2017 年百度?AI?開發者大會上，現場視頻連線了正乘坐無人駕駛汽車行駛在五環上朝會場趕來的李彥宏，他坐在副駕駛上解說，身邊司機的雙手并沒有觸碰方向盤，也正是因為這句話，無人車收到了交警的第一張罰單。2018 年春晚，由百余輛無人車組成的車隊在港珠澳大橋上大秀車技，億萬觀眾通過現場直播觀看了視頻。

當我們還在感慨駕駛是一件費心費力的事情時，無人駕駛技術的進步已經逐步開始了解放我們的雙手到大腦的發展，在 O'Reilly 和 Intel 人工智能 2018 北京大會上，營長與前百度硅谷研發中心創始核心成員李力耘博士聊了聊，李力耘表示目前無人駕駛技術上最亟待解決的技術是：是傳感器的能力跟它的價值的平衡、無人駕駛的規劃控制兩大問題。

▌無人駕駛發展的價值

無人駕駛技術的發展，對人類來說不僅僅是解放了雙手，還解放了大腦。我們的注意力不需要集中在駕駛上，這將為經濟效益和社會效益帶來極大進步。

無疑在北京和美國硅谷這種交通環境下，開車對我們來說并不是一種享受，它需要花費很多的時間和精力，如果無人駕駛技術得到普及，可以把開車的時間解放出來，可以在車上查查郵件，看看新聞，甚至休息一下。另外，無人駕駛對經濟的生態也會帶來一些變化，例如無人產業鏈或許就會改變商圈的選址。

數據顯示，人類開車大概每百萬公里的量級就會出現一次致命事故，無人駕駛發展至今，已經行駛上千萬公里，發生了 Uber 的事故，相對來講，無人駕駛反倒是比人類駕駛安全系數更高。

無人駕駛取代司機是一個漫長的過程，可以看到，無人駕駛的測試是配備有司機的。如果無人駕駛技術得到普及，可以做整體全局上的智能城市的優化，比如說大家可以有一個集中的調度的系統，來優化去同樣目的地人群，并提倡共享出行。

無人駕駛技術不僅僅解放了人類的精力和效率，最終的方向是建立智慧城市，智能交通的規劃，隨著這種統籌的發展，也許司機的比例逐漸減少，但最終取代司機的這一天，可能還有很長的路要走。

▌國內的測試環境更具挑戰

李力耘認為，美國現代的無人駕駛技術，還是遠遠領先于國內的，從加州交管局的匯報的數據可以看到，國內頂尖的 Apollo 與 Google Waymo 和 Uber 相比還是有一定差距的。

另外一點，無人駕駛的人才在美國硅谷比較多，這是一個非常重要的一個差別，Google Waymo、Uber 等都積累了很多無人駕駛的人才，國內在這方面仍處于剛剛開始積累的階段。

國內的測試環境更具有挑戰，政府提供了很多的支持，無論是交管法規，還是技術設施，都給予很多的支持，加上中國人對新事物的接受程度很快，像這些移動支付，O2O 這種都是美國沒見過的模式，國內很快接受了，在這方面有很大的優勢。

所以，在這種落地跟轉化上中國的優勢很大，美國是技術上的比中國積累的深厚，另外人才方面，隨著中國人才漸漸的積累和爆發，最終差距不會很大。

▌亟待解決的兩大技術

無人駕駛技術目前最亟待解決的技術有兩個部分：

第一，是傳感器的能力跟它的價值的平衡問題。

據法國權威市場分析機構 Yole Développement 的統計，智能駕駛主要通過攝像頭（長距攝像頭、環繞攝像頭和立體攝像頭）和雷達（超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達）實現感知的；當前最先進的智能汽車采用了 17 個傳感器（僅指應用于自動駕駛功能），預計 2030 年將達到 29 個傳感器。

成本是很難降下來，便宜的傳感器，又不能達到安全的要求，所以在價格和安全性和能力之間的平衡是急需解決一個重要的問題。

▌對人工智能期待過高

▌Apollo 部分算法

最后，作為假期的福利，營長為大家送上李力耘博士在大會上演講的部分內容PPT （附算法）。