无人驾驶汽车范文精选

无人驾驶的前世今生

汽车行业作为一个百年产业，从其诞生起，频繁的汽车交通事故一直困扰着各大汽车制造商。据统计，超过9成的汽车交通事故是由人为因素所引起的，其中司机醉驾、超速和疲劳驾驶等原因占据了绝大部分。

随着计算机技术的迅猛发展，科学家发现，计算机“代替”人类充当驾驶员的角色可能成为现实。因此，从上世纪70年代开始，美国、英国和德国等发达国家开始了无人驾驶汽车的研究工作。无人驾驶汽车是一种智能汽车，也被称为自动驾驶汽车，它主要通过车载传感系统感知道路环境，依靠车内计算机系统自动规划行车路线并控制车辆到达预期目的地。其实，无人驾驶技术离我们并不遥远，较为常见的自动泊车技术已在市场上的多款中高档车上配置。

现如今，最为著名的无人驾驶汽车当属谷歌的无人驾驶汽车。在无人驾驶技术方面，谷歌的确算得上是先行者。从2009年开始道路测试至今，谷歌无人驾驶汽车在完全无人驾驶的模式下，已经行驶里程约160万千米，相当于一名拥有75年驾龄的“老司机”所驶过的里程。而在这160万千米的里程中，谷歌无人驾驶汽车仅发生了11次轻微事故，无人员伤亡，并且没有一次是由无人驾驶汽车引起的。

工欲善其事，必先利其器

当然，谷歌无人驾驶汽车优异的表现，绝对离不开其“高大上”的装备。下面就让我们来一一细数无人驾驶汽车上的必备配置吧。

道路检测装置主要包括了GPS装置、各种雷达装置和可视装置。GPS装置可以实现车辆的定位，并辅助导航；雷达装置用来检测车辆附近的物体和行人，以及与其他车辆之间的距离；可视装置可以实时生成前方道路的三维图像，检测诸如行人之类的潜在危险，并预测他们的行动。将高精度的GPS、雷达装置和可视装置相结合，就构成了无人驾驶汽车的“眼睛”和“耳朵”。

道德&法律，难以越过的坎

几十年来，未来学家们一直幻想汽车无需人驾驶。有人甚至说，汽车在计算机之前被发明是个错误，使汽车奴役了人类几十年。如今，无人驾驶汽车方兴未艾，这一“解放人类”的技术将在何时被大规模运用？这将给交通等领域带来怎样的革命？人类社会该如何做好准备？美国智库兰德公司日前报告对此作出解答。

无人驾驶世界”进入倒计时

在题为《无人驾驶汽车技术：如何最大化实现其社会效益》的报告中，兰德公司认为，在十至十五年内，无人驾驶汽车将得到大规模应用，其技术保障是汽车的智能化。

无人驾驶汽车的研究历史有三个阶段：1980到2003年的第一阶段，研究界对于如何实现无人驾驶汽车存在两个思路：一是针对路，通过自动化公路基础设施实现，二是针对车，通过汽车智能化实现；2003到2007年的第二阶段，美国国防部先进项目研究局（DARPA）举行了三次无人驾驶汽车挑战赛，促进业界与学界的合作，使研究取得质的飞跃，确定了汽车智能化的方向；2007年之后是第三阶段，私营部门开始进入无人驾驶汽车研发。

如今，在这一领域逐鹿的主要有三路人马。一类是IT企业，如谷歌和苹果。谷歌在2010年10月研发出全球第一辆无人驾驶汽车，并在2014年1月初宣布成立“开放汽车联盟”，其目标是将安卓操作系统引入车载系统。苹果于2013年iOS in the Car计划，期望将iOS7系统全面整合至汽车车载平台。第二类是车企，面对IT企业的跨界“入侵”，车企当然不愿放松对汽车的主导权。大部分车企都制订了上市时间表，比如尼桑和日产最近宣布将在2020年销售无人驾驶汽车。最后一类是电信运营企业。无人驾驶汽车的车车通信、车路通信是重要问题，3G/4G移动网络是重要的通信渠道之一，因此电信运营商也不愿放过在其中分一杯羹的机会。

“交通革命”影响未来城市格局

无人驾驶汽车将是一场“交通革命”。麦肯锡全球研究所最新的研究报告显示，在未来12项可能改变生活、企业与全球经济的颠覆性科技中，居于第六位的是“自动或半自动导航与驾驶交通工具（即无人驾驶汽车）”。

零事故、零排放、零堵塞是无人驾驶汽车的终极目标，也是其被看好的主要原因。兰德公司报告指出，人工驾驶汽车具有很大的负外部性，一个司机驾驶汽车1万英里，除了己耗费的时间等成本外，单交通堵塞、事故等社会成本平均达1300美元。无人驾驶汽车将能有效解决这一问题。

好莱坞大片《少数派报告》中，曾出现这样一幕场景：行驶的汽车都由电脑控制，人们只要告诉汽车想去的地方，车辆不需人来驾驶，就能在公路上飞快地行驶。或许看到这样的场景，你会感觉像魔术师在变魔术一样，有些让人难以置信。但你相信吗？无人驾驶汽车的时代渐行渐近，很快就会变成现实。

无人驾驶汽车不要人驾驶，只用电脑控制就能自动行驶，目前美国、英国、日本等国家通过上路测试，已经允许无人驾驶汽车合法上路，许多国家都在加快研发脚步。这个领域的前景十分诱人，有专家预测，到21世纪中期，在全球所有的上路汽车中，75%将是无人驾驶汽车。

激光器当“眼睛”

无人驾驶汽车也有“眼睛”，它的眼睛就是激光器。激光器属于一种感知系统，负责感知周围的路面环境。英国牛津大学研究人员在一辆汽车的底座安装上一个小型摄影机和激光器。当研究人员驾驶这辆车时，底座上安装的摄影机和激光器跟人的眼睛一样，把周围的路面环境在极短的时间内制成图片，传输到电脑中。这样，该汽车就能“熟记”曾经行驶过的行车路线，具备了独来独往的能力。

在汽车行驶的过程中，前方的仪表盘上的屏幕将显示出是否进人自动驾驶模式，当你点击确定后，汽车便进入了自动驾驶状态，底座安装的激光器将对前方行进的道路进行扫描，远距离可达到500米。如果发现前方出现障碍物或行人，汽车将会自动减速停止，以及紧急刹车。

有效缓解道路拥堵

或许你会因为交警拦车递上罚单而产生畏惧，然而无人驾驶汽车控制平台实现电子化，这将大大减少违反交通法规行驶的情况，使你免受处罚。无人驾驶汽车不仅仅具备这些，它更有助于缓解交通拥堵。一旦公路出现拥堵现象，无人驾驶汽车通过通讯器及时了解路面拥堵情况，并主动避开。这样使得道路变得更为通畅，不但降低了人们的出行成本，而且不必因堵车而产生太多的烦恼，同时也减少了汽车对环境的污染。如果未来的车辆都实现无人驾驶，车辆可通过通讯系统保证正常行驶，意味着将来的红绿灯等标示都不必使用。

将来喜欢喝酒的人，不存在酒后驾车而遭到惩罚的担忧。只要你使用无人驾驶汽车，它会把喝醉的你安然无恙地送到家。未来的高速公路未必都要那么宽，为了节省交通用地，公路可变得更窄，这样车与车的横向距离可缩小许多。

据国外媒体报道，今年3月5日，美国最大的搜索引擎提供商谷歌公司负责研发的无人驾驶汽车已经正式拿到牌照。该牌照是由美国内华达州车辆管理局向无人驾驶汽车发放的汽车测试牌照，内华达州因此成为美国首个批准无人驾驶汽车合法上路的州。一石激起千层浪，目前，从美国夏威夷到佛罗里达州，从英国牛津到德国柏林，人们正在进行一场让无人驾驶汽车早日上路的激烈角逐。

无人驾驶汽车是指几乎不用人工干预就可以自动行驶的汽车，这一概念首先出现在美国国防部高级研究计划局的“大挑战”科研项目中。这种汽车也被称为自动汽车，它可以感测周围环境并自动行驶，有望代表未来的驾驶潮流。据英国《新科学家》杂志网站4月2日报道，过去几十年来，人们在研发无人驾驶汽车方面投入了巨大的精力，随着无人驾驶汽车必备的一些技术难关相继被攻克，无人驾驶汽车正在慢慢迎来曙光。不过，科学家们也强调，无人驾驶汽车离真正投放市场还有很长的一段路要走。

法律障碍慢慢消除

无人驾驶汽车有望提高驾驶的安全性，改进燃油效率，而且可让驾驶者长途奔驰也不觉疲惫。

1994年，在英国的一条高速公路上，英国捷豹汽车公司和卢卡斯工业集团公司首次演示了自适应巡航控制系统和自动车道保持技术的安全性，这两种技术目前已广泛应用于各种汽车内，无人驾驶汽车慢慢地不再被媒体称为“疯狂的想法”。

英国牛津大学机器人工程师保罗・纽曼指出，人们对无人驾驶汽车安全性的担忧有点错位，因为，目前全球每年约有120万人死于人为的交通事故。纽曼领导的科研团队也在研发无人驾驶汽车。纽曼说：“想到我们10年、20年后还是像现在一样驾驶汽车――必须正襟危坐于驾驶座上，集中精神，不能睡觉就令人抓狂。”

目前，无人驾驶汽车的支持者越来越多，而且其面临的障碍也开始逐一瓦解。美国内华达州允许无人驾驶汽车合法上路的法案已于今年3月1日正式生效。该州也为测试无人驾驶汽车的厂商制定了“牌照程序”，并规定无人驾驶汽车车主需要缴纳100万美元到300万美元的保险债券。美国加州、亚利桑那州、佛罗里达州、夏威夷和俄克拉何马州也在考虑实施同样的法案。

无人驾驶汽车“遍地开花”

互联网企业加入竞争 法律性难题亟待解决

英国政府日前宣布，将从2015年1月开始，允许无人驾驶汽车出现在英国的公路上。与以往传统车企不同，互联网公司像黑马一样闯入无人驾驶汽车的研发，继谷歌之后，有消息称，百度也正在试验自己版本的无人驾驶汽车。无人驾驶汽车技术在美国等国家发展现状如何，面临哪些研发和法律等方面的难题，互联网和汽车融合的前景如何，《环球时报》驻各国记者进行了了解。

多国开展道路测试

无人驾驶汽车被英国媒体称为“机器人汽车”。从明年年初起，英国将挑选3个城市作为试点，进行为期18至36个月的“机器人汽车”上路测试，获选城市将分享政府提供的总额1000万英镑的专项基金补贴。

而在美国，目前，内华达州、佛罗里达州、加利福尼亚州、德克萨斯州、密歇根州以及首都华盛顿特区已通过立法形式准许无人驾驶汽车上路，但仅限于测试目的。谷歌宣称该公司研发的无人驾驶汽车已在公路上进行了100多万公里的测试，从未发生交通事故。而在城市道路测试方面，谷歌无人驾驶汽车已在其总部所在的加州山景城附近行驶了1万公里左右。不过，谷歌的无人驾驶汽车上路时必须有驾驶员坐在驾驶座上监控，以便随时应对意外情况的发生。

就未来全自动无人驾驶汽车前景，谷歌表示没有方向盘、油门及刹车踏板和换挡装置，完全通过软件和传感器进行自动驾驶，时速限定在25英里（约40公里）。据了解，无人驾驶汽车遍及周身的感应系统，可以对周围状况进行实时全息扫描，再配合精确详细的导航地图，计算机系统便能模拟人工智能，实现无人驾驶。谷歌无人驾驶汽车传感系统的识别范围可达近100米，而正在研发的全自动无人驾驶汽车更可探测到四周约两个足球场面积内的物体。

在瑞典，其第二大城市哥德堡城市规划局与瑞典沃尔沃汽车公司在去年签署了无人驾驶汽车试验项目，计划在2017年准许100辆无人驾驶汽车在哥德堡指定长度30公里的街道上试行。瑞典电视台称，无人驾驶车并不是完全利用机器来代替人脑，而是在驾驶员的操作下监督汽车行使，比如，从A点到B点，并不能完全百分之百保证汽车的行使准确率。在2017年至2020年间，普通市民将可以试驾驶100辆无人驾驶汽车，最终的前景是让驾驶员一边开车一边读书、打电话、上网或者其他娱乐。

日本将无人驾驶定义为自动驾驶。2013年8月，日本国土交通省明确，自动驾驶是在驾驶员的操控下。日本政府提出在2020年实现自动驾驶系统的试用。日本三大汽车公司日产、本田和丰田已相继开展无人驾驶汽车的上路试验。

在众多研究无人驾驶汽车的人中，45岁的德国人巴斯蒂安·特龙（Sebastian Thrun）大概是成就最辉煌的一个。

美国加州州长杰里·布朗（Jerry Brown）一个月前宣布，谷歌无人驾驶汽车可以从2015年起行驶在加州的公路上。这辆汽车的发明者正是特龙。不过此时他已经离开了谷歌，开始自己新的创业项目。

作为谷歌X实验室曾经的主要负责人之一、斯坦福大学教授，特龙从2004年就开始研究无人驾驶汽车。从最新的谷歌无人驾驶汽车，到他曾经主导研究的Stanley、Junior，都被看做是无人驾驶汽车研究领域的重要成就。

特龙从小就是个汽车爱好者。但他研究无人驾驶汽车的出发点，并不是马克·扎克伯格式的黑客精神。他对此的执着其实源自18岁那一年。那一年，他最好的朋友在一起交通事故中去世。

2012年11月，特龙接受了《第一财经周刊》的采访。“那场交通事故来得很突然，好像我们必须接受，而大多数人似乎不谈论这个话题。”他回忆说。他从那时起下定决心，在改善这个问题上，“必须有所作为”。

巴斯蒂安·特龙出生于德国索里根市，在德国读大学时学过计算机、医疗和经济学，1995年加入美国卡耐基梅隆大学研究计算机科学，成为卡耐基梅隆大学机器学习实验室的负责人之一。他在自己的学生时代，就对人工智能产生了浓厚的兴趣。“我觉得它很伟大，因为我们是在打造智慧，而不是学习。”特龙说。

在特龙之前，无人驾驶汽车已经出现了多位先驱者。早在1939年纽约世界博览会上，通用公司（GE）就在“未来奇观”展馆中，展出了一台无人驾驶电动汽车，它通过镶嵌在道路里的电路来提供电力，并用无线电实现控制。到1950年代，通用汽车公司和美国广播公司研发了自动公路系统的比例模型，让用电子方法控制汽车的转向和保持车距成为可能。

到1970年代，斯坦福大学的线控机器人已经可以在无人为干预的情况下，穿越一间摆满椅子的房间；随后筑波市机械工程实验室推出了配备两个摄像头、用模拟计算机技术进行信号处理的无人驾驶汽车，在高架轨道的辅助下，可以实时处理前方道路图像。

长城汽车的“过度投入”

技术过剩，这曾经在早期德系车进入中国市场时成为一个负面评价，却阻挡不住中国的本土企业将其奉为大招

在长城汽车2015科技节上，出现了无人驾驶和脑电控汽车这样的热门技术。从2012年起，长城汽车成立了强大的专业团队，下大力气对汽车无人驾驶等智能技术进行研发。预计在2020年，将会推出能够在高速公路上实现自动驾驶的车辆。

无人驾驶车辆的行驶安全性问题一直是行业内争论的焦点，为了更好的保证技术系统自身的功能安全，长城汽车在无人驾驶车辆技术构架中强调“冗余”设计理念，以更高级别的标准进行安全开发设计，以此确保系统的稳健性。长城汽车自主研发的无人驾驶汽车，搭载有3D激光雷达、单线激光雷达、毫米波雷达、多功能摄像头、GPS导航系统等多种传感器。通过多种传感器的应用，可实现对道路情况与周围环境的全方位探测，并经过内部智能电子控制单元高速运算，直接控制车辆的电子转向系统、发动机管理系统及制动系统等机构，实现车辆的加减速、变换车道、跟随车辆以及超车等动作。车上搭载的部分传感器设备已达国际先进水平，其中多功能摄像头、毫米波雷达技术在公司已成熟应用。

未来长城汽车将募集资金用于智能汽车的研发，致力于以智能驾驶辅助系统、车联网为切入点，研发具有车联网技术、主动夜视、自适应巡航、自动泊车、智能识别和智能娱乐等功能的智能汽车，提升长城汽车现有汽车产品的智能化水平。目前哈弗H8、H9及部分后续车辆已经完成了驾驶辅助（ADAS）阶段的开发。预计在2020年，将会推出能够在高速公路上实现自动驾驶的车辆。

脑电控制汽车是长城与南开大学合作研发，在国内首次实现了人脑驱车及脑电信号与汽车系统的“连结”，有望彻底改变“手”“脚”并用的驾车模式。其运作原理为通过脑电设备，捕捉人在思考问题时产生的脑电信号，利用计算机分析人的驱车意图并向汽车发送操控指令，以此实现人脑控制汽车的目的。

在实际操作中，驾驶员头戴装有14个采集点的采集器，通过脑电信号对一辆装有计算机处理系统、车载电控单元等装置的汽车进行“发号施令”，汽车在人脑的操控下能够准确执行启动、直线前进、直线倒车、刹车、开关车门等规定指令。

“脑控汽车”颠覆了手脚并用的驾车方式，未来有望应用于肢体残疾人士的驾车行驶，或作为驾驶员辅助系统应用。

The object sits on the 2)shoulder of the 3)freeway, slowly 4)shimmering into view. Is it 5)roadkill? A weird kind of 6)sagebrush? No, wait, it’s…a 7)puffy chunk of foam 8)insulation!“The laser almost certainly got returns off of it,”says Chris Urmson, a 9)roboticist, sitting behind the wheel of the 10)Prius he is not driving. A note is made as we drive past, to help our computerized car understand the curious 11)flotsam it has just seen. It’s a Monday, midday, and we are heading north on California Highway 85 in a Google autonomous vehicle. “This car can do 75 mph,” Urmson says. “It can track pedestrians and cyclists. It understands traffic lights. It can merge at highway speeds.” In short, after almost a hundred years in which driving has remained essentially unchanged, it has been completely transformed in just the past half decade.

As we are in the Google car, I watch the action unfold on the computer monitor mounted on the passenger side of the 12)dashboard. It shows how the car is interpreting the world: lanes, signs, cars, speeds, distances. It is absolutely fascinating to watch as the car not only 13)plots and calculates the 14)myriad movements of neighboring vehicles in the moment, but also predicts where they will be in the future. “We’re analyzing and predicting the world 20 times a second,” says Anthony Levandowski, business lead on Google’s self-driving-car project.

A car comes speeding along the adjacent 15)onramp. Do we accelerate or slow? It’s a moment that puzzles many human drivers. Our vehicle chooses to 16)decelerate, but it can rethink that decision as more data comes in―if, for instance, the merging car brakes suddenly. The computer 17)flags a car one lane over, maybe 30 feet in front of us, and slows 18)imperceptibly. “We’re being held back by this guy because we don’t want to be in his blind spot,”Levandowski says. A bus suddenly 19)looms next to us. “Even if you can drive in the center of the lane, down to the centimeter, that doesn’t mean it’s the safest route,” he says. And so the car 20)drifts just a bit to the left to 21)distance itself from the bus. “If you look at it, we’re not actually driving center, though we’re still not driving as bad as he is,” he says, pointing to a gray 22)SUV ahead that’s 23)straddling two lanes.

Levandowski has a point. I was briefly nervous when Urmson first took his hands off the wheel and a 24)synth woman’s voice announced 25)coolly,“Autodrive.” But after a few minutes, the idea of a computer-driven car seemed much less terrifying than the 26)panorama of BlackBerry-27)fumbling, rule-28)flouting, and other 29)vagaries of the humans around us. The Prius begins to seem like the 30)Platonic ideal of a driver, against which all others 31)fall short. It can think faster than any 32)mortal driver. It can 33)attend to more information, react more quickly to emergencies, and keep track of more complicated routes. It never panics. It never gets angry. It never even blinks. In short, it is better than human in just about every way. I find myself imagining how much more smoothly the system would function if every car were like this one.

While Google wants to create, in essence, computers that drive, the auto industry has been trying to make its vehicles drive more like computers. 34)Bolstered by increasingly powerful and affordable sensors, sophisticated 35)algorithms, and 36)Moore’s law, the world’s carmakers have been slowly redefining what it means to be a driver, encouraging us to 37)offload everything from 38)shifting gears to parallel parking. The automated car isn’t just around the corner―it’s here.

No computer voice greets me when I press the ignition button of the new S-Class Mercedes parked in the front lot of 39)Mercedes-Benz Research & Development in Palo Alto. My driving is being constantly monitored by the car’s Attention Assistance function, which tracks more than 70 elements―from minor steering wheel movements to my use of turn signals―for signs of operator 40)fatigue. After 20 minutes, the 41)baseline is set and the car will flag subsequent deviations. If, while 42)parsing the data, it senses that I’ve grown weary, a coffee cup icon pops up in the instrument cluster(it’s up to me to 43)pull over for the coffee).

Attention assistance is just the beginning. R&D head Johann Jungwirth, who’s sitting next to me, 44)ticks off with a salesman’s efficiency everything the car does for me: If it rains, the 45)wipers activate. If I enter a tunnel, the headlights adjust their illumination. When a car in the neighboring lane creeps into my blind spot, a red triangle illuminates in my side mirror; if I try to change lanes, the icon flashes and beeps. If I drift out of my lane, the steering wheel 46)rumbles gently. It is, in short, a 47)stealthily 48)semiautonomous computer on wheels. “There are tens of thousands of processes running in parallel,” Jungwirth says. A car like this 49)boasts upwards of 60 electronic control units, handling everything from automatic braking to automatic 50)trunk opening.

The truth is we have gradually been distancing our level of active engagement with the process of operating a car. We automated the shifting of gears. We went from 51)manual steering to power steering and then finally to “drive-by-wire,” in which the mechanical connection between the steering wheel and the tires was replaced by a series of electrical 52)impulses. We gave up paper maps for digital navigation systems. The hazards of parallel parking have been 53)ironed out by 54)ultrasonic sensors. This year, electronic stability control is standard on vehicles sold in the US for the same reason 55)antilock brakes are standard in Europe: Its algorithms can perform better than humans in emergency 56)maneuvering.

无人驾驶汽车在快速发展

2013年4月，在从以色列耶路撒冷到死海的高速路上，某报记者坐在一辆奥迪A7的驾驶座上，而与装在挡风玻璃上的摄像头相连的软件，则在驾驶这辆汽车以每小时65英里（约合104.6公里）的速度前进，彰显着自动驾驶汽车发展的神速。

受到广泛宣传的谷歌汽车和其他自动驾驶汽车装满了摄像头、雷达和被称作“激光雷达”的激光测距仪，而这部汽车的独到之处却在于简洁，以及成本相对较低的系统，材料只需几百美元。为奥迪研制这套系统的以色列移动眼视觉技术公司负责研发的高级副总裁加比·阿永称，“我们的想法是充分开发只用摄像头的自动驾驶系统。”

使用移动眼的汽车不具备谷歌工程师所实现的那种自动化程度。谷歌汽车曾在美国加利福尼亚进行过30万英里的驾驶测试，它将会出现在高速公路上，在交叉路口安全行驶，能左右转弯，还能超过速度稍慢的汽车。相反，移动眼汽车只能以高速在一条车道上行驶，可以识别红绿灯，并自动减速、停车，之后再继续高速

行驶。

而在美国旧金山，看到谷歌的一辆无人驾驶试验车在硅谷的101号公路上快速行使，或是自己停靠在旧金山的街头，并不那么稀奇。实际上，包括奥迪、丰田、梅赛德斯奔驰在内的汽车制造商都在制定自动驾驶车辆计划，这种车加入美国交通大阻塞，并成为其重要组成部分只是个时间问题。

未来的城市会有哪些变化？

当科学家和汽车公司奋勇向前，且许多人预计自动驾驶汽车会在下一个十年普及时，研究人员、城市规划者和工程师正在思考，这种汽车对未来的城市可能意味着什么，如果汽车开始为我们提供驾驶服务，城市会发生什么变化，包括街道变得更窄，因为停车位可能不再是必须的。

最近，亚马逊和DHL都展示了他们用于递送包裹的无人驾驶飞行器，但我们估计还得需要一段时间才能看出这是真枪实战还是市场宣传的噱头。不过其他的全自动无人驾驶飞机和无人驾驶汽车早就在一些试点项目中投入使用了，然而它们还需要克服一些技术难点，需要得到法律的认可，真正证明他们的益处，然后才能真正普及开来。

现在货运无人机可能还不适合大面积部署，但在一些特殊情况下，无人机还是展示出了很大的优势，例如迅速递送医疗用品。德国的Defi-Copter项目正尝试通过自动控制的无人机向偏远地区第一时间递送用于急救的心脏除颤器，一架无人机的服务半径可以达到10km，到达目的地后无人机将带着降落伞的心脏除颤器抛下。无论是像Defi-Copter所用无人机的开发公司Height-Tech、Aibotix和Microdrones这些德国公司，还是像Linkall这样的国内创业公司，都早在几年前就开始进行无人机研发了。无人机在快递以外的领域也更早地投入了应用，例如航拍以及检测风力发电机、桥梁或者输电线缆，甚至在大型活动中对人群进行监控。我们可以用300欧元就能从Parrot公司买到玩具无人机，或者也可以像DHL一样花40 000欧元从Microdrones公司买一架md4-1000。专业无人机的高价格并非因为他们的飞行组件，而是由一些附加设备导致的，例如Microdrones md4-1000上通常加装的设备，除了摄像头以外，还包括热成像镜头和气体检测组件。除了这些附加设备之外，各种无人机上的飞行组件并无太大区别，它们大都是由螺旋桨提供动力，并由一些传感器协助控制，例如检测无人机方向的陀螺仪和检查与周围障碍物距离的超声波传感器。这些传感器收集的信息会交由机上的小型电脑进行处理，并对飞行做出控制。Parrot无人机上就搭载了1GHz ARM Cortex A8处理器和1GB的内存。

无人机的控制方式基本上分为手动遥控和软件自动控制两种。Microdrones的无人机会根据Google的卫星地图或者无人机自身航拍的图片来决定飞行线路。在POI-Orbit模块的帮助下，它也可以自动围绕某个物体盘旋，例如在风力发电机检测中，无人机就可以环绕其中一个发电机拍下多个角度的照片。

美国交通部发言人表示，即使无人机能够自动驾驶，但仍然需要将使用范围限定在用户的视线范围之内，以防发生事故。另外，无人机的飞行高度不得超过100m，无人机也不得进入私人领地。在这些规定范围内，私人可以自由使用无人机，而商业使用则需要各州航空管理局的批准。除了这些政策上的限制之外，快递无人机还要解决一些应用上的问题，例如，收件人是否需要有特殊的无人机降落区？怎样防止对无人机的攻击以及对货物的偷盗？亚马逊和DHL都没有给出答案，他们的快递无人机现在也还只是一个技术试验而已。

雷达、摄像头操控汽车

自动驾驶无人机要避免被风卷走或者撞到树上已经是一项技术活儿了，但这跟全自动无人驾驶汽车比起来还是小巫见大巫。无人驾驶汽车所处的环境要复杂得多，有狭窄的街道、交通规则、交通信号灯和标识，还有一些非理性的行为和无法预测的生物。所以自动无人驾驶汽车的普及就更像科幻小说里面的场景了。如果全部交通都自动化，那么在理想状态下，就再也不会出现堵车、交通事故和停车等难题，而且将会大大减轻交通造成的环境压力，而人们的出行也将会更廉价、更便捷。

但这个设想离现实还有很长的一段距离，它所需的人工智能方面的提升并非可以一蹴而就的。几十年前我们就开始朝着这个目标努力，80年代出现的防抱死系统（ABS）和牵引控制就是电子硬件对油门和刹车进行辅助操作的例子。后来还有车道偏离预警系统和倒车雷达，这些技术会在汽车偏离车道或者撞到障碍物之前发出声音进行提醒。

几乎所有的汽车厂商都在开发新技术，并对这些科技进行整合。宝马和奥迪的某些车型能够在堵车时自动驾驶，某些沃尔沃车型可以自动停车，只不过需要车主拿着智能手机站在停车位前。在新加坡，一辆自动无人驾驶的公共汽车已经可以搭载8人以20km的时速行驶在1km长的固定路程上。这辆Induct Navia采用了光学雷达（LiDAR）进行导航，Google自动无人驾驶汽车也采用了相同的技术，福特近期也在开始对这项技术进行试验和检测。