亞洲新能源汽車網獲悉，近來，常常會收到無人駕駛車輛何時可以商品化的提問。
關于這一問題眾說紛紜，因此回答難度較大。
首先，提問者腦海中的無人駕駛概念不同，導致實現商品化的難易程度也會出現較大不同。例如，汽車專用道路上同一車道無人駕駛在技術層面已經完成，接下來遇到的是法律及保險等社會層面的問題。
但是，恐怕更多的人所尋求的是，像打車一樣完全從駕駛中解放出來，無需做什么即可到達目的地。進一步說，在某些人想象中，無人駕駛車輛前來接送，等乘客下車后，車輛將自行回到車庫中。目前兼備私家出租車及倫巴機器人的汽車在技術上實現起來依然難度較大。
這類汽車的無人駕駛在今后10年內實現的可能性基本為零。技術上首先有難度，而技術之外，法律完善也很難做到。
國際規定的壁壘
阻礙自動駕駛的國際條約，有日內瓦條約和維也納條約兩項，兩者均禁止無人駕駛車輛的行為。很多國家加入了這一條約。
目前，關于這一條約的修改，汽車生產國與非生產國之間意見不一。汽車生產國希望改變規則，而非生產國雖然態度上比較中立，但是希望談判能為其帶來利益。因為一般來說，汽車生產國較為富裕，令非生產國認為“贊成修改規定也未嘗不可，但是希望為本國帶來利益”，因此談條件時加劇了斗爭。此外，汽車生產國在數量上有壓倒性優勢。因此，一直無法談妥，僵持不下，修改規定的前景非常悲觀。
因此，汽車生產國希望修改規定的解釋。“關于無人駕駛車輛實驗，只要有能力控制車輛，只要有人處于控制的狀態，無論這一人員在車外還是車內，在現行條約下均可進行實驗。”（日本警察廳交通局）這一說法被視為與無人機相同，支持“遠程控制也處于控制內”這一想法。
回避條約的邏輯有些艱難，但另一方面發達國家對于無人駕駛車輛的容忍度現狀來說，陳腐的條約應該得以改善。很明顯，條約禁止無人駕駛的初衷并不是禁止今天所說的自動駕駛，而這更是會阻礙科學的進步。
汽車生產國在下一階段或將在這一表述中將“實驗”去掉。否則，實驗將毫無意義。當然贊成意見與反對意見比比皆是，并不是只要對人類未來有好處即可，因此很難做出決策。
日本政府態度
上文提到的相關資料出處為警察廳交通局，這一點也頗為有趣。
沃爾沃曾經帶著瑞典的官員及英國保險公司來到日本的政府，為了令主動安全系統得到認可據理力爭。比起當時，日本政府的態度有了很大轉變。曾經外部壓力說服行政，斯巴魯才能將EyeSight投入使用。這類日本的不光彩事件來看，政府有所進步。
目前，日產汽車在商業廣告中宣稱“一鍵實現無人駕駛”，這在道德上有所欠缺，汽車行業也引起了較多批判的意見。對此，國土交通省表示不會阻礙無人駕駛發展。可以認為，對于今后無人駕駛發展，至少日本國內行政因素方面的阻礙比起從前大幅減少了。
但是，即使與過去相比有所變化，或是態度上有所改變，但是現在法律條件還不成熟。例如，9月5日日本國內發售的奧迪A8，在美國是自動駕駛Level3，即可以作為無人駕駛車輛出售，只要緊急時刻交給駕駛員駕駛即可；然而在日本國內銷售時只能作為Level2的車輛。
Level2指無論在何種情況下，駕駛員都負有安全責任。在駕駛員監督下，操作駕駛支持系統的加減速及方向控制。簡單來說，Level2不屬于無人駕駛，Level3屬于有條件的無人駕駛。
這樣一來，一部分無人駕駛技術已經有了眉目，然而國際政治尋找折衷點，究竟前期準備還需要多久，已經超出了我作為一名汽車記者的知識儲備，很難有結論。
不過，如果是在某一范圍內的解釋，尚可進行討論。如果能夠在美國實現，一般來說也不會違背國際條約，如果日本行政力量向這些先行國家學習，限制條件多少會出現相同程度的減少吧。
實現自動駕駛LEVEL3
汽車專用道上的無人駕駛已經進入倒計時階段了，但是很多人所希望的私家出租車研發進度如何呢？
對此，首先需要理解最新的研發方法。目前，無人駕駛需要模擬以及聯網技術。
通常，駕駛員在駕駛汽車時，需要經過認知、判斷、操作三個階段。上文提到的等級2駕駛支持指的是僅僅將“操作”這一階段自動化。因此，認知及判斷的責任全部在于駕駛員。私家出租車需要把這些步驟自動化。
如果汽車不能擁有超越人的認知能力，這一展望無疑是紙上談兵。現在，隨著導入背照式傳感器等，相機性能實現了飛躍增長，在光線較少的情況下，也能夠實現超越人類能力的“認知”。但是，在逆光等相機環境不利的情況下，這一“認知”并不是完美無缺的。因此，需要具備特殊功能的傳感器，例如使用雷達及聲納系統。通過整合在不同領域擁有優勢的傳感器取長補短。同時，通過整合專門服務于無人駕駛的地圖與地形數據、GPS，最終趕超人類的“認知”。
但是，傳感器種類的增加也會帶來成本增加。奧迪的旗艦車型A8也是限量發售，如果想令普羅大眾擁有私人出租車，技術必須繼續發展，達到僅靠相機也可以實現的程度。
接下來，“判斷”階段，實際上是現實中最大的問題。汽車專用道中，所有的汽車向同一方向前進，只要應對匯合、分散、變更線路三種方式即可。然而，一般的道路有所不同。除了行駛的車輛，還有步行者以及自行車。有時候甚至可能會有馬匹和兩輪拖車。
在這種混合交通情況中，電腦瞬間判斷各類偶發的情況是非常困難的。目前的電腦很難設想，亮燈前行的汽車面前突然出現推著自行車的步行者這一場面。說法可能有些偏頗，但是Uber的死亡事故正是在這一情況下出現的。
冷靜地回顧一下，無人駕駛的“認知”全部有賴于傳感器的信息。如此一來，如果用通信技術將行駛中的車輛傳感器數據和車輛控制數據輸出，虛擬車可以同時在虛擬空間內行使。當然既可以是過去收集的統計數據，也可以是這一瞬間駕駛員是誰等實時數據。
那么接下來會發生什么？系統如果不能判斷從而出現停止時，現實中的駕駛員如何操作，在何時操作，AI可以進行整合，學習復雜情況下的駕駛方法。這就是AI的重要優勢。
目前豐田汽車大力推出連網概念。普銳斯PHV、皇冠、卡羅三三個車型均搭載TransLogo，通過網絡將傳感器信息傳遞給人工只能，同時可以實時傳送傳感器信息。相同的設置可以安裝在JPN Taxi中，部分已經開始進行實驗了。
在不遠的未來如果豐田全車系都實現聯網，虛擬實驗將可能到什么程度，可以說對比過去測試員實際測試車輛這類試驗，完全可以完成此前數億年才能完成的次數。通過海量數據進行虛擬空間實驗，沒有事故的風險，可以實現大量的案例研究。
2016年1月，豐田設立豐田研究院TRI，作為人工智能的研發基地。首席則是世界機器人技術之父吉爾·普拉特（Gill Pratt）。可能不少讀者對他有所耳聞，他曾帶領美國國防高級研究計劃局（DARPA）機器人挑戰項目，是人工行業的領袖。
從美國國防部卸任后，他之所以轉戰豐田，是被未來世界各地數以億計的汽車將持續收集數據這一可能性所吸引。以豐田聯盟的規模，如果所有車輛都安裝上TransLogo，這并不是不可能。對于研究人員來說，比起美國國防部的頭銜，更看重豐田擁有的海量豐富數據，而從連接虛擬和現實這一點來看豐田與其他公司也有著鮮明的不同之處。
展望公元2025年
回到最初的設問。實現的社會條件很難判斷。希望讀者能夠更多從基本的技術條件上進行理解，恐怕2年后各個廠家會相繼在無人駕駛專用道上進行無人駕駛。對此，社會層面將會順勢而為。
屆時，聯網車的總數將不斷增大，適應范圍也將不斷擴大。如果是有條件的無人駕駛，在2025年之前一般車道上的無人駕駛可能開始。雖然能力還不確定，但是奧迪已經推出了A8。雖然成熟度有待提高，但是2025年之前其他后發制人的公司也會推出符合標準的無人駕駛車輛。
但是，如果解決了價格問題進行推廣的話，最少需要5年。
