全智能无人驾驶汽车 无人驾驶汽车技术成熟了吗
其实全智能无人驾驶汽车的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解无人驾驶汽车技术成熟了吗，因此呢，今天小编就来为大家分享全智能无人驾驶汽车的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
自动驾驶汽车有哪几款
1、长安CS55
作为此次L3级路试主角，长安汽车对于自动驾驶的研究水准自然毋庸置疑。早在两年前的智博会上，长安汽车就展示了具备L4级自动驾驶的逸动EV460车型，走在了行业前列。
其后，长安CS55的推出更让长安成为了名副其实的自主品牌自动驾驶“一哥”，这款车型集合了低价位、高智能于一身，同时它也是首款搭载L2级自动驾驶系统的自主品牌车型。
长安CS55所搭载的IACC系统的感知硬件为摄像头+毫米波雷达，与特斯拉相似，目前这套系统已经经历了2年时间磨砺，安全性能已经很有保障。
2、吉利缤越
长安之后，国内另一大厂吉利也开始将L2级自动驾驶系统搭载在自家车型上，首先受益的自然是缤瑞和缤越两款车型。
作为面向年轻消费者的两款车型，它们的造型足够新潮，显然L2级自动驾驶是另一大卖点。以缤越为例，它能够在全速域中实现ACC自适应巡航，AEB-P城市预碰撞安全系统能识别出80cm以上的车辆和行人，再加上其他ADAS系统配合，已然具备L2级自动驾驶实力。
3、哈弗F7x
与缤越一样为年轻消费者而来的哈弗F7x，同样具备L2级自动驾驶能力。长城汽车在哈弗F7x上集成了包含TJA交通拥堵辅助、ICA智能巡航辅助等多项智能系统，它们能为哈弗F7x提供60-150km/h车道居中或随车巡航行驶，同时有效预防碰撞。
哈弗F7x在首都环线高速公路上以L2级自动驾驶编队行驶了17公里，并获得了“世界上自动驾驶行驶距离最长的车队”的世界纪录证书，足以看出长城汽车在自动驾驶领域的造诣。
4、福特福克斯
目前福特在售的多款车型均有福特Co-pilot 360系统加持，均能够实现L2级自动驾驶。就以最先搭载该系统的福克斯来说，它具备两大功能。
首先是智能感应制动保护系统（AEB），它能实现紧急制动，防患于未然；其次是全速智能自适应巡航控制系统和智能领航辅助系统，它们配合起来能够实现车辆保持车道自行行驶以及跟车行驶。
在一众合资、豪华品牌将自动驾驶作为加价筹码的时候，福特率先将其投放于平民车型，此举足以看出福特对于消费者的诚意。
5、宝骏RS-5
宝骏品牌一直都是爆款制造者，即将推出的RS-5同样具备爆款的特质。RS-5将是首款采用全新LOGO的宝骏品牌车型，新LOGO造型更具现代感，受到了网友的一致好评。
新车的外观采用了最新的家族式设计，分体式大灯搭配大尺寸中网富有未来感。内饰层次感丰富，配色和细节设计都比较大胆。
全新的RS-5搭载了由博世定制的ADAS系统，囊括了14项驾驶辅助和主动安全功能，是目前市面上功能最全的ADAS系统。其中就包括ACC停走型自适应巡航、LDW车道偏离预警、BCA弯道巡航辅助、TJA交通拥堵辅助、ICA智能巡航辅助等功能。这些高端配置将会出现在除了入门版以外的所有车型上。
无人驾驶汽车的关键技术
总的来说，无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。
1.环境感知技术
环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息，为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后，提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们采用两种方法进行检测：
无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。
无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。
而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题，但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。
2.导航定位技术
无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。
自主导航技术是指除了定位辅助之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类：
相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部本体感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。绝对定位：主要采用导航信标，主动或被动标识，地图匹配或全球定位系统进行定位。
组合定位：综合采用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPS+地图匹配、6PS+航迹推算、GPS+航迹推算+地图匹配、GPS+GLONASS+惯性导航+地图匹配等。网络导航能随时随地通过无线通信网络、交通信息中心进行信息交互。移动设备通过移动通信网与直接连接于Internet的WebGIS服务器相连，在服务器执行地图存储和复杂计算等功能，用户可以从服务器端下载地图数据。网络导航的优点在于不存在存储容量的限制、计算能力强，能够存储任意精细地图，而且地图数据始终是最新的。
3.路径规划技术
路径规划是无人驾驶汽车信息感知和智能控制的桥梁，是实现自主驾驶的基础。路径规划的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准，寻找一条从起始状态包括位置和姿态到达目标状态的无碰路径。
路径规划技术可分为全局路径规划和局部路径规划两种。全局路径规划是在已知地图的情况下，利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界，确定可行和最优的路径，它把优化和反馈机制很好的结合起来。局部路径规划是在全局路径规划生成的可行驶区域指导下，依据传感器感知到的局部环境信息来决策无人平台当前前方路段所要行驶的轨迹。全局路径规划针对周围环境已知的情况，局部路径规划适用予环境未知的情况。
路径规划算法包括可视图法、栅格法、人工势场法、概率路标法、随机搜索树算法、粒子群算法等。
4.决策控制技术
决策控制模块相当于无人驾驶汽车的大脑，其主要功能是依据感知系统获取的信息来进行决策判断，进而对下一步的行为进行决策，然后对车辆进行控制。决策技术主要包括模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。
决策控制系统的行为分为反应式、反射式和综合式三种方案：反应式控制是一个反馈控制的过程，根据车辆当前位姿与期望路径的偏差，不断地调节方向盘转角和车速.直到到达目的地。反射式控制是一种低级行为，用于对行进过程中的突发事件做出判断，并迅速做出反应。
综合式控制在反应层中加入机器学习模块，将部分决策层的行为转化成基于传感器的反应层行为，从而提高系统的反应速度。
百万购车补贴
无人驾驶汽车技术成熟了吗
鉴于试车比较多的缘故，我认为无人驾驶的技术还处于发展中的阶段，特别是指出L2.5级别的自动驾驶中还存在不能识别雪糕筒等障碍物的问题，期待之后的L3级能否将自动驾驶变为实用工具。
无人驾驶技术还不够成熟，但是越来越多的用在了车上，自动驾驶先是解放人的脚，再是解放人的手，最后眼睛也不需要看了，大概就到达了无人驾驶阶段。现在是一个次时代，随着5G信号的普及，自动驾驶技术更加容易实现，现在很多城市都开放了无人驾驶道路测试，未来谁也说不准。
大家好我是大锤聊车，无人驾驶汽车技术成熟了吗？
目前从全球范围来看，无人驾驶技术还不成熟。
什么是无人驾驶技术
无人驾驶或者叫自动驾驶，是通过各种传感器、相机等采集的信息传输给车内计算机系统，经过电脑分析来操控汽车从而实现无人驾驶。国外比较有名的例如谷歌公司研发的无人驾驶汽车，国内百度也在做无人驾驶，无人驾驶技术的实现直观的好处就是解放人们的双手，从感性驾驶到理性驾驶减少交通事故的发生，可以预见无人驾驶的普及能让未来的交通变的更加智能。
无人驾驶需要走的路还很远
理想很美好，现实很骨感，从目前道路上行驶的汽车我们能发现，几乎没有无人驾驶汽车。无论是谷歌还是百度，想要普及无人驾驶，需要解决的问题还有很多，例如无人驾驶汽车和人驾驶的汽车怎样“和平共处”，无人驾驶怎样处理应急事件，无人驾驶系统出现故障该怎么处理等等，谷歌的无人驾驶汽车就多次发生过交通事故。无人驾驶很美好，想要实现还需要走很长的路。
汽车无人驾驶技术其实就是汽车智能网联技术。随着汽车的普及，人们对于汽车的要求从性能、外观、排量等功能性问题，向自动泊车、自动避障、无人驾驶等“智能化”方向靠拢。目前，汽车“智能化”虽然已广泛应用于汽车，许多汽车智能功能已经为人们熟悉与使用，但人们对“汽车智能网络”的概念还是相对模糊。
什么是智能网联汽车?
智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与车、路、人、云等智能信息交换、共享。具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，达到安全、高效、舒适、节能行驶，并最终实现替代人来操作的新一代汽车。
用通俗的话来讲，现在汽车功能中的倒车雷达、倒车影像、自动泊车、自动避障、远程遥控等等功能，都属于智能网联的范畴。而智能网联的最终方向则是实现汽车的无人驾驶。
我国智能网联汽车智能化分级标准与国外有一定区别，但在智能化层面几乎也是大同小异，共分为两个层级：
人监控驾驶环境（驾驶辅助、部分自动驾驶）和自动驾驶系统监控驾驶环境（有条件自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶）。
智能网联汽车核心技术
环境感知技术、无线通信技术、智联交互技术、车载网络技术、先进驾驶辅助技术、信息融合技术、信息安全与隐私保护技术、人机界面技术等；
我国智能网联环境现状
我国是世界上汽车保有量最大的国家，庞大的汽车用户群体为智能网联汽车发展创造巨大的潜在市场。中国汽车用户对于智能网联技术的接受程度相较国外汽车用户好很多，对于智能化汽车所具备的各项功能。相关数据调查显示：无人驾驶功能接受度为75%，新能源（电动或混合动力）汽车接受度为79%。智能网联技术为汽车行业增添生机，作为新兴行业，智能化汽车还在不断研发的阶段，需要更多人才。
湖南万通技工学校汽车运用与智能网联专业：
学制三年，核心课程涵盖汽车发动机系统、汽车底盘系统、汽车电路电控、汽车美容、汽车快修快保、汽车钣金、新能源汽车结缘及故障诊断处理、智能网联汽车核心技术（环境感知、无线通信等）。该专业涵盖燃油车、新能源车及智能网联汽车的系统学习，就业面十分广阔。
汽车智能化技术层面的突破，需要吸收大批相关技术人才，其发展前景也呈现良好态势。抓住智能网联汽车的风口，你就是下一个智能型人才。
无人驾驶汽车属于人工智能吗
在这里同时也希望大家能够喜欢我的分享，大家如果有更好的关于这个问题的解答，还望分享评论出来共同讨论这话题。无人驾驶汽车是指通过车载传感系统得到本车位置，同时感知道路、车辆等周围环境，自动规划行驶路线，自动控制车辆的驱动速度、转向和制动，能主动对障碍物进行避障，最终控制车辆到达目的地的智能汽车。在此基础上，还涉及衍生的V2V、调度管理系统、人机交互系统等技术。
人工智能是对人的意识、思维、动作等过程的模拟。人工智致力于研究能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
而根据无人驾驶汽车的功能模块，可将无人驾驶的关键技术分为：定位导航技术、环境感知技术、规划决策技术和自动控制技术。
在无人驾驶技术中的各个模块中，其实都涉及到人工智能的某个方面，比如环境感知需要图像识别的支持，决策规划离不开专家系统等。
因此，可以说无人驾驶技术是人工智能的一个具体应用。在以上的分享关于这个问题的解答都是个人的意见与建议，我希望我分享的这个问题的解答能够帮助到大家。
我最后在这里，祝大家每天开开心心工作快快乐乐生活，健康生活每一天，家和万事兴，年年发大财，生意兴隆，谢谢！
其实，这要看对人工智能的定义是什么，在很多人看来这就是人工智能，甚至官方或者政府也定义为人工智能应用，的确相关于之前汽车，无人驾驶的应用可以说是跨时代的。
但就我个人认为，这并不能算是人工智能，而且按理以现在人类可以达到的算力是没有可能实现真正的人工智能（量子机有可能达到）。无人驾驶说白了只是基于各种传感器数据再利用一系列预设算法进行机器判断，没有体现真正的“智能”（自我思考和判断，当然这个是很可怕的）。
所以我个人认为无人驾驶只是基于现有互联网，物联网（射频技术、传感器技术，图像识别技术等）联动的一个高级应用形式，离真正的“智能”不可同日而语。
无人驾驶和人工智能是两个概念，但是人工智能里面一定包含了无人驾驶这项技术。说一下我理解的观点，希望可以给你有所启发。1.无人驾驶是汽车科技的一种技术提升。汽车工业发展到现在一百多年历史，从最早的工业革命开始至今各种品牌百花齐放，无论在车身结构和驾驶体验都得到了质的飞跃，但是越来越多的竞争和市场也让各大汽车企业有效科技创新，从ESP车身稳定系统、四驱、自动大灯延迟、导航、无钥匙进入、车道偏离防碰撞安全系统等等，再到现在汽车中控都装备了智能触摸显示屏，都说明了汽车科技进步和发展是日新月异，智能汽车也将是以后的趋势。
2.无人驾驶是汽车科技的一种人为需求。无人驾驶按照现在分级别的话其实是自动驾驶的最高等级，看过一篇文章是这样分类的：目前我们在市场上所能见到的自动驾驶主要有5个级别，分别是从L0-L5。首先，所谓的L0级自动驾驶也就是没有任何自动化技术，车辆驾驶完全靠驾驶员自己操作。而L1级驾驶又被叫做辅助驾驶，其中包括定速巡航，自动泊车以及车道保持等基本功能。这些功能可以让驾驶员在驾驶汽车的过程当中避免一些疲劳驾驶，不用耗费过多的精力。L2级驾驶也就是半自动驾驶，是目前市面上最常见的，在大多数的车型中我们都能够看到，其中包括自动辅助驾驶，危险预判刹车等功能，在安全性能方面还是比较可靠的（比如沃尔沃）。L3级驾驶又被称为有条件自动驾驶，与L2级相比，它可以在正常的路段下实现完全自动化驾驶，但是在一些紧急情况发生时，还是需要人工来进行辅助制动（比如特斯拉的自动驾驶技术）。L4级驾驶属于高度自动驾驶，汽车的整体制动性能以及反应能力已经达到了一个比较高的水准，驾驶员坐在汽车内部不用自己操控，而且汽车行驶比较平稳顺畅（这个在某些高端车型上已经实现，但技术还不完善）。最后一个级别就是L5级自动驾驶，它可以实现无条件的全自动驾驶技术。也就是不管在任何情况下，都不用担心路况以及天气，只需要坐在车里面休息就可以了，这才是真正的无人驾驶。
3.要实现无人驾驶必须和人工智能相结合。只有开发了相关电子程序，运用到汽车上，才能完成真正的无人驾驶，目前也是趋势。其实在某些科幻电影中，已经预示着汽车今后的变化，将会更快更科技，交通事故更少。当然，进步空间还非常大。
最后，个人觉得，无人驾驶如果普及了实现了，再好，也不要过度依赖，驾驶感受毕竟是人的一种体验和感觉；人工智能再先进，也需要人来控制，毕竟只是智能系统。人，才是关键，你说是吗？
可以肯定的是，无人驾驶属于人工智能的范畴，属于人工智能的一种，比较有代表性的是google的无人驾驶技术。
人工智能不一定是人形机器人，具有人类思维模式的计算模型和方式也是属于的，他可以自主地与人交互。比如现在的语音陪聊机器人，电话机器人，它并没有机器组成部件，背后作支撑的是人工智能的运用从逻辑运算来说，无人驾驶汽车从感知，操作，应急等方面几乎和人的反应是一样的了，有些方面甚至还要超过人类！但是也不能说现在无人驾驶技术能够完全代替人类！
无人驾驶汽车的出现将会减少市场对货车司机、出租车司机及其他职业司机的需求。相反，利用远程信息技术——即利用电信通讯来促进沟通及收集车辆数据——出租车和货车公司将得以更好地管理自驾驶汽车，提高服务质量和优化服务路线。
无人驾驶是属于人工智能的。
要实现无人驾驶，目前的方式是通过传感器才起路面信息，再通过算法控制汽车的相应动作，这属于本地处理，也算边缘计算吧。
这种方式受限与数据数据不够多，不能更好的训练神经网络，所以存在很多弊端。
随着5G网络的建设，以后传感器采集的路面数据可以上传到服务器，数据处理由服务器完成，再将处理后的数据下发给汽车，汽车再根据数据执行相应动作，由于5G的实时性更高，因此安全性可以得到很大的保障，这样越多车上传数据，服务器的神经网络就会越智能越精准。
非常感谢悟空邀请！在这里能为你解答这个问题，让我带领你们一起走进这个问题，现在让我们一起探讨一下。
在这里同时也希望大家能够喜欢我的分享，大家如果有更好的关于这个问题的解答，还望分享评论出来共同讨论这话题。无人驾驶汽车是指通过车载传感系统得到本车位置，同时感知道路、车辆等周围环境，自动规划行驶路线，自动控制车辆的驱动速度、转向和制动，能主动对障碍物进行避障，最终控制车辆到达目的地的智能汽车。在此基础上，还涉及衍生的V2V、调度管理系统、人机交互系统等技术。
人工智能是对人的意识、思维、动作等过程的模拟。人工智致力于研究能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
而根据无人驾驶汽车的功能模块，可将无人驾驶的关键技术分为：定位导航技术、环境感知技术、规划决策技术和自动控制技术。
在无人驾驶技术中的各个模块中，其实都涉及到人工智能的某个方面，比如环境感知需要图像识别的支持，决策规划离不开专家系统等。
因此，可以说无人驾驶技术是人工智能的一个具体应用。在以上的分享关于这个问题的解答都是个人的意见与建议，我希望我分享的这个问题的解答能够帮助到大家
在以上的分享关于这个问题的解答都是个人的意见与建议，我希望我分享的这个问题的解答能够帮助到大家。
在这里同时也希望大家能够喜欢我的分享，大家如果有更好的关于这个问题的解答，还望分享评论出来共同讨论这话题。
我最后在这里，祝大家每天开开心心工作快快乐乐生活，健康生活每一天，家和万事兴，年年发大财，生意兴隆，谢谢！
无人驾驶应该是多项技术的综合，不能完全划归到属于人工智能。这里面比较重要是物联网，雷达及人工智能。在环境探测中就会用到图像识别，在驾驶决策中就会用到机器学习。这两项都是人工智能中的技术。
无人驾驶是人工智能的一种。人工智能基本特点是大数据处理和机器学习功能。
无人驾驶需要实时采集周边路况信息，并进行处理，具备大数据处理的特点。同时，需要自主进行路径规划和路况学习，属于机器学习一类。
所以无人驾驶是属于人工智能的。
无人驾驶是现代人工只能（AI）在汽车领域的一种应用。目前的发展阶段还比较初级，依赖传感器数据采集、外部数据实时运算、传输等非内部因素。将来应该能进化到更高阶的形式。
无人驾驶是人工智能的交通范畴落地应用。人工智能有很多应用范畴，如医学、交通、农学等。
无人驾驶真能完全替代人工驾驶技术吗
要想了解无人驾驶真能完全替代人工驾驶，首先要了解无人驾驶的本质
水车可以代替人力吗？自动织布机可以替代工人织布机吗？自动化车床可以替代工人吗？计算机可以替代人类计算吗？AI可以替代人类工作吗？
答案显然是可以的，但前提是技术必须成熟，且从技术出现到完全替代人类，这一过程需要时间。
任何技术的成熟都不是单独某项技术成熟，而是多个学科的科学技术共同突破，在基础建设的基础上，市场培育到一定程度的必然结果。
无人驾驶技术：谷歌、特斯拉、小鹏、百度等等等等众多厂家纷纷投入巨资研发无人驾驶技术，资本的嗅觉从来都是敏感的，如鲨鱼闻到血腥一样，一旦发现目标就群起攻之。无人驾驶技术已经初步实现。
传感器技术及成本的降低：传感器是无人驾驶系统的眼睛和耳朵，激光雷达、毫米波雷达、视觉避障技术在短短的几年内迅速成熟，成本从一台几十万美元在不到5年内已经降到几万元，性能也提升了数十倍。这极大的争强了数据获取的准确性和便利性，为无人驾驶技术计算提供了数据基础。
通讯技术及成本的降低：以前为了无人车与中央指挥系统、交通指挥信息的交互几乎无法实现，随着5G的普及，道路交通智慧化（新基建）的完成，为无人驾驶技术提供更详细的辅助信息指日可待。5G普及之日，就是无人车市场正式进入红海市场之时。
Uber和滴滴真的只是打车软件吗？特斯拉真的只是新能源汽车的生产者吗？这两者都是在盯着未来无人驾驶汽车这个数十万亿的市场！
UBer和滴滴现在做的目的是占领未来无人驾驶市场的服务提供商的位置；特斯拉等无人车厂家的目的是占领未来无人车的硬件市场，甚至希望自己可以分走无人车服务商的一部分蛋糕。
美国每年因车祸死亡的人数再5-6万人之间，国内每年因车祸死亡的人数在6-9万人之间。造成车祸的最大原因是因为人的不规范操作。
机器唯一靠谱的地方就在于会严格按照人类的命令执行，机器的靠谱程度取决于厂家的技术成熟度。一个靠谱的厂家所生产出来的机器通常也会更靠谱。
特斯拉在美国10万公里的试运营中，只有两起事故，还都是被撞。有多少驾驶员的驾驶水平超过机器？更何况，无人驾驶技术目前的全称依然叫做无人驾驶辅助系统，起码这代人的驾照不会被淘汰。
无人驾驶完全可以代替人工驾驶，这是趋势，只是时间早晚的问题，我从以下几点论述这个问题:
1、安全性:
从操作精度上来说，任何人类的动作都无法与机器相抗衡，智能系统会根据海量数据来计算速度方向来调整车辆稳态，而人类只能靠感觉和经验，而其往往不是很可靠；
从专注度来说，智能驾驶系统不会因为长时间驾驶而感到枯燥、疲惫，更不会因为需要社交娱乐而转移注意力导致事故发生；
从驾驶经验和技巧获取方面，一个智能驾驶系统可以在极短的时间内获取巨量的历史数据，并通过短暂的硬件匹配矫正就可以熟练操纵一台轿车，而人类至少需要数年的时间才能熟练操纵，而且人类获取经验的渠道和方法，远远不能和智能系统相媲美。
2、必要性:
除了短时间的驾驶和部分人群的特殊爱好外，大部分的驾驶工作让人感到疲惫，尤其是长时间的旅行和货运，对于人类来说长时间保持同一姿势本就不符合人体的生理需求；
驾驶浪费了较大的人力资源，无论从货运还是客运来说，大量的劳动力从事这种单调乏味的工作，随着生活水平提高，人力资源成本升高，必然会引起各个行业的成本上涨，当驾驶工作的成本投入占产出比例达到一定程度时，社会就必须解决这一问题，无人驾驶必须来接替这一工作；
很多高危地区和高危环境下，无人驾驶可以减少极大的人员伤亡，挽救无数的家庭。
3、可行性:
首先实现无人驾驶不存在绝对的技术壁垒，现有的计算机和视觉系统、激光雷达等完全可以达到自动驾驶的各项技术指标要求，只是需要时间进行整合和试错罢了；
另外从最简单的无人驾驶方案来说，实现无人驾驶最大的困难是短时间内让大多数车辆并入同一计算机调配驾驶网络，也就是说路上无人驾驶的车辆越多，无人驾驶的安全性就越高，因为在同一驾驶网络内，由统一的中枢来进行路线规划的话，从决策层面就避免了车与车之间事故的发生，另外所有车辆收集的路线数据对于任何一辆单体车辆来说都存在指导意义，其路线规划，拥堵避让，事故规避等功能都要远远优于人类通过现有途径获取信息做出的决策。
首先我认为无人驾驶是不能完全替代人工驾驶技术的，至于为什么，在看完我的回答你就知道了。
随着社会高速的发展，汽车已经成为每个人出行不可或缺的交通工具了，但随着汽车数量的越来越多，交通事故发生的频率也是随之增加，我国每年因为交通事故死亡的人数已经超过的10万，当然造成交通事故的原因有很多，但是大部分都是因为司机的不当驾驶导致的，如果我们的汽车不需要人去驾驶，就可以在道路上飞快的奔驰，那么什么疲劳驾驶，酒后驾车这些问题都将不复存在，也就意味着我们的驾驶过程将变得安全高效轻松，无人驾驶这项技术将实现这一切，凭借着汽车上的传感器可以自动感知汽车周围的环境。并根据反馈的结果自动做出相应的驾驶指令，控制汽车的速度，转向让汽车在道路上安全的行驶，是不是想想就很美好。
尽管无人驾驶有着非常多人工驾驶无法做到的地方，但是目前无人驾驶还是没有得到人们的信任，其主要原因在于现在人工智能的发展还处于个初级阶段，而我们道路上有着各种各样的突发情况，无人驾驶还不足以应付这些复杂多变的路况，而且在2016年1月20日我国的一辆特斯拉汽车就在无人驾驶的时候撞上了清洁车。司机不幸身亡，类似的事件国外已经发生过很多次了，没有及时避开路上的障碍物或者行人等等，这些事故都告诉我们无人驾驶还没有办法让人完全信任，最起码现在还差得远，尽管现在依然很多的科技公司还在大力的研发无人驾驶技术，但我依然觉得在面对情况瞬息万变的道路上，光靠人工智能是不行的。无人驾驶可以作为辅助驾驶的一种方式，方便我们更轻松的驾驶我们的汽车。但他永远无法取代人工驾驶。
虽然无人驾驶无法取代人工驾驶。但这项技术依然值得去研究。毕竟这项技术成熟的话，也可以一定程度的降低交通事故发生次数。以上是我的全部回答。如果觉得对你有帮助的话。麻烦大家多多点赞支持！
首先，我解释一下完全替代和普遍替代的意义。完全替代就是说将不存在司机这个职业，未来的汽车就如同科幻电影中一样，乘客只需上车，说出目的地就能到达；普遍替代意思是在商业运营或者工业制造中，基本都是无人驾驶，而在一些个人家庭或者组织机构中，还保有一定数量的司机，能够自由的驾驶车辆。我更赞同无人驾驶普遍替代人工驾驶，完全替代在我们有限的时间认识内是无法达到的。为什么我这样认为呢？具体的分析如下。
安全性不足。相对于运送货物，载人的无人驾驶技术有更高的安全性、可靠性要求。不但要保证车内乘客的安全，也要保证道路上的行人安全。前两年，Uber的自动驾驶测试造成人员伤亡，特斯拉的自动驾驶因为事故多发而变成了“辅助驾驶”，说明现阶段的自动驾驶技术还有不小的缺陷。其实一句话说到底，无人驾驶技术还达不到能够像人一样适应复杂路况的高度。
成本投入过高。因为现在无人驾驶首先需要主动从外界获取环境信息，主要是通过图像传感器、雷达和各种运动传感器实现；然后信息到达计算机，在计算机上以设计好的算法处理，得到逻辑判断结果；最后逻辑判断结果生成指令，通过汽车的控制系统来指挥车辆做出驾驶反应。在这个过程中所涉及的硬件、软件以及与系统配套的服务链的成本，平摊到每一辆无人驾驶车辆上，可能需要上百万。这对于大规模商业化运作是不可接受的。
以上两点是无人驾驶技术最显著的缺陷，并且在短期之内无法得到彻底解决。
任何一项先进技术在社会的推广都要受到社会客观因素的制约。其中，无人驾驶技术对社会生产变革就是首当其冲的。假设无人驾驶有了全面商用的牌照，大量的资本投入，各大技术公司和汽车厂商跟进，以现代社会的制造和推广能力，很快就能进行大规模应用。那么与交通运输行业相关的人员多少人员得下岗？这种短时间内的巨大变化是社会所不能承受的。
这就如同核能技术，大家都知道它清洁高效，是一项可以造福人类的能源技术。但是在国际上，一旦有国家想发展核能技术，联合国五常就会显得异常谨慎，基本都不会任其自由发展。大家都知道它好，为什么还要有这么大的阻碍呢？因为它可能在某些国家手里进化为原子弹技术，牵动着几个大国的利益。所以要让它慢下来，让它受控。这里的无人驾驶技术对于社会的影响是一样的，还是要让其慢慢过渡，最终控制在一个水平线下。
俗话说得好，在无论多么先进的技术面前也有遵循守旧的人。这其实是人类的一个普遍的心理认知，人们为什么总是会怀旧，就是因为有这个因素存在。所以，假设无人驾驶技术经过N多年的发展，已经智能到与人工驾驶没有任何区别，我敢断言，到时候依然有一大批“驾驶爱好者”，他们会以亲手驾车为乐趣，而且这群人永远不会消失。
再者，社会上很多组织机构必须保留人工驾驶，比如警队，押运公司等等。纵使无人驾驶再先进，这些行业也不可能用机器替代人。此外，很多有社会地位的人，他们估计也不会想要一台冰冷的机器作为自己的司机，毕竟人是任何机器无法替代的。
由此看来，无人驾驶只会普遍替代人工驾驶。
以上就是我对“无人驾驶真能完全替代人工驾驶技术吗”这个问题的分析。希望我的答案能够帮助有同样疑问的朋友们。
您好，很高兴回答您的问题，我是年月为安。
就目前而言自动驾驶代替人工驾驶肯定是不可能的，但是无人驾驶作为汽车未来的研究方向，其对于汽车行业甚至是交通运输业有着深远的影响。无人驾驶汽车的来临将能够解放人类的双手，降低交通事故发生的频率，保证了人们的安全。同时随着人工智能、传感检测等核心技术的突破和不断推进，无人驾驶必将更加智能化。
任何技术的出现到成熟都需要时间，同时，无人驾驶也出现了一些问题。5月4日，一辆由Waymo运营的无人驾驶汽车在亚利桑那州钱德勒市发生了交通事故。来自事故现场的画面显示，一辆Waymo迷你货车的一侧塌陷，另一辆车的前端被撞坏。现场有轻微的伤亡报告。接着8月24日，苹果无人驾驶测试车上周在美国加州测试时发生了首起交通事故，一辆自动驾驶模式下的苹果测试车辆在准备从基弗路向南并入劳伦斯高速公路时遭遇追尾。现场没有人员伤亡。那么，无人驾驶汽车的技术原理是什么呢？
无人驾驶汽车技术的原理
传感器技术，传感器技术直接联系着现实世界与汽车控制系统，而传感器技术又包含图像传感器和距离传感器。在自动驾驶功能的汽车中常见单摄像头、多摄像头，多普勒雷达，GPS定位装置等，正是这些传感器构成了汽车自动驾驶的眼睛，看清道路上的种种路况。
车辆电子技术，汽车电子的特点就是可靠，安全，稳定。而汽车电子中的中央处理器必须要满足以上要求，同时能够处理多个传感器采集的数据。只有这样才能利用汽车的“大脑”将采集到的信息通过“神经网络”（CAN总线）达到控制“四肢”（四个轮子的制动、加速和转向）的目的。
操作控制技术，计算机控制系统将处理结果与操作硬件结合起来，实现加速减速、刹车停车、变向避让，以及人机对话等等，通过自动驾驶技术中的操作控制系统，可以使无人驾驶汽车具备了替代人工操纵的能力，其主要完成数据分析、数据建模、数据判断和车辆状态调整的功能。
网络传输技术，无人驾驶汽车要能上路，必须具备与互联网、局域网联络和道路环境识别功能，包括车与车的联络对话、车与卫星通讯、车与天气预报的联络、车与交通指挥网的联络，才能正确识别和选择道路、正确服从交通警察的指挥、正确决定通过交叉路口、正确避让危险和安全行车。而这些信息的获取和处理必须通过网络进行数据和信息的传输，而在信息的传输过程中，信息的安全性也需要特别的注意。
无人驾驶汽车的潜在风险
安全驾驶问题，无人驾驶汽车虽然一直在强调其技术安全性，但没人会相信百分之百避免交通事故。首先，无人驾驶汽车强力依赖数字交通信号的传输，如碰到恶劣天气打坏车顶的传感器，以及碰到无法识别的积雪道路，那么无人驾驶汽车会面临“死亡蓝屏”的问题，即临时性网络中断会造成系统故障，而此时坐在车里的人会因为在忙其他事情而没有注意到，这会导致一辆无人驾驶汽车撞向另外一辆汽车，其中风险危害性很大。
法律伦理问题，无人驾驶汽车是技术驱动驾驶，必然会碰到交通事故追责、技术设置违法和技术设置道德等难题，交通事故追责指的是无人驾驶汽车发生事故该有谁来负责，在之前无先例可以参考。技术设置违法指的是规避风险可能会违反交通法规，如车辆前方遇到行人强行通过绿灯放行的道路，若规避撞人风险来设置程序，则会违反交通法规，甚至会与后面的车辆相撞。
认可普及问题，无人驾驶汽车作为行业颠覆者角色出现，那么其普及应用会遇到重重阻碍，首先，它会导致大面积人员失业，如自动驾驶汽车应用于出租车行业，会带来出租车司机的失业。其应用于货运行业，会带来货车司机的失业。其次，它会影响你的驾驶乐趣，让人们逐渐失去操控汽车的能力，你不再有公路旅行和城市穿梭的体验。
无人驾驶汽车安全问题如何解决
首先，开放道路测试区应设置提醒告知的标志，告知其他汽车驾驶员这段范围是测试路段，避免隐患。
其次，应提升道路的智能化水平，提升汽车路测的安全性。比如，综合路测汽车的车速、地理位置以及所在路段的限速，可以判断出是否超速。
专家认为，无人驾驶是人工智能在交通领域应用的核心场景，实际上是一个涉及城市整体交通运营的综合性问题，包括环境感知、智能决策和规划、智能控制等多个领域需同步实现突破。
综合来看，无人驾驶汽车将感知、决策、控制与反馈整合到一个系统中，实现了汽车脱离驾驶员而能保证其驾驶操纵性与安全性。无人驾驶的出现将从根本上改变传统汽车的控制方式，对于交通系统的安全性与通行效率有了较大保障。随着大数据、物联网、云计算的不断深入发展，无人驾驶汽车的性能将会更加完善，我们相信，无人驾驶汽车会发展的越来越好。无人驾驶是终极目标，此前所有的一切进步，都是必然必须的。
应该不会，这种大规模的东西首先是要封闭试验合格（已经搞了多年，现在还没完成）；再是封闭式运营合格（前段时间在试验了，但是几个地方都停了或者效果不好）；再是小区域试运营合格（估计3个月到1年），同期可以开始相关法规等配套出台（估计需要磨合1年以上）；
再是慢慢指定城市试运营合格（估计1至2年的试验期）；再说国家立法制定标准允许自由选择（半年到1年）；然后通过新旧交替把老车辆淘汰（3--5年）；最后平稳运营一段时间（1--3年）；中间可以有细微的波折，最后估计可以达到无人驾驶可以取代人工驾驶的地步吧。
如果在上世纪初，也许也有许多人问过汽车会完全替代马车吗？所以以发展的眼光看，无人驾驶必然代替人工，但就像汽车带动了整个公路建设和交通法规的升级一样，无人驾驶必然是一个道路交通系统的整体升级过程。
无人驾驶技术是指使用计算机、传感器和其他技术及设备，使车辆在没有驾驶员的主动控制和连续监测下，可以安全行驶的技术驾驶的基本需求，包括环境感知、定位导航、路径规划、运动控制等四个方面关键技术：
目前以上技术条件都已经可以满足，但需要配置几十万的车载电脑和几十万的激光雷达，经济效益上无法普及，同时对路面条件有一定要求。自动驾驶将是一个系统性工程，不仅涉及车的改造，路面条件、道路设施、路面数据链、行车规则、法律法规都需要健全，才能实现自动驾驶的落地，相信这一过程会在十到二十年内完成。
文章到此结束，如果本次分享的全智能无人驾驶汽车和无人驾驶汽车技术成熟了吗的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！
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