研究顯示，我國每年的擁堵成本占GDP的2%左右[1]。據(jù)公安部數(shù)據(jù)，截至2017年底，我國機動車保有量約3.10億輛，其中汽車約2.17億輛，占比70%；汽車駕駛?cè)诉_3.42億人。從分布上看，全國有53個城市的汽車保有量超過100萬輛，24個城市汽車保有量超過200萬輛，7個城市超過300萬輛，2018年由于擁堵帶來的經(jīng)濟損失占城市人口可支配收入的20%。巨大的交通流量加上昂貴的擁堵成本，使得智慧交通成為我國現(xiàn)階段交通治理合理的解決辦法。為此我國計劃在2030年前部署超過3000萬臺無人駕駛汽車，無人駕駛汽車的銷量將從2020年的8000輛/年增長到2035年的950萬輛/年，占所有輕型車銷量的75%[2]。

我國人工智能產(chǎn)業(yè)主要集中在無人駕駛、模式識別（圖像識別、語音識別）及智能機器人三大部分，無人駕駛產(chǎn)業(yè)占人工智能全部產(chǎn)業(yè)規(guī)模的30%左右，其增長速度與人工智能全部產(chǎn)業(yè)增速保持一致。根據(jù)知名市場調(diào)研機構(gòu)Statista的預(yù)測，全球人工智能市場規(guī)模未來10年將持續(xù)保持年均50.7%的速度增長，到2025年，全球市場規(guī)模有望達到369億美元。清華大學中國科技政策研究中心公布的《中國人工智能發(fā)展報告2018》稱，截至2017年我國人工智能市場規(guī)模已達237億元，同比增長67%。

近年來，無人駕駛產(chǎn)業(yè)相關(guān)公司獲得巨額融資。2017年上半年，全球無人駕駛領(lǐng)域公開融資及并購共32起，涉及金額超過79億元人民幣，其中我國的蔚來汽車和小鵬汽車分別以23億元、22億元分列第一位和第二位。2018年5月，Roadstar.ai以3億美元的估值完成A輪融資，獲1.28億美元注資。3個月后，Pony.ai以接近10億美元的估值完成A輪融資，無人汽車配套的激光雷達環(huán)境感知解決方案提供商速騰聚創(chuàng)（RoboSense）也獲得包括阿里巴巴、上汽集團合計超過3億元的戰(zhàn)略投資。大量新鮮資本的注入不僅能夠保證無人駕駛產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，也反映出無人駕駛產(chǎn)業(yè)具有光明的發(fā)展前景。

目前，我國無人駕駛產(chǎn)業(yè)還沒有類似于美國Google、Tesla的處于行業(yè)絕對領(lǐng)先位置的巨頭，仍處于“百家爭鳴”的狀態(tài)，產(chǎn)業(yè)生態(tài)的主題是“競爭與合作”。如汽車電子產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟自動駕駛處理器專委會（AEIA）就是在汽車電子產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟指導下，由地平線（horizon.ai）牽頭，黑芝麻科技、中興汽車等機構(gòu)共同成立的組織。該組織聯(lián)合無人駕駛領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)（車企、一級供應(yīng)商、傳感器企業(yè)），組織開展全國產(chǎn)業(yè)化自主車載計算平臺的研發(fā)工作。近年來，類似的組織正在密集建立，各組織之間的關(guān)系也是競爭與合作共存，這種競合的產(chǎn)業(yè)生態(tài)正是促進無人駕駛產(chǎn)業(yè)飛速發(fā)展的關(guān)鍵。

無人駕駛產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展需要大量高層次產(chǎn)業(yè)人才。2017年，教育部、人力資源和社會保障部、工業(yè)和信息化部聯(lián)合印發(fā)的《制造業(yè)人才發(fā)展規(guī)劃指南》顯示，作為十大重點領(lǐng)域之一的節(jié)能與新能源汽車人才僅有17萬人，預(yù)測到2020年，無人駕駛領(lǐng)域人才需求將達85萬人，2025年達到120萬人，缺口可能高達100萬人。截至2017年6月，全球人工智能企業(yè)共2542家，其中美國占比42%，我國占比23%，排名次席。專業(yè)人才缺乏已成為限制人工智能技術(shù)快速發(fā)展的最大因素。目前我國汽車行業(yè)技術(shù)人員約為50萬人，占比不到15%，對應(yīng)的發(fā)達國家占比都在30%左右，汽車行業(yè)整體人才缺口較大，在無人駕駛領(lǐng)域高層次人才的培養(yǎng)及引進上，我國還有很長的路要走。

我國相關(guān)行政立法的不足制約著無人駕駛行業(yè)的發(fā)展。如《道路交通安全法》和《道路運輸條例》規(guī)定，只有在機動車及其駕駛?cè)朔謩e符合“機動車國家安全技術(shù)標準”和“國務(wù)院公安部門規(guī)定的駕駛許可條件”的情況下，才能夠在公共道路上行駛[3]。當前無人駕駛汽車在我國不具有“道路通行權(quán)”，相較于國外積極出臺無人駕駛汽車相關(guān)法律，我國在無人駕駛領(lǐng)域的法律亟需完善。

2018年7月4日，全球首款L4級自動駕駛巴士“阿波龍”正式量產(chǎn)下線。除了汽車行業(yè)外，在無人自行車、無人潛艇和無人飛機等領(lǐng)域都有階段性的成果。隨著5G時代的來臨，超高清精準地圖、交通實時監(jiān)控和先進駕駛員輔助系統(tǒng)都將成為我國實現(xiàn)對國外變道超車的主要技術(shù)手段。大量國內(nèi)初創(chuàng)公司已經(jīng)將目光聚焦未來，均勝電子正在開發(fā)更高集成度的域控制器，路暢科技先后與騰訊、百度和阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)巨頭達成戰(zhàn)略合作，星網(wǎng)宇達出資2.6億元，希望整合智能無人系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈。

技術(shù)的發(fā)展是一把雙刃劍，無人駕駛產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，在讓人們享受技術(shù)進步成果的同時，也帶來諸多社會影響。

無人駕駛產(chǎn)業(yè)帶動的是高效、綠色的智能經(jīng)濟，其降低的產(chǎn)業(yè)成本往往是傳統(tǒng)經(jīng)濟中低效的、以犧牲生態(tài)環(huán)境為前提的部分。如美國圣塔克拉拉大學彼得森教授研究發(fā)現(xiàn)，90%的交通事故是駕駛員操作不當造成的，而無人駕駛技術(shù)將會減少40%的追尾事故，與此同時，每年死于交通事故的人數(shù)大約在130萬人，無人駕駛的普及將來會縮減保險公司成本。

隨著智能經(jīng)濟的增加，就業(yè)結(jié)構(gòu)也將發(fā)生明顯變化。2014-2016年，我國就業(yè)人員總數(shù)由77253萬人增加到77603萬人，但除了第三產(chǎn)業(yè)人員增加400萬人以外，第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)均有下降，在人員構(gòu)成比例方面，第一產(chǎn)業(yè)下降1.8%，第二產(chǎn)業(yè)下降1.1%，第三產(chǎn)業(yè)上升2.9%[4]。智能經(jīng)濟短期內(nèi)對簡單體力及腦力勞動者沖擊較大，因此，必然會產(chǎn)生新的就業(yè)需求，如無人駕駛雖減少對司機的需求，但卻亟需車輛生產(chǎn)和維護方面的人員。同時無人駕駛產(chǎn)業(yè)也能夠帶動相關(guān)產(chǎn)品行業(yè)發(fā)展，2014年我國車載傳感器達到9515萬只，復(fù)合增速22.29%，市場規(guī)模128.3億元，復(fù)合增速6.81%，市場的高速發(fā)展必定會吸引大量優(yōu)秀人才，進而改變就業(yè)結(jié)構(gòu)。

在國內(nèi)，《道路交通安全法》《道路運輸條例》均沒有針對無人駕駛汽車進行完善。在國外，美國內(nèi)華達州早在2011年就通過了AB511法案，其中規(guī)定了無人駕駛汽車的道路行駛權(quán)。歐洲和日本稍晚，但也在2015年后明確無人駕駛汽車引發(fā)事故的責任認定問題。2018年4月，工業(yè)和信息化部、公安部和交通運輸部聯(lián)合印發(fā)的《智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試管理規(guī)范（試行）》，對智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試申請、審核、管理以及測試主體、測試駕駛?cè)撕蜏y試車輛要求等進行規(guī)范。這是首次從國家層面引導、規(guī)范“無人駕駛”，具有里程碑意義。隨著無人駕駛技術(shù)的不斷深入，必然要求加快相應(yīng)法律法規(guī)的完善。

從起源到現(xiàn)代社會，人類都是通過不斷勞動維持種族的延續(xù)，其高度智慧與肢體協(xié)調(diào)性成為一種天然優(yōu)勢。無人駕駛技術(shù)的普及可能導致人類弱化了路況判斷和風險規(guī)避能力，甚至會影響人類感知風險的整體能力。“起點-終點”式的行駛方式，減少了人類自身記憶路徑和規(guī)劃路程的過程，導致人類記憶力和綜合評估能力在一定程度上退化。無人駕駛技術(shù)帶給人類便利的同時，也會在一定程度上致使人類更加懶惰，最終導致人體機能的退化。

無人駕駛的環(huán)境判斷是通過雷達、光電探測器等實現(xiàn)的，環(huán)境信息傳輸給核心芯片處理后作出指令規(guī)劃。在這個鏈路中，探測器、中央處理器和執(zhí)行機構(gòu)都存在著問題風險。探測器在理想狀態(tài)下沒有風險，但是實際生活中路況是十分復(fù)雜的，如車輛通過泥濘路段濺起的泥沙可能會封閉探測器，導致處理器判斷前方有障礙，實施緊急制動，后車因反應(yīng)不及造成追尾事故。而且中央處理器是通過人工智能算法實現(xiàn)的，人工智能算法的判定準確率不可能完全達到100%，哪怕0.01%的可能也會引發(fā)交通事故。

如Google無人駕駛車在實地測試中，多次出現(xiàn)事故，大多數(shù)機動車駕駛?cè)苏J為無人駕駛汽車在急轉(zhuǎn)彎、緊急停車等方面的處理以及行駛方式與常規(guī)“駕駛思維”存在著差異。沃爾沃在一次對全球50000名消費者進行的調(diào)查顯示，72%的受訪者希望保留人類干預(yù)汽車的選擇權(quán)，說明無人駕駛的機器規(guī)則與現(xiàn)代交通秩序的對接還存在障礙，甚至是沖突。

世界第二大再保險公司Munich Re調(diào)查顯示，55%的企業(yè)風險經(jīng)理將網(wǎng)絡(luò)安全看作是無人駕駛汽車面臨的最大問題。無人駕駛汽車對網(wǎng)絡(luò)的依賴極高，如2015年，網(wǎng)絡(luò)安全人員通過破譯車載網(wǎng)絡(luò)的信息通道，成功入侵克萊斯勒公司智能化車載系統(tǒng)UConnect，致使車輛傳動系統(tǒng)和發(fā)動機系統(tǒng)運行失控[5]；甚至可以通過入侵網(wǎng)絡(luò)將一輛輛無人駕駛汽車變成武器炸彈。網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)同樣也關(guān)乎人身安全，類似于現(xiàn)在手機導航在橋下或是隧道中無法發(fā)揮作用，網(wǎng)絡(luò)的延遲或是失效可能會造成無人駕駛汽車的安全事故。雖然實時預(yù)警基礎(chǔ)設(shè)施的出現(xiàn)可以在一定程度上幫助解決網(wǎng)絡(luò)信息安全威脅，通過靠邊停車等手段規(guī)避風險，但是在科技飛速發(fā)展的今天，未來的挑戰(zhàn)仍會源源不斷，無人駕駛產(chǎn)業(yè)還有很長的路要走。