未来问题错综复杂 无人驾驶汽车谨慎前行

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上世纪九十年代，在互联网刚刚开始流行时，IT业对“在网络时代，没人知道那是一条狗”这句笑话津津乐道；随着谷歌等行业巨头对汽车智能驾驶技术的关注，在接下来的十年里，人们或许会习惯说：开门上车，系好安全带，然后说出目的地，出发！你可以舒服地坐在椅子上看书品茗，听歌赏景，完全不用理会方向盘，刹车和油门踏板，这时候，开车的不是司机，而是汽车自己。可以想像,在堵车的时候，你对汽车的“无人驾驶”功能该是何等向往。

    这一幕，像极了科幻片。实际上，技术发展促使梦想与现实的距离正在不断缩短。近日，德国柏林自由大学和谷歌先后向外界公布了在汽车无人驾驶技术上取得的成果。

    无人驾驶汽车驶来的速度，超过我们的预期。

    无人驾驶汽车很潇洒

    作为谷歌试图开发一款能够基本取代驾驶员控制车辆的人工智能软件的大胆尝试，包括这辆代号“GoogleFleet1”在内的7辆试验车，至今已经行驶了22万5千多公里，试过驶越举世闻名的旧金山金门桥、市内起伏不定及陡斜的街道，穿梭往来Google不同的办事处，也试过围绕塔霍湖行驶。

    从去年10月起，一辆GoogleFleet在自主状态下安全地从全美国曲折程度第一的道路——旧金山伦巴多大道上行驶而过，唯一的麻烦是在某个十字路口红绿灯前停车过急，造成了一起小小的后追尾事故。除此之外，测试车辆基本没有发生过交通事故。

    整套GoogleFleet自动驾驶设备包括一台放置在车顶的激光测距仪，能够及时精确地绘制出周边200米之内的3D地形图并上传至车载电脑中枢。在挡风镜旁边，技术人员安放了一个视频摄像头用以侦测交通信号灯，以及行人、自行车骑行者等车辆行驶路线上遭遇的移动障碍。4台标准车载雷达，以三前一后的布局分布，负责探测较远处的固定路障。在每台GoogleFleet的左后轮上，还带有一个微型传感器，负责监控车辆是否偏离了GPS导航仪所制定的路线。

    GoogleFleet的电脑资料库中，精确地贮存了每条公路的限速标准以及出入口位置，如果处于一名司机的操控下，GoogleFleet的中央处理系统还会通过扬声器，以柔和悦耳的女声发出类似“接近十字路口，小心行人”的提示。驾驶者只需微微扳动一下方向盘，就可以将GoogleFleet转换为一辆普通的汽车。作为GoogleFleet项目的创始人，斯坦福大学人工智能实验室负责人、谷歌资深工程师塞巴斯蒂安·索伦对这个绝妙的小发明非常满意：“这完全是身处《星舰迷航记》中的感觉。”

    而柏林自由大学无人驾驶汽车名为MIG（为英文“德国制造”的首字母），该车可通过摄像机、激光扫描仪、热传感器、卫星导航等，获取行驶道路上车辆、行人以及交通信号的相关信息。MIG的外形与德国大众帕萨特接近，摄像头被安装在车辆顶部。据悉，该车已完成在城市路况下的行驶测试。不过，为了防止无人驾驶系统发生故障引起交通事故，驾驶员始终在车内跟踪测试。

    MIG的功能很强大，但操作却十分便捷：想“打的”的乘客只要用ipad或智能手机拨打电话，MIG上的全球定位系统就会将乘客的位置报告给车上的电脑，然后制定出前往的最佳路线，并通知乘客它会在多长时间内抵达。

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　如果乘客打算自行驾驶，只要用ipad关闭自动系统，便可仍然享受自驾的乐趣了。

    国内外都在加紧研究

    其实从上世纪80年代起，国外就开始研究无人驾驶技术。

    根据清华大学计算机科学与技术系教授何克忠介绍，2007年，美国国防预先研究计划局举行了名为GrandChallenge的比赛，这是无人驾驶技术发展史中里程碑式的事件。在完全模仿城市道路的环境里，赛程全长96公里，限时6小时。最后，综合考虑安全性和稳定性，卡内基梅隆大学和斯坦福大学分列第一和第二。事实上，谷歌的无人车研制计划就是吸收了斯坦福大学和卡内基梅隆大学的科研人员，比如上文提到的塞巴斯蒂安·索伦。

    在国内，国防科技大学、南京理工大学、浙江大学和清华大学等多家单位也很早开始跟踪和研究无人驾驶技术。其中，清华大学研制的智能车THMR-V，车道线自动跟踪时平均速度每小时100公里，最高速度达到每小时150公里。一汽和国防科技大学以红旗轿车为原型合作研发，在正常交通情况下，高速公路上行驶的红旗轿车自主驾驶最高稳定速度为每小时130公里，最高峰值自主驾驶速度为每小时170公里，具有超车功能。

    2008年，国家自然科学基金委员会的重大研究计划“视听觉信息的认知计算”立项。在官方公布的重点支持项目指南中，首当其冲，即为“无人驾驶车辆智能测试标准与环境设计”。在2009年和2010年，基金委发起、主办了两届中国“智能车未来挑战”比赛。每届比赛都有十余家单位派人、派车参加，竞争激烈。

    其实，如果简单从理论上分析，无人驾驶汽车并不神秘。任何汽车都可以改造成无人驾驶汽车。

    首先，无人驾驶汽车需要安装大量传感器，这是车辆的“眼睛”。无人驾驶系统若想具备与人类同等甚至更高的获取、处理信息能力，必须借助大量传感器。比如，利用基于摄像头的视觉系统获取车辆、障碍物、路标等信息，采用雷达系统和激光扫描仪，探测附近物体并判断它们与车辆的距离。

    然后，一台功能强大的车载计算机必不可少，这好比是车辆的“大脑”。无人驾驶车辆需要借此处理和分析传感器采集到的信息。该计算机还需记录车辆行驶路线的地图和相关信息，通过对比分析采集到的数据与已存信息，指挥车辆正确行驶。同时，车载计算机还需与能够提供更多数据的大型计算机实现互联。

    最后，无人驾驶汽车加速、转向、制动、起停都需计算机控制并由专门的“替身”完成。目前，在大多数测试中，这一任务交由电机完成。例如，一台电机专门负责车辆转向，另一台则负责加速和制动等。

    未来问题错综复杂

    现在来看，人工智能车辆控制系统，它们永远不会疲惫、酗酒、焦躁，或者反应迟钝，拥有360度全景视角，谷歌的工程师们争辩说，它在人类交通运输领域所引发的技术革命，将丝毫不亚于谷歌搜索引擎之于互联网。

    但是，无人驾驶技术要想成功，还有一段路要走。

    盖世汽车总裁陈文凯告诉记者，谷歌带来的是“局外人”的观点以及对精通技术的消费者的理解。

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　虽然汽车制造商们很早就知道可以制造出自动驾驶汽车，但他们一直很谨慎地避免向公众过度宣传此观点，或是预测此类汽车即将面市。

    他指出，实际上各类整车厂和大型零部件公司研发了大量的前沿技术，但是否需要大量产业化批量生产，那要基于实际的需求情况。如果没有太多需求，他们只是将其作为一种储备技术开发而已，比如，自从汽车发明以来，汽车靠方向盘来转向的功能一直沿续至今，实际上，多年前就已有技术，可以靠电子及液压技术进行智能自动调节转向，但一直没有产业化，是因为新技术应用要大幅提高成本，但是消费者用方向盘转向也没有觉得不好。

    从技术上看，尽管目前已经有不少无人车跑出了不错的成绩，但在对复杂环境的适应性、运行的可靠性以及成本控制等方面还远远不足，而这些恰恰是无人车在正式推向市场时必须面对的重要问题。在这些问题没有根本解决之前，厂商和顾客都无法打消相关顾虑。

    无人车辆的研制应尽早与汽车行业协作或结合，以汽车的技术标准进行设计、调试、安装，以提高新增的无人车设备、装置的可靠性。同时，当前无人车设备或装置的价格仍居高不下，民众难以承受。购买1台红外摄像机或激光雷达约需数万元到数十万元，而购买1辆低档汽车也只需几万元。

    而更往远的来看，对无人车的法律伦理问题同样提出了新的挑战。同济大学汽车学院的王宏雁教授是汽车安全方面的专家。她对记者表示，与电脑比较，驾驶员失误也有其反面优势，那就是人类的判断能力。无人驾驶技术永远是将保护车辆和车内人员作为第一要务。而一个驾驶员则可能宁愿牺牲自己的车来保护他人。

    例如，你驾驶时前方有辆车突然打滑，而你已经来不及停车。此时，在你的左边有一辆大卡车，右边则是一群等着过马路的孩子。大多数司机会选择撞向大卡车，以避免撞到行人。而无人驾驶车辆无法识别孩子们——它只会简单地看到这条道路阻力较少，而将车转而冲向这边。这是个极端的例子，但是类似的问题有待解决，只有这样我们才能安心告诉车该往哪儿走，然后轻松享受无人驾驶之旅。

    另外，现有法律都规定，车辆的驾驶者必须是人类，如果一辆汽车上只拥有一个心不在焉的人，和一套可能会出现判断失误的电脑系统，那么一旦出现事故，谁将负责？如果是车内人员操作失误，其责任必然归于该操作员；但如果确是在无人驾驶过程中出现的事故，那责任只能由无人驾驶车辆的生产厂商承担。

郴州老猫