自動駕駛是人工智能最有前途的應用之一，也是目前復雜度最高的應用。自動駕駛的分享分三個部分：應用情況、技術簡介、由無人駕駛溢出的機會。
應用情況：介紹了自動駕駛在toC乘用車、特種車輛、長途貨運、公共交通等領域的現狀。
技術簡介：包含自動化駕駛的主要技術，這部分只包含技術所需解決的問題，未包含技術方案的介紹。此外還介紹了這個領域主要的派系分歧和挑戰。
機會：自動駕駛的發展推動了哪些變化
這是第一部分——應用篇
自動駕駛是計算機視覺最具潛力的應用方向之一。2019年全球在人工智能領域的投資，有10%都投給了自動駕駛。
L4/L5級自動駕駛——高度/完全自動駕駛——將會徹底改變城市交通的管理方式，小汽車將成為公共交通的主體。也會改變人們的出行方式，絕大部分個性化的市內交通需求都可以即時滿足，私家車將不再必要。
這幾年，從各個媒體不斷看到自動駕駛汽車上路的消息，那么，自動駕駛汽車已經來了嗎？
很多的人工智能應用，是問題驅動的：想要把印刷物錄入電腦，于是有了文字識別；想要從監控視頻中鎖定一個人太費勁，于是智能安防開始行動；想要提高肺癌的早期發現比例，于是醫院和科技公司開始了合作。
自動駕駛不一樣，它是夢想驅動的：絕大部分人并不享受駕駛的樂趣，只是想要一個隨時可以按需使用的中、長距離出行工具。自動駕駛的目標就是要讓人們徹底享受出行的便利，避免一切麻煩。
因此，很多的自動駕駛科技公司，在項目啟動之初，就錨定了高度甚至完全自動駕駛（L4、L5級）。
自動駕駛分級
L4/L5級自動駕駛涉及“多領域”，需要依據“不完全信息”進行決策和行動，難度很高，需要的時間也很漫長。在實現目標的過程中，科技公司和車廠選擇成熟的技術首先商用，因此目前市面上已經能夠見到L1、L2級的自動駕駛車型。
市面上常見的自動駕駛功能有：
車道偏離警示系統（LDW）
前向碰撞預警系統（FCW）
（后方、橫向）盲區監測系統（BSD）
變道輔助系統（LCA）
駕駛員狀態監控系統（DCW）
自適應巡航系統（ACC）
主動緊急制動（AEB）
自動泊車系統（APS）
智能車速輔助系統（ISA）
車道保持系統（LKS）
有些報告中，將上述前5個功能歸為L1級自動駕駛，后5個功能歸為L2級。這樣的區分其實不準確。
L1級自動駕駛開始，車輛就必須在某種場景下實現機器自動駕駛的閉環：
自動駕駛閉環
以典型的防止碰撞的功能為例。
L1級自動駕駛應該能夠：
Step1：感知，行人/前車有碰撞風險
Step2：決策，認為風險已經很高，需要采取制動措施
Step3：行動，控制車輛緊急制動
僅僅監測風險，發出告警但是不能控制車輛采取行動的，不能稱為L1級自動駕駛。
L2級自動駕駛意味著，在限定的路段和路況條件下，車輛可以綜合調度多個功能，實現無需人工干預的自動行駛。例如在路況良好的高速公路自動駕駛，就需要調度：變道輔助、自適應巡航、車道保持等功能。
今年發布新車型中，大約1/4具備L1、L2級自動駕駛功能（自動泊車和高速公路自動行駛）。
這些功能雖然裝配率提升的很快，但實際使用的比例很低：
一方面是因為這些功能有很多使用限制，真實世界中滿足使用條件的時候不多；
另一方面部分功能還不完全可靠，相關事故的報道打擊了用戶的信心。
小型乘用車的自動駕駛，是自動駕駛“皇冠上的明珠”，是難度最大的應用場景，它的落地應用，除了要解決技術問題，還要解決法律和倫理問題，注定會非常漫長。
和絕大部分新技術一樣，自動駕駛——尤其是L3以及更高級的自動駕駛，其早期的商用，有很大一部分屬于toB市場，原因是：
早期自動駕駛對道路和路況的限定，在某些商用應用中，比較容易滿足；
toB客戶愿意為了提升效率、降低成本，為自動駕駛技術付比較高的費用。
toB客戶愿意在技術應用的過程中，和技術方一起解決問題，創造應用落地的條件。
自動駕駛首先投入商用的，是在私有封閉環境、路徑固定、工作強度大、環境比較惡劣的運輸或物流領域：
礦區貨運。主要是用自動駕駛卡車完成礦石或材料在礦區內的運輸。國外，力拓集團已經開始規模使用。國內，鄂爾多斯的寶利煤礦也開始試運營。
農業。主要是用自動駕駛農機，完成土地整備、植播、收割等作業。
建筑工地。主要是用自動駕駛卡車在工地內運輸土方和材料。用于工地的卡車，需要適應工地的復雜地形，需要的控制更精細。
港區貨運。主要是用自動駕駛卡車在港區內調度貨物，或者在港口和物流樞紐之間運送貨物。這個用途的卡車，工作環境已經不是完全封閉的了。
自動駕駛在礦、港、建、農這些領域的應用：
商業上，解決了員工短缺、安全風險高、效率低等問題，因此能夠比較迅速的落地。
技術上，在變現的同時，也在持續進行復雜路況下的L4級自動駕駛路測訓練。這是所有自動駕駛落地的基礎。
Apollo落地場景
自動駕駛這兩年開始投入商用的，還有一個熱門領域是：長途貨運服務。貨運公司用L4級自動駕駛卡車，在空曠、車流稀疏的道路上，為客戶提供固定線路的長途貨運服務。貨運服務對技術公司和客戶是雙贏的選擇：
商業上，自動駕駛解決了員工短缺、疲勞駕駛的問題，同時提高了貨運效率、降低成本。
技術上，貨運服務在變現的同時，也在持續的進行半開放環境下，全天候、全時段的，高速的自動駕駛訓練，這是toC自動駕駛商用重要的一環。
去年以來，城市道路上的自動駕駛應用也開始出現，例如：
國內（如廣州、長沙）、國外（如美國亞利桑那州）出租車營運服務；
國內（深圳）公交車營運服務
在這些乘用車領域的商用，目前都還處在試運營階段，未能實現商業變現。自動駕駛公司投入資源做這些嘗試的目的：
一方面是在城市開放道路環境下，進行高速的自動駕駛路測；
一方面是引入自動駕駛的重要參與者——用戶，來改善用戶在使用、感官、心理等方面的體驗。除了可以改善產品，也可以為未來的商業模式設計做準備。
這些也是toC自動駕駛商用前必須完成的工作。
自動駕駛在功能和應用場景上的準備
自動駕駛的商用，還出現在路徑固定，對速度要求不高的場景中，例如景區、園區、步行街等區域的，低速通勤、接駁、遞送，或清掃作業。
這些場景的市場容量并不太大，但是對于全開放環境下，自動駕駛的感知、決策、行動閉環的可靠性驗證很有意義。
自動駕駛在物流、安防服務機器人上的應用，也是商用方向之一。這個場景下，環境的可控性非常強，對感知、決策、控制的要求都不是非常高，現階段屬于自動駕駛的下沉應用。
自動駕駛的導航技術，還被用于掃地機器人這樣的toC產品，這更是自動駕駛的下沉應用。
L4/5級小型乘用車（toC自動駕駛）是自動駕駛的終極目標，toB的商用既是商業變現，維持技術發展所需資金的需要，也是為跨越toC商用鴻溝做的準備。
自動駕駛的toB、toC商用都還有大量的工程問題需要解決，在可預見的未來，自動駕駛企業將會找到更多的商用場景。在這些場景中某些變量是被限定或受控的，因而實施的難度會降低，企業也就能夠更早的投入解決真實場景中的問題。
當消費者能夠在很多場景下見到自動駕駛被安全的應用時，自動駕駛的toC商用，也就完成了消費者的心理準備和早期教育。
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