□秦叔寶
目前汽車最有吸引力又最危險的莫過於自動駕駛技術。
谷歌自動駕駛汽車於2012年5月獲得了美國首個自動駕駛車輛許可證。
而現在大多數乘用車輛都已經配備了自動駕駛的一系列功能。
自動駕駛技術簡而言之就是將人對汽車的駕駛控制，轉移到汽車對自身的控制方面，主要涉及感知、決策、執行三大環節。
感知環節相當於人的眼和耳，主要通過車載攝像頭、激光雷達、毫米波達等各類車載傳感器在行車過程中完成對環境及車輛的感知、搜集周圍環境數據並將其傳輸到決策層；決策環節相當於人的大腦，主要通過操作系統、芯片與計算平臺等對接收到的數據進行實時處理並輸出相應的操作與指令任務；執行端則相當於人的四肢，將接收到的操作指令執行到動力供給、方向控制、車燈控制等車輛終端部分。
2016年，《『十三五』國家科技創新規劃》和《『十三五』國家戰略性新興產業發展規劃》中正式提出發展智能自動駕駛汽車，並將其上升為國家發展戰略。
各地積極推進高等級自動駕駛車輛的商業化應用，開放測試道路、出臺管理細則，推動無人駕駛技術進步和商業化落地。
中國車企在自動駕駛領域的研究可以算得上行業領先。
目前，自動駕駛分為兩派，分別是『激光雷達』和『純視覺計算』兩派。
激光雷達派的優勢首先是能獲取空間的深度信息，其次由於其自發光源，無需外界的燈光輔助，比純視覺方案來得更簡單。
劣勢是激光雷達的方案不夠成熟，激光雷達的分辨率遠低於攝像頭的程度。
而且成本更高。
純視覺計算方案的優勢就是成本低。
其次純視覺計算方案目前在識別這塊的優勢很明顯，它的分辨率高，軟件硬件都有比較成熟的解決方案。
劣勢在於純視覺計算方案的深度信息終歸是靠訓練出來的，這就涉及樣本庫是否足夠豐富，而且純視覺方案需要高精度地圖來配合。
8月8日，交通運輸部就《自動駕駛汽車運輸安全服務指南《試行》》《征求意見稿》公開征求意見。
其中提出，為適應自動駕駛技術發展趨勢，鼓勵和規范自動駕駛汽車在運輸服務領域應用，交通運輸部運輸服務司在系統梳理總結自動駕駛汽車試點示范運營情況的基礎上，對自動駕駛車輛的路權、數據安全、車輛保險等關鍵問題作出了規定。
這標志著中國在自動駕駛領域的相關政策進一步完善，也將進一步豐富自動駕駛落地場景並推動自動駕駛的商業化落地，並提高社會的接受度。
目前相關法規正在從生產領域逐漸向使用和服務相關領域進一步豐富和完善，這也表示自動駕駛更好地走向生產生活是發展趨勢，從主駕配備安全員到方向盤後無人再到真正實現車內無人化，正是自動駕駛發展之路。