纵观过去几十年人工智能的发展，几乎所有成功的经验都是基于统计学习。而统计学习的本质就是从数据里面找到规律，如果没有数据，再聪明的科学家也很难找到办法让机器变得更聪明。

数据驱动无疑是解决无人驾驶目前问题的最佳技术路径之一。基于这样的认识和了解，在当前条件下无人驾驶需要解决两个问题：一是如何获取海量数据;二是如何利用数据。

近年来，智能网联汽车发展异军突起，自动驾驶成为了人工智能领域的“主战场”之一。道路测试则是开展智能网联汽车技术研发和应用不可或缺的重要环节。2019年5月，杭州公布过首批开放用于智能网联车辆测试的5条道路(路段)，均位于现在的余杭区未来科技城。

“上次公布的5条道路(路段)，也还是开放的。此次公布的道路里有文二西路、葛巷路和绿汀路3条道路(路段)是2019年时就公布过的，此次重新公布是因为开放范围扩大了。”杭州市经信局有关负责人介绍。

为何扩容用于智能网联车辆测试的道路?该负责人表示，在走访调研中，不少相关企业提出希望扩大测试道路范围来开展相关技术和应用的测试、验证;同时，杭州也希望通过扩大测试道路来吸引更多智能网联领域企业落地，推动相关产业发展。

当然，企业要在这些道路上进行智能网联汽车测试，首先要取得杭州市智能网联车辆测试牌照，同时还必须严格遵守相应的法律法规和管理要求。

美国当地时间11月18日，根据Bloomberg报道显示，从2014年开始启动的苹果汽车项目“Titan”，经历过数次造车还是不造车的战略摇摆、换了5个负责人后，终于明确是要打造一台没有方向盘的完全无人驾驶汽车，并且计划在四年内推出，也就是苹果汽车将在2025年正式发布。

按照苹果一贯的产品策略，发布即是交付。当然了，是否为完全无人驾驶，还要看届时法律的情况，以及自动驾驶技术的进展。目前，苹果已经为自动驾驶自研了高算力芯片，并且准备好在加州的测试车队中使用。

对于整个汽车行业来说，苹果这个完全的行外人，是一个绝对不能忽视的潜在玩家。如果说特斯拉定义了电动汽车，并且将电动车普及化，那么，苹果就是那个能够定义智能汽车，并且将智能汽车普及化的天选之子。

作为无人驾驶的形态之一，Robotaxi被认为是最接近商业化的项目，其中蕴含着万亿级的商业价值。从五六年前开始，就有科技公司先后投身这条赛道。在美国，主攻Robotaxi的科技公司包括谷歌旗下的Waymo，另外还有Uber。在中国，有滴滴、百度Apollo、AutoX、文远知行、小马智行、Momenta等多个公司，另外还有T3、曹操出行等网约车公司参与其中。

Robotaxi在过去几年里，一直处于获得路测牌照、技术积累和验证的阶段，各家公司都在你追我赶。与此同时，几乎每家无人驾驶新创公司都获得了资本的青睐。但在商业化道路上，受制于多种因素还没有规模化展开。这一背景下，AutoX的全L4级无人驾驶运营区域的出现，是否意味着无人驾驶商业化落地又近了一步?

“自动驾驶是一个技术和落地发展很快的行业，但也是技术门槛很高的行业，要判断一家企业能不能把自动驾驶做成，要以长远、理性的眼光来看。”国内一家无人驾驶科技公司的内部人士向记者表示。该人士同时指出，无人驾驶和无人驾驶运营是两个完全不同的概念。

无人驾驶和人工智能一样，并非新课题，它的发展甚至可追溯到 20 世纪 20 年代。1925 年，无线电设备公司 Houdina R adio Control 设计了一辆无人驾驶汽车 American Wonder，它通过无线电信号来操作车的方向盘、制动器、加速器等，进而控制车的运动。研发成功后，American Wonder 还在纽约市被进行展示，并穿越拥挤的交通，从百老汇开到了第五大道。

随后的近一百年来，人类从未停止过无人驾驶的研究和想象，在无人驾驶技术愈发成熟的今天，各路玩家搜夹带 “ 前沿科技 ” 跑步入场。越来越多新产品、新玩家、新技术相继登场，逐渐形成了传统车企与科技互联网两大阵营。而在两大阵营的竞争过程中，一些企业也开始走上了强强联合的道路，以期形成更强大的市场竞争力。

从今年 1 月起，先是百度成立了 “ 集度 ”，随后小米又双叒叕官宣造车，紧接着华为又称要重塑汽车供应链……本届上海车展又有诸多企业带来最新的无人驾驶方案。

现有的无人车系统中，主要是通过无人车自带的感知系统来获取周围的环境信息。一般的，无人车通过激光雷达、相机和毫米波雷达等多种传感器来获取周围环境数据。但是，上述传感器获取的数据可能存在不完善的情况，如相机拍摄的角度可能存在视觉死角等情况，不能完全的保证无人车的行驶安全。

AlphaGo 由谷歌旗下 DeepMind 公司戴密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)领衔的团队开发，其主要工作原理正是 “深度学习”。

但之所以这样的方法没有大规模应用在机器人和无人驾驶领域，在于其中仍有迫切需要解决的问题。

首先是如何仿真场景，因为在围棋领域，仿真是非常容易的，把棋盘画出来就可以了，而无人驾驶却需要构造交通场景，这就需要工程上的投入。