人工智能自动驾驶汽车离我们到底还有多远？

在不少科幻电影中，我们会经常看到这样的一幕：未来的汽车是全自动化的，它会在需要的时候出现在面前等你上车，汽车行驶的过程中你可以吃早餐、睡觉、浏览新闻、看电影……，它会平稳安全的带你驶向目的地。电影中的一切都描绘的特别美好，而且很多厂家都已经开始研发自动驾驶技术，各种相关报道铺天盖地，仿佛一夜之间汽车就不再需要人类来驾驶了，以至于很多朋友多说不用再学车了，因为自动驾驶汽车会帮你解决一切。但是目前自动驾驶汽车真的能像电影中描绘的那么美好吗？现在的自动驾驶技术又到了哪一步呢？就让我们一一道来。

目前全球汽车行业公认的汽车自动驾驶技术分级标准有两个：分别是由美国高速公路安全管理局（简称NHTSA）提出的5个级别标准和国际自动机工程师学会（简称SAE）提出的6个级别标准。由于SAE的标准相对更加详细，所以这里就以SAE的版本为例，来看看从L0到L5级别的自动驾驶技术分别有什么不同。

L0：人类驾驶员进行所有驾驶车辆的操作，属于纯人工驾驶。可能目前有些车上都有一些辅助驾驶系统，如自动紧急制动系统会为司机提供帮助，甚至在特定情况下进行干预。

L1：自动驾驶是辅助驾驶系统，能持续提供转向或加速和制动控制，但只在限制条件和特定情况下提供。

L 2：自动驾驶也是辅助驾驶系统，但既提供转向，也提供加速和制动控制，同样是在限制条件下提供。由于人类驾驶员需要定时干预，该级别的自动驾驶程度仍然不高。

L3：开始进入实际自动驾驶的级别。该级别的自动驾驶是"有条件的自动驾驶"，这意味着只有在一定条件下自动驾驶系统才能运行。不过在实际使用中仍需在一定程度上保持警惕，在系统提示需要人类接管时介入。

L4：一般来说，我们使用4级自动驾驶来描述完全自动驾驶的系统。除了某些特殊情况，一般无需人类干预。依靠特殊高精度地图工作的自动驾驶汽车（如目前正在研发中的大多数汽车）属于4级自动驾驶，只要是有地图的地方，这类汽车都能实现完全自动驾驶，无需人类干预，但并非在任何地方都能自动驾驶。

L5：属于完全自动驾驶，只要是人类能够驾驶的地方，该类型汽车都能驾驶。只要有可通行的道路，这种车能去任何地方，任何时候都无需人类驾驶员干预。

从目前的分类我们就可以知道，目前自动驾驶汽车基本在L1、L2级别左右，像是自适应巡航控制系统被认为属于L1级别。而L3级别是目前各个公司努力的目标，目前通用汽车公司的超级巡航技术就属于L3；特斯拉最新版本的Autopilot也属于该级别；而奥迪全新A8也以L3级的自动驾驶为卖点。所以目前各个品牌所能达到最高的也就是L3级别，也就是有条件的自动化驾驶。但是真正的自动驾驶技术是在L4/L5级别，如果到了L4，也就是全自动驾驶汽车，你只要说我想去某个地方，汽车就会把你带过去，到那时，我们才不用去学车，而且可能也不会再有交通事故了。

但是，目前的L2级自动驾驶仍然只是一个辅助手段，虽然能让长途驾驶的体验变得不那么难受。但是，仍然需要司机时刻关注道路状况、车况。比如，车道保持在遇到转弯有减速标志的车道时，即便有这么多的传感器，也难以时刻识别到车道并保持在车道内，仍然会存在跑偏的情况。 因此，买了具备L2级所谓自动驾驶技术的车辆，仍然需要司机全程、全身心参与到驾驶过程中，而不是放手给车辆来自动驾驶。你把它看成是辅助驾驶，就对了。

对于自动驾驶汽车的前景，在目前看来可以说是非常广阔的。首先，对于老年人和残疾人来说，自动驾驶驾驶汽车可以极大地提升他们的出行便利度，拓宽他们的活动范围。其次，当所有车辆以有序、秩序的状况来行使，对于减少拥堵，提升高速公路安全很有帮助，能较大的减少道路交通事故的死亡率。最后，对于货运车辆和物流车辆，自动驾驶汽车对于减少成本支出，提升快捷性和安全性都有很大提高。

虽然现在看来自动驾驶技术的前景是好的，但是目前仍然有很多不足的地方。第一，路上的实际状况复杂，像是行人乱穿马路、车辆加塞等情况，自动驾驶能否比较稳定的识别，避免事故的发生。 第二，在恶劣天气下，车载硬件系统能否抵抗环境的因素，避免造成干扰，使车辆无法感知到距离、识别标志、识别交通灯和行人。第三，自动驾驶汽车对于电脑黑客的抵抗能力是否足够？如果黑客攻击车载电脑，自动驾驶汽车还能否保证避免让驾驶员处于危险之中。最后，就是最重要的法律法规因素。目前，自动驾驶在法律法规上还是一片空白，如果出现事故，如何界定各方的责任，如何保险理赔也是一个重要的问题，而这些等法律法规的健全是一个漫长的过程。

最后，虽然目前自动驾驶为"有条件的自动驾驶"，但从长远角度来看自动驾驶技术是未来的发展趋势，而且将在未来可能会爆发性的增长。也许在不久的将来，我们在科幻电影中看到的场景会变成现实，无人驾驶的车辆在道路中飞快行驶，载着人们安全快捷的抵达各自目的地。

新一代人工智能的发展需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的实验科学家和理论科学家的共同努力，寻找人工智能的突破点，同时必须要以严谨的态度进行科学研究，让人工智能学科走在正确、健康的发展道路上。