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01
在八十年代，司機是一個很吃香的職業，因為會開車的人很少。
後來隨著私家車的興起，越來越多的人拿到了駕照，越來越多的人成為了司機。「駕駛」這門技能，從專業化到大眾化，完成了普及之路，成為了一門基本技能。
未來，在人工智能時代，「駕駛」這門技能，還有用嗎？還需要司機嗎？
換而言之，無人駕駛會代替人工駕駛嗎？
Google無人駕駛汽車已被認定為符合美國聯邦法律，無人駕駛系統被認定為「司機」。如此看來，在將來，「司機」將不是人，而是一個系統，或者說是虛擬的機器。
無人駕駛，從最早的Google的試驗，到如今百度宣佈明年量產無人駕駛汽車，這個新物種正在從夢想走進現實，給了我們無盡的遐想。
遐想之餘，心裡在嘀咕：無人駕駛距離我們還有多遠？
02
在回答這個問題之前，我們先來看看自動駕駛。
國際自動機工程師協會關於自動駕駛的等級分類：
L0無自動駕駛功能
L1輔助駕駛功能
L2部分自動駕駛功能
L3有條件下自動駕駛
L4高度自動駕駛
L5完全自動駕駛
單憑著「無人駕駛」這個幾個字，是很難真正的理解的，這個分類就有助於我們去理解「無人駕駛」的含義。
L0很好理解，如今路上跑的汽車，基本上屬於L0級別的。
而著名的電動汽車特斯拉，是可以配置輔助駕駛系統Autopolit的，有8個攝像頭、雷達和12個超聲波傳感器，有決策，控制系統，據說Autopolit2.0可以實現L3級別的自動駕駛。主要的特點是還是需要方向盤，需要駕駛員的干預。所以並不是完全的自動駕駛。
而最高級別的無人駕駛，則是連方向盤都沒有，一切都是自動控制，不需要人工干預，完成啟動，加速，減速，制動，變道，避讓障礙物、行人、其他車輛，識別信號燈做出相應的動作，停車……坐在車裡的人想幹嘛幹嘛，完全不用操心。
這樣就好理解了，大多數的車是無自動駕駛；特斯拉的Autopolit本質上輔助駕駛，要人干預；而真正的無人駕駛是不需要人干預的，它的代表作品是Google的無人駕駛系統。
從美國政府將Google的無人駕駛系統認定為「司機」這件事來看，無人駕駛其實並不遙遠。
但是，完全無人干預的技術難度確實很大，畢竟作為一個機器，要感知多變而複雜的外部環境；自動識別各種人或者物或者信號，然後敏捷的做出反應；還有就是依賴高精度地圖和高精度定位；最後還有道路配套，政府認可，民眾接受，法規完善，法制健全，倫理問題，如此種種，看上去輔助駕駛還靠譜，完全的無人駕駛，又好像很遙遠。
03
我們再來看看業界無人駕駛的研究成果吧：
從事無人駕駛研究的主要是兩類公司，一類是傳統的汽車生產商，一類是互聯網公司。傳統的汽車生產商，如特斯拉、寶馬、沃爾沃、奔馳等。互聯網公司如Google,、百度、Uber等。
汽車製造商主要是從輔助駕駛系統切入。以特斯拉為例：
最新的特斯拉輔助駕駛系統採用了攝像頭來作為無人駕駛汽車的眼睛。這個前置攝像頭安裝在反光鏡的前面，通過軟件處理攝像頭提取的信息，並以此來計算距離，識別路標以及探測人行橫道。同時Tesla給汽車配備了12個遠距離超聲波傳感器，這些傳感器可以提供360度的視角。同時還配備了一個前置的雷達系統來幫助半自動化的駕駛系統。
數萬輛特斯拉會將道路上搜集的各種路況數據實時輸送回特斯拉的中央數據庫裡，每天平均增加一百萬英里的駕駛數據。特斯拉的軟件會根據這些信息反饋，不斷改善提升算法的性能和駕駛體驗。在用戶數量持續增長的背景下，可以預見Tesla輔助駕駛的智能程度將會有顯著提升。
在自動駕駛模式下，能夠實現車道線內輔助轉向，在開啟轉向燈後自動變更車道，在主動巡航控制時自動調整車速，具有碰撞檢測功能，還能按照指令自動泊車。
而互聯網公司則主要是著眼於完全的自動駕駛系統的研究。以Google為例：
Google的自動駕駛系統由頂部的激光雷達來繪製出實時的三維地形圖，車載雷達、位置傳感器等測量出車輛在三個方向上的加速度、角速度等數據，然後再結合GPS計算出車輛的位置，所有數據經過處理，由系統作出行駛判斷。
Google 的無人駕駛汽車累計行程已經超過100萬公里，期間總共發生341次事故。
近日舉行的百度世界大會上，百度CEO李彥宏宣佈，百度將與金龍汽車合作生產一款無人駕駛小巴車，2018年7月份將提前實現量產。這款名為「阿波龍」的無人車，沒有明顯的車頭車尾，車廂內沒有方向盤、沒有油門踏板，已經和傳統的汽車大不一樣了。
而這一切的實現，都只不過在短短几年之內取得的成果。
傳統汽車廠商的優勢在於製造能力，互聯網科技公司的優勢在於研發能力，實際上互聯網公司都會找一家或者幾家汽車製造商作為合作伙伴。
無論是汽車製造商的輔助駕駛作為過渡之路，還是互聯網公司的直接「無人駕駛」，從技術的角度看，都是無比迅速的。而且二者的合作，將會大大的加快整個自動駕駛研究的進程。
我們知道，技術的發展往往是加速度的，而且，過去十年科技的高速發展已經讓我們見證了很多的「Surprise」，我們正處於一個科技的美好時代，所以，在技術的方面，我個人認為，從過去的發展速度和技術積累來看，「無人駕駛」指日可待。
真正可能阻礙無人駕駛發展的，恰恰不是技術因素，而是社會因素，比如人們的信任程度、國家的政策、法規方面的支持程度等。
04
各個國家對於自動駕駛目前是個什麼態度呢？
聯合國：2016年3月，聯合國發佈《國際道路交通公約》修正案，允許汽車在特定期間內進行自動駕駛。
美國：在內華達、佛羅里達、密歇根、加州這四個州允許自動駕駛上路。
日本：日本政府聲明，將放寬無人駕駛汽車的相關法律法規，在2017年允許純自動駕駛汽車進行路試。為了讓無人車在2020年能夠上路，日本政府目前正在著手修訂《道路交通法》和《道路運輸車輛法》等相關法規。
德國：德國聯邦參議院在5月份通過了一部針對自動駕駛汽車的法律，根據該法律，將來在德國政府將允許高度自動和完全自動駕駛系統來控制汽車的駕駛，但駕駛員必須得坐在車上並且隨時準備接管汽車的駕駛。
英國：無人駕駛汽車在英國研發比較順利，英國在修改相關道路交通法規方面已經提上了日程。
法國：2014年，法國投資1億歐元，在接下來三年進行無人駕駛汽車實地測試，法國政府表示將在2016年年底實現全國數千公里的道路聯網，並推動道路交通法律法規的修訂，滿足無人駕駛汽車上路的要求，並且向全球汽車生產商開放道路進行無人車試驗。
中國：中國汽車工程學會發布的《無人駕駛技術路線圖》，指出：要儘快在智能網聯汽車技術上達成共識，同時制定了無人駕駛汽車發展的三個五年階段分別需要達成的目標。該技術標準提到，力求讓高度或完全自動駕駛汽車能夠在2021~2025年上市；此外，《路線圖》還指出，要在2026~2030年，實現每輛汽車都載無人駕駛或輔助駕駛系統。
從這些國家的態度來看，都是積極支持，而且積極推動的，和其他國家相比較，德國一貫顯得稍微保守，但是在大環境的推動下，也只是步子稍慢一些而已。
事實上，各個國家都不想在這樣一個新的大趨勢中落後。政府和企業空前一致的，成為了無人駕駛的推動者。
05
再說說民眾的信任度的問題。
這是個最不是問題的問題。往遠點說，如同對於機器的恐懼，對於電的恐懼；往近裡說，如同對於網購的不信任。這一切，最後都成了依賴。一個東西，如果它是先進的，那麼民眾從恐懼到依賴的轉變往往超乎我們的想象。
技術上的成熟、國家的支持、社會的期待，三股勢力，共同支撐了一個信號：無人駕駛並不遙遠。
最近的一些採訪中，我經常被問到一個問題：你認為無人駕駛多久會到來？
我的回答是：十年之內。
無人駕駛作為一種先進的技術，克服了人的弱點，避免了疲勞駕駛、視線盲區、駕駛衝動、酒後駕駛，能夠解決交通堵塞這樣一個城市的巨大「痛點」，對於人也是一種解放。
當城市大量無人駕駛的時候，可以實現真正的「共享汽車」。汽車成了「點之即來，揮之即走」之物，在這種情況下，甚至自己駕車都不能在主要道路上行駛。如果不是汽車發燒友，都可以不用再買車，不用再買停車位。
車作為一種資源得到了有效的利用，道路也得到了有效利用，也不需要那麼多的地方停車。在後臺的控制之下，車的運行更加合理，調度有序。這一切是那麼的美好，無論個人還是城市管理者，都能得到好處。
技術、國家、社會三股合力，力量空前巨大。
有一種理論叫做「羅森塔爾效應」，意思是說，如果你相信它，就會形成正反饋，就更容易實現它。無人駕駛正處於這樣一個正反饋的軌道上。它被普遍認可，而且企業和國家都大力投入，在這種趨勢下，「無人駕駛」就成為「必然」。
趨勢無可阻擋，革命超越想象。最近二十年，互聯網和科技領域發生的各種變化，讓我們收到一個個又一個意想不到的「驚喜」，很多事情都讓我們意想不到的出現，意想不到的普及。
無人駕駛，就是一個「驚喜」，十年，不是什麼事。我們相信未來，更相信趨勢，更相信「猝不及防」。
電影「功守道」引發了了一句流行語：「不要讓貧窮限制了想象」。這裡想說的是，不要讓保守和偏見，限制了對無人駕駛的想象。
06
想象一下未來的無人駕駛的場景：
語音下單，車自動停到樓下等著你。你上了車，然後開始工作，或者玩《王者榮耀》，都隨你。走在路上，滿眼的都是無人駕駛的車，它們井然有序。等到了目的地，下車，自動結束訂單，自動支付完畢，車自己去載下一位乘客。
整個過程，安全，舒適，自由。
暢想到這裡，我又聯想到三個問題：
第一個問題：還需要買車嗎？
第二個問題：駕校的生意是不是就這樣沒了？
第三個問題：我刻苦練就的這一身驚世駭俗的駕駛技能，就這麼「無用武之地了」？
正想到這裡，忽然接到一個電話，我以為是什麼要緊事，原來是催我去換駕照。
我衝電話那頭嚷了一句：都2027年了，還需要啥駕照啊？
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