随着无人驾驶多次上路测试，印象中还停留在“概念”层面的无人驾驶汽车，似乎进入日常生活的脚步越来越近了，各大科技公司和汽车厂商均在加大对无人驾驶的投入，资本也纷纷抢滩市场。在2019年7月3日的百度AI开发者大会上，吉利控股集团与百度共同宣布，双方将在智能网联、智能驾驶、智能家居、电子商务等AI技术在汽车、出行领域应用展开全面战略合作，共同研究、探索“最强汽车+最强AI”，携手加速中国智能汽车的大规模普及。
在2018年的3月，吉利发布吉客智能生态系统(GKUI)，凭借其优秀的平台能力和开放性，目前已拥有超过100万用户。吉利官方认为，吉客智能生态系统是行业增速最快，用户最为活跃的车载智能网联系统。目前，博越PRO车型上搭载的GKUI 19系统已实现了和百度AI的相互赋能，作为线上线下高度融合的智能移动终端，也兼具车家互联、车联万物的强大能力。从吉利博越PRO开始，吉利汽车将开始全面搭载融合小度车载交互系统的GKUI19系统。
百度于2017年正式发布Apollo，目前156个生态合作伙伴加入Apollo开展研发和产品合作，覆盖了全球顶级OEM、Tier1、出行服务商，已成长为全球最强大的自动驾驶平台和生态。Apollo目前形成了Apollo开源平台和Apollo企业版两大品牌。Apollo 企业版以服务智能交通和智能汽车为目标，为OEM和城市提供了量产、定制、安全的6大量产解决方案;Apollo开源平台累计发布了7大版本，累计全球15000名开发者，搭载Apollo开源平台的无人驾驶车辆已经成为全球规模的最大的无人驾驶车队。而吉利同百度在这方面的合作，无疑将加速双方在自动驾驶领域推进的速度。
感知是无人驾驶的核心
无人驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，通过电脑来实现无人驾驶，可以在没有任何人类的主动操作下，自动而安全地操作我们的机动车辆。
从技术角度讲，自动驾驶又分为感知定位、规划决策、执行控制三个部分。要实现自动驾驶，除了算法创新、系统融合之外，还需要来自云平台的支持。“感知定位是无人驾驶汽车能否上路的关键点。”余崇圣说，无人驾驶汽车必须要能够识别交通信号和标志，以及其他汽车、自行车和行人，必须能感知前方物体的距离和速度，以便作出对应反应。
目前，无人驾驶汽车主要通过摄像头(长距摄像头、环绕摄像头和立体摄像头)和雷达(超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达)实现感知的。但是不同的传感器有利有弊。
现阶段应用较多的毫米波雷达，穿透力强，成本较低，但探测距离受到频段损耗的直接制约，并且对周边所有障碍物无法进行精准的建模。激光雷达的优势在于其探测范围更广，探测精度更高，综合能力高，但价格不占优，价格上就是一个硬伤。
预判能力还待发展
无人驾驶汽车想要上路，就要对对软件、硬件的稳定性和契合程度提出严苛的要求。由于汽车驾驶过程中的场景复杂并且多变，加上交通通畅程度难以预估，稍有差错就可能付出生命的代价，所以在无人驾驶中，正确的预判及正确的操作变得极其重要。
而预判显然是来自于感知数据采集，以及大数据的应用。无人驾驶汽车的数据采集很大部分依靠传感器。传感器将采集的数据回传，经过不断地收集、分析数据，让无人驾驶汽车遇到突发情况时，在尽可能短的时间内做出反应。
“可目前来看，数据采集还不足，也影响到了预判。”他表示，机器视觉还需要提升计算能力和感知能力，以确保采集的数据准确，同时，准确且大量的数据也指导无人驾驶汽车做出正确的预判。
除了有技术瓶颈之外，我们也在担心无人驾驶汽车上路的法律问题。我们国家当前对自动驾驶管控的法律法规还不健全。现在世界各国均出台了一系列法律法规，可以肯定的是，未来在车企、交通部门等多方面的产业支撑和政策配合下，法律问题不会是无人驾驶汽车上路的最大阻碍。
