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近年來物聯網、云計算以及人工智能等新型技術取得非常大的進展，自動駕駛作為智慧城市不可或缺的一環，成為當今汽車行業最亮眼的存在。不管是國內還是國外，各大互聯網以及汽車企業巨頭紛紛摩拳擦掌，虎視眈眈。
10月29日，百度與長沙市人民政府、湖南湘江新區管委會，基于Apollo開放平臺達成全面合作，雙方將共建“自動駕駛與車路協同創新示范城市”。據悉，預計到2019年自動駕駛出租車將達到百輛，并且Apollo還將打造智能公交示范路線。
從自動駕駛汽車的概念提出來之后，人們對這一項技術的討論一直沒有停止過，如今自動駕駛似乎離人們的生活已經近在咫尺，各種跡象仿佛在向人們暗示未來已來，然而真的如此嗎？
無人駕駛是智慧城市的趨勢，百度現在走到哪一步
11月1日，2018百度世界大會在中國大飯店召開。面對人工智能，去年陸奇在北京國家會議中心喊出百度“ALL IN AI”，到今天的喊出的新口號“YES AI DO”，不難看出，在錯過移動互聯網時代的百度，依舊把翻盤希望寄托在AI上。
自動駕駛作為人工智能的一環，在此次大會上，百度CEO李彥宏揭開了自動駕駛量產乘用車的神秘面紗——Apollo紅旗L4級自動駕駛乘用車。其中自動駕駛平臺Apollo（阿波羅）的最新進展也有所體現。
百度“阿波羅”從2017年4月成立到現在，已經過去一年多的時間，期間平臺完成了從1．0到3．0的升級。作為一個開源平臺，阿波羅的數據、API和開源代碼都能供開發者免費使用，且到目前為止有超過和一百家企業展開合作。
BAT中對比另外兩大巨頭，從披露的信息來看，百度是最早踏入領域的企業，在技術上也較為成熟。曾在今年除夕夜上，阿波羅無人車亮相央視春晚，在即將珠港澳大橋上完成交叉跑的高難度動作。
關于百度無人駕駛發生過一件趣事。在去年的大會中，李彥宏公開承認，乘坐的無人駕駛車輛行駛在北京五環上時，因為沒有提前申請而收到過一張罰單。
尚且不談炒作的可能性，不可否認，龐大的規模以及快速的發展，這一系列的現象似乎都在證明百度逐漸成為國內自動駕駛的先驅者。包括阿波羅和一汽紅旗發布L4級別自動駕駛乘用車量產計劃——將于2019年小批量下線示范運行，2020年投放更多城市運營。一切看上去都非常美好，但現實卻非常骨感。
自動駕駛不等于無人駕駛，5G技術是必要條件
首先在這里要指出，自動駕駛與無人駕駛這兩者之間并不能劃等號，兩者最基本的區分在于有沒有人。根據SAE美國汽車工程師學會對自動駕駛汽車的分級，一共可劃分為L0－L5六個等級。嚴格來說，L5才算稱得上是真正的完全自動化，在沒有駕駛員干預的情況下完成任何操作，L4及以下都不能算是無人駕駛。
因此，在自動駕駛方面不少企業都在玩文字游戲，即使是特斯拉也不例外。據報道，特斯拉突然從公司官網的訂單頁面中，撤回“全自動駕駛”選項，同時馬斯克在社交平臺上表示這個選項會讓客戶產生混淆，無法保證駕駛員處在前沿和中心位置。
并且在此前，特斯拉曾在中國官網上將“自動駕駛”改成“自動輔助駕駛”，以及將Autopilot升級成為“全自動駕駛”之后，卻不斷跳票，種種行為讓眾多人士質疑這不過是一場文字游戲而已，當前世界上并不具完全自動駕駛的技術。
當前百度宣傳的L4級別乘用車屬于高度自動駕駛，在一定程度上可不依賴駕駛員的操控，但前提是建立在特定的環境之下才能完成，例如說在城市中或者高速公路上。由于此前已經有特斯拉的案例，所以百度旗下的L4乘用車是否能夠真正達到這個級別，還需等產品正式上線之后才能做出決定，而且L4級別的安全如何驗證也是一個值得討論的話題。
除此之外，自動駕駛技術不僅僅只是汽車技術這么簡單，網絡技術在里面占比非常重。行業人士紛紛認為，5G技術才是推動自動駕駛進步的關鍵因素。對比當前的4G技術，5G的高寬帶、低延遲、大容量數據傳輸等特點，無疑為自動駕駛技術提供了保障。
自動駕駛技術離不開車載傳感器，能夠幫助汽車感知到周圍環境，這也就意味著大量的數據交換；其次在車與車之間，通過5G技術共享其他車輛的信息數據，能夠隨時隨地“看見”其他車輛的位置。要想做到這種程度，就必須擁有高速、穩定的網絡系統作為支撐，顯然當前技術還遠沒有達到這種地步。
從目前的發展進度來看，現在仍然處于5G基站的建設當中，盡管包括科技公司和電信運營商在內都試圖構建一個統一的標準，但整體上5G技術仍然是一個較為模糊的概念，在明年初步成型，正式商用或將等到2020年。所以，要想讓5G技術的普及程度達到甚至超過現在的4G技術，仍然需要等待一段時間。
未來還沒來，自動駕駛面臨的不只是技術挑戰
雖然自動駕駛汽車外觀與一輛普通汽車并沒有明顯區別，但是自動駕駛汽車的不少核心技術都集中在車外，其目的是為了讓傳感器和攝像頭等設備收集周圍環境的數據，傳輸到汽車系統中，然后讓汽車做出相應操作。
在正常的天氣條件下，能夠保證自動駕駛汽車穩定行駛，但是目前針對一些極端天氣，行業仍然處于探索階段。自動駕駛汽車非常依賴于傳感器、雷達等電子設備，可暴雨、大學等惡劣天氣都會讓這些電子設備的運行受到限制，從而會影響到行車安全。
其次，路面狀況對于自動駕駛來說更具有挑戰性，遠比天空環境更為復雜。當前巨頭們參與研發的自動駕駛汽車大部分都是在封閉道路測試，車輛如何判斷路面的濕滑程度從而計算出與前車之間的距離，都是未來自動駕駛需要解決的問題。
除了天氣與道路狀況等外界因素會對自動駕駛造成影響之外，目前國內多年來形成的交通頑疾，人們對交通法規意識較為淡薄也是一大隱患，即使車與車之間能實現共享，但車與路人之間卻難以達到。
在正常駕駛狀態下，駕駛員能夠應對亂穿馬路等突發狀況，但對自動駕駛卻很可能引起交通事故，這并不是通過聯網就能解決的問題。因此，在機器主導的自動駕駛時代，不僅需要人們注重對交通意識的培養，同樣機器的感知能力也是一種考驗。
此外，即使真正實現技術上的自動駕駛，可網絡安全防護同樣也會成為工程師們的一大技術難題。自動駕駛需要對大量的網絡數據進行交換，這種情況下給了不法分子可乘之機，互聯汽車以及用戶數據往往會成為黑客們的目標。
自從網絡誕生以來，黑客攻擊從來沒有間斷過，根據以往的經驗，網絡和軟件公司都是在事后修補漏洞，但網絡邊界注定每一個系統都難以做到百毒不侵，修補完這個漏洞也會有新漏洞不斷產生。隨著技術的發展和普及，可以確定未來黑客的共計也將浮出水面，帶來大規模的系統崩潰，甚至會對人身財產安全造成威脅。
雖然都是基于目前的狀況進行預測， 卻可以肯定未來自動駕駛汽車還面臨著非常嚴峻的挑戰。
