之前对无人驾驶的理解就是通过刘少山老师的书：第一本无人驾驶技术书
通读之后，对智能驾驶有了一个初步的认识，如感知、决策、控制都涉及哪些领域，有哪些可以利用的技术；
但经过一段时间的实践，发现即使是在我比较擅长的感知领域，在做很多东西时总有无从入手的感觉，比如非标传感器如何和系统配合，毕竟无论是PX2还是ROS，系统自带的Sensor驱动还是偏少，需要做大量的工作来读取传感器的感知数据。
前途是光明的，但道路是曲折的，一座一座山，一个一个坑，一条一条河，总让我有力不从心的感觉；
能力还是不够，或者说理解的不够深入。
这两天看到刘老师的这篇文章，感觉还是很有意义的，顺手转过来，还是得多实践！
无人驾驶作为一项新兴技术，落地为产品需要大量算法、工程、产品贯通的AI全栈人才。
笔者在最近一年招聘中发现，许多技术方向的同学对人工智能既爱又畏惧，一方面觉得这是未来，另一方面又觉得很难而不敢触碰。
懂工程的同学做算法时有很大的畏惧感，而专注算法的同学又常常容易陷入某个算法而缺乏工程落地能力。
这次笔者以一个从业者角度来与大家聊一下如何入门无人驾驶／机器人行业，也希望大家多了解和加入PerceptIn，在实战中成长为算法，工程，产品贯通的AI全栈人才。
为什么需要无人驾驶
首先我们探讨下无人驾驶能如何提高人类社会的效率。
第一是无人驾驶对环境的影响：
每辆传统车每年平均排放5吨的二氧化碳，以美国为例有2.5亿台车，每年二氧化碳排放就有12.5亿吨。
而如果使用中央调度的无人新能源车，那么总排放量可以被降低到0.6亿吨，效果十分惊人。
然后我们看看无人驾驶对安全的影响：
人类驾驶员每驾驶100万英里的里程，平均会发生4.2次意外，全球每年会产生大约1300万次事故。
如果我们能把无人驾驶每100万英里的事故率控制在1次以内，那么总事故数会被控制在300万左右。现在每年全球车祸死亡人数超过百万，所以无人驾驶的普及可以每年在全球挽救几十万甚至上百万的生命。
最后我们了解下无人驾驶对经济的影响：
由于减少碳排放，无人驾驶普及每年可减少3000亿美金的经济损失。
另外，每次车祸带来的经济损失平均为3000美金，那么如果通过无人驾驶实现每100万英里的车祸率在1次以内的安全目标，每年也可以减少3000亿美金的经济损失。
两者相加，无人驾驶普及后每年至少可以减少6000亿美金的经济损失，这基本相当于瑞士的GDP，如果按全球国家GDP排行榜可以排进前20左右。
未完待续...