目前，尽管自动驾驶汽车技术取得了不小进展，但人们普遍认为距离商业化还需几年的时间。促成这种看法的原因是，自动驾驶行业过度乐观并在过去五年中表现不佳。在开始部署之前，许多技术问题仍然有待解决。
我们对自动驾驶的进展进行了回顾，并就自动驾驶开发的当前状态提出了自己的观点，同时考虑未来部署所需的事项。我们还将介绍许多新涌现的道路自动驾驶用例。
自动驾驶技术安全标准已被引入。新规范对部署时间表至关重要，必须与新一代自动驾驶系统一体考虑。
下一步是自动驾驶的道路立法，这将是成功部署自动驾驶所必需的。随着新的安全要求的增加，预计合规性方面将带来重大挑战。
下表总结了最常见类别中的自动驾驶行业、技术和用例的状态。它涉及三个时间框（过去：2020年之前，当前：2020-2025年；未来：2025-2030年），并分为四个部分（运输行业；政府组织；标准机构；平台开发商）。具体见下表：
领先公司的自动驾驶开发和测试阶段从2015年延长到2020年。有些开始得更早，有些仍在测试中。首先讨论自动驾驶用例，因为它们会极大地影响其他考虑因素。
最初的研究集中在最有前途的应用上。最初，网约车在中国、美国和其他地区起飞，使机器人出租车成为最理想的早期自动驾驶部署方案。在欧洲，由于大多数城市的叫车服务增长受到限制，而固定路线自动驾驶最受关注。美国和中国是自动驾驶卡车开发和测试的主要市场。
对于技术复杂性的理解、客户需求和其他用例因素，还需要深入研究。生成用于测试自动驾驶软件的训练数据至关重要。通过模拟进行的虚拟自动驾驶测试变得越来越重要，当然安全性仍然是最关键的。
迄今为止，几乎没有来自政府的监管。大多数情况下都需要测试许可，所有载客的自动驾驶都需要安全驾驶员。仅限载货的自动驾驶以及在此期间开始测试的自动驾驶卡车也需要道路许可。
在美国，一些州颁发了测试许可证，最大的项目在加州。在这段时间的里，中国开始了自动驾驶出租车测试。欧洲主要测试固定路线自动驾驶和一些人行道送货自动驾驶。
到2019年，超过65家公司获得了加州测试自动驾驶的DMV许可。总共有567台测试车辆获得了许可证，当年行驶了近290万英里。2020年，获得许可的测试车辆数量增加到668辆，但受疫情影响，行驶里程反而降至199万英里。这段时间里，在加州进行自动驾驶测试时，测试车上需要配备一名安全驾驶员。
技术安全主要关注基于ISO26262及其四个ASIL（汽车安全完整性等级）阶段的功能安全。对于随后引入的自动驾驶，自动驾驶技术安全标准方面的工作也开始启动。
SAE定义了六个级别的驾驶，L3、L4、L5代表自动驾驶。这些级别被广泛使用。SAE还引入了以下多个重要概念：
ODD-操作设计域，定义了自动驾驶可以运行的环境。
OEDR-物体和事件探测与响应，监控并响应驾驶环境。
DDT-动态驾驶任务，包括自动驾驶驾驶、执行OEDR和避免碰撞。
ADS-自动驾驶系统，指执行DDT的计算机系统。
此期间内，由于多种新技术涌现出来，技术开发受到了诸多关注。软件驱动程序是最复杂的组件，因为它需要完成所有DDT功能。传感器和视觉软件用于完成OEDR功能。
运行所有软件的计算机硬件所需的性能远高于此时间段内的可用性能，这是Nvidia和其他处理器设计人员面临的挑战。
在这段时间里，人工智能技术发展迅速，也许发展太快了，以至于目前人工智能的进步被高估了。
自动驾驶当前处于大多数自动驾驶用例的部署试用阶段。某些试用阶段始于2018年。对于某些地区的某些用例，此阶段可能会持续到2025年或更长时间。
用例已经演进，它们的重要性也在一定程度上发生了变化。由于疫情，卡车司机短缺以及在线订单和交付量的大幅增加，增加了自动驾驶卡车的重要性。
无人驾驶出租车仍然很重要，在美国和中国开始进行无人驾驶试验，预计未来几年还会进行更多试验。加州已批准七家公司进行无人驾驶测试。其中三个已获得在特定区域（Cruise、Nuro和Waymo）部署自动驾驶的授权。Nuro正在测试载货自动驾驶，而Cruise和Waymo则专注于机器人出租车。
自动驾驶卡车通过在测试模式下（配有安全驾驶员）交付货物来产生收入。此用例主要使用货运中心对货运中心的交付方案，其中大部分驾驶都在高速公路上进行的，但每次往返都包含从高速公路到仓库的短距离行程。
在美国、欧洲和中国的一些城市，人行道自动驾驶正在为许多校园和杂货店提供食品。
自动驾驶立法仍然有限，但许多规划正在进行中。法国和德国已经迈出了制定自动驾驶立法的第一步。其他国家正在通过新的立法，包括中国、英国和美国。
更多国家/地区可获得更多测试许可。欧洲最终在自动驾驶出租车测试方面变得更加活跃，在慕尼黑、巴黎和其他城市进行了试验。下面讨论的新ISO标准中，将增加固定道路自动驾驶的测试和部署，而欧洲可能处于领先地位。
在过去大约一年里，安全标准有所提高。ISO22737LSAD对于某些自动驾驶用例尤其重要。LSAD（低速自动驾驶）将用于许多固定路线的自动驾驶、货物的交付以及类似的场景。
ISO21448（预期功能安全性）将功能安全性扩展到自动驾驶。该规范涵盖了在没有系统故障的情况下出现的功能安全漏洞。（ISO26262涵盖系统故障。）
UL4600面向L4-L5两个级别的自动驾驶，包括自动驾驶开发的所有方面。UL4600由UnderwritersLaboratories和EdgeCaseResearch共同制订，基于其当前状态将ISO26262和21448扩展到了自动驾驶，并在没有人工干预的情况下感知其操作环境。
IEEEP2851-责任敏感安全（RSS）模型，利用MobileEye的自动驾驶驾驶算法来避免碰撞。RSS是一种形式数学模型，防碰撞用的是技术中立方案。在安全相关自动驾驶行为中，该标准被称为模型假定。
定义自动驾驶级别和概念的术语标准-SAEJ3016，正受到越来越多的批评，当仅定义自动驾驶术语时，其被视为安全标准。我们的同事科林·巴登（ColinBarnden）就此和其他自动驾驶安全主题提供了极好的介绍。
SAE可能会将其六个级别从ADAS更新到自动驾驶。卡内基梅隆大学的PhilKoopman的一项提案获得了相当大的支持，该提案基于以下四种Koopman简化自动化模式：
驾驶员辅助：支持人类驾驶员。
监督自动化：人类驾驶员监控并补充能力差距。
自主操作：没有人类安全驾驶员。
车辆检测：驾驶员可降低因潜在的设计缺陷所导致的风险。
自动驾驶技术不断进步——某些方面进展相对快一些。软件驱动程序正在改进，其中一些涵盖了多个自动驾驶用例。而对于之前从未见过的边缘情况或新的驾驶情况，仍然是一个棘手的问题，需要在安全性可接受程度方面取得更大的进展。
传感器随着改进技术的出现而不断发展。而对于激光雷达来说，ToF和FMCW(调频连续波)之间的技术之争仍在继续。ToF是大多数自动驾驶初创公司使用的成熟技术。FMCW具有一些关键优势，比如干扰极小、优异的速度测量和更远的探测范围等。然而，成本仍然是一个问题。长远来看，FMCW似乎是赢家。
新一代雷达技术正在涌现，它将通过4D或成像雷达大大提高感知能力。4D雷达带来了与激光雷达的重叠功能，将是未来的领导者。
在其他地方，FIR(远红外线)是另一种有前途的自动驾驶传感器技术。FIR可以比其他传感器更好地检测温暖的物体，这对行人和动物的探测来说至关重要。
人工智能技术不断改进，但进步的速度似乎已经放缓——至少对于自动驾驶来说是这样。有一个问题是所谓的黑盒问题：即目前仍然很难确定AI模型如何为自动驾驶驾驶做出决策。这种模糊性仍然是自动驾驶的一个大问题。需要更好的解决方案。
安全部署阶段将因自动驾驶用例而异，时间为2024至2030年，甚至可能更晚——具体取决于领先企业的计划。下面将对上面的图表进行回顾。
包括低速行使的相对简单的交通模式用例中将会首先进行安全部署。这包括在许多公共交通部署中的固定和可变路线的自动驾驶。纯载货自动驾驶也将会提早部署人行道自动驾驶，作为以步行速度运行的最简单版本。
Nuro等基于道路的纯载货自动驾驶也会提早部署。Nuro的第三代自动驾驶采用了一个外部安全气囊，以提高行人的安全性。
机器人出租车正在部署中，但仅限于部分城市的选定区域。进一步扩张将取决于道路立法。未来机器人出租车的运营安全性也将对未来的扩张产生重大影响。一些致命的撞车事故，即便是只有少量撞车事故导致人员受伤或死亡，但都可能会像滚雪球一样，这将是所有自动驾驶出租车运营商面临的重大问题。
消费级自动驾驶将利用机器人出租车的开发和部署，但至少会滞后五年。消费类自动驾驶的ODD可能有限，其模式类似于自动驾驶出租车。决定消费者自动驾驶部署的最大因素将是未来的道路立法。
一些自动驾驶卡车应用程序将在2025年之前部署，其中货运中心到货运中心模式的将处于领先地位。自动驾驶卡车承诺即使在有安全驾驶员的情况下也能提升效率，特别是考虑到当前的驾驶员短缺和更好地利用法定休息日之间的行驶时间。行驶效率可以缩短新鲜农产品等商品的行程时间，因而具有显着的成本优势。
到2025年，许多国家可能会出台重要的道路立法。这些法律将对所有自动驾驶用例产生深远影响，这可能会导致自动驾驶部署的延迟。
作为这些考虑的一部分，必须做出几个艰难的决定，因为新的自动驾驶立法条款的制订所参考的数据很少。其中包括如何与人工驾驶车辆相比，来确定自动驾驶安全的基点，以及如何衡量这种关系的演变。自动驾驶将会通过提高安全性的软件更新而得到改进。如何参照一组特定的人类驾驶员来衡量自动驾驶的安全改进，仍然是一个悬而未决的问题。
英国通过自动驾驶立法的努力对解决争论做出了很大贡献。例如，英国研究人员得出结论，自动驾驶安全性判定是一项最好留给议会的政治决定。
到目前为止，很少有人讨论未来的自动驾驶市场对公司和政府的巨大收入潜力。无疑，这种收入潜力将被纳入自动驾驶道路立法。自动驾驶的提早部署还将带来技术和使用经验方面的领先地位，随着自动驾驶部署的推进，这些技术和使用经验可以在其他国家推广。
自动驾驶技术标准进展状况良好：ISO21448和UL4600已经获得批准，IEEEP2851正在制订中。这些标准必须内置到下一代自动驾驶系统中，以极大地增加安全性。
可能会有新的技术标准出来，或者至少是现有标准的更新。但有个问题是，是否会有针对自动驾驶卡车、纯载货自动驾驶或其他车辆类别的特定技术标准？
未来的立法也可能要求在2025年的时间表内制定新的或更新标准。这可能会对未来的自动驾驶技术标准产生最大的影响。
需要持续改进自动驾驶技术。软件驱动程序将依赖于人工智能技术的进步和来自扩展机器学习的改进以及来自测试和操作的数据。
FMCW激光雷达、4D雷达和FIR等传感器硬件和软件技术正在进入量产阶段。对于所有的传感器，都将看到其成本的下降和可靠性的提高，激光雷达将变得更加实惠。
随着成本的下降，计算性能也会提高。带有人工智能加速器的芯片将有助于提高重要性。一些自动驾驶公司将会开发自己的芯片。
自动驾驶必须在批量部署之前克服多重挑战。技术复杂性仍然令人生畏：如何开发和证明软件驾驶可以胜过人类驾驶，将仍是一个主要障碍。
自动驾驶用例越来越清晰，有些更容易掌握。流量模式简单且速度较低领域的部署将会成为早期的批量部署。
自动驾驶技术标准正在进展。现在，自动驾驶公司需要迅速将这些标准整合到他们的平台中。
也许最艰难、可能也是最具争议的决定，将由制定自动驾驶道路立法的机构做出。他们必须在自动驾驶的安全性和人类驾驶员的能力之间进行权衡。他们还必须具体说明新法律的实施办法，如何授权自动驾驶供公众使用，以及如何在其生命周期内保持授权。
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