作為車迷們不可錯過的盛宴之一，兩年一度的北京車展已于昨日隆重拉開序幕。今年北京車展的主題是“定義汽車新生活”，而我們也的確看到廠商們相比于以往，更多的將宣傳重點放在新能源汽車與自動駕駛兩方面。尤其是在整個汽車行業往自動化、電動化方面轉變的大趨勢下，自動駕駛在今年的北京車展上尤其火熱。

圖源：AI智能駕駛圈

到目前，至少已有十家廠商在本次展會上亮相了搭載自動駕駛技術的汽車。除了L4、L5級別的概念車外，我們甚至還能看到一些國產廠商推出了搭載有L2級別的量產車型。廠商們如此密集的發布與搭載有自動駕駛技術的車型，足見大家對于自動駕駛未來的看好。

而除了廠商們動作頻頻之外，政府部門也在自動駕駛領域推出了一系列舉措。進入2018年以來，上海北京等地的自動駕駛路測法規相繼出臺落地，促進了國內自動駕駛企業進行技術研發的進程。

4月，自動駕駛將在全國范圍內進行測試！工信部、公安部、交通部三部委聯合印發《智能網聯汽車道路測試管理規范（試行）》，為各地自動駕駛路測打開了綠燈，而自動駕駛汽車也將在北上廣深之外的更多城市出現。也許我們離真正乘坐自動駕駛汽車的日子已經不遠了！

壹，勢已至

天天聽自動駕駛，你知道其實自動駕駛也是有級別的嗎？目前制定自動駕駛分級制度的市場監督與管理有兩個機構所制定，分別為 SAE 國際汽車工程師協會和NHTSA美國公路交通管理局。由于SAE對于分級的解釋更加詳細、描述更為嚴謹，也以SAE的分級制度為主。

從上圖我們可以了解到，從L0到L2級基本就是初級階段，需要司機主力駕駛，系統僅僅提供輔助功能。例如ACC自動跟車系統、LKA車道維持以及AEB自動緊急剎車系統，現在大部分廠家汽車都已經進入這一階段。

但其實，L3級以上才稱得上是真正的自動駕駛，司機終于可以放開雙手啦。再進一步到L5級別，則完全交由系統控制，我們已經變成了“乘客”。

自動駕駛技術是汽車行業的重要變革，也能夠帶給人們更多期待。如果自動駕駛技術成熟，未來有一天可能真的能夠杜絕醉酒駕駛、疲勞駕駛或是偶爾分心產生的交通事故，更有可能徹底改變我們的出行方式和乘坐體驗，畢竟不用開車，坐上車玩玩游戲睡一覺就到達目的地的生活還是很令人向往的。

現在全世界都在推動自動駕駛的發展，幾乎所有國內汽車企業都已開始布局自動駕駛，自動之潮已至，只待技術完善！

貳，利其器

談到自動駕駛，其實除了各個汽車廠商，更多IT巨頭加入，對于底層技術做出了重要貢獻。這其中也包括英特爾在內，當前IT頂尖技術已經成為支撐自動駕駛的重要元素。

英特爾子公司Mobileye是汽車級計算機視覺領域的領頭羊，一直在自動駕駛方面不斷探索獨門技術：通過單一攝像頭采集路面上車道線、交通標志以及運動物體等肉眼可識別的信息，通過處理器進行分析識別，實現如車道偏離警告、基于雷達視覺融合的車輛探測、前部碰撞警告、車距監測、行人探測、智能前燈控制、交通標志識別、僅視覺自適應巡航控制等功能。

可以看出數據采集與識別等方面，交由Mobileye就OK。另外基于英特爾技術我們還會為自動駕駛配備高性能的計算，讓自動駕駛系統的大腦通過處理器來實現，而Mobileye負責駕駛系統的眼睛，包括傳感器信號處理芯片。這樣腦眼合一，進一步加速自動駕駛平臺的構建，讓自動駕駛成為可能，真正實現L2-L5可定制解決方案。

未來，英特爾會將人工智能作為自動駕駛的重要實現手段，其最終目標是打造一個人工智能駕駛系統。

擁有了腦與眼的自動駕駛汽車，需要一個完整的處理模式實現對海量數據的關聯和融合，去創建環境模型。想要真正實現人工智能駕駛，還需要實現第三階段，讓汽車能夠準確做出決定，判斷如何行進下一步。而在這兩階段的計算與處理方面，可以基于英特爾提供的靈活的架構，為系統設計人員提供了平行處理和順序處理的混合處理模式，從而支持這三個階段的推進，并且優化了功率效率和性能。

基于這套完整的自動駕駛系統架構，也是對工欲善其事，必先利其器的最好闡釋。

叁，合眾謀

那么，現在已經在準備中的計算與處理技術是否就足夠了呢？當然不會，先要擁有完善的自動駕駛技術，必須更多實踐，并且將平臺開放化，從而幫助更多合作伙伴共同研究與發展。

在此前，英特爾就已經宣布諸多在自動駕駛領域的合作，如年初在CES上宣布的Mobileye聯手四維圖新，在路網采集管理和自動駕駛地圖與高精度定位能力上面聯合為國內自動駕駛提供整體解決方案。以及近期宣布的聯合東軟和一汽共同打造“軟件定義駕駛艙”解決方案，都在為實現自動駕駛不斷努力。

同時針對自動駕駛的開發平臺——GO自動駕駛開發平臺也已經推出，并且提供了一種靈活的架構，包括CPU、FPGA及面向深度學習的硬件加速技術。

據了解，GO平臺架構同時具有獨特、優化的并行和順序處理能力，能夠將自動駕駛工作負載歸類為需要高效處理的計算類型。并且可以支持英特爾幾乎所有計算平臺，包括凌動、至強、Arria 10 FPGA進行靈活組合，能夠適應在制定硬件和車輛設計決策很長時間之后發生更改的設計。

此外，英特爾GO車載SDK還能夠幫助開發人員和系統設計師充分利用硬件功能，同時使用各種工具加快開發速度。英特爾的開放平臺將帶來越來越多的合作伙伴，同時也能讓自動駕駛有捷徑可尋，唯有合眾謀之力才能快速推動行業發展。

一輛自動駕駛汽車，將包含超過50萬行代碼，為車內各種系統和算法提供動力，正是這些系統和算法未來有一天可以幫助自動駕駛汽車駛向任何地方。例如：定位系統與地圖，可以幫助汽車了解自己的位置；各種傳感器信息需要感知系統，能夠幫助車輛確定自己附近的情況；實時交通信息的規劃系統，能夠規劃出最優行駛路線。

那么，自動駕駛的體驗會是什么樣呢？最近兩年在中國和美國的很多城市都有廠商在做實際路測，系統也愈發完善，大可以暢享一下我們日后的出行方式究竟什么樣：

清晨，當你準備好出門上班時，直接通過手機APP發送地理位置與請求，稍后片刻，自動駕駛的車輛緩緩而來，通過掃碼驗證身份后直接上車。

緊接著，確定自己的目的地，導航準備好后車輛自動出發。你就可以邊吃早飯邊用車載電視看看新聞，或是干脆補個覺。

此時車輛平穩行駛，沿途的紅綠燈、上下坡道以及需要變道的路段自動駕駛汽車都可以識別，并且做出正確判斷。

自動駕駛汽車傳感器的視覺范圍，比人類駕駛員的視覺范圍要廣，所以，當有人要闖紅燈時，自動駕駛汽車可以先于人類駕駛員發現，并提前預判。

最后，你到達公司樓下，在安全區域下車并關閉車門。自動駕駛汽車可以通過詳盡的地圖與GPS導航來自己尋找停車場，停閉后隨時待命。

想一想還是很美好的，但自動駕駛依然是一個高度的復雜的系統，需要機器持續不斷地深度學習從而應付更多特殊路況、惡劣天氣，就像你智能手機上的APP一樣，需要不斷地更新來完善自己。

相信在不久后的某一天，等待出行的你會以最快速度收到無人駕駛汽車發來的消息：“您好，我已經開到門口，請您上車。”你只需跨入車內繼續做自己的事情，與駕駛相關則完全交由系統去做吧！