時機未到 無人駕駛汽車還要再等十年？

無人駕駛是一個備受關注的概念，但近年來并沒有流行起來。事實上，早在1939年，美國通用汽車公司就對外展出了其概念車——Futurama，這也是無人駕駛汽車最早的原型車。然而，由于當時的技術限制，汽車無法處理駕駛時面臨的復雜數據，因此這種“幻想”直到1970年計算機技術取得突破才正式存在。但不幸的是，即使經過這么多年，無人駕駛汽車仍然沒有完全脫離概念的牢籠。目前，即使是最樂觀的估計，無人駕駛汽車的普及至少還要再等十年。

阻礙無人駕駛發展的原因有很多，但基本可以歸結為四個方面：

技術：

無人駕駛并不等同于智能駕駛，但后者是前者實現道路的必要伏筆。目前，使用雷達和攝像頭等傳感器來感知汽車的周圍環境，并將車身反饋的工況信息與車載計算機相結合來計算后續控制策略，對汽車完成最終操作的閉環控制可以精確到毫秒級，這意味著這項技術已經非常成熟；

導航系統、自動速度控制、自動制動、自動安全技術等功能也在一些高端車型上進行了測試，也就是說，無人駕駛汽車的駕駛能力基本上沒有太大問題，但在其他方面，比如車內內置計算機可能會停機，構建數據共享和分析，以確保高效的車聯網，以及系統在特殊和極端環境下的穩定性，這仍然是一個不可忽視的技術問題。

安全性：

無人駕駛汽車普及的最大問題是如何讓消費者相信產品足夠安全。盡管從理論上講，使用計算機和傳感器處理路況的無人駕駛汽車的反應速度可以比人類司機快幾倍，而且無人駕駛汽車在分析車輛的靜態和行駛條件以及采取措施方面更準確。同時，將極大地優化交通效率，有效降低車輛發生事故的可能性，使車輛安全更加高效可控。然而，與技術創新的快速突破不同，對于大多數不關注技術的普通消費者來說，解放這一概念需要很長時間。值得注意的是，谷歌無人駕駛汽車曾發生過事故。盡管谷歌給出的官方解釋是，當時車輛處于手動駕駛狀態，但由于駕駛員自身的問題導致了事故的發生，谷歌無人駕駛汽車被迫在兩名駕駛員的陪同下才能上路。這在一定程度上表明，在未來的無人駕駛形式中，駕駛員將負責監控系統，駕駛功能將完全由汽車本身來判斷和執行。

交通和環境：

隨著無人駕駛時代的到來，僅僅依靠優秀的產品是不夠的，但汽車制造商對交通環境的影響可以說是微乎其微，這使得無人駕駛汽車不得不長期停留在紙面上。汽車在行駛過程中需要面對不同的環境變量，但目前的研究和實驗可以模擬天氣和路況，但無法完全預測道路上可能出現的可能性。以中國為例，在摩托車、自行車甚至行人加入后的復雜交通環境中，無人駕駛汽車的識別和措施的準確性有所提高。即使可以保證事故發生，智能高效的無人駕駛汽車的優勢也無法凸顯，汽車成本也會相應增加。

也就是說，在智能交通實現之前，無人駕駛汽車只是一個華而不實的高科技玩具，環境變量受制于交通模式。也就是說，只要實現了智能交通，環境變量的問題就會成為很多規范性的秩序，但智能交通的規劃和建設需要很長一段時間，這也將大大延長無人駕駛汽車的普及時間。

政策和法律：

目前，有許多高端汽車在簡單的路況下具備無人駕駛條件，但目前沒有一個國家允許無人汽車在公共道路上行駛。事實上，事故責任追究的制定和相應法律法規的修訂也是阻礙無人駕駛大規模普及的重要原因之一。此外，由于無人駕駛汽車的普及，大量曾經執行汽車運營任務的人將失業，這也使得政府對無人駕駛技術的態度不夠明確。可以想象，如果政府不承認無人駕駛汽車的重要性，那么這種概念上的停頓將繼續延長；

相反，如果政府大力推廣無人駕駛汽車，智能交通的建設和無人駕駛汽車的普及將加快。

綜上所述，作為一種極具顛覆性的技術進步，無人駕駛汽車的普及面臨的最大問題并非來自自身，而是取決于外部環境的限制。但不可否認的是，從智能駕駛向未來無人駕駛的演進將成為汽車發展的必然趨勢，這絕對值得等待，因為這將是汽車智能化和技術進步的終極形式，并將徹底解放體力勞動。目前，這條代表下一次技術顛覆的運河尚未流通。無人駕駛是一個備受關注的概念，但近年來并沒有流行起來。事實上，早在1939年，美國通用汽車公司就對外展出了其概念車——Futurama，這也是無人駕駛汽車最早的原型車。然而，由于當時的技術限制，汽車無法處理駕駛時面臨的復雜數據，因此這種“幻想”直到1970年計算機技術取得突破才正式存在。但不幸的是，即使經過這么多年，無人駕駛汽車仍然沒有完全脫離概念的牢籠。目前，即使是最樂觀的估計，無人駕駛汽車的普及至少還要再等十年。

阻礙無人駕駛發展的原因有很多，但基本可以歸結為四個方面：

技術：

無人駕駛并不等同于智能駕駛，但后者是前者實現道路的必要伏筆。目前，使用雷達和攝像頭等傳感器來感知汽車的周圍環境，并將車身反饋的工況信息與車載計算機相結合來計算后續控制策略，對汽車完成最終操作的閉環控制可以精確到毫秒級，這意味著這項技術已經非常成熟；

導航系統、自動速度控制、自動制動、自動安全技術等功能也在一些高端車型上進行了測試，也就是說，無人駕駛汽車的駕駛能力基本上沒有太大問題，但在其他方面，比如車內內置計算機可能會停機，構建數據共享和分析，以確保高效的車聯網，以及系統在特殊和極端環境下的穩定性，這仍然是一個不可忽視的技術問題。

安全性：

無人駕駛汽車普及的最大問題是如何讓消費者相信產品足夠安全。盡管從理論上講，使用計算機和傳感器處理路況的無人駕駛汽車的反應速度可以比人類司機快幾倍，而且無人駕駛汽車在分析車輛的靜態和行駛條件以及采取措施方面更準確。同時，將極大地優化交通效率，有效降低車輛發生事故的可能性，使車輛安全更加高效可控。然而，與技術創新的快速突破不同，對于大多數不關注技術的普通消費者來說，解放這一概念需要很長時間。值得注意的是，谷歌無人駕駛汽車曾發生過事故。盡管谷歌給出的官方解釋是，當時車輛處于手動駕駛狀態，但由于駕駛員自身的問題導致了事故的發生，谷歌無人駕駛汽車被迫在兩名駕駛員的陪同下才能上路。這在一定程度上表明，在未來的無人駕駛形式中，駕駛員將負責監控系統，駕駛功能將完全由汽車本身來判斷和執行。

交通和環境：

隨著無人駕駛時代的到來，僅僅依靠優秀的產品是不夠的，但汽車制造商對交通環境的影響可以說是微乎其微，這使得無人駕駛汽車不得不長期停留在紙面上。汽車在行駛過程中需要面對不同的環境變量，但目前的研究和實驗可以模擬天氣和路況，但無法完全預測道路上可能出現的可能性。以中國為例，在摩托車、自行車甚至行人加入后的復雜交通環境中，無人駕駛汽車的識別和措施的準確性有所提高。即使可以保證事故發生，智能高效的無人駕駛汽車的優勢也無法凸顯，汽車成本也會相應增加。

也就是說，在智能交通實現之前，無人駕駛汽車只是一個華而不實的高科技玩具，環境變量受制于交通模式。也就是說，只要實現了智能交通，環境變量的問題就會成為很多規范性的秩序，但智能交通的規劃和建設需要很長一段時間，這也將大大延長無人駕駛汽車的普及時間。

政策和法律：

目前，有許多高端汽車在簡單的路況下具備無人駕駛條件，但目前沒有一個國家允許無人汽車在公共道路上行駛。事實上，事故責任追究的制定和相應法律法規的修訂也是阻礙無人駕駛大規模普及的重要原因之一。此外，由于無人駕駛汽車的普及，大量曾經執行汽車運營任務的人將失業，這也使得政府對無人駕駛技術的態度不夠明確。可以想象，如果政府不承認無人駕駛汽車的重要性，那么這種概念上的停頓將繼續延長；相反，如果政府大力推廣無人駕駛汽車，智能交通的建設和無人駕駛汽車的普及將加快。

綜上所述，作為一種極具顛覆性的技術進步，無人駕駛汽車的普及面臨的最大問題并非來自自身，而是取決于外部環境的限制。但不可否認的是，從智能駕駛向未來無人駕駛的演進將成為汽車發展的必然趨勢，這絕對值得等待，因為這將是汽車智能化和技術進步的終極形式，并將徹底解放體力勞動。目前，這條代表下一次技術顛覆的運河尚未流通。

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