高精度地图是 Roadstar.ai公司 L4 级别自动驾驶技术的关键基础，关于高精度地图以及精确空间定位在无人驾驶中的重要性，周光表示地图定位其实就是静态的感知。

　　比如当知道两边有路灯的时候，就不用再去识别它了，相当于简化了识别问题。这样，更多的算力可以用于解决其他更复杂的问题。就是说如果技术达到一定的程度，其实不用地图也是可以，只是那样可能会慢一点。

　　智行者科技公司在2017年9月推出了旗下首辆无人驾驶扫路车“蜗小白”，并落地北京奥林匹克森林公园。这辆扫路车是三家公司合作的产物，其中车辆本身由海德公司提供，百度提供高精度地图，智行者科技主要负责这辆车的自动驾驶解决方案。

　　针对公园里树木枝繁叶茂这样的复杂场景，智行者科技公司采用了 GPS + LiDAR 的融合定位方式。定位系统安装位置也很考究，安装在车辆垂直方向的中部，主要是为了更为精准的探测到在公园内嬉戏的小孩。

　　3、车辆控制技术

　　车辆控制技术能够帮助车辆实现速度控制和方向控制，使车辆能够自动完成减速、变道、转向、超车等一系列操作。

　　硅谷的创新公司PlusAI研发的无人车通过人工智能深度学习算法，能够像人一样进行实时的数据采集和处理，对新场景具有出色的总结、学习和适应能力，极少依赖与预先收集的地图数。

　　凭借独特的技术优势，PlusAI的无人车能够做到无需高精地图，在极其特殊的恶劣环境下，实现高速公路上速度达95公里以上的平稳操控，更在弯曲、上下坡、无分割区、夜晚、拥堵路段等不同真实高速场景表现均极为出色。

　　Momenta团队源自清华大学和微软亚洲研究院，致力于打造自动驾驶大脑。基于环境感知、高精度地图和驾驶决策算法，为无人车提供自动驾驶方案以及大数据服务。

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　　两大发展困境

　　无人驾驶汽车一定会实现，这大约已经是所有科技和汽车行业从业者的共识。很多人认为无人车会在不久的将来统治汽车领域，不过理想很丰满，现实很残酷，有很多因素制约无人车走进千家万户。

　　一方面，无人驾驶技术还不够成熟。

　　环境感知技术虽然可以帮助无人车识别交通信号灯和车道标识，但是在断电或者车道标识模糊不清的时候，无人车该怎样制定正确的行驶决策?

　　要解决这一技术难题，需要将人类的直觉和与其他车辆的配合能力传授给机器，让机器逐步学会自主判断。

　　另一方面，无人车的发展面临着伦理难题。

　　美国《科学》杂志上的调查指出，无人车由于采用自动驾驶系统，有望让交通事故数量减少90%。但是并非所有的车祸都能避免，在某些撞车事故中，无人车需要做出困难的伦理抉择。

　　例如，在某些紧急情况下，面对牺牲车上乘客保护路人还是牺牲路人保护乘客的难题时，无人驾驶车该怎么决策?

　　针对无人车推广面临的伦理困境，麻省理工学院副教授伊亚德·拉赫万解释说：“多数人都想生活在汽车伤亡最小化的世界里，但他们又希望车能不惜任何代价地保护自己。如果每个人都这样做，那么结果就将是个悲剧。”

　　设计算法让道德价值与个人私利之间保持一致是很困难的，因而要解决无人车面临的伦理问题道阻且长。

　　无人车已经汽车行业未来的发展趋势，先进的人工智能技术无疑给无人驾驶带来一场技术革命，创造出巨大价值。

　　但是无人车也面临着技术和伦理道德的困境，这些困境制约着无人车的推广和运营。只有解决了这些困境，才能推动无人车行业更好的发展。