对于许多普通老百姓来说，自动驾驶这个词离我们的距离，似乎比月球还遥远。虽然很多车企都踏入了这片河流，想将这个大蛋糕彻底吃进嘴里。但直到今天，自动驾驶似乎依然是镜中月水中花，距离和我们见面还有很远的距离。

然而作为国内网约车巨头，滴滴似乎并不觉得自动驾驶很遥远，因为就在上个月27日，沃尔沃和滴滴联合推出的首批"自动驾驶"网约车正式上线运营，滴滴选择上海这个国际大都市面向大众开放了自动驾驶服务。为了让本次活动能引起轰动，滴滴出行特意请来了央视"段子手"主播朱广权全程直播了驾驶体验，顺便进行了一次自动驾驶全民科普。

当然除了一系列宣传造势外，滴滴借沃尔沃的名头做自动驾驶出行，也算是找对了“队友”，毕竟沃尔沃多年来一直主打“安全”，而自动驾驶的核心要素也是“安全”，两个安全碰在一起，自然是乘以2的效果，对心里打鼓滴滴到底行不行的人来说，无异于吃了一颗定心丸。

然而，宣传做的再好，自动驾驶最终还是要落地。毕竟是骡子是马拉出来溜溜，体验不好或者功能不全，消费者是很难买单的。对此很多网友和媒体工作人员都去往上海真实体验了一番，自动驾驶网约车。

就网上的实际反馈来看，滴滴出行此次体验大概率是翻车了。因为据网友爆料，滴滴自动驾驶网约车表现的像“新手女司机”，上路就像大姑娘上轿，即便是空无一物的路面，给自动驾驶网约车也走出了“危机四伏”的感觉。

在整个测试阶段，更是出现了自动驾驶网约车被加塞无法识别，遇到突然出现障碍物无法识别，需要远程协助等一系列问题。因此也有网友吐槽，如果道路上出现一辆三轮车算复杂路况，那冲出几个熊孩子或者流浪狗，对滴滴自动驾驶车来说就是不折不扣的灾难。

实际上，就算是滴滴自己似乎对自家自动驾驶车也没什么信心。车上配备的安全引导员绝不仅仅是给乘客解闷，更多时候安全引导员要介入驾驶，才能帮助自动驾驶网约车顺利到达目的地。这和滴滴出行最初承诺的“千亿公里数据支持”相去甚远，其实明眼人都看得出来，如果自动驾驶汽车没有充足的数据打底，即便上路也无法应对复杂的路况情况。

毕竟在我们国家，城市道路复杂情况超乎想象。加塞车只是其中之一，行人飘忽不定的走位，还有心急火燎的外卖小哥，这些都是让自动驾驶网约车头疼的东西。还有各种交通标识，不仅需要自动驾驶车烂熟于心，还需要它可以随时识别才行。否则即便记得再清楚也无济于事。

因此，就如今滴滴自动驾驶网约车噤若寒蝉的走法。就算它能落地推广，恐怕也不会有几个人乘坐。毕竟很多人都是有急事才坐网约车，时间就是金钱，就当下自动驾驶技术很难完美解决这个悖论。

当然和自动驾驶技术本身不成熟相比，自动驾驶想真正做到落地普及，还需要解决一个最重要的问题。那就是道路问题。

和很多人想的不一样，自动驾驶智能汽车的关键因素在路不在车。就拿本次滴滴出行搞自动乘坐体验的博园路来说。

道路两侧每隔百米就有一个门型架子，上面除常规实时监控外，还有DSRC（专用短程通信技术）、GPS差分基站、WIFI等V2X（车联网）的路端等设备，不少门架上的立柱上还有数个滴滴出行LOGO的电控箱。现场工作人员表示，原有路侧设备无法满足使用需求，公司为自动驾驶又增设了专用设备。

你以为这就完了吗？当然不是！当车辆启动行驶后，还会有一个车联网应用场景，将信号灯将读秒信息通过无线通讯传输给自动驾驶汽车。这么做的目的是让自动驾驶汽车掌握红绿灯情况，除此之外，滴滴出行还利用V2X的方式，将行人、车辆的信息传回给自动驾驶车，某些路口旁甚至增设了激光雷达，来辅助车辆对盲区或者恶劣天气下的感知。

然而让人失望的是，即便有这么多设备，滴滴自动驾驶车还是首秀失败，可见自动驾驶是多么艰难。而如果自动驾驶要在全国范围内落地，相关的设备就要布满我国14.3万公里高速两侧，成本投入将非常巨大。

事实上，合肥市今年初已经开建一条全长4.4公里的5G自动驾驶示范路线，总投资为3000万元，平均每公里改造费用达数百万之巨！这个成本显然是非常巨大的。

由此看来，自动驾驶落地任重而道远。

自动驾驶落地难,是技术问题还是路线错误?

自动驾驶落地难的问题涉及到多个方面，其中既包括技术问题，也包括路线规划、市场营销等问题。
技术问题方面，自动驾驶需要解决感知、决策、控制等多个方面的技术难题。例如，自动驾棚物早驶汽车需要实时感知周围环境，并做出合理的决策，同时还要保证车链雀辆的稳定性和安全性等方面的技术问题。

目前技术上的瓶颈主要在于算法的精度和稳定性等方面，特别是在复杂的城市环境中，如何应对人车混行、道路施工、交通信号灯等复杂的情况，仍然是需蚂隐要解决的难题。
除了技术问题，自动驾驶落地难还涉及到路线规划和市场营销等方面的问题。例如，如何确定自动驾驶汽车落地的市场需求，如何建立完善的营销渠道和服务网络等方面的问题。另外，自动驾驶技术涉及到法律法规、安全标准等方面的问题，需要政府、行业协会等各方面共同参与制定相关政策和标准。
因此，自动驾驶落地难是一个综合性的问题，需要在技术、市场、政策等多个方面共同协作解决。

智能汽车的高级别自动驾驶如今面临哪些问题？

如今，高级自动驾驶技术的发展已经遇到了瓶颈 ， 接下来带大家盘点一下在这一领域面临哪些问题。

一、技术存在明显短板。 虽然一些领先企业确实取得了一些技术进展，但其展示的自动驾驶技术都有限制条件。总体来看，当前的自动驾驶技术仍存在明显短板。比如，难以有效应对冰雪路面和复杂光线的环境，识别交警手势、特种车辆等的可靠性不足。很多企业曾展示过可有效识别物体的感知技术，却始终难以实现从“识别”到“理解”的技术跨越，自动驾驶车辆还不能从警察、行人等道路交通参与者的肢体动作中察觉其意图，进而采取可靠的行动。

二、生产运营成本高。L4、L5自动驾驶技术的应用普及将面临传感器、车辆系统、基础设施碧竖等方面的成本问题。虽然这些成本会随着技术发展而下降，但降速相对L2车辆比较缓慢，较汽车的常规价格仍然很高。在相当一段时间内，受限于公众消费能力和汽车企业营销策略，L4车辆数量少，难以通过规模生产降低成本。同时，高级别自动驾驶汽车的运营成本也令人担忧。一项针对旧金山自动驾驶计划部署的案例研究发现，由于自动驾驶车辆远程操作人员的安全监管、执照、保险、维护和其他系统成本高企，自动驾驶出租车很难在市场上与人类驾驶员驾驶的普通出租车竞争。

三、运行存在区域限制。高级别自动驾驶的运行普遍依赖于车联网基础设施，而后者多部署在人口较多地区，这不利于自动驾悔消大驶的大范围开展，特别是与城市和郊区相比，农村地区在短期内难以实现。自动驾驶所用的感知技术在很大程度上仍受天气影响，难以保证雨雪天气和复杂光线环境下的可靠性，所以，现阶段国外道路测试都集中在阳光充足的地区。此外，卫星信号质量、高精度地图桥闭覆盖度方面的差异，也会将自动驾驶汽车的运行区间限制在不同气候环境、不同运行场景，甚至同一城市的不同街道上。真正不受运行区间限制、可在广阔区域连续运行的高等级自动驾驶技术的出现尚需时日。

四、带来的社会影响尚难应对。高级别自动驾驶技术落地可能带来短期内难以应对的社会影响。例如，自动驾驶出租车若占据可观的市场份额，汽车供应链会受到影响，出租车行业从业者的工作也将从车辆驾驶转向路线规划、算法优化、设备维护等技术型工作。这些转变将危及汽车制造和服务行业数百万家庭的生计，但各国主管部门还未能研究和制定适应性政策。同时，公众的汽车消费心理尚未调整。对许多用户而言，汽车不仅是交通工具，还具有身份认同、阶级地位及日常生活物品的携带、储存等功能，自动驾驶技术所规划的共享汽车不适合这些用途。因此，在未来较长时期内，自动驾驶汽车将作为人类驾驶汽车的补充和延伸，而非取代。

虽然目前智能驾驶还有许多壁垒没有突破，但是随着技术的发展，实现无人驾驶指日可待。