7月14日，广州市宣布，正式启动自动驾驶汽车混行试点，会上广州市发布了《关于逐步分区域先行先试不同混行环境下智能网联汽车（自动驾驶）应用示范运营政策的意见》《在不同混行环境下开展智能网联汽车（自动驾驶）应用示范运营的工作方案》两个政策文件，将在智能网联汽车产业现行发展基础上，启动自动驾驶混行试点。
此次会上，京东物流与小马智行还联合启动国内首条L4级自动驾驶卡车干线物流示范运营线路。
自动驾驶分几级，L4级自动驾驶又是个什么水平？
自动驾驶分级
L级别是由SAE（国际汽车工程师协会）对ADAS（驾驶员辅助系统）分的等级，L其实就是Level的第一个字母，后面的数字当然越大就代表等级越高，技术越好，越成熟。国际汽车工程学会SAE将自动驾驶分为L0、L1、L2、L3、L4、L5六个等级。
L0是最低等级，命名为人类驾驶，顾名思义全部由人来操作，和自动驾驶完全不沾边。
L1命名为辅助驾驶，就是给予驾驶者一些比较简单的辅助支持，驾驶者还需要操作。最具代表性的技术就是ACC自适应巡航，通过车身上的雷达系统检测周围的路况，实现自动跟车加速、减速、刹车等。
L2这个级别的车辆可以实现部分功能自动化，但驾驶者需监视路况，随时准备接手车辆。通常会配备以下几个功能，ACC自适应巡航、车道保持系统、自动刹车辅助系统、自动泊车系统。L2级别让开车变得更加轻松起来，甚至在简单道路上手可以短暂离开方向盘。
这两个等级都有AI参与，市面上众多豪车宣传的自动刹车。行车辅助、车道保持、自动泊车等皆属于此两类。
L3级别基本可以做到车辆在特定的环境中实现部分自动驾驶的操作，根据路况环境自动判断可以自动驾驶还是返还给驾驶者手动操作。
在遇到一些特殊情况的时候也会做出正确判断，会提前询问驾驶者得到肯定回答后再进行自动操作。有点类似学徒在开车，驾驶者就是教练。目前有少数的车辆达到了这个级别，但都还是在持续完善的阶段。
L4可以达到了人们追求的自动驾驶，完全不需要监测或回应，车辆完全可以根据自己的判断瞬时做出正确的操作。人坐在车上完全可以做自己想做的事，玩手机不会被扣分了，甚至睡觉都可以，相当于坐上了专人司机开的车辆，只需要上车下车就足够了。但是这个级别要限定行驶区域的，不能适合所有的驾驶场景。
L3级别是有条件的自动驾驶，L4级别是高度自动驾驶，两者在现实中具有很高的实际应用价值，但是对道路和环境还是有一定的要求。像高端的无人工厂、无人仓库、无人驾驶等，都是自动驾驶技术的典型应用案例。
L5级别是最高的等级，命名为完全自动驾驶，顾名思义就是全部由AI接管，不受道路环境限制，可以自动判断路况和应对突发事件。就目前来说，这一级别尚未发布，还存留在科幻电影中。
L4级技术要求
自动驾驶系统可以分为感知层、决策层、执行层，L4级自动驾驶系统实现在特定区域内对车辆操作的完全接管，系统需要实现：对周围障碍物的感知、车辆定位以及路径规划（2W1H），实现这些功能需要构建感知层、决策层、执行层这三个层面的技术架构，这三个技术层级分别代表着L4自动驾驶系统的眼和耳、大脑以及手脚。
感知层依赖大量传感器的数据，分为车辆运动、环境感知两大类。车辆运动传感器，速度和角度传感器提供车辆线控系统的相关横行和纵向信息。惯性导航 全球定位系统=组合导航，提供全姿态信息参数和高精度定位信息。环境感知传感器，负责环境感知的传感器类似于人的视觉和听觉，如果没有环境感知传感器的支撑，将无法实现自动驾驶功能。主要依靠激光雷达、摄像头、毫米波雷达的数据融合提供给计算单元进行算法处理。
自动驾驶环境感知传感器。
摄像头：主要用于车道线、交通标示牌、红绿灯以及车辆、行人检测，有检测信息全面、价格便宜的特定，但会受到雨雪天气和光照的影响。由镜头、镜头模组、滤光片、CMOS／CCD、ISP、数据传输部分组成。
光线经过光学镜头和滤光片后聚焦到传感器上，通过CMOS或CCD集成电路将光信号转换成电信号，再经过图像处理器（ISP）转换成标准的RAW，RGB或YUV等格式的数字图像信号，通过数据传输接口传到计算机端。
激光雷达：激光雷达使用的技术是光飞时间法（Timeof Flight）根据光线遇到障碍的折返时间计算距离。为了覆盖一定角度范围需要进行角度扫描，从而出现了各种扫描原理。
主要分为：同轴旋转、棱镜旋转、MEMS扫描、相位式、闪烁式。激光雷达不光用于感知也应用于高精度地图的测绘和定位是公认L3级以上自动驾驶必不可少的传感器。
毫米波雷达：主要用于交通车辆的检测，检测速度快、准确，不易受到天气影响，对车道线交通标志等无法检测。毫米波雷达由芯片、天线、算法共同组成，基本原理是发射一束电磁波，观察回波与入射波的差异来计算距离、速度等。成像精度的衡量指标为距离探测精度、角分辨率、速度差分辨率。毫米波频率越高，带宽越宽，成像越精细，主要分为77GHz和24GHz两种类型。
组合导航：GNSS板卡通过天线接收所有可见GPS卫星和RTK的信号后，进行解译和计算得到自身的空间位置。当车辆通过隧道或行驶在高耸的楼群间的街道时，这种信号盲区由于信号受遮挡而不能实施导航的风险。就需要融合INS的信息，INS具有全天候、完全自主、不受外界干扰、可以提供全导航参数（位置、速度、姿态）等优点，组合之后能达到比两个独立运行的最好性能还要好的定位测姿性能。
随着产业链成熟和产量提升硬件成本有望实现大幅下降，目前大体上实现L4自动驾驶的硬件设备一般包含：6~12台摄像头、3~12台毫米波雷达、5台以内的激光雷达以及1~2台GNSS/IMU和1~2台计算平台（不同方案会选择不同侧重的传感器）。
当前一整套L4级自动驾驶系统硬件成本还比较昂贵，整体基本在50万元左右甚至更高，而未来随着资本、研发的不断投入，自动驾驶产品逐渐落地、配套产业链逐渐成熟，预计整套系统硬件成本会在1~2年左右降至10~20万元，并最终有望控制在10万元以内。
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