最近，一則消息在網上引發熱議。
此前由福特和大眾一同投資，分別占股39%的自動駕駛技術中心Argo AI倒閉了。
從圖片中也可以看到，福特將上個季度的虧損歸咎於了這個自動駕駛的項目。
除此之外，福特還發表了一份聲明聲稱『公司需投資於短期內更容易實現的駕駛輔助技術，而不是Argo的完全自動駕駛目標』；
這份聲明的意思就十分清晰了，福特更想要的是短時間能迅速實裝上產品的自動駕駛項目，而不是需要大量時間和投入但是卻看不到回報的項目。
這難道是Argo AI的無能嗎？恰恰相反，這個團隊的創始人全都曾經在谷歌和Uber的自動駕駛團隊當中身兼要職，再加之福特和大眾給的數十億美金投資下，如今卻落了個破產解散的下場，令人噓唏。
無獨有偶，有另一家知名公司也想要達成完全自動駕駛的目標，而且投入遠比Argo AI更大，耗時更長。
相信有很多朋友已經猜到了，沒錯就是蘋果。
蘋果的研發目標也是一款能夠完全自動駕駛的汽車，也就是常說自動駕駛級別當中的L4級以上。
蘋果造車可以說是年年都有風聲，但是卻年年都沒有消息。
以蘋果的量級折騰了這麼久，但是卻依舊看不到成果，真正意義上的自動駕駛難度有多高就可見一斑了。
那自動駕駛技術究竟離我們還有多遠？
自動駕駛，歸根結底就是拼傳感器和算法，各種傳感器幫助汽車感知周邊環境，在采集到相應環境信息之後將數據傳輸到芯片進行建模和運算，再決定下一步驟應該怎麼做。
而如此一來，傳感器的精度、范圍、響應速度以及芯片的運算速度就將大大決定自動駕駛的能力。
飛機和火車也有自動駕駛，為什麼汽車的自動駕駛就這麼難實現呢？
首先即使是天空如此遼闊的情況下，飛機的自動駕駛也需要塔臺調控航線，避免與其他飛機航線發生交集。
而火車的自動駕駛不僅需要人員看著，軌道更是基本隻有一條，不存在跑偏的情況。
再反觀汽車呢？城市道路車況復雜，無論是路面，行人，交通信號燈、交通線亦或者是其他交通車輛等等復雜因素交織之下，汽車自動駕駛的開發難度就變得異常的高。
隻能不斷優化傳感器以及算法，但這不僅僅需要相關人才，其中消耗的金錢與時間成本卻沒多少公司或者團隊能夠承擔得起。
不過好在小米自動駕駛的測試視頻讓我們有了一些底氣，只要有了一套完整的方案出來，那就會有越來越多的方案如雨後春筍般迸發，不過考慮到無論是目前的開發難度還是之後相關法律法規的完善，阿貴哥認為完全自動的駕駛對於我們仍然還有一段不短的距離。
不知道你們是不是也這麼認為呢？歡迎在評論區留下你的看法。
