无人驾驶发展到什么阶段？究竟靠不靠谱？如何改变生活？
说起无人驾驶，很多人可能会嘴一撇，但商家的功利宣传和无人驾驶到底是不是革命性的大趋势，是两回事，我们需要区分来看待。任何一个颠覆性的东西，最初都不被大众所看好，但又总会超出我们的预期。
汽车是个超级大的产业，而智能驾驶的发展无时无刻不再影响着汽车产业的变化，甚至会改变我们的城市结构，以及我们每个人的生活方式。所以今天，我们就来深入探讨一下智能交通和无人驾驶，看看它究竟是不是一个好东西，未来究竟会怎么样。
汽车，确实方便了出行，提高了效率，促进了社会进步和经济增长。但同时也带来了很多问题。
首先是安全问题。全球每年有130万人死于车祸，平均每24秒钟就有一个人死于车祸。在5到29岁的死亡人群中，交通事故是排名第一的死因。不过这里需要注意，交通事故致死，更多的是由于人类不规范开车所导致的，比如酒后驾驶、疲劳驾驶、超速驾驶等等。
在中国，危险驾驶的犯罪数量遥遥领先，位居世界第一，比排名第二的盗窃罪和排名第三的故意伤害罪的总和还要多。所以这里我们也要特别提醒开车的朋友，慢一点、稳一点，没有坏处。
第二个问题，是污染问题。不过这个问题由于电动车的流行，开始缓解。但电动车不限行，又催生出第三个问题，堵，堵的厉害。一脚油门一脚刹车，踩得小腿都抽筋。
面对这种情况，发展无人驾驶和智能交通，就大有可为。
现在中国的智能汽车已经到了一个爆发期。原本，汽车行业就是一个庞大的产业，一百多万亿的GDP，汽车产业就占了将近15%，仅次于房地产。
而近年以来，中国推出了一系列发展智能交通的政策和法规，其中“智慧交通”已经成为国家战略，并为此做好了充分的铺垫，具体都有哪些呢？我们一个个来看。
首先是新能源汽车。
新能源汽车可以称为是一个革命性的事物，每年以100%的速度在增长。中国电动汽车的渗透率已经达到20%，度过了产业的青春期。而且新能源汽车是一个超大规模，上下游密切协作，非常复杂的产业链。从电池所需要的资源矿产，到生产锂电池的机械设备，再到正负极材料，最后组装成电池，然后再到车厂完成汽车组装。 整个这一套庞大的产业链，上下游所带动的产业、材料、设备、技术，多到根本不能一一列举。所以说，它对中国的经济发展，对中国的技术升级，有着至关重要的作用。
在传统汽车领域，专利和技术全部把持在老牌的汽车国家手里。美国、德国、日本等，几乎把持着燃油车所有的主要技术。面对这种情况，无论我们怎么努力，都无法越过这道门槛，唯有另辟蹊径，而电动车就是我们实现弯道超车的机会，这也是国家大力推动电动车发展的背后逻辑。
第二个是人工智能。
人工智能可以说是我们眼耳鼻舌身的延伸。大部分的时间，开车都是一个比较机械且枯燥的事，而一般人可以做到的，机器也完全能够胜任。
当然，突发状况时，人的快速反应能力和应变能力，是机器所比不了的，这是人工智能在自动驾驶领域需要突破的瓶颈问题。
在寒武纪，大量的低端生命在毫无目的的游荡，但有些生命进化出了一个叫眼睛的东西。而眼睛的出现也刺激了一些物种大脑的出现和进化，进而实现了从低端到高等的进化。
机器人一样，原本他们被安装在工作台上，凭借一只机械手臂完成预先设定的工作内容，但慢慢的，我们现在给机器加装了更多的传感器、雷达、摄像头等，让他具备了更多的视觉能力。那么，这会不会是机器人领域的寒武纪大爆发呢？这是值得我们期待的。
而且到目前为止，技术的创新已经为自动驾驶做好了准备，我们已经在通向智能驾驶的路上，这条路已经改不了了。
所以接下来，我们就来看一下，自动驾驶究竟是怎么回事儿，这也是我们今天内容的焦点。
首先，自动驾驶分为五个等级，从L1到L5。
L1是最低等级。属于最基本的辅助驾驶，比如高速上我们启动定速巡航，就开始松开油门了。
到L2，就包含了更多内容，比如主动刹车、并线辅助。我个人就比较喜欢并线辅助这个功能，后车距离太近时，后视镜的一角会亮灯提醒，如果灯灭了，说明距离足够并线。这就有一个好处，避免距离太小导致后车追尾或者后车认为你恶意别车。再比如自动停车入位，这是很多女同胞的福音。目前L2已经相对比较成熟。
但是L2和L3之间有一个比较大的跨越。L3基本上就已经可以实现自动驾驶了。比如在堵车路段，完全可以把车辆交给自动驾驶来接管。但到目前为止，L3的自动驾驶技术，国内外都不允许正式上路。因为，完全交给自动驾驶后导致的严重交通事故，现在已经出现了非常多。所以，那些主打自动驾驶技术的电动车，大家需要特别注意，不能将控制权完全交给车辆。
如果L3的自动驾驶技术完全成熟，那么到L4时，车辆就可以处理突发状况。这意味着，在给定的交通行驶条件下，人可以完全不用接管车辆，您是睡觉还是斗地主都没关系，任何问题都可以交给车辆自行处理。
大家可能会问啦，都到这个程度了，那L5还能干嘛呀？很简单，替你取个快递啥的。L5可以连人都不需要，在任何条件下，车辆都是自动驾驶，你可以呼之即来挥之即去。这意味着，马路上可能来来往往跑的全都是空车，这也是最理想的状态、
所以，关于自动驾驶的级别，目前集中在L2。它只是给我们提供一些辅助帮助，不能过渡依赖，否则可能会造成很严重的后果。
目前国际上对于自动驾驶技术的研究，主要分两派。
一派是像特斯拉这样的公司，从较低的技术等级，慢慢向上发展。
另外一派，主张直接从 L3、L4开始做，做好之后再降到L2。他们的观点认为，在L2的基础上，无论你怎么累积经验都没有办法解决L3和L4的问题，那与其一步步走，还不如直接跨越。这一派主要是在我们国内，现在很多中国厂家都在大量研发一些L4的技术。
中国厂家要想完成超越，有几个必备的技术要求。
首先是激光雷达。 激光雷达就是从车体发射激光，快速地射在前面的物体上形成反射，并对前方的物体形成一个三维建模，然后将数据瞬间回传到车内，形成了一个对外面物体的判断。通过这样的技术，就可以在光线比较暗，摄像头看不见，或者大雾和大雨的天气里，通过视觉技术解决人眼解决不了的问题，能够准确看清外部的环境。
激光雷达原本是一个成本很高的东西，在国外很难推行。但是在中国，现在已经快速形成规模化，成本大幅降低。虽然现在的技术水平并不算高，但未来很可能会再次实现弯道超车。
另外一个关键技术就是地图。 地图看似简单，但对于自动驾驶来说，是底层需求。L3或者L4，对地图的精确度要求可能是厘米级的。
未来，我们出行之前先查阅地图，地图可以智能地感知到有多少人现在准备出行去某个地方。当车辆发生剐蹭时，传感器会互相通信，进行快速地处理确定责任方。然后，地图也会通知相关的处理方，比如保险公司该怎么理赔，一切都将自动化地处理。
另外一项核心技术是算力优化。比如，人类开车总会不经意的点刹车，每百公里可能急刹车10次，乘车的舒适度很差。但通过算力优化以后，自动驾驶可以把百公里急刹车的次数降低到5次以下。
算力优化的核心是芯片，英伟达推出的自动驾驶的计算芯片，算力相当于150台苹果笔记本电脑的算力之和，这个计算能力是无法想象的。但在未来的自动驾驶时代，汽车领域会大量使用此类的芯片。
中国，其实是自动驾驶最好的试验场。因为中国的交通场景非常复杂，小电驴、行人、自行车、汽车，全部混在交通路况上。所以，如果在中国能够做好自动驾驶的方案，那么拿到全球复制就完全没有问题。
麦肯锡的分析指出，2025年，自动驾驶的出租车会大量出现，而且车里的安全员会消失，交通事故和交通拥堵会大幅地减少，交通出行的成本也会大幅地下降，新的出行方案会出现，自动驾驶的普及会进入一个拐点。
不过，智能交通，车只是其中一个组成部分，还有围绕车的周边交通设施，比如智能停车、智能红绿灯、车路协同和智能交通运营商。
我们先说智能停车。
停车，是现在出行最老大难的问题，花钱还花时间，最关键是找不到位置。
但如果到了智能交通的阶段，停车就容易多了。因为当你到达目的地后只管下车，车辆会自动寻找停车位，甚至可以开到很远的地方。
现在，我们的很多电动车都已经实现了自动停车入位的功能。因此接下来，即便全自动驾驶不容易实现，但最后一公里的自动驾驶，可能真的会实现。至少，当你进入车库后，车辆就可以自我管理，自行寻找车位并自动停车入位。当你要上车时，车辆会自动出库，到上车口接你。
这个技术之所以容易实现，首先是因为，在停车过程中车辆移动的速度慢，相对安全；其次，车辆需要处理的场景相对简单，不像马路上那么复杂，不需要超高的算力就可以完全实现。
以上，我们说的都是单车智能，国外的厂家更喜欢做单车，试图把单车做到极致。但我们国内，更多的是考虑一种大局观，既如何实现车与车的信息交换和对接。有点类似于空中交通，一架飞机不会去走另一架飞机的路线。目前业界有一个共识，单车智能容易陷入局部最优，而车路协同所构成的群体智能可以使全局效率最大化。
我们再来看智能红绿灯。
红绿灯解决的是路权分配问题，传统红绿灯是由人工检测并设置参数，而智能红绿灯则是全天候观测交通流，自动地生成信号配时方案，合理分配路权。它看到东西向的车多，就会给这边的绿灯多一点时长，南北向的车少，就会少分配一点绿灯时间。如果全局能够实现合理协调，整个路况就会得到明显的改善。研究表明，如果能够预测单一路口在未来一个小时的交通状况，那么这个路口的通行效率就可以提升百分之五十以上。
这种智能化程度，首先需要提高检测手段。比如使用地下的磁性感应设备和摄像头去监控整个路况。未来，每一辆车都是传感器，通过物联网可是实时向指挥系统传送路况信息。
接下来就是优化算法。 指挥系统收到路况信息后进行高速运算，并进行统筹指挥。有点类似于飞鸟，我们经常看到成群成群的鸟一起飞，但却很少见到两只鸟撞到一起，它们中间又没有交警指挥，为什么可以形成一个很流畅的整体飞行呢？这就是人工智能算法需要借鉴的，甚至当技术发展到一定程度，未来可能不再需要红绿灯。车辆之间相互计算，了解各自的路线，路口通行自主调配。
第三个，就是我们前面提到的车路协同。
车可以智能化，路是不是也可以智能化，而车与路的协同，就是我们很多中国企业正在研究的方向，目的就是形成一个从车到路再到云端的整体协调规划。
一台车，无论发展到什么程度，都一定会存在盲区。比如最常见的“鬼探头”，或者高速上的团雾情况，进去了就什么也看不见。
这个时候，如果实现了车路协同，后面的所有车辆都会收到通知，提前做出预警和准备。
现在，北京到雄安的路段，湖南的长沙到益阳的路段，就已经部分地实现了车路协同。比如，车来的时候路灯会自动亮起，没车的时候路灯会自动变暗。
那么，要实现车路协同需要哪些东西呢？
需要包括通信平台、边缘计算，路上安装传感器、摄像头、毫米波雷达等等。这些我们就不详细聊了。
最后一部分是智能交通的运营商。
在未来智能交通的布局中，产业巨头都想充当运营商的角色。有点类似于移动通信技术，电信、移动等把移动通讯的基础设施建立好之后，用户却掌握在互联网巨头手里。而现在的大企业，也都在纷纷布局智能交通时代的生态圈。
比如百度，和政府联合开发了高等级的自动驾驶的示范区。示范区内所有自动驾驶车辆的运行数据，都会传送到远端监控的屏幕上，遇到问题，工作人员就会把车停下来。这其实就是交通运营商要做的事情。
我们假如，前面所有的事情都搞定了，自动驾驶完全实现了，那么我们未来的出行方案就会被完全颠覆，会形成一个出行即服务的模式，即MaaS。
比如，你坐上自动驾驶的汽车去上班，车把你送到单位之后，它自己就出去跑滴滴了，等你下班时，车辆会到公司楼下接你。 再比如，以后我们可以不需要买车，而是订阅一个服务，每个月可以定不同的车开。但你在车内所使用过的数据，会全部保留下来，无论怎么换车，你的开车习惯、听的电台和音乐，都会在下 一台车上自动出现。
当然，到那个时候，可能更多人就不愿意买车了，而是共享出行。反正满大街都是刚送完主人上班后出来干私活的无人驾驶汽车。 而无人驾驶和智能交通，对一些开车不便的人，比如老人、残障人士，更是极大的便利。
最后我们总结一下，新一轮的技术革命和产业革命，自动驾驶和智能交通，已经是未来大势所趋，无非就是时间早晚而已。当然，这其中必然会存在很多问题需要解决，但在可预见的情况下，自动驾驶和智能交通，无疑会给我们每个人的生活，来带一种魔幻的体验，而这种魔幻或许并不会太远。
好啦，今天就聊到这里，喜欢的朋友别忘了点赞关注支持，我们下期不见不散，谢谢大家。