自动驾驶驶向何方——自动驾驶行业概况与法律关注

激光雷达是自动驾驶系统中的核心传感器之一。激光雷达架设在汽车车顶上，使用激光脉冲对周围环境进行测距，并结合软件绘制3D图，从而提供环境和距离信息。[1]激光雷达的优点是测距又快又准又稳，简单一个字那就是“靠谱”！但好东西往往不便宜，激光雷达的缺点就是实在太贵了，好的激光雷达的价格比一辆奔驰GLC还贵，真不知道是花钱买车还是买雷达，怪不得马斯克对其不感冒，如果激光雷达价格降不下来，可能难以运用到量产家用汽车上。

如上文所述，激光雷达太贵了，特斯拉就采用了摄像头的技术路线。特斯拉的Model 3全车四周配备了8个摄像头以及多个辅助传感器，车前配备了前置毫米波雷达（有消息称特斯拉将逐步取消前置毫米波雷达）。虽然这种技术路线成本较低、易于量产，但对于摄像头的识别能力具有很高要求。不同的摄像头也有不同的特征和性能，简而言之，分为单目摄像头和双目摄像头。单目摄像头对目标的识别和判断需要基于庞大的、不断更新的样本数据库，告诉处理系统这是车辆、这是行人、这是树木。如果缺乏样本，就会导致系统无法识别和测距，容易导致事故的发生。双目摄像头更像人的眼睛，可以通过两幅图像的视觉差计算距离，但计算量大，需要提高计算性能和设备小型化，硬件成本也相对更高。

自动驾驶对于路况信息的依赖程度很高，需要更加精确的地图，需要达到厘米级的精确度。传感器为自动驾驶车辆提供了车辆周边环境的信息，使车辆与其他物体保持安全距离，确保不会发生碰撞，而高精地图则为车辆提供了更全面、立体的环境信息，可以提供传感器无法感知的信息。但是，高精地图也面临着以下问题：（1）具备高精地图测绘资质的企业数量较少；（2）所需投入的资金成本较高；（3）现阶段高精地图的动态更新频率较低。此外，绘制国内高精地图涉及国家地理安全等敏感信息，在数据安全、网络安全监管日益重要和严格的趋势下，企业要高度重视高精地图数据的存储、传输、处理、保密，必须建立合规制度，数据合规性会成为企业发展甚至生死存亡的关键问题之一。

算法是支撑自动驾驶技术关键的部分。通过各种软硬件系统的信息收集、汇总，算法需要对获得的信息进行综合分析、判断和决策，是自动驾驶车辆的“大脑”。目前主流自动驾驶公司都采用了机器学习与人工智能算法。海量的数据是机器学习以及人工智能算法的基础，使得自动驾驶车辆能够面对各种复杂、变化和突发的现实情况。通过传感器、车路协同（V2X）和高精地图所获得的数据，以及收集到的驾驶行为、驾驶经验、驾驶规则、案例和周边环境的数据，不断优化算法才能够识别并最终规划路线、操纵驾驶。[2]