无人驾驶，可能很长时间都跟人工智能没什么关系(2)

但是车辆在真实交通场景中遇到的问题是千变万化的，每一个问题都可能是新问题，很多甚至执法者难以分析责权，更别提基于对以往案例学习的人工智能体系了。尤其是在交通方案选择上，在复杂路况和拥堵路况上，目前的人工智能算法很难完全代替经验和人工的判断能力。

而低速的无人驾驶，人工智能的应用点也不够多。这种场景中，主要确保行驶安全和运营流畅的技术是三种：避险保障技术，精准行驶技术和新型的人机交互。

避险保障是保证无人驾驶车辆安全的先觉因素，目前看来最佳的解决方案是通过硬件判断车辆与他物的距离和可能碰撞速度，从而指挥驾驶体系完成躲避。因此感知硬件类是核心。

精准行驶是保证车辆可以完成交通目的的技术和硬件体系，主要的是基于地图和GPS、车辆感知的路线判定。此外智能变速，地形模块也很重要。

经常被人忽视的，是无人驾驶模式下的人车交互。自动驾驶技术下，人车交互方式并没有多大改变。但无人驾驶模式下，人的指令方式要从全程操作变为应急指挥和命令下达，需要全套的操作体系来适应这一需求。

反观这些无人驾驶的需求，会发现人工智能目前还很难区别其中任何一项，因此初级阶段的人工智能更可能作为辅助技术加入无人驾驶技术群里，而非真正成为中枢指挥者。

当然未来人工智能一定会成为人类完成交通的方式，但那需要人工智能本身的大幅度进化以及人工驾驶底层技术和硬件的完善，距离二者不期而遇，目前来看还有一些距离。

【初级无人驾驶，这些技术最重要】

那么不妨来看看，初级无人驾驶哪些技术最重要，最有可能改变无人驾驶进入市场的速度。

一、激光雷达。雷达感知在外环境，好像是目前最成熟的无人驾驶保障技术。而且谷歌Waymo等企业相继宣布将在激光雷达硬件上提供新的解决方案，大幅度缩减激光雷达成本。这个领域接下来很可能产生新的大硬件服务商，并且快速投入自动驾驶车辆的配置中，迎接无人驾驶的到来。

二、多元传感器。传感和测绘系统是解决无人驾驶安全隐患问题的核心，尤其是在复杂环境中的避险。无人驾驶传感器有多种解决方案，而最可能最后占领市场的是集合声波、红外线、热能的多元传感器。

三、视觉摄像头。摄像头是无人驾驶车辆的眼睛，也是无人驾驶车辆空间判断感的依据。但是链接处理器的视觉处理系统和应用硬件一直都没有特别成熟的产品。这个领域有很多新技术，也可以加入人工智能的辅助。应该会是接下来无人驾驶的重头戏。

四、超精准地图体系。与其让无人驾驶智能计算路线，更好的解决办法当然是让所有车辆根据地图自行移动，从而实现运力和交通安全的最大化，这就需要精度到分米级别的实时地图。国内外的地图企业与无人驾驶结合最大的可能点也在这里。(责任编辑：方向)