2，从市场上来说，目前某些地方已经小范围运行，早在2017年10月，在深圳就有过无人驾驶公交车的试运营了；21018年也有百度L4级巴士“阿波龙”落地武汉，进入运行阶段

　　宝马提出了2+4战略——“4”指的是宝马的“A.C.E.S”新四化战略，包括自动化、互联化、电动化和服务化。博世集团也提出了电气化，自动化，互联网，出行服务四个方向。根据大陆集团的预测，汽车行业未来几十年的发展趋势会有：自动驾驶，电动驾乘，安全，数字化，信息和娱乐几大方面。在参考其他OEM和供应商的预测及其对研发的投入方面之后，汽车行业未来几十年的大致趋势几乎已经得到汽车行业公认：自动驾驶，新能源（电动驾乘），物联网和信息安全。

　　交通工具正在变得越来越智能，无论是通过我们的智能手机控制它们还是它们自己控制自己。在这届CES上就出现了一款叫做WHILL的移动设备，从外形上来看这似乎是一款为残疾人士打造的高科技轮椅。

　　实际上除了这个它同样也可以为正常人使用，并且它还具备了一定的自动驾驶功能。据了解，WHILL前后都配有摄像头、自动驾驶系统(ADS)--可以在几乎不需要驾驶者操控的情况下将其从A地带到B地，并且不受室内外限制。

　　未来普及是必然的，但是时间比较长了，我感觉无人驾驶推广起来和发展没那么快，对于车这种消费品来说，产品特点是太大，更换成本过于高，而且自动驾驶的突破和5G有关系，但是没那么大，自动驾驶主要还是智能方面，智能方面的主要因数是算法和数据，数据的采集更多在完善各种采集工具，5G解决的是数据传输问题。自动驾驶在算法和感知设备的完善上还有很长的路要走，首先推出的自动驾驶会是半自动方式的自动驾驶，而且会选用特殊场景进行预先应用，全面替代人工驾驶的路实在太长了

　　L2级自动驾驶：车企自研或依赖头部Tier1。L2级别的自动驾驶，功能较为单一，常见的例如自适应巡航ACC，紧急自主制动AEB，车道保持辅助LKA，产业链思路有明确的两条路线：自主研发和依靠头部系统供应商。

　　自动驾驶在未来会普及吗？

　　►依靠博世、安波福等系统供应商的优势很明显，较为成熟的软硬件系统可以帮助技术能力并不突出的主机厂迅速的推陈出新，减少产品面世时间，比较典型的例子是长安CS55、吉利博瑞GE、长城VV6、上汽MarvelX和造车新势力威马汽车采用了博世的系统；打车平台Lyft和安波福合作在拉斯维加斯开展自动驾驶网约车的试运行，国内上汽通用GL8和广汽新能源AionS也与安波福合作提供有二级自动驾驶的车辆。

　　►一部分自主研发实力突出的企业也选择了自己来迈过L2自动驾驶门槛的道路。这样做的好处是在产品力上可以适度超越市场上系统商能提供的产品，例如特斯拉的Autopilot；但可能带来的风险是不能及时地将产品推出市场，例如蔚来的NIOPilot和小鹏的XPilot。

　　L3级以上自动驾驶：多家传统车企选择联合投资。L3以上的自动驾驶需要经历更高一级的检验，尤其是长尾问题一直是干扰着高等级自动驾驶落地的制约因素之一：解决了90%的自动驾驶问题，但剩余的10%问题可能需要百倍的精力才能攻克。这10%可能存在于硬件的鲁棒性、系统的冗余性、测试的完善性等领域，让产业链存在了职责重新分配的可能性。若仅豪华车/高配车才能配置高等级自动驾驶，由单个整车企业在10%的问题上投入大量的Capex可能并不能得到很好的投资回报。比较好的方式是由多家整车企业联合产业链来共担风险和资金压力，我们观察到的福特与大众投资ArgoAI，以及通用、本田和软银共同投资Cruise等，都是最好的例子。

　　►在美国联邦层面上，美国交通运输部（DOT）代替美国公路交通安全管理局（NTHSA）于2018年底更新并发布了自动驾驶车辆3.0手册，将自动驾驶的概念拓展到所有的地面道路车辆，明确联邦和州政府的监管职责，主要致力于消除可能影响自动驾驶技术发展的不必要政策制约因素。

　　►在美国各州政府层面上，截止2019年3月底已经有31州颁布了自动驾驶相关法律或地方级别行政令，但在新泽西、罗德岛等其余19州则还没有可以支撑自动驾驶车辆上路的法律依据。

　　►日本在2016年发布了《自动驾驶汽车道路测试指南》，允许自动驾驶汽车道路测试实验；韩国2016年修正了机动车管理法，修订后允许在道路上开展自动驾驶汽车测试。

　　►我国工信部、公安部、交通部三部委联合印发《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》，对测试主题、车辆、牌照申请等进行了规范。目前北京、上海、广州、深圳、重庆均先后出台了自动驾驶路测法规，并颁发了专用路测牌照。

　　当前L4级自动驾驶的关键难点在于，现有算法无法准确处理复杂环境下无限可能的长尾场景。一旦长尾场景算法的难点得以攻破，自动驾驶的安全隐忧将大幅缓解，我们认为自动驾驶有望加速商业化进程。商业化将带来自动驾驶零部件及整车的大规模量产，从而降低传感器成本、推动产业链的快速成熟，感知层和执行层的当前困难自然得到解决。

　　►感知层：目前，感知层的传感器技术已经基本达到自动驾驶的要求。但是，对于乘用车而言，激光雷达等传感器的成本仍然过于昂贵。对于商用车而言，由于其经营性质，激光雷达的成本并非主要障碍。

　　►理解与决策层：当场景从封闭走向开放，开放的环境越大、越复杂，对于自动驾驶决策层的挑战将呈指数级上升。决策层算法不仅需对多传感器融合的数据准确处理，还负责车辆的路径规划、行为规划、轨迹规划。当前的自动驾驶算法，很难完美地处理从未见过的场景，同时开放的场景下存在数不胜数的可能，一家企业很难在短短几年内将其完全考虑在自己的算法中。事实上，尽管已经经过多年的训练，2018年Waymo仍在没有左转道的路口转向时出现问题。

　　►执行层：目前的自动驾驶试验车，均是通过现有车辆改装而成，其稳定性和可靠性相比量产车要求仍有一定的距离。若要推出自动驾驶车型，则车辆的电子电气架构、油门、转向、刹车等执行系统均需要重新设计，车型设计完成后验证测试也将需要一定的周期。

　　谢谢邀请。科技进步后无人驾驶汽车普及是迟早会普及的。但是自动驾驶技术再完美，都有零件出故障的时候。现在人们对汽车的保养也已经做的很好了，但是也经常会有刹车失灵这种情况的出现。只要是机械，都有安全隐患，只能降低出故障的几率。这就好比家用电脑的硬件问题。不光是机械故障，软件也会出这样那样的问题。只要是程序，都有执行出错，卡顿延迟等等一系列问题。这些都是自动驾驶技术的硬伤。再有就是道路情况过于复杂，系统做不到把所有的意外情况都录入做程序化处理。恶劣天气也会对自动驾驶技术中的识别带来困难。另外还有个原因是人为因素，人的故意破坏是最难解决的。黑客侵入，抢夺自动驾驶汽车，等等这些因素不可能随着自动驾驶技术的提高而消除。所以自动驾驶技术最终还是离不开人的监管。除了上述原因，世界上还没有关于自动驾驶汽车的法律。如果自动驾驶车辆要和现在的汽车一样上路行驶，必须先立法。不然除了事故没法判定责任。2018年4月美国已经有世界首例自动驾驶汽车撞死了一位40多岁妇女的案例。因为相关法律的缺失，到现在法院还无法判定谁应该来承担这起事故的责任。生产厂家，车辆所有人，保险公司，车辆使用者都是责任关联方，但是到底判谁负责是个难题。所以自动驾驶汽车普及短时间实现不了，就算开始量产，也会因为高昂的研发成本，短时间内老百姓也因为其零售价太高而望而却步。

　　可以斩钉截铁地说，司机一定会在自动驾驶全面普及的时候下岗。到那时，司机会成为稀有职业，甚至成为富人彰显身份的标配。

　　为什么这么说，主要原因是自动驾驶全面普及时必然是汽车达到SAE L5级别时，在此之前是不会实现全面普及的。而SAE L5的定义是这样的：有车辆完成所有的驾驶操作，人类驾驶员无需保持注意力。（驾驶操作、周边监控、问题接管均是由机器掌控）

　　一定会普及的，科学无止境，科技的进步让我们不敢想像，汽车更是如此。为了赢得先机和我们的碧水蓝天各大汽车厂家都在积极研发，自动驾驶，新能源，天上飞的水上航行等等各种新奇的汽车。日新月异的科技会让这些很快变成现实，自动驾驶让人们的出行变更安全，高效和舒适。

　　当然会普及只是时间问题，现在中国有非常多的科研人员对这块创新中，我坚信未来我们会人手一辆的。

　　世界是由懒人创造的，懒人推动了科技的发展革新。自动驾驶在未来一定会普及，因为这太符合懒人创造科技的规律了。

　　自动驾驶在未来会普及吗？

　　另外，自动驾驶的普及也能解决很多现有的行驶隐患的问题，比如疲劳驾驶和酒后驾驶等。虽然我们现在看来，自动驾驶并没有多么安全可靠，但是随着技术进步，自动化还是会比人更靠谱。