与许多新兴产品类似，人们对无人驾驶的看法呈现出鲜明的分化，既有过度信任的人，也有极度不信任的人。部分人对无人驾驶抱有过高的期望，甚至在使用自动驾驶时玩手机或打盹，结果导致了多起事故。而另一些人则完全不信任，认为这是商家的噱头，甚至不敢尝试自动泊车等功能。
01 无人驾驶究竟能实现什么？
要了解这一点，首先要提到无人驾驶的“天梯”。对新技术或汽车感兴趣的朋友应该听说过特斯拉的Autopilot具备L2级别的自动驾驶能力。然而，如果对自动驾驶的分级体系不够了解，可能会难以理解这条消息的含义。
美国汽车工程学会（SAE）将自动驾驶划分为六个等级，从Level 0到Level 5，等级越高，自动驾驶能力越强。Level 0表示完全没有自动驾驶能力，而Level 5则代表完全的自动驾驶，驾驶员可以在车内安心阅读，甚至不必再坐在驾驶位上。
目前市场上的无人驾驶功能大多处于哪个级别呢？几年前，业界对未来的展望充满乐观，讨论的焦点甚至是取消驾驶座后，应该改成麻将桌还是火锅台。
然而，随着无人驾驶技术的几次事故，人们的态度逐渐冷静下来。各大无人驾驶公司普遍认为，达到Level 5的目标非常具有挑战性，短期内不可能用无人驾驶替代传统的驾驶。
当然，事情并非完全悲观。虽然无人驾驶技术距离完全替代人类驾驶还有很长的路要走，但并不意味着没有进展。虽然开发能够适应复杂路况的无人驾驶系统极具挑战性，但也可以通过设定一些背景限制来简化问题。
在一些特定应用场景中，无人驾驶已经能够实现让驾驶员“放开双手”的效果，例如在厂区和园区内行驶的无人驾驶公交车，以及在特定路段行驶的无人驾驶出租车等。
根据SAE的分类，目前市面上大多数无人驾驶技术，包括特斯拉的Autopilot，基本处于Level 2和Level 3之间，即部分自动驾驶和有条件自动驾驶。简单来说，这意味着这些技术能够在一定程度上辅助驾驶员，但并不能完全替代驾驶员。
我国三部委发布的《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》也要求测试驾驶员必须始终在驾驶座上，监控车辆的运行状态及周围环境，随时做好接管车辆的准备。
目前已经上路的无人驾驶公交和出租车在实际运营中，通常还需要配备一到两名安全员，这可能与大家想象的“驾驶座上没有人，方向盘空转”的场景有所不同。
一些智能驾驶系统担心驾驶员对“无人驾驶”的信任过度，导致分心，因此设定了一系列机制来检查驾驶员是否专注于驾驶，包括检测双手是否放在方向盘上，以及目光是否集中在行车前方。
无人驾驶技术的发展可以说是冰火两重天，虽然每一次新产品的推出让人兴奋，但频繁发生的事故又让人感到忧虑，甚至怀疑这一技术是否可行。总体来看，无人驾驶作为人工智能技术的代表，面临着机遇与挑战并存的局面。
我仍然记得第一次乘坐无人驾驶汽车的经历，尽管坐在驾驶座和副驾驶的两名壮汉破坏了一些科幻感，但看到无人操控的方向盘自动转动、红灯时自动刹车、遇到行人和其他车辆时还能自主避让，我依然感到震撼，迫不及待想要揭开这项技术的秘密。
02 那么，无人驾驶是如何实现的呢？
无人驾驶是一个极具前沿性的研究方向，相关的新闻层出不穷，但系统性介绍这一技术的书籍却不多。在为数不多的几本书中，大部分都是科普性质，缺乏深度的理论知识，因此难以深入理解其背后的原理。如果你对此感兴趣，我推荐《智能驾驶技术：路径规划与导航控制》一书。
这本书内容丰富，读完后你将对无人驾驶的完整流程有一个清晰的认识。以下是我在阅读《智能驾驶技术：路径规划与导航控制》后的理解与总结：
实现无人驾驶需要三样关键要素：高精度地图、传感器和车辆控制系统。
高精度地图这一概念相对简单，无论是无人驾驶还是有人驾驶，最终的目标都是将车辆从出发地安全送到目的地，关键在于“认路”。这一过程我们都很熟悉，依赖地图导航。无人驾驶也依赖于地图，但其所需的地图与普通导航地图有所不同，必须是高精度地图。
那么，它们有什么区别呢？普通导航地图主要标示地理信息，而高精度地图不仅包含地点信息，还涵盖了行驶所需的各种信息，如交通信号灯、交叉口、车道规则等。这些信息的缺失是普通地图的不足。
高精度地图不仅对准确性要求极高，通常需结合GPS、遥感影像等多种测量手段进行绘制，还需详细标注特殊车道的使用规则，例如路口转弯、匝道等。虽然制作成本较高，但一旦具备高精度地图，无人驾驶的“认路”能力将显著提升，实时计算的要求也大大降低。
第二项要素是传感器。传感器是无人驾驶车辆外观的象征，通常这些车辆顶部都会装配一套传感器系统。人类开车需要全面的感知能力，无人驾驶同样需要依赖传感器来“观察”周围环境。
有人可能会疑问，既然有了高精度雷达，为什么还需要传感器呢？在真实环境中开车与游戏不同，无法进行“重播”，行驶过程中会遇到各种突发障碍物需要实时监测，包括行人和后方快速接近的车辆。
即便是最简单的红绿灯，光知道有红绿灯并不足够，还需判断当前是红灯还是绿灯，决定是否继续行驶或刹车，这都依赖于传感器的实时反馈。新手司机在上路时常常感到不知所措，要观察的事物实在太多，更别提无人驾驶。
为了准确捕捉各种环境信息，无人驾驶车辆使用了多种传感器，包括高清摄像头、红外传感器、激光雷达和毫米波雷达等。这些传感器能够捕捉到更广泛的光信号，不仅限于可见光，且具备360度的环视能力。在环境信息捕捉方面，无人驾驶的能力甚至超过了人类。
最后一项也是最核心的一项，就是车辆驾驶系统。
车辆驾驶系统分为硬件和软件两部分。无人驾驶车辆首先需要进行硬件改造，以便让系统能够控制油门、刹车和方向盘，才能实现无人驾驶。这是硬件层面的要求，而在软件层面，则涉及无人驾驶的“大脑”。
这个“大脑”至关重要，前述的地图和传感器再先进，也需依赖于强大的“大脑”来进行处理。具体而言，这涉及各种算法的应用，这部分内容包含了许多专业知识，建议细读《智能驾驶技术：路径规划与导航控制》。在此，我想提到其中两个有趣的问题。
第一个问题是训练。无人驾驶依赖人工智能技术，必然要使用各种机器学习、深度学习和深度强化学习模型。而使用这些模型的前提是需要经过训练，而训练过程常常伴随着试错。
读过我所著《机器学习算法的数学解析与Python实现》的同学应该知道，训练过程就是不断减少错误的过程。这在大多数情况下是可行的，但在无人驾驶领域，这一过程变得复杂，毕竟没人希望街上突然出现一辆失控的无人驾驶汽车。即使你告诉我模型训练会经历这样的过程，我也不太能接受。
那么，这个问题如何解决呢？答案是使用仿真环境，无人驾驶系统会在仿真环境中不断学习和进化，直到训练成真正的“老司机”，才能上路行驶。
第二个问题是乘坐体验。这是一个非常有趣的议题。我们知道，驾驶不仅仅是操控车辆，还涉及到乘坐的舒适性。有些驾驶技术糟糕的司机，可能并不是将车开到河里，而是驾驶时让乘客感到晕车。这个问题可以归入驾驶问题，也可以不归入。
无人驾驶在设计时考虑了乘坐体验，首先需要解决一个问题：如何将这一主观感受形式化。乘坐体验是一种感受，十分主观，但要用数学工具解决，首先必须将其形式化。简单来说，就是我们的主观体验是否真的可以用冷冰冰的数学公式来表达？
无人驾驶的研究者们认为可以。例如，在遇到突发情况时，虽然必须刹车，但如果刹车过于急促，乘客又会感到不适。这就形成了一个矛盾，而这对矛盾的解决方案…
