谈到自动驾驶，如今已经不再是新鲜事物。从小时候开始，我们就经常在电影中看到自动驾驶汽车的身影。现如今，随着自动驾驶技术逐步成熟并走出荧幕，这一切都离不开科学技术的快速发展。在众多厂商研发自动驾驶技术的今天，你了解自动驾驶有几种实现方式吗？下面，我们来一探究竟。
在当前的技术水平上，自动驾驶大致可以分为两种技术路线：
第一种是基于车辆现有雷达和传感器的研究，以ADAS（Advanced Driver Assistance Systems高级驾驶辅助系统）为起点。这种技术通过车载设备如摄像头和雷达等与车辆进行实时演算，以实现自动驾驶的目标。
第二种技术则以V2V（车车信息交互）和V2X（车与外界信息交互）为基础，通过车辆的移动互联与周围环境建立信息通信，从而获取实时交通状况，实现可预见性的自动驾驶。
如今，这两种技术都取得了不小的进步，但与真正意义上的自动驾驶相比仍存在相当大的差距。以ADAS为基础的自动驾驶具有以下优势：
为什么将ADAS作为自动驾驶的基础？原因很简单，因为ADAS已经具备了量产基础，并且各种驾驶辅助系统已逐渐渗透到中低端车型。尽管目前全球ADAS市场渗透率仅约为5％，但随着汽车安全性和智能化需求的增加，未来ADAS的市场渗透率将大幅提升。根据咨询公司PRNewswire的预测，到2020年，全球ADAS渗透率将达到25％，全球新车ADAS搭载率有望超过50％。这样庞大的渗透基础足以作为自动驾驶的基础。
此外，ADAS在硬件方面也非常成熟。供应商如博世、恩智浦和大陆每年向汽车制造商供应的传感器和执行器数量已经达到千万级别。这庞大的供应量说明ADAS在硬件方面已经非常可靠。近日，恩智浦还利用最新的BlueBox引擎发布了功能强大的自动驾驶平台。
然而，仅依靠ADAS是否足以实现自动驾驶呢？显然不是。以特斯拉为例，尽管在ADAS领域取得了很大的进展，但它仍然只能达到二级自动驾驶水平，原因是缺乏高精度地图的有效支持。
如今，高精度地图已成为实现自动驾驶所必需的条件。根据地图供应商的分类，高精度地图大致分为两类：一是ADAS级高精度地图，其精度可达到米级；二是HAD级高精度地图，其精度可达到厘米级。
高精度地图，通俗来讲就是精度更高、数据维度更多的电子地图。精度更高体现在精确到厘米级别，数据维度更多体现在其包括了除道路信息之外的与交通相关的周围静态信息。
高精度地图作为实现自动驾驶的关键能力之一，其将成为对自动驾驶现传感器的有效补充，为车辆提供了更加可靠的感知能力。与传统的导航地图相比，服务于自动驾驶的高精度地图在各方面要求更高，并能配合传感器和算法，为决策层提供支持。
然而，由于城市道路的复杂性，高精度地图在城市内部道路的采集仍面临相当大的难度，其发展成熟还需时间。
由于两种地图的目的不同，ADAS级地图主要收录基本信息如道路形状和坡度，用于辅助车辆自身的驾驶系统，减轻驾驶压力。而HAD级地图则更加精准，详细记录车道类型、宽度和周围环境等信息，为车辆提供更详尽的参考信息。因此，在ADAS的基础上，高精度地图已成为不可或缺的一部分。
另一方面，以车联网为主导的自动驾驶依靠V2V和V2X技术。简而言之，这种技术将通信设备安装在汽车上，通过与交通信号灯、道路标识、行驶车辆和行人等的实时通信，即使车辆本身没有探测能力，也能了解周围交通环境，从而实现安全的自动驾驶。
相对于ADAS，V2V和V2X技术最大的优势在于使车辆具备预见性，而非只在眼前做出反应。以信号灯为例，ADAS是基于摄像头识别图像，通过算法判断信号灯是红还是绿。而V2X技术可以让车辆在百米之外就接收到信号，了解信号灯的状态，从而使自动驾驶更加简单。
然而，这种技术仍然需要高精度地图作为基础。它最大的难点在于需要在所有交通设施上安装信号接收装置和通信设备，而且统一信号频率也是研究人员面临的难题。