一、自动驾驶分级
自动驾驶根据不同的分法，分为L0-L4或L0-L5级，大同小异。
根据美国公路交通安全管理局NHTSA的分类，自动驾驶分为5个级别：0-4级。
Level0：无自动化
没有任何自动驾驶功能、技术，司机对汽车所有功能拥有绝对控制权。驾驶员需要负责启动、制动、操作和观察道路状况。
碰撞预警、车道偏离预警、自动雨刷、自动前灯控制也属于此阶段
Level1：单一功能级自动化
驾驶员仍然对行车安全负责，不过可以放弃部分控制权给系统管理，某些功能已经自动进行，比如常见的自适应巡航(AAC)、应急刹车辅助(EBA)、车道保持(LKS)，只是单一功能，驾驶员无法做到手和脚同时不操控。
Level2：部分自动化
司机和汽车分享控制权，驾驶员在某些环境中可以不操作汽车，即手脚同时脱离控制。但是驾驶员仍然需要随时待命，对驾驶负责，准备接管汽车。比如：ACC和LKS组合跟车。重点是：驾驶员不再是主要操作者。
Level3：有条件自动化
在有限情况实现自动控制，汽车自动驾驶负责整个车辆的控制，但是遇见紧急情况，驾驶员仍然需要接管汽车，但是有足够预警时间。解放驾驶员，对行车安全不再负责，不必监视道路状况。比如：高速和人流量较少的城市路段。
Level4：完全自动化
行车可以没有人乘坐，汽车负责安全，并完全不依赖驾驶员干涉。
全自动无人驾驶可能比自动驾驶更安全，因为其可以在车辆行驶中排除人为错误和不明智的判断。
L3车辆司机接管平均需要17秒，而车已经开出了近500米。
司机看到路径物体到刹车需要1.2秒，大于计算机的0.2秒，很多事故中，这个差距可以决定生死。 最高级的自动驾驶才是安全的终极目标。
二、无人驾驶系统
无人驾驶系统组成
无人驾驶系统是一个复杂的系统。
系统主要由三个部分组成：算法端、Client端、云端。
算法端包括面向传感、感知和决策的关键步骤算法；
Client端包括机器人操作系统以及硬件平台；
云端包括数据存储、模拟、高精度地图绘制以及深度学习模型训练。
无人驾驶系统简介
算法子系统
算法子系统从传感器原始数据中提取有意义的信息以了解周围环境情况，并根据环境变化做出决策。
client子系统
Client子系统融合多种算法以满足实时性与可靠性的要求。举例来说，传感器以60HZ的速度产生原始数据，Client子系统需要保证最长的流水线处理周期也能在16ms内完成。
云平台
云平台为无人车提供离线计算以及存储功能。通过云平台，我们能够测试新的算法、更新高精度地图并训练更加有效的识别、追踪、决策模型。