自動駕駛汽車是依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。
據前瞻產業研究院《中國無人駕駛汽車行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》顯示，無人駕駛車輛是汽車智能化發展的最終方向，通過使用計算機、傳感器和其他技術設備使車輛在沒有駕駛員的主動控制和連續監測下可以安全行駛。從整車制造角度出發，無人駕駛車輛構造可分為環境感知系統、定位導航系統、路徑規劃系統、中央處理單元、輔助駕駛系統與運動控制系統六大系統。
自動駕駛
當各家企業全力競爭時，無法忽視一個最基礎的事實就是：自動駕駛的產業鏈很長，任何一家公司都不可能獨舞。
可以看到，隨著自動駕駛落地競爭加快，自動駕駛企業與車企也紛紛開啟“團戰模式”：科技巨頭憑借技術長板，試圖占據價值鏈最核心的環節;傳統車企也不甘示弱，甚至以當年諾基亞的淪落為負面模板，讓自己盡快完成升級迭代;而產業鏈上的各大供應商，也希望抓住機遇，完成利益最大化——總之如無意外，自動駕駛的全球商業競爭，大概率上會是一次“組團作戰”。
相比于傳統汽車各產業鏈條的標準化，自動駕駛在數據采集和基礎服務層面都無比依賴本地化，在一個地區訓練出來的自動駕駛技術，換一個地方可能就不好使，必須通過真實事故數據考驗作為參照標準，滋生于本土的百度更了解國內復雜的駕駛環境更復雜，也擁有更多的中國道路數據和資源。因此，Apollo必然成為國內外車企在切入中國自動駕駛市場的最佳合作方。從最初布局自動駕駛到李彥宏多次在政協、世界互聯網大會等重要場合不斷為自動駕駛搖旗吶喊，可以說，百度為中國自動駕駛搶占了先機爭取了寶貴的時間。
在更宏觀的維度，如今從政府到企業，態度頗為統一：起跑線相對公平，或許將給予中國人工智能及自動駕駛一次領跑權。中國作為作為全球最大汽車市場，中國政府和企業也都在全力沖刺，Apollo在全國的依次落地，還被科技部欽點為自動駕駛“國家隊”，已經表明政府支持和企業合作的成效——尤其是在政策扶持上，在自動駕駛這條通向“確定性未來”的路面上，中國各地政策紛紛亮起綠燈。
《人工智能時代》作者杰瑞·卡普蘭在接受采訪時坦言，盡管白宮也發布了AI領域的“頂層規劃”，“但這種報告和政府聲明在美國和中國的意義完全不同，中國擁有比美國政府強大得多的能力將計劃付諸行動”——他還特意用自動駕駛舉例，“譬如在美國，也許還需要20到30年，才能看到無人駕駛汽車的大規模應用;但在中國，政府可以用更大力度投資無人駕駛產業，可以在技術應用上選擇更靈活的政策，更早開始在試點城市測試無人駕駛技術。”
事實上，如今業內已經達成共識，在乘用車范疇，自動駕駛技術將在共享領域率先落地。在手機上預訂，一輛汽車自動駛來，帶你到指定地點，你下車后，它自動去接下一單——就像知名科幻作家威廉·吉布森所言：“未來已經來臨，只是分布不均”，這種期待多年的場景，已在這個世界的局部地區(譬如重慶兩江新區互聯網產業園)成為現實。
在這場自動駕駛的落地競賽中，“共享模式”將帶來更大的想象空間。
其一，從商業最基礎的邏輯——成本收益出發，自動駕駛與共享汽車的彼此選擇，可謂各取所需：對于自動駕駛公司來說，至少在現階段，這項技術的成本較高，與共享出行公司合作，可以分攤運營成本;而對于共享出行公司來說，自動駕駛意味著人力成本的全面釋放(以美國為例，目前每英里駕駛成本約為1.2-2美金，一旦全面自動駕駛實現，成本或將降至0.5美金)，且能更高效地完善車輛的調控，譬如搭載Apollo的自動駕駛共享汽車就已具備定點遠程召喚、自主泊車和自動充電等功能，極大降低共享汽車運營商的成本——自動駕駛+共享汽車，將加速自動駕駛的普及，也將是一次商業效率上的共贏。
當然，二者合力產生的效率躍升，不只發生在商業范疇，在社會整體運行效率上，自動駕駛共享汽車的大規模落地，也是所有人共同期許的未來。因為自動駕駛共享化可以解決“一車一人”的資源浪費問題，全球大多數汽車都處于閑置狀態(在中國，平均每天每輛車的閑置時間超過22小時;在美國，家庭平均汽車保有量為2臺，但使用頻率卻不超過6%)，過去幾年，單純的Uber模式已讓公眾看到了共享汽車在緩解擁堵和污染上的潛能，當永不停歇的新能源自動駕駛汽車上路，這種潛力將會進一步放大，它可讓車輛資源利用率最大化，改善交通和環境，而倘若一項技術能夠改善交通和環境，也往往意味著政策和輿論的雙向支持。
自動駕駛將帶來的商業價值和社會效益不亞于汽車的誕生，有著巨大市場和交通壓力的中國發展自動駕駛也更為迫切和積極，政府和企業的努力不斷創造著“中國速度”。
據前瞻產業研究院《中國無人駕駛汽車行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》顯示，無人駕駛車輛是汽車智能化發展的最終方向，通過使用計算機、傳感器和其他技術設備使車輛在沒有駕駛員的主動控制和連續監測下可以安全行駛。從整車制造角度出發，無人駕駛車輛構造可分為環境感知系統、定位導航系統、路徑規劃系統、中央處理單元、輔助駕駛系統與運動控制系統六大系統。
當各家企業全力競爭時，無法忽視一個最基礎的事實就是：自動駕駛的產業鏈很長，任何一家公司都不可能獨舞。
可以看到，隨著自動駕駛落地競爭加快，自動駕駛企業與車企也紛紛開啟“團戰模式”：科技巨頭憑借技術長板，試圖占據價值鏈最核心的環節;傳統車企也不甘示弱，甚至以當年諾基亞的淪落為負面模板，讓自己盡快完成升級迭代;而產業鏈上的各大供應商，也希望抓住機遇，完成利益最大化——總之如無意外，自動駕駛的全球商業競爭，大概率上會是一次“組團作戰”。
相比于傳統汽車各產業鏈條的標準化，自動駕駛在數據采集和基礎服務層面都無比依賴本地化，在一個地區訓練出來的自動駕駛技術，換一個地方可能就不好使，必須通過真實事故數據考驗作為參照標準，滋生于本土的百度更了解國內復雜的駕駛環境更復雜，也擁有更多的中國道路數據和資源。因此，Apollo必然成為國內外車企在切入中國自動駕駛市場的最佳合作方。從最初布局自動駕駛到李彥宏多次在政協、世界互聯網大會等重要場合不斷為自動駕駛搖旗吶喊，可以說，百度為中國自動駕駛搶占了先機爭取了寶貴的時間。
在更宏觀的維度，如今從政府到企業，態度頗為統一：起跑線相對公平，或許將給予中國人工智能及自動駕駛一次領跑權。中國作為作為全球最大汽車市場，中國政府和企業也都在全力沖刺，Apollo在全國的依次落地，還被科技部欽點為自動駕駛“國家隊”，已經表明政府支持和企業合作的成效——尤其是在政策扶持上，在自動駕駛這條通向“確定性未來”的路面上，中國各地政策紛紛亮起綠燈。
《人工智能時代》作者杰瑞·卡普蘭在接受采訪時坦言，盡管白宮也發布了AI領域的“頂層規劃”，“但這種報告和政府聲明在美國和中國的意義完全不同，中國擁有比美國政府強大得多的能力將計劃付諸行動”——他還特意用自動駕駛舉例，“譬如在美國，也許還需要20到30年，才能看到無人駕駛汽車的大規模應用;但在中國，政府可以用更大力度投資無人駕駛產業，可以在技術應用上選擇更靈活的政策，更早開始在試點城市測試無人駕駛技術。”
事實上，如今業內已經達成共識，在乘用車范疇，自動駕駛技術將在共享領域率先落地。在手機上預訂，一輛汽車自動駛來，帶你到指定地點，你下車后，它自動去接下一單——就像知名科幻作家威廉·吉布森所言：“未來已經來臨，只是分布不均”，這種期待多年的場景，已在這個世界的局部地區(譬如重慶兩江新區互聯網產業園)成為現實。
在這場自動駕駛的落地競賽中，“共享模式”將帶來更大的想象空間。
其一，從商業最基礎的邏輯——成本收益出發，自動駕駛與共享汽車的彼此選擇，可謂各取所需：對于自動駕駛公司來說，至少在現階段，這項技術的成本較高，與共享出行公司合作，可以分攤運營成本;而對于共享出行公司來說，自動駕駛意味著人力成本的全面釋放(以美國為例，目前每英里駕駛成本約為1.2-2美金，一旦全面自動駕駛實現，成本或將降至0.5美金)，且能更高效地完善車輛的調控，譬如搭載Apollo的自動駕駛共享汽車就已具備定點遠程召喚、自主泊車和自動充電等功能，極大降低共享汽車運營商的成本——自動駕駛+共享汽車，將加速自動駕駛的普及，也將是一次商業效率上的共贏。
當然，二者合力產生的效率躍升，不只發生在商業范疇，在社會整體運行效率上，自動駕駛共享汽車的大規模落地，也是所有人共同期許的未來。因為自動駕駛共享化可以解決“一車一人”的資源浪費問題，全球大多數汽車都處于閑置狀態(在中國，平均每天每輛車的閑置時間超過22小時;在美國，家庭平均汽車保有量為2臺，但使用頻率卻不超過6%)，過去幾年，單純的Uber模式已讓公眾看到了共享汽車在緩解擁堵和污染上的潛能，當永不停歇的新能源自動駕駛汽車上路，這種潛力將會進一步放大，它可讓車輛資源利用率最大化，改善交通和環境，而倘若一項技術能夠改善交通和環境，也往往意味著政策和輿論的雙向支持。
自動駕駛將帶來的商業價值和社會效益不亞于汽車的誕生，有著巨大市場和交通壓力的中國發展自動駕駛也更為迫切和積極，政府和企業的努力不斷創造著“中國速度”。
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