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世界卫生组织在今年 5 月份提供的数据显示，全球每年因道路交通事故死亡的人数约 125 万，相当于每天在全球范围内有 3500 人将会因交通事故丧生。媒体记者从全国安全生产工作会议获悉，我国在 2016 年共发生交通事故 6 万起，死亡人数达到了 4.1 万。
车祸猛如虎，这句话在这些数据上体现的淋漓尽致。
驾驶恶习是交通事故的诱因
在血淋淋的数字背后是司机的驾驶操作不规范，在汽车外壳的遮挡下，司机正在和电子警察和交警斗智斗勇，完全没有意识到危险。
在驾驶陋习中，致死率最高的是酒驾。目前全球都在出台更加严格的法律法规严打酒驾，酒驾在全球范围内都在呈下降的势头。但是，另外一种驾驶陋习却在偷偷替代酒驾的位置，驾驶员们却不自知，这个驾驶陋习就是开车玩手机。
根据美国国家公路交通安全管理局公布的最新统计数据，2016 年美国地区有 37461 人因交通事故而死亡，同比增长 5.6%。虽然年增长率低于 2015 年的 8.4%，但摆在交通部门面前的问题依然非常严峻。据统计，有超过 80%的美国人都开始使用智能手机来阅读新闻、关注社交媒体、分享图片，有些人甚至习惯于在开车的时候还使用手机打电话。过去的两年里，美国交通事故死亡人数上升的 14.4%，很多人都将责任推到了智能手机身上。从 2014 年到 2016 年，拥有智能手机的美国人比例从 75%上升到了 81%。
开车玩手机也是全球性驾驶恶习。沙特阿拉伯两名男子在公路上驾驶汽车时，拿手机在照片分享平台 Snapchat 上拍摄短片，不料却记录下自己遭遇的致命撞车事故，造成他们一人重伤，一人死亡。
国内也不例外，在河北唐山，一位在玉田县打工的 27 岁男人被一辆不明轿车撞飞，肇事车辆乘夜深人静逃逸，被撞者在送往医院后因伤势严重抢救无效逝世。事后，逃逸司机来到玉田交警大队投案自首。根据司机供述，他当时正在开车玩手机。
车辆安全评测中心的数据显示，开车时速 60 公里时，垂头看手机 3 秒，相当于盲开 50 米！一旦遇到紧急状况，刹车至少需要 20 米。因此，如果一个司机开车玩手机，当他抬头发现前面有行人或者其他车辆时很难能够刹住车。
提高驾驶安全有两个大方向，一个是加强交通管制，用高压政策强迫司机安全驾驶；另外一个是让汽车摆脱人的操作，这也是全球车企和科技公司目前正在做的事情。
汽车自动驾驶
让汽车摆脱人的操作用专业术语来说就是自动驾驶或者无人驾驶。自动驾驶汽车是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。
自动驾驶共分为 6 个等级，从 level 0 到 level 5。
自动驾驶等级
自动驾驶需要实现哪些技术
自动驾驶的关键技术依次可以分为环境感知，行为决策，路径规划和运动控制四大部分。
感知技术
自动驾驶的第一步就是环境信息和车内信息的采集与处理，是智能车辆自主行驶的基础和前提。获取周围的环境信息。这方面涉及到道路边界检测、车辆检测、行人检测等技术，即上面各位所说的传感器技术，所用到的传感器一般都会有激光测距仪、视频摄像头、车载雷达、速度和加速度传感器……这部分也是一台智能车辆最烧钱的部分，现在国内各大高校里动辄上百万甚至几百万的试验车，都是基于普通的轿车开发的，车子本身并不十分贵。
但是感知技术并不是加装个上百万的雷达，搞几个高清摄像头就可以的，由于传感器在设计的时候有各自的局限性，单个传感器满足不了各种工况下的精确感知，想要车辆在各种环境下平稳运行，就需要运用到多传感器融合技术，该技术也是环境感知这一大类技术的关键技术所在，目前国内这方面和国外的主要差距也集中在多传感器融合方面。
决策技术
在自动驾驶技术中，完成了感知部分，接下来需要做的是，依据上一步感知系统获取的信息来进行决策判断，确定适当工作模型,制定相应控制策略。这部分的功能类似于给车辆下达相应的任务。例如在车道保持、车道偏离预警、车距保持，障碍物警告等系统中，需要预测本车与其他车辆、车道、行人等在未来一段时间内的状态，先进的决策理论包括模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络技术等。
路径规划
智能车辆有了行驶任务，智能车辆的路径规划就是在进行环境信息感知并确定车辆在环境中位置的基础上，按照一定的搜索算法，找出一条可通行的路径，进而实现智能车辆的自主导航。
路径规划的方法根据智能车辆工作环境信息的完整程度，可分为两大类：
基于完整环境信息的全局路径规划方法；例如，从上海到北京有很多条路，规划处一条作为行驶路线即为全局规划。如栅格法、可视图法、拓扑法、自由空间法、神经网络法等静态路径规划算法。
基于传感器实时获取环境信息的局部路径规划方法；例如，在全局规划好的上海到北京的那条路线上会有其他车辆或者障碍物，想要避过这些障碍物或者车辆，需要转向调整车道，这就是局部路径规划。局部路径规划的方法包括：人工势场法、矢量域直方图法、虚拟力场法、遗传算法等动态路径规划算法等。
运动控制
规划好了行驶路径，接下来就需要控制车辆沿着期望的轨迹行驶，这就是运动控制部分需要完成的内容。
运动控制包括横向控制和纵向控制，简单来说横向控制就是转向控制，纵向控制就是速度控制， 现在研究比较多的是横向控制，所运用的方法主要包括滑膜控制、模糊控制、神经网络控制、最优控制、自适应控制和纯跟踪控制等。
通俗的讲就是，横向控制给定一个速度，通过控制转向达到车辆沿着预定轨迹行驶的目的；而纵向控制目的是为了满足车辆行驶过程中的速度要求，有时候还需要配合横向控制达到满足车辆在轨迹跟踪的同时，还需要满足安全性、稳定性和舒适性的目的。因为车辆是一个特别复杂的系统，横向、纵向和垂向都有耦合关系的存在，因此就需要对智能车辆进行横、纵向，甚至横、纵、垂向的协同控制。由于其耦合关系的复杂性，所以说智能车辆运动控制的协同控制技术，也是该部分的技术难点。
如果车企和科技公司能够让这四项技术完美的结合工作，那么汽车就可以自己行驶，交通将迎来自动驾驶时代。
自动驾驶进展如何
从谷歌 2009 年开始研发自动驾驶到现在已经 8 年了，如今自动驾驶达到了怎样的水平呢？
目前车载自动驾驶等级最高的是奥迪 A8，官方给出的等级是 level 3，也就是有条件的自动驾驶，具体描述如下：由自动驾驶系统完成所有的驾驶动作，根据系统的要求，人类驾驶员完成必要的应答。奥迪在路上测试了自己的自动驾驶性能，汽车很好的完成了驾驶任务。但是，在奥迪 A8 的自动驾驶说明书中有一个先决条件，速度必须要限制在 60km/h 以下。也就是说奥迪在有时速限制的情况下达到了 level 3，这是目前车载最好的自动驾驶系统。
除了奥迪 A8 的车载系统，刚刚发布的英伟达自动驾驶平台属于等级最高的。据报道，英伟达的自动驾驶系统能够完成 level 4 的操作。另外根据英伟达内部人员透露，该公司当前这个系统已经能够完成 level 5 的要求，当然所有的这些都是一面之词，目前还没有汽车搭载该系统进行实际路测。
可以说目前当前所有车企和科技公司在做的事情基本都属于 ADAS（驾驶辅助系统）的范畴，而 ADAS 的终极目标就是让汽车完成自动驾驶。
在未来，你的汽车将没有方向盘、刹车、油门等驾驶操作工具，有的就是一个人机交互的界面，那个时候你所有的驾驶恶习都不再威胁自己和别人的生命，即使你喝醉了你的车子也会将你平稳的送回家。可以说自动驾驶是实现交通零事故一个大胆的想象，level 5 级别自动驾驶系统终究有一天会部署在每一台汽车上。
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