南京万通汽车学校老师
- LEVEL0：无自动驾驶辅助功能：没有装备任何自动驾驶辅助的功能或仅安装了一些预警如前碰提醒（FCW）、侧偏提醒（LKW）等。
- LEVEL1：特定功能自动驾驶辅助：车型装备了如自动定速巡航（ACC）、自动紧急助刹（AEB）、道路偏移回证（LKA）等功能。这些功能能协助驾驶者在特定情况下实现自动驾驶，提高安全性，降低驾驶强度等。2005 年后这些功能便逐步引入。
- LEVEL2：组合自动驾驶辅助：将多个自动驾驶功能组合协调工作，实现特定场景的自动驾驶，如自动泊车、高速公路上的自动驾驶等。自 2015 年开始，这些功能已经出现在了部分车型中，如沃尔沃 XC90 可以实现公路上 50km 以下的自动启停驾驶。
- LEVEL3：有限自动驾驶辅助（高度自动驾驶）：随着汽车的自动化可靠性和性能的发展，汽车将逐步替代人类成为行驶的主导，将在大部分时间中代替驾驶者操控。德尔福改装的 SQ5 实现了穿越美国的全自动驾驶。预计 2020 年，自动量产车将会上市。
- LEVEL4：无人驾驶。汽车完全实现无人驾驶。只需驾驶员给出既定地点即可前往。或许在 2030 年后，我们就可以看到完全无人驾驶的车辆大量行驶在道路之上。
- LEVEL5：完全自动化，由自动驾驶系统完成所有的驾驶操作，人类驾驶员能够应付的所有道路和环境，系统也能完全自动完成。
我们现在先说无人驾驶的实现原理：
跟人类的操作形成对比，无人驾驶也需要获取外部的图像信息，声音信息，激光雷达信息。但是这个优势在于，客户快速的将外部的信息，进行紧急的执行操作。也就是说可以将人类的手脚，反应时间控制在很短的时间，并且在人工智能算法的控制下，可以实现错误性操作。
无人驾驶从原理上来说，环境感知—决策与规划—控制与执行这三个层面。
当前的无人驾驶发展到什么阶段了？
无人驾驶的研究，从上世纪就已经开始了。国内外知名的无人驾驶研究的企业以：汽车厂例如，大众，宝马，奔驰，沃尔沃，福特，通用汽车等老牌传统汽车。新能源汽车企业：特斯拉，蔚来汽车等。互联网企业：百度，滴滴，UBER，谷歌等企业都在无人驾驶的程序开发方面技术较为靠前。
目前安装在汽车中的无人驾驶系统，主要为LEVEL3，和LEVEL4,特斯拉目前已经安装了LEVEL4等级的无人驾驶系统。可以实现远程召唤，以及紧急制动避障功能。
特斯拉在夜间行车中，紧急自动规避行人。
特斯拉智能召唤
2015 年 10 月，特斯拉推出的半自动驾驶系统 Autopilot，Autopilot 是第一个投入商用的自动驾驶技术。目前，特斯拉的量产车上均已安装 Autopilot 1.0、2.0 或 2.5 硬件系统，其自动驾驶功能可通过 OTA（空中下载）进行从 Level 2 到 Level 4+的软件升级，这是在已量产车上，完成了自动驾驶硬件准备。
激光雷达作为无人驾驶汽车的眼睛，能够快速精确的识别外部环境。
2016 年，通用汽车收购了自动驾驶技术创业公司 Cruise Automation ，正式进入无人驾驶领域。后者初创于 2013 年，一直从事具有完全自动驾驶功能的无人驾驶技术研发。2018 年1 月，作为通用汽车旗下自动驾驶部门的 Cruise Automation 发布了新一代（第四代）无人驾驶汽车——Cruise AV。Cruise AV 没有方向盘、油门踏板和刹车踏板，安装了 21 个普通雷达、16 个摄像机和 5 个激光雷达来感知车辆周围的环境和障碍物，是真正的无人驾驶汽车。通用汽车不仅开始量产 Cruise AV 的测试车，以便在美国各城市甚至全世界各地进行实际路试，并且也已向美国国家高速公路交通安全管理局递交请愿书，以便能够在 2019 年开始初步实际部署无人驾驶车辆。
2018 新款奥迪 A8 是全球首款量产搭载 Level 3 级别的自动驾驶系统的车型，其携带有 12 个超声波传感器、5 个摄像机、5 个毫米波雷达、1 个激光雷达、1 个红外线摄像机共 24 个车载传感器，可以在60km/h 以下车速时实现 Level 3 级自动驾驶，使驾驶员在拥堵路况下可以获得最大限度的解放。
无人驾驶的发展会在未来5-10年迎来高速落地期。未来也许你真的不需要学习驾照就可以拥有自己的汽车。
机器人观察
我身边还没发现有无人驾驶的技术例子，我想不久的将来肯定会有这技术，这个安全系数再高我也好怕怕，还是自己驾驶安心。
阿昌辉
无人驾驶汽车
21世纪颠覆性的技术之一
人工智能
帮助驾驶体验得到巨大的变革
同时，最重要的是
无人驾驶汽车将从根本上提高驾驶安全
无人驾驶汽车可将事故率降低最多90%
帮助1000万人在每10年间免于交通事故
通过硬件、软件和网络技术
提供空前的可靠性、可用性、安全性
超高的处理能力会生成海量数据
处理、管理、移动、存储、与共享数据
应对数据洪流的能力变得从未如此重要
在分析、计算，与整理移动数据方面
没有任何公司能与英特尔的规模匹敌
随着英特尔继续向无人驾驶汽车方向迈进
数据挑战将变得愈发复杂
应对数据挑战
英特尔无人驾驶团队
已经部署无人驾驶的数据中心
这些独实验室用于算法开发和训练
理解无人驾驶数据移动
存储的特殊基础设施需求
此外，英特尔也在与合作伙伴一起搭建实验室。
无人驾驶并不是一个游戏
它是未来人类出行的最佳方式
当汽车在无人干预的情况下思考和行动时
它们必须安全可靠。
晓车说
汽车无人驾驶技术在理论上是要比有人驾驶高出几个安全数量级的。
因为在汽车无人驾驶的过程中，一定区域内的车载电脑可实现联网，并由统一的控制中心进行控制，那么在理论上这块区域内的所有汽车就可以做到车速一定，车距一定，这样就可以极大减少潜在的交通风险。
当然，这只是理论上想象的场景，在实际的应用中，会出现很多意料之外的情况，所以自动驾驶技术就需要海量的真实道路数据做支撑。
而这也是目前影响汽车无人驾驶大规模商用的主要原因之一。
人工智能发展的这些年，企业注重的更多是算法与算力领域，对于数据领域关注的并不多。以汽车自动驾驶为例，在实验阶段，无人驾驶汽车更多是在园区、实验室进行测试，此时只需要少量的数据就可以满足实验的需要。但是到了真实的路况上，这些数据就无法满足实际需求，真实路况上出现的各种状况是无人驾驶汽车数据库中从没有遇到过的情况，因此在对面这些状况中，无人驾驶汽车就无法做出正确判断，从而很容易发生意外。
目前，很多企业已经意识到了在数据方面的不足，并投入大量的人力与物力弥补，相信随着数据标注行业的发展，标注数据集在数量与质量上会更加满足无人驾驶汽车的需求。
曼孚科技
个人觉得汽车无人驾驶安全性能暂时不可行。
，就会发现一个十分尴尬的问题——除了超声波雷达以外，剩下的设备都买不起。
所以个人做无人驾驶研究，在没有大资金支持的情况下，就不要考虑基于实车做研究了。
断了从硬件方面着手做研究的念头，我们直接看看软件方面。
对于自动驾驶汽车来说也是一样。现在的传感器就相当于人类驾驶员的眼睛，就算你眼睛睁得再大，也总有看走眼的时候，更何况是传感器？
软件方面可以做的工作就很多了，掌握其中某一项或多项技能，对你在该领域的发展都大有裨益。
不过随着五g网络来临绝对能实现。
小宅游记
你好，再高级的自动驾驶技术，都不如自己过硬的驾驶技术，要永远相信自己的技术，不要把生命交给一个，人工智能！
车行天下顺
当今时代科技飞速的发展，给我们的生活带来了很大的便利，从支付方式，购物形式就能看得出来，现在我们足不出户就可以满足自己的大部分需求。时代的进步也改变了我们的出行方式，汽车现在是越来越快，越来越智能了。目前无人驾驶技术不再是简单的概念了，距离我们的生活是越来越近了，这也是汽车发展的一个大趋势。
无人驾驶技术简单的来讲就是解放我们的双手，让汽车自主的感知道路状况，通过计算机的处理来规划驾驶路线，避让车辆等一切驾驶工作。这离不开传感器、雷达、摄像头等部件的配合工作，还要有汽车电脑精确的计算，想完成这一系列复杂的事情是不易的。
目前有很多企业涉足无人驾驶这个领域，国内的知名企业百度，长安，一汽，广汽，吉利等都有所研究。这其中也是有所收获的，比如说长安2000km无人驾驶取得成功等。国外的企业有谷歌，苹果，大众，奔驰，特斯拉等，目前无人驾驶还处于发展中的状态，很多问题还是需要处理的。
现在运用在汽车上最多的是辅助功能，比如说特斯拉推出Autopilot功能，这使得特斯拉车主在高速公路上行驶时能够将驾驶系统交给汽车，车辆可以实现自适应巡航、变道、紧急刹车以及自动转向功能。
但是特斯拉被报道有车主使用Autopilot模式行驶途中发生车祸，导致驾驶员死亡。原因是驾驶员分心走神了，没有注意到路口的货车，车传感器也没有检测到货车的存在，所以才发生了这起伤亡事故。发生事故的可不止这一件，所以说目前我们还不能解放自己的双手，这作为辅助设备还是可以的，但是绝不能掉以轻心。
目前最先进的自动驾驶系统仍有不少缺陷，这项技术还是要不断研发和改善的。无人驾驶的技术想要取得成功，至少还要数十年的发展。任何事情都是循序渐进的，我们也相信无人驾驶迟早会来到我们身边的。
流星雨看雨
无人驾驶提出来的时候是寄于所有人的希望，大家都对无人驾驶充满好奇心，所以无人驾驶越炒越火，而真正的无人驾驶技术现在还不是特别成熟，很多安全性的问题还需要完善等。
