当前配备高级驾驶辅助系统（ADAS）的车辆，距离全自动驾驶汽车，还有几步路要走。通过实现半自动驾驶，汽车工业已经达到第一阶段。但要实现高度自动化汽车，乃至最终的全自动驾驶汽车，依然长路漫漫——预计不会在2025年之前。虽然已经部署诸如自适应巡航控制、自动制动或泊车辅助等功能，但通往全自动驾驶汽车的道路，不仅要求大量的进一步学习和创新，还需要适当的法律框架。本文从半导体的角度，描述了实现全自动驾驶汽车所必须经历的不同阶段，并探讨了有关系统要求和联网汽车的安全方面。
汽车工程师学会（国际SAE）认为，道路车辆自动化可以划分为6个不同阶段。虽然德国汽车工业协会（VDA）定义了类似的分类方法，但事实上还有其他常用的汽车自动化程度定义。譬如，美国国家高速路交通安全管理局（NHTSA）采用5个不同子类，而不是6个。
通过实现不同自动化程度，将逐步从完全由人类驾驶员操作的汽车，发展到全自动驾驶系统。
基于自动化程度的自动驾驶等级划分
据SAE划分标准，0级自动化是完全由人类驾驶员控制。1级自动化的特征是使用驾驶辅助功能。1级自动化已经实现，驾驶辅助系统可针对驾驶模式执行特定操作。自适应巡航控制（ACC）和自动制动是1级自动化的典型例子。这几种系统可以根据驾驶环境信息，执行转向或加速/减速，但动态驾驶任务的所有其余方面仍由人类驾驶员执行。2级自动化（半自动）可以针对驾驶模式执行转向和加速/减速操作。有了泊车辅助系统、ACC和车道保持控制，现代汽车已经达到2级自动化。0级到2级自动化仍需人类驾驶员监测驾驶环境，并且必要时，人类驾驶员可以完全控制汽车。
2级以上自动化则由自动驾驶系统监测驾驶环境；自动驾驶系统可阻碍驾驶员的操作，甚或接管控制车辆，以执行特定任务或操作。达到3级自动化（有条件的自动化），自动驾驶系统将全面控制动态驾驶任务，但人类驾驶员应适当响应干预请求的情况除外。这种高度自动化程度，仍可能退回到人类驾驶员操作。尽管如此，要实现诸如交通拥堵控制、高速路驾驶、自动泊车和公路列车等应用，达到3级自动化仍是艰巨的一步。
4级自动化（高度自动化）是高度自动化汽车系统，无需人类驾驶员立即做出响应。然后是5级自动化（全自动化），即，全自动驾驶系统（自动驾驶汽车）可在各种道路和环境条件下，全面负责如今通常由人类驾驶员执行的动态驾驶任务。
市场
据市场调查公司IHS Automotive发布的最新报告《自动驾驶：问题在于何时，而非能否》（2014年初发布的一份报告的更新），各汽车制造商都朝着自动驾驶汽车目标，加大了工作和投资力度。
随着自动驾驶技术日益进步，汽车制造商不断推出越来越先进的驾驶辅助和自动功能。这些发现进一步佐证IHS Automotive关于到2035年，全球自动驾驶汽车年销售量将达到近1200万辆的预测。2050年之后，当今街头行驶的几乎所有车辆都有可能成为自动驾驶汽车，或在某些时候变成某种程度的自动驾驶商务车，这也蕴含着长远的机会。
2014年，为助推其发展，设立了许多面向自动驾驶汽车的试验场。汽车制造商与行业组织、供应商和高校研究联合体等合作开展这些测试。
IHS Automotive预计，2025年，低速5级自动驾驶汽车将进入批量生产阶段，此后5年，任何速度的5级自动驾驶汽车将实现全面部署。
要求
在朝着自动驾驶汽车迈进的道路上，要达到更高程度自动化，需要进行许多开发工作。总的来说，相比于现有ECU方法，汽车需要具备域结构的全新电子架构。必须由内置高速数据总线系统来支持这种新的架构。为确保安全运行，必须实现技术和系统的高度冗余。此外，自动驾驶汽车需要各式各样的现有传感器和新型传感器。为了处理与日俱增的数据量，需要不断提高计算性能。不仅如此，我们需要借助安全网关，通过安全的车辆间通信，提供关于路况、交通状况等的最新信息。这种外部连接还允许现场升级汽车功能。另外，需要创新技术来监测人类驾驶员。还有许多知识要学。
但仅靠技术发展还不够。理顺法规关系和废止现有法规是另一个挑战。一个根本的法规障碍是1968年的《维也纳公约》。按照第8条“行驶中的每辆车辆或车辆组合都应当有一名驾驶员”和第13条“不论在任何情况下每一位车辆驾驶员都应当控制住其车辆……”的规定，实际上没有任何允许在人员和物资运输中实现高度自动驾驶的法律依据。只有辅助或半自动驾驶符合《维也纳公约》的要求。几乎所有欧洲国家的道法都实行《维也纳公约》的规定。
自动化技术日新月异，因此，2014年3月对《维也纳公约》第8条做出修订。按照修订版公约的规定，一方面，车辆依然必须有驾驶员，并且驾驶员必须能够随时掌控方向盘。另一方面，修订后的规定允许汽车自动驾驶，只要自动驾驶系统“能被驾驶员强制操作或关闭”。尽管这是朝着自动驾驶车辆实际应用跨出的一大步，但仍有法律障碍尚需调整，以便在高速路上应用车辆自动驾驶技术。
组成要素
要打造一个自动驾驶系统，需要不同组成要素。车辆动态和控制需要面向制动、转向、加速、悬挂系统和变速箱等的创新解决方案。此外，相比于当今的汽车，自动驾驶汽车要求冗余传感器和传感器技术，以及高出好几倍的计算能力，才能做到实时管理全部信息。有关车辆传感器包括雷达、超声传感器、摄像头、激光器、GPS和地图系统等。必须采集传感器数据，将之合并发送至中央计算系统。不仅如此，对于实现与环境的安全通信，外部连接是关键。通过DSRC（专用短距离通信）、Wi-Fi或蜂窝信道，可以实现这一点。除上述所有功能之外，还必须配备强大的数据处理和决策功能。
要实现更高级的自动驾驶系统，必须完成两个重要步骤。当前典型的驾驶辅助系统从某个数据源（摄像头、雷达，等等）采集数据，并利用搭载专用算法的有关ECU来处理这些数据，以实现专门功能。所得结果可以显示出来，或者用于控制特定执行器。要实现自动驾驶系统，汽车必须时刻维持其周围环境的“画面”，关于驾驶员正在做什么的“画面”，以及汽车状态模型。这需要融合传感器数据，以及控制装置和算法冗余。
第二步，围绕着自动驾驶车辆，必须开发出基于雷达、摄像头、超声传感器和激光传感器等的“安全防护罩”。
基于传感器的安全罩
应当部署LDW（车道偏离告警）、LKW（车道保持辅助）、FCW（前方碰撞告警）、BSD（盲点检测）、HBA（远光灯辅助）、TSR（交通标志识别）、BUA（后视辅助），等等功能。
为了从当前的基于对象的融合系统，发展为基于网格的融合（网络），必须设法满足一些具有挑战的系统要求：必须用具备安全保护MCU的Matrix-GPU来取代高端多核CPU。虽然目前仅几个MB存储容量便已够用，但未来仅网格融合就需要约200 MB至500 MB存储容量，而软件算法（基于矩阵的浮点算法）则另外需要80 MB至160 MB的存储容量。不仅如此，计算能力将增至8000 DMIPS乃至更高。
安全和安防
要实现自动驾驶汽车，我们必须从故障导向安全，转变为发生故障时仍能保持运行的系统。这意味着系统设计的高度冗余。所有安全有关功能，包括电源和通信网络，都必须实现冗余。其他安全方面包括高度多样化、快速容错、自动监测装置、多核MCU、看门狗检测器和支持ASIL D的操作系统和功能等，不胜枚举。
车辆与环境之间的互利共生关系日益增强，这为跨车辆改进提供了许多机会。诸如车辆间（C2C）通信和车辆与基础设施间（C2I）通信等新技术将为自动驾驶汽车给予有力支持。其益处显而易见：除改善驾驶员舒适度之外，预计这些技术将有助于避免多达90%的致命交通事故。另外，环境信息有助于改进驾驶策略，从而降低燃油消耗。永久无线接入车辆为新的业务模式创造了可能，如，通过远程软件更新，最大限度地减少成本不菲的召回。但允许从外部访问车辆，也大大增加了黑客攻击风险（如，通过手机、蓝牙或Wi-Fi）。
联网汽车需要车载安全和安防特性
未来，C2C和C2I通信将增强道路安全，提高交通效率。譬如，当前方发生道路破损或交通事故时，将向驾驶员发出预警。要求交换敏感信息，如位置和速度信息。必须保护这些数据的完整性，因为未来的汽车将根据这些信息来触发告警和自动反应。此外，保护驾驶员隐私很重要。这就要求在汽车的许多部位和接口实现高度保护。
面向车载通信的安全解决方案必须安全且符合硬实时限制和传统总线标准，同时最大限度减少数据开销和成本。
车载安全和安全通信能消除两个威胁。一个威胁是操纵硬件和软件进行改装，或用不能实现保证规定功能的有害硬件组件或软件进行其他类型欺诈。另一个威胁是恐怖主义或网络战争，袭击者成功攻克电子控制装置（ECU），允许在总线和接口上发送或篡改消息，或者干扰规定功能对人造成伤害，或只是偷盗汽车。
创新半导体解决方案可实现安装汽车安防系统。这些类型的安防系统可保护用户和全球市场上的汽车制造商、资产、个人资料，以及路途上的用户的生命与健康。
自动协同驾驶引发了新的车辆概念，也给驾驶员提出了新的任务。汽车工业正朝着全自动驾驶汽车迈进。虽然已经达到第1级自动化，但要满足全部苛刻要求，还要应对许多挑战。创新半导体和软件解决方案是实现自动驾驶汽车，保障交通安全的关键。
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