一直以来，关于自动驾驶都有两大技术路线：单车智能和车路协同。简单来说，单车智能就是车子本身智能化很强，什么环境都能自己应付，车路协同就是说汽车得跟周边的人、车、路联网，让这些外部力量帮汽车进行观察、判断，甚至由交通指挥系统直接控制汽车。
今天我们先来聊一聊单车智能。
举个例子哈，像单车智能比较强的汽车，上面就会有毫米波雷达、激光雷达、车载摄像头等各种硬件设备，搭配了先进的视觉和传感技术，对车辆所处的环境进行探测并定位，车机的算力也很强大，能够对各种采集的数据进行分析处理，预测车和环境的变化，作出路径规划，控制车辆自动行驶。如果发展到理想状态，基本上可以说跟一“老司机”没什么区别。
那么现在离“老司机”这个目标还差多少呢?答案是：还有很远。
根据中国国家标准，自动驾驶分为L0-L5共6个等级，目前L3、L4 及以上等级自动驾驶仍以试验和区域性示范为主，而且就老白亲身体验的几个厂家的L4自动驾驶试验来看，车子的行驶速度一般都较低，对突发情况的反应也比较迟钝，顶多算个驾校学员水平，想要规模商业化落地，不是短短几年就能搞定的。
我们上面说的这些，都是在单车智能的范畴下。目前像特斯拉和一些造成新势力都是主要选择单车智能路线。当然它们有自己的理由。我只要把自己的车做到足够的智能化，不管是在哪里，遇到什么样的情况，都能实现自动驾驶，通用性很强。关键是我的技术和产品越好，价值就越高，这十分符合投入与回报的逻辑。
但现实上，近几年单车智能的发展也确实谈不上“快”，甚至可以说是有些迟滞不前。老白觉得主要有这么几个问题：
首先目前车载的一些个软硬件系统，功能和可靠性还很不足，数据采集不全、判断失误、预测失败、控制失效等情况经常发生，除了技术水平本身达不到，高成本也是个问题，毕竟提升采集能力、计算能力都要钱嘛。
其次，中国的交通具有明显的地域特色，像重庆山城地形，交通环境就比较复杂，如果自动驾驶系统中缺少这一块场景数据，可靠性就无从谈起。但你想，仅凭单车智能，要拥有这么庞大的场景数据库，难度和成本又会有多大?
另外老白还觉得，我们追求自动驾驶，一定是预期它能够给咱们带来更加安全、便捷的交通出行体验。所以自动驾驶不光是要达到“老司机”水平，还要超越“老司机”才行。比方说，能够探测前方几公里外有没有堵车，在弯道等视线受到隔绝的地方突然发生事故，能够提前反应，等等。
这些问题怎么解决?我们下一期会聊到，欢迎关注。今天就到这里，谢谢大家。
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