汽車製造商和科技公司最近在 CES 上展示了自動駕駛汽車的進步， 諸如豐田 e-Palette 概念車， 百度 Apollo2.0 計畫， 但是汽車公司的高管們也直言真正的自動駕駛汽車還要再等上幾年， 不管他們為這個大會奉上了多少概念模型和試駕， 無人車仍然面臨著許多重大的障礙。
汽車製造商豐田研究所的 CEO Gill Pratt 說， 那種所謂終點線很快就會出現的說法是錯誤的。 他們斥資 10 億美元研發人工智慧和機器人技術， 而現在情況正在迅速變化， 這會是一段漫長的旅程。
豐田總裁 Akio Toyoda 介紹的概念電動汽車 e-Palette， 是一種車輪設計的盒子， 可以在固定的路線上行駛。
作為韓國最大的汽車製造商， 現代預計的時間將比豐田更長， 因為它打算提供的是幾乎完全無人駕駛的汽車。 在宣佈了與美國初創公司 Aurora Innovation 合作的協議後， 現代表示將在 2021 年實現 L4。 首次亮相的燃料電池汽車， 可以自主停車， 還能在沒有司機的情況下自動停車。 韓國南陽現代智慧安全技術中心副總裁 Lee Jinwoo 在 CES 上接受採訪時說， 將採取非常保守的措施， 想先測試和驗證技術。 而且不會在 2021 年就出售， 只在城市裡測試使用。
Lyft 和 Aptiv 是 Delphi Automotive 剝離出來的自動駕駛軟體公司， 它讓記者們乘坐半自主的寶馬，
做自動駕駛的公司正在呼籲城市建設基礎設施， 幫助自動駕駛汽車實現功能。 在拉斯維加斯的 Aptiv 和 Lyft 的演示中， 沿途的交通燈都配備了感測器， 這些感測器可以指示汽車是否停下或離開。
Pratt 說的可能代表了大多數公司的心聲， 「我們知道我們將達到真正的 L5 水準， 那時自動駕駛系統能夠處理駕駛車輛的所有問題，
2018 年的感測器
要讓一輛自動駕駛汽車看清道路， 讀取交通標誌， 檢測物體， 分類它們， 感知它的速度， 軌跡以及其他汽車， 更重要的是將自己定位在地圖上， 這樣才能準確地知道它的位置。 這些都並不容易。 高度自動化的車輛必須依靠大量的感測器， 包括相機、雷達、超聲波、GPS 天線和雷射雷達裝置， 這些感測器通過光脈衝來測量距離。 每個感測器都有自己的弱點和優點。
首先要弄清楚如何最好地填補感測器固有的缺陷。 第二步可能更重要， 開發最佳策略， 在不丟失關鍵資訊的情況下組合不同的資料流程。 每個感測器以自己的畫面播放速率輸出資料是有問題的。 感測器融合變得更加複雜， 因為一些感測器提供原始資料， 而另一些感測器則在物件資料中提供自己的答案。
2017 年我們看到了許多感知技術的進步。 科技公司和代工廠們一直在忙著獲取他們沒有的或是無法自己開發的感測器技術， 與此同時，在過去的兩年裡，大量的感知感測器初創公司出現了，其中許多初創公司瞄準了仍處於萌芽狀態的自主汽車市場。
2017 年最大的汽車行業交易是英特爾以 153 億美元收購 Mobileye 公司。因為在汽車視覺領域已經有了明顯的領先優勢，收購使英特爾在機器人汽車競賽中地位提升不少。
特別是考慮到視覺是機器人汽車中唯一的感測器技術，這項交易尤其重要。英特爾公司表示，它正在將 Mobileye 的電腦視覺、傳感、融合、映射和駕駛政策與英特爾的開放計算平臺結合在一起。
VSI Lab 的 Magney 將照相機描述為必備的感測器，他解釋說，在高解析度下捕捉圖像的能力使得相機能夠更好地對物體進行分類。至於弱點的話，那就是相機放棄了雷射雷達的深度。
在所有感測器技術中，雷射雷達是 2017 年最具商業價值的市場。福特收購了 Princeton Lightwave，通用汽車收購了 Strobe Inc.，Continental 去年通過收購 ASC 獲得了雷射雷達業務。Magney 稱雷射雷達仍然是最熱門的地方，部分原因是雷射雷達在自動駕駛中有很多用途，高度自動化的車輛需要一個帶有當地語系化資產的基本地圖，而沒有任何東西取代雷射雷達。
火熱的雷射雷達市場也可以追溯到新的雷射技術的出現。IHS Markit 的 Kona 稱，該行業在地平線上看到了一種新的鐳射發射器技術，即超過 1400 納米的波長。這種新的波長有望在雷射雷達上得到更高的解析度和更遠的距離。普林斯頓的 Lightwave，Continental 和Luminar技術都在研發新的雷射器。Kona 說，與此同時供應商通過開發各種波束轉向技術，繼續提高雷射雷達的耐久性、尺寸和成本。
根據Magney的說法，像 Velodyne 128 通道設備這樣的機械雷射雷達是完美的映射，因為它們可以產生 360 度的點雲。但是在生產汽車中，基於固態設備的雷射雷達，無論是 MEMs 還是 OPA 都運行良好，他們也可以在他們的視野範圍內產生一個點雲。
低成本的 Flash 設備也正在湧現。一些成本在 100 美元以下的產品被設計成接近探測器，缺點是解析度有限，無法對物體進行分類。
與此同時，在過去的兩年裡，大量的感知感測器初創公司出現了，其中許多初創公司瞄準了仍處於萌芽狀態的自主汽車市場。2017 年最大的汽車行業交易是英特爾以 153 億美元收購 Mobileye 公司。因為在汽車視覺領域已經有了明顯的領先優勢，收購使英特爾在機器人汽車競賽中地位提升不少。
特別是考慮到視覺是機器人汽車中唯一的感測器技術，這項交易尤其重要。英特爾公司表示，它正在將 Mobileye 的電腦視覺、傳感、融合、映射和駕駛政策與英特爾的開放計算平臺結合在一起。
VSI Lab 的 Magney 將照相機描述為必備的感測器，他解釋說，在高解析度下捕捉圖像的能力使得相機能夠更好地對物體進行分類。至於弱點的話，那就是相機放棄了雷射雷達的深度。
在所有感測器技術中，雷射雷達是 2017 年最具商業價值的市場。福特收購了 Princeton Lightwave，通用汽車收購了 Strobe Inc.，Continental 去年通過收購 ASC 獲得了雷射雷達業務。Magney 稱雷射雷達仍然是最熱門的地方，部分原因是雷射雷達在自動駕駛中有很多用途，高度自動化的車輛需要一個帶有當地語系化資產的基本地圖，而沒有任何東西取代雷射雷達。
火熱的雷射雷達市場也可以追溯到新的雷射技術的出現。IHS Markit 的 Kona 稱，該行業在地平線上看到了一種新的鐳射發射器技術，即超過 1400 納米的波長。這種新的波長有望在雷射雷達上得到更高的解析度和更遠的距離。普林斯頓的 Lightwave，Continental 和Luminar技術都在研發新的雷射器。Kona 說，與此同時供應商通過開發各種波束轉向技術，繼續提高雷射雷達的耐久性、尺寸和成本。
根據Magney的說法，像 Velodyne 128 通道設備這樣的機械雷射雷達是完美的映射，因為它們可以產生 360 度的點雲。但是在生產汽車中，基於固態設備的雷射雷達，無論是 MEMs 還是 OPA 都運行良好，他們也可以在他們的視野範圍內產生一個點雲。
低成本的 Flash 設備也正在湧現。一些成本在 100 美元以下的產品被設計成接近探測器，缺點是解析度有限，無法對物體進行分類。