完全自動駕駛還要多久（自動駕駛汽車大概多久能夠普及）
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自動駕駛什么時候才會涼涼，估計還要多久？
這是在其他平臺看到一個問題，我覺得寫的還行，就過來分享一下
首先放結論，我認為自動駕駛永遠不會涼涼，因為這才是交通的最佳解決方式之一。唯有將所有人為因素撇除，才能從根源上提升交通效率，保障出行安全。比方說，如今的飛機已經可以基本實現點到點的自動駕駛，包含了起飛和降落。那么作為二維平面上的 汽車 ，盡管有更多的道路不可控因素，但我相信在不久的將來，這個時代也終究會到來?，F階段，主要還是以L2級別駕駛輔助功能為主，輔以一些更高等級的自動駕駛研究。比方說，這兩天智己 汽車 在市區40分鐘無接管的實測，就算得上是一種研究領域的突破，但是之所謂稱它為研究，目的還是為了暴露出更多問題，來解決問題。而所謂的無接管，可以從兩個方面去看待，從好的角度而言，說明了該車擁有較高程度的智能化，可以考慮到絕大部分道路環境。從悲觀角度而言，也可能只是某些極端情況并未在這40分鐘內發生而已。所以真正的難點就在于此，如果想要實現真正商業化的自動駕駛 科技 推廣，就要考慮到各種奇怪的情況，比如之前讓特斯拉翻車的白色卡車事件，就是一個很好的例子。法規層面，也是急需推進的一個點，一旦發生事故，究竟事故責任算在車企還是車主頭上至今沒有定論。這或許是從L2邁向L3最大的一道坎。
相比于高速或城市道路上的自動駕駛，自動泊車這類趨近于封閉場地的自動駕駛功能實現起來就相對簡單多了。就算真的遇到機器無法處理的問題，最多原地停車等待人工干預即可，并不會引發更大的問題。大家在飯店里應該都看到過自動送菜機器人，憑借路線記憶以及障礙物識別功能，只需輸入桌號，就能讓機器人自動將餐送至桌邊，全程無需人工干預，遇到行人或者其他障礙物也能及時識別并避開。自動泊車功能同樣如此，經歷了多代發展，如今已經能實現從停車場入口自主循跡到車尾的精準識別了。
從自動泊車的發展 歷史 來看，最早應用的是APA自動泊車系統。車上通過使用前后區域的8個超聲波雷達，以及車側的APA超聲波雷達，來感知車輛周圍的障礙物。這類自動泊車系統需要由駕駛員將車行駛至車位周圍，并主動告知車輛應該停到哪個車位中（如果車輛能正確識別車位的前提下），泊車全程駕駛員也必須坐在車內隨時準備接管，系統只是幫助控制油門剎車，擋位以及方向盤轉角，并不會主動做決策。也正因如此，這類自動泊車功能在SAE分級中，屬于L2級別駕駛輔助功能。
在APA系統基礎上，為了解決駕駛員上下車的問題，衍生出了RPA遠程遙控泊車輔助系統。使用方法與APA類似，也需要駕駛員事先駕車停至車位邊等待系統識別車位并由駕駛員確認停車位置后，駕駛員即可掛入P檔并下車，隨后在近距離觀察車輛完成倒車動作。全程依舊需要駕駛員隨時接管，一旦發生問題，也需要及時介入。相較于APA，RPA的SAE等級則被分到了L2+，但所有決策都由駕駛員完成，因此并不能到達L3。
由于RPA的有效控制距離只有短短幾米，系統挪車的距離也有限，如果能突破這個限制，就能拓寬應用場景。就像送菜機器人一般，在車上加入用于識別各類障礙物的攝像頭，以及SLAM技術（Simultaneous Localization And Mapping，即時定位與地圖構建），只需要駕駛員進行一次示范教學，從此車輛就能完成一整套預定路線下的泊車行為。比方說，只要把車開到停車場門口，之后車子就會自己?；氐街付ㄜ囄涣?。這類操作中，已經不再需要駕駛員進行實時干預，只需要在系統無法處理時進行接管，因此可以被算作是SAE的L3級別自動駕駛功能。
如果能省略掉駕駛員教學環節，讓車輛自行選擇停車位置的話，就來到了L4級別。應對大型停車場等典型用車場景，這類功能可謂十分好用。只需要開車到商場下客點，讓車輛自己找車位停好。辦完事以后把車呼叫至指定地點，上車開走即可，真正做到了呼之即來，揮之即去。在這種情況下， 不僅要有車輛自身的傳感器建設，還需要有V2X技術，利用車輛與停車場之間的信息交互，獲悉空余車位的數量以及具體位置等。
以上就是如今正在發展和在可預見的未來即將發展的自動泊車技術路線。威馬和小鵬是如今在這方面走得比較靠前的自主品牌。其中，威馬包括了H-AVP（無人自主學習泊車）和P-AVP（無人高精地圖泊車）兩種無人駕駛泊車場景。
威馬的H-AVP使用固定路線進行無人駕駛泊車，只需要駕駛員進行第一次泊車演示，系統便會記下整條線路，隨后相關數據會被上傳至云端，從此之后就可以通過手機APP操控進行泊車了。該功能最多同時記憶5條泊入/泊出路線，對于日常用車而言，家庭，公司，停車場，綽綽有余。在W6的這套系統中，使用了2個前視攝像頭，4個環視攝像頭，5個毫米波雷達以及12個超聲波雷達，全方位感知周圍環境，可以自動規避障礙物和行人。
威馬的P-AVP則可實現在公共場所停車時自動尋找車位，無固定路線場景的無人駕駛。只要行駛至公共停車場附近，就可以將后續的泊車操作全權交給車輛自行完成了。車輛會通過公共場所停車位提供的剩余車位信息，自主找尋車位并停車，全程無需人員干預和演示。
小鵬P7不久前迎來了一次OTA升級,并將VPA停車場記憶泊車(測試版)正式向用戶開放。小鵬的VPA記憶泊車使用的硬件方案也類似，使用了4個前視攝像頭，1個前安全輔助攝像頭，5個增強感知攝像頭，4個環視攝像頭，5個毫米波雷達以及12個超聲波雷達。在攝像頭數量方面，小鵬比威馬要更多一些。在使用體驗方面，同樣需要由駕駛員進行一次實戰演示，但是在使用VPA進行自動泊車過程中駕駛員不能離開車輛，因此體驗方面還是威馬會更具有實用性。
如果將威馬和小鵬的自動泊車技術進行橫向對比的話，我認為主要的差異有以下幾點。
1.）駕駛員是否必須在車內
威馬的AVP系統可以允許駕駛員在車外通過手機APP進行操作，實現泊車與取車的過程。而小鵬的VPA或許是出于安全考慮，則強制要求駕駛員呆在車內，多少會有點不便。
2.）高精度地圖以及V2X的支持
這方面，威馬確實走在了小鵬前面。作為一個L4級別的系統，威馬可以做到與公共停車場進行聯動，幫助尋找車位。而小鵬則主要靠學習功能記憶固定的停車位。
3.）記憶數量區別
威馬的HAVP功能不限制每個停車場的路線學習數量，可以支持5條路線學習。小鵬的vpa單個停車場僅可記憶一個停車位，總量可記憶100個路線。不過我個人認為，這并不是什么本質區別，記憶多少個停車位無非是儲存空間的大小區別，1個和100個，一千個甚至一萬個，技術上沒有本質區別，也沒有實現難度。同時，小鵬雖然支持數量較多，但每個停車場僅限一條記憶路線，如果沒有固定停車位的話就沒有辦法使用自動泊車功能了。相反，威馬的P-AVP功能則可以自己尋找車位，提供無限多種可能。
4.）起點選擇
在自動泊車方面，威馬雖然最多支持100米距離的停車，略遜于小鵬，但整個停車線路上的任意一點都可以被作為起始點。相比之下，小鵬雖然支持更遠的距離，但是只能在固定的起點附近范圍內才能發起自動泊車。所以從實用性方面考慮，如果將起點設定在地庫入口，而某一次心血來潮把車開進了地庫才想起來可以自動泊車的話，威馬就能完美解決這個問題了。
5.）泊出功能
威馬支持自動泊出功能，當車輛靠墻或者停在比較狹窄的車位中不方便上下車時，就可以使用自動泊出功能，同時也能避免因為駕駛員操作不夠熟練導致剮蹭等事故的發生。
回到問題本身，我認為現階段距離真正的無人駕駛還很遙遠，起碼還有幾年的距離。但是自動駕駛技術絕不會涼涼，這是所有 汽車 人共同努力的長期目標。而作為短期目標的自動泊車功能，在我看來已經近乎實現了，更為喜人的是，完成這一突破的，是來自中國自主品牌陣營，這代表著在ADAS以及駕駛輔助層面，已經可以處于行業領先水準。威馬通過與百度Apollo合作，而小鵬也已經形成了自己的閉環生態。一邊有百度的技術能力加持，一邊有自己的閉環系統，也印證了當年毛主席的思想：兩手抓兩手都要硬，從技術實現層面，各家不同的運行邏輯以及各自不同的實現方式和使用體驗，更會讓自動駕駛這顆大樹開花結果，相信在不久的將來，自動駕駛的大門終將向所有人敞開。
自動駕駛有多少級？我們離真正的自動駕駛到底還有多遠？
最近幾年，新能源 汽車 發展真是可以稱的上是肉眼可見的提升，從一開始續航超過400km就能稱為長續航，到現在某些高端電動車甚至可以做到單次充電可以完成700-800km的續航，而隨著明年固態電池逐步普及，圍繞新能源 汽車 續航的競爭可以說告一段落了。接下來，自動化駕駛將成為新能源 汽車 廠商集中發力的一個全新方向。
顧名思義，自動化駕駛就是不再需要我們消費者進行手動干預，上車只要設置好一個目的地，車子就會自動前往，而且因為完全自動化，車廂內部布置也無需設立方向盤和油門剎車踏板，內部完全可以由消費者自由定制，就像我們現在看到的房車一樣，你可以在上面睡覺、吃東西、玩 游戲 ，可以做各種任何想做的事情。
不得不說，一想到這種只存在于科幻電影的景象即將在有生之年就能體會到，心情難免會有一些小激動。那么現在距離完全自動駕駛還需要多久才能實現呢？今天不妨來探討一下。
為了讓消費者更好理解，目前業界將自動駕駛技術由低到高劃分為5個等級，分別從L1-L5，對應不同的定義，其中L1-L3都屬于輔助駕駛，L4-L5才是完全自動駕駛。
L1級稱之為部分輔助駕駛，車輛可以實現巡航或者車道保持當中的其中一項，開啟后可以讓駕駛員手或者腿得到放松，不過依然需要將注意力放到路面上。
L2級可以說是L1基礎上的升級版，也就是自適應巡航和車道保持都能兼顧，可以讓駕駛員手和腿能在短時間內放松。該功能主要用于城市快速路和高速道路上，城市路況比較復雜，實用性不高。此外，同L1級相同，該級別的依然是輔助駕駛，需要駕駛員留意路面情況。
L3級稱之為有條件的自動駕駛，可以在特定道路下實現完全自動駕駛，但前提是駕駛員依舊要承擔“監督員”的工作，遇到系統無法解決的問題時需要及時接管車輛。
L4級別作為L3的升級版，它的名稱也從有條件自動駕駛變為高度自動駕駛，相比L3最大進步就在于可以通過高精度地圖來實現自動駕駛，并且可以對路面上的行人、障礙進行判斷，從而進行避讓。
L5級是在L4級基礎上進一步擴大范圍，不在需要高精度地圖，也就意味著無需指定道路就能實現自動駕駛，簡單來說就和你自己雇了一個專職司機一樣，只需要設定導航地點，車子就會將你安全送達，任何時候都無需駕駛員進行接管。也就是像開頭所說的那樣，你可以在車上做任何事情。
目前量產車普遍可以做到L2級別的輔助駕駛，L3級別雖然有車輛進行搭載，比如特斯拉的FSD、凱迪拉克的超級巡航，但由于政策原因，國內缺乏高精度地圖作為支持，所以國內消費者想要體驗L3級有條件的自動駕駛，需要國內新勢力努力。不過隨著激光雷達逐步量產實裝，相信L3級自動駕駛有希望在未來2-3年在電動車陣營普及。
當然，自動駕駛最終形態還是L4以及L5級，不過就目前現狀來看，實現起來的難度可比L1-L3還要困難許多。首先交通狀況信息瞬息萬變，面對行人、加塞等情況時應該如何處理。其次就是連接穩定性，未來 汽車 都是通過網絡來相互關聯，可以做到共享交通信息，但網絡傳輸往往會存在一定延遲，而對于自動駕駛而言，如何將這些延遲降低并保持到相對平穩的狀態是未來實現自動駕駛的關鍵。再來就是高精度地圖的規劃了，畢竟除了L5之外，L3和L4都需要高精度地圖作為支持。
因此，綜合來看，未來要想實現完全自動駕駛仍然需要許多準備工作，目前更多停留在一個概念階段，無論是軟件還是硬件都遠遠沒能達到自動駕駛的標準。想要做到科幻電影那種上車就走的場景看來仍需時間。
全自動駕駛車輛上路還需時日 諸多問題尚需解決
此前很長一段時間內， 汽車 業界的從業人士表示2020年完全自動技術的 汽車 將駛上道路。然而事實并非如此，來自多個 汽車 品牌的高管人員對此給予了否定的答案，他們紛紛表示需要給予自動駕駛技術更多的耐心，自動駕駛技術需要更高的成本投入，更具復雜性。并且很多緊迫性的問題需要重申，比如電氣化。
最近來自德勤的一項調查研究表明消費者對于自動駕駛技術的信賴度在逐年下降。
沃爾沃 汽車 CEO Hakan Samuelsson在接受歐洲某媒體采訪時，曾表示“自動駕駛技術的研發要比我們當初預想的更具挑戰性?！蔽譅栁衷诒苊馔瞥鏊剖嵌堑淖詣玉{駛技術上一直保持十分謹慎的態度。如若不然，將給駕駛員造成對于自動駕駛技術安全性方面的錯誤認識。
對于自動駕駛技術的發展，PSA集團也是持審慎的態度，其CEO Carlos Tavares表示，自動駕駛技術超越Level 3 水平后，普通消費者將會無力承擔，因為在超越Level 3的水準后，自動駕駛技術的研發成本將會呈幾何數字增長，而相應的自動駕駛技術水平所帶來的回報值并不對等。
然而，這并不意味著 汽車 制造商將會停止Level 4以及Level 5自動駕駛技術的研發投入，另外，諸如Uber以及Waymo等都在自動駕駛技術方面積極投入，如若這些 汽車 制造商停止對于更高級別的自動駕駛技術的研發投入，將不利于自身業務的發展。
Level 4 以及Level 5的自動駕駛技術更適合于做共享出行工具，比如自動駕駛公交車或者自動駕駛出租車，這些車輛的研發成本不僅十分昂貴，且只能在設定的軌道以及有明顯表示的道路上行駛。
不過相對于上述兩家 汽車 品牌主管的觀點有所不同的是，賓利CEO Adrian Hallmark則表示，在某種程度上，全自動駕駛純電動車輛可以取代短距離的飛機飛行。不過目前自動駕駛技術研發仍面臨諸多困難，他表示，完全自動駕駛技術車輛的成功上路還需要數十年的時間。
雖然事實情況如此，不過仍有不少對于自動駕駛車輛的車迷朋友們期待能夠早日開上自動駕駛車輛，不過需要等待的時間較為長遠罷了，而喜歡聽來自傳統內燃機發出強有力轟鳴聲的車迷們則多少有些害怕這一天的到來。
關于完全自動駕駛還要多久和自動駕駛汽車大概多久能夠普及的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。
