談到自動駕駛，如今已經不再是新鮮事物。從小時候開始，我們就經常在電影中看到自動駕駛汽車的身影。現如今，随着自動駕駛技術逐漸成熟并走出熒幕，這一切都離不開科學技術的快速發展。在衆多廠商研發自動駕駛技術的今天，你了解自動駕駛有幾種實作方式嗎？下面，我們來一探究竟。
在目前的技術水準上，自動駕駛大緻可以分為兩種技術路線：
第一種是基于車輛現有雷達和傳感器的研究，以ADAS（Advanced Driver Assistance Systems進階駕駛輔助系統）為起點。這種技術通過車載裝置如攝像頭和雷達等與車輛進行實時演算，以實作自動駕駛的目标。
第二種技術則以V2V（車車資訊互動）和V2X（車與外界資訊互動）為基礎，通過車輛的移動互聯與周圍環境建立資訊通信，進而擷取實時交通狀況，實作可預見性的自動駕駛。
如今，這兩種技術都取得了不小的進步，但與真正意義上的自動駕駛相比仍存在相當大的差距。以ADAS為基礎的自動駕駛具有以下優勢：
為什麼将ADAS作為自動駕駛的基礎？原因很簡單，因為ADAS已經具備了量産基礎，并且各種駕駛輔助系統已逐漸滲透到中低端車型。盡管目前全球ADAS市場滲透率僅約為5％，但随着汽車安全性和智能化需求的增加，未來ADAS的市場滲透率将大幅提升。根據咨詢公司PRNewswire的預測，到2020年，全球ADAS滲透率将達到25％，全球新車ADAS搭載率有望超過50％。這樣龐大的滲透基礎足以作為自動駕駛的基礎。
此外，ADAS在硬體方面也非常成熟。供應商如博世、恩智浦和大陸每年向汽車制造商供應的傳感器和執行器數量已經達到千萬級别。這龐大的供應量說明ADAS在硬體方面已經非常可靠。近日，恩智浦還利用最新的BlueBox引擎釋出了功能強大的自動駕駛平台。
然而，僅依靠ADAS是否足以實作自動駕駛呢？顯然不是。以特斯拉為例，盡管在ADAS領域取得了很大的進展，但它仍然隻能達到二級自動駕駛水準，原因是缺乏高精度地圖的有效支援。
如今，高精度地圖已成為實作自動駕駛所必需的條件。根據地圖供應商的分類，高精度地圖大緻分為兩類：一是ADAS級高精度地圖，其精度可達到米級；二是HAD級高精度地圖，其精度可達到厘米級。
高精度地圖，通俗來講就是精度更高、資料次元更多的電子地圖。精度更高展現在精确到厘米級别，資料次元更多展現在其包括了除道路資訊之外的與交通相關的周圍靜态資訊。
高精度地圖作為實作自動駕駛的關鍵能力之一，其将成為對自動駕駛現傳感器的有效補充，為車輛提供了更加可靠的感覺能力。與傳統的導航地圖相比，服務于自動駕駛的高精度地圖在各方面要求更高，并能配合傳感器和算法，為決策層提供支援。
然而，由于城市道路的複雜性，高精度地圖在城市内部道路的采集仍面臨相當大的難度，其發展成熟還需時間。
由于兩種地圖的目的不同，ADAS級地圖主要收錄基本資訊如道路形狀和坡度，用于輔助車輛自身的駕駛系統，減輕駕駛壓力。而HAD級地圖則更加精準，詳細記錄車道類型、寬度和周圍環境等資訊，為車輛提供更詳盡的參考資訊。是以，在ADAS的基礎上，高精度地圖已成為不可或缺的一部分。
另一方面，以車聯網為主導的自動駕駛依靠V2V和V2X技術。簡而言之，這種技術将通信裝置安裝在汽車上，通過與交通信号燈、道路辨別、行駛車輛和行人等的實時通信，即使車輛本身沒有探測能力，也能了解周圍交通環境，進而實作安全的自動駕駛。
相對于ADAS，V2V和V2X技術最大的優勢在于使車輛具備預見性，而非隻在眼前做出反應。以信号燈為例，ADAS是基于攝像頭識别圖像，通過算法判斷信号燈是紅還是綠。而V2X技術可以讓車輛在百米之外就接收到信号，了解信号燈的狀态，進而使自動駕駛更加簡單。
然而，這種技術仍然需要高精度地圖作為基礎。它最大的難點在于需要在所有交通設施上安裝信号接收裝置和通信裝置，而且統一信号頻率也是研究人員面臨的難題。