日本和欧盟国家正在制定统一的自动驾驶汽车技术标准，预计2018年实施；
中国国家智能互联汽车试点示范区的建立以及智能网联汽车发展技术路线图”目前已完成；
谷歌的无人驾驶车，目前已经行驶超过200万英里，正在与各大汽车厂商洽谈，力争5年内推向市场；
长安汽车完成从重庆到北京的2000公里实际道路测验，成为中国首个实现长距离无人驾驶的汽车企业；预计2018年进行量产。
宝马、英特尔以及mobileeye进行合作开发自动驾驶，2021年推出量产车。
在进入正题之前，在这里阐述两个概念：无人驾驶与自动驾驶。无人驾驶，是指将开车完全交给机器，又名自主驾驶，决定驾驶行为的是机器，现在主要代表是谷歌的无人驾驶汽车。自动驾驶，是指人可以驾驶，机器也可以，但决定驾驶行为的是人，主要代表有特斯拉、奔驰、奥迪和沃尔沃等。两者最明显的区别，就是对驾驶认知主体的不同。(以下无特别说明，均采用自动驾驶代指两者)
如果无人驾驶(或自动驾驶)要想量产商用，走进人们的日常，至少需要解决以下几个问题：
一、驾驶的根本：安全
根据2015年世界卫生组织的数据，每年全世界约有125万人因交通事故丧命，而中国每年就有超过30万人，占全球交通事故死亡人数的四分之一，居世界各国之首，所以减少交通事故成为了汽车发展的一个重要课题。追溯到造成交通事故的原因，相关研究表明95%的交通事故和人的错误驾驶行为有关，而知名咨询公司麦肯锡发布的一篇报告特强调自动驾驶汽车的全面普及可减少90%的交通事故，每年可减少数以万计的损害赔偿和医疗费用，挽救成千上万人的生命。这是我们发展自动驾驶的初衷，如果自动驾驶失去了这个初衷和出发点，那么它就失去了发展的必要性。
今年2月，谷歌无人驾驶在美国加州与一辆公交车相撞，所幸车速很慢，无人员伤亡；而在5月末、6月末、7月初以及最近的7月9号特斯拉接连发生四起因自动驾驶原因导致的车祸，公众对自动驾驶的质疑声也不断上涨，因此如果不能很好的解决安全问题，那么自动驾驶就是一句空话而已。那么自动驾驶的安全鸡肋在哪里呢？
1、图像识别系统。不管是自动驾驶的传感器与摄像头的组合还是无人驾驶采用的激光雷达，都涉及一个车辆对驾驶环境的识别，近几起事故，也多是图像识别系统出现了故障才导致的，就目前而言，复杂路况天气状况、强烈的光照照射、或特别对物体模型的不能识别等都会造成图像识别系统的误差和错误，导致错误的驾驶行为，造成事故。所以，对于图像识别系统的不管是硬件的优化还是系统算法的升级都尤为重要。
2、驾驶脑的人工智能水平。对复杂路况的识别之后，就是要进行决策，发出具体驾驶行为的指令，而这个现在是由人来进行的，到自动驾驶上就是驾驶脑进行，对于现在的驾驶脑而言，说实话根本无法达到保障安全的地步，图像识别系统所传递过来的是巨量的信息，有用的或无用的，重点是对道德伦理的处理，例如在遇到紧急情况下，如何在行人和乘客之间选择，这对人来说都是难题，何况是机器呢？所以在这方面还需要大量的深度学习和实验，在这方面的好消息是，人工智能现在已经取得的极大的进步，谷歌阿尔法狗与李世石的世界人机围棋大战，最终阿尔法狗获胜，而最新的消息是阿尔法狗将参与谷歌数据中心的相关管理，优化服务器和制冷设备的能耗。
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