为什么飞机早就可以自动驾驶了，而汽车却近几年才有发展？
这是一个非常有趣且值得深入探讨的问题。飞机和汽车虽然都是交通工具，但它们在技术发展和应用环境上存在着本质的区别，这直接导致了自动驾驶技术在两者之间发展速度和成熟度的差异。
核心原因可以归结为以下几点：
1. 环境的复杂性和可控性：
飞机（航空领域）： 空域相对来说是更受控、更简单的环境。
预设航线和固定空域： 飞机沿着预设的航线飞行，在相对固定的空域内活动。这些航线通常是经过精心规划和优化的，避开了复杂的地面障碍物和动态交通流。
严格的管制和通信： 空中交通由地面控制中心严格管理，通过无线电通信保持高度协调。飞机的飞行参数（高度、速度、方向）都有明确的规定，与其他飞机的间距也有严格的间隔。
相对可预测的干扰： 虽然有天气等因素，但相较于地面交通的复杂性，这些干扰在一定程度上是可以预测和应对的。例如，飞行员可以根据天气预报选择航线或调整飞行计划。
三维空间但维度较低： 虽然飞机在三维空间中飞行，但其运动的自由度（例如，垂直方向的运动相对受限，横向和纵向的改变也遵循特定规则）相对汽车的六个自由度（前进/后退，左/右，上/下，以及绕自身轴的三个旋转）来说，是更为受限和可预测的。
汽车（陆地交通）： 道路交通是极度复杂、动态且不可预测的环境。
开放的道路网络： 汽车需要在遍布城市、乡村、高速公路的复杂路网中行驶，包含各种类型的道路、交叉路口、坡道、弯道等。
动态的交通参与者： 除了其他车辆，还需要应对行人和自行车骑行者。这些人（或动物）的行为模式更加多样、随机且难以预测，并且可能随时出现在道路上。
多变的交通规则和情况： 交通信号灯、临时施工、事故、路面坑洼、动物横穿马路等情况层出不穷，需要车辆进行实时判断和反应。
高度不确定性： 汽车需要处理的环境变化比飞机要多得多，对传感器、算法和决策系统的要求也高得多。
2. 安全冗余和容错机制：
飞机： 航空安全是生命线，容错率极低。
成熟的自动化系统： 飞机上的自动驾驶（更准确地说，是自动飞行系统或自动驾驶仪）发展得非常早且成熟。其核心目的是辅助飞行员，减轻工作负担，提高飞行精度和效率。它已经承担了巡航阶段的大部分任务，如保持高度、速度和航向，以及执行预设航线。
多重冗余设计： 飞机的关键系统（如飞行控制、导航、通信）都采用多重冗余设计。即使一个系统出现故障，其他系统也能立即接管，确保飞行安全。这种冗余设计在早期就已相当完善。
极高的研发投入和严格的测试： 航空工业的研发投入巨大，并且对测试和认证有着极其严格的标准。任何新技术的引入都需要经过漫长而严苛的验证过程。
“自动驾驶仪”的定义不同： 需要强调的是，飞机上的“自动驾驶”并非我们现在理解的“完全无人驾驶”。在绝大多数情况下，机组人员（正副驾驶）始终在岗，监控系统运行，并在必要时进行干预。其主要功能是接管常规飞行操作，而非在所有情况下独立做出所有决策。
汽车： 汽车安全同样重要，但面对的挑战更为棘手。
“从零开始”的自动驾驶： 汽车的自动驾驶技术，尤其是 L4/L5 级别的完全自动驾驶，是在相对复杂的路况下，需要独立处理大量未知和突发情况。这比飞机辅助飞行员更为复杂。
传感器和算法的挑战： 准确感知和理解复杂的路况（例如，区分是反光还是障碍物，识别行人意图）以及在各种天气条件下可靠运行，对传感器和AI算法提出了极高的要求。
法律和伦理问题： 汽车自动驾驶涉及更广泛的法律、伦理和社会问题，如事故责任认定、数据隐私、以及如何在“电车难题”等极端情况下做出决策。
3. 技术成熟度和可实现性：
飞机： 飞机自动驾驶技术的早期发展得益于成熟的工程技术和相对集中的控制。
相对简单的物理模型： 飞机的运动遵循相对明确和可预测的物理定律，并且其操作维度相对受到限制。
机械和电子技术的早期结合： 早期的航空电子设备已经能够实现高度精确的导航和控制。
汽车： 汽车自动驾驶依赖于人工智能、机器学习、计算机视觉、传感器融合等前沿技术的快速发展，这些技术在近几十年才取得了突破性进展。
数据驱动的学习： 现代汽车自动驾驶高度依赖大数据和机器学习模型来学习和适应复杂环境，而这些技术的成熟度和算力瓶颈的突破是近些年才实现的。
传感器技术的进步： LiDAR、高精度摄像头、雷达等传感器技术以及它们融合的能力，对于汽车在复杂环境中“看清”和“理解”至关重要，这些技术也在不断进步中。
计算能力的飞跃： 强大的车载计算平台能够实时处理海量传感器数据并做出决策，这离不开近年来芯片和AI加速器的发展。
4. 商业驱动和应用场景：
飞机： 商业航班的效率和经济性是重要的驱动力。
节省人力成本和提高航线效率： 自动驾驶仪能够精确控制飞机，减少燃油消耗，并在长时间飞行中减轻飞行员的疲劳，提高航线效率，从而带来经济效益。
已有的成熟市场和严格的监管： 航空业本身就是一个高度成熟且受到严格监管的行业，这使得新技术的引入虽然谨慎但有明确的路径。
汽车： 汽车自动驾驶的商业驱动力是提升出行便利性、安全性和效率，以及开辟新的商业模式（如无人驾驶出租车）。
巨大的市场潜力： 汽车市场规模远大于航空市场，自动驾驶技术的应用将带来颠覆性的变革，因此吸引了大量的投资和创新。
解决交通拥堵和提升安全性的社会需求： 全球性的交通拥堵和交通事故是巨大的社会问题，自动驾驶技术被视为解决方案之一。
总结一下：
飞机早期的“自动驾驶”更多的是辅助飞行员，接管常规操作，是在一个高度受控、相对简单的环境中的精确控制。它解决了“如何稳定、高效地在特定航线上飞行”的问题。
而现代汽车自动驾驶的目标是在复杂、动态、充满不确定性的真实世界环境中，独立完成驾驶任务，包括感知、决策和执行。它需要解决的是“如何安全、可靠地与各种复杂的交通参与者和环境互动”的问题。
因此，飞机自动驾驶的早期发展是基于已有的成熟技术和相对可控的环境，而汽车自动驾驶的蓬勃发展则是得益于近年来人工智能、传感器和计算能力的突破，去应对一个极其复杂的现实挑战。飞机自动驾驶的“成熟”并不等同于汽车自动驾驶的“完全自动”，后者是一个更加艰巨的任务，需要跨越更多技术和安全门槛。
核心原因可以归结为以下几点：
1. 环境的复杂性和可控性：
飞机（航空领域）： 空域相对来说是更受控、更简单的环境。
预设航线和固定空域： 飞机沿着预设的航线飞行，在相对固定的空域内活动。这些航线通常是经过精心规划和优化的，避开了复杂的地面障碍物和动态交通流。
严格的管制和通信： 空中交通由地面控制中心严格管理，通过无线电通信保持高度协调。飞机的飞行参数（高度、速度、方向）都有明确的规定，与其他飞机的间距也有严格的间隔。
相对可预测的干扰： 虽然有天气等因素，但相较于地面交通的复杂性，这些干扰在一定程度上是可以预测和应对的。例如，飞行员可以根据天气预报选择航线或调整飞行计划。
三维空间但维度较低： 虽然飞机在三维空间中飞行，但其运动的自由度（例如，垂直方向的运动相对受限，横向和纵向的改变也遵循特定规则）相对汽车的六个自由度（前进/后退，左/右，上/下，以及绕自身轴的三个旋转）来说，是更为受限和可预测的。
汽车（陆地交通）： 道路交通是极度复杂、动态且不可预测的环境。
开放的道路网络： 汽车需要在遍布城市、乡村、高速公路的复杂路网中行驶，包含各种类型的道路、交叉路口、坡道、弯道等。
动态的交通参与者： 除了其他车辆，还需要应对行人和自行车骑行者。这些人（或动物）的行为模式更加多样、随机且难以预测，并且可能随时出现在道路上。
多变的交通规则和情况： 交通信号灯、临时施工、事故、路面坑洼、动物横穿马路等情况层出不穷，需要车辆进行实时判断和反应。
高度不确定性： 汽车需要处理的环境变化比飞机要多得多，对传感器、算法和决策系统的要求也高得多。
2. 安全冗余和容错机制：
飞机： 航空安全是生命线，容错率极低。
成熟的自动化系统： 飞机上的自动驾驶（更准确地说，是自动飞行系统或自动驾驶仪）发展得非常早且成熟。其核心目的是辅助飞行员，减轻工作负担，提高飞行精度和效率。它已经承担了巡航阶段的大部分任务，如保持高度、速度和航向，以及执行预设航线。
多重冗余设计： 飞机的关键系统（如飞行控制、导航、通信）都采用多重冗余设计。即使一个系统出现故障，其他系统也能立即接管，确保飞行安全。这种冗余设计在早期就已相当完善。
极高的研发投入和严格的测试： 航空工业的研发投入巨大，并且对测试和认证有着极其严格的标准。任何新技术的引入都需要经过漫长而严苛的验证过程。
“自动驾驶仪”的定义不同： 需要强调的是，飞机上的“自动驾驶”并非我们现在理解的“完全无人驾驶”。在绝大多数情况下，机组人员（正副驾驶）始终在岗，监控系统运行，并在必要时进行干预。其主要功能是接管常规飞行操作，而非在所有情况下独立做出所有决策。
汽车： 汽车安全同样重要，但面对的挑战更为棘手。
“从零开始”的自动驾驶： 汽车的自动驾驶技术，尤其是 L4/L5 级别的完全自动驾驶，是在相对复杂的路况下，需要独立处理大量未知和突发情况。这比飞机辅助飞行员更为复杂。
传感器和算法的挑战： 准确感知和理解复杂的路况（例如，区分是反光还是障碍物，识别行人意图）以及在各种天气条件下可靠运行，对传感器和AI算法提出了极高的要求。
法律和伦理问题： 汽车自动驾驶涉及更广泛的法律、伦理和社会问题，如事故责任认定、数据隐私、以及如何在“电车难题”等极端情况下做出决策。
3. 技术成熟度和可实现性：
飞机： 飞机自动驾驶技术的早期发展得益于成熟的工程技术和相对集中的控制。
相对简单的物理模型： 飞机的运动遵循相对明确和可预测的物理定律，并且其操作维度相对受到限制。
机械和电子技术的早期结合： 早期的航空电子设备已经能够实现高度精确的导航和控制。
汽车： 汽车自动驾驶依赖于人工智能、机器学习、计算机视觉、传感器融合等前沿技术的快速发展，这些技术在近几十年才取得了突破性进展。
数据驱动的学习： 现代汽车自动驾驶高度依赖大数据和机器学习模型来学习和适应复杂环境，而这些技术的成熟度和算力瓶颈的突破是近些年才实现的。
传感器技术的进步： LiDAR、高精度摄像头、雷达等传感器技术以及它们融合的能力，对于汽车在复杂环境中“看清”和“理解”至关重要，这些技术也在不断进步中。
计算能力的飞跃： 强大的车载计算平台能够实时处理海量传感器数据并做出决策，这离不开近年来芯片和AI加速器的发展。
4. 商业驱动和应用场景：
飞机： 商业航班的效率和经济性是重要的驱动力。
节省人力成本和提高航线效率： 自动驾驶仪能够精确控制飞机，减少燃油消耗，并在长时间飞行中减轻飞行员的疲劳，提高航线效率，从而带来经济效益。
已有的成熟市场和严格的监管： 航空业本身就是一个高度成熟且受到严格监管的行业，这使得新技术的引入虽然谨慎但有明确的路径。
汽车： 汽车自动驾驶的商业驱动力是提升出行便利性、安全性和效率，以及开辟新的商业模式（如无人驾驶出租车）。
巨大的市场潜力： 汽车市场规模远大于航空市场，自动驾驶技术的应用将带来颠覆性的变革，因此吸引了大量的投资和创新。
解决交通拥堵和提升安全性的社会需求： 全球性的交通拥堵和交通事故是巨大的社会问题，自动驾驶技术被视为解决方案之一。
总结一下：
飞机早期的“自动驾驶”更多的是辅助飞行员，接管常规操作，是在一个高度受控、相对简单的环境中的精确控制。它解决了“如何稳定、高效地在特定航线上飞行”的问题。
而现代汽车自动驾驶的目标是在复杂、动态、充满不确定性的真实世界环境中，独立完成驾驶任务，包括感知、决策和执行。它需要解决的是“如何安全、可靠地与各种复杂的交通参与者和环境互动”的问题。
因此，飞机自动驾驶的早期发展是基于已有的成熟技术和相对可控的环境，而汽车自动驾驶的蓬勃发展则是得益于近年来人工智能、传感器和计算能力的突破，去应对一个极其复杂的现实挑战。飞机自动驾驶的“成熟”并不等同于汽车自动驾驶的“完全自动”，后者是一个更加艰巨的任务，需要跨越更多技术和安全门槛。
网友意见
首先，题主的直觉是对的，车辆本身的自动控制，在整个自动控制领域，虽然也不算是非常简单的问题（因为涉及“非各向同性系统”这个特性），但总体上还是比控制飞机容易太多了。
但是，自动驾驶的难点并不只在于自动控制。
飞机的自动驾驶，主要都是自动控制问题。就是简单地沿着一条指定的航线飞就行了，自动控制系统控制飞机的姿态。空中没有什么障碍物，区域性的控制中心，也早早就把飞机的航线和时间划分得清清楚楚，避免了空中相撞的可能性。飞机的自动驾驶系统并不需要去辨别障碍物或者防止相撞。而且飞机在空中飞行，周围没有遮挡，GPS信号质量非常好，基本没有定位问题。就算GPS信号异常，还有机上的价值不菲的惯性导航系统，而且地面的控制中心也能指挥飞机安然飞行和降落。
汽车的自动驾驶系统里面，难度最大的，恰恰不是自动控制系统。现在自动驾驶行业着力解决的两大主要问题，一个是障碍物的探测和识别，另一个是高精度地图和车辆定位。前者很好理解，因为街道上到处都是障碍物，其中一些甚至是移动的（比如其他车辆、行人、动物、自行车/摩托车），在各种光照、天气的情况下都要对这些物体进行准确探测和识别，这个难度是相当大的。后者是因为在街道中，GPS信号质量有时会很差，而路面行驶要求的定位精度又比较高（飞机导航差个几十米问题都不大，汽车导航差个半米就开到马路牙子上去了）。汽车价格也不高，装备不起昂贵的惯性导航系统，更不会有地面控制中心来帮助导航。这都要求算法极其复杂、精准。这些算法，阻碍汽车自动驾驶落地的最大因素。
飞机的自动驾驶只相当于汽车的定速巡航和车道保持啊。。。
连自适应巡航都没有。。。
因为天上没有行人，没有电瓶车，没有红绿灯，没有实线、虚线，没有小孩从侧面突然窜出来，没有拥堵，没有加塞，对面没有车直冲过来，没有超速拍照，没有停车查酒驾。
飞行员中途大部分时间是无聊得想睡觉的。事实上，飞行员睡着了、错过机场的事时有发生。
所以，飞机的自动驾驶重点在于处理起、降过程的动力、阻力、稳定性控制。
而基本不用在周边干扰上费精力。因为干扰早就被地面控制台和各种航空规则排除了。
飞机的空域，竞争性小，冲突性小。
你试试一百架飞机在北京上空飞一飞，分分钟让你去天津，石家庄，青岛，济南分流。
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