自动驾驶是对目前出行领域的智能化、自动化的深化与加强，随着其技术的不断发展与深入，这给了人工智能与汽车行业新的发展趋势。前者主要以逐步实现车辆智能化升级，后者则是通过深度学习、高精度传感器开发可以实现L4级别自动驾驶的系统。

随着ADAS实现的功能越来越多，渐进式可实现无人驾驶。在了解目前无人驾驶的五大级别之前，必须先了解一下高级驾驶员辅助系统（ADAS）。

一、什么是ADAS？

高级驾驶辅助系统（ADAS）是指：利用安装在车上的各式各样传感器，在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航仪地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。——百度百科

特点：ADAS系统主要是预先为驾驶员判断可能存在的危险，完成监视、预警、刹车、导向等任务，确保行车的安全性，距离无人驾驶强调的“利用人工智能完全机器驾驶”还有一定本质上的差别，但在实现无人驾驶之路的前三级中仍需要ADAS技术的渗透。

二、L0－L5：美国机动车工程师学会划分的五个等级

美国汽车工程师协会（SAE）根据系统对于车辆操控任务的把握程度，将自动驾驶技术分为L0－L5，系统在L1－L3级主要起辅助功能；而从L4级开始，车辆驾驶将全部交给系统，而L4、L5的区别在于特定场景和全景应用。

主要由人类驾驶员负责对行车环境进行监测：

L0－非自动化：由驾驶员全程负责执行动态驾驶任务，可能会得到车辆系统警告或者其他干预系统的辅助支持；

L1－驾驶人辅助：在特定驾驶模式下，单项驾驶辅助系统通过获取车辆行车环境信息对车辆横向或者纵向驾驶动作进行操控，但驾驶员需要负责对除此以外的动态及时任务进行操作

L2－部分自动化：在特定驾驶模式下，多项驾驶辅助系统通过获取车辆行车环境信息对车辆横向和纵向驾驶动作同时进行操控，但驾驶员需要负责对除此以外的动态驾驶任务进行操作。

主要由自动驾驶系统负责对行车环境进行监测：

L3－有条件自动化：在特定驾驶模式下，系统负责执行车辆全部动态驾驶任务，驾驶员需要在特殊情况发生时，适时对系统提出的干预请求进行回应。

L4－高度自动化：在特定驾驶模式下，系统负责执行车辆全部动态驾驶任务，即使驾驶员在特殊情况发生时未能对系统提出的干预请求作出反应。

L5－全自动化：系统负责完成全天候全路况的动态驾驶任务，系统可由驾驶员进行管理。

三、大热门L4级技术存在的阻碍与商业潜质

技术上而言，目前许多涉足自动驾驶的企业已经基本上具备了实现L4级自动驾驶的能力，但L4级技术在商业场景落地上仍存在一定的阻碍。当然，随着未来自动驾驶技术的更迭进步，这些阻碍也无法阻挡其巨大的商业潜质与更多的可能性。

1．现有阻碍

成本高：有人分析过，目前大体上实现L4级自动驾驶的硬件设备一般包含：6－12台摄像头、3－12台毫米波雷达、5台以内的激光雷达以及1－2台CNSS／IMU和1－2台计算平台，整体而言造价成本不低，但随着技术进步与资金投入，有望降低。

政策法规尚未出台：目前大部分仍集中在测试阶段，相关法律政策的并未出台，不确定性较大。

一般城市道路落地有距离：由于深度学习只有通过大量数据训练才可以实现对相似目标和道路情况的识别和判断，而由于城市道路交通情况过于复杂，当前L4级技术对复杂的道路情况目前应对尚且准备不足，落地城市一般道路还有一定难度。

2．商业潜质

软硬件提供商的创业机会：现阶段，产业的发展仍处于基础设施的发展完善阶段，创业机会存在于更低成本、更高效率、更高精度感知硬件供应商和软件方案提供商上。

物流未来的春天：L4级技术比较适合应用于封闭园区、或点到电线路上的货物运输应用场景，如：港口集装箱运输、干线物流运输、矿区、工业区运输作业等。这些场景下的路线较为固定，且细分领域司机疲劳驾驶的情况比较明显，无人驾驶可以提高其安全性，并有效降低运营的人力成本，提升行业效率。

自动驾驶涉及到极为复杂的多产业融合，传统整车制造、人工智能、大数据、物联网等，这也给予了行业外相关技术企业进入这一巨大新兴市场的信心。