[汽車之家 技術]  以下對話來自工作群聊，真不是編段子：“誒？今天用滴滴打車，出來個未來出行？這是啥？”“可能是什么奇怪的電動車吧？”“不是，還得預約，僅限上海，好像和自動駕駛相關。”“自動駕駛？別逗了，該不會又是輔助駕駛硬吹成自動駕駛了吧？”“那你約一個看看咯？”然后就有了今天的選題。沒錯，我今天第一次體驗到了真·自動駕駛的滴滴專車！

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　　1、別看功能似乎差不多，但輔助駕駛真不是自動駕駛！關鍵差異在于是否具備真正意義上的自主執行能力

　　2、輔助駕駛與自動駕駛在技術難度上也完全是兩個概念，各個維度都是兩個概念

　　3、目前最新版滴滴可以在上海安亭預約自動駕駛體驗，屬于限定開放道路的SAE L4級

　　4、滴滴做自動駕駛最大的優勢在于相當龐大的數據庫，這對于建模、算法優化和AI都有很大幫助

　　5、體驗結果：滴滴自動駕駛系統更趨近于人為駕駛感受

○ 輔助駕駛真不是自動駕駛！

　　在聊今天的話題之前，我還是先按照慣例給大家說一下關于輔助駕駛與自動駕駛的的一些小知識，以便對接下來文章當中所涉及的內容有個更好的了解。

　　自動駕駛目前在全球尚未完全開放，其中包含兩個重要原因：法律/道德問題，以及配套硬件/算法問題。前者顧名思義，我舉個簡單的例子您就明白了：如果該車真的是自動駕駛，那么出了事故算哪一方的責任？輿論會不會對這項技術不信任？另一個問題就比較復雜了，我先來給大家說一下輔助駕駛與自動駕駛的區別。

　　想要做到讓車輛自主執行可靠安全的操縱，這里面涉及到的技術領域要比輔助駕駛復雜很多。雖然從評級角度來說，這二者之間的功能性差異并不大，但既然涉及到了自主判斷控制問題，就勢必要牽扯到更多的傳感器、處理器、算法和執行邏輯，背后需要建立的工程遠比一次簡單的升級開放復雜很多。

　　車輛本身依靠自身傳感器和控制模塊可以實現車輛對外的判斷執行工作，但自動駕駛絕不可能僅僅依賴車輛，萬一傳感器出現問題，或者有障礙物阻擋傳感器的判斷，僅靠堆傳感器是遠遠不夠的，還需要外部設施和其它交通參與者的配合。

　　說簡單一些，就是車輛除了對外收集道路信息（包含路上的其它汽車、行人、電動自行車、動物、路標、分道線、紅綠燈、斑馬線等等各種采集到的信息）之外，這些外界信息也要與車輛進行“溝通”。比如看紅綠燈這種事兒，萬一前面有個大車，車上的攝像頭看不到紅綠燈了，它就可以通過V2X技術獲取紅綠燈讀秒的實時數據。亦或者有一臺自動駕駛車輛想并道，在它旁邊的車正巧也要并道，兩個車可以依靠V2X技術去判斷誰先誰后，降低一起并道發生碰撞的風險。

　　這一大堆數據的配合，才是做自動駕駛的基礎。當然我并不是說有了這些就萬事大吉，就像咱們開車一樣，遇到狀況得反應迅速，所以對于數據的處理能力也格外重要。這里不僅包含車輛本身對于大量數據的判斷處理能力，還包括網絡環境是否支持這樣的大流量數據傳輸，以及車輛自身的自主學習完善能力（說的洋氣一些就是AI）。