行业 | 角逐无人驾驶：美加州无人车测试公司已达30多家

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榜单公布：2017年12月4日，浙江乌镇

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本文系网易智能工作室出品

聚焦AI，读懂下一个大时代

【网易智能讯 11月26日消息】人们通常情况下会认为无人驾驶汽车就是完全不需要人类司机操控的汽车，但是实际情况要复杂得多。巡航控制仅是早期形式，无人驾驶汽车不仅自动化的程度不同，人工智能技术也往往参与其中，以保障司机和乘客的安全。除此之外，人工智能还让无人驾驶汽车能够在嘈杂环境中通过“读唇”明白司机想做什么。

加州无人车测试公司已达到30-50家

在硅谷展开了一场无人驾驶汽车技术的角逐。“这可能是探讨自动驾驶汽车最激动人心的时刻之一，”沃顿商学院运营、信息和决策教授Kartik Hosanagar在硅谷近日的“人工智能前沿峰会“上说道。“十年前，自动驾驶汽车的大部分工作都是在实验室和各种教育机构中进行的。”大约五年前，只有谷歌和少数几家公司在进行各种测试。“但是今天，人们迎来了研发自动驾驶汽车的热潮。”“仅仅在加州，拥有无人驾驶汽车测试和运营牌照的公司就已经有30到50家。”

在全球范围内，美国和中国在自动驾驶领域遥遥领先。德国和日本尽管以汽车闻名，但它们已经在这场浪潮中落后了。“关键的区别在于人工智能，”中国自动驾驶汽车公司景驰的联合创始人韩旭表示。“中国和美国在人工智能领域处于领先地位。”在自动驾驶法规方面，中国和美国也在领先。推动无人驾驶汽车研发浪潮主要出于三大发展趋势：电动汽车日益普及；共享经济的出现，为优步和Lyft等拼车公司提供前进的动力；以及人工智能的进步。韩旭表示，如果你仔细想想，自动驾驶实际上就是把一个机器人司机和一辆电动汽车结合在一起。

据韩称，大多数自动驾驶汽车公司正在研发一种他称之为L4级的技术。自动驾驶汽车的自动化水平分为5个级别。级别1是最低的，主要是搭载典型的巡航控制功能，这项技术已经存在了很多年了。第5级是最先进的，意味着车辆是全自动的。第4级是一个高度自动化的级别，在某些情况下，汽车可以在没有驾驶员干预或注意的情况下运行，比如在专门为车辆隔离的区域或者交通中。

车辆中的AI技术

芯片制造商英伟达公司的高级总监丹尼·夏普罗表示，科技公司之所以严肃对待自动驾驶汽车技术的发展，是因为它的风险很高。“这并不是Netflix中的推荐引擎，”他在峰会上说道。“在无人驾驶汽车领域人工智能必须被‘重用’。”夏普罗说，这意味着它需要“超级”计算能力和大量代码。在自动驾驶汽车的后备箱里是强大的计算机和不断进行深度学习来解析所有输入数据的图形处理单元，以确定前方的物体是人、另一辆车还是一个消防栓。

尽管完全自动驾驶汽车需要一段时间才能进入市场，但是人工智能已经在改变汽车的内部结构。前置摄像头可以识别车内的人，追踪司机的眼睛位置，看他是否睡着或走神，甚至还能读懂司机唇语。汽车外的传感器和摄像头可以利用室内技术提高安全性。例如，如果另一辆车要闯红灯，汽车就会警示有“交通危险”。它还会语音提示，比如“小心！有一辆摩托车靠近中间车道！“以提醒司机，以防他或她想换车道。“即使还无法做到完全自动驾驶，但是汽车会有很多‘守护’的功能，”夏普罗说道。

确实，自动驾驶汽车公司的一个主要目标就是让驾驶变得更安全。优步高级工程经理、卡内基梅隆大学研究教授杰夫·施奈德表示，94%的车祸都是人为失误造成的。他指出，导致事故的原因有一半是由于识别错误造成的，司机没有集中注意力或者没有注意到过来的东西。另一半则是决策失误的结果：司机开得太快，或者错误判断了路况。

根据施耐德的说法，自动驾驶汽车可以解决这两种类型的错误。使用传感器、雷达、摄像机、激光雷达（一种遥感系统）和其他工具可以减少识别问题。这些汽车可以看到物体和周围物体的3D定位，接收到360度高清全景影像，还能获取其他相关数据，比如物体的速度。与此同时，前沿的计算系统还会分析驾驶环境，从而做出正确的驾驶决策。

一种促进准确性的方法是在系统中加入冗余。举个例子，如果道路标识很模糊，系统就会采取措施确保自动驾驶汽车不会“困惑”。施耐德说，这辆车自带的地图便会告诉它，在那个位置有一个路标。此外，这些车辆还会通过大量的数据，训练自己在雨雪天气、雨夹雪和洪水等各种天气条件下行驶。自动驾驶汽车公司甚至会使用电脑生成的条件来训练汽车，让它们在诸如日落这样会妨碍视线的情况下行驶。英伟达公司夏普罗称：“在短短5个小时内，我们就能完成超过30万英里的驾驶任务，并在仅仅两天内完成在美国每条公路上的算法测试。”

可以肯定的是，对于汽车而言这些都是十分复杂的任务。施耐德称：“假设自己是无人驾驶汽车的编码员，那些过马路的人、道路上的其他车辆、广告牌、交通标志以及汽车、自行车和行人等交通工具统统都需要考虑到。”

无人驾驶汽车时代的安全问题

施耐德表示，对于那些认为全自动驾驶汽车是“白日梦”的怀疑者来说，回顾下自动驾驶汽车的发展历程兴许会有用。早在20世纪80年代，卡内基梅隆大学的NavLab项目就已经为货车配备了用于自动驾驶和辅助驾驶的计算机和传感器。他说：“在当时那个机器人的时代，规则就是让视频持续播放，以防出现什么好事。”施耐德说，1995年，卡内基梅隆大学进行了从匹兹堡到南加州的“No Hands Across America”无人驾驶汽车测试，98%自动驾驶，其中完成了没有人类参与独自驾驶了70英里的路程。

2000年，学校的研究中心开始转移到越野车辆。车辆上添加了GPS卫星定位系统和激光雷达，有了这些功能车辆便可以更容易地定位物体并绕过它们。7年之后，在DARPA“无人驾驶汽车大赛”中，又有了一项重大突破，车辆中添加了对驾驶环境全面识别的功能。“自此，人工智能向前迈出了重要的一步。”卡耐基梅隆大学最终赢得了比赛。他说，正是在这个时候，谷歌才意识到自动驾驶汽车的潜力，并开启了自动驾驶汽车项目。自那以后，人工智能、机器学习和深度学习都变得越来越好。

不过，驾驶自动驾驶汽车消费者会感到舒适吗？施耐德表示，基于优步在匹兹堡和凤凰城测试无人驾驶汽车的经验，公众似乎对乘坐这类汽车持开放态度。他说，虽然最初有人担心人们会害怕这些车，但是“我们发现情况恰恰相反。”例如，由于乘客无法选择自动驾驶汽车的Uber，一些顾客会在叫车时追赶这些自动汽车，希望能搭上它们。

然而，商业模式可能会阻碍自动驾驶汽车在大众市场的发展。就目前而言，拥有一辆汽车在任何地方都比打车更省钱。施耐德说：“如果你只关注数字，那么在经济上，打车并不比拥有自己的汽车便宜。”“但是，当自动驾驶汽车正式开始工作，并且随处可见时……拥有一辆汽车就没有那么大的意义了。”

选自：Wharton 

翻译：网易见外翻译机器人 

审校：秦昕

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