早在1925年，无线电设备公司Houdina Radio Control设计了一辆“无人”驾驶汽车American Wonder，这辆车由一辆1926 Chandler（美国汽车品牌，现已消失）改装而来，它的后座上安装了一个无线电接收设备，通过接收后车发出的无线电信号，经过信号译码，再通过一个小电动马达来操作车的方向盘、制动器、加速器等，进而控制车的运动。研发成功后这个American Wonder还在纽约市进行了展示，并穿越拥挤的交通，从百老汇开到了第五大道。
无人驾驶汽车（Driverlesscar）也叫自动驾驶汽车 (Automatic car），它是在没有人工参与的情况下具备感知环境和进行导航的汽车。其核心在于其“自主性”、“智能化”。显然American Wonder的“无人驾驶”是打了双引号的无人驾驶，其“无人”仅为“车上无人”，但是还需要人来控制，严格意义上来说它应该叫做“遥控驾驶”。虽然如此，这辆车还是在当时引起了很多人的兴趣，后来还分别于1926年在密尔沃基和1932年在弗雷德里克斯堡（Fredericksburg)做了展示。
02.
1930年代——世界博览会上的畅想
1939年纽约世界博览会，由通用汽车公司赞助建造了一个名为“Futurama”（未来世界展览）的展览，工业设计师 Norman Bel Geddes向当时的人们展示了他对未来汽车及交通的想法——未来汽车采用无线电控制，使用电力驱动，由嵌在道路中的电磁场提供能量来源。
1940年Bel Geddes在他的新书“Magic Motorways”中进一步阐述了他的观点——人类应该从驾驶中脱离出来。他设计了一种高速公路及运输系统，在高速公路上采用自动驾驶，驶出高速公路后才由人手动驾驶。并且，他预测这种设想会在1960年代实现。可惜Bel Geddes先生在1958年就去世了，没能看到他的愿望在60年代并未实现，即使从60年代又过去半个多世纪过去后仍未实现。
03.
1950年代——“自动高速公路”
时间回到50年代，研究人员们开始按照上述设想进行试验，1953年RCA（RadioCorporation of America 美国无线电公司）实验室成功的研制了一辆微型汽车，它由按一定模式铺设在地板里的电线进行导航和控制。
1956年，通用公司正式展出了Firebird Ⅱ概念车，这是世界上第一辆配备了汽车安全及自动导航系统的，神似火箭头的概念车。（如下图）
1958年，通过与内布拉斯加州及通用汽车公司合作，RCA实验室又成功在该州林肯市外的高速公路上进行了400英尺的真实路况、全尺寸汽车试验。
实验的成功让当时的人们很看好这种方法的前景，并且引起了许多公司的注意。例如中部电力与照明公司（Central Power and Light Company）就曾在很多报纸上刊登广告介绍介绍无人驾驶，先来看下当时的广告：有一天你和你的爱车会疾驰在一条电子超级高速公路上，它的速度和方向由嵌入公路里的电子设备自动控制。高速公路将会变得非常安全：没有拥堵、没有碰撞、没有疲劳......当时预计这一切在1975年就会发生.
50年代和60年代，通用汽车公司还陆续推出了几款试验车——Firebirds系列，它的广告是这样的：电子导航系统可以在驾驶员休息的时候让汽车飞速通过自动高速公路。
这是1956年的一则无人驾驶骑车广告，四个人在车里头打麻将，没人管汽车，也许这将是未来一家子出门时候的样子。
04.
1960、70年代——新希望的出现
进入60年代，很多企业、机构也开始研发自动驾驶汽车，大部分都沿用了之前的技术，通过埋设在道路中的电子设备进行导航。俄亥俄州立大学的项目负责人Dr. Cosgriff 预言，这套系统将可以在15年内推向公共道路。英国运输与道路研究实验室使用改装的Citroen DS采用相同的方法，以130Km/h的速度在各种天气状况下进行了试验，结果汽车的速度和方向都没有发生偏离。同时根据分析，采用这个系统后，道路的负载能力将提高50%，而交通事故将减少40%。不过在70年代中期，由于研究资金撤出，试验被迫中断。虽然在道路中埋设电子设备来实现自动驾驶的方法在50年代开始进行了众多次试验，但是由于其需要对道路进行改造，添加外部设备的成本和改造难度都比较大。70年代以后这种方法逐渐消失。
从1970年代中期开始，伊力诺依大学对智能驾驶逻辑算法展开研究。同期，1977年，日本筑波工程研究实验室开发出了第一个基于摄像头来检测导航信息的自动驾驶汽车。这辆车内配备了两个摄像头，并用模拟计算机技术进行信号处理。时速能达到30公里，但需要高架轨道的辅助。这是所知最早的开始使用视觉设备进行无人驾驶的尝试，由此翻开了无人驾驶新的一页。
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1980年代——激励中进步
进入80年代，中国无人驾驶的技术研发正式启动，中国立项了“遥控驾驶的防核化侦察车”项目，哈尔滨工业大学、沈阳自动化研究所和国防科技大学三家单位参与了该项目的研究制造。八五期间，由北京理工大学、国防科技大学等五家单位联合研制成功了ATB-1无人车，这是中国第一辆能够自主行驶的测试样车，其行驶速度可以达到21公里/小时。ATB-1的诞生标志着中国无人驾驶行业正式起步并进入探索期，无人驾驶的技术研发正式启动。
此时基于视觉的的无人车导航开始流行。80年代初，慕尼黑联邦国防军大学（BundeswehrUniversity Munich）的Ernst Dickmanns带领他的团队以一辆奔驰汽车为基础，研制了一辆采用视觉导航的自动驾驶汽车，这辆车在交通顺畅的情况下达到了63Km/h的速度。随后EUREKA公布了普罗米修斯计划，投入7.5亿欧元用于自动驾驶汽车的研发，在EUREKA项目的资助下，成功的开发出了多辆自动驾驶汽车原型。同一时期，美国DARPA建立了ALV计划，与卡内基梅隆大学、斯坦福大学等机构合作，利用激光雷达、计算机视觉第一次实现了机器人自主控制下的自动驾驶，并在无人车上首次使用了便携式计算设备，速度达到了31Km/h。
1987年HRL实验室展示了第一款在越野环境下基于传感器的自主导航的ALV，在乱石、山坡、沟壑等地形成功以3.1Km/h的速度行驶了超过600多米。
1989年，卡内基梅隆大学率先使用神经网络来引导控制自动驾驶汽车，由此发展形成了现代控制策略的基础。
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1990年代——探索中前进
1993~1994年，Ernst Dickmanns团队成功改装了一辆奔驰S500轿车，而且为了实时监测道路周围的环境和反应，他们还为这辆车配备了摄像头和多种传感器。当时，这辆奔驰S500成功的在普通交通环境下自动驾驶了超过1000公里的距离。
1995年卡内基梅隆大学的Navlab计划，通过在车上加装多台便携式计算设备、摄像头、GPS设备，来增强车辆的自动驾驶能力，在穿越国家的行程中，行驶了超过5000公里，据称98.2%的都是“无手”自主控制，实际上这辆车只是半自动驾驶，因为它只是使用神经网络来控制车的方向，油门和刹车仍是人控制的。卡内基•梅隆大学的研究成果对于现在的无人驾驶技术提供了非常高的借鉴意义。
1998年，ARGO项目（意大利帕尔马大学视觉实验室VisLab在EUREKA资助下完成的项目）利用立体视觉系统和计算机制定的导航路线进行了2000公里的长距离实验，其中94%路程使用自主驾驶，平均时速为90公里，最高时速123公里。
07.
2000年代——加速发展期
从2004年开始DARPA（美国国防先进研究项目局）举办了3次无人车挑战赛，考验无人驾驶在恶劣和复杂环境下的能力，同时对获奖者提供巨额奖励。前两次比赛都是在沙漠中进行，比赛规则要求参赛的机器人只能依靠GPS来引导行驶，并依靠传感器或摄像头来绕开天然障碍物，从而通过230公里长的纯天然沙漠地带。
第一届没有队伍完成任务，第二届比赛斯坦福大学取得了冠军，那辆车配备了摄像头、激光测距仪、雷达远程测距、GPS还配有英特尔奔腾M处理器。第三届比赛改为在城市中进行，卡内基梅隆大学、斯坦福大学、佐治亚理工大学夺得前三名，不过第三届比赛结束之后，该项赛事没有再次举行。但是比赛中最先采用的一些设备与技术后来也被推广，有些也成为必备配置，如激光测距仪，雷达测距等。
2005年斯坦福大学一辆改装的大众途锐也完美地进行了挑战。这辆车不仅携带了摄像头，同时还配备了激光测距仪、雷达远程视距离、GPS传感器以及英特尔奔腾M处理器。
2009年，首届中国“智能车未来挑战赛”在西安举行，湖南大学、西安交通大学、上海交通大学、北京理工大学、清华大学、意大利帕尔玛大学等国内外7所大学的无人驾驶车辆同台竞技，展示了当前我国智能车最前沿的科技魅力。
2009年谷歌在DARPA的支持下，开始了自己的无人驾驶汽车项目。谷歌在DARPA的支持下，开始了自己的无人驾驶汽车项目。谷歌通过一辆改装的丰田普锐斯的太平洋沿岸行驶了1.4万英里，历时一年多。许多在2005年至2007年期间工作研究的DARPA工程师都加入到谷歌的团队，并且使用视频系统、雷达和激光自动导航技术。
08.
2010年代——不断突破继续向前
2010年VIsLab团队（就是当年的ARGO项目团队）开启了自动驾驶汽车的洲际行驶，四辆自动驾驶汽车从意大利帕尔马出发，穿越9个国家，最后成功到达了中国上海。整个期间VisLab团队面对了超过1.3万公里的日常驾驶环境挑战。
2011年7月14日，红旗HQ3首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶试验，实测全程自主驾驶平均时速87公里，创造了中国自主研制的无人车在复杂交通状况下自主驾驶的新纪录。这标志着中国无人车在复杂环境识别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破。
2013年奥迪、宝马、福特、日产和沃尔沃等传统整车厂入局，在未来5-10年内开发自动驾驶汽车。
2014年谷歌对外发布了“完全自主设计”的无人驾驶汽车。
2015年谷歌第一辆原型汽车正式亮相，并且可以正式上路测试。
2015年梅塞德斯奔驰发布超现实F015概念无人驾驶汽车。
2015年12月，百度对外宣布其无人驾驶车已在国内首次实现城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶。测试时最高速度达到100公里/小时。
2016年3月28日美国通用汽车宣布，以10亿美金收购硅谷的一家研发无人驾驶技术的初创公司Cruise Automation。
2016年4月17日，长安汽车宣布完成2000KM超级无人驾驶测试项目。长安汽车此次长距离无人驾驶测试总里程超过2000KM，在历史近6天，途径四川、陕西、河南、河北等全国多个省市及地区后，最终抵达北京。
2016年4月24日，Drive.ai获准在加州测试无人驾驶汽车，采用深度学习技术。
2016年5月7日，全球第一个无人驾驶命案发生。一位特斯拉Model S的车主激活了自动驾驶辅助系统，在车祸中死亡。
2016年6月首个中国国家智能网联汽车试点示范区成立；6月7日，由工信部批准的国内首个“国家智能网联汽车（上海）试点示范区”封闭测试区正式开园运营。
2016年8月uber与沃尔沃宣布联合研发无人驾驶，将共同投资3亿美元到自动驾驶。
2016年8月24日，全球两大汽车零部件供应商Delphi和Mobileye宣布，联合投入数亿美元开发无人驾驶技术，搭载该系统的汽车有望在2021年或在2022年上市。
2016年8月25日新加坡的nuTonomy公司的无人驾驶出租车在本土正式投入使用。
2016年9月14日uber 推出无人驾驶载客服务，在美国宾夕法尼亚州匹兹堡市上路试运行。
2016年9月20日美国交通部颁布全球第一份自动驾驶官方政策《无人驾驶汽车车联邦政策》。
2016年12月14日Alphabet在洛杉矶宣布谷歌无人驾驶项目作为独立个体存在。Waymo作为新部门走上台前。
2017年1月 Waymo宣称能将激光雷达的价格降至7500美元。
2017年3月13日英特尔以153亿美元收购Mobileye.。
2017年5月1日韩国土地部宣布批准三星电子在公开道路测试无人驾驶汽车的申请。
2017年5月12日德国联邦参议院出台相关法案，允许自动驾驶汽车上路测试，还未此设立了诸多准入规定。
2017年5月谷歌旗下的自动驾驶汽车Waymo与Lyft宣布达成战略合作，将在项目试点与产品开发上合作。
2017年5月25日瑞萨电子宣布与长城汽车合作推动包括电动汽车（EV）和插电式混合动力汽车（PHV）的先进的新能源汽车以及自动驾驶汽车在中国的发展。
2017年6月27日谷歌自动驾驶汽车部门Waymo和Avisa签署了合作协议，Avis将为谷歌的自动驾驶汽车提供支持和维护服务。
2017年7月5日百度AI开发者大会在北京召开，李彦宏正坐在在一辆百度和博世一起开发的，基于Apollo技术的自动驾驶汽车，上五环。并收到一张罚单。
2017年7月11日奥迪在西班牙巴塞罗那举行的奥迪峰会上发布了公司2018年旗舰车型-A8,号称这是首款专为高度自动驾驶而开发的量产型汽车。
2017年7月18日百度与微软宣布，计划联手进行自动驾驶的全球技术开发与推广。
2017年8月8日英特尔宣布已经完成对Mobileye84%股权的收购，计划将在今年8月底完成剩余股份的收购。
2017年8月10日英特尔、丰田、爱立信宣布成立一个集团，该集团将构建一套用于自动驾驶汽车以及相关技术领域的“大数据”生态系统。
2017年8月自动驾驶技术研发公司Torc Robotics宣布与车机芯片领域巨头NXP达成合作，共同进行自动驾驶系统的技术研发。
2017年8月29日百度和江淮汽车首次对外透露清晰的合作规划，双发将于2019年推出自动驾驶量产车型，这也成为百度发布Apollo开放平台以来，其自动驾驶解决方案首批量产落地的里程碑式事件。
2017年9月1日高通推出了全新C-V2X芯片组和参考设计，使汽车制造商能够更加紧密地部署完全自动驾驶车辆所需的通信系统。
2017年10月12日黑莓旗下QNX部门主导开发的一辆自动驾驶汽车在渥太华市启动了上路测试仪式，这是加拿大国内第一辆自动驾驶汽车。
2017年10月12日美国加州车辆管理局正式宣布，从明年开始允许没有方向盘、没有制动踏板、没有后视镜和没有驾驶员的无人驾驶汽车在道路进行测试。
2017年10月18日自动驾驶创业公司Voyage联合创始人发布了一段苹果公司测试版自动驾驶汽车的短视频。视频显示，苹果自动驾驶测试汽车顶部配备了一套传感器和自动化硬件。
2017年12月7日无人驾驶技术公司Nutonomy在波士顿的无人驾驶合作试点，目前在波士顿的部分地区将乘客匹配至无人驾驶汽车。
当然，无人驾驶技术的发展还在不断演进和发展······
有机构预测，由于技术的进步，2038年无人驾驶技术将达到L4(完全自动化)/L5(汽车的智能化)级。截至2030年，美国、欧洲、中国三个地区的无人驾驶新车销量将达8200万辆。从2025年开始，电动车将迅速发展。预测2030年开始，市场将对内燃机汽车做出限制，欧美中三地区的电动新车销量将达4400万辆。
2025年，美国、欧洲和中国的联网汽车将达到4.7亿辆，而2030年无人驾驶4/5级的汽车也将达到8000万辆左右。2027-2028年，5级无人驾驶汽车将开始成为市场主流，而到了2029至2029年，该层级的无人驾驶汽车将全线成为主流。
当然，一切只是预测，由于法律环境、基础设施环境、技术验证及5G等通讯技术等原因，业内预计自动驾驶汽车的成熟发展需要很多时间的。然而，一旦实现真正意义上的自动驾驶，整个汽车产业格局都将动摇，首当其冲的就是对出行服务的影响，低成本出行服务和高效车辆调配将成为可能。
当“无人驾驶时代”来临时，出行服务的变化将推动汽车行业的变革，并促使产业链发生根本性改变，产业竞争格局也将发生变化。汽车企业转型势在必行，而汽车行业的“淘汰赛”也将随之开始，产业价值链更将重新洗牌。
要想了解无人驾驶真能完全替代人工驾驶，首先要了解无人驾驶的本质
水车可以代替人力吗？自动织布机可以替代工人织布机吗？自动化车床可以替代工人吗？计算机可以替代人类计算吗？AI可以替代人类工作吗？
答案显然是可以的，但前提是技术必须成熟，且从技术出现到完全替代人类，这一过程需要时间。
任何技术的成熟都不是单独某项技术成熟，而是多个学科的科学技术共同突破，在基础建设的基础上，市场培育到一定程度的必然结果。
无人驾驶技术： 谷歌、特斯拉、小鹏、百度等等等等众多厂家纷纷投入巨资研发无人驾驶技术，资本的嗅觉从来都是敏感的，如鲨鱼闻到血腥一样，一旦发现目标就群起攻之。无人驾驶技术已经初步实现。
传感器技术及成本的降低： 传感器是无人驾驶系统的眼睛和耳朵，激光雷达、毫米波雷达、视觉避障技术在短短的几年内迅速成熟，成本从一台几十万美元在不到5年内已经降到几万元，性能也提升了数十倍。这极大的争强了数据获取的准确性和便利性，为无人驾驶技术计算提供了数据基础。
通讯技术及成本的降低： 以前为了无人车与中央指挥系统、交通指挥信息的交互几乎无法实现，随着5G的普及，道路交通智慧化（新基建）的完成，为无人驾驶技术提供更详细的辅助信息指日可待。5G普及之日，就是无人车市场正式进入红海市场之时。
Uber和滴滴真的只是打车软件吗？特斯拉真的只是新能源 汽车 的生产者吗？这两者都是在盯着未来无人驾驶 汽车 这个数十万亿的市场！
UBer和滴滴现在做的目的是占领未来无人驾驶市场的服务提供商的位置；特斯拉等无人车厂家的目的是占领未来无人车的硬件市场，甚至希望自己可以分走无人车服务商的一部分蛋糕。
美国每年因车祸死亡的人数再5-6万人之间，国内每年因车祸死亡的人数在6-9万人之间。造成车祸的最大原因是因为人的不规范操作。
机器唯一靠谱的地方就在于会严格按照人类的命令执行，机器的靠谱程度取决于厂家的技术成熟度。一个靠谱的厂家所生产出来的机器通常也会更靠谱。
特斯拉在美国10万公里的试运营中，只有两起事故，还都是被撞。有多少驾驶员的驾驶水平超过机器？更何况，无人驾驶技术目前的全称依然叫做无人驾驶辅助系统，起码这代人的驾照不会被淘汰。
无人驾驶完全可以代替人工驾驶，这是趋势，只是时间早晚的问题，我从以下几点论述这个问题:
1、安全性:
从操作精度上来说，任何人类的动作都无法与机器相抗衡，智能系统会根据海量数据来计算速度方向来调整车辆稳态，而人类只能靠感觉和经验，而其往往不是很可靠；
从专注度来说，智能驾驶系统不会因为长时间驾驶而感到枯燥、疲惫，更不会因为需要社交 娱乐 而转移注意力导致事故发生；
从驾驶经验和技巧获取方面，一个智能驾驶系统可以在极短的时间内获取巨量的 历史 数据，并通过短暂的硬件匹配矫正就可以熟练操纵一台轿车，而人类至少需要数年的时间才能熟练操纵，而且人类获取经验的渠道和方法，远远不能和智能系统相媲美。
2、必要性:
除了短时间的驾驶和部分人群的特殊爱好外，大部分的驾驶工作让人感到疲惫，尤其是长时间的旅行和货运，对于人类来说长时间保持同一姿势本就不符合人体的生理需求；
驾驶浪费了较大的人力资源，无论从货运还是客运来说，大量的劳动力从事这种单调乏味的工作，随着生活水平提高，人力资源成本升高，必然会引起各个行业的成本上涨，当驾驶工作的成本投入占产出比例达到一定程度时， 社会 就必须解决这一问题，无人驾驶必须来接替这一工作；
很多高危地区和高危环境下，无人驾驶可以减少极大的人员伤亡，挽救无数的家庭。
3、可行性:
首先实现无人驾驶不存在绝对的技术壁垒，现有的计算机和视觉系统、激光雷达等完全可以达到自动驾驶的各项技术指标要求，只是需要时间进行整合和试错罢了；
另外从最简单的无人驾驶方案来说，实现无人驾驶最大的困难是短时间内让大多数车辆并入同一计算机调配驾驶网络，也就是说路上无人驾驶的车辆越多，无人驾驶的安全性就越高，因为在同一驾驶网络内，由统一的中枢来进行路线规划的话，从决策层面就避免了车与车之间事故的发生，另外所有车辆收集的路线数据对于任何一辆单体车辆来说都存在指导意义，其路线规划，拥堵避让，事故规避等功能都要远远优于人类通过现有途径获取信息做出的决策。
首先我认为无人驾驶是不能完全替代人工驾驶技术的，至于为什么，在看完我的回答你就知道了。
随着 社会 高速的发展， 汽车 已经成为每个人出行不可或缺的交通工具了，但随着 汽车 数量的越来越多，交通事故发生的频率也是随之增加，我国每年因为交通事故死亡的人数已经超过的10万，当然造成交通事故的原因有很多，但是大部分都是因为司机的不当驾驶导致的，如果我们的 汽车 不需要人去驾驶，就可以在道路上飞快的奔驰，那么什么疲劳驾驶，酒后驾车这些问题都将不复存在，也就意味着我们的驾驶过程将变得安全高效轻松，无人驾驶这项技术将实现这一切，凭借着 汽车 上的传感器可以自动感知 汽车 周围的环境。并根据反馈的结果自动做出相应的驾驶指令，控制 汽车 的速度，转向让 汽车 在道路上安全的行驶，是不是想想就很美好。
尽管无人驾驶有着非常多人工驾驶无法做到的地方，但是目前无人驾驶还是没有得到人们的信任，其主要原因在于现在人工智能的发展还处于个初级阶段，而我们道路上有着各种各样的突发情况，无人驾驶还不足以应付这些复杂多变的路况，而且在2016年1月20日我国的一辆特斯拉 汽车 就在无人驾驶的时候撞上了清洁车。司机不幸身亡，类似的事件国外已经发生过很多次了，没有及时避开路上的障碍物或者行人等等，这些事故都告诉我们无人驾驶还没有办法让人完全信任，最起码现在还差得远，尽管现在依然很多的 科技 公司还在大力的研发无人驾驶技术，但我依然觉得在面对情况瞬息万变的道路上，光靠人工智能是不行的。无人驾驶可以作为辅助驾驶的一种方式，方便我们更轻松的驾驶我们的 汽车 。但他永远无法取代人工驾驶。
虽然无人驾驶无法取代人工驾驶。但这项技术依然值得去研究。毕竟这项技术成熟的话，也可以一定程度的降低交通事故发生次数。以上是我的全部回答。如果觉得对你有帮助的话。麻烦大家多多点赞支持！
首先，我解释一下完全替代和普遍替代的意义。 完全替代 就是说将不存在司机这个职业，未来的 汽车 就如同科幻电影中一样，乘客只需上车，说出目的地就能到达； 普遍替代 意思是在商业运营或者工业制造中，基本都是无人驾驶，而在一些个人家庭或者组织机构中，还保有一定数量的司机，能够自由的驾驶车辆。 我更赞同无人驾驶普遍替代人工驾驶，完全替代在我们有限的时间认识内是无法达到的。 为什么我这样认为呢？具体的分析如下。
安全性不足。 相对于运送货物，载人的无人驾驶技术有更高的安全性、可靠性要求。不但要保证车内乘客的安全，也要保证道路上的行人安全。前两年，Uber的自动驾驶测试造成人员伤亡，特斯拉的自动驾驶因为事故多发而变成了“辅助驾驶”，说明现阶段的自动驾驶技术还有不小的缺陷。其实一句话说到底，无人驾驶技术还达不到能够像人一样适应复杂路况的高度。
成本投入过高。 因为现在无人驾驶首先需要主动从外界获取环境信息，主要是通过图像传感器、雷达和各种运动传感器实现；然后信息到达计算机，在计算机上以设计好的算法处理，得到逻辑判断结果；最后逻辑判断结果生成指令，通过 汽车 的控制系统来指挥车辆做出驾驶反应。在这个过程中所涉及的硬件、软件以及与系统配套的服务链的成本，平摊到每一辆无人驾驶车辆上，可能需要上百万。这对于大规模商业化运作是不可接受的。
以上两点是无人驾驶技术最显著的缺陷，并且在短期之内无法得到彻底解决。
任何一项先进技术在 社会 的推广都要受到 社会 客观因素的制约。其中，无人驾驶技术对 社会 生产变革就是首当其冲的。 假设无人驾驶有了全面商用的牌照，大量的资本投入，各大技术公司和 汽车 厂商跟进，以现代 社会 的制造和推广能力，很快就能进行大规模应用。那么与交通运输行业相关的人员多少人员得下岗？这种短时间内的巨大变化是 社会 所不能承受的。
这就如同核能技术，大家都知道它清洁高效，是一项可以造福人类的能源技术。但是在国际上，一旦有国家想发展核能技术，联合国五常就会显得异常谨慎，基本都不会任其自由发展。大家都知道它好，为什么还要有这么大的阻碍呢？因为它可能在某些国家手里进化为原子弹技术，牵动着几个大国的利益。所以要让它慢下来，让它受控。这里的无人驾驶技术对于 社会 的影响是一样的，还是要让其慢慢过渡，最终控制在一个水平线下。
俗话说得好，在无论多么先进的技术面前也有遵循守旧的人。 这其实是人类的一个普遍的心理认知，人们为什么总是会怀旧，就是因为有这个因素存在。所以，假设无人驾驶技术经过N多年的发展，已经智能到与人工驾驶没有任何区别，我敢断言，到时候依然有一大批“驾驶爱好者”，他们会以亲手驾车为乐趣，而且这群人永远不会消失。
再者， 社会 上很多组织机构必须保留人工驾驶，比如警队，押运公司等等。纵使无人驾驶再先进，这些行业也不可能用机器替代人。此外，很多有 社会 地位的人，他们估计也不会想要一台冰冷的机器作为自己的司机，毕竟人是任何机器无法替代的。
由此看来，无人驾驶只会普遍替代人工驾驶。
以上就是我对“无人驾驶真能完全替代人工驾驶技术吗”这个问题的分析。希望我的答案能够帮助有同样疑问的朋友们。
您好，很高兴回答您的问题，我是年月为安。
就目前而言自动驾驶代替人工驾驶肯定是不可能的，但是无人驾驶作为 汽车 未来的研究方向，其对于 汽车 行业甚至是交通运输业有着深远的影响。无人驾驶 汽车 的来临将能够解放人类的双手，降低交通事故发生的频率，保证了人们的安全。同时随着人工智能、传感检测等核心技术的突破和不断推进，无人驾驶必将更加智能化。
任何技术的出现到成熟都需要时间，同时，无人驾驶也出现了一些问题。5月4日，一辆由Waymo运营的无人驾驶 汽车 在亚利桑那州钱德勒市发生了交通事故。来自事故现场的画面显示，一辆Waymo迷你货车的一侧塌陷，另一辆车的前端被撞坏。现场有轻微的伤亡报告。接着8月24日，苹果无人驾驶测试车上周在美国加州测试时发生了首起交通事故，一辆自动驾驶模式下的苹果测试车辆在准备从基弗路向南并入劳伦斯高速公路时遭遇追尾。现场没有人员伤亡。那么，无人驾驶 汽车 的技术原理是什么呢？
无人驾驶 汽车 技术的原理
传感器技术，传感器技术直接联系着现实世界与 汽车 控制系统，而传感器技术又包含图像传感器和距离传感器。在自动驾驶功能的 汽车 中常见单摄像头、多摄像头，多普勒雷达，GPS定位装置等，正是这些传感器构成了 汽车 自动驾驶的眼睛，看清道路上的种种路况。
车辆电子技术， 汽车 电子的特点就是可靠，安全，稳定。而 汽车 电子中的中央处理器必须要满足以上要求，同时能够处理多个传感器采集的数据。只有这样才能利用 汽车 的“大脑”将采集到的信息通过“神经网络”（CAN总线）达到控制“四肢”（四个轮子的制动、加速和转向）的目的。
操作控制技术，计算机控制系统将处理结果与操作硬件结合起来，实现加速减速、刹车停车、变向避让，以及人机对话等等，通过自动驾驶技术中的操作控制系统，可以使无人驾驶 汽车 具备了替代人工操纵的能力，其主要完成数据分析、数据建模、数据判断和车辆状态调整的功能。
网络传输技术，无人驾驶 汽车 要能上路，必须具备与互联网、局域网联络和道路环境识别功能，包括车与车的联络对话、车与卫星通讯、车与天气预报的联络、车与交通指挥网的联络，才能正确识别和选择道路、正确服从交通警察的指挥、正确决定通过交叉路口、正确避让危险和安全行车。而这些信息的获取和处理必须通过网络进行数据和信息的传输，而在信息的传输过程中，信息的安全性也需要特别的注意。
无人驾驶 汽车 的潜在风险
安全驾驶问题，无人驾驶 汽车 虽然一直在强调其技术安全性，但没人会相信百分之百避免交通事故。首先，无人驾驶 汽车 强力依赖数字交通信号的传输，如碰到恶劣天气打坏车顶的传感器，以及碰到无法识别的积雪道路，那么无人驾驶 汽车 会面临“死亡蓝屏”的问题，即临时性网络中断会造成系统故障，而此时坐在车里的人会因为在忙其他事情而没有注意到，这会导致一辆无人驾驶 汽车 撞向另外一辆 汽车 ，其中风险危害性很大。
法律伦理问题，无人驾驶 汽车 是技术驱动驾驶，必然会碰到交通事故追责、技术设置违法和技术设置道德等难题，交通事故追责指的是无人驾驶 汽车 发生事故该有谁来负责，在之前无先例可以参考。技术设置违法指的是规避风险可能会违反交通法规，如车辆前方遇到行人强行通过绿灯放行的道路，若规避撞人风险来设置程序，则会违反交通法规，甚至会与后面的车辆相撞。
认可普及问题，无人驾驶 汽车 作为行业颠覆者角色出现，那么其普及应用会遇到重重阻碍，首先，它会导致大面积人员失业，如自动驾驶 汽车 应用于出租车行业，会带来出租车司机的失业。其应用于货运行业，会带来货车司机的失业。其次，它会影响你的驾驶乐趣，让人们逐渐失去操控 汽车 的能力，你不再有公路旅行和城市穿梭的体验。
无人驾驶 汽车 安全问题如何解决
首先，开放道路测试区应设置提醒告知的标志，告知其他 汽车 驾驶员这段范围是测试路段，避免隐患。
其次，应提升道路的智能化水平，提升 汽车 路测的安全性。比如，综合路测 汽车 的车速、地理位置以及所在路段的限速，可以判断出是否超速。
专家认为，无人驾驶是人工智能在交通领域应用的核心场景，实际上是一个涉及城市整体交通运营的综合性问题，包括环境感知、智能决策和规划、智能控制等多个领域需同步实现突破。
综合来看，无人驾驶 汽车 将感知、决策、控制与反馈整合到一个系统中，实现了 汽车 脱离驾驶员而能保证其驾驶操纵性与安全性。无人驾驶的出现将从根本上改变传统 汽车 的控制方式，对于交通系统的安全性与通行效率有了较大保障。随着大数据、物联网、云计算的不断深入发展，无人驾驶 汽车 的性能将会更加完善，我们相信，无人驾驶 汽车 会发展的越来越好。无人驾驶是终极目标，此前所有的一切进步，都是必然必须的。
应该不会，这种大规模的东西首先是要封闭试验合格（已经搞了多年，现在还没完成）；再是封闭式运营合格（前段时间在试验了，但是几个地方都停了或者效果不好）；再是小区域试运营合格（估计3个月到1年），同期可以开始相关法规等配套出台（估计需要磨合1年以上）；
再是慢慢指定城市试运营合格（估计1至2年的试验期）；再说国家立法制定标准允许自由选择（半年到1年）；然后通过新旧交替把老车辆淘汰（3--5年）；最后平稳运营一段时间（1--3年）；中间可以有细微的波折，最后估计可以达到无人驾驶可以取代人工驾驶的地步吧。
如果在上世纪初，也许也有许多人问过 汽车 会完全替代马车吗？所以以发展的眼光看，无人驾驶必然代替人工，但就像 汽车 带动了整个公路建设和交通法规的升级一样，无人驾驶必然是一个道路交通系统的整体升级过程。
无人驾驶技术是指使用计算机、传感器和其他技术及设备，使车辆在没有驾驶员的主动控制和连续监测下，可以安全行驶的技术驾驶的基本需求，包括环境感知、定位导航、路径规划、运动控制等四个方面关键技术：
目前以上技术条件都已经可以满足，但需要配置几十万的车载电脑和几十万的激光雷达，经济效益上无法普及，同时对路面条件有一定要求。自动驾驶将是一个系统性工程，不仅涉及车的改造，路面条件、道路设施、路面数据链、行车规则、法律法规都需要健全，才能实现自动驾驶的落地，相信这一过程会在十到二十年内完成。
rc drone不是牌子，就是遥控无人机的意思
_奕思菔环苫虺啤拔奕嘶保⑽乃跣次_AV”，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机，或者由车载计算机完全地或间歇地自主地操作。 与有人驾驶飞机相比，无人机往往更适合那些太“愚钝，肮脏或危险”的任务。无人机按应用领域，可分为军用与民用。军用方面，无人机分为侦察机和靶机。民用方面，无人机+行业应用，是无人机真正的刚需。
_壳霸诤脚摹⑴┮怠⒅脖！⑽⑿妥耘摹⒖斓菰耸洹⒃帜丫仍⒐鄄煲吧铩⒓嗫卮静 ⒉饣妗⑿挛疟ǖ馈⒌缌ρ布臁⒕仍帧⒂笆优纳恪⒅圃炖寺鹊攘煊虻挠τ茫蟠蟮耐卣沽宋奕嘶旧淼挠猛荆⒋锕乙苍诨┱剐幸涤τ糜敕⒄刮奕嘶际酢? 2018年9月份，世界海关组织协调制度委员会（HSC）第62次会议决定，将无人机归类为“会飞的照相机”。
_形拿? 无人机 外文名 Unmanned Aerial Vehicle/Drones 出现时间 20世纪20年代 优点 应用方便、时效性强 应用领域 军用/民用 简介 无人驾驶飞机简称“无人机”（“UAV”），是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞行器。无人机实际上是无人驾驶飞行器的统称，从技术角度定义可以分为：无人固定翼飞机、无人垂直起降飞机、无人飞艇、无人直升机、无人多旋翼飞行器、无人伞翼机等。
_朐厝朔苫啾龋哂刑寤 ⒃旒鄣汀⑹褂梅奖恪⒍宰髡交肪骋蟮汀⒄匠∩婺芰_锨康扔诺恪S捎谖奕思菔环苫晕蠢纯照接凶胖匾囊庖澹澜绺髦饕鹿叶荚诩咏艚形奕思菔环苫难兄乒ぷ鳌?2013年11月，中国民用航空局（CA）下发了《民用无人驾驶航空器系统驾驶员管理暂行规定》，由中国AOPA协会负责民用无人机的相关管理。根据《规定》，中国内地无人机操作按照机型大小、飞行空域可分为11种情况，其中仅有116千克以上的无人机和4600立方米以上的飞艇在融合空域飞行由民航局管理，其余情况，包括日渐流行的微型航拍飞行器在内的其他飞行，均由行业协会管理、或由操作手自行负责。
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