自动驾驶、无人驾驶傻傻分不清？

但，值得注意的是，正是因为人工智能大范围笼罩，让不少人把自动驾驶等同于无人驾驶，不仅如此，不少知名的报道也对自动驾驶与无人驾驶的界限模糊不清，混淆了两者的区别。

自动驾驶与无人驾驶的争论

关于自动驾驶与无人驾驶的讨论，起源于一个重要的时刻——2016年5月7日。当日约书亚布朗（Joshua Brown）在他驾驶的特斯拉汽车撞向一辆拖车式卡车后身亡。据了解，布朗启用了特斯拉的Autopilot自动驾驶模式，该软件没能在日照下检测到卡车的白色边缘。他的车全速（时速74英里）猛烈撞向该辆卡车——撞掉了车顶，同时也导致布朗身亡。

该事故被很多人定性为无人驾驶汽车的第一起事故。但同时，也有不少人认为这应该算是“自动驾驶”的事故。

针对此事件，特斯拉曾回应，Autopilot并不是无人驾驶技术，而是更类似于一种先进的巡航控制形式。该公司指出，在启用Autopilot模式后，驾驶者需要全程将双手放在驾驶盘上，同时眼睛要保持盯着前方道路。

特斯拉的回应可以说是人们第一次将“自动驾驶”与“无人驾驶”区别开来。以Autopilot为例，尽管能够自主地“驾驶”车辆，但仍需要人随时随地观察与控制，特别是在面临交通事故的时候。即是说，自动驾驶系统实际上只是一个更高科技的“辅助性”的技术，仍需要处于人的影响与监控之下。

基于上述的考量，特斯拉中国不得不将Autopilot的中文译名由“自动驾驶”改成了“自动辅助驾驶”。可以说，现阶段，自动驾驶技术便是处在“人工驾驶为主，自动驾驶为辅”的阶段，距离与“无人驾驶”的“无人”还有不少的障碍需要跨越。

前谷歌工程师厄姆森认为，驾驶辅助和全自动化驾驶“实际上是两项截然不同的技术。”但同时，以人工智能为技术基础，从技术发展的方向看，“无人驾驶”其实是“自动驾驶”的终极阶段。

汽车芯片领域的角力

为解决当前自动驾驶面临的越发引起重视的安全问题，据了解，Waymo正尝试打造永远都不将驾驶盘交给人类乘客的汽车——真正的无人汽车。相比开发指望人来处理棘手情况的驾驶辅助技术，开发能够从容处理任何意外情况的软件以及备用的防弹硬件，可以说是一项要困难得多的技术难题。

站在半导体行业的角度，无人驾驶的实现与半导体息息相关。以上面开发能够从容处理任何意外情况的软件来说，正是半导体需要着力解决的最关键问题。这意味着在异常情况出现之时，需要给汽车提供足够的信息，以免发生事故。而这些智能的功能，需要大量的芯片来承担。

IHS的报告指出，目前上市的“人工驾驶”汽车，实际上已经内置了许多的芯片，分别负责导航、车载信息娱乐系统、道路监测、发动机状况监测等功能，而类似谷歌的无人驾驶汽车，将在未来六年时间里，带来全新而且巨大的半导体商机。

其次，无人驾驶汽车将拉动的其他芯片包括用于网络连接的以太网芯片和FlexRay车载网络专用芯片，以及存储车载系统数据的闪存芯片，另外无人驾驶汽车相当于一台电脑，也需要执行软件代码、处理图像，因此也会创造对传统内存芯片的需求。

其实，不光伊莱比特和恩智浦、百度瞄准了无人驾驶领域的巨大潜力，此外一众科技巨头都明确表示了对于汽车芯片的重视，在无人驾驶进行了持续投入。

博世投资10亿欧元，在德建无人驾驶车芯片工厂；英特尔为打造全球最具强大的无人驾驶战队，以153亿美元收购自动驾驶技术公司Mobileye;高通以470亿美元的价格收购恩智浦半导体，用于奠定在汽车芯片市场的盟主地位；英伟达适用于自动驾驶的AI芯片和人工智能平台 NVIDIA DRIVE PX已与众多科技企业和传统汽车厂商等展开合作……半导体界在未来汽车芯片领域的角力已经开始，无人驾驶谁将成为最后的主宰？芯片便是关键所在。