车还持观望态度。兰德公司(Ｒand