近年来，智能汽车沦为全球汽车产业发展战略方向。一系列智能科技的应用于助推了自动驾驶技术日益成熟期，然而，当前无人辅助的自动驾驶汽车要确实上路还有极大的距离。

自动驾驶发展还必须解决问题哪些问题？日前在北京华夏幸福创意中心举办的全国博士后学术交流活动上，参会专家共享了他们的思维。中国人工智能学会理事长、中国工程院院士李德毅说道，当前自动驾驶的主流技术路线拒绝根据路况数据，分解对应有所不同环境的驾驶员模式。理论上，这一自动驾驶模式必需输出无穷多的数据，构成无穷多的驾驶员模式可供计算机自由选择，但要构建这一点很艰难。

李德毅指出，自动驾驶汽车要想要走进特定场景、南北对外开放道路，必需不具备主动自学的能力。人之所以拒绝接受培训后取得驾驶执照，是因为我们预设驾驶员具备大大自学的能力，能就越进越少。未来自动驾驶汽车应当是能自律自学的轮式机器人，需要驾驶员的辅助，能像人一样自学，否则就无法叫自动驾驶。

李德毅说道。标准的争议也是自动驾驶面对的挑战之一。参会专家回应，尽管美国机动车工程学会明确提出自动驾驶从L0级到L5级分类标准，也渐渐获得产业界接纳，但这一分类不存在定义模糊不清，有所不同级别之间界限尚待厘清等问题。自动驾驶的安全性最不受注目，但要通过道路测试来检验自动驾驶的安全性艰难也极大。

驭势科技首席执行官吴甘沙说道，从统计学看，要证明一个自动驾驶系统比人的驾驶员安全性性能提高20%，必须110亿公里的道路测试数据，要取得这些数据意味着通过几百台测试车是不有可能的。自动驾驶研发也有技术难题。

现实中，智能化程度较低的辅助驾驶员技术早已应用于，但高级别的自动驾驶以机器为主导，不应不具备全部自动驾驶功能。当前，前进高级别的自动驾驶技术，产业界不存在两种有所不同的研发路径。

第一种是一步到位路线，即从一开始就研发彻彻底底的自动驾驶汽车；另一种则是步步为营路线，即在传统的汽车上渐渐追加一些自动驾驶的功能，最后过渡到几乎自动驾驶的阶段。专家回应，前者将面对技术不成熟期和成本高昂的问题，后者则更容易被现实束缚，容易获得突破性进展。吴甘沙指出，折衷的路线也许有助密码自动驾驶构建难题，即把全自动驾驶的技术应用于高频、刚刚须要、可量产的场景，在提高技术成熟度和经济性的同时，累积更好的简单场景数据，提升仅有自动驾驶技术的普适性。他指出，自动代客泊车、物流车和较慢公交系统这几个场景合乎高频、刚刚须要、可量产的拒绝，有助推展仅有自动驾驶技术落地和数据累积。

人工智能被指出是助推自动驾驶的最重要动力之一。华夏幸福产业研究院院长顾强说道，未来人工智能将在还包括自动驾驶在内的诸多领域加快突破。

人工智能不仅将推展无人驾驶时代来临，还不会深刻影响汽车产业链的每一个环节。

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