關於自動駕駛
一、關於自動駕駛對行業的衝擊
（這裡就不重點區分自動駕駛和無人駕駛在語義的上歧義了）
雖然這10年一直做汽車行業，但是對汽車行業越來越沒有信心，倒不是因為汽車銷量會下降，美國汽車市場這麼成熟了，還有1700萬輛新車銷量和4100萬的二手車銷量及2.8億的保有量，所以銷量即使下降，也是全世界數一數二的市場，只要苦練內功，不會分不到一杯羹的。
但是一直懸在整個行業，特別是經銷商行業的達摩斯之劍就是自動駕駛技術的成熟及應用了，一旦行業突破L4級以上的自動駕駛，這就會形成一股潮流，就像十幾年前人們還認為智能手機只是小眾的玩意一樣，幾年時間就會顛覆整個汽車行業。
自動駕駛最先帶動的是汽車行業的標準化。現在汽車行業的標準化還差的很遠，其實汽車想想就像電腦一樣，無非外觀、乘坐空間、發動機、變速箱幾樣，但是就是這幾樣，形成了全世界幾百個個品牌，這些品牌之間的備件相互不兼容，又形成了各種差異化的產品。想想看，一旦自動駕駛成熟，不需要人去駕駛了，你還會在意變速箱、發動機嗎，自動駕駛再加上電力驅動，直接可以給消費者標準。消費者選購時候直接就選我要幾個人坐，多大空間，幾級的自動駕駛，能續航多長時間就行了，根本不需要選購品牌（當然奢侈品牌還是要有的），因為標準都是統一的。那世界上還需要那麼多品牌嗎。這樣我們是不是很像珠江路最後一批幫人組裝電腦的小店面？
自動駕駛其次帶來的是汽車共享化。消費者需要的不是車，而是到達目的地。想想未來一個場景，早上8點上班，7點59分在手機滴滴上下單，8點準時一輛無人駕駛車輛停在你樓下，你直接上車即可，路上玩手機也好補覺也好，到達目的地車子自動會提醒你，你下車即完成付款交易。你還會想開車上班嗎？而這些車子送完你之後，發現電不夠接下一單了，可以帶一個去最近充電站的客戶，到了充電站，又通過無線也好有線也好，自動充電，電充滿了再根據網路訂單發生量駛到指定地點參與運營。這樣的網路協同效應，解決了多少污染和浪費問題。消費者現在買一輛車，一天有幾個小時在開車？一天可能只有兩個小時，這應該還是多估的數據。一天幾個人在用？大部分時間都是一個人吧。那想想看，消費者每天持有一輛車的成本得多高？每一次使用的費用有多高？而共享自動駕駛汽車，則直接沒有持有成本，只有使用成本，這筆帳應該很好算吧。對於滴滴這樣的運營企業，我想肯定非常非常非常願意去運營，只需要買一大堆的車子，找一些牛逼的後台技術人員和客服人員，就能撬動巨大的出行市場，多麼好的商業模式。其實物流行業是最有希望運營無人駕駛的，因為他們路線簡單，人工成本和費用太高，是最急迫需要此項技術的行業。
所以，總結下來，自動駕駛一旦成熟，汽車市場只會剩下寡頭和運營企業（有可能滴滴都要被乾死，因為寡頭掌握成熟技術後，可以甩開滴滴，把運輸資源直接投放市場）
也許不遠的未來，有人駕駛上普通道路將是犯法行為，有人駕駛只能在賽道上過過癮了。
二、自動駕駛技術的發展情況
1、按照美國汽車工程師協會的分級，共分五個階段。（L1-L5）
第一階段，駕駛員輔助。
第二階段，部分自動駕駛——車輛不允許駕駛員的雙手脫離方向盤。
第三階段，有條件自動駕駛——根據路況條件所限，必要時必須交由駕駛員駕駛。
第四階段，高度自動駕駛——自動駕駛系統完成所有駕駛操作，駕駛員可以不接管車輛。
第五階段，完全自動駕駛——無論任何路況，任何天氣，車輛均能實現自動駕駛。
前四階段皆屬於自動駕駛，第五階段才能被稱作無人駕駛。
2、實現高度自動駕駛的難點
主要是硬體價格過高，只有在硬體價格實現顯著降低的情況下，才能進一步推動自動駕駛的普及。
技術難點，就是對周圍現實環境的數據檢測，從而進行分析。其中最重要的就是雷達系統。
技術問題：人工智慧系統在高風險的環境中（比如暴風雪的山路）可能達不到要求。
成本問題：激光雷達成本居高不下，64線束的激光雷達價格高達10萬美元，亟待量產。
安全問題：如何能讓自動駕駛比人駕駛更安全，更重要的是讓消費者信任自動駕駛。
立法問題：各國法規的制定仍嚴重滯後於技術發展。特斯拉轎車事故給人們敲響了警鐘。一旦類似車禍發生，現有法規並未明確交通事故發生後的責任認定。
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