Alpha Go 的胜利给热一场的人工智能概念又加上了一把火。但说到底人工智能的筐，还是要应用场景来装，而无人驾驶是就是现阶段最明确的那个场景。

从20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。目前，世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里，而在美国加州Waymo（隶属于Alphabet）、特斯拉、苹果等许多公司的无人车布局也加快了节奏。

无人驾驶已经走到了哪里？

无人驾驶是在传统汽车产业的基础上融入了智能化、自动化、电动化以及互联网化等技术的综合性产业。近期，包括美国、日本、德国、新加坡、中国等在内的国家和地区都在进一步加快无人驾驶领域的布局。同时，美国交通部也对无人驾驶汽车厂商出具指导意见，无人驾驶法律法规的坚冰也逐渐消融，无人驾驶产业化驶入快车道日程进一步被推进。

当加州已经开放无人驾驶车路测申请，并有包括特斯拉、百度等在内的20家企业已经拿自己的车辆上路测试时，中国国内还没有这样的适用法律出来。去年，长安与博世合作打造的一辆无人驾驶车，打算从重庆一路北上一千公里参加北京车展，但由于没有相应法规规范，中途被叫停。

在技术和应用上面，无人驾驶可以说已经比较成熟了，甚至在政策上也可以看到曙光。但是真正的产业化还需要哪些问题呢？

首先是法律和伦理的问题。在技术不能达到能完全消除事故可能性的前提下，一旦出现交通事故，那无人驾驶汽车的责任认定将会是一个棘手的问题。而在这个问题不能被解决的时候，那民众将无法认可无人驾驶汽车上路的合法性。而这一点，是要靠政府和厂商联合推动的。目前来看，技术最成熟的谷歌在加州的无人车试驾已经没有问题了。这是一个数据的领域，谁能先在路上跑，对于无人驾驶来说是最重要的。谷歌在这一点上，就显现出了它的魄力——将无人车准备在加州投产。

当无人车一旦能跑起来，那么伦理和法律才有可能逐渐的接受无人驾驶。

其次，无人驾驶还需要解决一个车车互动，车路互动，车人互动的问题。在目前来看，车车互动，车人互动存在的问题已经不是很大，但是车路互动是需要大量的基础设施建设和使用习惯培养的。目前来看，特斯拉可能将在这个方向上布局。但是基础设施建设是一个漫长的过程，这将是一个十年左右的跨度。

而就近来看，无人车面临的最关键的问题，依然在于场景。如果无人车的应用场景只能局限在环境简单的专有公路上的话，那么其价值就显得很低了。而真正属于人工智能范畴的无人车，则需要能迅速应对复杂的环境变量。而无人驾驶汽车的应激规避的数据采集需要高度精密的传感器，而且为了确保安全性，这部分的计算系统必须要嵌入车内而不仅仅是云端计算。目前来看，这部分硬件依然是制约着无人驾驶普及的重要因素。

“我对技术发展前景和我们共同构建未来的能力非常乐观。但我也相信，我们欠彼此和世界一个立身何处的清醒认识，为此我们需要通过努力工作来推其前进。如果无人汽车的关键性突破很难，这将又是另一幅光景。我们仍需耐心等待将飞车的梦想转变为现实的契机。 ”埃隆·马斯克这样断言无人驾驶的未来发展。 

本文首发创头条（Ctoutiao.com），作者：魏腾。

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