智能駕駛時代已經到來，

未來具有智能駕駛功能的車輛將讓道路交通更安全順暢。

圖/攝圖網

自動駕駛技術的發展正呈現出多樣化和綜合化的趨勢。不同的技術路線相互競爭、 相互借鑒，共同推動著自動駕駛技術的不斷進步。

有人說“懶人是推動這個世界進步的力量”，這是有一定道理的——沒有人喜歡勞累的生活，為了讓“懶人”節省更多的力氣，人們發明了各式各樣的工具、機器，這些發明鑄造了人類的科學技術，也塑造了人類文明。同時，發明和技術催生了更多的產品、延長了產業鏈條、擴大了分工合作，由此推動了社會經濟的發展。

到了智能時代，人們已經不滿足于那些被動服務人類的工具了，人們希望工具能夠想人之所想，主動服務人類。而汽車作為人們日常生活中經常接觸到的“高科技集成平臺”，早就開啟了智能化之路。和其他常用物品不同，經常在路上跑的汽車對安全性要求更高，人們開車時需要付出更大的精力，因此汽車的智能化需求更高，智能化之路也更難。

好消息是，在汽車工業發展一百多年后，汽車的智能化時代已經到來——智能輔助駕駛、智能座艙、自動駕駛、無人駕駛等詞語頻繁出現在人們的生活中，智能駕駛已經成為近年來新款汽車的標配。

01

谷歌的實驗

2009年1月，搜索巨頭谷歌公司啟動了一個名為Project Chauffeur的項目。負責該項目的是當時剛剛成立的Google X實驗室，這個實驗室后來以探索前沿科技而享譽業界，其產品包括谷歌眼鏡和街景地圖。

美國斯坦福大學教授塞巴斯蒂安·特倫（Sebastian Thrun）是Project Chauffeur項目的主導者，他被稱作“無人駕駛汽車奠基人”。特倫在斯坦福大學領導著一個由學生和教職員組成的無人駕駛技術團隊，設計了一款被稱為Stanley的機器人汽車。Stanley因能自行在沙漠中行駛132英里（約212千米），在2005年的DARPA（美國國防部高級研究計劃局）機器車挑戰賽中獲得了200萬美元獎金。

20世紀早期，人類幻想的自動駕駛圖景。

谷歌自動駕駛汽車利用GPS（全球定位系統）、傳感器、相機、雷達和激光感知周圍的環境，這些傳感器能發現距離汽車2個足球場遠的物體——其中包括人、車輛、施工區、鳥、騎車人等。最初，谷歌改裝了6輛豐田普銳斯和一輛奧迪TT，并在美國加利福尼亞州山景城對它們進行測試。剛開始測試時，谷歌聘請了技術出色的駕駛員坐在司機座位上，準備隨時接管汽車控制權。

2010年，谷歌自動駕駛汽車測試里程超過14萬英里（約23萬千米）。谷歌當時發表博文稱，其無人駕駛汽車能夠把每年因交通事故死亡的人數減少一半。2011年，谷歌把測試車型由豐田換為雷克薩斯，利用其技術改裝了23輛RX450HSUV。2014年4月，谷歌宣布其自動駕駛測試車輛能應對數千種城市道路交通狀況，這是自2012年以來谷歌首次正式更新自動駕駛汽車項目信息。

2014年5月，谷歌開發了自己的車型，在Code Conference上展示了一款原型車。谷歌的原型車沒有剎車、方向盤，甚至沒有油門，只有一個用于啟動汽車的按鍵。谷歌把其最高速度限制為每小時25英里（約40千米），計劃生產100-200輛。

2015年9月，谷歌聘請前福特和現代汽車高管、在線購車服務平臺TrueCar總裁約翰·克拉富西克（John Krafcik）出任自動駕駛汽車項目CEO，表露出希望將無人駕駛汽車技術打造成一項獨立業務的想法。同年，谷歌重組為一家名為Alphabet的控股公司，將搜索和廣告業務與其他業務分拆，包括Nest智能恒溫器和高速光纖網絡服務。作為該公司的高端項目研發部門，Google X成為Alphabet旗下的一家子公司。

到2016年，谷歌自動駕駛測試車輛在美國4個城市行駛了200萬英里（約322萬千米），并掌握了包括從如何禮貌鳴笛到“看見”騎車人和行人在內的各種技能。同年，谷歌自動駕駛汽車首次遭遇了交通事故：一輛谷歌自動駕駛汽車與一輛以每小時2英里（約3千米）速度行駛的公交車相撞。

隨后，谷歌測試車又在加利福尼亞州以每小時30英里（約48千米）速度行駛到一個十字路口時和另外一輛汽車相撞，造成嚴重損毀。Airbnb前高管肖恩·斯圖爾特（Shaun Stewart）也在2016年來到谷歌，這標志著谷歌的自動駕駛汽車項目向商業化又邁進了一步。

至此，谷歌已經成為自動駕駛領域絕對的領軍企業。也從那時起，自動駕駛領域的另一個重量級玩家開始崛起，那就是特斯拉。

2014年，特斯拉發布了自動駕駛系統Autopilot，并于當年10月默認將其搭載在每一輛出廠的Model S、Model X和Model 3上。到2019年第三季度結束，特斯拉在全球一共交付了近79萬臺車，其中74萬臺都搭載了Autopilot的硬件。憑借巨大的交付量，特斯拉后來者居上，一舉超越谷歌，成為自動駕駛領域的王者。

特斯拉官方賬號“Tesla AI”近日宣布，其全自動駕駛（FSD）系統于10月將推出新功能。

當然，谷歌也沒有放棄深耕多年的自動駕駛技術。2016年，谷歌自動駕駛部門從母公司獨立出來，成立了Waymo公司，開啟商業化之路。2017年11月，Waymo宣布該公司開始在駕駛座上不配置安全駕駛員的情況下測試自動駕駛汽車，并在美國菲尼克斯市（又名“鳳凰城”）有限度地進行載客。2018年底，首款自駕叫車服務Waymo One推出市場，其自動駕駛車輛正式上路了。2020年3月，Alphabet正式推出自動駕駛卡車業務Waymo。2020年7月，其宣布與沃爾沃建立獨家合作關系，將Waymo的自動駕駛技術整合到沃爾沃的汽車上。從2022年起，Waymo開始在舊金山的街道布局全自動駕駛車輛。

今年7月，Alphabet首席財務官露絲·波拉（Ruth Pora）表示，會繼續追加對Waymo的投資。在露絲·波拉看來，新一輪融資將會使Waymo繼續保持世界領先自動駕駛公司的地位。“Waymo是Alphabet長期投資的一個重要范本。”露絲·波拉說道。

今年8月，Waymo宣布，其無人駕駛出租車每周訂單量突破10萬單。

谷歌的自動駕駛項目可以說是智能駕駛技術領域里的活樣本，其最大的貢獻就是以一己之力讓人們廣泛關注自動駕駛技術、相信這項技術的可行性，并讓全球車企投入這項技術。自本世紀10年代以來，包括通用汽車、福特、奔馳、寶馬在內的大型汽車企業都在研發擁有自主知識產權的自動駕駛汽車技術。

02

自動駕駛的歷史

說谷歌開啟了自動駕駛的新時代并不為過，不過，自動駕駛的歷史要遠比其早得多。

對自動駕駛技術最早的探索，可追溯到20世紀20年代。1925年，Houdina Radio Control公司制造了一輛名為“美國奇跡”（American Wonder）的無線電操控汽車，車輛上裝有可以接收無線電信號的裝置，操控者可以通過無線電控制車輛做出啟動、轉向、剎車甚至是按喇叭的動作。這家公司對這輛車進行了路測，他們在紐約繁忙的街道上，操控著車輛穿過了幾個街區。當時的《紐約時報》對此報道稱：“就好像有一只幽靈的手放在方向盤上。”

現在看來，“美國奇跡”就是一輛遙控汽車，但它在100年前是非常新鮮的事物，這也激發了汽車行業關于自動駕駛的無限遐想。通用汽車就很快地進行了關于無人駕駛與城市智慧交通有關的探索。

1939年，通用汽車在紐約世界博覽會上贊助設計和展示了一件名為《未來世界》的作品。這件作品由設計師諾曼·貝爾·格迪斯設計，是一個巨大的美國城市機動立體模型，向人們展示了未來交通的一種解決方案：汽車以無線電控制、由電力驅動，帶有集成電纜的專用高速公路可以推動汽車行駛。在該作品中，自動駕駛汽車、卡車和公共汽車在自由流動的高速公路上縱橫交錯，遍布在摩天大樓之間。甚至還有一座“交通管制塔樓”，正如未來城市的設計師所想象的那樣，調度員將通過無線電指揮成千上萬輛汽車的行駛。

通用汽車的自動駕駛方案本質上仍然是“遙控”——人工在中央塔臺控制著所有汽車的行駛。不過，電力驅動、集成電纜推動汽車行駛的設想非常有想象力。此后，設計師們進一步提出了真正的無人駕駛的設想，他們認為人類應該從駕駛中脫離出來。在20世紀50年代，通用汽車積極推動自動化高速公路的建設，通過無線電技術嘗試推動駕駛的無人化。

1956年，通用汽車展示了第一臺具備自動導航功能的汽車Firebird，并在第二年用一輛雪佛蘭汽車在77號公路上進行了無人駕駛試驗。這些早期關于自動駕駛的設想，基本都是基于外部引導模式。當時間的指針轉至20世紀60年代，隨著計算機和人工智能思潮的興起，自動駕駛的研發重點已經轉移到利用計算機的新技術來設計能夠真正獨立自主駕駛而不需要外界幫助的汽車。當時，斯坦福大學的研究人員制造出了使用攝像頭觀察、計算機導航的機器人。在高度控制的實驗中，這些早期的機器人會沿著白線行駛，避開路上的障礙物。

1969年，約翰·麥卡錫（John McCarthy）在主題為“電腦控制汽車”的論文中，提出了與當今自動駕駛汽車概念相似的構想。麥卡錫被公認為人工智能領域的奠基人之一，他所闡述的理念涉及“自動司機”的概念——自動司機能夠借助“電視攝像機輸入數據，并利用與人類司機相似的視覺輸入”來輔助車輛進行道路導航。

他在論文中指出，用戶應能夠通過鍵盤輸入目的地，從而驅動汽車自動駛向該地。此外，用戶還能夠根據需要更改目的地，例如在休息室或餐廳停留、調整車速，或在緊急情況下加速。這為后續研究者在自動駕駛任務設計方面提供了寶貴的指導。

20世紀70年代末，日本筑波大學機械工程實驗室在道路上測試了世界上第一輛自動駕駛乘用汽車。該測試車輛以最高時速20英里（約32千米）行駛，使用兩個攝像頭來從視覺檢測街道標記。

20世紀90年代初，卡內基梅隆大學的研究人員迪恩·波默洛撰寫了一篇博士論文，內容為神經網絡如何讓自動駕駛汽車能夠實時從公路獲取原始圖像來實現和輸出方向控制。他在論文中首次使用了神經網絡的方法，這比其他嘗試手動將圖像劃分為“道路”和“非道路”類別的嘗試更有效。

1995年，波默洛和他的同事在公路上試駕他們的無人駕駛小型貨車穿越了2797英里（約4500千米）——從匹茲堡、賓夕法尼亞州到加利福尼亞州的圣地亞哥，從東海岸到西海岸。在這段旅途里，這對伙伴實現了“不用手駕駛橫跨美國”的任務，當然，他們必須手動控制速度和剎車。

無人駕駛汽車跑出新未來。圖/攝圖網

進入21世紀，無人駕駛開始受到業界更多的關注。1990年，豐田開始以“交通事故零傷亡”為終極目標，研發自動駕駛相關技術。2003年，豐田在新款普銳斯上配備了自動停車輔助系統，但整體效果仍然處在初級階段。2002年，DARPA局長托尼·特瑟在一次活動中宣布了一項有關自動駕駛的重大挑戰，號召頂級研究機構的研究人員積極參與，DARPA給出的條件是：如果參與人員能夠研發出一輛在莫哈維沙漠行駛142英里（約229千米）的無人駕駛汽車，將獲得100萬美元的獎金。這項挑戰被命名為“DARPA大挑戰賽”。

DARPA設計了一條從洛杉磯東北方向的一個古老小鎮通往內華達州邊境的普里姆鎮的比賽線路。這條路直線距離約為160千米，混合了平坦的開放地形和陡峭的山丘，還有狹窄的小路，中途還經過沙漠，近似于中東地區的駕駛環境。誰能第一個跑到終點，誰就能贏得獎金。當2004年挑戰賽開始時，15個競爭者中沒有一個能夠完成任務。2005年10月，第二次挑戰賽決賽拉開帷幕。這一次，24支隊伍中有22支打破了第一屆比賽的最遠紀錄12千米，更有7支隊伍完成了一半的賽程。

2007年第三屆大挑戰賽被稱為“DARPA城市挑戰賽”，舉辦方把賽場搬到了城市，要求無人車能適應城市場景，完成包括識別十字路口、在車流中改變車道、在停車場尋找空位泊車，且不違背交通規則等任務。最終，卡內基梅隆大學機器人專家威廉·惠特克（William Whittaker）和他的團隊取得了勝利。

21世紀初，美國舉辦的DARPA挑戰賽掀起了一輪智能駕駛熱潮。

在領獎時，惠特克說道：“我研究這個行業有點早了。那時候相關技術都還沒出現（誰也不知道這項技術會走向何方），但現在大家可以全身心投入其中了，并且從年輕時就可以這么做。這樣的一個時代，必然會成就偉大的人。”事實上，早在20世紀80年代，他就開始研究自動駕駛了，并曾用攝像頭、激光雷達等，改裝了一輛雪佛蘭廂式貨車，可以以緩慢速度實現自動駕駛。

經過DARPA舉辦的三屆挑戰賽，無人駕駛已成為吸引眼球的技術熱點。從20世紀20年代第一輛自動駕駛汽車原型出現在世界上，直到2004年的DARPA自主車輛挑戰賽，無人駕駛概念才終于成為現實，并逐漸為人們所熟知。也是在此時，谷歌成立了Google X實驗室，啟動了無人駕駛項目。自動駕駛新時代到來了。

03

不同的技術，同樣的目標

有一個詞語叫“科技樹”，指的是在科技發展的浩瀚星空中，人類智慧與技術進步的軌跡不僅僅是一系列技術的堆砌，更是一個錯綜復雜、相互交織的生態系統，每一根枝丫都代表著某一領域內的突破與創新，而它們共同構成了推動社會前進的強大動力。

科技樹這個概念的背后還有一層意思——有些技術路徑是偶然形成的，但沿著這條技術路徑可能會形成一簇繁茂的技術枝丫，另外的技術路徑則被拋棄而枯萎。比如科幻領域的蒸汽朋克，就是假設人類沒有發展電力這個科技路徑，而是將蒸汽技術發展到極致的話，人類社會將會是怎樣的圖景。

人類在科技樹上點開了智能駕駛這個枝丫，將對人類社會產生非常重要的影響。圖/攝圖網

在無人駕駛這一領域，從早期的機械控制，到20世紀60年代計算機與人工智能的引入，再到今天深度學習、傳感器技術、高精度地圖以及云計算等前沿科技的融合應用，每一項技術的進步都是“科技樹”上的一次重要分支。在這條“科技樹”上，不同的技術節點之間相互依賴、相互促進。

例如，計算機視覺的進步使得自動駕駛車輛能夠更準確地識別道路標志、行人及障礙物；而高精度地圖的普及，則讓車輛能夠預知前方的路況變化，提前做出決策。同時，云計算與大數據的應用，讓自動駕駛系統能夠實時分析海量數據，不斷優化自身性能，實現更加智能、安全的駕駛體驗。

最早的自動駕駛技術就是前文提到的“遙控汽車”，可以說這不是真正的自動駕駛，不再贅述。本文主要介紹當前主流的技術路線。

傳感器融合技術是無人駕駛的基礎，谷歌早期的無人駕駛實驗主要就是基于這種技術。這項技術通過集成多種傳感器，如激光雷達（LiDAR）、毫米波雷達、超聲波雷達、攝像頭以及慣性導航系統（INS）等，構建了一個全方位、多層次的環境感知網絡。

每種傳感器都有其獨特的優勢與局限，激光雷達擅長捕捉三維空間信息，攝像頭能識別圖像中的語義內容，而雷達則能在惡劣天氣下保持穩定的工作性能。通過算法將這些不同來源的數據進行高效融合，無人駕駛車輛能夠實現對周圍環境的精準理解，從而在復雜多變的道路環境中做出正確的決策。這種技術在今天仍然被眾多汽車廠商所使用，尤其是國內的汽車廠商，其在宣傳自己的自動駕駛功能時，往往喜歡說車上安裝了多少激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等。

可以說，各種傳感器就是自動駕駛車輛的感覺器官，借助它們，車輛才能感知外部世界。雖然有些廠商在努力刪減傳感器的數量，但不能沒有傳感器。

與傳感器對應的是高精度地圖。高精度地圖是自動駕駛車輛實現精準導航與決策的重要依據。與傳統導航地圖不同，高精度地圖不僅包含道路網絡、交叉路口等基本信息，還詳細記錄了道路曲率、坡度、車道線位置、交通信號燈位置以及道路兩側的障礙物等精細信息。這些信息通過云端實時更新，確保自動駕駛車輛能夠掌握最新的路況變化，從而做出更加智能、安全的駕駛決策。同時，高精度地圖還能夠與車載傳感器數據相結合，進一步提升自動駕駛車輛的定位精度與環境感知能力。

不過，最近幾年越來越多的汽車廠商宣布要拋棄高精度地圖，因為高精度地圖只是自動駕駛的過渡階段，具有很大的局限性。高精度地圖一般只有在城市道路才能實現，制作高精度地圖也需要很大的成本，而且其更新速度往往難以跟上快速變化的城市環境。此外，依賴高精度地圖還可能讓自動駕駛系統變得脆弱，一旦地圖數據出現錯誤或延遲，就可能對行車安全造成嚴重影響。

人工智能將在未來的智能駕駛領域產生決定性的作用。圖/攝圖網

因此，許多前沿科技企業開始探索不依賴高精度地圖的自動駕駛技術，力求實現更加靈活、自主的駕駛體驗。其中，一種備受矚目的技術路線是“視覺感知+強化學習”。這種技術主要依賴于車輛上的攝像頭系統，通過深度學習算法對圖像進行實時處理，從而實現對周圍環境的理解和判斷。

與高精度地圖相比，視覺感知具有更高的靈活性和適應性，能夠應對各種復雜多變的道路場景。同時，結合強化學習技術，自動駕駛系統能夠在不斷試錯和優化的過程中，逐步學會如何在不同情境下做出最優決策，實現更加智能的駕駛行為。

AI深度學習與自主學習成為當前自動駕駛技術發展的核心驅動力。通過海量的實際駕駛數據與復雜算法的訓練，自動駕駛系統能夠不斷“學習”與“進化”，提升對復雜交通場景的識別與應對能力。

這種能力超越了傳統基于規則的決策系統，使得自動駕駛車輛在面對突發狀況或未知環境時，能夠做出更加靈活、智能的決策。同時，AI的引入也促進了車輛間的通信與協同，通過車聯網技術，車輛能夠實時分享路況信息，進一步提升整體交通效率與安全性。

基于AI學習實現自動駕駛的代表是特斯拉的端到端技術。特斯拉的端到端技術通過收集海量的駕駛數據，利用深度學習算法訓練出一個能夠直接從攝像頭圖像到車輛控制指令的神經網絡模型。這種技術路線摒棄了與傳統傳感器融合和對高精度地圖的依賴，轉而通過端到端的深度學習模型，讓車輛直接從感知到的圖像中學習如何駕駛。

端到端技術的優勢在于其簡潔性和靈活性。由于不需要復雜的傳感器融合和高精度地圖，車輛的硬件配置可以更加簡化，成本也相應降低。此外，由于端到端模型直接從圖像中學習駕駛策略，它能夠更好地適應各種復雜多變的道路環境，甚至在一些極端情況下也能做出合理的決策。

然而，端到端技術也面臨著一些挑戰。首先，由于端到端模型依賴于大量的駕駛數據進行訓練，數據的多樣性和質量直接影響到模型的性能。如果訓練數據不夠全面，模型可能無法應對一些罕見或極端的道路情況。其次，端到端模型的“黑箱”特性使得其決策過程難以解釋，這在安全要求極高的自動駕駛領域是一個不容忽視的問題。

邊緣計算與車載超級計算機的興起，則為自動駕駛車輛提供了更為強大的數據處理能力。不同于傳統的云計算模式，邊緣計算將數據處理與決策過程直接部署在車輛內部，減少了數據傳輸的延遲，提高了系統的實時響應能力。車載超級計算機則通過集成高性能處理器、大容量存儲與先進的散熱技術，為自動駕駛系統提供了充足的算力支持，確保其在高速行駛中也能穩定運行。

還有一些其他前沿技術路線也在不斷涌現。例如，基于車聯網的自動駕駛技術，通過車輛之間的通信，可以實現更高效的交通管理和更安全的駕駛行為。

無人駕駛技術的“科技樹”正在持續生長與分化，新的技術節點不斷涌現。盡管每個階段都有其代表性的技術路徑與解決方案，但最終的目標始終是實現更加安全、高效、智能的出行方式。與此同時，自動駕駛技術的發展正呈現出多樣化和綜合化的趨勢,不同的技術路線相互競爭、相互借鑒。

當然，每一種技術路線都有其優勢和局限性。在未來的無人駕駛領域，很可能會出現多種技術并存、相互補充的局面。不同的技術路徑之間將形成更加緊密的協作關系，共同推動無人駕駛技術的不斷發展和完善。

值得注意的是，“科技樹”上的每一次突破，都不僅僅是單一技術的進步，而是多學科交叉融合的結果。在無人駕駛領域，計算機科學、機械工程、材料科學、電子工程以及人工智能等多個學科的知識被巧妙地結合在一起，共同推動了這一領域的快速發展。

塞巴斯蒂安·特倫被稱作“無人駕駛汽車之父”。

此外，“科技樹”還揭示了技術發展的一個重要規律，即技術的迭代升級往往遵循著從簡單到復雜、從局部到整體的路徑。在無人駕駛領域，這一規律同樣得到了充分體現。從最初的輔助駕駛系統，到如今的完全自動駕駛車輛，每一次技術的升級都意味著車輛自主性的進一步提升，以及對人類駕駛員依賴的進一步減少。

04

終極目標：無人駕駛

在很多人的觀念里，自動駕駛就等于無人駕駛——司機不需要對車輛做任何操控，車輛甚至不需要設置方向盤、加速踏板、制動踏板等部件。這種想法不能說是錯的，卻并不準確。雖然現在的自動駕駛更多還是智能輔助駕駛，但無人駕駛才是自動駕駛的終極目標。可以看到，從上世紀20年代到谷歌的無人駕駛實驗，再到今天各大汽車廠商的努力，其目標都是無人駕駛，智能輔助駕駛只是權宜之計。

國際自動機工程師學會（簡稱SAE）制定了一套自動駕駛分級標準，將自動駕駛按照自動化程度劃分為L1級到L5級共5個等級。

其中，L1級別的輔助駕駛是自動駕駛的最初形態，主要依賴于單一傳感器（如雷達或攝像頭）對車輛周圍環境進行監測，并通過簡單的算法輔助駕駛員進行車道保持、自適應巡航控制等基本操作。雖然L1級別的系統能在一定程度上減輕駕駛員的負擔，但車輛的控制權仍完全掌握在駕駛員手中。

L2級別是部分自動駕駛。在此級別，自動駕駛系統能夠同時控制車輛的橫向（如車道保持）和縱向（如自適應巡航）運動，但駕駛員仍需保持對車輛和環境的持續監控，并隨時準備接管控制。這一級別的技術已經在市場上廣泛應用，成為現代汽車的標配功能之一。

L3級別則是有條件自動駕駛，在此階段，系統能夠在特定條件下（如高速公路、良好天氣等）完全接管車輛控制，而駕駛員則可以在非緊急情況下將注意力從駕駛任務中轉移開，進行休息、娛樂等活動。然而，當系統遇到無法處理的復雜情況時，會立即請求駕駛員接管控制。這一級別的實現需要對環境感知、決策制定以及人機交互等方面有更高的技術要求。L3級別是自動駕駛技術的一個關鍵轉折點，如果實現了L3級別，我們離真正的無人駕駛就不遠了。

8月21日，極氪汽車宣布，繼上海之后，浩瀚智駕再獲杭州市高快速路L3自動駕駛測試牌照，開啟L3自動駕駛雙城測試。

L4級別可以看作是真正的無人駕駛了。這個級別的自動駕駛系統能夠在無需人類干預的情況下，完成大多數駕駛任務。這類系統不僅能在復雜多變的城市環境中行駛，還能應對各種突發狀況和未知環境。L4級別的實現需要高度精確的傳感器、強大的計算能力以及先進的算法支持，以確保車輛在各種情境下都能做出最優決策。此外，L4級別的自動駕駛車輛還需要與交通基礎設施、其他車輛以及行人等進行高效、安全的通信與協同。

最后是完全自動駕駛的L5級別，這是自動駕駛技術的終極目標，即無人駕駛。在L5級別下，車輛將不再需要任何人工干預或監控，能夠全天候、全地域地自主行駛。L5級別的自動駕駛車輛將徹底改變人們的出行方式，提高交通效率，減少交通事故，并為城市規劃和交通管理帶來革命性的變化。

L1級至L5級的自動駕駛分級體系，不僅是對技術成熟度的一種量化標準，更是人類向無人駕駛終極目標邁進的清晰路線圖。在這條征途上，每一級別的跨越都標志著自動駕駛技術在安全性、智能化、自主性方面取得了顯著進步。然而，要實現L5級別的完全自動駕駛，還需要克服諸多技術、法律、倫理等方面的挑戰。無人駕駛作為自動駕駛技術的終極目標，其實現過程充滿了挑戰與機遇。

（文章來源：《創意世界》2024年10月號）

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編校：苑寶平，審讀：郭麗

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