回答這個問題之前，想先介紹一下無人駕駛級別的含義。根據(jù)美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）提出的自動駕駛五等級分類系統(tǒng)（2016 年版本）：

等級0: 即無自動。駕駛隨時掌握著車輛的所有機械、物理功能，僅配備警報裝置等等無關主動駕駛的功能也算在內(nèi)。

等級 1：駕駛者操作車輛，但個別的裝置有時能發(fā)揮作用，如電子穩(wěn)定程式（ESP）或防鎖死剎車系統(tǒng)（ABS）可以幫助行車安全。

等級 2：駕駛者主要控制車輛，但系統(tǒng)階調(diào)地自動化，使之明顯減輕操作負擔，例如主動式巡航定速（ACC）結合自動跟車和車道偏離警示，而自動緊急煞停系統(tǒng)（AEB）透過盲點偵測和汽車防撞系統(tǒng)的部分技術結合。

等級 3：駕駛者需隨時準備控制車輛，自動駕駛輔助控制期間，如在跟車時雖然可以暫時免于操作，但當汽車偵測到需要駕駛者的情形時，會立即回歸讓駕駛者接管其后續(xù)控制，駕駛必須接手因應系統(tǒng)無力處理的狀況。

等級 4：駕駛者可在條件允許下讓車輛完整自駕，啟動自動駕駛后，一般不必介入控制，此車可以按照設定之道路通則（如高速公路中，平順的車流與標準化的路標、明顯的提示線），自己執(zhí)行包含轉彎、換車道與加速等工作，除了嚴苛氣候或道路模糊不清、意外，或是自動駕駛的路段已經(jīng)結束等等，系統(tǒng)并提供駕駛者“足夠寬裕之轉換時間”，駕駛應監(jiān)看車輛運作，但可包括有旁觀下的無人停車功能。（有方向盤自動車）

等級 5：駕駛者不必在車內(nèi)，任何時刻都不會控制到車輛。此類車輛能自行啟動駕駛裝置，全程也不須開在設計好的路況，就可以執(zhí)行所有與安全有關之重要功能，包括沒有人在車上時的情形，完全不需受駕駛意志所控，可以自行決策。（無需方向盤自動車）

業(yè)界評定特斯拉目前自動輔助駕駛達到2級，部分功能達到3級狀態(tài)。無人駕駛的的發(fā)展主要與兩大科技有關：1、Machine learning，也就是我們俗稱的AI 技術。 2、5G 的應用。

machine learning 主要是為了教會車子如何識別物體，比如說柵欄，行人，動物，石頭等，這樣車子在行駛過程中如遇到此類障礙物則會及時作出正確反應。

而這一學習過程是特別漫長的，需要大量儲備不同物體不同形態(tài)的影像資料，影像資料采集的越全，車子就越“聰明”。目前，這一方面技術發(fā)展最好的世界前兩家公司是谷歌旗下的數(shù)字公司W(wǎng)aymo和特斯拉。Waymo通過自己的車隊來收集信息；特斯拉則另辟蹊徑，它將每一臺售出的車子都作為一個信息收集工具，也就是說，只要是特斯拉的車主打了自動駕駛功能，那么這輛車行駛過程中收集的數(shù)據(jù)則會傳到特斯拉的“大腦”（云盤）中。 這些數(shù)據(jù)將用來升級特斯拉的“聰明”程度。

作為對比，目前傳統(tǒng)的德系汽車還處于教學階段，他們雇傭了印度的一家數(shù)字公司，使用人工手動的辦法來教車子盡可能多的識別圖像。這很符合德國人嚴謹?shù)刈鍪嘛L格，在沒有確保車子可以考一百分的情況下，不敢斷然發(fā)放“畢業(yè)證”， 讓車子上路。

所以，隨著特斯拉的銷量飆升，上路的車子越多，啟動無人駕駛的次數(shù)越多，其圖像數(shù)據(jù)采集量也將越大，車子學習速度也越快，從這點看，特斯拉machine learning 必將要快過其他玩家。

那么5G在無人駕駕駛中又起到什么作用呢？ 如果說machine learning 是特斯拉“大腦的”的知識儲備量，那么5G相當于車子的“反射弧”。當車子看到了物體，需要將信息傳遞到“大腦”，也就是云，然后“大腦”分析后發(fā)出行動指令傳遞給車子，指導車子的行動。那么這個反應時間的快慢，也就是“反射弧”長短將也將決定無人駕駛的安全性。5G的應用將可以極快的幫助車子“反應”，對無人駕駛起到推動性作用。

所以，綜上總上所訴，特斯拉一有了快速學習的捷徑，二加上5G在中國的協(xié)助，馬斯克的提出的特斯拉無人駕駛L5必將指日可待。

營銷行為無疑，L5是不能一蹴而就的。尤其是特斯拉為了降低成本，拒絕采用激光雷達，使得自動駕駛的技術實現(xiàn)更加復雜。另外，從整個社會的角度來說，各家廠商還未能就自動駕駛的技術邊界提出清晰的方案，而這恰好是L3該解決的問題，比如，當車子在正常行駛的時候，路邊突然沖出一個人，撞到了，那么“突然”如何量化？車子在何種速度下，距離多遠，“應當”能夠剎車？距離多遠，屬于技術上“剎不住”，可以免責？附近場景怎樣時需要做出預判，什么場景時可以免予“疏于觀察”的責任？這些都是要推出真正的L5之前必須得到清晰答案的，否則就是噱頭。

我記得原話是說有信心今年實現(xiàn)L5自動駕駛的基本功能，還有很多的細節(jié)需要解決。

L5的前提我認為需要做到3點：

1.精度至少達到10cm的全區(qū)域定位和全區(qū)域實時道路情況結合：

2.自學習（不斷進行空中ota升級＋單車輛自處理更新）；

3.不管是哪種探測模式或者算法，都需要做到100%的準確和實時快速。

馬斯克所說的基礎功能是哪些，并沒有明說，但是要說這個營銷行為，我認為不準確，馬斯克這個人說這句話，應該是通過目前在改進的自動輔助駕駛系統(tǒng)和近期宣布重新研發(fā)的基于3d識別的算法研發(fā)情況做出的一個時間推測。

當然，在媒體進行解讀后，是可以造成一定的營銷類宣傳作用的。