1樓：昳寒
目前低速無人駕駛賽道裡，已經有公司開始全面布局了，比如PixMoving，自動駕駛技術、無人駕駛、線控底盤--PixMoving。
目前已經有了無人駕駛物流配送車、零售車、安防車等。
根據官網的透露，未來還將在出行移動空間上進行布局。
2樓：擱淺
展望一下2050還算個事，就從現在到未來5年內存在感都不會高，難說會不會突然爆發一波技術，但就算技術有較高的提公升，但起碼國內幾乎上億的車輛，一時半會也不會說普及下來。但無法否認的是，這確實是未來，無法避免。
3樓：棍子C
個人見解：L2及以下的功能（即ADAS功能）會大量鋪開；L2.5（L2+）即類似super cruise的公升級版自適應巡航會更多地出現；真正的L3很可能會被跳過；封閉場景下無公共運輸參與者的L4會慢慢成熟，開放環境下的L4難度太高，很多問題都沒有解決；L5有點遙遙無期。
4樓：小七
不看好，無人駕駛的應用場景應該是特殊作業車輛，純無人車和飛機，而不能上路，另外無人駕駛是解決最後十公里出行的需求，未來這部分場景應該是通過VR和AR解決，
5樓：Zhang
就像轉基因食品，
驗證安全需要幾代小白鼠；
自動駕駛就算技術成熟，也還需要乙個漫長的驗證過程，出大事故—改進—新技術—出事—改進，循序漸進的過程。
6樓：BrokeDudeAbula
你指的前景我覺著得分兩方面來看
一方面是研究的發展前景
研究前景一片大好，現在國內的氛圍還挺不錯，遇到了什麼問題多溝通，總會有解決辦法。
另一方面是應用的發展前景，這方面我覺得還遠著呢其他城市我不知道，武漢這邊試驗場跑的車，大多都是高校和企業做出來的「最小實現模型」
大家基本上都在還在做實驗和測試，更別提實際的道路配置、法律法規等一系列周邊配備了
實際應用的話，個人覺得2020實現的可能性不大，得2022往後了吧
7樓：我叫張三金
搬乙個之前專家的觀點，什麼時候機器可以預判危險了，什麼時候無人駕駛就可以應用了
雖然現在自動駕駛很火，但是不得不注意到現在機器在推理方面的能力是遠不如人的，只是在感知範圍和決策速度上超過了人。因此我更傾向於目前的智慧型駕駛在很長一段時間是服務駕駛員的，而不是替代駕駛員。
我們再看現狀
不否認2023年有HWP或者TJP這些L3功能的車量產，在一些低速車領域，比如園區，物流，礦場也會投放一些無人駕駛的車，但這本身還是在某些場景幫助人，而不是取代駕駛員。另外完全自動駕駛的法規都還沒有，試點路段也需要配安全員的。而且以現在的感知技術水平，在不適用雷射雷達做感知冗餘的情況下，單純依靠公釐波和攝像頭還不能保證無人駕駛情況下百分之百安全。
如果真實現自動駕駛，最起碼場端感知能做到車規級，且大面積聯網覆蓋，雲計算能力能夠預判處理，這個時候無人駕駛才有了環境基礎，就看成本和法規的事情了
8樓：GrissomYu
首先，智慧型駕駛包含了目前的ADAS，很多L2級別的ADAS系統已經能夠實現商用，比如車道偏離預警，AEB及DMS .etc。但是距離有人監管的自動駕駛和無人監管的全自動駕駛還有很長的路要走，實現真正的無人駕駛任重而道遠，雖然無人駕駛是人工智慧產業落地最佳的場景，但是由於目前AI技術的有限和整個外圍環境的限制，要想真正的實現真正的無人駕駛，及強人工智慧，還需要很長的一段時間發展。
因為真正的無人駕駛是完全開放的，將對周圍環境的判斷、緊急狀況的處理，對不同天氣、路況如何適度駕駛將完全由機器來完成，然而目前來說，AI還根本無法達到要求，比如光從技術上說，目前最為先進的雷射雷達感測器，也無法保證能夠對周圍環境百分百的識別準確，還有其相對其他感測器稍高的費用也是眾多汽車廠商忘而止步的。但是這並不影響其向前發展，從國內BAT類巨頭就能發現，這是一種趨勢，向人工智慧時代過度。
9樓：兔子飛飛飛飛飛
2023年並不會有無人駕駛、自動駕駛這種東西上市。
駕駛輔助功能仍將在L2層級維持至少2-5年時間。
原因:1，駕駛輔助技術仍不成熟，距離實現自動駕駛還比較遠。
2，道路、法規仍無法支援l3以上得駕駛輔助功能。
3，l3駕駛輔助存在法律、倫理層面的多項問題。汽車是極為強調安全性的產品，預計跳過l3直接發展l4會成為主流。
10樓：最帥的大好人
2023年7月補充（怕是年初的預言基本都開始兌現了）果然還是激進派馬斯克開始宣傳L5了。
補充點證據（國內車企L3量產宣傳）
原答案：
業內玩智慧型駕駛3年。2020，L2級別智慧型駕駛功能會成為中國產二流三流甚至四流主機廠標配。合資和國內一流主機廠（部分造車新勢力）如長城吉利等，會陸續推出L3級別車型。
國內主機廠前瞻院，大學研究機構，科技公司等等會有大量真實L4級別樣車推出。比較激進的企業甚至會開始宣傳L5。國內，法規標準會推出到L2級別自動駕駛。
圍繞智慧型駕駛的商業模式依然源源不斷，甚至會誕生如滴滴那樣龐大的公司。
總之，智慧型駕駛是乙個即將爆發的科技盛宴，2023年會有完全智慧型駕駛汽車出現。2023年之後，L3級別智慧型駕駛會有條件的普及。立貼為證。
11樓：bill
2023年：
支援自動駕駛車輛在公共道路上行駛的法律 —— 暫時不會有可以用來監管自動駕駛車輛的安全和質量標準體系 —— 暫時不會有支撐行業監督和消費者權益保護的第三方測試體系 —— 暫時不會有保護自動駕駛車輛消費者權益的三包等規定 —— 暫時不會有適配自動駕駛車輛的保險和理賠體系 —— 暫時不會有覆蓋全國公路和城市道路的完整的高畫質地圖和維護更細體系 —— 暫時不會有
12樓：憶江南
各家主機廠還是在主動安全技術上下功夫，短期內自動駕駛level3及一下是重點發展方向，高水平的無人駕駛還是存在概念車和試驗車上，離投產普及還很遠。
13樓：
之前說2023年落地，沒希望了。2023年，估計希望也不大，2022吧。
2023年，形勢很嚴峻，估計汽車會全面轉向電動化。
14樓：鄭亮
2023年，應該會有越來越多車輛開始慢慢實現限定區域和特定場景測試和商業化探索。
各地示範區會進一步招徠自動駕駛企業入駐，發展基礎產業。
從發展規劃中，可以總結出未來智慧型化發展幾個趨勢：
1.智慧型化發展的核心技術攻關工程
未來，國內需要進一步實施智慧型網聯技術創新工程，支援企業跨界協同，研發複雜環境融合感知，智慧型網聯決策與控制，資訊物理系統架構設計，智慧型網聯安全和多模式評價測試等關鍵技術，突破車載智慧型計算平台，雲控平台、高精度地圖與定位，V2X，車載高速網路，關鍵感測器，智慧型車載終端，線控執行系統等核心技術與產品。突破車規級晶元、車載作業系統，新型電子電氣架構等關鍵技術和產品。
2.加快車載作業系統開發應用
以整車企業需求為牽引，發揮龍頭企業和國家製造業創新中心等創新平台作用，堅持軟硬協同攻關，集中開發車規級車載作業系統，圍繞車載作業系統，構建整車、關鍵零部件、基礎資料與軟體等市場深度合作的開發與應用生態。通過產品快速迭代，擴大使用者規模，加快車載作業系統產業化應用。
3.新能源汽車與資訊通訊融合發展
加強互通和資訊互動，充分發揮蜂窩通訊網路基礎優勢，以無線通訊、定位導航等技術為支撐，推動車輛與道路交通、資訊通訊基礎設施廣泛互聯和資料互動，為多級聯動的自動駕駛控制決策和應用服務提供保障。
基於汽車感知、交通管控、城市管理等資訊，構建「人-車-路-雲」多層資料融合與計算處理平台，開展特定場景、區域及道路的示範應用，促進汽車與資訊通訊融合應用服務創新。
4.加強標準對接與資料共享
建立新能源汽車與相關產業融合發展的綜合標準體系。明確車載作業系統、車用基礎地圖、車樁資訊共享、雲控基礎平台、車用無線通訊等技術介面標準，建立跨行業、跨領域的綜合大資料平台，促進各類資料共建共享與互聯互通。
民航客機可否實現無人駕駛甚至自動駕駛呢？
長寧一把刀 無人駕駛自動駕駛在技術上不存在難題和問題，問題是你要是知道你坐的這架飛機上面沒有飛行員，是自動駕駛地面遙控駕駛或者其他間接方式駕駛的你敢去坐嗎？你願意去坐嗎 unviolence 目前做不到，不是技術問題而且安全性問題。你說自動起飛和落地現在已經能做到了，前陣子空客剛驗證了全自動起飛。自...
自動駕駛 無人駕駛對智慧型汽車體驗有哪些影響？
終結只是浮雲 自動駕駛肯定是目前的發展趨勢，也是未來汽車上必將配備的一項重要功能。在功能全面且穩定的前提下，機器按照既定的方法來進行駕駛，對各種突發狀況能夠做出快速準確的判斷，是絕對比人的自主判斷和反應更加安全高效的。那麼，我們該怎樣正確定位自動駕駛系統的發展歷程，該如何準確的區分出無人駕駛 自動駕...
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屌絲小螞蟻 交通網路的自動化，其實可以從兩個方面考慮 車輛可以自動識別車輛，進行自動駕駛。車輛可以接收外部的訊號，車輛按照外部訊號進行駕駛。第乙個方面可以單個車輛實現的方式，第二個是從社會的角度的推動這個程序。 為了相容現有環境和進行過渡，現在採用的單體自動駕駛是合理的，但隨著越來越多的汽車智慧型化...