堵车，是所有司机永恒的梦魇。
遇到上下班高峰期，原本20分钟的车程要开一个小时；好不容易盼到放长假出游或回老家，却被堵在路上一动不动。看着一眼望不到头的车流，相信大家都会开始盯着眼前的方向盘，陷入沉思：
这玩意儿能不能自己走？
正是基于这样的日常需求，人们对智能驾驶技术的追逐从未停止。
那么，智能驾驶有怎样的前世今生？未来又何去何从？本期文章，让我们先从智能驾驶的发展史出发，一窥它的究竟。
01
智能驾驶的早期探索
对于智能驾驶的探索，早在上世纪20年代就已经开始，无线电技术、高速公路电子化以及模拟摄像头都曾作为实现汽车自动控制的技术手段，在那个时代掀起了自动驾驶的热潮。
1925年的纽约街头人声鼎沸，人们聚在纽约市百老汇门口的一款1926 Chandler汽车旁边，目视着这辆“没有司机的汽车”缓缓从这里出发，驶向第五大道。
这被公认为是最早的人类对于“无人驾驶”的探索。这辆由Houdina Radio Control公司研发的汽车，成为人们最早的对无人驾驶的记忆——虽然严格意义上来说，这次尝试只是无线电接收器装配到汽车上，通过无线电来远程操控，并不是真的无人驾驶。
利用无线电接收实现无人驾驶远程操控图像来自https://www.engadget.com/gallery/self-driving-cars/
但人们探索的脚步并没有停下，很快在1939年纽约世博会上，通用公司赞助了一个名为“Futurama”的工业展览，提出了通过嵌入道路的无线电和电磁设备来提供汽车的电力驱动和控制的自动驾驶方案。
为了验证和推广这一方案，1958年，通用公司与美国无线电公司共同合作，在内布拉斯加林肯市外的高速公路上进行了一系列的汽车实验，并陆续推出几款试验车——Firebirds系列。
进入60年代后，很多公司和研究机构都进行了相关的试验，例如英国运输与道路研究实验室成功地完成了130Km/h速度下在各种天气状况下的试验，并给出分析：道路的负载能力将提高50%，而交通事故将减少40%。
但是进入70年代后，由于埋设电子设备对道路改造具有较高的改造难度和极大的成本消耗，该方案在后来逐渐淡出。
1958年，2款雪弗兰在内布拉斯加州林肯市郊区
一条经改造的高速公路上测试
1977年，日本筑波工程研究实验室第一次将一对摄像头应用到自动驾驶汽车的导航信息检测中，并利用模拟信号处理技术实现了30km/h的实车实验。这次试验虽然依旧需要对高速公路进行轨道辅助改造，但它具有划时代的意义——它为视觉传感器成为自动驾驶的重要感知来源提供了早期的技术尝试和经验积累。
1977年由日本筑波工程研究实验室设计的
装配有视觉摄像头的无人驾驶系统
从上世纪80-90年代开始，基于视觉技术的无人驾驶成为研究重点。慕尼黑联邦国防军大学Ernst Dickmanns带领的研究团队开始尝试利用双目视觉来实现无人驾驶，并取得了众多自动驾驶里程碑意义的成功试验。
其中，1994年10月该团队改造的自动驾驶试验车原型VITA-1和VITA-2搭载一对CCD摄像头，成功在巴黎戴高乐机场附近1号公路上，以高达130公里/小时的速度完成了1000多公里的自动驾驶，期间成功完成诸如车道保持、交通标志识别、车距保持、自动变道等基本功能。
1994年10月巴黎戴高乐机场公路展示的自动驾驶系统，从左至右：UniBwM VaMP、戴姆勒VITA-2和VITA-1
同一时期，美国DARPA（美国国防高级研究计划局）在1984年启动了“ALV自主路上车辆”计划，目标是联合卡内基梅隆大学、斯坦福大学等高校，通过摄像头来检测地形，由计算机系统计算出导航和行驶路线，将激光雷达和计算机视觉一起应用到无人驾驶系统的开发。
其中，卡内基梅隆大学在1995年创建Nav-Lab，并于当年通过搭载更多的计算设备、摄像头和GPS设备，实现近5000公里的行驶，并且超过98%的时间为系统接管横向控制。虽然油门刹车的纵向行为依然由驾驶员操控，但这次尝试的另外一个意义是无人驾驶系统利用了人工神经网络来实现其控制指令。
1995年7月NavLab5开发的自动驾驶原型车从宾夕法尼亚州匹兹堡驾驶到加州的圣地亚哥，累积驾驶5000公里。
1998年，意大利帕尔马大学视觉实验室VisLab通过ARGO项目同样利用立体视觉系统完成了2000公里的长距离实验，其中94%的路程使用自主驾驶，平均时速为90公里，最高时速123公里。
1998年由意大利帕尔马大学视觉实验室
搭建的自动驾驶系统ARGO无人车
与此同时，中国无人驾驶的技术研发也逐步展开。在90年代第八个五年计划期间，由北京理工大学、国防科技大学等联合研制的ATB-1无人车，这是我国第一辆能够自主行驶的测试样车,行驶速度可以超过20公里/小时。
02
智能驾驶备受关注
时间来到21世纪，智能驾驶方向得到了越来越多的关注。特别是DAPAR赛事在美国各大名校的推进和展开，推动自动驾驶技术取得了长足的进步，并且进入到公众的视野。
2004年，DARPA组织举办了第一届DARPA无人驾驶挑战赛，规定了大概142英里(约228千米)的行驶里程，21支队伍参赛，涵盖高校、企业和其他组织的研究人员，最终有15支进入决赛。在第一届挑战赛决赛中，没有任何队伍完成全部里程，其中最好成绩为卡内基梅隆大学的Sandstorm，共完成了大概7英里(约11千米)的路程。
2005年的第二届DARPA挑战赛吸引了195支队伍报名，在进入决赛的23支队伍中，有5支队伍通过了全部考核项目。其中，来自斯坦福大学的Stanley以平均速度30.7km/h，总时长6h53min8s的成绩夺得冠军；卡内基梅隆大学的Sandstorm和Highlander以平均速度分别为29.9km/h和29.3km/h分获亚军和季军。
2005年来自斯坦福的Stanley成功率先完成比赛
2007年，DARPA 将比赛带入城市道路，车辆必须遵守城市的交通规则，同时需要和其他汽车进行复杂的协同交互，这大大增加了挑战赛的难度。这一次，卡耐基梅隆大学和斯坦福大学的参赛队伍分获冠亚军，巧妙的360度全景相机的设计，成为了本届赛事的一大亮点。
DARPA成功举办之后的2009年，首届中国“智能车未来挑战赛”在西安举行，来自湖南大学、上海交通大学、西安交通大学、清华大学、北京理工大学等高校的团队参加了比赛，开启了中国智能车挑战赛的序幕，为基于中国路况的自动驾驶方案提供了宝贵的实践，也为后来自动驾驶人才的培养奠定了坚实的基础。
03
智能驾驶的商业化落地
DAPAR赛事的举办，不仅在全球范围内燃起了各个高校和研究机构对自动驾驶技术的热情，也催生了自动驾驶的商用化研发。
当时时任斯坦福大学终身教授的塞巴斯蒂安·特隆(Sebastian Thrun)，在带领斯坦福团队取得DAPAR挑战赛优异成绩的同时，被谷歌公司的联合创始人拉里·佩奇看中，特隆于2010年放弃终身教职，加入谷歌成为Google X项目的创始人和负责人，开启了自动驾驶行业领头羊的自动驾驶商用化的道路。
从2010年以来，以Google为代表，无人驾驶技术正式进入商用开发阶段。与此同时，中国也在积极布局无人驾驶技术的开发。
塞巴斯蒂安·特隆
对于完全自动驾驶的（>=L4）商业化落地，主要针对RoboTaxi和RoboTruck的场景应用，有大量的来自于高校和企业的研发人员进行了马拉松式的探索，但是依然有大量的长尾问题亟待解决。
1
2009年1月17日
Google的自动驾驶项目Project Chauffeur正式启动，几周后，由一辆丰田普锐斯改造的谷歌第一辆自动驾驶样车上路测试。
2
2011年7月14日
国防科技大学联合一汽集团改造的红旗HQ3首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶试验，创造了中国自主研制的无人车在复杂交通状况下的里程碑。
3
2014年
谷歌公司对外公布无人驾驶整车设计，并于2015年正式亮相设计的原型车，开始上路测试。
4
2015年12月
百度对外公布其无人驾驶车在国内实现了最高可达到100km/h的时速，且涵盖城市、环路和高速等众多场景的全自动驾驶。
5
2015-2016年
随着进场自动驾驶赛道的玩家越来越多，Drive.AI, AutoX, Pony.AI, Nuro等创业公司相继创立，先后提出包括激光在内的多元传感器解决方案，并逐步形成了RoboTaxi为主的自动驾驶商用化路线,自动驾驶的技术发展进一步提速。
6
2016年12月
谷歌正式将无人驾驶项目独立出来，成立了Waymo，同时各大无人驾驶公司在加州逐步实现大规模路测。
7
2017年7月5日
百度AI开发者大会上，李彦宏乘坐基于Apollo技术的自动驾驶汽车开上五环，并收到一张罚单。同年8月，百度和江淮汽车合作规划，标志着百度开放的Apollo平台首次落地。
8
2019年
谷歌Waymo已经完成了145万英里总测试里程、平均13219 英里一次人为介入的业内标杆。
9
2020年10月8日
美国当地时间，Waymo正式通过旗下打车APP Waymo One在凤凰城提供无人驾驶服务，完成Robotaxi模式下商用化的里程碑。
10
2021年4月18日
专注于L4级别自动驾驶卡车在干线物流应用的图森未来正式登陆纳斯达克，成为自动驾驶全球第一股。上市首日，发行定价为40美元/股，共发行3378万股，计划募资规模84亿美元。
与此同时，很多一级和二级汽车产业供应商联合汽车制造商，包括造车新势力，也在通过自下向上的方式逐步实现无人驾驶应用的落地。他们从最低级别的驾驶辅助切入，伴随着传感器、计算平台以及软件算法的进化，逐渐升级到较高等级的无人驾驶功能。这类典型的方案提供者包括传统一级供应商博世、大陆、法雷奥、德尔福等，也包括视觉软件或计算平台的解决方案的提供者Mobileye， Nvidia等。
Mobileye于1999年在以色列成立，并在耶路撒冷建立研究院，旨在研发能够提供图像处理的微处理芯片。2004年，Mobileye成功研发出第一代承载机器视觉算法的芯片产品EyeQ1，并支持了前向预警、车道偏离预警以及智能大灯等一系列ADAS(Advanced Driving Assistance System,高级驾驶辅助系统）应用，并在接下来的10年间不断升级迭代。
2014年，Mobileye推出的EyeQ3开始支持L2级别（部分自动化）自动驾驶，并在接下来的1年里同25家以上的主机厂展开合作，售出接近10 million级别的芯片。4年后，Mobileye发布2.5TOPS算力的EyeQ4， 能够支持接近L3级别（有条件自动化）的自动驾驶。
目前，Mobileye芯片已经成功升级为EyeQ5，在进一步优化核心技术的同时，Mobileye也开始布局更高层次的自动驾驶应用。2021年12月，Mobileye与全球第三大公共交通运营商 RATP 集团合作，在巴黎推出首个自动驾驶出租车服务。
在2022 CES上，Mobileye介绍了公司的FMCW激光雷达处理芯片，可以获取三维位置的同时得到速度估计，并且对其他雷达信号的干扰有很好的抑制。
除了以上例举的很多供应商以外，特斯拉的自动驾驶系统成为了量产乘用车方案中的标杆产品。特斯拉是截止目前全球唯一一家实现了自动驾驶核心领域全栈自研自产的科技公司，在数据、算法、算力等各个层面打造了一套包含感知、规控、执行在内的全链路自动驾驶软硬件架构。
特斯拉从2014年开始和Mobileye合作探索智能驾驶领域，开发了支持基本的半自动驾驶和停车功能的Autopilot软件系统，并搭载支持Autopilot的硬件平台HW1。2016年后特斯拉转入独自研发，并在接下来的两年相继发布HW2和HW2.5，将Autopilot软件系统升级到了全自动驾驶功能，能够支持绝大多数的场景驾驶。
2019年9月，特斯拉发布了自己打造的SoC的HW3，算力达到了144TOPS，并发布支持FSD（Full Self-Driving）的软件系统，能够实现自动变道、停车召唤等功能，并且具有更好的可视化。2020年，Beta版本FSD发布，对路口预测、交通指示信号等场景提供了更好的支持，为城市道路的应用奠定了基础。
2021年8月20日，特斯拉在AI day上更加详尽地介绍了其主要方案，包括HydraNets神经网络架构和以纯视觉（摄像头）为依靠的自动驾驶软件。该架构能够在包括CNN主干网络的同时，引入最新的Transformer技术进行跨视野特征关联，以及Spatial RNN的方式进行时序信息的融合，从而得到场景的全方位感知和预测。
特斯拉在2021 AI day介绍神经网络架构
自动驾驶企业在技术路线和深耕领域上也形成清晰的格局，新型汽车产业正呈现加速融合态势，传统的链式产业正在向圆桌式产业生态闭环转型，汽车产业价值链正在重塑。参与者们以城市为载体寻求业务落地，一场围绕城市资源的“抢滩战”正在全国范围内打响。
1
2020年8月
百度与广州黄埔区合作开展广州开发区智慧交通项目，建设车路协同路网基础设施、智能信号灯控制系统、智能停车泊车、百度Apollo智能汽车生态基地、以及Apollo自动驾驶运营基地。
2
2020年12月
国务院各机构各部、交通运输部发布《交通运输部关于促进道路交通自动驾驶技术发展和应用的指导意见》。
3
2021年4月
华为联合体中标深圳交通运输一体化智慧平台一期项目。
4
2021年7月
工信部发布《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范(试行)》。
5
2021年8月
《汽车驾驶自动化分级》国家推荐标准(GB/T 40429-2021)正式出台，并将于2022年3月1日起正式实施，长期以来被美国SAE 统治的汽车自动驾驶分级标准迎来了国内的对标标准。
6
2022年1月
蘑菇车联与云南大理合作，落地云南大理自动驾驶生态旅游示范项目。
从自动驾驶越来越成熟的商业化探索中，不难发现自动驾驶技术离我们的日常生活已经越来越近。我们也看到特斯拉、百度、美团、小鹏等等，越来越多无人驾驶的车辆出现在我们的视野。
小黄车又是在给哪个吃货送外卖呢
但从今后汽车行业对自动驾驶的需求状况来看，广义自动驾驶的实现仍然具有较大瓶颈，需要更长的研发周期。针对具体的行业应用进行特殊场景定制，或者针对用户驾驶过程中公认的痛点进行半自动驾驶研发，在一定时期内仍然是自动驾驶进入我们生活的主要方式。基于不同门槛、不同类别的差异化场景，构建出技术手段与具体场景的最佳结合方案将成为自动驾驶公司的核心竞争力。
因而，能否在不同时期下根据当时的技术和应用发展状况，以及社会接受程度，定义出适应时代发展的产品形态，将成为无人驾驶技术能够具体落地并不断发展和进步的重要因素。技术革新、交叉应用、社会接受、以及产品形态，这些将在接下来的十年甚至更久远的将来，成为无人驾驶技术发展和应用的重要支撑。
1956年的自动驾驶广告
或许就在不久的将来，“吃着火锅唱着歌，打会游戏按个摩”将成为汽车的标配，而这张出版在1956年报纸上的自动驾驶广告，已经变成可以期待的明天。
长路漫漫，需要脚踏实地，砥砺前行，也需要高瞻远瞩，洞悉方向。
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