汽車自動駕駛技術包括視頻攝像頭、雷達傳感器以及激光測距器來了解周圍的交通狀況，并通過一個詳盡的地圖(通過有人駕駛汽車采集的地圖)對前方的道路進行導航。這一切都通過谷歌的數據中心來實現，谷歌的數據中心能處理汽車收集的有關周圍地形的大量信息。就這點而言，自動駕駛汽車相當于谷歌數據中心的遙控汽車或者智能汽車.。汽車自動駕駛技術物聯網技術應用之一。

　　自動駕駛汽車使用視頻攝像頭、雷達傳感器，以及激光測距來了解周圍的交通狀況，并通過一個詳盡的地圖(通過有人駕駛汽車采集的地圖)對前方的道路進行導航。

　　自動駕駛發展的瓶頸之一在于，需要開發出可以對汽車所處環境進行3D感知的高性能傳感器。

　　技術的進步使得自動駕駛不再是遙不可及的事情。在眾多智能器件中，傳感器顯得十分關鍵。

　　在自動駕駛汽車中廣泛使用的是被稱之為“Lidar”的傳感器，即激光雷達傳感器，它也被稱為無人駕駛汽車的眼睛。Lidar可以發射激光束，并通過捕捉反射回來的信號繪制出周圍環境的3D模型。谷歌、Uber和豐田等公司測試的自動駕駛車都依賴這種激光雷達系統，使得車輛可以自我定位，并識別行人和過往車輛。當前最好的傳感器可以識別距離100米之外、大小只有幾厘米的物體。

　　大多數開發自動駕駛汽車的公司都使用Lidar系統，只有特斯拉是個例外，它只依靠相機和普通雷達。然而，雷達傳感器在捕捉細節方面捉襟見肘，相機在低光或眩光的條件下也表現不佳。去年，一輛特斯拉汽車和一輛拖拉機相撞，特斯拉車主不幸遇難。這一事故的原因正是特斯拉的Autopilot軟件系統無法在高亮度的天空背景下識別拖拉機。豐田負責自動駕駛的副總裁RyanEustice承認，安全問題仍然是自動駕駛汽車開發過程中的“未解難題”。

　　事實上，自動駕駛技術發展速度之快，使得激光雷達的發展顯得略有滯后。激光雷達傳感器之前一直是相對獨立的業務，與傳統汽車制造相比遠不夠成熟，尚不能成為數百萬輛汽車的標配。

　　從披露的各種試驗車上，我們也能看得出問題所在：激光雷達傳感器體積巨大且笨重。這也是為什么谷歌、Uber和豐田的自動駕駛汽車都頂著一個大大的圓頂或盒子狀的裝置。

　　激光雷達眼中的世界

　　激光雷達傳感器價格不菲，一臺傳感器的花費就高達數千甚至數萬美元。目前，大多數測試車輛上都裝有數個激光雷達。盡管道路上自動駕駛車輛的數量極少，激光雷達也到了供不應求的地步。最近有相關報道稱，盡管激光雷達制造商正在努力增加產能，但客戶還必須等待6個月左右才能得到一臺新的傳感器。

　　激光雷達的稀缺也幫助我們理解了上個月Waymo對Uber提起的訴訟：Waymo宣稱它有證據表明，其頂級工程師之一的Anthony Levandowski在離開公司創立自有品牌Otto之前竊取了Waymo激光雷達傳感器的設計。之后Uber收購了這家自動駕駛卡車公司Otto。

　　去年，Otto的共同創始人Lior Ron告訴媒體，公司建立了專門針對卡車的激光雷達傳感器，因為市場上并沒有滿足18輪大卡車在高速公路上安全駕駛所需的傳感器。 Waymo指出，Otto的技術實際上來源于Waymo耗資數千萬美元開發的技術，Otto靠著搭順風車將傳感器的成本與幾年前相比降低了90%以上。

　　高性能的激光雷達系統是Waymo將自動駕駛汽車商業化和實現盈利的重要部分。該公司開發了三種用于尋找不同范圍物體的傳感器。Waymo表示它準備將這些技術打包，然后分別授權給知名的汽車制造商。

　　Waymo并不是市場上唯一一個耗資數百萬來解決激光雷達滯后的公司。去年，福特和百度向世界領先的激光雷達供應商Velodyne投資了1.5億美元。該公司準備在圣荷西建造一個大工廠，并計劃從明年開始發售激光雷達。

　　不過，激光雷達在導入市場之前還需要很多改進。包括Velodyne在內的幾家公司正在開發不使用旋轉鏡改變激光束方向的Lidar系統。相比于目前的笨重設備，以純電信號來改變激光方向的Lidar會更便宜、體積更小。因為其沒有可移動的部分，這種激光雷達被稱為“固態”激光雷達系統。

　　谷歌自動駕駛汽車的專利顯示了其如何使用激光雷達來探測前方的道路

　　這一理論還處在測試階段。Velodyne報道其在去年12月取得了一項“突破”，可以使激光雷達的價格低至50美元，但它并沒有指出是否實現了固態系統。初創公司Quanergy去年獲得了9000萬美元的融資，聲稱它將在馬薩諸塞州建立工廠生產固態激光雷達傳感器，售價為250美元，但該公司的產品細節目前還不清楚。汽車零部件供應商Continental和Valeo也在開發類似的技術，宣稱將在兩至三年內上市。

　　包括福特和寶馬在內的汽車制造商表示，他們希望在2021年之前實現自動駕駛汽車的批量生產。毫無疑問，這些汽車的性能、成本和外觀在很大程度上都將視激光雷達系統的發展情況而定。