一、智能駕駛adas與無人駕駛的區別

adas，全程是Advanced Driving Assistant，即高級駕駛輔助系統，很多人把它和無人自動駕駛搞混了，但其實它們并不是同一種東西，那么adas和自動駕駛區別在哪呢？

要知道adas和無人駕駛的區別，首先要來了解一下美國汽車工程師學會SAE制定的，自動駕駛的分級標準，按照汽車是否能控制關鍵駕駛功能的原則，將自動駕駛分為了L0至L5六個等級，人類駕駛（L0）到輔助駕駛（L1/L2），再到自動駕駛（L3/L4），最終實現無人駕駛（L5）。

由此可見，智能駕駛adas屬于輔助駕駛階段，主要專注于汽車緊急情況下，提前作出主動判斷和預防，達到預防和輔助的作用，是自動駕駛的簡化版；而無人駕駛則可以做到完全無人操作駕駛，是汽車智能化發展的終點。

簡單來說，ADAS本質是輔助駕駛，是汽車實現無人駕駛的過渡階段。

二、從adas到無人駕駛需要克服哪些挑戰

adas發展的終極目標是實現無人駕駛，不過就現在的技術來看，adas要達到無人駕駛的程度還有很長一段路要走，要實現無人駕駛，還需要克服以下挑戰：

1、硬件挑戰

（1）傳感器、控制器從技術上基本上滿足自動駕駛的要求。

（2）感知過程的最佳硬件組合和腳骨需要進一步驗證。

（3）高計算能力、低功耗、高可靠性的處理器開發。

（4）基礎設施硬件的成熟方案。

2、軟件算法挑戰

（1）軟件算法在短期內仍將是限制自動駕駛發展的一個瓶頸，從L3-L4，軟件算法的可靠性要求有質的飛躍。

（2）自動駕駛深度學習算法覆蓋感知、決策等關鍵環節，需要大量高質量數據進行訓練。

3、測試驗證挑戰

（1）技術上基本能實現特定環境下自動駕駛功能，仍需化肥大量的實車或虛擬測試來驗證可靠性和安全性。

（2）要徹底消除剩余1％的不安全因素，需要花掉整個研發過程99％的時間。

4、成本挑戰

（1）短期內激光雷達、慣性導航系統等成本高昂。

（2）基礎設施投資成本未知，或將成為推廣的重要障礙，但隨著商用化的到來，成本的壁壘可能快速消除。