昨晚，據(jù)國外眾多媒體報道，美國當?shù)貢r間星期日晚上十點，一輛Uber的自動駕駛汽車在亞利桑那州坦佩市的公共道路上與一名行人相撞，該行人在送往醫(yī)院后不治身亡，這是世界上首起自動駕駛車輛在公共道路上撞擊行人并致死的事件。
事件發(fā)生后，國外媒體、社交網(wǎng)站紛紛報道，因為這是全球首起自動駕駛致死事件，人們對自動駕駛技術的信任程度可能會產(chǎn)生更大的波動，到底自動駕駛能不能值得信任？無人駕駛出了事故后，究竟誰來負責呢？看看我們在硅谷工作的雅虎工程師——屈直怎么說。
好多電影里都有這種高度智能化的汽車形象，比如，看過DC《蝙蝠俠》系列電影的朋友們，想必都忘不了蝙蝠俠的那輛酷炫的蝙蝠車吧。
《蝙蝠俠》中的蝙蝠車
那肯定有很多聽眾朋友們好奇，這些無所不能、且外掛高科技武器的智能車，和我們現(xiàn)實生活中的，特斯拉、谷歌、百度的無人車相比，究竟高級在哪里呢？
這就要從智能駕駛技術的分級開始說起了。
智能駕駛技術的分級
都說“懶人推動人類歷史的進程”，在汽車行業(yè)也不例外。
自1885年德國人卡爾·本茨，也就是奔馳創(chuàng)始人，發(fā)明了世界上第一臺內(nèi)燃機汽車，人們對于簡單、舒適的駕駛體驗的追求從來沒有停下過。從手動擋到自動擋，并朝著“放下方向盤”的目標不斷推進。
我們今天討論的“智能駕駛技術”，包括有人智能駕駛、和無人智能駕駛，與人機互動的智能駕駛這三個方向的技術總和。
沿著自動化程度、技術難易度這兩條思路，目前對于自動駕駛技術定義的分級，有兩個權威機構：一個是NHTSA，美國高速公路管理局，另一個是SAE，汽車工程協(xié)會，他們分別發(fā)布了對自動駕駛各個級別的定義，其中NHTSA將自動駕駛分為了0至4的五個級別，而SAE則將自動駕駛分為了0至5的六個級別。據(jù)了解，多數(shù)車企傾向于采用分級劃分更為細致的SAE標準。
0級就是有駕駛員全權操作汽車，牽引力控制等智能系統(tǒng)可以幫你更正一些駕駛中的小問題，如果你沒有使用轉向燈卻開始偏離車道，汽車會小心地調(diào)整回來。但此時的自動駕駛系統(tǒng)還處在小白階段，幫不上太多忙；
1級2級則屬于駕駛支援和部分自動化，車輛會有比較完善的恒速操縱器，會根據(jù)駕駛環(huán)境對方向盤和加減速度中的多項操作提供支援，其他動作則由駕駛員操作，這時，司機可以適當放開方向盤，汽車可以根據(jù)路況實施相應的控制，從而保持車距和車速；
3級是有條件的自動化，這就由自動駕駛系統(tǒng)完成所有駕駛操作，駕駛員根據(jù)系統(tǒng)請求，提供適當?shù)膽?，比如說發(fā)生了一些特殊狀況，要隨時準備切換回人工行駛，例如，它會提供自動泊車等選項；
第4級則是高度自動化，汽車可以自己去尋找停車位，用手機向汽車發(fā)送信號后它就會在指定位置接你。
第5級就是完全自動化了，駕駛員可以在不對車輛有任何操控的情況下，由車輛操作完成所有的駕駛程序。
換句話說，就是讓你上車后，跟系統(tǒng)說“去老地方見冰冰”，然后你就可以在車上睡覺直至到達目的地了，此時的人工智能的各項水平都超過的人類，由人類接手駕車則只會平白增加事故發(fā)生的風險，所以，還是上車就睡比較好。
目前智能駕駛的技術水平，大概處于二級到三級之間。像特斯拉宣傳的自動駕駛，根本不是真正的“無人駕駛”。實際上只能達到限定情形的“雙手離開方向盤”，距離最高級的蝙蝠車還是有一定的距離的。
那接下來，我們來看一下，智能駕駛技術的核心操作原理是怎樣的。
智能駕駛技術的核心操作原理
目前的主要思路很簡單：讓它的核心系統(tǒng)像一個正在開車的人類就可以了。
想象一下我們在開車的時候，眼睛要觀察路況、看左右倒車鏡；大腦要對收集到的信息進行分析，做出判斷或想出好的應對方案；而肢體需要接到大腦傳來的指令，進行踩剎車、打轉向、鳴笛等一系列操作。
首先，自動駕駛汽車要“看清”路面及周圍環(huán)境，則必須使用傳感器。
但受限不同傳感器本身的特性，一輛自動駕駛汽車往往需配置多種傳感器以更好適應不同的駕駛場景，這些傳感器包括高精度攝像頭、雷達、激光雷達 (LIDAR)以及超聲傳感器。激光雷達能夠感應往來的行人車輛等，但會受天氣的限制，也無法讀取交通標志。
雷達雖可以在各種天氣條件下工作，但無法檢測到路面碎石之類的小物體。攝像頭可以讀取標志和交通信號燈，但在黑暗環(huán)境中效果不佳。
然后，所有上述傳感器都將信息傳入到融合處理程序，叫做工控機，也就是車的大腦。這個大腦呢，就把各種物體識別、標記、分類，從而讓汽車認知自己所處的環(huán)境。例如：這是一個行人；這是一個人行橫道標志；這是一個車道標志等。
識別物體之后，線控執(zhí)行器開始運作，這時候呢，也就是自動駕駛汽車對感知和認知的東西，作出相應的行動了，它會根據(jù)周圍環(huán)境調(diào)整路線。
智能駕駛技術里的AI
智能駕駛技術的這三個步驟結束，從感應，到認知，再到執(zhí)行，其中除了執(zhí)行部分以外，感知和決策部分都需要AI的參與。
作為“大腦”的工控器，需要人工智能。聽過往期節(jié)目的朋友應當知道，AI變“聰明”的過程就是一個不斷讓其“深度學習”的過程。學開車不一定要上路。
我在密西根大學讀書的時候，就做過一個小研究。我們收集了三年里數(shù)百個卡車司機的駕駛數(shù)據(jù)，然后拿這些去訓練無人車。除了這種方法以外，還有一種。比如谷歌的姊妹公司W(wǎng)aymo，就在現(xiàn)實世界中的道路外建立了一個極其詳盡、高度仿真的虛擬城市，并在這個城市中不斷增添、減少各種變量，模擬現(xiàn)實中可能發(fā)生的各種路況在虛擬世界中對自動駕駛汽車的AI進行大量的培訓。通過這種方式，AI可以在短時間內(nèi)積累大量的經(jīng)驗。
智能駕駛技術里的BUG
無人駕駛聽起來很美，然而現(xiàn)實卻提出了很多問題。
2016年2月，谷歌的無人車就和公交車撞上了。雖然是輕微擦了一下，谷歌還是表示承擔部分責任，這是谷歌無人車路測以來，首次自己擔責。而根據(jù)2015年的表現(xiàn)來統(tǒng)計，谷歌無人駕駛汽車平均每12萬公里發(fā)生一次事故，而美國人呢，平均38萬公里才會出事故。也就是說，2015年的時候，谷歌的無人車比人類駕駛要危險三倍。
旁邊的車沒想超車，無人車以為它要超車，結果一個急剎，后面就追尾了。
有的時候無人車不會聯(lián)想。比如馬路上有個足球滾過去，老司機基本都會停車，因為后面可能會有小孩子跑過去追球。但人工智能就不會有這種聯(lián)想。
我分享一下我自己坐無人車的體驗吧。
我上個月坐了一個小公司的無人車。這輛車呢，車頂上一個小雷達在轉，里面有屏幕，車里連了一大堆電線，看起來很酷炫。
但是有一個毛病，就是這個車在行駛的時候，經(jīng)常在高速路上急剎車。剎車還剎的特別急，臉都能撞到前面的屏幕上，非常驚險。
后來工程師告訴我們說，這次坐在車里的人多，車體就被壓低了。車體一放低，車傳感器也跟著下移了。結果呢，只有路上有一塊小突起，無人車就以為是障礙物。
不過除此以外呢，其他方面它都做的不錯。行人闖紅燈它知道停下。自行車上了機動車道，它知道要讓開。畢竟我做的是他們的無人車測試版，相信以后這些問題都能解決。
除了技術上的困難，自動駕駛還有文化問題。
美國經(jīng)常有這樣的情況，一個小十字路口，沒有交通燈，只有停車牌。所有車都需要先停下，等旁邊的車過去了自己再過去。
可在真正的生活中，很少有人真正停下來，一般都是先減速再慢慢往前蹭，等旁邊的車過去了突然加速過去。
無人車就不理解駕駛員“慢慢往前蹭”這個動作，它以為旁邊的車想要搶著過路口，所以自己就一動不動。等這輛車過去了，下一輛車一樣往前蹭。無人車又以為這個車想搶著過去，只能再等一次。結果就是停在路口一直等，一晚上都過不去。
上周我們講了智能家居。智能家居出故障，它不會太危險。
但無人車要是突然不靈了，那可就翻車了。去年特斯拉的無人車撞上了一個大卡車，車都撞爛了，司機當場死亡。雖然現(xiàn)在司機家屬還沒開始法律訴訟，但無人駕駛的法律訴訟會非常麻煩。
無人車出了事誰負責？司機沒有參與駕駛，所以不能讓司機負責。廠商負責的話，如何賠錢呢？如果一個交通事故死了人，原因是一個程序員輸錯了一行代碼，那么這個程序員會不會被判謀殺罪呢？
還有，就是倫理問題。坐在無人車上，發(fā)現(xiàn)前面并排躺著兩個人，一個是小孩子，一個是老太太。這個時候無人車實在躲不了了，那么我們是去撞小孩兒呢？還是去撞老太太呢？
無人車的發(fā)展不僅僅需要技術，還需要司機們的適應，需要交通法的完善，需要基礎設施的健全。
說到基礎設施，道路和攝像頭其實正是美國無人車發(fā)展的短板。美國的很多路又老又舊，這對無人車挑戰(zhàn)很大。有些路路面凹凸不平，有些路的連線都沒有，這就讓無人車的道路識別非常困難。
沃爾沃北美總裁萊克斯·克斯梅克斯（LexKerssemakers）曾經(jīng)向洛杉磯市長憤怒地抱怨過：“我們的無人車根本找不到行車線！你們得在這該死的路上畫線啊！”
這些問題，中國反而都比美國好很多。
中國修路比美國晚，整體質量比美國高。中國攝像頭比美國多，數(shù)據(jù)量也比美國大。最重要的是，中國的立法比美國快，中央只要重視，立刻就會有一群專家學者寫出無人車的交通法。但美國地方行政權力比中央大，只要有利益集團的干預，那么立法就會受到層層的困難。州議員吵來吵去好幾年，交通法一條也寫不出來。
知識清單
1. 目前智能駕駛的技術水平，大概處于部分自動化到有條件的自動化之間。像特斯拉宣傳的自動駕駛，根本不是真正的“無人駕駛”。實際上只能達到限定情形的“雙手離開方向盤”。
2. 智能駕駛技術的核心操作原理的主要思路很簡單：讓它的核心系統(tǒng)像一個正在開車的人類就可以了。
3. 智能駕駛技術的這三個步驟結束，從感應，到認知，再到執(zhí)行，其中除了執(zhí)行部分以外，感知和決策部分都需要AI的參與。
今日思考
現(xiàn)在卡車司機人數(shù)很多，無人車會讓他們失業(yè)嗎？
現(xiàn)在傳統(tǒng)的汽車廠商都在做自動駕駛，谷歌、特斯拉這樣的互聯(lián)網(wǎng)公司也在做自動駕駛，那么誰的優(yōu)勢會更大，誰會贏得“無人車商業(yè)戰(zhàn)爭”的勝利呢？
無人車一旦實現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)，那么黑客把我的車黑掉了怎么辦呢？
你怎么看待這些問題呢？歡迎朋友們在留言區(qū)留言。
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