自動駕駛是對目前出行領域的智能化、自動化的深化與加強，隨著其技術的不斷發展與深入，這給了人工智能與汽車行業新的發展趨勢。前者主要以逐步實現車輛智能化升級，后者則是通過深度學習、高精度傳感器開發可以實現L4級別自動駕駛的系統。

　　隨著ADAS實現的功能越來越多，漸進式可實現無人駕駛。在了解目前無人駕駛的五大級別之前，必須先了解一下高級駕駛員輔助系統(ADAS)。

　　一、什么是ADAS?

　　高級駕駛輔助系統(ADAS)是指：利用安裝在車上的各式各樣傳感器，在汽車行駛過程中隨時來感應周圍的環境，收集數據，進行靜態、動態物體的辨識、偵測與追蹤，并結合導航儀地圖數據，進行系統的運算與分析，從而預先讓駕駛者察覺到可能發生的危險，有效增加汽車駕駛的舒適性和安全性?！俣劝倏?/p>

　　特點：ADAS系統主要是預先為駕駛員判斷可能存在的危險，完成監視、預警、剎車、導向等任務，確保行車的安全性，距離無人駕駛強調的“利用人工智能完全機器駕駛”還有一定本質上的差別，但在實現無人駕駛之路的前三級中仍需要ADAS技術的滲透。

　　二、L0-L5：美國機動車工程師學會劃分的五個等級

　　美國汽車工程師協會(SAE)根據系統對于車輛操控任務的把握程度，將自動駕駛技術分為L0-L5，系統在L1-L3級主要起輔助功能;而從L4級開始，車輛駕駛將全部交給系統，而L4、L5的區別在于特定場景和全景應用。

　　主要由人類駕駛員負責對行車環境進行監測：

　　L0-非自動化：由駕駛員全程負責執行動態駕駛任務，可能會得到車輛系統警告或者其他干預系統的輔助支持;

　　L1-駕駛人輔助：在特定駕駛模式下，單項駕駛輔助系統通過獲取車輛行車環境信息對車輛橫向或者縱向駕駛動作進行操控，但駕駛員需要負責對除此以外的動態及時任務進行操作

　　L2-部分自動化：在特定駕駛模式下，多項駕駛輔助系統通過獲取車輛行車環境信息對車輛橫向和縱向駕駛動作同時進行操控，但駕駛員需要負責對除此以外的動態駕駛任務進行操作。

　　主要由自動駕駛系統負責對行車環境進行監測：

　　L3-有條件自動化：在特定駕駛模式下，系統負責執行車輛全部動態駕駛任務，駕駛員需要在特殊情況發生時，適時對系統提出的干預請求進行回應。

　　L4-高度自動化：在特定駕駛模式下，系統負責執行車輛全部動態駕駛任務，即使駕駛員在特殊情況發生時未能對系統提出的干預請求作出反應。

　　L5-全自動化：系統負責完成全天候全路況的動態駕駛任務，系統可由駕駛員進行管理。

　　三、大熱門L4級技術存在的阻礙與商業潛質

　　技術上而言，目前許多涉足自動駕駛的企業已經基本上具備了實現L4級自動駕駛的能力，但L4級技術在商業場景落地上仍存在一定的阻礙。當然，隨著未來自動駕駛技術的更迭進步，這些阻礙也無法阻擋其巨大的商業潛質與更多的可能性。

　　1.現有阻礙

　　成本高：有人分析過，目前大體上實現L4級自動駕駛的硬件設備一般包含：6-12臺攝像頭、3-12臺毫米波雷達、5臺以內的激光雷達以及1-2臺CNSS/IMU和1-2臺計算平臺，整體而言造價成本不低，但隨著技術進步與資金投入，有望降低。

　　政策法規尚未出臺：目前大部分仍集中在測試階段，相關法律政策的并未出臺，不確定性較大。

　　一般城市道路落地有距離：由于深度學習只有通過大量數據訓練才可以實現對相似目標和道路情況的識別和判斷，而由于城市道路交通情況過于復雜，當前L4級技術對復雜的道路情況目前應對尚且準備不足，落地城市一般道路還有一定難度。

　　2.商業潛質

　　軟硬件提供商的創業機會：現階段，產業的發展仍處于基礎設施的發展完善階段，創業機會存在于更低成本、更高效率、更高精度感知硬件供應商和軟件方案提供商上。

　　物流未來的春天：L4級技術比較適合應用于封閉園區、或點到電線路上的貨物運輸應用場景，如：港口集裝箱運輸、干線物流運輸、礦區、工業區運輸作業等。這些場景下的路線較為固定，且細分領域司機疲勞駕駛的情況比較明顯，無人駕駛可以提高其安全性，并有效降低運營的人力成本，提升行業效率。

　　自動駕駛涉及到極為復雜的多產業融合，傳統整車制造、人工智能、大數據、物聯網等，這也給予了行業外相關技術企業進入這一巨大新興市場的信心。