自动驾驶汽车涉及哪些技术？

2016年，雨夜，一位著名的神经外科医生启动了自己的兰博基尼跑车，一路疾驰。当跑车行驶到山路上时，路面已然十分湿滑，就在此时，医生接通了自己的电话...

接下来的事情大家都能猜到，因为打电话分心，医生和跑车一起翻下了山崖，受了重伤，尽管最后他被抢救了回来，但双手却无法再做手术，彻底断送了自己的职业生涯。这名医生叫史蒂芬·斯特兰奇，因为这场车祸，他改行学习法术，后来就成了奇异博士。

奇异博士出车祸这段剧情一直被大家调侃，有人说这是漫威的交通安全警示片，告诫大家开车千万不要玩手机。但我看到这块时总在想，如果奇异博士有一辆无人驾驶汽车，那就不会出车祸，他也没必要去学法术，漫威是不是就少了一个超级英雄？

在漫威宇宙，无人驾驶汽车的实现非常简单！钢铁侠不是有个人工智能叫“贾维斯”嘛！把这个系统装到跑车里就ok了，贾维斯连上天入地的战衣都能控制，负责无人驾驶那还不是小菜一碟！

好了，机灵抖完，回归正题。

现实世界的问题解决可不像漫威电影宇宙那么简单，要想实现真正意义上的无人驾驶，人类还有很长一段路要走，那么无人驾驶到底需要哪些技术呢？
目前业内公认的说法是，无人驾驶需要三大块技术，分别是环境感知、行为决策和运动控制，简单来说，这也是一个从硬件到软件再到硬件的实现过程，接下来我们就来逐个分析。

Part1·环境感知
环境感知，是对外界环境信息和车辆信息的采集，这是实现无人驾驶的第一步，也是目前无人驾驶技术攻克最关键的一步。

简单来说，环境感知研究的就是汽车的“眼睛”，路口的红绿灯，人行道上的行人，路边的标示牌，都需要“眼睛”才能识别。万一再遇上高速公鹿、熊出没这种特殊情况，那环境感知就更重要了！

环境感知，首先是对外界信息的采集。
从实现方式上来说，就是利用传感器采集周围的信息，然后把它还原出来，让汽车的“大脑”智能识别。

因为传感器选择方向的不同，业界对这块技术的研究大体上分为两大流派：
一.激光雷达·派
二.摄像头·派

激光雷达派，成员包括谷歌的Waymo，汽车巨头福特、通用等公司。

激光雷达的原理是，通过搜集目标表面大量的密集点的三维坐标、反射率等信息，从而快速复建出目标的三维模型及各种图件数据。

从原理上，我们很容易总结出激光雷达的优势：分辨率高，采集精确，自带深度信息，比较容易还原。
这还带来了另一个好处，越精确、还原度越高的信息，越容易被识别，所以采用激光雷达传感器的智能汽车，对人工智能的要求相对较低（注意，只是相对）。

那么激光雷达的劣势是什么呢？首先，激光容易受天气影响，在雨雪、大雾情况下，信息还原都会减弱。当然，这点可以通过算法改进。

后面这个问题才是关键的，激光雷达的成本实在太高了！

目前市场上比较常见的有8线、16线、32线和64激光雷达，线数越高，分辨率越高，探测效果也越好。2010年，谷歌的无人驾驶汽车项目“车顶花盆”就使用了64 线激光雷达传感器，成本大概在 7.5 万美元左右，这是什么概念？单单这个激光雷达的成本几乎就占到了整车的一半。
从这个角度来看，使用激光雷达传感器是一种“暴力解决方案”，传感器要用就用最好的！不计成本，造就行！

摄像头派，代表选手是特斯拉。
摄像头大家都不陌生，这是世界上应用最广泛、最成熟的传感器技术之一，它的工作原理大家可以理解为“拍照”，本质上采集的信息是一个个无意义的像素点。

摄影头应用广泛，可以简单识别行人、交通指示牌等，这听起来像是优势，但实际上恰恰相反，因为采集到的信息是无意义的像素点，一旦遇到恶劣天气或者逆光情况，信息就会很难识别。

有时候，人工智能和人工智障只有一线之隔，比如2018年，因为公交车上的大头广告，董明珠被AI系统判定为闯红灯...因此，使用摄像头进行环境感知虽然方便，但同时也对人工智能提出了相当高的要求。

看到这你可能会问了，如果摄影头缺点这么多，为什么还要选它呢？首先是因为这项技术成熟，但最关键的是，这种技术方向极具美感，有点人类仿生学的意思，很可能会通向终极目标。马斯克可是想要移民火星的主，研究智能汽车，自然也会选择这种最本质的方向。

然后，还要介绍下毫米波雷达，之所以把它单列出来，是因为以上两种方向都要用到毫米波。前文说到，无论是激光雷达还是摄像头，在恶劣天气下采集信息都会受到影响，这时就需要毫米波雷达了：不受天气与夜间影响，可探测远距离物体，弥补了激光和摄像头的不足。

为了让大家对整车级的传感器有个概念，我们可以举个例子，中国新创出行企业华人运通旗下首款量产定型车高合HiPhi 1，号称全车搭载了超过500个传感器（雷达，摄像头都有），多达52个生物感测器，用来感知人、车和环境的变化。

高合HiPhi 1定位高端市场，是一款豪华智能纯电超跑SUV，大家估摸一下，应该就对智能汽车身上的传感器量级有概念了。

仅仅识别外界信息是不够，还需要感知汽车自身信息的变化。
简单来说，汽车探测到前方路口的红灯，还得知道自己的速度，这样才能控制刹车的时间。

对汽车自身信息的采集，首先要用到的是GPS，今年6月底，我国北斗导航系统部署完成，对无人驾驶的实现也有重要意义。
但同时，无论是GPS还是北斗，都无法完全搞定汽车信息采集，因为精度不够。GPS、北斗的日常使用精度大概在1米-10米之间，还容易受到信号的影响，比如在隧道里就会丢失位置，这肯定无法满足无人驾驶的需求。
这时就需要惯性测量单元，它通常由陀螺仪、加速计和算法处理单元组成，通过对加速度和旋转角度的测量得出自体的运动轨迹。
惯性测量单元受信号影响小，隧洞里也可以用，刚好可以和GPS、北斗互补。

信息融合
前面说到那么多的传感器，有激光雷达，摄像机，毫米波等，所以信息融合也是关键的一步，这样才能支持后续的行为决策。当然，这方面技术偏向于软件，需要用算法实现。

Part2·行为决策。

行为决策需要人工智能，这已经是个老生常谈的概念。在人工智能领域，Alpha Go在围棋项目上几乎击败了所有的人类，波士顿机器人也能360度空中转体了，但无人驾驶为什么迟迟难以实现？

究其原因，还是路测数据不够。棋盘是有大小的，规则是确定的，胜负是可分的，所以围棋的所有状态空间是有限确定的，Alpha Go只需要不断模拟对局，了解所有局面的最优解，自然就成了大师。

但开车是项完全不确定的活动，要面临无限多的随机状况，需要人工智能深度学习。此外，真实的路测状况也不像下棋那么简单，是需要在现实世界里一点一点实现的。

这里就需要引入一个概念，汽车驾驶自动化分级。2020年3月，工信部公示了《汽车驾驶自动化分级》国家标准，将汽车无人驾驶分为“0-5级”六大等级，分别是应急辅助、部分驾驶辅助、组合驾驶辅助、有条件无人驾驶、高度无人驾驶以及完全无人驾驶。

无人驾驶的终极目标就是到达L5等级，运行条件无限制，车辆控制完全由系统接管。目前无人驾驶技术还在2-3的阶段，要想达到下一个阶段直至实现终极目标，根本解决方案依然是积累巨量的路测数据来优化算法。

积累路测数据，优化人工智能的行为决策，也有不同的实现方式。谷歌从2009年起秘密研发无人驾驶汽车，也就是后来大家熟悉的Waymo，有点像是“闭门造车”的方式，想要一口气冲到L4等级。目前谷歌无人驾驶汽车事故率远低于人类司机，据报道，2019年，Waymo无人驾驶汽车在加州公共道路上的测试里程接近120万英里。
特斯拉选择另一种方式进行路测，他们2014年在所有车型上安装了自动辅助驾驶硬件，持续收集道路数据，并且逐步开放无人驾驶功能，选择用迭代方式从L2进化到L4，这种方式让特斯拉在路测数据积累方面进展迅速。

当然，无人驾驶的路测过程中也发生了不少事故，2016年，一辆特斯拉Model S在无人驾驶期间撞上了一辆白色货车，据悉，这起事故的原因是人工智能将白色的货车识别成了天空。

既然现实路况测试有风险，可不可以模拟研究呢？还真有！利用游戏引擎模拟出现实环境帮助进行算法优化也是一个解决方案。本问题中已经有答主提到，这里就不多说了。

行业有过预测，想要让无人驾驶技术安全落地，大概需要110亿英里的测试数据来优化决策算法，要想实现真正意义上的无人驾驶，吾辈任重道远。

Part3·运动控制。
运动控制，就是让车辆沿着指定的轨迹行驶，包括对加速、减速、转弯等操作的控制，硬件方面大家关注的比较多，内容比较琐碎，拣想到的说。

无人驾驶汽车一般都选择纯电汽车，这是因为相比于发电机来说，电机的构造简单，底层控制算法也无需太复杂。

前面提到，无人驾驶的安全性是非常重要的！那么如何保障乘客安全呢？这就需要冗余设计。

冗余，即系统为了提升其可靠度，刻意配置重复的零件或是机能。出于安全性保障，目前在高等级无人驾驶方案中，冗余设计已然贯穿在各个技术环节，有句话在业内流传甚广，“没有做冗余设计的自动驾驶方案，说白了，都是扯淡。”可见各大厂商对冗余设计有多么重视。像前文提到过的高合Hiphi 1，车身就搭载了6大双冗余系统，包括计算冗余、感知冗余、通讯冗余、制动冗余、电源冗余和转向冗余等独立硬件系统，可以说是冗余的一个深度应用了，能大幅度的提升无人驾驶的安全性。

Part4·政策法规与智慧路面。

最后再补充一点内容，无人驾驶的推进，除了技术的发展，同样离不开政策法规和路面的建设。最基础的一点，无人驾驶的路测数据积累就需要国家政策的支持。

2020年5月19日，交通运输部发文，要积极推进无人驾驶技术研发试点和应用工作，我觉得这一政策的落实，和无人驾驶技术的更新同等重要！

另外，也要加强智慧路面的建设，目前无人驾驶的使用范围都局限在高速和城市里，就是因为路面条件好，最基本的一点就是路面指示线清晰。

这里要特别提一下V2X技术，即vehicle to everything（车到一切），是指车与车、车与人、车与交通设施进行信息交换的一种技术。

V2X技术有什么用？简单来说，这是单车无人驾驶和车路协同无人驾驶的区别。
如果汽车的人工智能还不够智能，那么我们可不可以建设一种“智慧路面”，与汽车共享实时驾驶状态，从而辅助无人驾驶。
使用V2X技术，可以突破视觉死角，跨越遮挡物获取信息，通过研判算法产生预测信息，还不受天气状况影响，这对于无人驾驶的实现是极大的助力。
目前好多车企已经开始在5G方向发力了，雄安新区那边据说已经开始建设5G智慧城市，前文提到全车搭载了超过500个传感器的高合HiPhi 1，就是具备双冗余L3自动驾驶系统，还标配5G+V2X通讯模块的智能汽车，不过要量产的话估计要等到2021年了。
随着5G技术的成熟，5G+V2X的组合将为无人驾驶带来更多可能性，我们还是值得期待一下的。