當前，汽車行業正在步入以網聯化、智能化、電動化、共享化為代表的新四化時代。自動駕駛技術這塊“蛋糕”毫無疑問已成為全球車企的兵家必爭之地。相應的自動駕駛感知系統在實際應用中所具備的潛力，也逐步被挖掘出來。

　　隨著傳感器，計算和連接基礎設施以及政策的不斷進步，自動駕駛汽車的采用率正日益增大。

　　自動駕駛汽車主要依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合同，讓電腦可以在沒有任何人為主動的操作下，自動安全地操作車輛。

　　感知系統由三部分組成，即傳感器、高精度地圖和信息識別單元。是用攝像頭(眼睛)看前面的路，還在用雷達(耳朵)聽車周圍(前、后、左右)的車、人及實體的，甚至會用信息識別單元(大腦)在分析、判斷。

　　就自動駕駛系統中的傳感器而言，其主要包括雷達和光學攝像頭，相當人的耳朵和眼睛，主要功能是車輛收集周圍的“即時信息”，實時了解車輛周圍的環境，為無人駕駛車輛提供完整、準確的各類環境數據。常用的傳感設備包括：光學攝像頭、光學雷達(LiDAR)、微波雷達、導航系統等。

　　攝像頭是眾多預警、識別類ADAS功能的基礎。車載攝像頭主要包括環視攝像頭、內視攝像頭、后視攝像頭、前置攝像頭、側視攝像頭等。其中，光學攝像頭是場景解讀的較佳工具，能較好地分辨顏色，但是沒有立體視覺效果時，缺乏“深度“，無法判斷物體和相機(車輛))間的距離。為實現相關功能的提升，還需從制造材料、工藝等方面多做探索。

　　不管需不需要做倒車場景，后向感知能力對于乘用車以及商用車都是需要的。拿拖掛式卡車來說，可以很好地挖掘現有感知系統的潛力，這樣即使不增加新的傳感器，依靠算法也能實現一定程度上的后向感知能力，幫助車輛正確預知正后方行人、車輛的運動狀況，從而促進安全駕駛。

　　此外，從目前自動駕駛產業發展狀況來看，激光雷達是幫助自動駕駛系統正確感知、精確感知的重要元件。激光雷達通過發射和接受激光束，分析激光遇到目標對象后的折返時間，就能夠計算出目標對象與車的相對距離。與此同時，利用此過程中收集的目標對象表面大量密集的點的紋理、高度、反射率、三維坐標等信息，將各類相關數據匯總起來，以此繪制出環境地圖，從而達到環境感知的目的。此時，激光雷達為自動駕駛汽車精確“描繪”出周邊環境的優勢也就得以展現。

　　在自動駕駛中，V2X被業內人士視為是未來智能交通運輸系統中的一項關鍵技術。借助該技術，車輛能夠實時感知多種信息。通過實時分析路況及交通信息，選擇較佳的駕駛路線，減少交通堵塞的幾率，節省不必要的時間。

　　當然，歸根結底，自動駕駛車路協同方案的技術底層是車輛的智能化、網聯化。通過將“人、路、車、云”等交通參與要素有機地聯系在一起，可以支撐車輛獲得比單車感知更多的信息，推動自動駕駛技術升級和生態創新。此外，綜合采用5G、物聯網、大數據、云計算等數據，也有助于構建起智慧交通體系，促進汽車和交通服務新業態的出現，對于提高車輛通行效率、提高公共交通資源配置效率大有助益。

　　自動駕駛技術及無人機的使用在最后一英里的輸送機器人取得了巨大進步，這將有助于減少我們的碳足跡，提高效率和生產率，同時有望挽救生命，但是有許多挑戰需要解決。不過使用目前市場上的技術以及不斷發展的傳感技術，十年左右的時間內，自動駕駛汽車將能夠安全地在我們的高速公路和城市中心上行駛。