首先我们来看一下需求的定义是什么？
需求是指消费者在某一特定的时期内在各种可能的价格下愿意、并且能够购买某个具体商品，也就是说消费者愿意花钱去买一件东西或者享受一项服务。
关于自动驾驶的定义，从汽车攻城狮角度就是对自动化驾驶任务的统称，我们常见的就是SAE分的L1-L5，逐级拆解技术路线；
但从消费者角度出发，大家不会在意工程上的实现方式，在意更多的其实是各种功能给人带来的直观感受，开车时候的自由度解放，从释放双脚到双手，甚至最后可以在座椅上葛优躺。
2015年，可以说是自动驾驶的婴儿期，特斯拉推出真正大家可购买的部分自动驾驶产品 – Autopilot第一代。
当时这个技术对全球汽车市场的震撼很大，虽然只是控制车辆速度和沿着车道线行驶，而且存在一定的安全风险，但体验过的用户感觉就是自动驾驶已经来了；
再到如今，众多势力推出的各种pilot套餐热卖，Waymo等初创公司被资本热捧，各种Demo中都实现了在部分情境下，完全不需要人接管的车辆，各个国家制定面向未来的自动驾驶场地、法规、标准；
都可以看出自动驾驶可以为社会带来的效率提升，为个人带来的快速、省心、安全出行，将原有的交通方式变为灵活的有机体，那么需求为真已成为大家共识，并且是社会进步的必然结果。
但需求都是飘在天上的，任何一种商业行为，或是商业服务，只有普惠大众才是的最佳的归宿。
因此需求实现方式更加重要。
从技术上来看：
感知-规划-控制是行业通用的框架，并且通过计算机视觉与神经网络赋能感知，使得其甚至拥有超越人类的图像分类能力。
而端到端机器学习来解决各种长尾的规划问题，也为各种未知情况的应对方案有了一个敲门砖，各种各样算法（YOLO RCNN Faster RCNN MDP等）与可提供对应算力的硬件（Xavier IPC等）同步发展交汇，64线甚至128线的激光雷达精准感知周围世界，大量的标注数据来喂养“人工智能”这个巨婴。
多方助力正将自动驾驶从神坛拉向普通大众更近一步，但道阻且长，实现完全自动驾驶甚至已经变成一个统计学问题，如果自动驾驶在99.999%场景下都安全，那这个小数点到多少位以后才算满足要求？
自动驾驶需要解决的问题甚至远超过已经解决的问题。
从用户角度来看：
消费者可感受到的、愿意花钱购买才是需求真伪的唯一审核标准。
安全、保险、可靠、习惯、事故责任等等心理障碍在面对消费市场时，都会成为自动驾驶需要克服的难点。
因此实现需求需要把用户场景与技术能力不断结合在一起，综合考虑安全性与可靠性，步步为营。
这个过程是渐进的，也是螺旋上升的。
首先要通过部分技术可靠来实现特定场景的自动化，比如摄像头通过机器视觉识别大部分的车道线与物体，雷达探测粗略距离，来围绕整车建立计算机能理解的世界模型：
这个模型虽然粗糙，但可与高速/城市快速路的场景结合在一起，周围障碍物较少，环境单调，使得出错的概率低至万分之一，而且即使出错用户也有时间及时修正。这样LCC/ACC/自动变道等功能就能面向大众，来解放用户双手与双脚。
当自动驾驶覆盖到更多场景、更多的用户，可靠、稳定、轻松的自动驾驶将会被更多消费者体验到，才会让大家对自动驾驶态度更加开放，才能让技术更快的为消费者造福。
想象一下未来形态的自动驾驶，应该是一个比人更会开车、针对交通全知全能的存在，路上没有红绿灯、交通标志甚至车道线，所有车辆数据连接到云端，路网信息实时调控调整，车辆将平稳驾驶。变为另一个咖啡馆、洽谈室、休息室等，我们今天担心的交通事故，在那一天将会变成非常罕见的奇闻异事。
所以实现后，涉及到方方面面，新的社会规则、伦理、法律都会做出颠覆性的变革，可以说在自动驾驶实现过程中，就是在不断通过解决以上多种问题来实现技术突破的落地。但无论怎么变化，未来都是一个更好的世界。
每次时代的变化都是向着解放我们更多时间与精力的方向前进，一起努力吧，把“伪需求”落地成真需求。
来源：知乎 www.zhihu.com
作者：小鹏汽车
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