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自動駕駛的構想已經存在了數十年，在這期間，谷歌是最早進行探索的企業。隨后，各大企業業投入到自動駕駛的研究中，目前百度自動駕駛出租車(又稱Robotaxi)Dutaxi正式在長沙開放運營；阿里巴巴旗下高德地圖聯合自動駕駛公司AutoX共同啟動Robotaxi項目；吉利旗下曹操出行測試無人駕駛網約車服務……從無人駕駛項目的推進可以看出，人們十分看好自動駕駛的商業化落地。
4月24日小馬智行宣布中標廣州市南沙區2022年出租車運力指標，這意味著自動駕駛車輛正式納入一般車輛的運輸經營與管理范疇內，采用國家統一出租車規范管理，是自動駕駛行業推進技術商業化進程中的重大突破。
自動駕駛≠無人駕駛
人們對于自動駕駛的概念并不清楚，常常誤認為自動駕駛就等同于無人駕駛，但實際上，自動駕駛有著明確的等級劃分,L5級別的自動駕駛才是真正意義上的“無人駕駛”。小馬智行此次中標，其車內依然配備安全員，嚴格意義上來說并不是無人駕駛。
想要實現自動駕駛，首先要在技術水平上有所突破。那么自動駕駛的核心技術有哪些？
車聯網
隨著物聯網技術的發展，車聯網從汽車內部互聯、車與人的交互，慢慢延伸到萬物互聯 。自動駕駛車輛將通車聯網獲取到更多的信息以應對復雜的路況。
我國在車聯網方面出臺了相應的標準，工信部在《車聯網網絡安全和數據安全標準體系建設指南》中提出到2023年底，初步構建起車聯網網絡安全和數據安全標準體系。重點研究基礎共性、終端與設施網絡安全、網聯通信安全、數據安全、應用服務安全、安全保障與支撐等標準，完成 50 項以上急需標準的研制；到2025年，形成較為完善的車聯網網絡安全和數據安全標準體系。完成 100 項以上標準的研制，提升標準對細分領域的覆蓋程度，加強標準服務能力，提高標準應用水平，支撐車聯網產業安全健康發展。
人機交互
當前的人機交互途徑還比較單一，而隨著技術的不斷進步，人機交互的手段將更加豐富。人們可以利用手勢、眼球跟蹤、語音等方式來進行交互。AI計算能對人臉、表情、手勢、語音進行識別，從而實現更加智能的人機交互。邊緣計算的可靠性、實時性和隱私保護將使其成為智能座艙提升算力水平的重要技術，為提升人機交互水平提供算力基礎。
精確定位
自動駕駛汽車由于人為參與的減少需要非常精確的定位。除了基于雷達，激光雷達，GNSS和攝像頭的普通傳感器之外，對于在城市環境中進行自動導航所需的車道級定位來說，軌跡數據十分有必要。當前，用于自動駕駛的高精度定位技術主要有以下三種：
1. 絕對定位技術：全球導航衛星系統，以及UWB、WiF、藍牙等；
2. 環境特征匹配，即基于激光雷達和視覺傳感器的相對位置，將傳感器觀察到的特征與數據庫中存儲的特征進行匹配定位車輛；
3. INS系統提供航跡估計，一種基于慣性導航IMU的組合導航技術。
規劃決策
交通路況具有復雜性，決策系統在自動駕駛過程中做出的判斷和決策對道路安全的影響十分重要。在決策系統中需要考慮場景中其他交通參與者未來的動作，一般來說在一個交通場景中可能有上百個交通參與者與自動駕駛車輛發生交互，這要求決策系統能夠在極短的時間內做出正確的判斷。
自動駕駛，技術先行。想要做好自動駕駛的商業化應用，安全保障是前提。目前來看，自動駕駛在道路安全上還有很長一段路要走。但前有”蘿卜快跑”無人車隊的直播、后有小馬智行自動駕駛出租車的獲批,這些都給了我國自動駕駛技術發展信心。相信隨著物聯網、大數據、AI、5G等技術的進步，自動駕駛會朝著更智能、更安全的方向發展。
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