隨著無人駕駛多次上路測試，印象中還停留在“概念”層面的無人駕駛汽車，似乎進入日常生活的腳步越來越近了，各大科技公司和汽車廠商均在加大對無人駕駛的投入，資本也紛紛搶灘市場。在2019年7月3日的百度AI開發者大會上，吉利控股集團與百度共同宣布，雙方將在智能網聯、智能駕駛、智能家居、電子商務等AI技術在汽車、出行領域應用展開全面戰略合作，共同研究、探索“最強汽車+最強AI”，攜手加速中國智能汽車的大規模普及。
在2018年的3月，吉利發布吉客智能生態系統(GKUI)，憑借其優秀的平臺能力和開放性，目前已擁有超過100萬用戶。吉利官方認為，吉客智能生態系統是行業增速最快，用戶最為活躍的車載智能網聯系統。目前，博越PRO車型上搭載的GKUI 19系統已實現了和百度AI的相互賦能，作為線上線下高度融合的智能移動終端，也兼具車家互聯、車聯萬物的強大能力。從吉利博越PRO開始，吉利汽車將開始全面搭載融合小度車載交互系統的GKUI19系統。
百度于2017年正式發布Apollo，目前156個生態合作伙伴加入Apollo開展研發和產品合作，覆蓋了全球頂級OEM、Tier1、出行服務商，已成長為全球最強大的自動駕駛平臺和生態。Apollo目前形成了Apollo開源平臺和Apollo企業版兩大品牌。Apollo 企業版以服務智能交通和智能汽車為目標，為OEM和城市提供了量產、定制、安全的6大量產解決方案;Apollo開源平臺累計發布了7大版本，累計全球15000名開發者，搭載Apollo開源平臺的無人駕駛車輛已經成為全球規模的最大的無人駕駛車隊。而吉利同百度在這方面的合作，無疑將加速雙方在自動駕駛領域推進的速度。
感知是無人駕駛的核心
無人駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，通過電腦來實現無人駕駛，可以在沒有任何人類的主動操作下，自動而安全地操作我們的機動車輛。
從技術角度講，自動駕駛又分為感知定位、規劃決策、執行控制三個部分。要實現自動駕駛，除了算法創新、系統融合之外，還需要來自云平臺的支持。“感知定位是無人駕駛汽車能否上路的關鍵點。”余崇圣說，無人駕駛汽車必須要能夠識別交通信號和標志，以及其他汽車、自行車和行人，必須能感知前方物體的距離和速度，以便作出對應反應。
目前，無人駕駛汽車主要通過攝像頭(長距攝像頭、環繞攝像頭和立體攝像頭)和雷達(超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達)實現感知的。但是不同的傳感器有利有弊。
現階段應用較多的毫米波雷達，穿透力強，成本較低，但探測距離受到頻段損耗的直接制約，并且對周邊所有障礙物無法進行精準的建模。激光雷達的優勢在于其探測范圍更廣，探測精度更高，綜合能力高，但價格不占優，價格上就是一個硬傷。
預判能力還待發展
無人駕駛汽車想要上路，就要對對軟件、硬件的穩定性和契合程度提出嚴苛的要求。由于汽車駕駛過程中的場景復雜并且多變，加上交通通暢程度難以預估，稍有差錯就可能付出生命的代價，所以在無人駕駛中，正確的預判及正確的操作變得極其重要。
而預判顯然是來自于感知數據采集，以及大數據的應用。無人駕駛汽車的數據采集很大部分依靠傳感器。傳感器將采集的數據回傳，經過不斷地收集、分析數據，讓無人駕駛汽車遇到突發情況時，在盡可能短的時間內做出反應。
“可目前來看，數據采集還不足，也影響到了預判。”他表示，機器視覺還需要提升計算能力和感知能力，以確保采集的數據準確，同時，準確且大量的數據也指導無人駕駛汽車做出正確的預判。
除了有技術瓶頸之外，我們也在擔心無人駕駛汽車上路的法律問題。我們國家當前對自動駕駛管控的法律法規還不健全。現在世界各國均出臺了一系列法律法規，可以肯定的是，未來在車企、交通部門等多方面的產業支撐和政策配合下，法律問題不會是無人駕駛汽車上路的最大阻礙。
