遠在幾年前無人駕駛行業就捷訊連連：長安汽車完成 2000 公裏無人駕駛路測，成爲國內首個完成長距離無人駕駛的汽車；新加坡 nuTonomy 公司推出的無人駕駛出租車投入使用，成爲全球第一個向公衆提供無人駕駛出租車的國家；Uber 推出無人駕駛載客服務，在美國賓夕法尼亞州路試運行；百度無人車獲得美國加州上路測試牌照……
然而無人駕駛要達到一個全新的高度，需要滿足“真無人”、24小時以及各種車型各種環境的駕駛。
“真無人”即去安全員，“假如不去安全員，無人駕駛永遠是個僞命題，永遠只能叫輔助駕駛。實現 7*24 小時“全天候”的運營，不僅涵蓋常規化場景，還確保在天氣惡劣、夜晚等複雜場景中也能正常運營。未來無人駕駛還需能取代 A 照、B照、C 照等不同司機，來適配物流、公交、乘用車、配送等場景的應用。
無人駕駛首先需要融合算法的支持。利用多傳感器融合的 alam 算法，構建高精度的三維重建點雲和語義地圖，並基于高精度地圖，車端融合實時的激光定位、視覺定位、語義定位，實現全天候多場景的厘米級定位系統。其次是感知識別系統。假如要確保在任何天氣和場景情況下，都能達到非常好的可靠性，不僅單個感知算法的可靠性和精度要高，同時還要有多樣本。再者要在多應用領域的場景數據驅動下，提供支持全場景的兼顧安全、平順和精准的預測、決策、規劃和控制算法。最後需要多車協同算法來識別交通工具，如在機場裏，識別飛機和特殊車輛，無人車及時自動和安全避讓。
而通常一項技術的發展模式通常爲：技術驅動——商業應用驅動——生態階段。當前無人駕駛處于技術驅動和商業應用驅動切換階段，自 2006 年標志性的美國無人車沙漠競賽事件已有 15 年；距離 2010 年 AI 成爲技術潮流已有10多年，當前相關技術初步成熟，開始進入到商業應用驅動的模式。在商業應用驅動的過程中，不同場景的發展進程不一樣。如無人駕駛在工廠、機場、港口、礦山等場景，開始到達大規模商業應用的階段。
我們應該相信，如今自動駕駛正開啓一個大時代，如同曾經的計算機開啓 IT 大時代、互聯網開啓數據化大時代一樣，自動駕駛也正在將物理世界變成數字化世界，將徹底改變人們的生活，科技促使社會的進步。