近年来，随着无人驾驶技术的不断进步，原本只存在于“概念”阶段的无人驾驶汽车正逐渐走进我们的日常生活。各大科技公司和汽车制造商都在加大投入，资本也纷纷涌入这个市场。那么，究竟什么是无人驾驶？无人驾驶的核心要素是什么？在本期《大咖面对面》节目中，重庆知至科技有限公司的首席科学家余崇圣为我们详细解答这些问题。

感知是无人驾驶的核心

无人驾驶汽车依赖于人工智能、视觉计算、雷达、监控设备和全球定位系统等多种技术的协同工作，通过计算机实现自主驾驶。这种技术使汽车能够在没有人工干预的情况下，安全地行驶。

从技术角度来看，自动驾驶系统包括感知定位、路径规划和执行控制三大组成部分。要实现完全自动驾驶，除了需要算法创新和系统整合外，还需要借助云端平台的支持。“感知定位是无人驾驶汽车能否成功上路的关键因素。”余崇圣表示，无人驾驶汽车必须能够识别交通信号灯、路标以及周围的其他车辆、自行车和行人，并能够精确判断后方物体的距离和速度，从而做出适当的反应。

目前，无人驾驶汽车主要依靠摄像头（如长焦摄像头、全景摄像头和深度摄像头）和雷达（包括超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达）来获取感知信息。然而，每种传感器都有其优势和局限性。

余崇圣指出，当前广泛使用的毫米波雷达具有较强的穿透能力和较低的成本，但在探测距离方面受到频段损耗的限制，并且无法提供周围环境的精确模型。相比之下，激光雷达虽然探测范围更广、精度更高，但价格相对较高。

预判能力仍需提升

无人驾驶汽车上路对软硬件系统的稳定性和兼容性提出了极高的要求。由于驾驶过程中场景复杂多变，再加上交通流量难以预测，任何微小的失误都可能导致严重的后果。因此，在无人驾驶中，正确的判断和操作显得尤为重要。

正确的判断来源于感知数据的收集和大数据的应用。余崇圣解释说，无人驾驶汽车的数据收集主要依赖于各种传感器。这些传感器将收集到的数据反馈给系统，通过不断积累和分析数据，使得无人驾驶汽车能够在面对突发情况时迅速做出反应。

“目前的数据收集量还不足以支持高效的判断。”他补充道，机器视觉技术需要进一步提升其计算能力和感知能力，以确保收集的数据准确无误。此外，大量准确的数据也是无人驾驶汽车做出正确判断的重要依据。

除了技术上的挑战，人们还担心无人驾驶汽车上路可能带来的法律问题。余崇圣认为，尽管现有的法律法规还不够完善，对自动驾驶的监管机制尚未完全建立起来，“但可以肯定的是，在未来，随着汽车制造商、交通管理部门等多方力量的支持和政策配合，法律障碍将不再是阻碍无人驾驶汽车上路的主要因素。”