1）傳統的汽車廠商已經紛紛布局自動駕駛並且開始具有一席之地。
這些車企不希望將自動駕駛領域核心技術主動權交由高科技企業，避免淪為代工廠的身份，通常選擇聯合汽車零部件廠商和網際網路企業共同開發自動駕駛技術。目前幾家傳統汽車巨頭已經取得了令人矚目的成績。
2）2023年可能是自動駕駛汽車的商業元年。
從各大汽車廠商的日程表上看，2023年是個很關鍵的節點，不少網際網路巨頭和傳統車企都把2023年視為推出高階自動駕駛汽車的商業突破元年，然後自動駕駛汽車將進入爆發增長階段。
3）汽車廠商、創業公司、網際網路公司等企業在自動駕駛領域將呈現多元合作。
以谷歌為代表的科技企業，此前的策略一直是自主造車，但由於各種阻力，特別是在谷歌宣布放棄自主造車，改和傳統汽車製造商合作後，預計越來越多的科技企業將選擇與車廠合作。近年來，傳統汽車廠商和汽車元件**商一直在追逐高科技創業公司，加速其在無人駕駛汽車領域中專案的開發。預計今後，傳統汽車製造商對於人工智慧和自動駕駛創業公司的合作和併購將進一步加快。
4）自動駕駛領域的高階人才炙手可熱。
自動駕駛領域越來越多的研發企業認識到高校科研人員的重要性，奮力招攬高階人才。例如豐田雇用了mit、史丹福大學的教授，宇通集團選擇中國工程院院士李德毅合作造車，uber挖走了大批卡內基梅隆大學的研究人員。各大企業爭相挖人才，都希望把最優秀的人才招致麾下，這也充分證明了自動駕駛領域的熱度。
5）未來的商業模式可能從製造轉變為服務。
可以看到，很多汽車生產廠商選擇投資並聯合汽車共享服務提供商，借助共享服務商的力量加速自動駕駛產業的布局。未來汽車的模式極有可能不是今天的生產銷售模式，而是分時租賃模式，而汽車產業的重點將會從製造企業向服務企業轉移。
1）技術問題：雖然技術已經發展很快，但是不可否認的是，自動駕駛汽車搭載的人工智慧系統在高風險的環境中（比如暴風雪的山路，**密集的鬧市區）仍然達不到實用要求。
2）成本問題：雷射雷達成本居高不下，64線束的雷射雷達**高達10萬美元，亟待量產。
lidar的成本降低，它使用光線和雷達來測量距離，與普通的rgb相機相比具有許多優點。目前有不少於500美元的lidar裝置。
3）安全問題：如何在技術上保證自動駕駛比人駕駛更安全，如何能讓普通人相信自動駕駛技術比人駕駛更安全，相比技術上的提公升，信任的提公升更難。
4）立法問題：各國法規的制定仍嚴重滯後於技術發展。特斯拉汽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。
自動駕駛汽車與自動駕駛網路
談到自動駕駛網路很容易讓人聯想到自動駕駛汽車，恰好讀到google的工程師用自動駕駛汽車和自動駕駛網路做的乙個模擬，感覺很有道理的樣子，記錄並分享一下 開發一輛自動駕駛汽車所需要的 1 一輛比較現代的車 2 各式各樣的感測器 效能強大的計算機 ai軟體。3 大量的訓練和測試。類似地，開發自動駕駛網路...
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