無人駕駛或者自動駕駛是一個比較寬泛的定義，按照國際自動機械工程師學會（SAE）的標準，目前有L0-L5共六個級別。

L1代表輔助駕駛，預警類ADAS功能，比如偏離車道預警；L2代表部分自動駕駛，輔助干預ADAS功能，比如ACC自適應巡航、緊急自動剎車、車道保持輔助；L3代表有條件自動駕駛，在輔助干預的基礎上增加了自動加速、自動剎車以及自動轉向等；

L4代表高度自動駕駛，這個級別能實現(xiàn)完全沒有人類司機，也可以沒有方向盤、油門、剎車踏板等，不過限定駕駛區(qū)域和環(huán)境；L5是理想中的完全自動駕駛，沒有司機、方向盤、油門、剎車踏板，并且不限制區(qū)域。

從以上定義來看，無論是低階的L1和L2，還是高階一些的L3、L4、L5，都需要傳感器監(jiān)控行車環(huán)境和行車條件，并且隨著檔次、段位提升，對傳感器的依賴程度越大。

目前很多量產車型都已經擁有了L1、L2的自動駕駛能力，甚至一些廠商已經擁有了L3級別的自動駕駛能力。業(yè)界在長時間攻關自動駕駛的技術路徑當中，衍生了大量對傳感器的應用的掌握，以及在算法、決策層的軟件方面的積累，也讓其它產業(yè)受益良多，尤其是掃地機器人。

乍一看，自動駕駛的汽車和掃地機器人無論從實現(xiàn)難度還是功能方面都有著巨大差別。但是其實兩者在避障、路徑規(guī)劃等方面的工作原理其實是有著互通之處和共性，都是通過傳感器收集數據，數據傳輸到處理器決策層規(guī)劃行走方案。

在汽車領域，自動駕駛需要用的傳感器的精度較高，比如多目攝像頭、環(huán)視攝像頭、毫米波雷達、超聲波傳感器，甚至車艙內的駕駛狀態(tài)監(jiān)測攝像頭。

類比到掃地機器人上，以石頭掃地機器人T7 Pro為例，它有包含LDS激光雷達、里程計、陀螺儀、懸崖傳感器等在內的15種傳感器，并且也和無人駕駛汽車一樣通過攝像頭對周圍環(huán)境進行AI識別，用以避障和輔助規(guī)劃路線。

在無人駕駛汽車領域，收集來各類傳感器采集的數據同時，還需要對數據加以毫秒級的運算進行分析，才能得到準確、安全的路線。同樣在石頭掃地機器人T7 Pro上也有一個擔負類似角色的大腦——高通平臺的處理器（性能相當于驍龍625）領銜構建起了一套AI雙目視覺避障系統(tǒng)。

在我們過去的評測體驗當中，發(fā)現(xiàn)石頭掃地機器人T7 Pro已經掌握雙目鏡頭+處理器的協(xié)同，通過前置的AI雙攝收集環(huán)境信息，結合處理器，利用視覺識別技術可以像人眼睛樣識別障礙物。

并且石頭掃地機器人T7 Pro對不同障礙物采用不同的避障策略，評估避讓距離，以兼顧清掃覆蓋度和避障成功率：普通障礙物＜鞋類/體重秤/吧臺椅底座/風扇底座＜插線板＜一團電源線＜粑粑（避障距離越來越大）。

得益于此，在路線規(guī)劃上，石頭掃地機器人T7 Pro相比較傳統(tǒng)掃地機器人對環(huán)境感知更精準，即使在狹小空間也能擁有準確的判斷，快速在障礙當中脫身。

總的來說，過去高高在上的無人駕駛技術在今天并不是無法企及、窺見的神秘領域，曾經尋常的掃地機器人未來也可能將有越來越高的技術含量。