，从字面上也可以看出来，就是让机器代替人来开车，而我们人类则撒手不管，吃着火锅、唱着曲儿、搓着麻将。   当然，这是自动驾驶的最高状态，就目前技术阶段，还必须有人来解决一些突发情况，我们会在接下来的日子里越来越多的接触到汽车的自动驾驶方面的

　　自动驾驶系统是通过车载传感系统感知道路环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶并到达预定地点的功能。   有点太教科书了吧？简单来说，就是本来是人开车，现在让机器全部或部分替代这些本来由人来执行的功能（开车）。

　　想要实现无人驾驶，必须包含感知层、决策层和执行层三个方面，他们分别代替了人类的眼睛、大脑和手脚。

　　感知层用来代替人的眼睛，通过传感器（激光雷达、摄像头、毫米波雷达、高精地图等）来采集驾驶员行驶过程中涉及到的驾驶信息；决策层用来代替人的大脑，通过获取到的信息进行计算，制定相应的控制策略；执行层则是代替人的手脚，将接收到的控制策略进行执行，其中包括加减速、转向等。

　　国际上对自动驾驶的级别分为了 6 级，定义为 L0~L5 ，等级越高，自动化程度越大。下面我们就仔细看看这六个级别的具体划分。   L0 只是车道偏离预警，基本只能提个醒，防止你开小差车跑偏了；   L1 和 L2 能帮你刹个车，调个方向盘，当然这样你也不能偷懒，全程都要盯着，否则一不注意，可能就修车店见了。   所以前 3 级一般被当作辅助驾驶，线 能在特定的道路中，实现自动驾驶。   L4 基本可以实现解放双手和大脑，司机基本不用管，除非情况危急。   L5 则是完全自动驾驶，甚至都不需要驾驶员，目前还没有哪家公司能做到。

　　我们平常自己开车，是怎么感知周围的环境的？   很简单，就是通过眼睛看，耳朵听。   对于机器而言，我们可以使用摄像头、激光雷达、红外线、超声波雷达等传感器来代替人眼实现「看」的功能。   摄像头可以快速识别汽车尾灯、红绿灯、车道线、行人等，但是在光线微弱时可能会出现危险，因此想要获取更多的环境信息还需要雷达的帮忙。   各种传感器各有所长，但也存在着局限性，因此如何实现多传感器融合技术也是科研人员需要攻克的难点之一。

　　在获取信息后就需要交给决策层处理，也就是放置在汽车后方的主控电脑，它可以迅速的分析数据，做出判断，帮助汽车规划路线。   最后位于执行层的控制系统就可以按照指令操控汽车前行了。   据统计，L3 级别的ADAS 系统，需要 50-100PB 的海量数据和 5000-25000 核的计算资源；到了 L5 级别实现完全自动驾驶，需要超过 2EB 级别的数据量和100000 核的计算资源，这就需要自动驾驶应用和服务提供商具备强大的计算能力。

　　如果将环境感知模块比作人的眼睛和耳朵，那么决策规划模块就相当于自动驾驶汽车的大脑，涉及汽车的安全行驶、车与路的综合管理等多个方面。   而 AI 训练技术则是决策规划模块的前提。   通过传感器收集回来的数据，经过人工智能、大数据、边缘计算等等技术，可以对汽车的状态、姿态进行实时监控，帮助决策模块做出相应的动作。   在汽车行业智能化这个方向，AI 可以赋能做些什么呢？主要有以下几点：

　　既然涉及到数据，那么不得不提数据的安全性。因为汽车在收集数据的过程中，必然会带有地理位置等敏感信息，所以必须在严格合规的情况下合理使用。   目前自动驾驶汽车的数据安全仍以传统数据安全技术为主，如数据安全隔离、安全认证、安全授权、数据脱敏、安全存储、安全传输、数据审计、数据备份、数据恢复、安全擦除等。

　　从2003年开始我国在法律上从“不排斥”，到2015年明确支持智能辅助驾驶的发展，再到2016年提出要重点发展“自动驾驶”，再到2020年10月20日，国务院发布《新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》，提出“到2025年，高度自动驾驶汽车实现限定区域和特定场景商业化应用”，“力争经过15年的持续努力，高度自动驾驶汽车实现规模化应用。”随着时间年限的推动，自动驾驶在我国法律上越来越包容和开放。相信在不久的将来，无人驾驶汽车满街跑的愿景肯定会实现！

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