自動駕駛汽車上路 啟動智能汽車時代
自動駕駛汽車內安裝的傳感和通訊設備。
美國內華達州批準上路的谷歌自動駕駛汽車。
累了，不想開車，便對著行車電腦說：“回家”。
然后，舒服地翹著二郎腿，一邊喝著可樂，一邊看雜志，或者索性將座椅放平，休息幾十分鐘，汽車就會自動將你帶回家，徹底把你從駕駛中解放，雙手不用緊握方向盤，雙腳也不用在油門與剎車之間游動。
這是天方夜譚？
當然不是！未來汽車依托傳感器技術、信號處理技術、通訊技術、以及計算機技術等，組成了獨特的“眼睛”與“大腦”，可感知道路的實時狀況，控制車輛行駛狀態。你只需要發出口令，車輛便會將你帶到目的地。
5月7日，美國內華達州正式批準谷歌無人駕駛汽車上路進行測試。這意味著，無人駕駛汽車邁入新的發展階段，離我們的生活又近了一步。
如果某一天，你見到沒有人駕駛的汽車在路上馳騁，千萬別以為自己眼花，那是真的。
虛擬代駕
借助傳感技術、通訊技術以及計算機技術，為普通汽車植入一個“虛擬人”
一輛沒有人控制的汽車，如何實現啟動、加速、減速、停止？與普通汽車有什么不一樣？
其實，無人駕駛汽車與普通汽車基本一致，只不過無人駕駛汽車借助傳感技術、通訊技術以及計算機技術，為普通汽車植入一個“虛擬人”。
與人類操作模式類似，虛擬人通過“眼睛”，觀察道路具體環境，反饋給大腦控制系統，控制系統再將指令發給行車電腦，實現加速、減速、變線等具體操作。
其中，“眼睛”由環境感知模塊實現，包括無人駕駛汽車自身位姿感知與周圍環境感知。自身位姿主要包括車輛自身的速度、加速度、位置等信息。周圍環境感知則通過信息融合方式實現，利用雷達、激光、傳感器等技術實現。
無人駕駛汽車的“大腦”由幾臺計算機組成，安放在汽車車廂內。其眼睛探測的實時路況，立即反饋回“大腦”的決策控制系統，依照感知系統獲取的信息進行決策判斷，對車輛的下一行為進行決策。這包括了模糊推理、強化學習、神經網絡和貝葉斯網絡等技術。
在外觀上，無人駕駛汽車是在普通汽車的基礎上改裝而成，兩者基本一致，只是多了幾根天線，攝像頭以及雷達，組成車輛的“眼睛”。
以谷歌為例，7輛無人駕駛汽車，6輛為豐田普銳斯，一輛為奧迪TT，均為普通量產車型。只不過，這7輛車的車頂多了一個盒子，車身多安裝了幾個攝像頭、雷達發射器等。
谷歌相關開發人員介紹，在谷歌測試無人駕駛技術中，最核心部分是車頂上的激光測距[FS:PAGE]儀，能夠提供精細的3D地圖數據，無人駕駛汽車會把激光測到的數據和高分辨率的地圖相結合，做出不同的數據模型，以便識別障礙，遵守交通規則。
此外，汽車前后保險桿上分別安裝4個雷達，用于探測遠距離的障礙物；后視鏡附近則有一個攝像頭，檢測道路的交通信號，幫助車輛大腦識別人行道和自行車障礙物；而車輪上裝配車輪編碼器，配合GPS，確定車輛具體位置，跟蹤行駛軌跡。
行駛安全
從測試結果來看，無人駕駛汽車在道路上可以安全行駛，甚至比人工操作更加安全
“無人駕駛汽車面臨極端路況時，能像老司機一樣，經驗老到的化險為夷嗎？”對于前景一片光明的無人駕駛汽車，汽車發燒友李冰（化名）提出了疑問，在高速行駛過程中，能將生命托付給由一些冰冷機器組成的駕駛系統嗎？
李冰的疑慮，也是大部分人對無人駕駛汽車的擔心。
很簡單，如果無人駕駛電腦處理系統突然死機怎么辦？這種問題經常發生在已技術成熟的電腦上。
如果面對黑暗結冰、強烈陽光反射等復雜天氣，無人駕駛汽車的眼睛能否準確工作？
如果旁車突然強行并線，沒有任何信號預警，無人駕駛汽車如何處理？
如果遇上道路沒井蓋，或者綠化樹上突然掉下物體，無人駕駛汽車能否給出正確反應？
“這些問題在現實中存在，一旦發生，無人駕駛汽車如何處理呢？”李冰反問道，畢竟這不是一臺普通計算機，重新啟動后一切恢復正常，而是一輛高速行駛的汽車，交通事故發生往往在一兩秒鐘。
目前，谷歌的無人駕駛汽車雖然獲準上路，打著無人駕駛的概念。但是，車內必須有2名工作人員，一名坐在駕駛位，一旦遇到緊急情況，隨時準備切換人工模式；另一名工作人員坐在后排，觀測車輛的行駛狀況及路線，密切注意車輛“大腦”運行情況。
不過，對于安全問題，谷歌無人駕駛汽車的工程師卻并不擔心。目前，7輛無人駕駛測試汽車行駛里程已超16萬英里，其中一輛行駛里程將突破1萬英里。在這個過程中，只發生過一次安全事故。并且，事故不是在行駛過程中發生，而是在等紅綠燈時，遭到后車追尾。
“我們設計的理念，就是要減少交通安全事故，避免人在駕駛過程中無法避免的情況，例如開車過程精神開小差，困倦等等。”谷歌相關開發人員表示，無人駕駛汽車把人的雙手從方向盤中解脫出來。
多年來，由于駕駛員操作不當，或者精神狀態原因，導致交通事故一直居高不下，無人駕駛汽車的出現，將會直接改變這種狀況。并且，無人駕駛汽車能準確測算周圍環境，提升道路通行率，維持最優惠的車間距。
美國內華達州交通管理部門表示，從測試結果來看，無人駕駛汽車在道路上可以安全行駛，甚至比人工操作更加安全。數據顯示，從反應速度計算，機器的反應速度可以達到40毫秒，人類最快也要500毫秒，機器反應速度是人類的12.5倍，大大縮短車輛制動的距離，尤其是高速行駛的汽車。
未來汽車
無人駕駛系統性價比并不高，近期不可能大規模應用，但在工業領域的應用前景很樂觀
“無人駕駛汽車”，作為一個新鮮名詞，伴隨著無人駕駛技術的發展，最近兩年讓大部分消費者逐步了解。
但是，無人駕駛汽車并非新鮮事物，從根本上講，無人駕駛汽車是一種移動機器人，最早的研究動力是基于軍事需求，以減少傷亡，尋找代替人在危害場合執行任務。上世紀70年代，美國、英國、德國等汽車工業發達國家便開始了相關研究，由于配套技術原因，長期沒有得到突破性進展。
我國從20世紀80年代也啟動了相關研究。去年，國防科技大學進行了首次長距離無人駕駛汽車測試，紅旗HQ3無人駕駛汽車從長沙行駛至武漢，總共289公里，自主超車67次，成功超越其他行車道上車輛116輛，被其他車輛超越148次，實測全程自主駕駛平均時速87公里。這也意味著，我國的無人駕駛汽車的研究，也邁入了國際先進水平。
“無人駕駛汽車是未來汽車行業的一種發展趨勢，具有前瞻性探索，相關學術研究有利于汽車技術的發展進步。其主要作用就是要解決物流和人的交通問題，著眼點就是要效率更高、更可靠、更安全，直至最終實現高度自動化。人在駕駛過程中，會由于各種疏忽出差錯，而無人駕駛汽車則比較規范，只要設置準確，會更少出錯。但從產業角度來說，企業研發和生產無人駕駛汽車，并形成一個行業，還是很遙遠。”華南理工大學機械與汽車工程學院院長蘭鳳崇表示，目前，學術界在智能化、安全性、人性化、控制系統、智能裝備等方面的研究成果很多，但智能控制、圖像識別技術，交通場景、導航系統的改造與配合，還在技術層面束縛無人駕駛汽車發展，大規模市場化還需要很長的過程。
“相對于普通汽車，無人駕駛系統性價比并不高，高標準的技術門檻、昂貴的配件使得它代價高昂，這也是該項技術近期內不能大規模應用的原因之一。”華南理工大學李禮夫教授表示，但是，無人駕駛技術在工業領域的應用前景很樂觀，尤其是在一些危險環境下，無人駕駛汽車可以代替人類進行相關作業。
駕駛快感
智能汽車時代，有多少人想離開方向盤呢？離開給駕駛者帶來的那種自由與駕馭的快感
然而，無人駕駛汽車和人類自主駕駛的汽車不同，它沒有感情、沒有思想，沒有價值判斷，按照程序控制的機器，在一些極端情況下，如何面對一些道德問題呢？
做個假設，無人駕駛汽車為了躲避前方道路上突然出現的障礙物，會不會沖向旁邊的行人？在面臨兩難選擇時，如果由人駕駛汽車，基于道德理念，大多數司機即使撞向街邊的綠化樹或者電線桿，也不會沖向人群。相反，無人駕駛汽車基于最大限度地規避危險和保護駕駛員的原則，很可能會選擇撞向行人。
并且，在現有法律體系下，如果無人駕駛汽車出了交通事故，如何界定法律責任？例如，無人駕駛汽車撞上了行人，責任應該由無人駕駛汽車設計者來承擔，還是無人駕駛汽車使用者來承擔？
“今年2月份，山東威海市一名市民，將車停放在巷子里的坡頂上，隨后轎車自行溜下坡頂，在無人駕駛的情況下滑行近百米，接連撞到兩輛汽車及兩名行人，其中一名老年婦女不幸當場身亡。這在法律上責任界定十分困難。”李冰表示，這種情況極有可能發生在未來的無人駕駛汽車上，屆時相關的責任認定將更加復雜化，現行法律規則如何應對呢？
“面對這些挑戰，無人駕駛汽車在真正實用化之前，是要經過幾年時間，慢慢在小范圍試點解決的。直到其它相關保障都成熟了，才會投入規模使用。”蘭鳳崇表示，無人駕駛汽車相關技術今后要大面積推廣，十分有賴于交通系統、法律法規的共同發展。
以美國為例，汽車駕駛必須有人在車輛上。何況，從交通管理系統來說，目前的交通道路設置、指示系統甚至交通規則的設計都要進行較大的改動才能適應無人駕駛汽車的普及。例如平常道路上的紅綠燈、路標、限速和轉彎標識等等，都應能夠被無人駕駛汽車所理解，使其依據這些信息進行路況判斷。
除了法律與道德兩座大山，事實上，無人駕駛汽車還帶給外界一個思考，有多少人想離開方向盤呢？離開方向盤給駕駛者帶來的那種自由與駕馭的快感。而這種駕駛快感的獲取，就是車輛與人的一種動態交流，一旦這種交流中斷，也無從談起。