2014年，Uber創始人Travis Kalanick預測人類司機的消亡最終會到來，時隔兩年，Uber推出無人駕駛汽車載客服務，開始試運行，這也意味著無人駕駛的年代已來臨。當我們正處于科技發展帶給我們的無限驚訝時，無人駕駛已經悄然來到我們身邊，或許在未來的某一天，老司機終將消失，這將是一場“噩夢”。
無人駕駛：跟酒駕說再見
2016年4月，谷歌曾經發布了一段視頻，而視頻中的內容讓業界非常震撼。在視頻中，我們看到一輛自動駕駛的汽車行駛在公路上，方向盤會自主滑動，當前方出現障礙時能夠自主并線，遇上紅燈也能及時剎車。
無人駕駛，是每個人心中的理想駕駛狀態，當我們聚會飲酒或者極度疲勞的時候，我們依舊可以通過無人駕駛汽車去到我們想去的地方。當然，在這個行駛時間內，我們還可以干點其他的事，譬如，打開筆記本開始辦公，或許還可以和朋友繼續暢飲。對于喜歡飲酒的司機來講，他們一定很期待無人駕駛汽車售賣日子的及早到來。
無人駕駛：人工智能時代產物
1885年，一名德國人卡爾·佛里特立奇·本茨發明了汽車，歷經一個多世紀后，汽車早已是人們不可缺少的交通工具。隨著智能化應用的普及，汽車行業迎來了顛覆性的變革，人們不再拘泥于手動駕駛，只要在車中輸入目的地就可以輕松前往。
談到智能化，毫無疑問我們會想到一個詞:人工智能。人工智能發展了很多年，被應用到很多領域：機器人的誕生、VR/AR、智能家居，曾經的天方夜譚都在一一實現。隨著深度學習、計算機視覺和自然語言等方面的突破，人們對于人工智能的運用更為嫻熟。
當把人工智能應用到汽車行業，人們便有了更多美好的設想，隨著汽車數量的不斷增加，隨之而來的交通事故、擁堵以及環境污染問題不斷出現，這個時候就需要新的技術新的方法來解決這些問題，無人駕駛應運而生。
以百度、谷歌為代表的互聯網企業,以人工智能的視角切入無人駕駛產業,將無人駕駛汽車看做一個智能的機器人系統,基于無人駕駛技術的汽車,實質上就是一臺移動的智能聯網機器人,可以實現真正的智能化和共享化。傳統汽車技術只是“移動”能力的載體,人工智能和車聯網才是無人駕駛技術的核心。無人駕駛汽車是汽車工業和人工智能的集大成者。
無人駕駛：識別技術和深度學習算法應用
無人駕駛技術可抽象為“環境探測-自動決策-控制響應”，其發展主要依賴于三方面技術的成熟:智能感知技術是前提,智能決策和控制技術是核心,高精度地圖及智能交通設施等是重要支撐。智能識別及決策技術就像智能汽車的中樞神經,是自動駕駛技術成熟的核心及瓶頸。深度學習云平臺讓每一個新上路的“新駕駛腦”都像“老司機”那樣,擁有豐富的駕駛經驗。作為無人駕駛發展成熟的重要支撐,高精度、全信息地圖是不可或缺的。
我們可以想象一下，沒有駕駛員，那就意味著我們的汽車中央大腦要時刻關注路面信息、交通情況、前后車距離還有交通標識以及信號燈等情況，而這些數據將要通過激光雷達、紅外相機、攝像頭、GPS和傳感器等設備不斷搜集反饋。當然，我們還需要通過人為的記錄所有道路的物理特點數據，在汽車上路時，通過傳感器和攝像頭收集數據，和系統已有的數據進行對比和分析，以便快速的定位自己的方位和位置。
我們可以預料到，這種計算將會達到每秒鐘百萬次，然后在極短的時間，中央大腦做出下一步的判斷：停車、減速、加速、換道還是轉彎。我們舉個例子，當我們在路面上行駛時，各種設備正在不斷的搜集信息進行計算，提示前方出現事故，汽車就會立馬剎車或者換道行駛。又好比，當我們駕車行駛在路上，一個老人從前面走過，系統判斷前方有障礙物或者有人，便決定等待障礙物消失在行駛。
毫無疑問，無人駕駛汽車是完全依賴大數據的，而其成功的關鍵也在于對數據的及時搜集和處理并分析，做出判斷。為什么說無人駕駛最大的技術瓶頸是大數據呢？我們舉個例子，道路以及地形的原始數據都是在正常情況下（視線良好、無風無雨無霧無霾）進行采集的，假如突然降雨或者說下雪，道路被雨水或者大雪覆蓋，那么原來搜集到的數據將毫無對比意義，這時，汽車也會失去判斷，沒辦法精準預測路面情況以及方位，自動導航也會進一步失敗，這個時候將有可能出現事故。如今，世界的汽車巨頭們（通用、豐田、奧迪、福特等）都在研究無人駕駛技術，而這些公司一致認位最主要的任務就是大數據的采集。
無人駕駛：安全駕駛暢行無憂
在無人駕駛中我們需要重點關注的是安全行駛問題，真實的路況視頻和車輛標注數據，能夠讓自動輔助駕駛深度學習人的駕駛行為。對于無人駕駛而言，這將需要經過長時間檢驗各種復雜的路況信息數據。無人駕駛汽車生產商可以憑借數據堂海量的路況視頻和車輛標注信息，進行行車模擬測試，為真實路況的測試做準備。
（1）覆蓋更全的道路和車輛標注數據
數據堂道路視頻數據覆蓋中美兩國路況數據、北京街景視頻、信號燈指示牌數據等，能夠更好的反應真實的路況信息，為自動輔助駕駛提供支持；7.5萬張覆蓋絕大部分車型的車輛標注圖像數據，在自動輔助駕駛中準確的識別道路車輛。
（2）整合車載語音、交通標志和街景像素
數據堂可以為車載/手機APP智能語音開發提供大數據資源，只需對著設備大聲說出你希望設備做的事情，設備便可以識別你的命令，并且按照我們的命令進行操作。這樣駕駛員的手和大腦都可以解放出來，不用去考慮該怎么按鍵，享受純甄駕駛樂趣。
無人駕駛：引領城市交通新革命
在大數據時代，不管是信息還是知識，都是以數據為存儲介質。當我們賦予數據不同的背景，把數據整合成信息，再從信息中發現規律，當一些可以識別的設備利用這些規律輸出不同的指令為人們服務時，機器智能也就產生了。無人駕駛是一場解放雙手操作的“革命”，也將顛覆汽車行業，從我們已經熟知的GPS到未來整個完善的汽車運行智能監控系統，無人駕駛離我們真的就不遠了。
有權威報告預測，到2040年全球上路的汽車總量中，75%將會是無人駕駛汽車。我們可以想象得到，當無人駕駛汽車真正普及，“老司機”這一職業離失業也就不遠了，或許相對于失業來說，我們更需要關注的是安全問題，未來更多人工智能被應用，而我們也將享受更多機器智所帶來的生活便利。
數據堂推出自動輔助駕駛和車聯網數據產品，基于語音和道路視頻數據，實現智能設備的模型生成和深度學習，助推自動輔助駕駛和車聯網的發展。
