说到自动驾驶，目前被普遍认可具有应用价值的就是L3等级的辅助驾驶，参考下图具体定义就是在非常特定的环境下可以独立控制车辆的驾驶辅助功能。L3的辅助驾驶依旧需要有驾驶员可以随时接手车辆控制，但是在实用性上相对于要求驾驶员时刻观察和控制汽车的L2级别，是在真正意义上实现了部分自动化。
L3等级的辅助驾驶功能是随着毫米波雷达这样的硬件升级而实现的。传感器的精度和探测范围相比L2硬件都有所提高，探测物体的类别也更加全面： 可以有效地区分一般轿车，卡车和行人，由此再结合摄像头就衍生出了各种非标准化的实用功能。
另外伴随L3车载传感器的改进，"远程传感器"高精地图在驾驶辅助功能中的应用也越来越广。高精地图的优势在于精度达到10厘米以内的车道边界信息，以及可以区分独立车道的限速信息，坡度和弯度等等。这样辅助驾驶系统不仅只依靠车辆本身搭载的雷达和摄像头来对环境进行感知，而可以直接通过高精地图对行驶路径进行预判和控制。
目前官宣的L3等级辅助驾驶最有代表性的就是奥迪A8的traffic jam pilot，在双向隔离车道的拥堵环境下（时速小于60km/h），车辆可以完全接管控制，驾驶员只需要收到接管警示的情况下重新接手驾驶。
凯迪拉克的SuperCruise属于另外一个目前接近L3的辅助驾驶系统，主要针对的是另外一个场景：高速驾驶，利用高精地图和驾驶员注意力保持系统来实现封闭高速路段脱开双手。
而要真正实现问题中完全脱离驾驶员的自动驾驶，需要的则是更高阶的L4，L5等级自动驾驶，这也是所有车企目前的目标所在。但是受限于来自ISO 26262的用车功能安全要求，L5这样完全无适用环境限制的自动驾驶目前基本是不可能事件。
简单来说因为脱离了驾驶员，功能安全要求L5这样无限制的自动驾驶在所有可能的驾驶工况下都要避免因为电子和软件系统bug而导致的安全隐患。而要对这样的功能安全进行验证就变得极其复杂，整车测试必须覆盖不同国家，不同路况的无数种排列组合。包括城市郊区高速，封闭和开放道路，不同的限速，不同的地形，是否有障碍物，是否有行人等等。
正是因为出于安全的考量，L5这样的最终自动驾驶目前还处在雏形阶段。同样也正是因为从安全出发，L4级别具有环境限制的自动驾驶反而变得更有前景。L4自动驾驶通过对适用环境进行严格的限制来让安全相关的设计和测试被大幅简化。因为自动驾驶环境被严格限制，不仅需要测试的工况数量指数级下降，而且可以从环境本身入手通过添加额外的传感器和V2X车与环境交互设备来弥补单一车辆传感器不足的问题和设计成本问题。
目前L4未来可见的最佳应用场景是在特定的停车场代客泊车，可以在相对确定的环境下实现无人驾驶最大程度解放驾驶员，且有很大的商用代客泊车或者车队管理/共享汽车管理价值。
在德国斯图加特奔驰和博世合作，实现在特定停车场的L4完全无人自动泊车，App一键自动泊车/提车。
在这个场景下实现L4自动驾驶所依靠的已经不仅仅是车辆本身，还有博世在停车场密布的定位传感器，以及和车辆进行交互的V2X通讯系统。
在国内有上汽通用五菱基于E200车型，在广西特定停车场交付的L4等级自动泊车功能。和奔驰博世的自动泊车功能类似，所实现的也是在停车场环境下的无人自动泊车，召车和遇到行人和其他障碍物的自动避障功能。
那么在L3辅助驾驶和具有环境限制的L4自动驾驶之后，ADAS的最终目标L5等级的无限制自动驾驶未来到底在哪里？
在我的概念中目前只依靠单车传感器要实现量产的L5自动驾驶其实就是不可能事件，从设计上来说为了保证可靠性必然需要使用多套传感器做冗余，单车成本高到不适合量产。而从测试角度来说，因为驾驶环境中其他因素的不可预知性，尤其是其他道路用户的不可预知性，也让自动驾驶的最终功能和安全验证变得无比耗时。具体可以参考我另外的一个回答：
自动驾驶系统应如何设计以满足功能安全 ISO26262 的要求？实现L5自动驾驶的唯一捷径，也是我认为的自动驾驶最终模式，就是ADAS和车联网（V2X车联一切）联合而实现自动驾驶。这样的设计类似于上面提到的L4等级自动泊车，奔驰的车辆本身并无法实现自动驾驶，还需要依靠博世布置在停车场的传感器以及这些传感器和车辆的车联网通讯。
车联网+单车ADAS的L5自动驾驶实现难度要比单车L5小得多。一方面在传感器布置上，公共道路上布置的摄像头和雷达传感器可以作为所有道路使用车辆的"传感器冗余"，一套系统被所有兼容车辆使用可以大幅降低单车设计成本。
而另外一个方面车与车，车与人之间在共享道路使用的时候通过车联网可以对其他道路使用者的行为进行预判和协调，类似于信号灯的作用，让整个自动驾驶功能在不同环境和国家的测试变得简化了许多。
一个非常简单的例子，高速变道，拥堵环境下加塞或者行人横穿马路，在不同国家不同的驾驶习惯下遇到的场景完全不同，这就要求单车实现的自动驾驶必须根据国家，路况和驾驶风格而使用不同的控制策略，且要有高精度的传感器以保证响应的精度和速度。
但是在车联网的情况下，所有路上用户之间会互通驾驶和道路使用意图，这就让单车对环境的感知需求大幅降低。在全民自动驾驶的时候，不同车辆之间也可以通过车联网协同操作，整体道路的不确定性也大幅降低。
而要实现这样的基于车联网的L5自动驾驶，我们需要依靠的就是现在最热的5G网络这个"东风"。5G网络的三条技术优势正是目前传统车联网的短板所在：
1. 1Gbps的用户体验速率：eMBB
2. 毫秒级的延迟：uRLLC
3. 百万级/k㎡的终端接入：mMTC
目前基于4G的车联网最大的短板在于终端接入数量限制。除了目前用车导航购物付款这样最初级的"车联网"功能，要实现真正的V2X车联一切，则必须要将不同的道路用户（汽车，自行车，行人）以及道路基础设施（交通灯，摄像头）等等通通入网互联，而这个需要巨大数量的终端接入容量，4G网络已经远远无法满足了。
另外一个自动驾驶驾驶领域对5G的迫切需求则是3D和VR路况显示，还有更加精准的地图定位，这些都要依靠速度更快的数据传输支持。
所以5G网络除了在媒体方面的应用，目前可见的最大的应用市场是在车联网和自动驾驶平台化上。这也是为什么在5G网络尚未普及的时候，在汽车行业已经有很多基于私有5G网络的车联网和自动驾驶测试。
国外在英国有布置在英格兰中部的Millbrook汽车测试场。整个5G网络私有，和公共移动网络隔离，可以允许不同主机厂在各类不同的跑道上测试正常的车联网和自动驾驶功能，以及5G网络出现拥堵的失效状况。
在国内上汽通用五菱和柳州政府启用了一条8.3公里长的城市开放测试道路，其中有华为和中国移动参与搭建联网设备，作为国内首个无人驾驶，远程驾控，V2X（车与人、车、路、云端等的交互），5G通讯的展示和测试道路，新宝骏品牌车型也将在这条路上首先展开路测。
所以虽然现在吃着火锅唱着歌就能到达目的地的情况恐怕只能在特定的停车场自动泊车的时候实现，但是因为5G的普及，真正L5等级的自动驾驶再也不像是单车自动驾驶那么虚无缥缈，在车联一切的背景下确实离我们越来越近了。
来源：知乎 www.zhihu.com
作者：一个kebab
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