根據(jù)國際慣例對無人駕駛的評級，無人駕駛可分為L0——L5 6個階段。目前，世界上主流的汽車產(chǎn)品皆處于L3級別，搭載了多款智能科技的L3級別的智能汽車能夠?qū)崿F(xiàn)在大部分情況下不需要人工干預。但剎車、控制方向盤等操作還需要人工干預。

而L4級別的無人駕駛技術(shù)，才是真正意義上的無人駕駛。L4級別的無人駕駛汽車，能夠通過傳感器、雷達、影像、環(huán)境數(shù)據(jù)分析等等實現(xiàn)完全自主的區(qū)域控制。此時的汽車已經(jīng)基本告別了人工的干預。但世界主流觀點認為，人類要真正實現(xiàn)無人駕駛技術(shù)，至少要等到2021年。不過在今年7月份的時候，百度方面表示其研究的L4級別自動駕駛汽車阿波羅龍已經(jīng)正式量產(chǎn)下線，這的確是一項了不起的舉措。

同時，近期不少整車企業(yè)也給出了無人駕駛產(chǎn)品開發(fā)時間表：特斯拉將在2019年投放L4或L5級別無人駕駛汽車;大眾計劃2021年推出L4級別自動駕駛汽車;奔馳與寶馬將分別于2020年與2021年推出L4、L5級別自動駕駛汽車;戴姆勒公司宣布將于2019年在美國加州部署無人駕駛出租車等。

不過，在短時間內(nèi)。人類恐怕還無法享受自動駕駛技術(shù)所到來的便捷，這主要是因為不穩(wěn)定因素頗多導致真正的無人駕駛難以實現(xiàn)，首先，無人駕駛技術(shù)還存在許多不穩(wěn)定因素。縱然AI的反應(yīng)速度比人類快很多，但總有一些他們做不到的事情。比如隨機應(yīng)變的能力。AI對于周圍環(huán)境的反應(yīng)來源于人們所輸入的數(shù)據(jù)、程序等的設(shè)定，但交通情況千變?nèi)f化極容易就導致無人駕駛技術(shù)無法正確的面對每一種情況。

此外，無人駕駛技術(shù)對互聯(lián)網(wǎng)的依賴程度極大。目前，世界上擁有諸多黑客的存在，如果他們通過網(wǎng)絡(luò)入侵，對無人駕駛汽車進行操控，達到某些不好的目的、將可能導致難以挽回的后果。在這個層面，無人駕駛汽車安全性也值得思量。

最近，阿里巴巴也推出了無人駕駛項目，與其他家不同的是，阿里巴巴不僅只針對單車智能的方案，他們正在以協(xié)同智能的方式降低無人駕駛現(xiàn)有方案的物理困境和成本障礙。

阿里巴巴做了大量的論證和仿真研究后發(fā)現(xiàn)，單車智能的方式對實現(xiàn)自動駕駛落地挑戰(zhàn)巨大。

主要局限在于感知存在視覺盲區(qū)，而且由于傳感器自身技術(shù)局限導致有效感知距離不超過80米，而當車速超過每小時60公里，就無法實現(xiàn)安全下的自動駕駛;其次，由于高精度地圖的更新速度慢，難以應(yīng)對突發(fā)時間;以及單車決策難以調(diào)動整個交通場景，如果遇到遮擋，就無法形成有效決策。

因此，阿里巴巴選擇了協(xié)同智能的路徑，其所需要的就是增加一個額外的交通智能設(shè)施，目前被稱為“智能感知基站”，由于靜態(tài)部署，所以將具備處理復雜情況的能力，同一個“基站”可以服務(wù)同一條道路上得多輛車，從而降低車本身對傳感器的需求。