這兩周，武漢無人駕駛汽車鬧得紛紛揚揚，一方面是投放了大概1000無人駕駛出租車在武漢試運行，一方面也造成了武漢當地的出租車，可能還有網約車車主的集體反對，使我們不得不思考無人駕駛的現在和未來。

具體技術方面，筆者在這里無能也無必要進行敘述了，但也順手查了下，投放到武漢無人駕駛車的技術達到了L4級別，雖然離自動駕駛的最高L5級別還差了1個大等級，但在一般固定的區域和路線已經能夠不完全游刃有余的進行駕駛了，很多網友也體驗了無人駕駛車的技術和實操，就目前來看，我國的無人駕駛車僅僅是能在有限范圍，規定路線上進行速度不是很快的無人駕駛。

盡管如此，也引起了當地司機，尤其是出租車司機，可能還有部分網約車司機的集體反對，試想，如果無人駕駛車真的逐步發展，那么勢必會取代他們賴以為生的工作，換作是我，可能也會要反對吧，畢竟靠這個吃飯，又沒有其他門路賺錢養家，一旦都變成無人駕駛車了，那該怎么辦呢，這個問題值得研究，而且說實話，還真是不得不解決的事情，畢竟，如果按照全國來看，那得有多少出租車司機，多少網約車司機要受到影響，要丟了飯碗呀。

近來，筆者又偶爾看到了一個視頻，介紹的是關于特斯拉的無人駕駛車的事情，題目是“特斯拉FSD自動駕駛，顛覆汽車未來”，副標題是“未來已來”，大家有興趣的可以去看下，看完以后，也可以留言討論下你們的感受，筆者先說說自己的感受吧。

不得不承認，特斯拉是真的厲害，馬斯克也真的厲害，相比于武漢的無人駕駛車，特斯拉的才真的叫無人駕駛車，FSD技術真的也許就是自動駕駛的發展方向。

筆者之前也算是在汽車行業工作過，對于無人駕駛也算有一定的了解，從L1到L5其實有一條很長的路要走，而有一點非常重要，學理工科的我們都知道，無論什么自動系統，一定是接收信息，進行判斷，發出指令，然后循環進行，對于無人駕駛同樣如此，而且其要求的時間非常短，要求的準確性非常高，之前我們研究的無人駕駛都是通過雷達，激光等等來接受信號，然后發送到汽車核心，而現在的特斯拉的FSD是靠的稱之為transformer的視覺神經網絡來接受外面的一切，具體的技術筆者也不是很清楚，可以這樣理解，特斯拉發展的無人駕駛汽車的信息接受就相當于人類的眼睛，耳朵等等，可能比之看的更清，聽得更遠，而且速度更快，這樣一來，就沒有所謂的人類駕駛的死角問題，同樣也不會犯人類犯的錯誤了。

接收駕駛環境的信息問題解決了，那么還有一個重點就是汽車電腦的自我判斷，這一點不得不感謝從去年到今年的AI的蓬勃發展，使得這樣的完全自動成為可能，那么具體的AI是如何幫助自動駕駛，筆者在這里也不多說，之前有寫過一篇關于AI的文章，“聊聊AI，說說心目中的AI，看看AI到底會對我們有什么影響”，AI發展的關鍵就是通過大量信息的收集（喂養），學習，能夠進行自我準確的判斷，從而做出就目前來看，超過人類的準確行為。

從上文可以看出，我們需要給無人駕駛車輛以大量的信息收集，喂養，而其實馬斯克已經在做了，目前已經讓他的無人駕駛車行駛了20億公里，搜集了各種路況，各種情況，各種信息，從而讓汽車AI遇到不同狀況時進行準確的判斷和執行。而且，老馬也說了，當這個里程積累到60億公里的時候，會產生質的變化，當然我們也不知道這個質變是什么，但其實并不需要多久，謎底就會被揭開了，特斯拉有那么多車在給他收集信息，有那么多現在來看還無法達到真正的無人駕駛的車在全球各地為這個系統提供幫助，那么60億公里其實并不是很大的一個里程，但想想如果是武漢那1000輛自動駕駛汽車要行駛這么多里程，就不知道要多久咯。

下面這些是我在網上節選的關于特斯拉無人駕駛技術的一些總結，大家可以看下，感受下。

特斯拉正在并將繼續擴大車輛及數據規模：未來不僅是電動車的時代，更是自動駕駛的時代。只有以成百上千萬規模的車輛及海量人工智能訓練集群，才能實現大規模無人駕駛。

以電動車為基礎載體，特斯拉的“星辰大海”是人工智能。只有通過純視覺架構及端到端神經網絡，并用大規模真實世界數據訓練，才能夠實現規模增長、盈利能力強的自動駕駛

特斯拉不再受人工智能訓練計算的限制，完全自動駕駛的進步速度將大大加快。特斯拉車輛的高保有量形成了實時收集視覺數據、用于神經網絡訓練的“探測器”集群

數據、芯片、超算平臺，特斯拉具備完備且領先的人工智能軟硬件

也許，你要說筆者崇洋媚外，也許你未必會相信自動駕駛真的會馬上就來，那么我們其實只要等到今年的8月8號，在這一天，特斯拉將推出ROBOTAXI，也就是自動駕駛出租車，而且就老馬的尿性，從來不會等待，也不會考慮多少商業價值，也許在不久的將來，所有的特斯拉車將同步更新FSD，從而能讓你的汽車在你上班的時候，還可以給你帶來收益。

科學無國界，科學也永無止境，從來不會說什么怕丟了飯碗，怕影響什么什么而能阻礙它的發展，哪怕你想控制，可是不代表你能控制，畢竟技術并不掌握在你的手里，哪怕是，也不會永遠掌握在你的手里。