雷达和摄像头遍布全车，为什么自动驾驶依然是期货？
AD在开发之处就一直有着路线之争，比如以Waymo、Cruise、大众、丰田等为代表的激光雷达路线
如今寒冬的waymo
以德尔福、大陆、恩智浦、特斯拉为代表的毫米波雷达+视觉融合路线，加上以百度地图等为代表的高精地图加持，从环境感知→决策规划→执行辅助等各大维度持续探索，努力提升自动（辅助驾驶）落地。但自动驾驶的落地需要天时地利人和齐全，当前来看道阻且长。
一、自动驾驶落地的天时
这需要国家及政府更多的支持，俗话说不怕一万，就怕万一。万一自动驾驶出事儿了，这算谁的责任，车企？驾驶者？保险公司？谁都不愿意承担这样的责任，尤其作为车企而言，家大业大，如果尝鲜落地自动驾驶想要落地承担的风险太大了，所以各大车企只好在名称上做文章，L2辅助驾驶，到L2.5辅助驾驶，甚至L2.99999辅助驾驶，哪怕功能已经很齐全，为了规避法律风险，就是不提L3。
好在国家在逐步给创新松绑，缓解车企创新落地风险方面的担忧，一点点让期货向着现实落地推进。
比如一直走在探索前列的深圳，《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》的出台是政策层面的一大突破，缓解了部分车企大力发展自动驾驶技术商业化以及实验过程中的责任顾虑。《管理条例》规定:
① 只要L3级自动驾驶系统开启的状态下，因己方车辆发生违章或事故责任，第一责任人永远是驾驶员。
② 当发生交通事故且智能网联汽车一方负有责任的，该车辆的驾驶人（保险公司）应当承担相应的损害赔偿责任；
③ 因智能网联汽车质量缺陷造成交通事故的，驾驶人依法承担损害赔偿责任后，可以向智能网联汽车的生产者、销售者追偿。
这也就意味着L3及以上的开启尝试下，第一责任人依旧是车主，这样能极大鼓励车企的创新，毕竟创新是有风险的~
二、自动驾驶落地的地利
当天时到来时，各大车企还是愿意发挥自己的主观能动性去做L3及以上的探索的，“八仙过海，各显神通”。自动驾驶非常核心的一个指标就是安心感。因此需要在环境感知→决策规划→执行辅助整个链条都做的足够平顺和自然。
感知上已经有了巨大的成长，不管是性能的提升还是成本的下降，不管是视觉路线还是感知路线，雷达的成本都是不断在降低的。虽然有高精地图的话会更好，但面对数据海量采集及实时更新的难题，各大车企也在努力绕道，重感知，轻地图的方向努力。
但实际在算法上则还存在一些困扰。完全自动驾驶无法定义究竟是局部优于整体策略（以我为准），还是整体优于局部策略（全局损失最小化）。选择的十字路口，无关对错，无法达成统一，人性也无法被算法定义。假设桥梁上前方车辆行驶过程中突然失控，你面临三种选择：
① 猛踩制动硬生生的怼上去，但可能会被后方的泥头车疯狂追尾，后排熟睡的孩子有生命危险。
② 往左打方向盘，可能会和对向车道对撞上，自己有生命危险。
③ 往右打方向盘，可能会直接撞上路边行人，无辜路人有生命危险。
④ 车头怼到人家车尾，怼上去给自己预留更多空间可变的调整空间，这样前方事故车后排乘客可能有生命危险。
完全自动驾驶或者说人工智能的自己，自己爱的人，前方的人，无辜的路人，不知道完全自动驾驶会在这几者之前如何做权衡，如何判断生命的价值，生命的优先度。
部分极端场景选择逻辑不能被标准化和编程化；对于道德上模糊的事件，人类必须重新获得控制权。
电车难题
三、自动驾驶的人和
俗话说，历史的一粒尘埃落在一个人头上,就是一座山。这个不能一概而论，概率学到了自己头上那就是100%。其中不乏有一部分人是属于先驱者，愿意尝试新技术，并承担其中可能产生的风险，但对于随大流的绝大多数人而言，都是风险厌恶型的状态。哪怕天时地利（国家支持、技术完善），想要人和，想要八成以上的人接受自动驾驶新鲜事物，想要自动驾驶真正飞入寻常百姓家都依旧是道阻且长，新鲜且未知事物的接受过程是一个非常漫长的过程，上一个新鲜事物就是纯电汽车，回想一下特斯拉2012年发布的四门纯电动豪华轿跑车Model S（当时还是进口，铭牌叫拓速乐），当时纯电技术已经算是有很好的雏形，大家当时接受度如何呢？
到了未来的某一天当L5自动驾驶雏形面世，必然会遭遇十余年前拓速乐的质疑，需要更长的时间来消化认知，需要更长的时间来逐步提升渗透率。
百万蓝牌拓速乐
自动驾驶还是个期货，但期待这个改变移动出行，进一步解放人类注意力及时间技术的落地和到来！