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随着AlphaGo在人机大战中的胜利，人工智能概念迅速升温，无人驾驶技术也随之受到广泛关注。汽车智能化的不断发展推动了无人驾驶技术的进步，各大车企和互联网公司都在积极布局这一领域。宝马宣布将从电动化转向自动驾驶；美国车企承诺在2022年9月前将自动紧急制动系统（AEB）作为标配；中国汽车工业“十三五”规划提出，到2025年，辅助驾驶系统的渗透率将达到50%，而自动驾驶系统的渗透率将达到10%。

自从谷歌和百度推出原型车以来，无人驾驶技术逐渐成为行业热点。这一技术预计将在未来几年迎来强劲的发展势头，各大企业正加速布局，力争在2020年前实现商业化。这将为投资者带来长达5到10年的中长期投资机会，市场也将围绕智慧交通生态系统逐步展开。

无人驾驶技术是如何实现对车辆的控制的呢？我们可以通过以下几个方面来了解：

环境感知：无人驾驶系统需要大量的信息来运行，就像人类驾驶员一样。它通过摄像头、激光雷达和毫米波雷达等传感器收集数据，以推断周围环境的情况。系统需要识别道路上的其他参与者，如车辆、行人和骑自行车的人，并注意他们的移动和可能的行动。此外，系统还需要检测道路上的障碍物，评估交通状态，以及监测天气状况等。

算法模型：实现人类感知是一项巨大的挑战，不仅需要先进的传感器设备，还需要借助机器深度学习和神经网络等技术。无人驾驶系统将所有传感器提供的信息融合在一起，构建出一个详细的3D交通模型。许多城市道路都面临复杂的交叉路口和其他独特的交通模式及行为，因此需要建立和维护高度准确且详细的环境地图，以便无人驾驶车辆能够具备出色的操控能力。

控制执行：无人驾驶的核心在于决策层。通过融合多种传感器数据，结合精确的定位技术，无人驾驶系统能够以极高的可靠性执行驾驶任务。为了确保安全驾驶，系统需要不断分析和判断所接收到的信息，并从中做出最佳决策，然后精确执行这些决策，使其能够安全有效地驾驶。车辆需要采用更加自然的驾驶方式，同时遵守当地的交通规则，以确保其他驾驶员能够预测其行为。

无人驾驶行业面临的主要问题：

虽然国内外车企和互联网企业纷纷进入无人驾驶领域，但这并不意味着无人驾驶技术即将广泛应用。据美国研究机构调查显示，中国有80%的消费者对无人驾驶持乐观态度，印度有约70%的消费者支持无人驾驶汽车，而在汽车市场更为成熟的欧洲和美国，消费者的态度却较为谨慎。这表明，无人驾驶汽车市场的消费认知尚不成熟，还存在一些门槛。例如，美国Uber亚利桑那州的撞人事件就反映出，政府对无人驾驶汽车的认知还存在不足。尽管美国已有20多个州允许无人驾驶汽车进行路测，但由于对路测的管控过于宽松，导致类似事故频发。

无人驾驶技术面临的挑战主要有以下几点：

认知门槛：包括用户和技术接受度，以及政府对新市场的认知。无人驾驶作为一项新技术，其推广需要政府与市场的共同努力。

技术门槛：尽管Uber事件很大程度上是由于人为因素造成的，但无人驾驶技术本身仍然存在缺陷。ADAS技术到真正的无人驾驶还有一定距离，需要更先进的传感器和更完善的技术。此外，我国北斗导航系统尚不能提供覆盖主要路网的高精度数字地图定位服务，这也制约了无人驾驶技术的发展。

基础设施配套门槛：目前，全球智能道路设施的普及率并不高，许多基础设施缺乏必要的通信系统，无法满足无人驾驶技术的应用需求。此外，无人驾驶汽车的数据交互平台和公共服务平台建设相对滞后，导致不同车辆、企业和行业之间的数据难以实现互联互通。

市场规则门槛：目前，无人驾驶汽车的相关法律法规尚不完善。现有道路交通法规无法适应无人驾驶汽车的需求，法律责任认定存在模糊地带。此外，无人驾驶汽车的生产资质和安全测试标准也尚未明确。这些问题都需要进一步解决，以促进无人驾驶技术的健康发展。