10月中旬，Tesla官方宣布，未来上市的Tesla电动车将搭载自动驾驶所需要的硬件系统，尤其是传感器系统。该系统将包含8个摄像头，覆盖360度可视范围，对周围环境的监控距离最远可达250米。除此之外，车辆配备的12个超声波传感器完善了视觉系统，增强版前置雷达通过冗余波长提供周围更丰富的数据，雷达波可以穿越大雨、雾、灰尘，甚至前方车辆。Tesla认为“相比人工驾驶，新硬件将从根本上提高车辆行驶的安全性，并且与Google和Uber不同，这些硬件将自然嵌入到车身架构中，不会在车顶或者架设笨重的传感器系统”。

　　不过，Tesla的自动驾驶还在实验阶段，并没有真正投入市场。

　　从智能到自动

　　早在20世纪70年代，美国、英国、德国等发达国家就开始无人驾驶汽车的研究，在可行性和实用化方面都取得了突破性进展。进入新世纪以来，汽车的智能驾驶研发和产业化进入新的活跃期。不管传统的车企还是互联网企业，纷纷发力，寄望能够在未来出行版图中牢牢占据一席之地。

　　从智能驾驶到自动驾驶通常分为五级：第一级，车辆完全没有任何自动驾驶，驾驶员对车辆完全掌控；第二级，车辆具备至少一种基本的电子辅助系统；第三级，车辆具备至少两种电子辅助系统，能够帮助驾驶员减轻驾驶工作；第四级，车辆具备足够信赖的自动驾驶能力，但关键时刻驾驶员仍然对车辆具有操控权；第五级，驾驶员对车辆不具有操控权力，仅需输入目的地或导航资料便能完成整个旅程。

　　在11月25日中国计算机学会青年计算机科技论坛组织的“自动驾驶离我们还有多远”的主题报告会上，中国汽车技术研究中心高级工程师高博麟博士表示，目前市面上的智能驾驶系统通常分布在第二、三级，四级及以上几乎没有。在通往自动驾驶的道路上，传统汽车企业和新兴的互联网企业通常选择不同的路径：互联网公司，如Google、百度倾向于“颠覆式创新”，采用新的技术路线，直接瞄准高等级的自动驾驶，而传统车企则倾向于“渐进式创新”，也就是我们目前最常见的情况，汽车的智能化传感器和设备越来越多，自动化驾驶程度逐步提升。但高博麟也认为，汽车工业未来的智能化方向哪种路线将会脱颖而出现在并没有定论，技术路线优胜，不代表在商业模式上一定胜出。当然，互联网企业与传统车企紧密合作也可能是不错的路径。

　　不可或缺的智能传感

　　不论是“颠覆式创新”还是“渐进式创新”自动驾驶实现路径，传感器及其相关技术系统的使用都不可或缺。近年来，基于安装在车上的各式传感器的高级驾驶辅助系统（ADAS）市场迅速增长，各种新型传感器技术也不断涌现。大体来说，用于ADAS的传感器及执行系统大致分为三大类：一是导航系统，即车辆位置、目的地，以及路径规划；二是驾驶及安全系统，即在驾驶过程中，保障车辆在不同环境下的安全，交通规则的遵守等；三是驾驶行为系统，主要是车辆内部系统的操控，如果再进行细分的话，每一大类都包含几百种专用传感器。在“自动驾驶离我们还有多远”的报告会上，与会专家一致认为，传感器尤其是高端传感器及智能系统是通往自动驾驶目标必须逾越的技术高地。

　　电气工程师Bill Schweber在《自动驾驶汽车：多传感器助力智能操控》（The Autonomous Car: A Diverse Array of Sensors Drives Navigation,Driving,and Performance）中分别介绍了上述三大类传感执行系统的典型代表，包括用于导航的GPS、惯性测量系统（陀螺仪和加速度计）；用于安全驾驶的360度激光雷达，用于驾驶行为管理的电池电压电流传感器及管理系统等等。其中，激光雷达是Google等互联网自动驾驶汽车的标配，它采用多个激光发射器和接收器，能够建立三维点云图，从而达到实时环境感知的目的。激光雷达的缺点在于除了在雨雪天气下性能差，价格也相对昂贵。因此，Tesla的自动驾驶在初始放弃了激光雷达，转向可覆盖360度可视范围的8个摄像头，加上能够应对雨雪天气的毫米波雷达，用以降低成本。然而结合计算机视觉算法的摄像头也并非万全之策，由于摄像头可能存在误判（事实也确实如此），从而造成行驶事故。今年6月底，Tesla的智能驾驶车在自动驾驶模式行驶过程中恰逢强烈日照条件，对方车辆并没有被Tesla及时识别并采取相应的应对措施，发生惨剧。有报道称，此次事故发生后，Tesla曾经考虑加装激光雷达提升车辆的安全性能，但未获Tesla官方确认。

　　安全、安全还是安全

　　安全问题一直是智能驾驶乃至自动驾驶最重要的红线，政府和公众对于日益趋近的自动驾驶显得尤为谨慎，自动驾驶实验引发的一些事故更是掀起不小的舆论波澜。这一方面反映出自动驾驶技术不管是硬件还是软件都还有提升的空间，另一方面也反映出对于新事物的接受，公众需要较长时间的消化。

　　来自产业界的分析指出，其实人们已经在不知不觉中享受了不少辅助驾驶的实惠，如导航、自动泊车等等。世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里，其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成。

　　与自动驾驶相比，人为驾驶安全性到底如何？公安部的统计数据显示，截至2014年底，中国机动车保有量达2.64亿辆，机动车驾驶人突破3亿人，其中汽车驾驶人超过2.46亿人。中国交通安全总体水平与发达国家差距明显，道路交通事故死亡人数总量仍然很大。驾驶员由于疲劳、路怒等身体和心理因素，以及不规范驾乘等造成的道路安全事故频发。令人惊讶的是，80%的交通事故发生在白天，城市平直道路的事故发生率高于弯曲道路。

　　从现有的数据来看，自动驾驶的安全性和潜力比人类驾驶更高。但这不意味着，自动驾驶的安全性能够被大众直观感受并且接受。2015年12月16日，美国加州发布了关于无人驾驶汽车的规定草案，要求无人驾驶汽车仍然需要配备司机，以应对汽车可能的故障，无人驾驶汽车最早可能在2017年上市。

　　除了硬件性能导致的安全性隐患，也有专家指出，自动驾驶的安全隐患可能更多存在于软件方面。2015年，软件安全工程师Jonathan Petit表示，他仅仅利用简单的装置就能够“糊弄”自动驾驶所依赖的激光雷达系统，使之误以为车辆前方存在障碍物，导致行驶安全受到威胁。高博麟博士认为，自动驾驶如果采用“云+端”结合的方式实现，即一方面利用车辆的自主式传感、感知系统，另一方面也利用网连式的感知，就不仅需要考虑端的安全，更要考虑黑客对于网络的威胁。当前，物联网安全并没有引起足够的重视，随着智能设备的不断应用，包括车联网在内的物联网网络安全弱点将会极大暴露。

　　长期来看，无论是以传感器为代表的硬件技术还是以机器视觉算法为代表的软件技术及以5G为代表的无线通信技术都需要不断进步，以实现真正自动驾驶的目标。