在上個月宣布與福特共同投資激光雷達公司 Velodyne 以及在周末進行了一場無人駕駛“路考”后，在今天的 2016 百度世界大會上，英偉達 CEO 黃仁勛宣布：百度將與英偉達合作開發自動駕駛平臺，平臺將基于云計算高清地圖以及對不同道路環境進行感知和做出反應的能力。

當然，此次百度與英偉達合作研發的自動駕駛平臺，將不僅僅會使用在百度自動駕駛汽車上。黃仁勛表示：這是一個“完全開放”的平臺，意味著百度與英偉達都非常希望其他汽車 OEM 廠商能夠加入到當前的研發隊伍當中。

近期百度在無人駕駛汽車領域一系列的明顯動作能夠顯示：百度在試圖成為國內公司在無人汽車領域的龍頭老大，并且有意在無人汽車的快速發展過程中跑馬圈地，為未來這一領域的龐大市場做技術積累投資。

不是自己造車，百度的最終目的是成為技術出口方

從百度目前公開披露的幾次無人駕駛汽車測試可以發現，雖然每次測試車輛都使用的是不太好看但很醒目的紅白涂裝，但幾次使用的測試車型都不一樣。從巡航在北京五環的寶馬 3、到載著狗狗進行路考的奇瑞，再到擺在昨天論壇會場外的北汽。這些車輛唯一的共同點就是車頂的激光雷達傳感器以及車輛搭載的百度無人駕駛技術。

與其打造自己的自動駕駛汽車，不如讓自己的自動駕駛技術配適更多種類的車輛。出口技術而不是打造硬件，這是百度無人汽車發展的主要思路。

在論壇中，百度放出了自己所認為的自動駕駛中必須的十大技術：

環境感知、行為預測、規劃控制、操作系統、智能互聯、車載硬件、人機交互、高端定位、高精地圖、系統安全。

其實把這所謂的“十大技術”簡單分類，就會發現，歸根結底就是三類：地圖的掃描與建模、數據的運算以及車載智能系統。

在地圖掃描和建模方面，百度和福特一起投資了 Velodyne 激光雷達，激光雷達是目前無人駕駛技術的必備硬件，通過激光雷達的高速掃描得出的數據，運算系統才能夠對外部環境進行建模定位，之后對無人駕駛汽車進行控制。但目前激光雷達的成本很高，大概每一臺自動駕駛汽車上使用的激光雷達成本就會達到 8 到 10 萬，百度與福特的這次投資，就是為了降低激光雷達的生產成本，把控住全自動駕駛汽車領域中這一核心之物。

對建模、運算數據方面，就不得不提百度與英偉達的合作，以及英偉達在自動駕駛領域的努力。在今年年初的 CES 電子消費展上，英偉達發布了一套具有學習功能的全自動駕駛技術。

與市面上常見的自適應巡航系統所實現的半自動駕駛技術不同，英偉達所開發的自動駕駛系統是首先通過傳感器收集數據，再通過自家的 GPU 進行分析學習并指導汽車自動行進。

此外，這套技術還能夠監控路面上的其他車輛類型、速度等信息，通過數據處理分析每輛車的行進軌跡、速度、車輛類型，實時給出最佳行進方案。經由傳感器收集到的數據越多，GPU 能夠分析的更明確、更精準。這就是大數據和深度學習能給自動駕駛數據處理帶來的從量變積累到質變的過程。而百度剛好在大數據和深度學習上有比較好的技術積累，更重要的是，百度在高精度地圖上的積累，是英偉達所缺少的，能吸引到在近兩年但凡露面必談深度學習的“核彈廠廠長”黃仁勛的合作意愿也顯得合情合理。

其實有了這兩大方面的技術，就能夠實現無人駕駛汽車的基本控制，至于剩下的第三大類：車載智能系統，無論是目前被人熟知的蘋果 CarPlay 還是 Android Auto，亦或是目前各家車廠開發的車載系統，在目前的技術下已經可用性較高。屬于讓汽車更好開的人性化設置，實現難度并沒有對自動駕駛控制的研發那么高。

對于百度和英偉達這樣的科技圈大廠，想要涉及到已經傳承百年的傳統汽車制造業，不如專心于研究無人駕駛方案，之后將整套方案用在汽車廠商的設備上。

如果把未來的無人駕駛汽車比作一個手機，傳統車廠將更多擔任 OEM 硬件廠的責任，而百度和英偉達所開發的無人駕駛系統，就像是手機中的系統。

但讓無人駕駛汽車跑滿大街究竟有多難?

無人汽車有多火熱，這個問題的討論就有多激烈。

無人駕駛汽車無論如何也不只是一個汽車廠或是幾家科技公司的技術生意，車輛既然無人了就需要考慮汽車與環境、汽車與人以及汽車與汽車之間如何互動的關系。

大方向看，無人駕駛汽車的目的不應該僅僅是為了酷炫，而應該考慮的是未來汽車利用率、土地資源的合理利用以及社會智能設施建設的多重問題。

各家廠商公布的 2021 年或者 5、6 年后實現自動駕駛正式商用或民用，在現在看起來雖然不太遙遠，但仍需要的不僅僅是無人駕駛技術的發展，還需要的是人們對于無人駕駛看法的改變以及整個交通路徑形態對自動駕駛汽車的優化和改變。

不過，在自動駕駛汽車真正走進普通人家之前，看著各大廠商在技術上的發展和競爭，還是很鼓舞人心的，能讓人對未來的出行充滿憧憬。當然，在全自動駕駛完善之前，不如先發展處更好的輔助駕駛，少量的人為介入近乎全自動的機器輔助駕駛，仍能給人們帶來比較高的駕乘幸福感。