1、 什麼是無人駕駛？
顧名思義，真正的無人駕駛汽車必須能夠導航到目的地，自動避開障礙物，並且在沒有任何人為干預的情況下停車。
為了實現這一目標，無人駕駛汽車必須具有感知周圍環境的人工智能系統，以處理視覺數據並確定如何避免碰撞、操作汽車機械（如轉向和剎車）、使用GPS追蹤汽車當前的位置和目的地。
沒有人工智能，汽車不可能真正實現無人駕駛。
諸如Waymo很早就開始了針對性的訓練，輸入數十億英里的行駛數據，然後設置每一個可以察覺到的障礙和突發情況，以觀察人工智能的反應。當人工智能學會了如何處理問題，才慢慢學習如何在真實道路上行駛。
大多數自無人駕駛汽車配備了三種視覺系統：視頻攝像頭、雷達和激光雷達。 人工智能需要視覺攝像頭和深度學習來讀懂路燈、停車標誌等物體，雷達能夠及時捕捉大多數障礙物，而激光雷達可以發現比較小的障礙物。
也有例外，擁有自動駕駛能力的特斯拉Model 3並沒有使用激光雷達，埃隆·馬斯克給出的解釋是激光雷達是一個過於昂貴的“柺杖”，相機和雷達足夠滿足需求。但需要指明的是，特斯拉的Model3並不是真正意義上的無人駕駛，“自主”、“自駕”等名詞和“無人駕駛”在很多時候被混淆，比如一些在高速公路上的自適應巡航技術，也被包裝成了“自動駕駛”。
2、 為什麼需要無人駕駛？
對於上班族來說，答案顯而易見：不需要花費數小時的時間來開車，可以處理工作或者看看直播什麼的娛樂一下。
專注於無人駕駛的公司們，已經為之投入了約800億美元，以及大量的人力和時間。
在用戶眼中，無人駕駛是一種潮流，當主流車型都搭載了這一技術時，非無人駕駛的汽車無疑是一種過時；與此同時，Uber、Lyft等也在積極擁抱無人駕駛，除了無需支付人力成本，還可以避免不必要的風險，比如滴滴司機失控導致的一系列負面。
福特、大眾等希望無人駕駛可以整合到城市網絡中，以跟蹤交通狀況和停車位。同時汽車的角色也在發生變化，比如福特已經開始將汽車作為送外賣的服務出售。
顯然，無人駕駛的普及只是時間問題，即便當下經歷了一場場事故，被公眾質疑，甚至在法律上不允許私人駕駛無人汽車上路。
3、無人駕駛汽車在哪裡？
雖然很多國家已經允許無人駕駛測試車輛上路，仍然在嚴格限制試車路段和場景。
美國有33個州頒佈立法允許進行有限的自駕車測試，只有少數城市（亞利桑那州的鳳凰城）讓沒有安全員的無人駕駛汽車上路。不過，Uber在一起無人車致命事故後，亞利桑那州無限期地暫停了Uber的測試權限。
美國最有可能發現無人駕駛汽車的城市包括加利福尼亞州的山景城和舊金山、鳳凰城、亞特蘭大、匹茲堡、邁阿密、奧斯汀、底特律和紐約。要麼是幾家大型汽車製造商的所在地，要麼是科技巨頭的聖地。
德國最近批准了大眾在漢堡機場測試自動停放汽車的計劃，沃爾沃正在荷蘭測試無人駕駛汽車和公交車，Amber Mobility 計劃在2018年年中在荷蘭推出類似Zipcar的電動無人駕駛汽車，英國政府啟動了推動自主創新的英國自動駕駛計劃……
而在亞洲，國內的北京、廣州、重慶等城市已經允許無人駕駛汽車上路測試，日本和新加坡也開始在政策上為無人駕駛開綠燈。
類似特斯拉的駕駛自動化技術，幾乎可以在每個國家看到，儘管大部分國家的道路法規都規定駕駛員的雙手必須放在方向盤上。
4、誰在製造無人駕駛汽車？
答案是每個人！
蘋果的無人駕駛汽車
蘋果汽車是硅谷一直存在的傳言，最初沒有人認為這家科技巨頭會自己建造無人駕駛汽車，但在過去的幾年裡，故事發生了很大的變化。儘管蘋果已經確認有興趣開發無人駕駛汽車的操作系統，而非汽車本身，外界還是傳出了蘋果造車的計劃。
截止到今年5月份，蘋果公司的自動駕駛許可證包含了55輛汽車和83名司機，成為加利福尼亞州第二大自動駕駛汽車車隊。此外專利顯示，蘋果計劃在他們的無人駕駛汽車中安裝VR設備以招待乘客。
谷歌的無人駕駛汽車
谷歌母公司Alphabet的自駕車部門 Waymo於2016年下半年成立，但從2009年就開始了無人駕駛技術的研究，近十年的時間證明谷歌是迄今為止最可靠的無人駕駛汽車。
在車輛遇到無法處理的棘手問題，它會將車輛的控制權交還給安全司機，這時車輛就處於“脫離”狀態，而無人駕駛汽車先進與否的一個評判標準就是其“脫離”次數。Waymo無人駕駛汽車的“脫離”次數是每千里0.18次，遠低於競爭對手。
Waymo團隊通過六個激光雷達傳感器組成的系統，可立即檢測到任何潛在危險，並具有足夠精密的深度學習系統，能夠直接響應障礙物和天氣危險。 同時Waymo將其激光雷達、雷達和攝像頭反饋信息收集到周圍道路的綜合地圖中，稱之為x-view。
Waymo的無人駕駛汽車迄今已在公共道路上行駛了600萬英里，還有交通模擬器內的27 億英里虛擬里程。 谷歌有一個大膽的目標：2018年在鳳凰城推出“無人駕駛乘車服務”，並最終在全美國擴展。
Uber的無人駕駛汽車
Uber從2015年開始就在測試期無人駕駛技術，並希望能夠擊敗Waymo，推出無人駕駛出租車服務。
在2015年收購自動駕駛卡車公司Otto後，Uber開發了自己的相機、雷達和激光雷達系統，並使用Nvidia GPU為其AI技術提供動力。 相比於Waymo的六臺激光雷達傳感器，Uber的無人駕駛只需要一臺，並被應用在24000輛沃爾沃XC90上。
不幸的是，Uber在亞利桑那州發生致命事故之後，Uber已經關閉了無人駕駛上路測試，Uber對於無人駕駛的貢獻也被事故所掩蓋。比如Uber通過“ 感官模擬系統 ” 防止乘客暈車，並調整座椅，氣流和車內照明，使乘客感覺更舒適。
值得一提的是，Uber已經開發出一種自動卡車服務，將使卡車司機在全國各地的貨物運輸更容易。
特斯拉的無人駕駛汽車
特斯拉 ModelX和 Model 3都配備了最新版本的Autopilot自動駕駛系統，一種攝像頭傳感器系統、聲納和雷達，可在高速公路上自動行駛。
截至2016年初的時候，特斯拉的車主已經在自動駕駛模式下行駛了數億英里，幫助特斯拉收集了明顯的錯誤信息，並不斷改進其自動駕駛系統，讓大多數僅僅實現數百萬公里的無人駕駛相形見絀。當然，特斯拉的數據是自主駕駛里程，而非無人駕駛。
不少車主把特斯拉的自動駕駛系統理解為無人駕駛，導致了多個嚴重事故。就在不久前，一輛特斯拉ModelX車主忽視了自動駕駛系統的警告，致使車輛墜毀。即便如此，特斯拉堅持認為其自動駕駛系統和Autosteer技術可以讓交通事故減少40-50%。
有趣的是，特斯拉並未公佈任何有關真正無人駕駛技術的消息，也沒有人發現特斯拉的任何無人駕駛專利。
其他主要參與者
現代汽車希望在2021年之前實現汽車完全無人駕駛；福特計劃在同一年啟用其無人駕駛的人工智能和交通跟蹤技術；三星剛剛得到了加利福尼亞DMV的許可，以測試自動駕駛汽車；華為也加入了遊戲行列，今年早些時候展示了一款自動駕駛汽車；Lyft和福特、麥格納在無人駕駛方面達成了諸多合作。
5、 無人駕駛的現狀和未來
2016年，在自主駕駛還是個新事物的時候，特斯拉的粉絲們在自動駕駛模式下致命地撞上了拖車，美國NTSB最初聲稱特斯拉的AI沒有過錯，但最終在2017年改口表示自動駕駛系統的“操作限制”在事故中發揮了作用。
2018年類似的事故再次上演，特斯拉官方辯解稱：“駕駛員早前在事故前就收到了視頻和音頻警告，在碰撞前6秒鐘內，沒有檢測到駕駛員的手放在方向盤上。”
無人駕駛本身並沒有錯，但駕駛員的盲目自信，在技術不成熟的現狀下，往往釀成了很多不應該發生的事故。
不久前，一篇名為“人工智能的惡意使用”的報告詳細介紹了黑客如何滲透無人駕駛汽車的AI，並導致汽車失控。也就是說，如果沒有保護措施，無人駕駛汽車甚至可能成為潛在攻擊的武器。
其實還面臨另一個悖論，像Waymo和Uber這樣的競爭對手是否願意分享數據呢？一面是無人駕駛的前景，數據共享無疑可以加速進化；一面是商業上的較量，畢竟數據才是AI競賽的鴻溝。
留給無人駕駛的問題還要很多。
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