九大问题带你看懂：都2020年了，无人驾驶汽车怎么还没来！

2020年，曾经是无人驾驶汽车的一个重要时间节点。

英国《卫报》在2015年预测：到2020年，你将成为一个“永久后座司机”。BusinessInsider2016年一篇头条新闻标题为《2020年，1000辆无人驾驶汽车将会上路》。通用汽车、谷歌的Waymo、丰田和本田曾宣布，2020年将生产出无人驾驶汽车。马斯克也曾放言说，特斯拉将在2018年告竣这一目的，如果2018年不能乐成，2020年也终会实现。

而如今，2020年到了，无人驾驶汽车却没能如约泛起。

事实上，只管在科技和汽车制造领域，许多顶尖品牌都做出了特殊的努力，但无人驾驶汽车仍然遥不行及。现在，你可以买到一辆会在发生碰撞时实时为你刹车的汽车，也可以买到一辆资助你在高速路上自动巡航、平稳运行的汽车，但唯独买不到一辆真正的无人驾驶汽车。

这是为什么？或许我们可以从以下九个问题中获得谜底。

1. 为什么无人驾驶汽车上路花的时间比预期更长？

无人驾驶汽车依靠人工智能事情。21世纪的前10来年，AI取得的希望堪称“伟大”，我们看到语音生成、盘算机视觉和物体识别以及游戏等方面有了庞大的进步：好比已往，AI很难在一张图片中识别出某种动物，但现在这对AI来说简直不值一提。

但在无人驾驶汽车领域，AI的局限性依然很是显着。纵然投入了大量的时间、款项和精神，也没有团队真正找到让AI在实际问题中发挥至关重要作用——以高度可靠性和精准度导航前进——的解决方案。训练无人驾驶汽车需要大量培训数据。最理想的措施是向其展示数十亿小时的真实驾驶画面，并以此来教诲盘算机良好的驾驶行为。

但最主要的问题是数据不够，且要获得某些数据时需要支付“昂贵的价格”，好比：眼见前方发生车祸，或在门路上遇到碎屑……只有发生了这些情况，AI才气获得相关数据，得出解决方案。

因为数据不足，对无人驾驶盘算机的训练就可能会有许多欠缺。汽车制造商试图以多种方式解决这个问题：他们让汽车行驶了更多里程，对汽车举行更多模拟训练，甚至设计特定情况，以便获得更多培训数据。

这些行动似乎取得了一定的效果，好比Waymo的汽车确实可以在无人驾驶的情况下在亚利桑那州的街道上周游，但事实上，这一切希望并不那么顺利（下文会有进一步详述）。

2. 无人驾驶汽车投入市场后，世界会酿成什么样？

只管遇到挫折，许多企业仍在连续投资无人驾驶，因为无人驾驶汽车一旦乐成生产出来，世界将发生排山倒海的变化，企业也将大赚一笔。

而且消费者也会想要一些改变。好比，可以在上班途中举行阅读或者休息；无人驾驶汽车也将给残疾人提供许多便利，究竟他们中的许多人无法取得驾照，独自一人去商超、医院、公司都太难题了。

通用汽车公司巡航部门的无人驾驶汽车在旧金山的一个十字路口期待通过

不外，一些研究人员认为，除非我们对街道举行重大革新，以便更容易地向无人驾驶汽车转达信息，否则无人驾驶汽车不会广泛地存在。而举行大规模的街道革新价格很昂贵，不只需要款项、人力，还需要一个国家在全国规模的协调。

3. 无人驾驶汽车领域的“领头羊”们正在做什么？

评价无人驾驶汽车研究的先进性，有两个焦点统计数据可以参考。

一是它行驶了几多英里，这意味着一家公司拥有几多培训数据，以及为此投入了几多资金。

另一个是“自驾脱离”数据，自驾脱离指的是在行驶历程中，因盘算机无法处置惩罚特殊情况，汽车不得不暂时被人类司机接受的情况。

在这两个方面，Waymo都无疑是“领头羊”。Waymo前不久宣布，该公司无人驾驶汽车总共行驶了2000万英里：2018年，Waymo 在加利福尼亚州行驶了 120 万英里，每 1000 英里有0.09 英里“自驾脱离”。排在第二位的是通用汽车的Cruise：行驶了约100万英里，每1000英里的“自驾脱离”数据为0.19。

4. 无人驾驶真的比人类驾驶更宁静吗？

2018年3月18日，无人驾驶汽车首次发生严重事故：在美国亚利桑那州坦佩市，Uber一辆配有宁静驾驶员的无人驾驶汽车撞死了一位49岁的女子，其时她正骑着自行车穿过街道。

这一事件让人思考，无人驾驶真的比人类驾驶更宁静吗？

Waymo行驶了2000万英里尚未发生致命事故，但思量到其汽车行驶的里程数远远无法与人类相比，因此要证明它们比人类驾驶员更宁静还为时过早。

2017年3月28日，Uber无人驾驶汽车驶过旧金山第五街道

Uber无人驾驶汽车在不多的行驶里程数里发生了一起致命事故。虽然该公司没有宣布相关数据，但凭据去年的首次公然募股（IPO）文件，它行驶了"数百万英里"，这个数字与人类行驶里程数相差甚远。此外，对首例无人驾驶汽车致死案件的观察讲明，Uber无人驾驶犯了许多可预防的错误。

美国国家运输宁静委员会（NTSB）于2019年12月公布的事故陈诉显示，事故发生时，“近程摄像头”和“超声波传感器”并未被使用。

NTSB陈诉还显示，系统存在错误警报的问题。好比，在宁静的情况下检测到危险，并凭据其检测到的危险重新编程——无人驾驶系统在一秒钟内抑制刹车，同时盘算出替代路径。因此，纵然重新编程后的汽车突然反映过来接下来的行动将会有危险，它也不会立刻刹车，而是凭据替代路径继续行驶。本该制止的碰撞，盘算机却“精准地”让汽车继续行驶了整整一秒钟，从而酿成大祸。

Uber无人驾驶汽车的系统设计是，假定行人只会在人行道上过马路，所以当行人没有使用人行道时，它就无法识别其身份。更糟糕的是，当系统无法识别前方运行物体是人还是自行车时，它就无法保留任何有关物体移动的信息。

所以，在Uber的致死案件中，系统在撞击前六秒钟感受到了行人的存在，但在以致命的速度与行人相撞之前，它什么也没做。

5. 无人驾驶汽车对情况有利吗？

拥护者认为，无人驾驶汽车对情况有利益。

他们声称，有了无人驾驶汽车后，许多人可能不会再想买车，转而使用共享汽车，从而淘汰不须要的出行次数。此外，也有人认为，人类司机“用力加速、紧迫制动”等行为会使发念头空转，加速燃油消耗，而这些是无人驾驶汽车可以制止的。

但随着无人驾驶汽车越来越近，这些所谓的利益开始变得不那么现实。没有太多证据讲明，盘算机驾驶比人类驾驶更省油。

一项小型研究显示，自适应巡航控制可以将燃油效率提高5％到7％，但除此之外没有什么其他意义。此外，研究人员研究了节油能力更高的汽车对行驶里程的影响，发现在大多情况下，具有更高燃油效率的无人驾驶汽车并不意味着会降低排放。

一项旨在“估算无人驾驶汽车对汽车使用行为的影响”的研究讲明，拥有无人驾驶汽车后，人们可能会更多地使用汽车出行。研究者为一个家庭提供了使用一周无人驾驶汽车服务的用度。他们试图用这种方式来模拟拥有无人驾驶汽车的家庭生活。效果让人失望：出行次数变多了。

固然，仅仅研究一个星期的驾驶习惯不足以证明什么。现在，研究人员正在准备更多的数据举行未来研究，扩大样本与时间轴线后的效果令人期待。

6. 如果无人驾驶汽车纷歧定更宁静，也纷歧定更环保，为什么还要研发？

读到这里，你可能发生了一些灰心情绪，但无人驾驶领域也不乏更人振奋的消息：无人驾驶车的研发可能会使暮年人和残疾人的生活越发便利，并为人们提供更好、更宁静、更经济的选择。未来的研发将使无人驾驶汽车更宁静——也许其宁静性会凌驾人类司机。

从某种意义上说，我们正处在一个尴尬的过渡时刻，我们盼望无人驾驶汽车的到来，但同时又知道这条路上难题重重。

每一项新技术在发现初期都陪同危险，但成熟之后可能会为人类带来极大便利。这样的例子其实并不稀有，好比飞机在刚发现时，如今却日益成为日常生活中不行缺少的交通工具。

7. 执法与政策在无人驾驶汽车的生长中饰演了什么角色？

现在，全世界还没有关于无人驾驶汽车的统一执法。在外洋，大部门政策行动主要发生在州一级，且各州围绕无人驾驶汽车的执法差异很大。这些政策将会影响无人驾驶汽车的使用，也决议着它对情况的影响是好是坏。

例如，在高额汽油税下，碳排放的社会成本可能会反映在无人驾驶汽车的价钱上。可是，现在的交通政策对驾车的社会成本并没有起到多大作用，而这个问题在无人驾驶汽车上路后只会变得越发严重。

8. 我们何时可以拥有无人驾驶汽车？

人类从未停止对无人驾驶汽车的研究。

Waymo自2017年以来一直在举行无人驾驶汽车的测试。通用Cruise此前推迟了2019年的自动出租车服务，但其认为该服务可能在2020年成为现实。今年早些时候，该公司推出了一款没有偏向盘和时间表的汽车，但尚未对外销售。特斯拉的高速公路自动驾驶的性能很好，但远未到达真正的无人驾驶的水平。

固然也有差别意见。公共汽车公司首席执行官就表现，可能“永远不会有”无人驾驶汽车。

特斯拉Model 3配备部门自动驾驶系统，于2020年1月9日在比利时布鲁塞尔的布鲁塞尔展览会上展出

就现在的情况而言，预测无人驾驶汽车究竟何时真正面世另有一定难度。许多公司在宣布研发希望的同时，也会隐瞒遭遇的不幸，因为他们知道，像Uber那样严重的交通事故不仅恐怖，还会给他们未来的研发带来厄运。

无论如何，无人驾驶的研究还在举行，无人驾驶汽车肯定比去年更靠近我们，但距真正投放市场另有相当长的路要走。也许，三四年后我们才气更清晰地知道，人类何时能真正用上无人驾驶汽车。

9. 无人驾驶汽车到底是如何事情的？

无人驾驶汽车背后的理念很是简朴：在汽车上安装摄像头，摄像头可以跟踪周围的所有物体，并在汽车要转向时做出反映；另外，人类教会车载盘算机门路规则，并让它们借助导航能到达目的地。

然而，以上简朴的形貌回避了背后隐藏的一大堆庞大问题。

驾驶是人类经常做的庞大运动之一。事实上，车载盘算机可以遵循门路规则，但仍然无法像人类那样开车，好比与他人举行眼神交流以确认谁有权通行，对天气状况做出判断性反映等等。

Waymo首席执行官John Krafcik于2017年11月7日在葡萄牙里斯本的WedSummit上展示了无人驾驶汽车

甚至是一些简朴的驾驶操作，好比跟踪汽车周围的物体，实际上也比听起来要棘手得多。以无人驾驶汽车的行业向导者、谷歌的姊妹公司Waymo为例。Waymo的汽车是无人驾驶汽车中的“模范生”：它们使用高分辨率的摄像头和激光雷达的方法（原理是通过使物体反射光线和声音来预计与物体之间距离）来让汽车盘算机感知与其他汽车、自行车、行人和障碍物的位置以及移动位置。

实现这些功效需要大量的训练数据。也就是说，汽车必须使用Waymo收集的数百万英里的行驶数据，来形成对其他物体可能如何运动的预判。

因此，工程师必须确保其AI系统能够正确地将模拟数据（由于很难在真实门路上获得足够的训练数据，因此不得不接纳模拟数据）推广到现实世界。

以上这些还远远不是对无人驾驶汽车上路事情时整个系统的完整形貌。

但这说明晰很是重要的一点：研发无人驾驶汽车的历程中，许多纵然是“简朴”的事也隐藏了令人惊讶的庞大性。

文字 | 尹欢欢

版面 | 田晓娜

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