作为一个新兴的潜在万亿市场的产业，互联网公司与传统车企均集中了大量资源投身于下一代出行方式的研究中，无人驾驶显然是资本的宠儿。

与任何技术的发展路线一样，无人驾驶相关技术的研究也是首先在高校中经历了从0到0.5的过程，而当技术门槛迈过0.5之后，伴随着大资本的进入，公司开始接管相关技术的产业化。

在从0到0.5的过程中，代表无人驾驶相关技术研究最高水平的无外乎美国计算机神校Stanford, CMU, MIT了。关于自动驾驶的研究于1984年首先在CMU开启，并于1986年推出第一款自动驾驶汽车-NavLab 1，并在之后的数年中相继推出了NavLab 2-10。 虽然当时的硬件水平非常有限，但NavaLab 在当时已经开始采用神经网络用于自动驾驶汽车的控制，并取得了非常不错的效果，最高时速达到了70km/h。虽然NavLab的无人驾驶汽车并没有投入使用，但其为之后无人驾驶行业的发展培养了大量的人才，极大的推动了行业的发展。

无人驾驶开始大规模为人所熟知，自2004年开始举办的DARPA挑战赛功不可没.从第一年开始的总长240km的沙漠里，第一名仅完成11.78km到第二年的在更为复杂的山路上，5只队伍完成了全程比赛，冠军被斯坦福大学Stanley队伍摘得，再到2007年在非常严苛的城市道路下，CMU无人车顺利完成各项任务，只用了3年的时间，无人驾驶技术取得了飞速发展。

在无人驾驶技术慢慢开始成熟之后，商业化的道路逐渐开启。

率先开启无人驾驶商业化道路的要数手握大把现金的Google了，Google 无人驾驶项目于2009年，即最后一届DARPA Grand Challenge 结束两年之后，正式开启，初定目标是在2020年发布第一款无人驾驶汽车。

Google 无人驾驶项目基本上将当时无人驾驶领域相关的研究人员全部招入麾下，包括2005与2007两届DARPA Grand Challenge的主力成员，其领导者为当时无人驾驶领域的奠基人，斯坦福大学教授Sebastian Thrun。

经过8年时间的发展，Google 无人驾驶项目麾下车辆由1辆增加至多辆，行驶里程达到了300多万公里（北京到上海约1500公里），无人驾驶项目更是于2016年底被拆分为一个单独的公司Waymo。到目前为止，Google 无人驾驶车辆仍然是测试里程最多的无人驾驶车辆。

除Google外，在无人驾驶领域投入重金并取得较大效果的，要数Uber与Tesla了。

Uber自2014年成立之初便开始无人驾驶技术的研究(很大程度上推高了Uber的市值)，并从CMU机器人研究中心挖走了大量的研究人员与工程师等。Uber对无人驾驶技术的研究也取得了阶段性成果，并于2016年9月在匹兹堡开始推出无人驾驶打车服务。

虽然经过了初步的测试，但从Uber无人车的体验来看，无人车的稳定性还远远达不到能够让乘客放心大胆的乘坐无人驾驶汽车的程度。

到目前为止，Tesla推出了第一款包含无人驾驶功能的商用车。 

特斯拉在其Model S车型中引入了自动驾驶系统AutoPilot，该系统可以帮助乘客在封闭的道路实现自动驾驶功能。但同时，AutoPilot系统使用手册指出，虽然可以实现自动驾驶，但司机必须做好随时接管的准备，因而，并不能称为一个完全意义上的自动驾驶系统。

在过去的两年中，AutoPilot系统帮助特斯拉收集了全球各种道路、天气状况下大量的测试数据，并能帮助进一步完善AutoPilot系统。

但悲剧还是发生了，2016年5月，一辆Tesla车主在开启AutoPilot系统后，由于无人驾驶系统将前方反光车辆当作天空而发生车祸，从而导致车主当场死亡。

事后，特斯拉也指出，AutoPilot系统只能用作辅助驾驶，司机在驾驶过程中仍然需要保持双手在方向盘上或者在方向盘附近。

除上述三家公司Google,Uber,Tesla外，其他传统车企、新型互联网企业、创业企业也纷纷投入大量资源进行无人驾驶相关技术的研究。

从目前的技术发展水平来看，无人驾驶真正实用还需要一段时间，但毕竟代表了未来的发展趋势。

也许在不远的将来，无人驾驶汽车能载我们去任何一个想去的地方，而人类将不再需要随时注意车辆周围可能发生的各种状况，想想还是非常值得期待的一天。

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无人驾驶之路-从实验室到商业化