汽車行業轉型升級速度在加快，汽車產業同仁已經達成一個共識：在未來，汽車新「四化」將取代傳統汽車研發的三大件「發動機、變速箱和底盤」，成為未來汽車技術與應用革新的主要方向和特點。
什麼是新四化？
即電動化、網聯化、智能化、共享化。這裡面，雖然沒有直接提到無人駕駛，但是這裡面，網聯化和智能化，是實現無人駕駛的基礎與前提。
無人駕駛技術是目前人工智能領域最貼近實際的應用，國外的谷歌、Uber、特斯拉等知名企業，寶馬、奔馳等知名車企，還有國內的百度、騰訊、阿里巴巴都在投入巨資研究這個技術。
今年的6月中旬，工信部正式頒發了5G商用牌照。越來越多的人期待5G技術普及以後，汽車從部分自動駕駛模式進化到完全實現無人駕駛，那樣，就可以不用考駕照，設定目的地，直接上車，啓動後它走它的路，我美美的休息一會兒或是做點其他事情，打遊戲，上網看電影、移動辦公，只等著到達目的地，下車走人，車子自動泊位……
看上去好美是吧？可惜，實現這一目標還是太過遙遠了。
先來看最近一個真實案例：
美國在亞利桑那州的一名女性在穿越馬路的時候被一輛測試的Uber自動駕駛的汽車撞傷致死，由此所引發的無人駕駛技術安全性的討論迅速成為熱點，有人認為這是人工智能的缺陷；官方則說並不是Uber的錯，是一場人為事故。有業內人士在交流中透露說，一方面是這個女性突然橫穿牙路，速度太快，又是夜間，另一方面這輛車的識別系統，並未識別出這是一個人，而是認為這是一個類似塑料袋的物體，所以並未採取緊急制動。
這就在一定程度上證明，無人駕駛技術還沒有發展到令人完全放心的地步。
特斯拉在2019年第一季度公佈的數據也很有意思，在其自動駕駛儀安全性報告中提到，自動駕駛儀啓動情況下發生的事故率再次有所增加。特斯拉稱：「在第一季度，啓動自動駕駛儀的情況下，車輛每行駛287萬英里會發生一起事故。而在沒有啓動自動駕駛儀的情況下，每行駛176萬英里就會發生一次事故。實現自動駕駛，是為了保障安全性，如果自動駕駛的安全性還不如人工駕駛，那只能說明，這個技術還有很多缺陷。
5G+深度學習算法+高精度傳感器，才是實現徹底無人駕駛的關鍵。從更專業的角度來定義，智能網聯汽車是指搭載先進的車載傳感器、控制器、執行器等裝置，並融合現代通信與網絡技術，實現車與X（人、車、路、雲等）智能信息交換、共享，具備複雜環境感知、智能決策、協同控制等功能，可實現「安全、高效、舒適、節能」行駛，並最終可實現替代人來操作的新一代汽車。
距離這一步，真的還很遙遠。這是一個體系的互助協同，不是單獨的一輛車，摁下無人駕駛的鈕，就可以實現的。
更關鍵的，還有一個法理問題：如果無人駕駛的車輛，在高速行駛中遇到緊急情況，一邊是懸崖，一邊是行人，如果必須要選一個，這輛智能的車輛，選哪一個？無論它的選擇是什麼，是否能代表車主的意願？
所以，在高度規範的道路交通秩序下，結合5G的普及，實現無人駕駛是可能的，但是在混亂的交通狀況下，不確定的因素越多，無人駕駛，必然會產生各種新問題。
最完美的情況是，在特別的路段或區域（智慧城市），汽車雲與交通雲協同，還要滿足三個關鍵詞：
1、跨視距： 滿足視距和非視距的環境感知，增強感知信息的內容和準確度；
2、低時延： 滿足5 毫秒以內的車雲交互，實現遠程緊急控制以及編隊行駛；
3、高性能： 降低終端的計算壓力，實現多維數據實時分析和場景決策。
在這樣的理想空間里，無人駕駛將是出現事故隱患率最小的，但這樣的空間，需要投入大量的資源財力來建設，所以說，無人駕駛，會率先在一些特定的場所或道路內實現，例如港口、礦區、景區，如果是開放的區域，可能會在相對固定線路的公交上實現。
普通道路上實現完全的無人駕駛，還有很長的一段路要走，國外有行業專家認為，未來幾十年內，自動駕駛技術還無法做到無處不在，無人駕駛汽車也將一直存在限制。那麼，現在的我們，還是老老實實的學交規，考一個駕照吧！