国内的自动驾驶技术目前发展到什么阶段了？
从“能开上路”到“开得好、开得稳”的进阶之路
总体来说，咱们国家的自动驾驶技术，已经从早期的“敢于尝试”阶段，迈入了“追求成熟和规模化应用”的阶段。你可以把它理解成一个爬坡过程，现在正在努力往山顶上冲刺。
技术发展的三大支柱：感知、决策、控制
要理解自动驾驶，离不开这三样核心技术：
1. 感知层：看得清、辨得准
传感器是眼睛和耳朵： 咱们现在用的传感器种类可多了，激光雷达（LiDAR）、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等等，就像是给车子配了一套全方位的“感官系统”。激光雷达能精确测量距离和形状，摄像头能识别颜色和交通标志，毫米波雷达穿透雨雾能力强，超声波雷达负责近距离的泊车辅助。
融合是关键： 单一传感器不够用，关键在于把这些“感官”传来的信息融合起来，形成对周围环境的立体、准确的理解。比如，摄像头看到一个行人，激光雷达确认了距离和尺寸，毫米波雷达发现其在移动，这样就能更可靠地判断这是一个真实的、需要避让的障碍物。
算法是智慧的大脑： 光有传感器不行，还得靠强大的算法来处理海量数据。目标检测、物体识别、车道线识别、交通信号灯识别等等，这些都依赖于深度学习等AI技术。国内在这方面进步很大，尤其是在复杂城市交通场景下的识别能力，比如行人、非机动车、各种路况的判断，越来越靠谱。
2. 决策层：想得明、判得准
路径规划是导航： 知道周围情况后，车子得自己规划怎么走。从全局的路线选择，到局部几十米内的变道、超车、避障，都需要智能的决策。
行为预测是洞察： 这才是最考验功力的地方。不仅要看清眼前的情况，还得预测其他交通参与者（行人、自行车、其他车辆）接下来的行为。比如，前方的车是不是要突然变道？那个行人是不是要闯红灯？国内的算法在这方面也在不断进步，尤其是在理解中国式交通行为上，下了不少功夫。
应对策略是反应： 最终根据感知和预测的结果，做出加速、减速、转向等一系列决策。这个过程要快，要准确，还要兼顾舒适性和安全性。
3. 控制层：执行稳、反应快
精准执行是保证： 决策好了，执行必须到位。转向、油门、刹车这些动作，都要由自动驾驶系统精确地控制，不能有丝毫偏差。这涉及到车辆的动力学模型和控制算法。
安全冗余是后盾： 即使主系统出了问题，也得有备份。比如，多个制动系统协同工作，或者备用电源等等，确保在发生故障时也能安全停车。
目前发展到哪个阶段了？更细致地说：
L2/L2+级：在高速公路和城市快速路上已成气候，成为标配趋势。
你现在在很多中高端车型上都能看到“辅助驾驶”系统，比如自适应巡航（ACC）、车道保持辅助（LKA）、自动变道（APA）等。这些属于L2或L2+级别。它们能帮你处理很多单调枯燥的驾驶任务，在高速上开长途会舒服很多。
很多厂商还在往“城市NOA”（Navigate on Autopilot）方向发力，也就是在城市道路也能实现点到点的自动导航辅助驾驶。目前很多品牌的产品在北上广深等一线城市已经可以开放试用，表现越来越接近人类驾驶员的水平，但仍有局限性，比如在极端天气、复杂施工路段、没有清晰车道线的地方可能需要接管。
L3级：开始落地，但还未大规模普及。
L3级允许车辆在特定条件下（例如拥堵路况下）自动驾驶，驾驶员可以将注意力移开，但需要在系统发出接管请求时及时接管。这是实现“解放双手”的关键一步。
一些车企已经推出了具备L3级功能的车型，但其应用场景和推广还需要时间，也受到法规、责任界定等方面的制约。
L4/L5级：主要在限定区域或特定场景下进行商业化试点和运营。
Robotaxi（无人出租车）： 这是L4级自动驾驶最受关注的应用。像百度Apollo、小马智行、文远知行等公司，在全国多个城市的特定区域已经运营了Robotaxi车队，用户可以通过APP打到无人驾驶的车。你可以上车，跟车子对话，它会自己开到目的地。
封闭园区或特定路线： 除了Robotaxi，还有一些在港口、矿区、工业园区、末端配送等封闭或半封闭场景下的自动驾驶应用，这些场景的复杂度和不确定性相对较低，更容易实现安全可靠的运行。
无人配送车辆： 在疫情期间，我们看到不少自动驾驶的物流车在进行货物配送。
自动驾驶公交车/接驳车： 在一些智慧城市试点项目中，也有自动驾驶的公交车在固定线路上运行。
为什么说发展很快，但还没完全“无敌”？
技术迭代快，但仍有挑战： 尽管技术进步神速，但自动驾驶要实现L4/L5级别的全场景覆盖，仍面临不少挑战，比如应对极端天气（大雪、大雾）、复杂无序的交通场景（比如农村地区）、突发性的大型事件（比如交通事故现场）等。
安全是第一要素： 自动驾驶的安全要求远高于人类驾驶员。任何一次事故都可能是颠覆性的。因此，每一步的进展都需要极其谨慎。
法规和责任界定： 随着自动驾驶车辆的普及，相关的法律法规也在不断完善，比如事故责任如何界定、数据隐私如何保护等，这些都是推动产业发展的关键因素。
成本和用户接受度： 高度自动驾驶系统（尤其是配备大量激光雷达的）成本依然不菲，如何降低成本、提高用户对无人驾驶的接受度和信任度，也是需要时间来解决的问题。
总而言之， 国内的自动驾驶技术已经进入了“百花齐放”且“加速落地”的阶段。L2/L2+级别的辅助驾驶功能正在快速普及，成为新车型的亮点。而L4级别的无人驾驶在限定场景下已经实现了商业化运营，并逐步拓展应用范围。距离我们能真正意义上“完全不用管”的车子普及到大街小巷，还有一段路要走，但这个过程正在以前所未有的速度前进。
网友意见
https://www. zhihu.com/answer/219339 5274
这次百度的Apollo技术开放日，百度演示Apollo Moo极狐版、威马版、广汽版三款车型的合作。在极狐版本的阿尔法T车型上使用的百度激光雷达方案，整体成本下探到了 48 万元，是业内平均水平的三分之一。这个价格已经非常接近大众了。
无人驾驶这个东西已经说了很多很多年了，不说汽车厂商早期的探索，特斯拉Autopilot系统的第一起事故过去都5年了。那还是L2、L3级别的自动驾驶。
至于无需驾驶员监控的情况下，汽车可以完全实现自动驾驶的L4级别无人驾驶，一直都在演示，没有落地。
百度被大众所知是BAT，一家互联网搜索企业。虽然百度搞无人驾驶和人工智能很久了，但是大众一直对百度的人工智能技术不了解，百度是如何做到给汽车企业提供无人驾驶解决方案的？百度搞无人驾驶的目的何在呢？
一、非一日之功
无人驾驶的核心技术是人工智能，百度专注人工智能的时间，比很多人知道的都要更早一点。
百度在人工智能技术上图像识别、语音识别都很强。2016年，百度的语音识别就被MIT列为十大突破技术。2017年百度人脸识别就上了《最强大脑》节目，赢了最强的人类。2018年百度就造了昆仑芯片，达到260TOPS，2021年造了昆仑2，用7nm工艺提升了3倍性能。
在无人驾驶上，2017年百度已经达到其他厂商今天拿出来的演示水平。
之后，百度的无人车，先在金龙汽车的厂区内运行。然后在北京的公园里面运行萝卜快跑无人驾驶在一些城市运行。
这样一步一步积累，百度才有实力给汽车厂商提供方案，百度在无人驾驶上不是突然的，而是很多年持续投入不断积累的成果。现在国内无人驾驶和人工智能的团队，大多数都与百度有渊源。
二、安全第一，成本低廉，普及容易，数据共享的方案
特斯拉最近一段时间，在国内出事比较多。实际上，早在2016年，特斯拉的自动驾驶就出过致命事故。
因为，特斯拉的方案是一个毫米波雷达，加两个前置摄像头，加几个超声波雷达的方案。
这套方案当年因为摄像头没有识别出大货车的白色车身，毫米波雷达从底盘底下过去了，超声波雷达识别距离不够，在2016年一头撞上货车导致致命事故。
在2016年，其实激光雷达要安全得多，但是特斯拉非常努力的提升算力，就是不舍得用多线激光雷达，因为当时一个多线激光雷达等于一辆超跑。
相比之下，百度的方案非常注重安全。百度的Apollo ANP给全车配置12个摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波雷达，用800TOPS的算力去处理。除了依靠算力对多路信号的处理，百度手里还有百度地图，这是厘米级的高精度3D地图。所以，百度的L4级别视觉方案也又很高的安全性。
而这次拿出来的百度的Apollo Moon则是百度 Apollo 第五代L4级自动驾驶量产车型。
它将百度先进的激光雷达方案搭载主流量产车型前装量产而成。该方案具备800TOPS的算力，车顶采用了 1 颗禾赛的定制化激光雷达，前向还有一颗安全冗余激光雷达；一共配备 13 个摄像头、5 个毫米波雷达以及 2 颗激光雷达，能够对车辆外围环境实现精确感知，同时具备的自检和自清洁功能，能够确保了复杂天气及复杂城市路况下的安全行驶。
整套系统，百度采用了46项安全保障技术和59项出行服务设计，具备全传感器及计算单元冗余，复杂城市道路送达成功率高达99.99%。即使一套系统发生失效，也能确保整车仍然执行驾驶指令，将乘客送到安全地点。
因为有这种极端考虑安全的措施，所以百度才能把自动驾驶安全路测里程从600万公里至1800万公里。
因为有这套极端安全的系统，百度才取得了汽车厂商的青睐，获得多家厂商的合作。
需要说一下的，因为百度自己搞芯片，合作搞激光雷达。所以，百度提供的软硬件一体方案成本有很大优势，在其他厂商一辆演示车等于一辆超跑的时候，百度已经可以把L4级别无人驾驶汽车压到48万，已经达到了富裕家庭承受的水平。
而且百度的方案适配很容易，以前是一家一家合作，这次是一下拿出来三家。未来，汽车厂商使用百度的L4级别无人驾驶方案，会像配备ABS一样简单。只要想要，就能匹配。
需要特别说一下的是，百度和广汽、威马、北汽合作的三款车，都用了Apollo Moon的ANP-Robotaxi架构。
所谓，ANP-Robotaxi架构，其实就是一个L4 级 Robotaxi 自动驾驶数据与 L2+ 级辅助驾驶数据的共生共享，技术降维，数据反哺的体系。
我们知道，人工智能这个东西，并不是事先程序员编程编好了就用，而是要通过神经网络，用大量数据去投喂的。就像AlphaGO通过投喂棋谱数据，自己和自己下棋对抗，生成越来越强的棋力。这个过程被搞人工智能的人戏称为“炼丹”。
自动驾驶也需要尽可能多的实际驾驶数据去投喂，让人工智能去学习，才能越来越强。
但是L4级别的车太贵太少，能上路的地方不太多，专门找车去训练获取的数据量不够大。
而百度是同时在做辅助驾驶和自动驾驶的玩家，而且能够同时将高级自动驾驶和辅助驾驶做到同一款车上。
特斯拉能用很少的硬件实现一定水平的自动驾驶，是因为它敢装车，让用户使用，自己来获取数据。
百度的ANP-Robotaxi架构厉害在于，它把大规模量产的L2+级别和高级的L4 级做成数据共享，用L2+装车的海量数据去给L4级别服务，实现系统的迭代和优化。相当于L4级别的自动驾驶获得了前所未有的海量数据投喂。这个数据积累下来，L4级别的人工智能驾驶就厉害了。
三、产业落地的无人驾驶
百度持续多年，花很多钱搞无人车，当然不是用爱发电。百度自己提出来的是“赋能共享出行服务、赋能特殊作业场景、赋能智慧城市服务”三大落地场景。
这次与广汽、威马、北汽打造的48万自动驾驶车型，是车型落地和检验。要先有预装了百度驾驶技术的上市量产车，然后才能实现无人驾驶生态。
得益于百度多年的积累，预装了Apollo Moon的量产车，在加速、减速、掉头行驶中，车辆行驶极其平稳，面对行人、违停车辆，车辆快速识别、及时完成自主避让。
此外，Apollo Moon还具备车内人机语音交互、APP控制空调车窗、智能车门等人性化功能。
这意味着，搭载百度技术的无人车可以很容易的作为网约车使用。
对于难以预料的特殊情况，一定需要人类来处理的时候，百度也准备了“5G云代驾”。
通过“5G云代驾”做无人出租车和代驾的运营企业，也可以随时查看车辆情况，必要时远程干预无人驾驶车辆。这样可以确保所有情况下的运营安全。
技术实现，再加上萝卜快跑的运营，不断升级成熟。未来网约车、出租车无人化是可以逐步实现的，达到赋能共享出行服务的目的。
未来，网约车公司不再需要司机，只要投放车辆，就可以源源不断的运营，车辆自动运营，自动充电，不断接单。5G云代驾的人员，监控车辆运行，处理意外情况。车辆自动运营，自动充电，这是流动的印钞机。
现在虽然是三家车企拿出车型，未来可能是所有企业都拿出搭载百度无人车技术的车型，提供无人网约车服务，以后汽车是没有驾驶员的，如同现在的电梯没有电梯操作员。这是百度的赋能共享出行服务。
另外，无人驾驶成熟以后，也很容易应用到矿山，港口等作业车辆。各种物流车辆。这也是一个巨大的市场，这是百度赋能特殊作业场景。
无人驾驶普及后，结合智慧城市，可以管理城市交通，控制信号、车辆整体运行，提升整个城市的运行效率，这是赋能智慧城市服务。
有机构预计，2030年Robotaxi市场规模预计超过1.3万亿，头部玩家市场份额可以达到40%以上，而百度将成为头部玩家之一。
百度Apollo分别与广汽、威马、北汽打造的48万自动驾驶车型只是第一步，未来人工智能技术成熟将大大便利我们的生活，提升效率，让我们的世界更美好。
2019年2月21日，融资9500万美元成功啦，也独角兽啦，更新点新的啦。
图森未来无人驾驶拉着货 https://www.zhihu.com/video/1081980182302298112这是图森未来的卡车，行驶在美国亚利桑那 I-10高速的一段，下午四点多，下大雨。
卡车最高时速105km/h，大雨，市区内+高速，还要让火车，总共1小时15分钟，全程无接管，大概是开了100多公里从一个仓库到另一个仓库完成一单中短途的运输。
后来， @量子位 的小（胖）哥哥也去坐了，证明我们真的还挺厉害的。因为我们是运货的，所以人类坐我们的车是不收费的。：）
再放一段骑兵视频吧，18年给某位货主运货的真实实录。因为保密协议，必须重码。
图森未来在美国无人驾驶运货 https://www.zhihu.com/video/1081981346330746880==========================================
2018年7月24日，我再更新一段最新的视频：
2018年7月，图森未来（TuSimple）在北方某深水港的无人内集卡车队试验运营已超过100天，在港区内的实际测试数已超过2000标准集装箱，模拟测试超过40000标准集装箱，具备了在白天、夜晚以及雨天等特殊天气下的完全商用能力。
图森未来的无人车队运营超100天 https://www.zhihu.com/video/1005180524528291840在公布的视频中，由三辆图森未来（TuSimple）无人驾驶卡车所组成的车队按照港区内的生产逻辑和码头管理系统（TOS）直接对接，与码头内的桥吊、轮胎吊等设备顺畅交互，在无人介入的情况下参与了集装箱卸船后的水平运输全流程作业，并且在雨夜、路面湿滑和低照度的工况下依然保证了运输作业的安全性和可靠性。
在我们的实际运营中，已经可以支持8辆车同时编队全流程作业了，你说要是有啥瓶颈和障碍……可能是用于拍摄的GoPro数量不够吧…… :-P
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我肯定是利益相关方，我先给你看两个视频吧，可以一定程度上友善地提醒友商不要乱加定语。
这是在北方某港口
https://www.zhihu.com/video/983308041285947392这是在北方某高速（缺乏艺术感的一镜到底，这还是我们上一个版本，最新技术实力等8月吧）
https://www.zhihu.com/video/983308310052855808乘用车不熟，先聊聊商用车。
细扣技术的话恐怕过于晦涩，先从商业模式上讲讲：
商用车，尤其是重型卡车（车辆承载吨位14吨以上，对应美国的L7和L8），本身就是一种高使用率的生产工具，无论是上海洋山港内几乎24小时不停歇的内集卡，还是一家两口、三口上阵共同开18小时的外集卡，高使用效率意味着高速公路仓到仓的无人化自动驾驶运输以及封闭/半封闭道路无人化自动驾驶运输都是有利可图的。：)
于情于理的分析，货物运输场景的用户痛点明显，对自动驾驶技术应用的需求十分迫切——
·司机人工成本占总成本比例高达30-40%（美国更高，占到50%）；
·交通事故发生率高，且多为使用手机、疲劳驾驶等人为原因；
·对司机资质和经验要求高，符合要求司机稀缺，工作强度大；
·人工管理成本高，劳工纠纷严重影响物流行业运营效率；
从技术角度来说，你们敬爱的晓迪博士和乃岩博士比我精通的多，我先回答下我认为的几个要点：
·感知层面：乘用车时速100到0的刹车距离按规定是40米，卡车你猜多少？空载80米，满载150米，这意味着，感知距离越远，你我他就越安全。激光雷达现在能普遍适用的距离是70米到100，再远可能也能看，但松散的不像话，所以在卡车上只依靠激光雷达作为主要的感知方案，是不行的。某友商在门脸上安个低线激光冒充独角兽，太扯了。作为利益相关方的员工，图森采用摄像头为主感知方案，我们可以做到300米有效感知咯，后来技术又牛逼了，可以看到1000米咯（具体技术博士们不让讲）。晚上也不怕，我们合作参与的摄像头在0.05Lux（相当于只有星星，没有月亮的漆黑的夜晚）下只用10ms就能完成有效曝光。
·决策层面：这个我不太懂，但NVIDIA是我们的股东，软件和硬件的支持管够。
·控制层面：为啥大家都爱用林肯地MKZ，因为Autonomous Stuff 把MKZ的全套线控协议开源了。我所接触到的大部分无人驾驶企业，目前都只能做软件部分，还没有涉及车辆控制与硬件部分。但我大图森与主机厂、英伟达深度合作，拥有卡车所有CAN总线通讯协议，可实现对车辆的自主控制。当然啦，也有些厂商在车上按了四个机械臂，连上伺服电机分别控制方向盘、油门、刹车和排挡，效果好不好另说，但我看过后觉得还是很蒸汽朋克的。
行吧，差不多说这些吧，我在图森主要承担基于Steam平台下欧洲卡车模拟驾驶技术的前瞻研究，如果美国卡车模拟打折，我应该也会承担美国卡车模拟的相关研究。：）
欢迎大家来图森未来（TuSimple），我们有知乎上倍受爱戴的晓迪博士和乃岩博士，但请文明围观，禁止投喂。：）
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2018年7月21日，又开始了基于Steam平台下美国卡车模拟驾驶技术的前瞻研究。
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