晶片演算法雙爆發，你卻告訴我自動駕駛要涼？

自動駕駛無疑是近幾年來最火熱的技術，通過程式讓汽車在設定的路線上行駛，這是早期科幻電影裡才有的劇情。隨著晶片效能的飛速發展，再加上演算法的進步，你是不是覺得自動駕駛已經近在咫尺了？事實告訴我們，自動駕駛可能比你想象的要差得遠。

「大水淹了龍王廟」

自動駕駛要升級

根據美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）和國際汽車工程師協會（SAE International）提出的分類系統，自動駕駛共有5個等級，我們一般稱為L1至L5，L0則是全人工駕駛。

自動駕駛的不同等級

自動駕駛的實現需要硬體和軟體的搭配，硬體包括像攝像頭，雷達這樣的環境感知工具，以及進行資料處理的晶片；而軟體則主要是演算法，對收集到的資訊進行處理判斷，並輸出給汽車，精準控制速度及轉向。

自動駕駛需要很多感測器

所以方法很簡單，從硬體上增加感測裝置，提升裝置精度，同時加強晶片的處理能力，儘量降低功耗，在軟體上則通過更多的路試分析，不斷優化演算法，向自動駕駛方向發展。

現狀報喜不報憂

從我們接觸到的新聞媒體上，很多汽車廠商或是方案解決商都在報喜不報憂：有的聲稱自己的技術達到了L3，有的表示20XX年就可以實現自動駕駛。

waymo無人駕駛汽車正在避讓行人

不管怎麼宣傳，一個殘酷的現實是，目前市場上絕大多數自動駕駛汽車都停留在L2的水準，也就是駕駛員需要隨時準備控制車輛，當汽車偵測到需要駕駛人的情形時，會立即迴歸讓駕駛人接管其後續控制，歸根結底仍然是輔助駕駛。

不同廠商在自動駕駛中的技術地位

在識別和演算法都達不到要求的情況下，強行使用自動駕駛就會帶來很多問題，再加上夜間和雨雪天氣等不同路況對自動駕駛有更多影響，就導致了我們經常能看到「自動駕駛」汽車出現交通事故。

硬體升級跨瓶頸

要跳過這個瓶頸，一方面需要晶片效能提升帶來處理能力的大幅提升，另一方面還需要硬體支援，很多上路的汽車搭載的鐳射雷達和超聲波雷達超過20個，才提供了更長的不需干預里程。

優步的自動駕駛汽車翻車了

在涉及到自動駕駛的交通事故中，還有很大一部分是自動駕駛車輛做出難以預料的動作，雖然不是演算法導致，但也需要不斷升級優化。

優步的無人駕駛汽車導致行人死亡

另外，高精度地圖也是實現自動駕駛所需的基礎，有了精度足夠的道路及坡度資訊，自動駕駛才能更好地處理及應對不同問題，也能更好地在不同的天氣環境下正常通行。

英偉達的自主駕駛汽車開發平臺

隨之而來的問題就是，相對完善的自動駕駛帶來的結果是成本的直線上升。好訊息是，英特爾、英偉達等消費電子晶片巨頭也步入了自動駕駛晶片行業中，還有不少新興品牌加入市場爭奪戰中，可以讓可實用的自動駕駛更快落地。

自動駕駛未來可期……否？

不過，對於自動駕駛來說，最大的問題不是複雜的道路系統，而是不遵守交通規則的其他車輛和行人。亂穿馬路，違規掉頭，強行變線等等，都會讓無人駕駛措手不及。

谷歌自動駕駛汽車被闖紅燈的車撞了

而對於搭載自動駕駛的汽車廠商來說，定責困難也是一個問題，如果不能明確自動駕駛造成交通事故的責任，廠商的策略還是不開放過高的自動駕駛級別給司機，甚至迴避車輛的缺陷，導致不好的影響。

自動駕駛是由很多軟體和硬體共同完成的

還有一個不能忽視的問題就是，自動駕駛的程式是可以被篡改的，一旦被惡意利用，也會造成嚴重後果，這也是很多使用者無法承擔的。

綜合目前的技術和路況，自動駕駛更好的使用場景是在封閉/半封閉的道路中，具備高精度地圖，且自動駕駛的覆蓋率很高，可以讓自動駕駛更好地發揮出優勢。

作為普通的消費者，我們要做的是：在選購汽車時認清自動駕駛的內涵，根據自己的實際需求進行選擇車輛和配置，不要為了華而不實的功能掏「智商稅」；在投資的時候要避免被廠商的噱頭誤導，讓本該服務我們的技術成了被炒作和割韭菜的工具。