无人驾驶的未来在哪里，麦肯锡这么说

无人驾驶汽车正在逐渐成为现实，但它们仍然面临各种问题:消费者真的愿意放弃驾驶乐趣吗？在今天复杂多变的交通状况和不可预测的人为失误下，自动驾驶汽车真的安全吗？这对汽车工业的未来会有什么影响？

汉斯-沃纳·卡阿斯(Hans-Werner Kaas)和世界级领先全球管理咨询公司麦肯锡高级管理合伙人德特勒夫·莫尔(Detlev Mohr)以及麦肯锡出版公司执行编辑卢克·柯林斯(Luke Collins)讨论了汽车制造商应该如何应对行业变化，以及驾驶和控制的乐趣是否会消失。

在理想情况下，对每个人来说，驾驶自动驾驶汽车一定是最安全的。然而，这毕竟只是一个“理想的情况”。总是有人喜欢驾驶过程。他们不信任电脑来驾驶。但是也有很多人愿意把方向盘交给电脑。

制造商和自动驾驶技术能否建立特定的道路和交通信号系统来传输安全驾驶所需的数据？这种平衡能够实现吗？这是当前自动驾驶技术面临的问题。

早上高峰时间在交通堵塞中开车的滋味不言而喻，此时自动驾驶功能将大大提高生活质量。这时，你可以在车里安心阅读或休息。

然而，如果碰巧是周末，天气晴朗，你打算在乡下开车，享受闲暇时光，自然你想自己开车。总之，自动驾驶仪需要面对的问题是能够根据心情和交通状况选择是否使用自动驾驶仪。

这正是许多汽车制造商需要克服的技术难题，即所谓的“4级自动驾驶汽车”。有必要处理道路上大量没有自动驾驶技术的普通汽车。L4级自动驾驶需要先进的传感器技术和计算能力。计算机的算法还应该能够检测除自身传感器和图像之外的数据，了解真实的交通状况，并让车辆做出正确的反应。这意味着多传感器技术应该提供信息输入。在多传感器技术的背后，基于相机的传感器——可用于识别周围图像、雷达图像、光学雷达图像、甚至超声波图像或其他输入信息。这是目前各制造商面临的技术障碍，也是他们努力的方向。

因此，L4自驾汽车仍处于小规模试运行阶段。毕竟，在有畅通车道的高速公路上开车要比在有许多蜿蜒小路或天气不好的乡村公路上容易得多。然而，随着越来越多的驾驶经验、不断的系统学习和不断的技术进步，自动驾驶系统可以应付越来越多的交通状况。

自主驾驶技术框架的第二个关键是专家所说的“传感器融合”。如何比较和综合不同传感器的输入信息，并最终将信息导入软件算法？这可能是非常简单的信息，例如“物体移动的速度有多快，移动的方向是彼此远离，彼此面对，平行于同一方向还是侧向”，等等。输入信息后，系统将向车辆发出指令:转动方向盘、加速或制动。信息处理必须实时完成，这意味着它可能在0.1秒内完成。

许多原始设备制造商投资内部资源，积极开发适当的技术知识，并雇用所需的技术工程人才，特别是那些能够集成软件和硬件系统的工程师。此外，汽车公司在原型设计和测试方面投入巨资。测试地点可以选择在特定的受限环境或开放道路上。不难想象，所涉及的技术专业知识的广度和深度意味着即使是大型汽车公司也无法独自掌握。因此，科技公司一定会取得巨大的成就。

现在同时有四股颠覆力量在起作用。目前正在讨论的电气化就是其中之一。电气化不是一个新的技术领域，但在提高效率、环境保护和可持续性方面仍有许多工作要做。第二种力量是我们正在谈论的互联和数字化。使用无线连接技术在不同设备之间传输大量信息可以是车辆与第三方或两个车间之间的信息传输

如今，一些汽车制造商正在仔细探索消费者可能接受的移动旅行模式，并做他们所谓的“实验”或“小实验”。另一类现在已经下了“赌注”，包括股权投资和积极建立合作关系，可以是资本投资或知识产权共享。无论谷歌、苹果科技公司、Lyft、优步和其他旅游服务提供商都在与传统汽车公司联合，利用汽车行业的专业知识来帮助建立可行的服务。他们努力建设一个新的产业和新世界。