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師傅：加油！

我：好的！師傅！

師傅：加油！

我：謝謝師傅！

師傅：我是喊你踩油門！

　 還記得當初考駕照時的一把辛酸淚嗎？學員之間的問候，也成了今天你被教練罵了嗎？終于好不容易拿到駕照，心驚肉跳的上路，生怕一緊張把油門當剎車踩。而隨著無人駕駛技術的成熟，未來我們或許將不用在考駕照。

　　在討論無人駕駛技術前，先來科普下無人駕駛的實現步驟，以便于了解目前的技術發展水平。從自動化程度來講，業界將自動化程度分為四個階段，駕駛輔助、半自動駕駛、高度自動駕駛和完全的自動駕駛。

　　駕駛輔助階段，系統設計主要是為駕駛員提供協助，包括重要或者有益的駕駛信息，例如：車道的偏離預警、盲點監測、碰撞預警、倒車雷達/影像、360環視影像等系統。其特點是車輛和人是主體，系統只是起輔助作用。

　　駕駛輔助階段，在這一階段里系統在駕駛員收到預警信息，未作出回應后，會自動的采取干預措施。其特點是駕駛人是主體，系統有選擇的進行控制。

　　高度自動駕駛，系統設定在一定的場景下，無需人工干預。例如：車輛的自動泊車、自適應巡航駕駛等。其特點是系統是主體，駕駛者起到輔助作用。

　　完全自動駕駛，這是無人駕駛的**目的，系統完全的取代人，自動駕駛汽車。比較典型的是2014年谷歌推出的沒有方向盤、油門或者剎車的無人駕駛汽車。

　　去年的烏鎮世界互聯網大會期間，百度無人汽車進行了完全自動駕駛的路測。無人車從看到緊急情況到剎車只需0.1秒。這次的測試，相比以往也更加嚴格、苛刻，**的將汽車置于開放復雜的城市道路中，且全程由“百度汽車大腦”自動控制。

　　“百度汽車大腦”由高精度地圖、定位、感知、智能決策與控制四大模塊構成。通過交通場景物體識別技術和環境感知技術，實現高精度車輛探測識別、跟蹤、距離和速度估計、路面分割、車道線檢測，為自動駕駛的智能決策提供依據。

　　在無人汽車行駛的過程中，通過無人汽車的車身布滿了傳感器，激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、超聲波雷達及組合的導航模塊，進行數據的收集。據實驗數據統計，單輛無人車在行駛過程中，每小時產生的數據量大約為100G，同時無人汽車所使用的高精度地圖，精確到厘米級別，每公里的數據量也是傳統地圖的10萬倍。

　　伴隨著無人駕駛技術的日益成熟發展，軌道交通領域的自動駕駛也來了。今年，北京的地鐵將建成開通內地首條無人駕駛地鐵線路——燕房線，全程16.6公里，共設9個車站，**行駛速度100km/h，共4輛編組，**載客量為1262人。

　　近距離觀看無人地鐵的駕駛艙模型，只能看夠看到一個按鈕。在喚醒之后，車輛從出庫、發車、行駛、停車、開關門、回庫、休眠、洗車等均由控制中心自動控制，司機也從繁忙的地鐵工作中解放出來。

　　而要實現這樣的場景，對線路的技術要求也更高。以燕房線為例，列車具備障礙物和脫軌檢測的功能，一旦識別前方障礙物，車輛會立刻停止運行。這樣極大的縮短了人工發現問題，采取制動的反應時間。相較于傳統的人工駕駛，無人駕駛不受情緒、疲勞的外部困擾，車輛的安全系數也更高。

　　智能汽車的風口已經來臨，在不遠的將來，汽車都將實現無人駕駛。而企業的生產現在就已經走完了這一步，目前富士康的自動化工廠已經可以做到無人值守，關燈生產的水平。在微締MES系統的控制下，智能生產流程實智能記錄，每一個單一機器都有數據的積累，通過物聯網技術再將產生的大量數據進行整理分類、建立數據模型。在整個生產過程中通過影像辯識、信號處理，實現所有生產過程全記錄。

　　在富士康工廠內，機器可以保持**24小時，一周7天連續不斷地自動化生產，產品的良品率也保持著99%以上。與之相關的生產人員也由以前的180個“作業員”輪班，變為24個“技術員”管理。

　　微締MES智能工廠整體解決方案，看中的不僅看的是縮短生產制造人數，更是重要的是減少成本，提高產品質量。