近日，奧迪官方宣布，放棄在其A8(參數|圖片)車型上搭載L3級自動駕駛功能，原本這是家族旗艦最具吸引力的產品亮點。
有意思的是，今年3月9日，工信部剛剛出台了我國的《汽車駕駛自動化分級》國家標準（計劃於2021年1月1日正式實施），與SAE標準一樣，也將自動駕駛的等級劃為L0級到L5級，算是給誕生多年的自動駕駛徹底賦予了法定標準。
這一來二去，自動駕駛技術的應用又進入到了一個值得討論的時候。
自動駕駛技術雖然至今還沒有完全成熟，但是這一暢想已經誕生了近一個世紀之久，直到近年，行業為自動駕駛劃歸標準後，這一技術在汽車上的應用才逐漸多了起來，而這其中，中國汽車市場可謂表現得最激進。
這是因為，一方面中國汽車市場上近年被提及最多的「四化」，其中智能化最具應用前景並且也最容易實現，自然自動駕駛技術也就被廣泛應用。
另一方面，中國5G技術的成熟和規模化應用，使得數據傳輸有了更加可靠的底層保障，數據傳輸能力有了大幅度提升，給了技術突破提供了極大支持。
但我們討論自動駕駛技術的未來，還是要從其技術原理進行。
有人說，自動駕駛其實就是一門仿生學，被仿生的標的就是我們人類，人們在操作車輛的時候，是眼睛收納街景，大腦處理加工信息，然後對肢體發出指令，從而操作車輛的行進。
同樣的，自動駕駛技術的原理就變成了這樣一種邏輯：傳感器和攝像頭負責搜集道路信息，車載電腦負責處理加工信息和數據，通過一套算法推導出指令，然後傳感到終端系統上，做出一些動作。
看似非常完美的自動鏈條，其實「步步驚心」。首先是在信息搜集端，傳感器和雷達以及攝像頭對環境敏感度非常高，在一些光照不足、標線不清晰的環境下漏檢的可能性就會被放大；
其次是車載電腦的中央處理能力，這個要看算法是否高明，如果算法本身就有錯誤，那麼最終傳輸的指令自然就是錯的；最後是執行端，一些電控系統是否可靠也影響著整套系統的安全性。
在此前美國一起自動駕駛事故中，最後的調查報告就披露出在事故發生時，信息搜集端和中央處理端都已完成工作，結果執行端並未進行相關操作，最終導致車毀人亡。
可以說，所有的自動駕駛系統無論用何種邏輯、何種算法，都必須保證整個系統的閉環，一個環節出錯都會釀成大禍。
目前，市面上大部分車型都是L2級別的自動駕駛輔助，即便是特斯拉的Autopilot也是如此，它們最大的特點就是要求在自動駕駛輔助系統工作時，駕駛員有隨時介入的能力。
這一級別的自動駕駛，更像是道路保持+自適應巡航的Plus版本，原本要解放駕駛員的一套系統反而將駕駛員變成了整個系統中的一環，而且是最重要的一環：在整套系統出現問題的時候，駕駛員必須接管系統來保障自身行車安全。
而L3級則是將這種保障機制逆轉過來，動態駕駛任務接管對象從駕駛員變成了動態駕駛人物接管用戶，依然是系統+駕駛員的組合。
顯然，如果自動駕駛還要加入人為保障的話，和這一技術的初衷就有所背離了。於是不少品牌都致力於開發出更高層級的自動駕駛輔助系統，以期望實現真正意義上的「前排空蕩蕩，後排睡大覺」的行車場景。
只不過，這就又涉及很多問題。一個是成本問題，更加精密的傳感器和更高性能的車載電腦以及配套的執行系統都會增加車輛的成本，這不符合規模化生產下的成本管理控制，我想這也是奧迪放棄L3級自動駕駛技術的原因，儘管A8旗艦自身附加值比較高。
另一個就是技術問題，如何打造更加可靠且無bug的算法機制，是很多汽車生產商和網際網路公司一直追求的，這是因為道路環境的可變性和複雜性，致使傳統的單項輸出算法很容易被意外環境打破，所以可以看到目前很多高端自動駕駛試驗場地的道路標線什麼的都是預設為最清晰的狀態。
最後一個問題就是法律和社會問題，目前還沒有一個國家以法律的形式允許自動駕駛車輛上路，單純在L2級或者L2.5級基礎上向L3級自動駕駛靠攏的意義也就變得不大，再加上近來車市表現低迷，這種研發投入自然也就不再具備優先權限。
還是那句話，奧迪放棄旗艦車型上打造L3級自動駕駛，說明這項技術目前還沒有投入市場的必要，這也給我們的車市留下了一個思考，智能化雖然是大勢所趨，但有些東西真的沒必要過分激進。