说到无人驾驶，相信有许多驾驶技术不娴熟的新手司机都会非常兴奋，有了自动驾驶系统或者驾驶辅助系统，不仅可以减轻他们驾驶时的心理负担，而且在一些新手司机可能忽略的危险点，自动驾驶系统也可以及时发现并采取相应的措施。但无人驾驶究竟离我们有多远呢？我们先来看看目前辅助驾驶系统的渗透率。

自动驾驶领域现状

2013年-2018年间，车辆仅对方向盘或者加减速其中一项提供操作的L1级自动驾驶，其渗透率从6%增长至33%。而可同时控制加减速操作以及转向的L2级驾驶辅助，在2019年渗透率为3.3%。其实我们可以看到，在智能装配较为齐全的传统自主品牌阵营以及新势力阵营里面，哪怕在官方指导价仅为十万的入门车型上，都可以看到全速域自适应巡航驾驶辅助系统的出现。

值得一说的是，在新势力阵营里，更高阶的自动变道、自动泊车、路牌标识识别等配置也都见怪不怪。其实类似这种智能性更高的“L2.5级”自动驾驶辅助系统，普及程度已算不上低。

看似“镜中花，水中月”

相比起L1到L2，甚至到“L2.5”的光速发展，L4、L5的量产却迟迟未见踪影。2018年的时候已经有部分自主品牌声称，已具备L4、L5自动驾驶能力的车型在测试，但截至目前为止，该品牌的自动驾驶车型依然未见踪影。

最近又传出，在自动驾驶领域深耕多年且完成度极高的Uber将退出自动驾驶领域。Uber打算将自动驾驶部门ATG打包售出。相信会有网友好奇，为什么在临门一脚才急忙售出呢？其实不难分析Uber的出售原因。虽然Uber在自动驾驶项目上，融资不少，但与此同时研发投入也像无底黑洞一样，永无止境。再加上目前依然未能达到量产阶段以及之前的碰撞门事件。Uber出售ATG也成为了情理之中的事情了。

国内月亮比国外圆？

相比起国外自动驾驶产业的辗转反侧，国内方面则要明朗得多。前段时间百度官方发微博称，百度自动驾驶出租车在北京正式面向大众开放载人测试。一方面，可以看出百度自动驾驶正向量产化的阶段无限接近。另一方面可以看出国内对自动驾驶到来的呼声也颇高。

另外，11月11日发布的《智能网联汽车技术路线图2.0》显示，中国将2025年搭载L2、L3级自动驾驶技术的汽车市占率要求从25%提升至50%。其实自动驾驶的风头早在几年前已经兴起，2018年中国自动驾驶行业投融资数量达到63起，金额高达47.1亿美元。就今年的成绩而言，1-5月份国内自动驾驶领域投融资事件仍有13起，涉及金额达284亿元。相信在政策引导之下，继新能源之后，自动驾驶可能成为国内下一个投资及政策风向。

那么，目前自动驾驶的瓶颈在哪？

毫米波雷达

自动驾驶硬件设备其实分很多种，国内绝大多数品牌多为采用毫米波雷达方案。当然了，毫米波雷达并不是自动驾驶的“万金油”，其感应范围较为容易出现盲区等问题，而且毫米波雷达的感应范围并不大，车辆在高速行驶时，容易出现滞后现象。更重要的是，毫米波雷达在遇到常见的雨雾或者湿雪等高潮湿环境时容易发生衰退现象。

激光雷达

激光雷达主要是通过发射激光束，来探测目标的位置、速度等特征量。激光雷达比毫米波雷达，最显著的提升在于感应范围上。激光由于没有毫米波雷达的频段限制，在远距离探测方面明显强于毫米波雷达。

不过激光雷达的缺点也同样明显，和毫米波雷达相似，在雨雪雾等极端天气下，性能会减弱。更为重要的是，激光雷达造价昂贵，大多在商用领域方案中采用，在一般民用车上搭载，激光雷达的造价较大几率会超越车身本身的价格。

摄像头视觉系统

在自动驾驶领域，除毫米波以及激光雷达等解决方案外，以特斯拉为首的视觉摄像头解决方案也同样主流。例如在特斯拉Model 3上则标配了8颗摄像头+12颗超声波传感器的组合。其中8颗摄像头提供了360度的视野。探测半径高达250米。而另外12颗超声波传感器则起到了辅助作用。之所以没有全部依赖摄像头，正是因为摄像头在机器学习方面依然存在局限性。

在一般的机器学习过程中，对象都较为单调，在面对更为复杂的交通状况时，依赖视觉的摄像头系统未必能如实分辨障碍物。另一方面，由于视觉检测的局限性，也可能会出现误判障碍物，导致“幽灵刹车”现象发生。

大师结语

国外Uber自动驾驶项目出售，而国内百度自动驾驶则开始面向群众。自动驾驶产业出现了两极化的现象。究其原因还是因为自动驾驶产业，不单只需要较强的研发能力，对公司背后的资本也要求颇高。而目前对于国内研发环境而言，研发实力早已不成问题，资金问题更是我们的优势所在。

其实自动驾驶的上线，大家在保持乐观的同时也无需过于迫切期待。虽然国内自动驾驶在井然有序地推进，但目前L3驾驶辅助系统已遇上瓶颈期，量产化的L4、L5级自动驾驶更是遥遥无期。另一方面，目前在测试阶段的自动驾驶系统无论是硬件装备以及研发成本都十分昂贵，一套装备高达上百万的成本对于商业化量产也不现实。综上所述，真正意义上的自动驾驶离我们有多远呢？相信大家心里面也有数了。