2020 突破

而在2015年末百度发布的无人驾驶汽车计划中，商用的时间表是2018年。 

5G是无人驾驶的关键
目前横亘在无人驾驶汽车面前的，除成本之外，还有环境。
真正的完全无人驾驶，并非单辆车的自有行动，而是需包括智能交通、通信网络、法律规则等在内的生态环境的成熟。
“如果打开谷歌汽车和百度汽车的后备厢，你会发现里面全是电脑。”互联网公司理想中的无人驾驶汽车，应该是运用云计算、大数据、地图等工具，通过对海量数据不断深度学，从而让汽车具有人工智能，也就是说，像AlphaGo下围棋一样，自动对行车动作有自我判断。但朱西产认为，这种模式有一个致命障碍，“现有数据交换的移动网络时延过长，4G网络的时延以秒计，即使到了4.5G，时延也只能缩短至100毫秒，可能你的数据还没来得及传到云端进行计算和判断，对面的车已经迎面而来，在交通事故中，1秒钟就可能决定生死。”因此，目前在测的无人驾驶汽车，基本都是车载电脑进行本地运算。
能让车与车、车与人、车与交通工具、车与路智能对话的网络，在业内被称为V2X，主要通过两种通信技术实现：DSRC（专用短程通信技术）和蜂窝数据网络（即移动通信网络）.DSRC是一种非接触式的传感器连接技术，每辆装有DSRC的汽车彼此之间会自动“通话”，在数十米的距离内，交换各项数据，并由汽车“大脑”根据这些数据做出相应判断。
举个例子，不久前谷歌无人驾驶汽车首次出现的车祸，是在交叉路口倒车时与一辆公交车相撞，如果这两部车上都安装有DSRC模块，那么谷歌汽车便可以及时获取公交车动力数据并得出其未减速的结论，从而提前避让。
根据美国政府的规划，2030年之前，DSRC模块作为强制性标准，将在90%以上的汽车中安装，“目前模块价格偏高，大约需要350美元（约2281元人民币）/车，预计将来最低可降至50美元（约325元人民币）。”但朱西产并不看好DSRC在中国的市场，由于占用5.8G的高频段，信号穿透性很弱，“连马路两边的行道树都可以屏蔽掉信号，因此很难在国内普及。”
5G被寄予厚望。5G具有高带宽、高可靠性、低时延的特点，根据此前透露的5G标准制定规范，理想时延低于1毫秒。这让通过云计算遥控汽车成为可能。
 不久前，工业和信息化部副部长陈肇雄透露，预计2018年将完成5G国际标准的制定，2020年有望正式商用。“完全无人驾驶汽车估计要在5G普及后才可能出现。”朱西产表示。或许，无人驾驶汽车会先在商用车领域出现。根据百度无人汽车的规划，未来不到3年的时间里，百度将在中国十个城市试行无人驾驶商用汽车。

我们认为，目前我国无人驾驶汽车技术发展仍以汽车厂商为主导，整体上处于自动驾驶 1 级（个别功能自动）到自动驾驶 2 级（多种功能自动）的过渡阶段，发展明显滞后于国外。为加快提升技术水平，《中国制造 2025》重点领域技术路线图已经将无人驾驶汽车作为汽车产业未来转型升级的重要方向之一，未来将不断加大政策支持力度。同时，随着 5G 建设的推进，“万物互联”将成为可能，从而为智能驾驶汽车的迅速发展奠定网络基础条件。

普遍的观点认为，未来智能汽车和自动驾驶的技术引领只有中国和美国，而目前的情况是，就自动驾驶的算法和系统方案而言，主要技术提供方仍然集中在美国。可以说，商汤科技的这次突破性合作，正是中国原创技术走向世界的一个里程碑。
 智能汽车是个万亿美元的广阔市场，中国在AI领域的原创技术，正在和谷歌、苹果等全球科技巨头并驾齐驱。商汤科技凭借在计算机视觉领域的原创技术积累，以及世界领先的深度学超算平台，正在成为这一领域的全球领先者。商汤科技在视觉算法、自动驾驶的芯片和嵌入式系统以及自动驾驶技术领域取得国际性的突破，未来很可能影响到很多传统车厂进军智能驾驶领域的进程。

在跟无人驾驶有关的文章里，经常可以看到“L4”或“L5”这样的说法。这些级别由国际自动机工程师学会(SAE International)制定，已经获得全球广泛接受。简单来说：
L2系统是一种先进的驾驶员辅助系统，可以在特定环境下控制方向盘和刹车，但算不上无人驾驶。
L3系统确实可以驾驶汽车，但只能在有限的情况下发挥作用，需要有司e799bee5baa6e997aee7ad94e4b893e5b19e31333431373938机随时接过汽车的控制权。
L4系统是“高度自动化的系统”。在实践中，它可以完成人类司机能够完成的多数任务，但只在有限的地理区域有效——即地图绘制完善的区域。
L5系统是成熟的无人驾驶系统，可以自动开到任何地方，驾驶技术堪比经验丰富的老司机。
需要主要的是，目前自动驾驶汽车的级别是由系统厂商设定的，还没有第三方机构对其进行评估。
那么，这些不同级别的汽车将于何时面市?以何种姿态面市?
L2和L3：已经出现
通用汽车的Super Cruise和特斯拉最新的Autopilot都是临界的L3系统。
Super Cruise这套系统由前端摄像机、后台地图数据库和Trimble研发的高精度GPS组成，能够在误差两米内确定汽车位置。特斯拉的Autopilot 2.0系统拥有8个摄像头、12个超声波传感器和增强版的前向毫米波雷达，能在雨、雪、大雾、扬尘等恶劣天气下工作。
此外，特斯拉还会为车辆配置车载电脑处理传感器中收集的数据，计算能力是Autopilot 1.0的40倍。
L5：重大挑战
Bryan Salesky是福特参股的无人驾驶软件公司Argo AI的CEO，已经是谷歌无人驾驶汽车项目的老兵了(现在是Alphabet旗下子公司Waymo)。
他最近发表在Medium的一篇帖子里发表了一些清醒的思考，希望能够尽快看到全自动汽车广泛普及：
“在把无人驾驶汽车变成现实的过程中，我们仍处于初期。那些认为无人驾驶汽车现在或几年内就能全面普及的人，并没有充分了解技术现状，或者没有全面考虑这项技术部署时的安全性。对于那些长期从事这项技术开发的人来说，我们会告诉你这个问题仍然很困难，因为系统非常复杂。”
目前，大众等在开发L5无人驾驶技术，计划在2021年实现L5级无人车。英伟达也开放的自动驾驶端到端平台NVIDIA  DRIV E，想帮助车厂10年内实现L5级自动驾驶。
但无论我们何时与专家沟通，他们的答案都与Salesky相同：L4无人驾驶汽车可以在天气良好的时候，在拥有完善地图数据的地方自动驾驶，这可以在短期内实现。但除非有人取得重大突破，否则L5自动驾驶汽车仍然很遥远。
无人驾驶离我们有多远?将上面的内容总结，我们可以梳理出以下时间线：
2018年：L3的奥迪A8在车速60km/h以内实现自动驾驶，可以通过Lyft等专车服务在大城市乘坐L4无人驾驶汽车。
2020年：丰田投放L4的量产车，特斯拉在此之前将推出L4系统。
2021年：L4的通用、福特、沃尔沃开始投放量产车，起初可能是仅限于豪华车的昂贵选装件。
2024年左右：L4无人驾驶汽车可能广泛普及，至少可以作为很多主流汽车的选装件。到那时，L4车的区域局限或许不再值得担忧，因为3D地图已经覆盖了多数发达地区。但该系统可能仍然无法在极端天气中有上佳表现。
N年后：第一辆真正的L5无人驾驶汽车将会出现。
长话短说：L4无人驾驶汽车的确很快就会出现，但一段时间内还要面临局限，而能像人类司机一样随意驾驶的汽车可能还很遥远。 
目前，通用、福特、丰田、沃尔沃都在开发L4系统，丰田计划在2020年投放L4量产车，通用、福特、沃尔沃表示2021年量产。值得注意的是，德尔福与Mobileye、英特尔联手，将合作开发L4中“中央传感定位与规划(CSLP)自动驾驶系统”，预计将于2019年投产。使用该系统的汽车可能在一两年内上路。