虽然已经有公司迈出了商业化的步伐，但其实自动驾驶汽车还面临着很多挑战需要解决。自动驾驶系统主要由三部分组成：感知、决策和执行。

其中感知层硬件包括雷达、摄像头等传感器，用于探测汽车周围的环境信息，为其他两个功能模块提供信息支持。决策层涉及算法、应用软件与芯片。摄像头、雷达等传感器测量到的数据，还要与发动机、底盘、车身上的其他各类传感器测量到的数据配合。不同处理器处理的信息通过总线通信，最后给执行层发出指令。执行层则对应电子刹车、电子助力转向、电子车身稳定系统等。

图1：自动驾驶的架构。

传感器主要有超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达和摄像头4类。不同传感器的原理和功能各不相同，能在不同的场景中发挥各自的优势，因此，目前来看，难以相互替代。比如摄像头识别场景丰富，可以识别交通指示牌等，但是受视野影响较大。激光雷达测量精度高，但是成本高；毫米波雷达不受天气和夜间影响，但是对行人的反射波比较弱。

图2：4类不同雷达的比较。

图3：自动驾驶系统上的传感器分布情况。

对于激光雷达，虽然特斯拉的马斯克对其在自动驾驶汽车上的应用嗤之以鼻，认为"傻子才用激光雷达"。但小马智行负责自动驾驶硬件模块技术研发的彭健却不这么认为，在他看来激光雷达对自动驾驶汽车来说不可或缺。

图4：小马智行负责自动驾驶硬件模块技术研发的彭健。

根据Market Research Reports的统计，全球的激光雷达制造商主要集中在美国，比如Velodyne可以说是自动驾驶系统的标配，目前已经被Google、百度等多家自动驾驶公司采用。

图5：全球前十大激光雷达制造商。（数据来源：Market Research Reports）

同时，彭健也谈到了自动驾驶系统面临的一些机械挑战和电子系统挑战问题。在机械方面，第一个挑战是，彭健认为在"颜值即正义"的现在，在汽车上加上一个"帽子"确实显得比较难看，如何让这个外加的结构更加复合大众的审美是一个比较难的问题。

第二是尺寸和重量问题的挑战，现在很多地方，特别是地下车库，一般会限高2.2米，如果加上自动驾驶系统后，高于这个高度，就会带来很大的麻烦；还有汽车顶上的行李架主要是为放置一些简单的行李而设计的，承重大概50~60千克，也就是说自动驾驶系统不能超过这个重量；此外，还有车尾的后备箱其实也空间有限。

第三是宽温度范围，一般的恶劣环境是-40℃到+90℃，而要想自动驾驶系统能够稳定运行却需要保证所有器件和设备能够在-40℃到+125℃环境下能正常工作。

第四是热管理挑战，自动驾驶系统的需要处理很多数据，需要很强的计算能力，需要支持这么达的计算能力，就要有大功率电源，同时还要有相应的如何处理掉电源工作过程中产生的大量热量。

第五个问题是冲击和震动对系统的影响，毕竟汽车是运行在不同环境中的，有的地方震动会很强烈，如何保证系统在遭受冲击和震动时仍然能正常工作也是设计师必须要考虑的问题。

第六个问题是如何应对雨雪等恶劣天气的影响。汽车需要在下雨、下雪、大风、雷雨、大雾、雾霾等等天气状况下运行，这些不同恶劣天气状况会给自动驾驶带来的影响，设计师在开始就必须考虑到。

在电子方面的挑战，彭健提到了宽温度范围对元器件选择的问题，由于自动驾驶系统要求很宽的温度范围，现在可以选择的元器件并不多，一个是厂商一般不会提供这么宽温度范围的器件，即使可以提供也是相当昂贵的。此外，还有设计的时候需要考虑冲击和震动，以及整车的MEI/EMC问题，以及严格的汽车测试标准问题。

图6：小马智行的车顶传感器系统。

图7：小马智行的计算架构系统。

总之，汽车自动驾驶正逐渐向我们走来，但商用化进程还比较缓慢，因为自动驾驶仍然还面临着诸多挑战需要解决。