高級輔助駕駛系統的出現，讓自動駕駛離我們越來越近。隨著自動駕駛技術的成熟和商業化加速，汽車也不僅僅是一個代步工具，逐步向著多元化的智能娛樂硬件角色轉變，消費者在購買車輛的過程中，安全性不僅僅成為唯一指標，舒適性、娛樂性也成購買車輛時的考慮因素，未來，全自動駕駛的出現將促進汽車消費市場的另一場變革，自動駕駛汽車將改變人們的出行習慣。

　　現階段，自動駕駛技術尚未成熟，自動駕駛的發展仍有很多可能性，其中單車智能和智能網聯是自動駕駛技術發展的兩大技術路線。

　　單車智能主要依靠車輛搭載的毫米波雷達、激光雷達、車載視覺攝像機等傳感器、線控系統、計算單元硬件進行環境感知、決策、控制和執行，讓車輛實現和人一樣的獨立思考與決策，從而將車輛駕駛到預定目的地。

　　智能網聯是通過車聯網技術將“人-車-路-云”等元素聯系在一起，使車輛的環境感知、決策、控制和執行等功能進行功能性升級，使自動駕駛功能進行提升，促進交通網絡的管理和改善，從而提供更安全、更舒適、更節能、更環保的駕駛方式，促進城市交通系統的調節，構建新型智慧城市。

　　單車智能

　　單車智能的發展模式主要是依靠車輛上加裝的硬件設備及軟件的協調，實現車輛的自動駕駛功能，對此單車智能的發展模式對環境的感知有更高的要求，為了使單車智能更加安全，需要在車輛上加裝足夠多的硬件設備，從而消除單車智能車輛行駛過程中的視覺盲區，但單車智能發展這么久，依舊沒有能夠實現大規模的商用，究其原因主要是因為單車智能很難做到足夠高的安全性。

　　為了獲得更好的感知效果，需要在車輛加裝車載視覺攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達等硬件設備，但是在實際使用過程中，依舊會出現盲區，無法做到全方位識別，并且路況錯綜復雜，路邊障礙物后面是無法通過這些硬件識別到的，如果障礙物后面有物體促使障礙物移動，而車輛并沒有做出預判，就會導致更多的危險發生。而且感知硬件設備的安裝位置、視場角、數據吞吐、標定精度、時間同步要求也非常高，單車智能的車輛在繁忙路口、惡劣天氣、小物體感知識別、信號燈識別、逆光等環境條件中行駛時，仍然難以徹底解決準確感知識別和高精度定位問題。

　　此外，現在車輛上搭載的車載視覺攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達感知范圍非常有限，而車輛行駛安全距離需要詳盡到厘米級，甚至毫米級，如果道路有車輛速度非?？?，車輛并沒有及時做到預判，就會導致車輛無法及時做出反應，導致危險的發生?，F在很多主車廠提供了L2、L3級別的自動駕駛，在遇到這種情況時是需要駕駛員及時掌控車輛，如果遇到類似的問題，駕駛員是無法及時做出接管反應的。

　　單車智能的發展離不開高精度地圖，高精度地圖的采集是非常復雜且成本非常高的，如果道路進行了整改或修繕，高精度地圖就需要及時更新，如果單車智能自動駕駛的路線得以商用化，高精度地圖是需要隨時根據道路情況進行更新，這個更新頻率的要求就更高了，現階段時無法實現的。

　　成本過高也是阻礙單車智能發展的主要原因之一，由于硬件設備的成本過高，而且為了處理這些硬件設備產生的信號，需要配置計算單元，也會在車端部署相應的軟件系統，軟件系統的維護管理及更新，也大大增加了自動駕駛車輛的維護成本。目前L4級自動駕駛車輛的硬件設備一般包含：6～12臺車載視覺攝像頭、3～12臺毫米波雷達、5臺以內的激光雷達以及1～2臺GNSS/IMU和1～2臺計算平臺，這些加起來成本非常高，這就使得單車智能商用化變得更加困難。

　　單車智能現在有兩種可行的解決方案，

　　一種是以谷歌為代表的，在車輛搭載激光雷達、毫米波雷達、車載視覺攝像頭等感知硬件的方案，這一方案的缺點就是成本過高，商用化的可能性較低，但多個感知硬件的協同，也使得自動駕駛安全性增大，從而受到較多主車廠的追捧，也是現階段眾多主機廠主要認可的方案。

　　另一種就是以特斯拉為代表的通過車載視覺攝像頭和軟件協同實現自動駕駛的一類方案，這一方案相對來說成本較低，可商用化的可能性較高，現階段已經看到了商用化雛形，但僅基于車載視覺攝像頭實現自動駕駛，信息源獲取較少，安全性無法足夠保證。

　　雖然兩種方案使用的技術有極大的差別，但整體來說，都是走的單車智能的路線。

　　智能網聯

　　隨著單車智能技術的發展進入瓶頸，智能網聯逐漸被提及，智能網聯就是指車聯網與單車智能的有機聯合，在單車智能的技術上融合現代通信與網絡技術，實現車與車、車與人、車與路、車與后臺（V2X）等之間的信息交互共享，實現車輛行駛信息與主車廠、管理部門、目的地設施之間的信息聯絡，促進實現安全、舒適、節能、高效的行駛方案，最終實現全自動駕駛的商用化落地。

　　智能網聯的技術方案是讓車輛變聰明轉為車與道路設施變聰明，從單車智能到群體智能的的方案，由于單車智能商用化成本過高，使用路側設備代替部分技術，讓道路設施變聰明，可以有效降低車輛的制造研發成本，盡快實現商用化的可能。智能網聯的前提是道路設施的智能化改造和基礎設施的投資，這是需要多方面的參與的，比如政府管理部門是否會對道路設施智能化改造加以支持，各主車廠之間是否愿意將車輛的行駛信息進行共享，投資者是否會支持這樣的技術方案等因素，都會影響智能網聯技術的發展與演進路線。

　　智能網聯的發展并不可能一蹴而就，需要循序漸進加以實現，主要分為3個階段，第1階段是信息交互協同階段，可以實現車輛與道路的信息交互與共享，實現諸如碰撞預警、道路危險提示等功能，第2階段就是協同感知階段，在第1階段的基礎上，實現車輛與道路設施實現感知定位，第3階段就是協同決策階段，在協同感知定位的基礎上實現對車輛的行駛決策與控制，從而實現全自動駕駛的可能。智能網聯的實現可以讓車輛在行駛過程中提前做好道路信息的搜集，從而對駕駛行為進行預判。

　　我國智能網聯研究和發展迅速，在第1階段智能網聯已在多個城市開展規模性測試驗證和先導示范，并逐步開展商業化運營先行先試；第2階段是在部分城市開展了建設部署和測試試驗，道路的協同感知能力得到了充分驗證，部分場景下基礎設施的協調和控制也得到了探索，但現階段的技術發展仍舊無法實現全自動駕駛的商用化。

　　單車智能與智能網聯都是有效的自動駕駛解決方案，整體看來，智能網聯下的自動駕駛是更有可能實現的，但智能網聯觸及的領域較多，需要協調的角色也繁雜，是需要各部門、各企業進行協調才可以實現與落地的。