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“最迟明年底，从洛杉矶一路把你送至纽约时代广场，然后车辆自己泊车，无需你碰任何东西。”2016年底特斯拉CEO马斯克如是说。

如今，每天于工厂席地而睡的马斯克急盼解决Model 3瓶颈生产问题，与时间赛跑的他不惜重本将超级电池工厂的生产设备从欧洲空运至美国加利福尼亚，渴望早日扭亏为盈。

众所周知，特斯拉与分包商对接问题向来存在分歧。加之，沟通环节不顺与高管人员频频出走让大型项目的执行变得举步维艰。

基本的产品交付尚无定论，如此看来，文初“现代钢铁侠”马斯克的言论也不过獗词，颇有几分跃亭·贾式诙谐风请。书归正传，马斯克口中的完全自动驾驶，距离我们多远？

自动驾驶汽车使用摄像头、雷达传感器、激光测距器等侦察周围交通状况，并通过由海量测试数据集成的详尽地图、全球定位系统协同工作进行导航，实现安全无人驾驶。

为方便区分和定义自动驾驶技术，业内权威机构国际自动机工程师学会（SAE）提出了相关标准并得到广泛认可，具体划分如下：

不难发现，L3级别开始驾驶员无需手脚时刻待命，汽车几乎可独立完成全部驾驶操作，但驾驶员仍需时刻集中精神，以应对人工智能无法处理的突发情况。

L4、L5级别可称作完全自动驾驶技术，无需驾驶员介入汽车便能自行完成所有驾驶操作，驾驶员可将注意力投放至驾驶以外的操作。前者仅适用于部分场景，后者则与任何场景兼容。

产业需求：汽车数量增长速率不见放缓，汽车产业过剩引起社会关注，而共享汽车、自动驾驶对消化产能过剩的车辆无疑是利好消息。

安全需求：出行需求空前巨大，人们对安全性的要求越来越高。机器不受情绪、体力、状态影响，杜绝了疲劳驾驶、酒驾毒驾等陋习，道路交通变得更井然有序。此外，还能保证乘客午夜出行的安全性。

人力需求：完全自动驾驶落地，首当其冲的当属营运性质司机，大量岗位的削减意味着人力资源得到优化。多时段、全天候营运能提高效率之余还可让人类从乏味单调的工作中解放出来。

惠民需求：无人驾驶共享车的普及让不擅驾驶的人群也可便捷出行，绝对是老弱病残、童叟孕妇的福音。

高速公路收费站

PSA集团与道路设施公司Vinci合作，雪铁龙C4成功通过欧洲收费站Saint-Arnoult-en-Yvelines。距离收费站500m，引导系统指引车辆往特殊配置收费站驶去；离收费站300m，电脑识别后由信号发射机告知车辆哪条收费通道可用；授权车辆缴费后自行驶出。

难度不亚于让家猫家狗自觉上厕所解决排泄难题，PSA称此次测试的成功对迈向L4自动驾驶车辆上路具有里程碑式意义。

避让特种车辆

谷歌Waymo的克莱斯勒Pacifica无人驾驶车队搭载了全新传感器，对特种车辆鸣笛的感知能力是老款的两倍以上。近期在美国亚利桑那州开展实车测试，成功识别并避让了前来协作的特种车辆。

当特种车辆接近Waymo汽车时，后者传感器将收集两者间的相对速度、角度与距离，实时建立“听觉”、“视觉”数据库，发出相应指令对紧急特种车辆作出正确反馈。

软硬件配合

摄像头、雷达、激光定位器、测距器等感应设备，在遇到杂物意外遮挡、恶劣天气等突发状况时必须表现得更高效。此外，供应商定价过于昂贵也将影响自动驾驶的普及进度。

加大人工收集路试数据的投入，录取尽可能多的实际路面状况，完善路试数据库，避免Uber无人驾驶车辆因系统失误造成行人伤亡的相似悲剧再次发生。

远不止此，连接传感设备与车辆控制电脑的软件务必得到优化，尽可能做到预判行驶过程中或将遇到的各类情境，诸如交警指挥手势、行人动物闯进车道、恶劣天气、杂物来袭等突发状况。

异常的交通信号、模糊的车道标识、落后的道路设施、亟待清除的路障也是自动驾驶的痛点。实现车辆与基础设施间交互、车辆与车辆间交流的车机系统升级换代也是当务之急。此外，完善的5G网络体系以及成熟的AI系统同样不可或缺。

自谷歌AlphaGo程序击败世界围棋冠军李世石后，以镒称铢的压倒优势让人工智能被捧作未来风向标，以往坊间反对的声音安静了起来。

回到马斯克这个话题性人物上，当以员工取替昂贵自动化设备生产后，Model 3产能反而得到改善。环境相对稳定的生产线尚且受人工智能制约，那面临众多变数、复杂环境的无人驾驶呢？可想而知。自动驾驶，任重而道远。