目前世界上主流的汽车产品皆处于L3级无人驾驶

目前世界上主流的汽车产品皆处于L3级无人驾驶

根据国际惯例对无人驾驶的评级，无人驾驶可分为L0——L5 6个阶段。目前，世界上主流的汽车产品皆处于L3级别，搭载了多款智能科技的L3级别的智能汽车能够实现在大部分情况下不需要人工干预。但刹车、控制方向盘等操作还需要人工干预。

而L4级别的无人驾驶技术，才是真正意义上的无人驾驶。L4级别的无人驾驶汽车，能够通过传感器、雷达、影像、环境数据分析等等实现完全自主的区域控制。此时的汽车已经基本告别了人工的干预。但世界主流观点认为，人类要真正实现无人驾驶技术，至少要等到2021年。不过在今年7月份的时候，百度方面表示其研究的L4级别自动驾驶汽车阿波罗龙已经正式量产下线，这的确是一项了不起的举措。

同时，近期不少整车企业也给出了无人驾驶产品开发时间表：特斯拉将在2019年投放L4或L5级别无人驾驶汽车;大众计划2021年推出L4级别自动驾驶汽车;奔驰与宝马将分别于2020年与2021年推出L4、L5级别自动驾驶汽车;戴姆勒公司宣布将于2019年在美国加州部署无人驾驶出租车等。

不过，在短时间内。人类恐怕还无法享受自动驾驶技术所到来的便捷，这主要是因为不稳定因素颇多导致真正的无人驾驶难以实现，首先，无人驾驶技术还存在许多不稳定因素。纵然AI的反应速度比人类快很多，但总有一些他们做不到的事情。比如随机应变的能力。AI对于周围环境的反应来源于人们所输入的数据、程序等的设定，但交通情况千变万化极容易就导致无人驾驶技术无法正确的面对每一种情况。

此外，无人驾驶技术对互联网的依赖程度极大。目前，世界上拥有诸多黑客的存在，如果他们通过网络入侵，对无人驾驶汽车进行操控，达到某些不好的目的、将可能导致难以挽回的后果。在这个层面，无人驾驶汽车安全性也值得思量。

最近，阿里巴巴也推出了无人驾驶项目，与其他家不同的是，阿里巴巴不仅只针对单车智能的方案，他们正在以协同智能的方式降低无人驾驶现有方案的物理困境和成本障碍。

阿里巴巴做了大量的论证和仿真研究后发现，单车智能的方式对实现自动驾驶落地挑战巨大。

主要局限在于感知存在视觉盲区，而且由于传感器自身技术局限导致有效感知距离不超过80米，而当车速超过每小时60公里，就无法实现安全下的自动驾驶;其次，由于高精度地图的更新速度慢，难以应对突发时间;以及单车决策难以调动整个交通场景，如果遇到遮挡，就无法形成有效决策。

因此，阿里巴巴选择了协同智能的路径，其所需要的就是增加一个额外的交通智能设施，目前被称为“智能感知基站”，由于静态部署，所以将具备处理复杂情况的能力，同一个“基站”可以服务同一条道路上得多辆车，从而降低车本身对传感器的需求。