高級輔助駕駛系統(tǒng)的出現(xiàn)，讓自動駕駛離我們越來越近。隨著自動駕駛技術的成熟和商業(yè)化加速，汽車也不僅僅是一個代步工具，逐步向著多元化的智能娛樂硬件角色轉(zhuǎn)變，消費者在購買車輛的過程中，安全性不僅僅成為唯一指標，舒適性、娛樂性也成購買車輛時的考慮因素，未來，全自動駕駛的出現(xiàn)將促進汽車消費市場的另一場變革，自動駕駛汽車將改變?nèi)藗兊某鲂辛晳T。

　　現(xiàn)階段，自動駕駛技術尚未成熟，自動駕駛的發(fā)展仍有很多可能性，其中單車智能和智能網(wǎng)聯(lián)是自動駕駛技術發(fā)展的兩大技術路線。

　　單車智能主要依靠車輛搭載的毫米波雷達、激光雷達、車載視覺攝像機等傳感器、線控系統(tǒng)、計算單元硬件進行環(huán)境感知、決策、控制和執(zhí)行，讓車輛實現(xiàn)和人一樣的獨立思考與決策，從而將車輛駕駛到預定目的地。

　　智能網(wǎng)聯(lián)是通過車聯(lián)網(wǎng)技術將“人-車-路-云”等元素聯(lián)系在一起，使車輛的環(huán)境感知、決策、控制和執(zhí)行等功能進行功能性升級，使自動駕駛功能進行提升，促進交通網(wǎng)絡的管理和改善，從而提供更安全、更舒適、更節(jié)能、更環(huán)保的駕駛方式，促進城市交通系統(tǒng)的調(diào)節(jié)，構建新型智慧城市。

　　單車智能

　　單車智能的發(fā)展模式主要是依靠車輛上加裝的硬件設備及軟件的協(xié)調(diào)，實現(xiàn)車輛的自動駕駛功能，對此單車智能的發(fā)展模式對環(huán)境的感知有更高的要求，為了使單車智能更加安全，需要在車輛上加裝足夠多的硬件設備，從而消除單車智能車輛行駛過程中的視覺盲區(qū)，但單車智能發(fā)展這么久，依舊沒有能夠?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模的商用，究其原因主要是因為單車智能很難做到足夠高的安全性。

　　為了獲得更好的感知效果，需要在車輛加裝車載視覺攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達等硬件設備，但是在實際使用過程中，依舊會出現(xiàn)盲區(qū)，無法做到全方位識別，并且路況錯綜復雜，路邊障礙物后面是無法通過這些硬件識別到的，如果障礙物后面有物體促使障礙物移動，而車輛并沒有做出預判，就會導致更多的危險發(fā)生。而且感知硬件設備的安裝位置、視場角、數(shù)據(jù)吞吐、標定精度、時間同步要求也非常高，單車智能的車輛在繁忙路口、惡劣天氣、小物體感知識別、信號燈識別、逆光等環(huán)境條件中行駛時，仍然難以徹底解決準確感知識別和高精度定位問題。

　　此外，現(xiàn)在車輛上搭載的車載視覺攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達感知范圍非常有限，而車輛行駛安全距離需要詳盡到厘米級，甚至毫米級，如果道路有車輛速度非常快，車輛并沒有及時做到預判，就會導致車輛無法及時做出反應，導致危險的發(fā)生。現(xiàn)在很多主車廠提供了L2、L3級別的自動駕駛，在遇到這種情況時是需要駕駛員及時掌控車輛，如果遇到類似的問題，駕駛員是無法及時做出接管反應的。

　　單車智能的發(fā)展離不開高精度地圖，高精度地圖的采集是非常復雜且成本非常高的，如果道路進行了整改或修繕，高精度地圖就需要及時更新，如果單車智能自動駕駛的路線得以商用化，高精度地圖是需要隨時根據(jù)道路情況進行更新，這個更新頻率的要求就更高了，現(xiàn)階段時無法實現(xiàn)的。

　　成本過高也是阻礙單車智能發(fā)展的主要原因之一，由于硬件設備的成本過高，而且為了處理這些硬件設備產(chǎn)生的信號，需要配置計算單元，也會在車端部署相應的軟件系統(tǒng)，軟件系統(tǒng)的維護管理及更新，也大大增加了自動駕駛車輛的維護成本。目前L4級自動駕駛車輛的硬件設備一般包含：6～12臺車載視覺攝像頭、3～12臺毫米波雷達、5臺以內(nèi)的激光雷達以及1～2臺GNSS/IMU和1～2臺計算平臺，這些加起來成本非常高，這就使得單車智能商用化變得更加困難。

　　單車智能現(xiàn)在有兩種可行的解決方案，

　　一種是以谷歌為代表的，在車輛搭載激光雷達、毫米波雷達、車載視覺攝像頭等感知硬件的方案，這一方案的缺點就是成本過高，商用化的可能性較低，但多個感知硬件的協(xié)同，也使得自動駕駛安全性增大，從而受到較多主車廠的追捧，也是現(xiàn)階段眾多主機廠主要認可的方案。

　　另一種就是以特斯拉為代表的通過車載視覺攝像頭和軟件協(xié)同實現(xiàn)自動駕駛的一類方案，這一方案相對來說成本較低，可商用化的可能性較高，現(xiàn)階段已經(jīng)看到了商用化雛形，但僅基于車載視覺攝像頭實現(xiàn)自動駕駛，信息源獲取較少，安全性無法足夠保證。

　　雖然兩種方案使用的技術有極大的差別，但整體來說，都是走的單車智能的路線。

　　智能網(wǎng)聯(lián)

　　隨著單車智能技術的發(fā)展進入瓶頸，智能網(wǎng)聯(lián)逐漸被提及，智能網(wǎng)聯(lián)就是指車聯(lián)網(wǎng)與單車智能的有機聯(lián)合，在單車智能的技術上融合現(xiàn)代通信與網(wǎng)絡技術，實現(xiàn)車與車、車與人、車與路、車與后臺（V2X）等之間的信息交互共享，實現(xiàn)車輛行駛信息與主車廠、管理部門、目的地設施之間的信息聯(lián)絡，促進實現(xiàn)安全、舒適、節(jié)能、高效的行駛方案，最終實現(xiàn)全自動駕駛的商用化落地。

　　智能網(wǎng)聯(lián)的技術方案是讓車輛變聰明轉(zhuǎn)為車與道路設施變聰明，從單車智能到群體智能的的方案，由于單車智能商用化成本過高，使用路側(cè)設備代替部分技術，讓道路設施變聰明，可以有效降低車輛的制造研發(fā)成本，盡快實現(xiàn)商用化的可能。智能網(wǎng)聯(lián)的前提是道路設施的智能化改造和基礎設施的投資，這是需要多方面的參與的，比如政府管理部門是否會對道路設施智能化改造加以支持，各主車廠之間是否愿意將車輛的行駛信息進行共享，投資者是否會支持這樣的技術方案等因素，都會影響智能網(wǎng)聯(lián)技術的發(fā)展與演進路線。

　　智能網(wǎng)聯(lián)的發(fā)展并不可能一蹴而就，需要循序漸進加以實現(xiàn)，主要分為3個階段，第1階段是信息交互協(xié)同階段，可以實現(xiàn)車輛與道路的信息交互與共享，實現(xiàn)諸如碰撞預警、道路危險提示等功能，第2階段就是協(xié)同感知階段，在第1階段的基礎上，實現(xiàn)車輛與道路設施實現(xiàn)感知定位，第3階段就是協(xié)同決策階段，在協(xié)同感知定位的基礎上實現(xiàn)對車輛的行駛決策與控制，從而實現(xiàn)全自動駕駛的可能。智能網(wǎng)聯(lián)的實現(xiàn)可以讓車輛在行駛過程中提前做好道路信息的搜集，從而對駕駛行為進行預判。

　　我國智能網(wǎng)聯(lián)研究和發(fā)展迅速，在第1階段智能網(wǎng)聯(lián)已在多個城市開展規(guī)模性測試驗證和先導示范，并逐步開展商業(yè)化運營先行先試；第2階段是在部分城市開展了建設部署和測試試驗，道路的協(xié)同感知能力得到了充分驗證，部分場景下基礎設施的協(xié)調(diào)和控制也得到了探索，但現(xiàn)階段的技術發(fā)展仍舊無法實現(xiàn)全自動駕駛的商用化。

　　單車智能與智能網(wǎng)聯(lián)都是有效的自動駕駛解決方案，整體看來，智能網(wǎng)聯(lián)下的自動駕駛是更有可能實現(xiàn)的，但智能網(wǎng)聯(lián)觸及的領域較多，需要協(xié)調(diào)的角色也繁雜，是需要各部門、各企業(yè)進行協(xié)調(diào)才可以實現(xiàn)與落地的。