自动驾驶汽车：对关键趋势的全面分析

更新于： January 2025

我们是否处于运输革命的边缘？想象一下，走进一辆您不必开车的汽车。或者，这项技术将掌握您的汽车的所有控制权，使您感到放松或进行其他活动。在本文中，我们将深入研究自动驾驶汽车。自动驾驶汽车（或AVS）代表了从准备好向全球重新定义移动性的重大技术转变。由于有可能将交通事故减少多达80％，因此AV在安全性，可访问性和效率方面提供了很多东西。本文探讨了自动驾驶汽车的多方面方面，还研究了其基本技术和当前的行业景观。它还旨在通过探索以数据驱动的信息，见解和当前的工业发展来研究收益，机遇，挑战和社会影响以及未来的移动性替代方案。本文还旨在审查由于先进的移动技术的推动创新。

什么是自动驾驶汽车？

自动驾驶汽车或自动驾驶汽车配备了技术，使他们可以在无人援助或干预的情况下进行导航和操作。根据汽车工程师协会（SAE），自动驾驶汽车分为各种自动化。总共有六个级别，从0级到5级。每个级别都代表了汽车执行驾驶功能的潜力的增加，从而最大程度地减少了驾驶员参与汽车的参与以及指导车辆。在0级，没有自动化。在1级，由于驾驶员的援助，车辆运行，这意味着驾驶员仍可以完全控制他们驾驶的车辆。在2级中，我们可以看到部分自动化，这意味着车辆可以接管转向，加速和减速，但仅在某些条件下。随着我们进行3级，我们看到有条件的自动化，在该自动化中，车辆通过监视环境来控制条件和系统。在这个级别上，它可能还会做出诸如超越其他较慢的车辆之类的决定。当我们转移到4级时，我们的自动化很高。在这种情况下，车辆在特定环境中独立执行所有驾驶任务，例如在城市地区和高速公路上驾驶，前提是天气状况很好。如果条件不在这些参数之外，则车辆将安全停止或退出情况。在最终级别，即5级，车辆是完全自动的，它可以在没有任何人力干预的情况下进行任何天气状况。目前，在5级上没有消费车，因此此级别代表了自主技术的最终目标。

自动驾驶汽车的历史和演变

自动驾驶汽车（AV）的历史和发展可以追溯到早期的理论概念。诺曼·贝尔·盖德斯（Norman Bel Geddes）在1939年纽约世界博览会上的“ Futurama”展览中展示了半自治车的愿景。这些车辆是无线电控制的，并使用了嵌入人行道中的磁铁，沿着州际公路行驶。主要发展仅在20世纪晚些时候开始。卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）的Navlab和梅赛德斯·奔驰（Mercedes-Benz）的尤里卡·普罗米修斯（Eureka Prometheus）项目在1980年代创建了早期的原型。 Navlab专注于硬件和软件解决方案，采用了各种相机，传感器和算法，使车辆可以“看到”周围的世界。该项目建立了当今支持自动驾驶的核心愿景和机器人基础设施。

2004-2007：DARPA（国防高级研究项目局）在2004年和2005年举行的巨大挑战将三年后的城市挑战带入了一个新的水平。这些挑战试图通过要求团队开发能够在没有人工干预的情况下完全穿越崎ged的越野沙漠地形的车辆来提高自动驾驶汽车技术。它遵循了美国国防部的整体任务，以开发可用于军事应用中或支持的地面车辆的自主系统技术。
2009年：2009年，Google推出了旨在开发完全自动驾驶汽车的无人驾驶汽车项目。该项目是自动驾驶的新尝试，并专注于创建可以在没有人类投入的情况下安全导航的车辆。 2016年，该项目发展成为Alphabet Inc. Waymo的Waymo。Waymo成立了旨在进一步推进自动驾驶技术，此后将其重点扩展到了Robotaxi。它仍然是自动驾驶汽车研发领域的主要公司之一。

该项目以其最终目标的特征为特色，即开发一种可以在没有任何人类投入的情况下安全驾驶的自动驾驶车辆。如果实现了目标，那么如此突破将导致事故少得多，交通效率提高，甚至使许多人更容易进入运输。

商业化和公共测试（2010年）：2009年，Google（现为Waymo）启动了自动驾驶汽车项目，该项目成为该行业最努力驱动的技术项目之一。 Google汽车的测试始于2012年的公共道路，该公共道路收集了数百万英里的驾驶数据。在此期间，特斯拉，福特和通用汽车等主要汽车制造商也开始开发其自动驾驶技术。它包括特斯拉自动驾驶仪等半自主功能。 2010年代在加利福尼亚和内华达州观察到了更多的监管批准和公共测试；无人驾驶汽车在有不同监督水平的公共道路上进行了测试。 2015年，特斯拉在其汽车中推出了第一个半自治驾驶功能，并引入了自动驾驶仪。

这些进步表明，尽管完全自主驾驶（5级）仍然有几年的路程，但可以接管某些驾驶任务的半自治车开始变得更加高效。自动驾驶汽车的发展正在从早期的投机思想中发展。在过去的几十年中，已经取得了很多重大进展。完全自主的驾驶仍在开发中，并有望改变未来几年的社会，技术和运输工作的方式。

自动驾驶汽车的意义

自动驾驶汽车（AV）的转变不仅仅是技术转变。对于社会来说，这是一个革命时刻，正在催化各个部门的变化。自动驾驶汽车可以降低道路交通伤害，这是5岁至29岁的人口死亡的主要原因。根据2018年世界卫生组织的报告，由于道路交通伤害，每年有超过135万人死亡。 AV可以增加近10亿残疾人或流动性障碍的流动性。此外，自动驾驶汽车的影响很大 - 它可能通过提高可持续性而导致社会，经济和环境变化。

自动驾驶汽车（AV）的重要性超出了技术进步。自动驾驶汽车最深刻的影响之一将是对道路安全的影响。人为错误是大多数交通事故的原因，也是消除分心，疲劳和决策受损等因素，可以大大减少事故，挽救生命并预防伤害。通过复杂的传感器，机器学习和实时数据分析，自主技术使AV可以更准确地检测和对环境响应。除了安全外，AV还提供重要的经济利益。他们承诺通过优化交通流量并有效利用道路空间来减少交通拥堵，这可能会导致较短的旅行时间，减少燃油使用和运输成本。自主乘车共享和货运服务的兴起可能会导致更实惠，更容易获得的运输，尤其是在农村地区。此外，AV的广泛采用可以在AI，数据分析，汽车制造和基础设施开发等行业中创造新的就业机会。

自动驾驶汽车的环境重要性也值得一提。 AVS可以减少温室气体排放，因为它们能够与电动汽车技术集成。它们通过避免不必要的加速，制动和空转来减少燃料消耗，这也有助于应对天气状况。最后，自动驾驶汽车有可能改变城市规划并提高流动性。

施用自动驾驶汽车

自动驾驶汽车具有广泛的应用，可以彻底改变人们和商品的运输方式。同样，它适用于城市的设计方式以及我们如何使用道路。配备了高级技术（例如人工智能（AI）），可以在不干预的情况下进行导航和控制。在道路上安全有效驾驶的能力取决于与环境相互作用并做出实时决策的复杂系统。

个人交通：自动驾驶汽车最重要的用途之一是个人运输。 AV可以为由于年龄，残疾或其他限制而无法开车的人提供更大的流动性。它允许乘客专注于其他活动，例如飞行期间的工作或放松。
乘车服务服务：预计自动驾驶汽车将通过减少对人类干预的需求来改变乘车行业。 Uber和Lyft等公司已经在探索其车辆中AV的使用。他们可以在没有帮助的情况下捡起乘客。这些服务可能会降低旅行成本，使运输更容易获得并提高整体效率。
货运和送货服务：自动卡车和交付货车可以通过降低运输成本和提高效率来彻底改变物流。 AV可以长时间工作，减少交付时间和燃料消耗可以帮助商品更快地移动。这对长途卡车运输是有益的，并支持最后一英里的送货服务。

自动驾驶汽车的技术方面和组件

自动驾驶汽车或自动驾驶汽车背后的技术完全依赖于它们所组成的组件。 AV依靠一组传感器，这些传感器感知到它们的一部分。这是以下类型：

LIDAR（光检测和射程）：激光雷达技术也可以称为激光成像，检测和范围。该技术具有遥远的感觉，并使用激光灯以精确和高精度来测量任何距离，以创建环境的3D表示。激光传感器通过向目标，树木或建筑物的目标发射光脉冲来起作用，并计算该光返回其源所花费的时间。这次用于分析对象的距离，并将其处理成有效的图。一家名为Velodyne的公司拥有LIDAR单元，每秒生成了约240万个数据点。
雷达：雷达定义为无线电检测和范围。它是一种监视和检测系统，利用无线电波来分析对象的角度，速度和范围。它是在20世纪早些时候开发的，这项技术在各个领域都至关重要。可以在自动驾驶汽车，航空，海上导航以及天气预报中看到雷达的应用。雷达对于在白天和夜间在所有天气条件下检测物体至关重要。它利用无线电波来检测对象的距离和速度。汽车雷达在75-80 GHz的频带中的功能，该频带可提供精确的测量值，而与所有天气条件无关。它在对象的检测，速度估计以及距离的测量中起着典型的作用。
相机：在自动驾驶汽车中，摄像机非常重要，因为它们有助于了解和解释驾驶环境。它们可以识别和对象检测。 AV中的摄像机还可以通过将车辆保存在中心并识别车道标记来帮助车道检测和车道保持。它们有助于交通信号灯并签名检测，这使自动驾驶汽车可以按照道路规则做出反应和反应。相机跟踪对象的运动并预测运动，这有助于避免事故或碰撞。他们具有深度的感知技术，该技术通过立体声摄像机内置为内置，以了解对象的估计距离，因为它们具有高分辨率镜头，可在120帧/秒处捕获照片。这些摄像机还通过识别景观和地标，帮助映射和本地化。他们在发现障碍物和紧急制动功能方面具有帮助，确保了对突然的路变或变化的最大安全和即时响应。
超声传感器：这些传感器实质上用于短距离检测，尤其是在停车操作过程中。在自动驾驶汽车中，超声波传感器对于近距离任务至关重要。他们有一项技术，可以通过引导车辆检测附近的物体来实现停车援助。这些超声波传感器还以低速工作，并且具有针对盲点检测的障碍物检测。
车辆到所有（V2X）通信：V2X使车辆能够与其他车辆进行通信，这也称为V2V通信，并带有各个部分基础设施。它旨在提高和提高交通效率和道路安全性，并实现自动驾驶。 V2X允许车辆实时交换机密和关键数据。根据《财富商业见解》的评估，据估计，到2029年，汽车V2X市场可能会达到110.88亿美元。

自动驾驶汽车的基础和功能原则

人工智能和多样化的软件系统是自动驾驶汽车高度依赖的基础原则。软件是必不可少的组件，因为除非安装软件，否则这些车辆将没有移动性。其中一些包括：

机器学习算法：AVS利用根深蒂固的学习模型进行前景和感知。有多种任务，例如对象检测和对象分类。一种类型的机器算法是Nvidia的驱动器。该平台可能会处理每秒320万亿个操作（顶部）。
决策过程和路径计划：该算法可以与交通法律和安全性同时计算最佳路线。很少有公司更喜欢使用强化学习来改善随着时间的推移决策。

自动驾驶汽车平稳运行的基本技术要求

高清图：自动驾驶汽车导航需要地图。在这里，技术和TomTom是市场上领先的顶级供应商。
5G和边缘计算：5G和边缘计算相互依存。它们共同使自动驾驶汽车安全，因为5G有助于汽车由于潜伏期而实时通信。另一方面，边缘计算通过在本地处理数据和信息并避免依靠云服务器来帮助车辆快速决策。

自动驾驶汽车的行业领导者和创新者

特斯拉：提供Level-Two Automation，该自动化可通过其完整的自动驾驶（FSD）Beta程序在美国获得，该计划至少具有16万用户。
Waymo：Waymo在公共场所花费了2000万英里的自动通勤，甚至在亚利桑那州凤凰城创办了Robotaxi商业服务。
巡航（通用电动机）：它已获得没有司机提供冰雹税服务的许可证，从而有可能从2022年在旧金山运营。

试点项目和实际部署

百度的阿波罗（Apollo）百度的阿波罗（Apollo），自动驾驶出租车或机器人服务。它是由Baidu开发的，Baidu是中国一家主要的技术公司。作为Baidu更广泛的Apollo自动驾驶项目的一部分，Apollo Go旨在在城市地区提供按需，自动运输的自主运输。他们的目标是由于使用自动驾驶汽车，使拼车或乘车共享更加安全有效。 Baidu为其在中国各个城市的Apollo Go Robotaxi服务推出了超过500辆自动驾驶汽车，这使其成为世界上最大的机器人车队之一，到2022年完成了100万行，快速扩张和大量的Rides Rides突出显示了Apollo Go在开发先进的自动驾驶技术中的进步，并使其在开发先进的自动驾驶技术和通用公众中获得了通用公众。
Uber和Aurora： Uber Technologies，Inc。主要以其乘车服务而闻名，该服务允许人们使用移动应用程序预订乘车。另一方面，Aurora Innovation，Inc。成立于2017年，该公司是一家专注于开发自动驾驶汽车的技术公司。 Uber和Aurora的公司都共同努力制造自动驾驶汽车，因此，由于美国大约有80,000名驾驶员的短缺，它们的任务是部署卡车司机

立法情况和观点

美国：国家公路交通安全管理局已经展示了准备制定指南的准备。但是，该国缺乏直接适用于自动车辆的联邦法律。在加利福尼亚州，该州制定了严格的规则和法规，以测试自动驾驶汽车。因此，加利福尼亚只允许公司在获得正式许可证的情况下测试自动驾驶车辆。已经向多家公司颁发了多达60个许可证，以在加利福尼亚的道路上测试其车辆。
欧洲：欧洲有其自动驾驶汽车的法规，该法规主要由联合国法规第157号法规指导，并根据维也纳道路交通公约的修正案。
亚洲：中国在2021年发布了一份全国性公告，强调了其开发自动驾驶汽车（AV）技术的目标。此外，在2020年，日本允许在公共道路上进行3级自动驾驶。第3级使车辆可以在某些条件下驾驶，但需要在必要时可以控制驾驶员。这一决定使日本成为最早允许3级车辆的国家之一，帮助其推进其AV行业。

自动驾驶的优势：一项全面的研究

自动驾驶汽车有可能在道路安全，经济增长，环境可持续性和社会公平方面改变生活。让我们仔细研究这些自动驾驶汽车如何使运输更好。

改善了道路安全性并减少人类错误：根据国家公路交通安全管理局（NHTSA）的数据，人为错误是大约94％的道路事故的原因。自动驾驶汽车旨在防止人为因素引起的常见错误，例如分散注意力驾驶疲劳或判断力受损。自动驾驶汽车依靠高级传感器，相机和以一致性和精度运行的软件。为了降低加速，突然的车道变化和后尾的风险，自动驾驶汽车可以立即处理并响应信息，从而使驾驶员对障碍，行人或交通状况的变化更快地做出反应。
预测能力：可以在AI技术的帮助下引导自己的机动车辆能够衡量其他驾驶员在一秒钟内无法进行的危害。这样的汽车能够在相机和雷达的帮助下这样做。 AV之间的嵌入式感官元素还增加了覆盖范围，并降低了与其他相互作用的道路使用者碰撞的风险。
在具有挑战性的环境中替代常规车辆：自动驾驶汽车的设计为关键系统（制动，转向等）具有多层冗余，这意味着，如果一个系统失败，另一个系统会接管另一个系统。附加的可靠性在需要紧急操作的困难环境中很有用。总体而言，自动驾驶汽车在困难的环境中的表现可以很好，因为它们配备了技术，这些技术使他们在低光，雾气，雨水甚至雪中具有更好的视力，这是由于LiDAR，RIDAR，RADAR和红外摄像机等技术组件，与依靠视力的人类驾驶员不同。自动驾驶汽车可以准确地使用可检测障碍物的传感器导航。
紧急操纵：自动驾驶汽车能够在道路上突然转弯，这可以帮助车辆避免事故。该系统的作用比普通人类驾驶员快，因此，事故的严重程度可以降低。

非驾驶员的更大可访问性和移动可用性：自动驾驶汽车几乎没有人为援助，这意味着他们可以由由于身体残障而无法驾驶的人驱动。由于这些车辆不需要驾驶员，因此他们可以为那些可能难以解决的人甚至是那些因其他残疾而无需依靠人驾驶员而无法开车的人提供独立的流动性。

电子自动驾驶汽车是环境的最佳选择吗？

自动驾驶电动汽车（EV）被广泛认为是传统汽油动力汽车的最佳替代品之一。特别是当世界面临日益增加的环境，经济和社会挑战时。电动AV是传统燃料车的有希望的替代品。但是，有必要解决和解决现有的挑战，这将需要在基础设施，技术和公共政策上进行大量投资。鉴于当前的创新浪潮以及解决气候变化，交通拥堵和道路安全的迫切需求，EV自动驾驶汽车可能在未来的运输中发挥重要作用，因为电动AVS会大大减少空气污染和温室气体的排放。

自动驾驶汽车的挑战和关注

尽管自动驾驶汽车具有重大的好处，但环境影响构成了一些必须解决的挑战和关注点。主要问题是，如果可以将自动驾驶汽车设计为电动，则可以增加功耗，这会减少对化石燃料的依赖，但会导致广泛使用更高的整体能源需求。由于这些车辆收集和分析大量的实时数据，因此自动驾驶汽车需要巨大的计算资源。因此，很可能有可能对车辆及其支持基础设施（例如数据中心和5G网络）的能源消耗产生很高的依赖和负担。

另一个环境问题是自动驾驶汽车生产的生命周期影响。自动驾驶汽车在很大程度上依赖高级传感器（例如LiDAR，相机和雷达）和高性能计算系统，并且与传统的车辆相比，它们可能需要更多的原材料和能量，这将导致AVS产生碳足迹。在建筑中使用的材料（例如锂，瓷器，霓虹灯和其他稀土金属）的材料尤其如此，这是不可持续采购的，并且可能会增加对电池和电动汽车组件的需求。需求增加可能会对环境造成额外的压力，因为采矿和资源提取对自然来说极为危险。

技术障碍

传感器限制：诸如大降水量和积雪之类的天气状况会限制传感器的效率，从而影响激光雷达和相机数据。
AI感知挑战：AI在城市等复杂运动部位的地区有局限性，那里总是有意外的组成部分，例如行人或骑自行车的人。

法律和道德问题

事故责任：当发生不幸或事故的情况时，对自动驾驶汽车进行惩罚是非常具有挑战性的，因为没有驾驶员可以承担责任。通常不清楚谁对不幸的人负有法律责任。 2018年，涉及Uber自动驾驶汽车的致命事故引发了这一问题。这种情况引起了人们对汽车的制造商还是运营商（Uber，对汽车进行测试的公司）是否应对事故负责或承担责任的担忧。
道德困境：自动驾驶汽车中的道德困境涉及关于汽车在危险情况下应该做什么的艰难决定。一个常见的例子是“手推车困境”。这个困境是一个思想实验，一个人必须在两个困难选择之间进行选择。例如，如果自动驾驶汽车坠毁，无法避免撞到任何人。例如，汽车是否应该保护内部的乘客或室外行人？这是一个困难的问题，因为人们对“正确”选择有不同的看法。对汽车的AI进行编程以使这些选择公平，道德仍然是一个持续的研究领域。

网络安全风险

漏洞：自动驾驶汽车容易被黑客入侵和妥协。 2015年，一些研究人员成功地尝试了吉普切诺基（Jeep Cherokee）的黑客尝试，这也从远处开始，导致了140万辆汽车的召回。
数据隐私：自动驾驶汽车将动态，高级和大量数据用于计算目的，以收集信息并威胁最终用户和数据利用的隐私。
信任问题：2021年的AAA调查显示，有71％的美国人谨慎使用汽车上的完全自主系统。

自动驾驶汽车及其对社会和经济的实施的影响

就业市场中断：

驾驶专业：根据美国卡车运输协会（ATA）和美国劳工统计局（BLS）的估计，美国拥有大约350万活跃于全国运输货物的司机。高自动化水平可能会消除许多此类职位。
相关行业：由于事故数量减少，汽车保险，维修店和紧急响应服务也将受到影响。

驾驶车辆：观点和未来趋势

城市布局：根据MIT的著名环境工程师Eran Ben-Joseph的来源，他在他的书《经常重新思考：停车的设计和文化》一书中出版。停车的必要性减少有可能在全国各地转换约57亿个停车位。
交通管理：估计无人驾驶汽车可能会在交通流量和AV性能的研究中引用多达80％的道路容量。该信息的主要来源是国家公路交通安全管理局（NHTSA）2013年的一项研究，电子和电子工程师研究所（IEEE）的其他研究表明，AVS，同步和协调的驾驶之间的短距离可能会导致交通流动流动和增强道路容量。

保险和现代责任结构

行业转变：汽车保险业在美国的预期价值约为3008亿美元，并将根据制造商的责任寻找新的薪酬模型。
溢价：由于电动机的发生最少，有可能使保费所需的金额减少约60％。

经济机会

新市场：英特尔的估计表明，到2050年，自动驾驶汽车（AV）行业的估值可能达到7万亿美元。在其报告中，该公司在2017年发布的报道“加速了未来：新兴旅客经济的经济影响”，Intel预测，自动驾驶汽车和相关服务将创造出大量的经济机会，从而在价值中占有价值的经济机会。
创新和初创企业：2022年，与AV相关的初创公司见证了超过120亿美元的投资。

预期实施期限

消费者的可用性：据行业专家说，到2030年，4级AV应该可以准备就绪。
市场渗透：到2040年，自动驾驶汽车可能占全球所有汽车（IHS市场）的33％。

技术进步

量子计算机：可以提高自动驾驶汽车的处理能力来实时决策。
固态激光雷达：固态激光雷达可确保降低成本和耐用性的提高，这可能会使激光雷达的成本从每单位的$ 75,000降低到1,000美元。

与其他大型的集成

物联网（物联网）：通过与基础架构上的其他设备进行通信，AV将成为智能城市生态系统中的重要节点。
可再生能源：由可再生能源提供动力的电动汽车集成支持环境可持续性目标。

合成

自动驾驶汽车是一种尖端的技术创新，具有彻底改变运输的潜力。他们提供技术法规和公众接受挑战，并有望在安全，效率和可及性方面取得巨大收益。自动驾驶汽车的未来看起来很有希望。但是，在无人驾驶车辆成为主流之前，必须克服许多挑战。在技术中，已经取得了重要的进展，尤其是在AI，传感器技术和实时数据处理领域。但是，在所有条件下，在各种条件下都可以完全自主行驶的5级自主权仍然是复杂的城市环境或恶劣天气条件的主要障碍。需要持续的进步和严格的测试，以确保技术可以安全处理各种现实情况。

从经济和社会上讲，AV的未来是混合的。尽管AV带来了改善安全性和可访问性等好处，但它们也带来了与工作流动性相关的挑战。 AV的好处是可以肯定的。但是，它们通过政策和基础设施发展与政府，企业和社会相互依存，因为由于这些利益相关者，他们的大多数业务都将运营。

在环境上，自动驾驶汽车提供了一个明确的机会，可以减少温室气体排放和能源使用，如果它们与清洁能源解决方案完全集成在一起。电力和可再生能源（包括可持续产量）的使用将有助于弥补与AV的增加相关的负面环境影响。

尽管自动驾驶汽车的未来是可能的和积极的，但是实现这些好处将取决于克服重要的技术，社会和环境障碍。向更自动化的运输系统的转变仍然很有希望，但会仔细计划，监管和创新。