哪些因素會阻礙無人駕駛汽車比較快地商業(yè)化發(fā)展？筆者認為主要有3個方面。

深度學習從本質上講并不適合無人駕駛。因為深度學習就像一個黑盒子，它的很多效力是不可名狀的。現在的智能駕駛強調的是感知，強調“眼觀六路耳聽八方”，但是智能在認知上遠遠不如人類。因此，技術上還需要突破，需要數據積累。

其主要問題就是無人駕駛汽車零部件的成本?，F在一臺激光雷達要70萬元，若此是肯定無法大規(guī)模商業(yè)化的。我們希望，未來3~5年內，激光雷達等一些部件會變得非常便宜，那時無人駕駛車大規(guī)模商業(yè)化就完全可以期待了——這是無人駕駛基礎建設方面的問題。

目前激光雷達特別貴，原因之一是跟它的工藝有關，傳統的機械式工藝要求電器的可靠性、激光的校準等，成本較高；另外就是需求量小，全球市場排名第一的激光雷達廠商一年的出貨量也只有幾千臺。未來，這兩方面都會獲得突破：3~5年后，無人駕駛催生出百萬臺雷達訂單應該沒問題；而工藝方面也正從普通的機械式激光雷達向固態(tài)激光雷達等演進，這可以降低成本，形成大規(guī)模制造。因此，未來幾年這個問題筆者非常樂觀。

另外，要看市場主流玩家是不是都“入局”。說白了，如果只是谷歌在“玩”而主流汽車廠商沒跟上，那這個市場是起不來的。當然，現在幾乎所有主流汽車廠商都跟上來了。

筆者對這方面還是比較樂觀的，在美國，奧巴馬還親自寫文章為無人駕駛助威，美國交通部也在推動無人駕駛立法。有意思的是，美國政府希望所有州跟它保持一致，不要扭扭捏捏；而實際上各個州跑得比美國交通部還快，有些州甚至已經發(fā)布了無人駕駛的相關法律法規(guī)。從這個角度來看，美國推動得非?？臁?/p>

如果我們不注意加快政策推進步伐的話，很有可能5年后美國的制造成本就會低于中國了。歐洲和日本也跟進得很快，不過筆者相信中國也將會快速跟上。

國內現在的推動力量主要來自幾方面：一是來自汽車工業(yè)工程方面的專家、專業(yè)委員會和標準組織，要靠他們積極地推動。事實上，中國版無人駕駛路線圖已經出爐了。預計到2020年，汽車銷量達到3000萬輛，其中帶有不同程度自動駕駛功能的車輛可能達到1500萬輛。類似路線圖對于汽車廠商的指引作用是不言而喻的。

第二個推動力量來自包括工信部下屬專門負責軟件和硬件測試的相關部門，他們也在努力推動合規(guī)的無人駕駛技術的測評。第三個推動力量則是地方政府——地方政府往往步子更快，他們愿意在轄區(qū)內更快地嘗試無人駕駛的部署。目前，中國已有十多個城市制定了無人駕駛汽車計劃，這將形成一個很好的態(tài)勢，產生一種拉力。