汽车驾驶专业技术个人总结范文
时间：2023-12-07 13:10:23
汽车驾驶专业技术个人总结篇1
实现制造到智造的跨越
今年10月，广汽本田第三工厂暨发动机工厂正式落成。该工厂是基于“Smart-SSC”核心理念进行大胆创新从而打造的一座全新的“智慧工厂”，实现了人机物的高度结合。
由于主要生产小型车，该工厂将现有的增城工厂厂房和设备进行最大化活用，采取最合适的“一型”布局，实现人行、物流、完成车不交叉，减少了移动浪费，预留将来能够扩展的空间。
另外，广汽本田创造性地在各生产工艺导入先进的自动化设备，将总体工艺制造水平提升到“智造”水准，人员效率与增城工厂相比提升了29%。例如，冲压车间导入了国内自动装箱效率最高的高效伺服冲压线；焊装车间导入国内领先的智能化的自适应焊接控制器；涂装车间在中国汽车制造业界首次实现密封胶100%自动化涂抹；发动机工厂导入由加工中心（NC）和多轴箱加工专机（MO）组合而成智能加工线。
不仅如此，焊装车间还实现联网监控，让焊接过程管理更加准确且智能化，并通过无线射频技术（RFID）、高速互联网络（IE-CONTROL）和高精度传感器，构建MES制造执行系统。同时，还构建了“SPS配膳物流+无线射频识别+互联网”的智能物流指示系统。
广汽本田执行副总经理郁俊表示，作为新一代的“智慧工厂”，第三工厂实现了“资源占用最小化、效能发挥最大化”，让广汽本田实现了从“制造”到“智造”的全新跨越。
发力无人驾驶技术
关于无人驾驶技术，谷歌、奔驰、宝马等企业已经取得了关键性的技术突破，并且引领了行业发展的潮流。相比谷歌、奔驰等国外企业，国内的汽车厂商在无人驾驶领域虽然起步较晚，但是发展较快。
尽管由于核心零部件、核心技术的差距使得中国无人驾驶汽车发展的自主性受到制约，以及由于缺乏相关法律法规的支持，使得无人驾驶汽车上路试验困难重重，但是随着技术的不断创新发展以及相关政策法规的日渐完善，无人驾驶技术在中国的发展前景必定十分广阔。
在无人驾驶领域，广汽选择与中科院合作，并将汽车行业发展的两个重要方向――新能源和自动驾驶相结合，通过车载传感器感知外部环境，进行自主智能决策，以实现新能源汽车的自动驾驶。汽车的自动驾驶集体系结构、智能传感、智能决策、自动控制于一体，对提高车辆驾驶的智能化、安全性、舒适性有一定帮助。
其实，早在2013年，广汽就曾推出基于无人驾驶技术的概念车――WITSTAR。这款概念车配备了自主驾驶控制器，能根据已知的导航路线规划、环境信息和车辆自身状态进行驾驶决策，模拟驾驶员实施整车进退、转向、加减速、制动以及驻车等操作。
汽车驾驶专业技术个人总结篇2
你打开手机叫车，结果来了一辆无人车，车上副驾驶位坐着一位负责安全驾驶的工程师，你们全程没有交谈，和你沟通较多的是后座的电脑，它会告诉你行进路线以及路况，车上还提供了自拍装置，可以来一张与无人车的合照。
这不是科幻小说的场景，Uber在美国已经试点运营无人车，技术颠覆的时代已经临门。
无人驾驶可以降低驾驶员的运营成本，同时提高出租车的运营效率，因此无人驾驶出租车是个很好的切入点。无人驾驶因为高成本迟迟无法量产，但无人驾驶出租车提供了一个新的循序渐进的解决方案。
无人驾驶出租车在固定线路或者封闭的园区里运行，可以调整成本结构，先收回一部分无人车的投入。这件事科技公司和共享出行公司都在做，目前来看，还是共享出行公司占据先发优势。 破冰者Uber
Uber率先在美国匹兹堡试点无人驾驶运营。
2014年底，Uber联合创始人及CEO Travis Kalanick就赶赴匹兹堡，为了招聘世界上无人驾驶领域的顶级专家，卡耐基梅隆大学就在匹兹堡，该校的机器人工程中心举世闻名，中心近50名无人驾驶专家被Uber挖角，在匹兹堡成立了新的研究机构，专攻无人驾驶技术。
今年9月初，Uber在匹兹堡市区开始了无人驾驶试点运营，Uber的最终目标是将用无人驾驶取代Uber现有超过10亿的驾驶员。Uber的无人驾驶车由Volvo和福特提供，到年底前一共交付100辆，目前已经交付了数十辆。具体合作模式是：由车企生产无人车，Uber购买。车上总共装了至少7个激光传感器、20个相机、1个高精度GPS、数个超声波传感器以及1个车顶旋转激光雷达。
Uber号称自动驾驶，用户可以通过自己的手机APP随机叫到无人驾驶车，目前行驶过程中还是配备了1位-2位安全驾驶人员，他们的手指会搭在方向盘上，时刻准备着接管车辆。前排副驾驶在电脑上记录，车内外的摄像头也会记录所有车辆情况，每辆车的后座配备了平板电脑，会告诉用户并解释行进情况。Kalanick表示，Uber最终目的是完全的无人驾驶，所以并不希望乘客与驾驶员直接对话，而是以电脑对话来培养用户习惯。
打共享出行牌的Uber，将随着无人驾驶实现而进入无人车共享时代。不再受驾驶员的时间限制，无人驾驶能实现随时、随地、完全自动通过云端调度。
Uber在东南亚的竞争对手Grab也在新加坡与无人驾驶技术公司nuTonomy合作，nuTonomy由麻省理工学院的博士Karl Iagnemma和Emilio Frazzoli于2013年创立，为车辆提供无人驾驶技术，也向传统汽车厂商提供自动驾驶软件。
nuTonomy初期投入6辆车运行，路测范围限定在新加坡一个叫做“One North”的商业区，道路大概为2.5公里，乘客上下车的地点也被局限在指定的地点。
北京四维图新科技股份有限公司副总裁李昭宏告诉《财经》记者，无人驾驶的技术水平决定了目前只能在封闭区域内实现无人驾驶，在这个阶段，封闭的园区内路线固定，人流可控，更方便行车。在真正的城市区域里面实现无人驾驶的话，技术上还不完全成熟。
驭势（上海）汽车科技有限公司总经理黄波也对《财经》记者表示，园区或者特殊场景的应用可以率先实现无人驾驶的落地，首先政策法规上不会有太多限制，其次在园区或特定的场景内基础设施部署的灵活度比较高，比如说车和基础设施间的通讯等。
nuTonomy与Uber两家公司最先站在了无人驾驶出租车的市场上，这个市场才刚刚起步，一个波折就有可能是灭顶之灾，两家都远远没有进入到竞争态势，而是忙着探索市场、培育用户习惯，以及排除安全隐患。
nuTonomy的自动驾驶出租车近期与一辆卡车相撞，测试汽车与卡车发生碰撞时正在变换车道，当时汽车由车上的两名工程师操控，车速缓慢，所幸无人员伤亡。
博世底盘控制系统中国区市场部经理丰浩对《财经》记者表示，处于路测阶段的无人车还有很多不足，但是积累里程越多，系统学习能力越强，处理复杂路况的能力就越强，这是技术一步步发展的路径。
觊觎这个市场的还有车企福特。福特宣布到2021年之前研发出一款可以上路的、完全无人驾驶的汽车。这些没有方向盘和踏板控制的汽车，一开始将大批量出售给像Uber和Lyft这样的乘坐共享服务公司，其后则会继续上市，销售给每一位消费者。 无人驾驶的经济效益
各家车企早已开始在无人驾驶研发上的投入，奔驰、宝马、通用、福特等都在布局无人驾驶。科技公司亦然，谷歌、苹果、百度也在专攻无人驾驶技术。百度高级副总裁，自动驾驶事业部总经理王劲曾表示，百度公司至今投入最大的项目是无人驾驶，投资超过百亿级。
但数以百亿元的投资，无人驾驶却迟迟看不到商业化的光景。无法商业化的压力，导致谷歌无人驾驶项目精英频频出走。
2015年底曾任现代汽车美国CEO的John Krafcik成为谷歌无人车团队的CEO，谷歌无人驾驶项目战略发生改变，从技术研究转移至产品生产。
2016年初，谷歌无人车团队技术负责人Anthony Levandowski离职，谷歌地图原负责人Lior Ron和其他十几位工程师也跟着离开，随后在旧金山创立了无人驾驶卡车公司Otto，为大型卡车实现自动驾驶提供技术服务。
因为与现任CEO理念不符，今年8月初谷歌无人车项目首席技术官Chris Urmson离职之后，包括首席软件研发工程师Jiajun Zhu及另一名软件研发负责人Dave Ferguson等人在内的谷歌无人车核心团队随之散去。
黄波表示，谷歌无人车的一套解决方案成本可达近200万元人民币，包括激光雷达等各种传感设备以及计算存储设备等，整体造价比较高。如果在特定路段率先试点，可以先收回一部分成本，同时逐步积累数据，从商业化的角度来说，提供共享出行服务是一条可行的路。
谷歌无人车属于顶级配置，但普遍来讲，就算不加高价的激光雷达，目前一套无人驾驶解决方案成本至少也在万元级。
无论是商业模式还是技术路线，无人驾驶都有突破。以Quanergy为代表的初创公司正在研究以固态激光雷达取代现在的机械激光雷达，目标三年到五年内将成本降到500美元以下。
驾驶员的人工费用对于出租车平台来说也是巨大的成本。今年上半年，Uber付给司机的费用几乎达到12.7亿美元。
一位开发无人驾驶系统的业内人士向《财经》记者透露，Uber目前最大的成本是花在人身上，公司每赚到1美元，就要在用户身上花0.6美元，在驾驶员身上花1.2美元。Travis Kalanick很有信心，表示终有一天，无人驾驶的Uber将比有人驾驶的运营成本低。
驭势科技联合创始人吴甘沙向《财经》记者表示，Uber希望通过无人驾驶来改善成本结构，降低管理成本，减少城市车辆的数目和人力成本，增加每辆车的运营时间。
无人驾驶减少运营成本的同时，也可以通过共享车辆的平台培养用户习惯。吴甘沙强调，无人驾驶的汽车价格较高，消费者的购买能力限制了无人驾驶车大批量地打入市场，但运营车辆对成本就没那么敏感，车辆一天到晚24小时都在开，可以更快回本。所以无人驾驶可能最早从运营车辆开始。
将无人车运营限制在园区内虽然降低了难度，但是具体推进还是存在困难。黄波表示，困难首先是安全性与用户接受度，其次是园区里无人驾驶车的管理模式不一样，共享出行公司原来只需要管理好司机，现在更多是对车辆的管理，由此要改变整体运营模式，比如：用户、路线、付费模式都不一样，这将是一个挑战。
但是最终无人驾驶出租车能否为用户所接受，要看是否真正方便了用户，解决了最后五公里出行的痛点。丰浩表示，终端用户怎么接受这些信息，用户需求是否是刚需，而他们的行为会决定企业最终的管理模式。 科技公司VS出行公司
尽管各家公司都在研发无人驾驶技术，但先投入运营的却是两家共享出行的公司，为何它们可以占据先发位置？
科技公司如：谷歌、苹果，尽管投入研发时间持久，有顶尖技术，但是没有成型的商业模式。而Uber是商业模式先行，通过合作、收购等方式，迅速掌握技术。
为建设匹兹堡市无人驾驶舰队，Uber除了购买沃尔沃的车，还与沃尔沃联合投资了3亿美元，两家公司将在无人驾驶技术和汽车供应方面展开合作。此前Uber还收购了无人驾驶卡车初创公司Otto，是为了开展无人驾驶卡车货运业务，但目前规模还比较小，正在测试阶段。
无人驾驶出租车以及货运车都是技术壁垒低、法律法规限制少，能比较快地投入应用的业务。
科技公司的商业化进展就慢很多。2015年底，谷歌打造了其顺风车业务Waze Rider，虽然暂时未用无人车，但在共享出行的运营方面略有探索。
李昭宏并不看好，谷歌并不是出行公司，而是个技术公司，谷歌做运营，跟公司的原本业务方向完全不一致，一个公司的基因，有时候决定了很多事情。
从天生的业务契合度上来说，Uber更有优势，吴甘沙亦表示， Uber已经投入运营，并且拥有大量数据，比如：城市出行的基础设施、用户的出行规律等，很显然Uber的数据比谷歌好，数据也会让Uber更有执行力。
Uber每天大概产生1亿英里的行车数据，可以为无人驾驶提供高精度地图和导航。精确的地图导航将对出租车的运营产生至关重要的影响。
有了数据，无人驾驶车可以和驾驶员相辅相成，扫除他们的盲点。根据Grab采集的数据，新加坡专车服务的司机通常并不愿意接受远距离的叫车路线，这其实为无人驾驶车提供了潜在市场机会。
苹果和滴滴都看到了这样的趋势。目前苹果正在考虑与滴滴合作开发自动驾驶技术。滴滴出行联合创始人吴睿在东京中日企业家会议上表示，与苹果合作是有可能的。滴滴目前拥有大量的汽车驾驶数据，利用好这些数据可以为自动驾驶技术提供创新。
2013年8月，谷歌对Uber投资2.58亿美元，开始了两家公司短暂的蜜月期，2015年，Uber撬走了谷歌地图的前负责人Brian McClendon，专门开发自己的地图技术。谷歌也在同一时间研发自己的拼车业务，两家公司战略的一致性会让它们最终在这个战场短兵相接。
英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭表示，在看不清楚未来的时候，要看历史。苹果不是做手机出身的，但它知潜在颠覆性的用户需求在哪儿。谁先把消费者的需求挖掘清楚，技术上又有突破，这两者结合起来，就很完美。
汽车驾驶专业技术个人总结篇3
关键词：无人驾驶汽车；可靠性；综述；展望
引言
近年来，互联网技术的迅速发展给汽车制造工业带来了革命性变化的机会。与此同时，汽车智能化技术正逐步得到广泛应用，这项技术简化了汽车的驾驶操作并提高了行驶安全性。而其中最典型也是最热门的未来应用就是无人驾驶汽车[1]。
无人驾驶汽车，是可以通过计算机系统设置进而实现无人驾驶的新型智能化汽车[2]。无人驾驶汽车是人工智能技术、雷达、数学计算、监控设备与北斗导航系统协作实现的，它受计算机系统的控制，实现无人驾驶。目前，无人驾驶技术还停留在研发和实验中，尚未被批准用作商业用途和用作私家车[3]。
据有关数据显示，在意外事故中，以车祸占首位，占意外死亡总数的50%以上。仅以汽车交通事故为例，全世界因交通事故而死亡的人数已超过3000万人，多于世界大战死亡人数。基于高科技研究的无人驾驶汽车，无论在其安全性还是可靠性方面，都极具发展潜力。因此，无人驾驶汽车的研究与发展是降低车祸发生率、保障人民生命安全的重要任务[4]。
1 无人驾驶技术的研究成果
1.1 国外无人驾驶技术的研究成果
二十世纪五十年代起，英美等发达国家就开始涉及无人驾驶汽车领域的研究，并在某些方面取得了很大进展。1950年，世界上第一台自主导航汽车由贝瑞特电子公司在美国研制成功，实现了在设定路线上行驶。1987年，奔驰公司投资赞助了慕尼黑国防大学实验室，独立设计了VaMoRs智能车，车速最高达到96KM/h。1994年，欧洲研制的VaMP和VITA-2机器人车辆在巴黎进行了测试，并在多车道高速公路上行驶了1000多公里，其中车速最高时达到130KM/h，并能自主完成跟踪行驶[5]。2005年，在美国国防部主办的无人车挑战赛上，斯坦福大学的选手们改装的大众途锐多功能车经过7个半小时的长途车程到达终点，完成了全程障碍赛[6]。2010年，Google设计制造的无人驾驶汽车进行并通过了主要城市道路的驾驶测试，确定具有完备的感知能力和高水平的人工智能[7]。2014年，Code Conference 科技大会上，Google的新产品无人驾驶汽车亮相，和一般的汽车不同，Google 无人驾驶汽车没有方向盘和刹车[8]。美国、德国、日本等发达国家和欧洲由于对无人驾驶技术的研究起步早，对无人驾驶技术的掌握和对无人驾驶汽车的研发与生产更成熟和可靠。
1.2 国内无人驾驶技术的研究成果
国内在此领域相对英美等国家起步较晚，目前仍处于初级阶段，从二十世纪八十年代开始，以国防科技大学为主开始进行此方面的研究。
2001年，在贺汉根教授带领下，研制成功时速达76公里的无人车[9]。2002年，国防科技大学与发达国家联合研制的汽车实现了在公路上的无人驾驶[10]。2005年，国防科技大学完成的一个重大项目中，实现了2000公里的无人驾驶[11]。2006年，在东北亚的贸易博览会上，中国研发的无人驾驶汽车在不封路的情况下，以80公里每小时的速度自主行驶。2011年，国防科技大学成功研制了红旗HQ3无人车，在长沙-武汉高速公路上完成了无人驾驶实验，创造了在复杂交通环境下无人驾驶的新纪录。2012年，军事交通学院研制的无人驾驶智能汽车配备了全球定位系统、超声波雷达传感器等先进技术仪器，以感知周围环境，自动规划行车路线[12]。2015年，长安汽车首辆无人驾驶样车在重庆亮相，为国内第二辆原型车。长安已经完成了1级的智能驾驶技术应用，如全速自适应巡航、紧急刹车、车道保持等[13]。
我国无人驾驶汽车的蓬勃发展还需要长期坚持不懈的努力，面临的困难还有很多，技术水平不足、关键零部件依赖进口、政策法规不完善等问题较为突出。
2 无人驾驶汽车的可靠性分析
无人驾驶汽车的可靠性依赖其关键技术的可靠性。其关键技术有导航技术和智能控制技术。
1965年，傅京孙教授提出了将人工智能的启发式推理规则在学习系统中实践，是我国最早提出的把人工智能和控制技术相结合[14]。1971年，他提出智能控制是自动控制与人工智能的二元交集论观点。1977年，三元交集论被提出，即认为智能控制是人工控制、自动控制和运筹学的交集。
1989年，我国依靠通信卫星进行了双星定位演示验证试验，并肯定了北斗卫星导航试验系统技术体制的正确性和可行性。1994年，我国正式启动北斗卫星导航试验系统建设。2004年，启动导航系统建设。2006年，张彦在汽车产品的可靠性工程中应用了灰色系统理论，主要体现在可靠性设计、分配、预测、试验和评价，为无人驾驶汽车可靠性研究开辟了更广的研究方向[15]。2008年，万正高凭借我国汽车行业整车产品质量监督检验的部分结果，建立了汽车可靠性的数据库，并开发了可靠性数据分析处理软件[16]。2009年，北斗卫星导航系统成功发射了GEO卫星，验证了相关技术的正确性。2015年，主席参加“互联网之光”博览会时，参观了百度的展台，并听取了关于无人驾驶汽车研发的报告。
随着无人驾驶汽车行业的深入研究，提高无人驾驶汽车的可靠性就显得十分紧迫，对其进行可靠性试验更显得尤为重要和必要。
3 无人驾驶汽车面临的问题及因素分析
虽然我国无人驾驶汽车发展迅速，但是分析无人驾驶汽车的发展现状，仍发现了一些问题，主要表现为以下几个方面：
3.1 技术不够成熟，关键技术的可靠性需进一步论证
虽然国内外对无人驾驶汽车的研究与试验都积累了一定的经验，但是考虑到其安全性和应用，无人驾驶汽车的技术可靠性仍需进一步论证，特别是关键技术。Google研制的无人驾驶汽车虽然通过了实际城市道路的行驶测试，但是其通行也只是限制在美国的某些州而不是全美国；我国国防科技大学研制的无人驾驶汽车完成了高速公路无人驾驶实验，但这也是在特殊条件下进行的测试，是仿真模拟[17]。因此，无人驾驶汽车技术的成熟还需进一步论证，对无人驾驶汽车的试验也应多积累经验[18]。
3.2 成本太高，大批量生产困难
智能化的现代，人类生活方便快捷，生活质量的提高伴随着生活成本的提高，智能化的生活是由高科技的成本提供和支持的。越来越多的家庭拥有私家车，体现了传统汽车制造业的繁荣和汽车价格的日趋降低。但是针对无人驾驶汽车这一全新的领域来说，高成本始终成为其不可避免的问题。虽然无人驾驶汽车可以降低事故率并带给人们轻松的享受，但是低性价比则阻碍了其大批量生产和普及，因此，降低成本成为无人驾驶汽车普及的关键因素[19]。
3.3 对传统汽车制造业及其相关产业冲击大
随着无人驾驶汽车的普及和汽车共享意识增强，传统汽车销售数量和售价将会出现一定幅度的下降。汽车行业秩序可能被打乱，传统整车制造商的行业地位将受到新进入者的巨大冲击。随着无人驾驶汽车交通事故率的降低，人们为汽车及人员投保的意识和心理会受到一定影响，因而保险行业特别是车险的销售会受到一定冲击。
3.4 交通法规制定困难及人伦困境
无人驾驶汽车作为一种新型智能化产品，必然会给人类生活带来新的改变，而已有的交通法规也将不适用于无人驾驶汽车的上路行驶，因此交通法规的修改甚至是重新制定将是一件重要的、困难的工作。当无人驾驶汽车与传统汽车发生交通事故时，责任和赔偿等一系列事务的处理势必会触及人伦道德的方面，而现有处理事故人员的素质及主观因素也使这些问题的解决更为棘手。
4 无人驾驶汽车的展望
本文总结了无人驾驶汽车的国内外研究状况，对其技术可靠性做出了论述，发现了国内外无人驾驶汽车出现的共同问题。虽然对无人驾驶汽车的研究从上个世纪就已经开始，期间也突破了很多技术难题并取得了一定成果，但距无人驾驶汽车真正走进人类生活还需要很长的研究与试验过程。从当今来看无人驾驶汽车，其研究、发展和普及存在着很多尖锐的问题。
今后可从以下几个方面对无人驾驶汽车进行研究或开展工作。（1）对无人驾驶汽车的可靠性及安全性继续进行研究和试验。（2）对无人驾驶汽车的制造成本进行突破并向批量生产过渡。（3）对传统汽车制造业进行产业升级并带动相关产业的发展。（4）根据试验结果进行交通法规的修改制定并大力宣传无人驾驶汽车。（5）大力发展无人驾驶汽车在服务业、工业和私人方面的应用，扩大其消费市场。
参考文献
[1]乔维高，徐学进.无人驾驶汽车的发展现状及方向[J].上海汽车，2007，07：40-43.
[2]杨帆.无人驾驶汽车的发展现状和展望[J].上海汽车，2014，03：35-40.
[3]端木庆玲，阮界望，马钧.无人驾驶汽车的先进技术与发展[J].农业装备与车辆工程，2014，03：30-33.
[4]潘建亮.无人驾驶汽车社会效益与影响分析[J].汽车工业研究，2014，05：22-24.
[5]Drew Bellamy， Luka Pravica. Assessing the impact of driverless haul trucks in Australian surface mining [J]. Resources Policy， 2011， 36（2）：149-158.
[6]黄柏雪.无人驾驶汽车在中国[N].计算机世界，2013-10-28026.
[7]Clifford Winston， Fred Mannering. Implementing Technology to Improve Public Highway Performance： A Leapfrog Technology from the Private Sector Is Going To Be Necessary [J]. Economics of Transportation， 2014， 3（2）： 158-165.
[8]闫民.无人驾驶汽车的研究现状及发展方向[J].汽车维修，2003，02：9-10.
[9]我国无人驾驶汽车成功挑战高速公路[J].创新时代，2012（12）：14.
[10]林一平.不断创新发展的现代无人驾驶汽车[J].专用汽车，2003，0
1：12-14+18.
[11]张贤启，余有晟，刘俊才.无人驾驶汽车的发展及可行性[J].山东工业技术，2015，04：50.
[12]冯学强，张良旭，刘志宗.无人驾驶汽车的发展综述[J].山东工业技术，2015，05：51.
[13]赵阳.无人驾驶汽车关键技术[J].中国科技博览，2011（26）：272.
[14]乔喻.无人驾驶汽车开启“智能交通”新时代[J].第二课堂（B），2014，11：4-9.
[15]张彦.基于灰色理论的汽车产品可靠性工程研究[D].合肥工业大学，2006.
[16]万正高.国产电动汽车的可靠性评估与故障规律研究[D].武汉理工大学，2008.
[17]李晶.谷歌无人驾驶汽车：从改造到自造[N].北京科技报，2014-06-09034.
[18]黄武陵.无人驾驶汽车能否让城市通畅[N].光明日报，2012-06-12012.
[19]马天力.无人驾驶智能车的运动稳定性研究[D].西安工业大学，2013.
汽车驾驶专业技术个人总结篇4
无人驾驶企业竞争加剧
2017年3月，芯片大佬英特尔宣布以150亿美元收购以色列信息技术公司Mobileye，为其赢得了自动驾驶技术一个重要的筹码，也就此奠定了未来自动驾驶领域英特尔、高通和英伟达三分天下的局面。
英特尔是世界上最大的计算机芯片制造商，最近几年该公司一直在努力开拓其核心的计算机芯片之外的市场。对Mobileye的高价收购，可以帮助英特尔一举跨进汽车零部件供应商的第一阵营。而Mobileye总部位于以色列，主要致力于汽车工业的计算视觉算法和驾驶辅助系统的芯片技术研发，拥有200多名员工。公司于2014年在纽交所上市，市值为106亿美元，高盛曾在2007年以1.3亿美元战略投资Mobileye。
此次并购会让世界汽车制造商和供应商之间在自动驾驶技术领域的竞争愈演愈烈，并可能进一步推高已经过热的无人驾驶初创企业的估值。
神州控股董事局主席郭为在“第六届岭南论坛”上发表言论称，Mobileye将近为100万辆汽车提供了自动驾驶设备，同时进行了路况系统大数据的采集。“每天每个无人驾驶车辆收集的数据大约有4个TB，这就是大数据的力量”。他认为，“该项收购意味着自动驾驶的游戏结束了。谷歌、Facebook和中国互联网公司的自动驾驶也可以结束了”。
在郭为看来，此项收购也预示着人工智能技术已经进入工业界。“人工智能不是新的东西，从上个世纪50年代就开始提出，但始终停留在研究阶段。真正大的突破就是2011年出现的深度学习”。
郭为认为，人工智能会成为推动人类进步的巨大发动机。“比如在医疗领域，通过人工智能采集电子病历后，就可以让精准医疗和医生给病人提供更好的服务”，“不仅仅是医疗，在制造业、在农业，在很多很多的领域，比如说广州要打造世界的港务中心，世界的航运中心，世界的科技发展中心，实际上都要和大数据结合在一起。如果你的港务管理是通过大数据把全世界所有的和港务相关的数据连接在一起，你面对的不仅仅是物理的港务港，面对的是一个全世界运行的航运中心，这应该是未来城市发展的方向”。
场景实验室创始人、新物种实验发起人吴声在出席“2017世界电子商务大会”时表示，从去年双十一可以看出，阿里和京东是两个完全不同的发展方向。阿里更加关注的是芝麻信用、支付宝、淘宝、蚂蚁花呗、天猫，它们所形成有没有成为互联网时代信用基础设施的一种机会和能力。“它最有机会的是成为一家真正意义上以AI为它的基础能力的新信用公司和新信用体系。”而京东，了无人仓、无人车、无人机、无人配送。“京东特别有机会会成为一家高效的无人配送网络，也就是无人战略将会成为京东在未来最重要的一种商业模式。”
在中国，因为京东更加具体和独特的应用场景，做无人驾驶，它的机会是远远大于百度。因为应用场景的独特性，大数据饲养和喂养的能力，形成迭代的模式，是这个时代最重要的商业实践和商业机会。
除了企业热衷投入，政府也是推动无人驾驶技术应用的重要力量。
有媒体报道，低碳以及无人驾驶汽车是未来重要的产业技术，英国政府决心通^产业发展战略打造竞争优势，让英国处在这个革命性领域的最前沿。
为参与无人驾驶技术全球产业竞争，英国政府近期陆续出台多项支持措施，并于4月11日宣布为多个无人驾驶和低碳汽车技术研发项目提供总额高达1.09亿英镑（约合1.36亿美元）的资助。
据英国政府介绍，共有24个与车联网和自动驾驶技术相关的研发项目以及14个与低碳汽车技术相关的项目获得了这一轮的资助。获得资助的项目包括研发在城市交通枢纽间通勤的自动驾驶公交车，这类载具能以队列形式自动在城市道路上行进，可高效应对日常交通出行的需求。
无人驾驶推进时间表
早在2017年初举行的国际消费类电子产品展览会（CES 2016）上，车企纷纷施展本领，展现公司在无人驾驶领域的最新成果。
在CES的第一天，NVIDIA就直接推出了公司专为自动驾驶汽车所研发的超级电脑Drive PX2，该处理器拥有12个处理核心，支持合并八万亿次浮点运算和每秒24深度学习兆万亿次的运算。采用水冷式设计，这样就能够使得该处理器在超高负荷工作状态下正常运转。
瑞士汽车创意设计公司 Rinspeed 与 25 家公司共同研发的 Etos 无人驾驶概念车在 CES 上首次亮相。这辆采用无人驾驶技术的概念车能在自动模式下折叠方向盘。此外，这辆车还配备了一台无人机，可以将过弯漂移、超车镜头记录下来，无人驾驶技术提供更多的视角，同时拍摄的视频还能上传网上与人共享。
著名汽车厂商奥迪之前曾名为Audipiloteddriving的无人驾驶技术，此技术在A7上获得应用，如今Audipiloteddriving自动驾驶技术比以前更加完善。
丰田将人工智能与汽车相结合，并致力于开发相关技术，此次CES丰田带来了地图自动绘制系统，该系统将着力解决像自动驾驶车在“一般道路”行驶，及应对“道路障碍”等问题。届时，丰田的无人自动驾驶车将成为一台超级电脑。
基于企业无人驾驶技术的研发，莫尼塔财新智库给出了无人驾驶技术推进的时间表。汽车电子沿着两横三纵的技术架构，逐步实现成熟的智能化和网联化。具体而言，就是智能网联汽车是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，融合现代通信与网络技术，实现车与X（人、车、路、后台等）智能信息交换共享，具备复杂的环境感知、智能决策、协同控制和执行等功能，可实现安全、舒适、节能、高效行驶，并最终可替代人来操作的新一代汽车。
总体而言，2016年至2018年，主要是三大传感器的融合使用；2017年至2019年主要是高精度地图的成熟；2019年至2022年是车载通讯模块、互联网终端、通信服务的成熟；2022年至2025年主要是决策芯片和算法的成熟。
第一个阶段，2016至2018年，三大传感器融合：国内毫米波雷达今年开始出货；车载视觉系统硬件已经达到消费级水平，进入软件成熟期；激光雷达成本不断下降，加速ADAS和无人驾驶的普及进程。
第二个阶段，2017至2020年，高精度地图的成熟：传统地图无法满足自动驾驶的要求，高精度地图是L3、L4级别最为关键的技术；当前精度地图参与者主要有图商、自动智能驾驶科技公司、ADAS方案提供商、传统车企四类，其优劣势各不相同，硬件软件逐步融合。
第三个阶段，2019至2022年，车载通讯模块的成熟：LTE-V在延时、频谱带宽、可靠性、组网成本、演进路线等方面都具有优势，未来的发展趋势大概率是使用LTE-V标准；目前布局的主要是半导体厂商和汽车厂商，但国内很多公司都进入了产业链，大唐电信也了全球第一台LTE-V车联网设备，有望在车载通讯模块爆发之际获得高速成长。
汽车驾驶专业技术个人总结篇5
答案是安全。随着沃尔沃(VOLVO)、萨博(SAAB)两大以安全为卖点的一线品牌红遍大江南北，消费者对汽车安全的诉求日益提高。这一需求最终促成“汽车安全”的制度链条：用户要求增加汽车安全性，汽车制造商要给车增加新功能来实现差异化，而政府对安全系统的立法力度也越来越大。这些因素综合作用下推动了汽车安全技术的发展。
据相关机构调查表明，60％以上的主动碰撞事故都源于驾驶员的视线盲点或盲区。所谓视线盲区是指由于汽车设计构造或者倒车时驾驶员视野角度等原因造成的驾驶者无法看到的地方。无论是基于安全因素增粗A/B柱及不少SUV为了美观采用的隐形D柱设计，还是倒车时特定角度下的视线障碍都对驾驶员和车辆的安全行成隐患：低速行进和倒车、泊车时盲点会导致意外碰擦，高速行驶或转弯时盲点则容易引起更为严重的交通事故。
扫灭盲点，光声电齐助力
于是乎，扫灭盲点成为了汽车安全性设计师的一个突破点。如前所述，行进、倒车、泊车时的视线盲点是基于驾驶员生理结构和汽车物理构造而产生的，那么解决方案自然也要从汽车的物理结构和扩展驾驶员的视线开始着手。
从军用到民用，雷达技术一直被视为人类一双明察秋毫的智能眼。此次，专为汽车安全而生的雷达、光纤及模拟视觉技术被运用于历经7年研发之久的汽车盲点监测系统(blindspot monitoring systems)之中。预测表明：到2010年雷达盲点监测系统解决方案将几乎占据总市场规模的50％；视觉系统主要通过安装在车身外部的数字图像反应设备来检测盲点：光纤系统则用于数据及相关信号的精准传输。三者结合起来为驾驶员提供全方位的行车视野和作出正确决策所需要的更宽范围的外部车况信息。有了这些技术的保驾护航，装载了盲点检测系统的汽车便仿若拥有了一套360°全方位覆盖的视觉系统。该系统为车辆划定了一个9.5m长、3.0m宽的敏感区，敏感区在时速高于每小时10公里时被激活；在另外一辆车进入监测区时，位于车辆外侧的报警灯就被打开，车的两侧都以相同的方式被监测。实际上，该系统即在向驾驶员报告，另一辆车正在盲点区随行。此外该系统还会运用同样的原理对从后面逼近盲点的车辆及前方将被赶上的车辆进行判断并向驾驶员报告。为了避免对停止的汽车、路边栅栏、防撞护栏、街灯柱和其他路边设备作出误判，驾驶员可以对其进行校准，使盲点侦测更为准确。
前进，奔跑在公路上的安全专家
和不少超新技术仅仅在概念车或者顶级车型上作showTime式的炫耀不同，盲点侦测系统从诞生之初就是为了大规模产业化，减少事故挽救生命为目的的技术。根据strategy Analytics日前的数据显示，由于能够极大地提高驾驶安全性，对汽车盲点监测技术的需求有望呈指数增长，制造商正在开始以不同的、引人注目的产品加入竞争，该市场到2012年的需求将接近400万台。
汽车驾驶专业技术个人总结篇6
除了统治世界，无人驾驶大概可以和历史上所有野心匹敌。万亿美金的全球汽车市场也只是无人驾驶的第一个目标，反向控制用户以汽车为中心的一系列生活和工作才是无人驾驶汽车的长远目标。
想象一下，把无人驾驶汽车作为超级终端连接用户在驾驶沿途和目的地发生的全部旅游、娱乐、订餐、住宿、购物和其它消费，甚至判断用户需要租房购房时把地段介绍、楼盘、行情、推荐、点评、价值分析一并提供。你只要对驾驶台屏幕上的小秘书说一声OK，就有电商堆着笑脸连线服务，这样巨大的商业想象空间是任何一家企业无法抗拒的。
无人驾驶的伟大之处在于改变的远不止汽车制造业和出租车服务业，而是创造了以无人汽车为中心的新经济和前所未有的生活模式与社会观念。中国工程学院李德毅院士希望智能汽车成为2015年中国智能制造的首张名片，是学术界对产业的洞见。在无限前景召唤下，世界级IT和汽车业巨头几乎抱团涌入无人驾驶市场。Google和百度在无人驾驶各自深耘多年，苹果造车的传言随时可能跃上头条，马斯克(Musk)当然不会错过让特斯拉造出超级无人驾驶车的机会，宝马、奔驰、大众、奥迪、沃尔沃、本田、比亚迪等中外品牌也纷纷投入其中，前不久知名数据专家吴甘沙也抵不住诱惑从英特尔离职投身智能驾驶。
未来如此宏大又似乎触手可及。很多人都预计无人驾驶技术发展有重重困难以致无需担心在近期变成现实。但10年前几乎所有围棋手和技术专家都一致认为人工智能战胜职业棋手需要50年，中国围棋队总教练俞斌先生在去年还表示要100年，然而谷歌推出一款阿尔法就以5战全胜横扫欧洲冠军。看一下产业界何等心急。很多分析师认为无人驾驶会在5年内普及，百度宣布五年内进行量产，奥迪称将在3年内推出无人驾驶的A8车型，而谷歌估计连3年都等不及了。
美国高速公路交通安全管理局(NHTSA)上周宣布认可无人驾驶汽车不需要传统意义上司机，并称会相应调整部分强制性汽车安全规定，比如不再要求汽车必须配备方向盘、脚刹和有驾照的司机。这意味着美国政府对无人驾驶持开放态度，赋予无人汽车等同人工驾驶汽车的同样法律地位。美国知识产权律师Greenblatt的博客评论甚至用“eager”来形容NHTSA支持无人驾驶技术的态度，的确能看得出美国的监管政策有意向无人驾驶汽车倾斜。
二、无人驾驶是系统性问题
技术可以改变世界，但技术并不能保证世界会因此变得更好。无人驾驶是多领域技术进步基础上的突破性组合，具有改变社会现状的可能。无人驾驶技术是一个系统性而不是孤立的问题。技术发展本身是没有善恶与方向的，法律同步进化才能保证技术发展在符合人类根本利益的轨道中进行，保证技术进步成为一种正能量。在技术的突破式进步面前如果由法律、道德和观念组成的社会制度和文化体系没有跟上，结果必然会造成无序。
我赞同李德毅院士的观点，即无人驾驶汽车/智能汽车的实质是轮式机器人。无人驾驶汽车的本质是包着汽车外壳的机器人，运输搭载能力只是这种智能机器的专长。当我们讨论人和机器人的关系时经常有诸如机器人灭绝人类或统治地球之类的忧患，所以对无人驾驶汽车的种种担心也不能说是杞人忧天。
(一)安全问题
按马斯洛的分类，安全是人类最基本的需求。无人驾驶的安全问题解决主要在于技术的发展，既不能低估安全问题的复杂性也不能低估技术发展的能力。谷歌在2015年6月宣布人驾驶汽车试航100万英里(约161万公里)，17起轻微事故中没有一起是由于机器操作失误引起的。2016年1月谷歌宣布在新进行的试航中发生13起潜在事故，在试航司机的人工干预下过关。
从某种意义上说我们不能要求机器绝对不失误，而只要把失误概率降低到理论极限。人类远比无人驾驶有更多不靠谱，相信依靠智能驾驶至少不会发生2015年德航一位副驾驶恶意操作飞机撞向阿尔卑斯山的惨剧。想想那些醉驾、疲劳驾驶、情绪驾驶、无证驾驶和倒车都不会就敢穿高跟鞋开路虎的女杀手…你就顿时明白Greenblatt说自动驾驶仅在美国每年就能拯救30，000个生命并不是吹牛。
除了不受动机、私欲和情绪影响，人工智能至少还在两点上具有远超人类的潜力。第一，无人驾驶可以反应敏捷、不知疲倦、在雷达、卫星和网络的帮助下不惧黑夜洞察路况。第二，无人驾驶还具有极强的自学习和自适应能力。请注意当所有的无人驾驶车共享信息时，任何一部车的进化就是无人驾驶车的共同进化，这将是多么不可阻挡的进步。
(二)道德观念
人被机器控制违背人类几千年经验和直觉，这种经验烙印如此之深以致固化为道德的一部分，以致一想到满街没有人操作就自动跑路的汽车难免让人感觉不适。当然观念并不是不可以改变，至少当我们感觉自己被机器控制的时候，应该明白我们只是被机器服务。
有报道说伦理学家向无人驾驶车提出一个伦理学著名悖论“电车难题”，即无人驾驶车如何选择以下仅有两个选项的紧急情况，直行撞死前面的5名行人或紧急转弯撞死路边的1位行人。我个人认为这个问题一定程度是不适宜的，这类法律上归结为紧急避险的行为既不应该承担法律责任，也不必要推到伦理高度。作为高等灵长类动物的人类，也许永远会为这类先救老妈还是先救媳妇之类的脑筋急转弯争吵，为什么要求机器人有能力解决？倒是要求无人驾驶车具备分辨，前面是一条狗还是一个小孩的认知能力，是具有实际意义的。
(三)侵权责任
无人驾驶汽车的法律问题相当复杂，不仅涉及到设计、制造、用户、相对方之间的多重法律关系，法律关系本身的种类也很复杂。至少包括合同责任、侵权责任、产品责任和其它。
1.合同责任
合同即契约。汽车制造商对无人驾驶汽车用户有质量、安全等承诺，其中形成的关系就是合同关系。如果无人驾驶汽车未能实现制造商对用户的承诺，法律后果就是违约责任。
2.侵权责任
侵权责任的特点在于不需要证明与制造商之间有任何承诺，用户或利害相关的第三人都可以依照侵权责任法，要求无人驾驶汽车制造商承担侵权损害的法律责任。侵权责任分析有两个阶梯。首先是对是否构成侵权责任的分析，即侵权责任的构成。其次是侵权责任的承担。
一般侵权责任的构成要素有四个，侵权行为、主观过错、损害事实和因果关系。假设其中损害事实与因果关系都成立，如系无人驾驶车故障直接引起交通事故并造成人身和财产损害，那么需要重点分析的就是行为和过错两项要素。
一个有意思的事实是，真正的无人驾驶汽车应该是没有司机从而也不存在人类驾驶行为的。一辆无人驾驶汽车被人工操控所产生的责任并不是我们要讨论的无人驾驶法律责任而是普通车辆驾驶的法律责任，正如开车谋杀造成目标死亡的交通事故并不成立交通肇事而是成立故意杀人一样。和没有人为驾驶行为对应的事实是用户并不存在主观过错，主观无过错+无驾驶行为决定了用户的乘坐行为不构成侵权，也不用承担侵权责任。
再来拆解无人驾驶汽车的制造行为，至少包括设计、生产制造、维护服务三项独立的具体行为，涉及产品的机械(包括动力系统)和智能控制两个系统。尽管有这些独立行为，但无人驾驶汽车法律责任的承担可以统一归为一类，产品质量责任。
3.产品质量责任法律依据
中国多部法律对因产品质量引起的法律责任做了系统的规定。
a)作为民法中最基本的法律，《民法能则》第122条规定：“因产品质量不合格造成他人财产、人身损害的，产品制造者、销售者应当依法承担民事责任。运输者、仓储者对此负有责任的，产品制造者、销售者有权要求赔偿损失。”
b)《侵权责任法》第41条：因产品存在缺陷造成他人损害的，生产者应当承担侵权责任；
第43条：因产品存在缺陷造成损害的，被侵权人可以向产品的生产者请求赔偿，也可以向产品的销售者请求赔偿。产品缺陷由生产者造成的，销售者赔偿后，有权向生产者追偿。
第46条产品投入流通后发现存在缺陷的，生产者、销售者应当及时采取警示、召回等补救措施。未及时采取补救措施或者补救措施不力造成损害的，应当承担侵权责任。
第47条明知产品存在缺陷仍然生产、销售，造成他人死亡或者健康严重损害的，被侵权人有权请求相应的惩罚性赔偿。
c)作为产品质量责任特别法，《产品质量法》第26条规定：
生产者应当对其生产的产品质量负责。产品质量应当符合下列要求：
(一)不存在危及人身、财产安全的不合理的危险，有保障人体健康和人身、财产安全的国家标准、行业标准的，应当符合该标准；
(二)具备产品应当具备的使用性能，但是，对产品存在使用性能的瑕疵作出说明的除外；
第41条规定：因产品存在缺陷造成人身、缺陷产品以外的其他财产(以下简称他人财产)损害的，生产者应当承担赔偿责任。生产者能够证明有下列情形之一的，不承担赔偿责任：……(三)将产品投入流通时的科学技术水平尚不能发现缺陷的存在的。
d)《消费者权益保护法》第35条规定：消费者在购买、使用商品时，其合法权益受到损害的，可以向销售者要求赔偿。销售者赔偿后，属于生产者责任或属于向销售者提供商品的其他销售者的责任的，销售者有权向生产者或者其他销售者追偿。
4.法律解读
a)产品质量责任构成要件
产品质量责任严格来说是侵权责任中特殊的一种。以上法律对产品质量责任所规定的关键词是“不合格”，产品不合格即可直接推定生产者具有过错。判断不合格的主要标准是产品具有“不合理的危险”。Greenblatt评论无人驾驶车的产品责任时提出有两个基本判断，即判断“过错”和“不合理危险”。中国和美国在产品责任构成的法理基础和法律规定是相似的。
值得注意的是作为判断产品是否合格的主要依据，对“合理”的判断是复杂的。是否合理是一个主观性比客观性强很多的因素，不同人的判断结果可能截然不同。我认为应该选择一个比平均水平高一点的司机作为判断无人驾驶汽车产品是否有不合理危险，即无人驾驶汽车的反应速度和处理策略应不低于一个虽赢不了舒马赫但还算靠谱的驾驶人如出租车司机。换句话说如果一个可靠的出租车司机在特定情况下无法避免事故发生，同样情况下发生事故就不宜认定无人驾驶汽车制造商承担产品侵权责任。
b)产品责任的免责条件
技术产品的法律责任也有法定免责情形，这就是“将产品投入流通时的科学技术水平尚不能发现缺陷的存在”。理论上不能排除任何技术有隐形缺陷，缺陷总会在将来的科技发展中逐步被发现，但因此对所有新技术采取过度警惕甚至敌意的态度显然也是作茧自缚。要注意的是这项免责规定的适用范围也有限制条件，即当产品投入流通后发现存在缺陷的，生产者和销售者都应当及时采取警示、召回等补救措施，否则依然应当承担侵权责任。
c)产品质量责任分配
无人驾驶汽车制造包括机械系统制造和智能控制系统制造，产业流程更包括从设计到销售和维护服务的多个独立环节，即使确认存在产品质量责任也需要进一步确认责任由谁承担。
虽然产生制造流程本身包括多个环节，但责任承担一般都是由产品品牌方承担，因为对用户来说是基于品牌而购买和使用产品。如果损害的确是在和生产完全无关的环节如运输、销售、维修服务环节所产生，应由独立提供相关服务的当事人负责。
d)责任承担方式
对无人驾驶汽车造成人身和财产损害责任，赔偿是责任承担方式中最主要的一种。按中国法律一般情况下的侵权责任以填平原则为主，侵权赔偿额止于弥补受害人损失。但如果明知产品存在缺陷仍然生产、销售并造成严重后果的，法院有权依据侵权责任法第47条在填平之外施加惩罚性赔偿，以惩戒生产商的恶意。
(四)系统安全与隐私保护
控制系统安全理论上既是产品质量责任的一部分，也更多是应该由技术事先防止风险而不是由法律在事后处罚。随着黑客攻击行为越来越广泛以及越来越多的黑客卷入犯罪团伙甚至政治集团，无人驾驶汽车的系统安全面临极大考验。和作为财产损失的银行账户失窃不同，无人驾驶汽车的系统安全直接涉及到当事人身家性命与社会安全，其防范级别只能过之而无不及。
和系统安全相关的是隐私安全。无人驾驶汽车的控制需要有巨大的数据交换，作为超大移动终端车载又必然与外界进行海量信息交换。无人驾驶汽车既产生海量的用户数据又不得不尽可能向互联网开放，这对天生的矛盾将使无人驾驶汽车的信息安全保卫战极为激烈。当然从反面看的话，对安全行业也是一个巨大的发展机会。
(五)法律的适应
这是一个比较有趣的问题，即当下针对传统汽车的交通规则在无人驾驶时代不得不做全面修订。《道路交通安全法》第19条规定“驾驶机动车，应当依法取得机动车驾驶证”，《道路交通事故处理程序规定》规定制作道路交通事故认定书应当由当事人签名。显然所有的法律法规都是在默认规制的对象是驾驶人而不是长的和汽车一样的机器人。技术进步迫使法律进化将成为一道长久的风景。
三、结论
汽车驾驶专业技术个人总结篇7
2016年9月18日，美国总统奥巴马在《匹兹堡邮报》亲自撰文，呼吁美国尽快发展无人驾驶技术。两周后，白宫年度前沿技术会议在匹兹堡召开，会议的重要主题为“在无人驾驶产业保持美国科技业领先优势，防止中国赶超”。
很多与会专家认为，美国在高科技领域的霸主地位正在面临来自中国的严峻挑战，而无人驾驶技术正是美国受到威胁最大的“关键局”。
就在美国人商讨对策的同时，2016年10月底，“半官方”的中国汽车工程协会了第一份关于无人驾驶技术的全面技术发展路线图。路线图预计中国将在2025-2030年在国内全面普及无人驾驶或辅助驾驶车辆，这一目标甚至比欧美发达国家现有的计划更为激进。
可以预测的是，无人驾驶技术已经成为中国未来20年高科技领域的重点攻关项目，极有可能使中国一举在科技产业获得领跑地位，帮助国家实现产业升级大业。
除中美外，日德等传统汽车业强国也已经在多个层面上开始了无人驾驶技术的发展，这一新兴产业尚处于襁褓之中就已经成为世界强国针锋对决的前沿阵地。
那么，究竟什么是无人驾驶技术？为什么各国都对其如此重视？中国有哪些策略来帮助本国产业取得领先优势？又将面临怎样的挑战和机遇？
无人驾驶还在“初级阶段”
顾名思义，“无人驾驶”技术就是实现车辆无需人工操作的自动行驶。早在数十年前，就有人预言未来的车辆将不需要司机控制方向盘，只需乘客给出目的地的指令就能自动驶向目标，且保证极高的安全性能。
如今，虽然各国和不同企业在无人驾驶技术的发展路线上有所区别，但对这一技术的终极目标的定义基本上是一致的。
然而，车辆从人工驾驶到自动驾驶的变革很难一蹴而就。因为实现车辆的完全自动行驶之前，产业界需要先推广不同级别的辅助驾驶技术来实现平稳过渡，而这些辅助驾驶技术又分成多个级别――从简单的自动刹车到复杂的高速公路区间自动导航。
比如2016年，美国电动汽车明星企业特斯拉就在自己销售的多款电动车型上提供了非常初级的辅助驾驶功能，使汽车可以在公路巡航时达到一定程度的自主控制。
在实验室，无人驾驶汽车的发展则要比量产车型快上许多。以谷歌为代表，多家科技巨头与传统汽车公司的无人驾驶测试车辆都实现了上路测试，其中谷歌的测试车已经行驶了几年，行程数万公里，发生的事故则屈指可数。
虽然目前实验的无人驾驶汽车可做到良好路况和天气环境中很高的可靠性，但面对复杂路况依旧力不从心，且基本无法在雨雪天气自主运行。
总的来说，无人驾驶技术现在仍然处于初期发展阶段，还有很多关键技术瓶颈未被克服，距离真正的实用化完全自动驾驶还比较遥远。那么，为什么各国都对这一不成熟的领域如此重视，无人驾驶产业又为何对中国的高科技产业升级意义重大呢？
无人驾驶为何如此重要
要解答上面的问题，我们首先要了解公路全面普及无人驾驶汽车需要克服多少技术障碍、建设怎样的基础设施，并会为社会带来怎样的效益产出这几个问题。
首先，机器要代替大自然的杰出作品――人类，来自主引导车辆的前进是一件非常困难的工作。无人驾驶汽车必须装备复杂的传感器系统来感知周围数百米路段内的信息，对这些信息进行实时处理，并结合乘客预先设定的目标指令来对车辆进行操控。
第一个难关就是收集信息的传感器。研发先进传感器的难度甚至不亚于发展先进战机的高性能雷达，事实上今天无人驾驶汽车的很多传感器技术都是来自于军工行业。如果能实现全天候都有高性能和高可靠性的传感器系统，其用途将远不止汽车产业一个领域，而是会带动大量民用甚至军工行业的发展。
除了汽车自身的传感器系统，未来的无人驾驶车辆还需要道路两边固定的传感器网络来补充路况信息。广泛部署传感器、监测并实时传递路况的公路可以被称为“智能公路”。
做到了车辆周围环境信息的有效收集，下一个难关就是对信息的综合处理。即使对于高智商的人类而言，在环境复杂的公路上驾驶高速行驶的汽车并随时应对各种突发事件都不是一件轻松的任务。车载计算机要取代人类来控制车辆，需要非常高水平的人工智能算技术。可以毫不夸张地说，能够在无人驾驶产业获得领先地位的企业和国家，也必然或者必须在人工智能领域引领潮流。
更进一步，当未来的车辆获得自动驾驶的能力、安装了复杂的传感器系统和通讯系统后，传统的交通行业基础设施和管理模式也将迎来革命。
详细点说就是，国家可以在各级公路上全面部署智能交通辅助和管理系统，依靠超级计算机自动规划交通流量、引导车辆行驶；路面汽车可以实时获取交管系统分布在道路上的传感器提供的信息来规划行车路线，并将路线发送到控制中心以方便中心对车流量进行管理；高度自动化的道路交通网络会极大程度提高交通运输效率、大幅降低事故概率、解放无数司机的双手，创造显著的经济效益。
在无人驾驶技术发展和普及的过程中，产业将需求大量的高技术高素质人才资源。在这样的需求刺激下，国家的教育和人才培养体系也会受到深刻影响，在产业带动下培育出更多高水平劳动者，反过来帮助其他高科技行业的发展，进一步加快国家产业升级的步伐。
由此可见，无人驾驶技术产生的直接收益和间接效益将非常可观与诱人。
可以预料，在无人驾驶领域获得领头羊地位的国家，也将在整个高科技产业中引领世界前进。正因为无人驾驶技术对各国的意义非凡，各国政府才都会下足了功夫引导和帮助本国产业发展。对于中国来说，无人驾驶则是未来二十年国家面临的宝贵机遇，如果能成功抓住这次机会，中国的产业升级伟业有望一举成功。
既然无人驾驶技术对国家的未来如此重要，中国又可以采取哪些措施来打赢这场高科技产业没有硝烟的战争呢？
中国无人驾驶面临的挑战和机遇
中国要在无人驾驶技术革命中一举超越众多发达国家成为世界领先不是一件轻松的任务。在这条长达十年以上的发展道路上，将存在许多阻碍和难关，需要国人一一克服。
首先，中国在相关技术领域的研发起步晚、起点不高，且目前来看实际进展较为缓慢。国外的谷歌、苹果、英伟达等高科技企业与传统车企进行相关研究已经有几年，且取得了不少阶段性成果；相比之下国内的相关工作直到今年才正式走上轨道。
美国政府数月前已经开始正式为无人驾驶产业发展进行相关的立法，而我国在这一领域的立法工作还在探讨之中。
从资源方面看，我国研发无人驾驶技术的企业大都没有足够的资金实力，进行长期的无回报、低回报高投入研发比较困难。
另外，国内交通运输状况较为复杂、民众交通安全意识、遵守规则的意识较为淡薄，这也给无人驾驶汽车上路行驶带来了更多麻烦。当然反过来说，如果国产无人驾驶车辆能够在国内复杂的路况中较为可靠地运行，那么未来在全球市场的竞争中也就多了一份筹码。
最后，目前国内研发无人驾驶技术的相关国营、民营力量还是比较分散，没有形成一个紧密的、接受国家引导的大联盟。考虑到竞争对手的强大实力，尽快建立一个团结的产业联盟是目前摆在中国产业面前的头等大事。一旦建立起来可靠的联盟体系，国家给予足够的政策和资金扶持，中国的无人驾驶产业就很容易驶入发展的快车道。
中国的优势在于国内有着庞大的潜在市场，又有充足的人才资源，在国家扶持下资金实力也可以匹敌跨国企业巨头。如果政府有决心、有耐心，在相关的立法工作方面可以做到比发达国家更高的灵活度，更利于技术的研发和产品的转化。
在全社会的共同努力下，凭无人驾驶产业获得世界一流技术大国的地位，并不是什么天方夜谭。
中国发展无人驾驶产业的可行策略
总体来说，中国可以在三个层面上采取有效措施来实施无人驾驶产业的发展规划，分别是技术引导、法规监管和经济支持。
1.技术引导
无人驾驶产业需要突破的技术难关主要有先进传感器、人工智能、高精度实时导航、大规模物联网络与高性能数据中心等。
其中，中国已经建设成功北斗卫星导航系统，并准备广泛部署高精度高速导航网络；同时，国家在5G通信网络的建设方面也有了充分的准备。中国还在超级计算机领域取得了全球领先地位，这些都会为无人驾驶产业打下良好的技术基础。
接下来需要重点攻关的薄弱环节主要是传感器技术和人工智能技术。前者可能需要一些军工企业来帮助民用产业实现技术突破，而后者则主要需要各大IT巨头充分重视和较大的投入。另外，人工智能芯片的相关制造I域也将是国家主导、重点投入的范畴。
可以效仿美国等发达国家的经验，采用国家出钱招标、国有研究机构与民营企业共同分担研究任务的形式，在上述几大关键领域实施长期研究计划。
2.法规监管
无人驾驶技术的出现对传统交通运输行业的监管法规是一次前所未有的冲击。传统的法律法规是以人类驾驶汽车为立法前提的。最显著的问题在于，一旦无人驾驶车辆发生交通安全事故，事故责任该如何确定？
目前来看，虽然各国在无人驾驶车辆的法规监管方面讨论诸多，但核心的原则基本上是一致的：无人驾驶车辆应该遵循传统的道路交通规则，这种规定不仅要体现在立法层面，还要具体到控制车辆的计算机代码层面。
比如，无人驾驶车辆的主控芯片必须按规定写入符合交规的代码逻辑，并保证这部分逻辑无法被用户删改；同时，当交规法案更新时，相应的代码也必须能够立刻更新以符合变化需求。
好消息是，由于计算机的严谨性远超人类，绝大多数情况下无人驾驶汽车都可以做到完美地遵守交通法规，大大减少事故的发生概率。
由于技术水平的限制，未来上路的无人驾驶汽车将不可避免地面对极端路况、极端天气和未知技术故障等不可抗力的威胁。在这些情况发生时，车辆很可能会出现无法正常执行符合法规的运行逻辑的后果，导致交通事故。在这种情况下，事故的责任归属就是一个需要立法者仔细研究的关键项目。
幸运的是，大数据研究可以较好地预测大量车辆出现事故的平均概率，并计算出全社会需要为这些事故付出的成本。根据这类数据，国家可以强制汽车消费者购买对应的事故保险。
如果出现因无人驾驶车辆生产厂商的疏忽而导致的技术故障与交通事故，此时赔付责任就应该由厂家来承担。厂商在销售车辆时应该预先缴纳一定数额的保证金，当此类事件发生时首先用保证金来赔付受害者。
国家应该严格监管无人驾驶车辆的生产和销售、建立企业准入门槛，防止低水平的车辆上路行驶。当未来大量无人驾驶汽车上路行驶并接入统一的交通管制网络后，传统有人驾驶车辆也应安装设备接入网络，降低两种车辆发生事故的几率。
无人驾驶车辆的基本行驶策略应该由交管部门制定统一的范围限制，这样一来所有车辆的行驶就有了可以准确衡量的规律，进而降低交通管制网络的压力、提升交管系统效率。
更为复杂的挑战是一些两难问题的策略制定――例如，当汽车前方突然出现行人来不及刹车，转向避让又可能导致车辆失控，此时计算机应该采取怎样的判断？这类两难问题应该交由全社会讨论方案，得到较为一致的结果后就写入管理法规，要求所有车辆统一写入对应的代码。而此类两难问题实际发生并造成事故损失时，补偿受害方的责任将由统一的保险基金来承担。
总体而言，无人驾驶时代对监管法规提出了更高的要求，法律法规需要与技术深度结合，并根据实际情况的变化迅速更新。执法者不仅要深谙法律含义，还要有能力辨识技术难题，这些情况对交管部门、立法部门是全新的挑战。
而当技术、法规都趋于成熟、大量无人驾驶车辆上路行驶、智能交通管理网络普及运行时，困扰社会多年的诸多交通问题就会大为减轻甚至烟消云散。
3.经济支持
技术、法规之外，经济方面的国家支持也是中国快速发展无人驾驶技术的重要前提和保障。尤其考虑到面对的主要竞争对手是发达国家的跨国企业巨头，后者普遍资金充裕、研发投入水平较高，与之对抗就不能被资金束缚了手脚。
宏观上来看，国家对产业提供经济支持主要有两种可选政策，一种是直接提供资金援助，另一种是为产业贷款、融资等行为提供便利。无人驾驶产业意义重大、影响深远、耗资不菲、回报周期漫长，国家在提供支持时可能需要两边出手，直接补助和融资优惠双管齐下。
具体来说，国有研发机构、学校等非盈利或非企业性质的单位更需要国家的直接资金补助，以顺利进行长期的基础技术突破工作；而产业链上直接面对市场研发、销售最终产品的企业则较为依赖融资优惠条件。
为了提高资金使用效率、减少浪费和可能的不当使用，无论是直接补助还是融资优惠条件，都应该制定足够的门槛，同时还要保持竞争活力，最终以经济手段引导数家实力出众企业、单位成为国产无人驾驶技术的领头羊、领军人。
随着无人驾驶技术的逐渐成熟，在全国范围建设配套的基础设施也将是投入巨大的基建工作。与无人驾驶车辆配合最好的平台就是公路边大量部署的、可以实时为车辆和交管中心提供路面路况信息的传感器网络。此外，基于5G通信网络的汽车互联网和城市智能交通管理平台也是未来必要的基础设施。为这些基建行动安排充足资金的任务预计也会主要由国家来完成。
最后，新技术新产业的发展不可避免地会对一些传统产业和从业者带来冲击，同时劳动者在适应新技术的过程中也需要帮助。国家可以为受到影响的劳动者提供补助、培训等措施，将新技术推广的负面影响降至最低。
汽车驾驶专业技术个人总结篇8
这是在日前的第二届车载信息服务产业年会新闻通报会上，中国电子工业标准化技术协会副秘书长、车载信息服务产业应用联盟秘书长庞春霖所描绘的智能汽车，“这不是遥远的梦，也许在未来3～5年就可以实现。”
智能化是安全的核心
英国和美国的科学家研究分析表明，每个交通事故均不同程度地涉及到驾驶员、汽车和道路环境因素。英国的研究得出，道路交通事故肇事发生的惟一原因是由驾驶员因素引起的占65%，美国的研究结果为57%；英国因驾驶员间接因素导致交通事故（驾驶员-汽车因素、驾驶员-道路环境因素、驾驶员-汽车-道路环境因素和驾驶员因素）的比例占到近95%，美国占94%。而我国道路交通事故的统计也表明，主要由于驾驶员造成的事故占90%左右。
无论如何，驾驶员失误是发生交通事故的主要原因，如果要从根本上解决这一问题，就需要将“人”从交通控制系统中解放出来，从而提高安全性。而这种车辆控制方法的核心，就是智能化。
“无人车的核心在于车辆本身具备自主驾驶能力。作为一类典型的智能系统，无人车要完成与人相仿的智能化视觉信息处理过程，其中涉及众多学科的前沿研究领域和基础科学问题。”中国工程院院士郑南宁表示。
“汽车经历了机械车、机电车、电子车三个阶段，正在进入以软件和信息技术为支撑的第四个阶段——智能车。”在庞春霖看来，未来的汽车不再是冷冰冰的机械系统，而是具备感知、思维和行为的人类伙伴，信息化、智能化、拟人化是它的三个功能特点，也是达到智能化汽车的三个技术阶段。“具备完整功能的车载信息服务系统将成为智能汽车的大脑，最终实现智能驾驶、智能安全和智能养护。”
目前，智能汽车的普遍定义是指一辆汽车具有规划自己的行车路线、感知周围环境、针对实时交通情况做出合理决策并辅助甚至代替驾驶员进行车辆驾驶的能力，从而减小驾驶员的劳动强度。
“它应该具有采集（通过传感器感知车内外环境）、上传（通过高速总线将传感器收集的信息传输到车载信息系统）、计算（分析信息并进行高速运算）、反馈（将系统的命令下达到各个传感器）和控制（汽车根据命令做出反应）五个功能，并形成一个闭环。”庞春霖说，这也是未来实现车辆无人自动驾驶的关键。
标准从联盟拓展
几周前，2012年“中国智能车未来挑战赛”在内蒙古自治区赤峰市翁牛特旗举行，十余所高校和科研院所研制的无人车，第一次在真实城区和乡村道路环境下展开了角逐。它们要在城区道路上，穿过人为设置的U形掉头、交通标识、障碍物（虚拟人、静止车辆、有人驾驶车辆）甚至是雾天天气模拟环境等重重关卡，以及乡村道路上的弯道、坡道等考验。赛事裁判组组长、中科院自动化所研究员王飞跃告诉记者，此次比赛主要考验无人车的4S性能，即安全性（Safety）、智能（Smartness）、平稳性（Smoothness）和速度（Speed）。
在全国各地的高速路上，上千万辆“两客一危”（旅游的包车、三类以上班线客车和运输危险化学品、烟花爆竹、民用爆炸物品的道路专用车辆）车辆上都装了车载信息系统，下一步还将扩展到急救车、出租车等。
“我国无人车研究与国外仍存在差距，特别是在硬件设施、技术和标准上。”相关专家指出，例如目前我国研制的无人车使用的激光雷达都是进口的，智能汽车的标准体系也不完善。
正是看到这样的差距，3年来，车载信息服务产业应用联盟（TIAA）在电动汽车综合标准化、汽车电子十二五规划、“两客一危”、城市出租车信息系统、急救车信息系统等重点领域展开了研究。特别是在12月7日即将举办的第二届车载信息服务产业年会上，将公布一批车载信息服务标准化成果和一批自主研发的车载信息服务系统产品，推动自主技术在未来市场上的应用和发展。
庞春霖透露，其中包括由一汽集团、上汽集团、中国联通、中国电信、奇瑞汽车等牵头研究制定的《汽车智能化等级评定标准（2012版）》、《车载信息服务基础术语（2012版）》、《车载信息服务人机交互和图形符号（2012版）》、《车载信息服务软件标准体系（2012版）》将在全国范围内首发。特别是汽车智能化等级标准，是一个全新的探索和尝试。
“这是一个比较有争议的标准。”庞春霖告诉记者，此前他也曾与许多国际汽车厂商进行过沟通，这个想法在国际上都属超前，目前联盟也在摸索中搭建技术框架、收集反馈，希望在不久的将来能够作为联盟标准率先推广。“这是一个需求性标准，希望能给厂商和消费者提供一个智能化选配和功能评价的标杆标准，对我国智能汽车技术及相关产业起到推动作用。”
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国内外智能汽车研究一览
德国：慕尼黑国防军大学进行VaMors和VaMP智能汽车研究。该研究是由奔驰汽车公司和德国慕尼黑国防军大学联合进行的，经过几年的努力后，其联合开发的第二辆命名为VaMP的自主车，自主驾驶速度达到厂创纪录的160 km/h以上，在高速公路上能够安全地进行车道跟踪、超车等驾驶动作。
中国：国防科技大学自动化研究所无人驾驶技术课题组长期进行自主驾驶技术的研究。2001年9月，与中国第一汽车集团公司合作，开始进行高水平的汽车自主驾驶技术的研究——红旗CA7460自主驾驶汽车研究。2003年7月，该项目实现了巨大的突破，其多项指标均达到或超过了当今世界汽车自主驾驶的先进水平，被国内50多家汽车媒体联合评为2003年度“最佳汽车技术”。