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自動(dòng)駕駛將完成最后的拼圖？
時(shí)間:2016-03-14 18:52:11 來(lái)源:深圳市智慧安防行業(yè)協(xié)會(huì ) 作者:廣州日報
隨著(zhù)人工智能完善，自動(dòng)駕駛有望十年內普及。自動(dòng)駕駛模式下，車(chē)內乘客可以做喜歡做的事情。
自動(dòng)駕駛將完成最后的拼圖？
李書(shū)福、李彥宏提案為自動(dòng)駕駛立法，人工智能谷歌Alpha Go圍棋挑戰擊敗人類(lèi)
自動(dòng)駕駛向來(lái)是焦點(diǎn)。不管是傳統車(chē)企，還是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都不愿意在這一領(lǐng)域落后。但是，立法、人工智能、成本、技術(shù)可靠性一直是自動(dòng)駕駛普及的攔路虎，尤其在立法和人工智能上，一度看不見(jiàn)希望。這一局面在今年出現戲劇性的轉變，包括中國、美國、韓國在內的多個(gè)國家出現為自動(dòng)駕駛立法的呼吁。谷歌則推出名為AlphaGo的人工智能程序，在人類(lèi)智能最后一塊“堡壘”——圍棋上挑戰人類(lèi)。此前，圍棋是公認計算機不可能戰勝人類(lèi)的對弈性棋類(lèi)。在2016年的春天里，自動(dòng)駕駛迎來(lái)其最重要的兩塊拼圖。
自動(dòng)駕駛重塑汽車(chē)行業(yè)
不管中國、美國、日本，又或是德國、日本、歐盟都難以拒絕自動(dòng)駕駛。原因很簡(jiǎn)單，利用自動(dòng)駕駛技術(shù)實(shí)現的高速公路列隊行駛研究表明，在速度不超過(guò)100公里/小時(shí)的情況下，前后車(chē)間距離可以有效控制在5米以?xún)?，這將進(jìn)一步解決高速或城市環(huán)線(xiàn)道路上的交通擁堵問(wèn)題。自動(dòng)駕駛還可以提高燃油經(jīng)濟性高達15%~20%，并能從根本上糾正駕駛錯誤，減少95%以上的交通事故。
在解決擁堵和霧霾上，自動(dòng)駕駛有著(zhù)無(wú)與倫比的優(yōu)勢，這也是這一汽車(chē)技術(shù)發(fā)展備受關(guān)注的原因所在。今年兩會(huì )上，吉利李書(shū)福和百度李彥宏紛紛為其“站臺”，呼呼中國盡快進(jìn)行立法。在美國，美國聯(lián)邦政府已經(jīng)著(zhù)手制定自動(dòng)駕駛汽車(chē)的監管規定。在韓國，自動(dòng)駕駛車(chē)輛獲得許可能進(jìn)行上路測試。日本提出要在2020年實(shí)現自動(dòng)駕駛方面的立法，歐盟也在進(jìn)行讓自動(dòng)駕駛車(chē)輛合法上路的研究。在德國，自動(dòng)駕駛出現在寶馬為慶祝其百年生辰專(zhuān)門(mén)推出的BMW VISION NEXT 100概念車(chē)上。某種程度上，自動(dòng)駕駛能重塑整個(gè)汽車(chē)行業(yè)。這也就不難理解，傳統汽車(chē)制造上和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都對自動(dòng)駕駛如此熱心。
Alpha Go也是自動(dòng)駕駛的突破
對于消費者而言，自動(dòng)駕駛可以解放駕駛員，使之更有效地利用車(chē)內時(shí)間——或休閑或工作。自動(dòng)駕駛還可以為年邁者及殘障人士的獨立出行提供解決方案。同時(shí)，由于駕駛機構的減少，車(chē)內空間利用率能進(jìn)一步提升。車(chē)內空間利用率的提升，能讓消費者降低對大車(chē)的渴求，進(jìn)而減少用于生產(chǎn)汽車(chē)的資源。唯一犧牲是駕駛樂(lè )趣，但在交通擁堵的上下班途中，駕駛往往是負擔而不再是樂(lè )趣。
自動(dòng)駕駛的大部分基礎技術(shù)已經(jīng)驗證完畢，部分還已經(jīng)在汽車(chē)上推廣和普及，包括自適應巡航、帶全力剎車(chē)的安全系統、全車(chē)雷達、盲區監測、自動(dòng)泊車(chē)、車(chē)道偏離輔助、交通標志信息采集等。人工智能——自動(dòng)駕駛的核心技術(shù)，也正在取得突破，谷歌Alpha Go在圍棋項目上全面挑戰人類(lèi)。
自動(dòng)駕駛要求人工智能具備較高的推理和判斷力，并從根本上不犯錯。斯坦福大學(xué)教授克里斯·格迪斯表示，開(kāi)車(chē)的時(shí)候會(huì )發(fā)生許多“奇奇怪怪的事”，而且，不可避免，會(huì )遭遇倫理問(wèn)題和“死亡算法”。國外實(shí)驗室假設過(guò)多種情形，最受爭議的一個(gè)情形是：一個(gè)小孩跑步橫穿馬路，自動(dòng)駕駛是選擇“撞死小孩”，還是“翻車(chē)導致車(chē)內乘客死亡”？
在圍棋上挑戰人類(lèi)，并不等同于人工智能能夠解決車(chē)輛行駛中遇到的所有問(wèn)題，但已指明了方向。谷歌Alpha Go并不是做“窮舉計算”，而是采用學(xué)習算法，通過(guò)比較以往“經(jīng)驗”，選擇最有利的一種選擇，且只做“下一步”考慮。在此基礎上，通過(guò)“價(jià)值評估”，選擇“優(yōu)勢最大”的一種。在自動(dòng)駕駛上，或許就是選擇造成損傷最低的一種。但是，人工選擇損傷最低的一種，未必就是駕駛員愿意看到的結果，而這正是矛盾和分歧所在。谷歌Alpha Go假如運用在自動(dòng)駕駛上，還要進(jìn)行大量路試以汲取經(jīng)驗。
中國呼吁為自動(dòng)駕駛立法
谷歌一直在進(jìn)行自動(dòng)駕駛車(chē)輛的路試工作，并開(kāi)展有七年時(shí)間。中國企業(yè)說(shuō)不著(zhù)急肯定是假話(huà)。李書(shū)福和李彥宏的兩會(huì )提案中，便提及“盡快修訂和完善無(wú)人駕駛相關(guān)的法律法規，為無(wú)人駕駛汽車(chē)的研發(fā)、測試和商業(yè)化應用提供制度保障”，建議“積極組織開(kāi)展無(wú)人駕駛汽車(chē)測試的試點(diǎn)工作”。
立法是自動(dòng)駕駛普及的關(guān)鍵一步。除為開(kāi)放路試之外，李書(shū)福建議，公安部負責駕駛員駕駛行為的相關(guān)法規，可以研究如何允許駕駛員在車(chē)輛自動(dòng)駕駛情況下雙手離開(kāi)方向盤(pán)，從事駕駛以外的活動(dòng)，如睡覺(jué)或工作。工信部負責車(chē)輛安全，涉及車(chē)輛安全強制認證要求，質(zhì)檢總局負責的產(chǎn)品召回中關(guān)于產(chǎn)品安全的要求等。一旦決定放開(kāi)自動(dòng)駕駛，還要綜合考慮如何制定相關(guān)的產(chǎn)業(yè)政策，包括技術(shù)路線(xiàn)、行業(yè)標準、安全規范、交通執法、保險責任等各個(gè)層面。也要考慮城市規劃方面的立法，包括基礎設施改造，智能交通規劃，智慧城市的規劃等，并慎重考慮廠(chǎng)家、駕駛員、行人、保險公司等方面的權責界限。
人類(lèi)的信任
才是最后一塊拼圖
不用擔心自動(dòng)駕駛明天就會(huì )來(lái)臨。目前，自動(dòng)駕駛的成本還是居高不下。根據估算，提供完全的自動(dòng)駕駛系統，一輛汽車(chē)的制造成本要高出1萬(wàn)美元。業(yè)界預期，至少還需要10年，自動(dòng)駕駛才會(huì )在市場(chǎng)上初步普及，不僅僅因為制造成本降低了，還由于要進(jìn)一步驗證技術(shù)的可靠性。
不過(guò)，成本和可靠性向來(lái)不是問(wèn)題，隨著(zhù)大批量生產(chǎn)，這兩個(gè)問(wèn)題會(huì )逐一得到解決。自動(dòng)駕駛普及的關(guān)鍵還是法律的認可和人工智能的完善，并處理好自動(dòng)駕駛面臨的全部倫理問(wèn)題?！霸谖＜鼻闆r下，你是否能夠接受自動(dòng)駕駛做出的決定？”記者在朋友圈里做一個(gè)小范圍調查，結果顯示，在收到的125份回復當中，有115人選擇“不能接受”。谷歌Alpha Go讓人們看到人工智能的巨大潛力，尤其是在自動(dòng)駕駛上運用。但是，人類(lèi)的信任始終還是一個(gè)問(wèn)題。
自動(dòng)駕駛將完成最后的拼圖？
李書(shū)福、李彥宏提案為自動(dòng)駕駛立法，人工智能谷歌Alpha Go圍棋挑戰擊敗人類(lèi)
自動(dòng)駕駛向來(lái)是焦點(diǎn)。不管是傳統車(chē)企，還是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都不愿意在這一領(lǐng)域落后。但是，立法、人工智能、成本、技術(shù)可靠性一直是自動(dòng)駕駛普及的攔路虎，尤其在立法和人工智能上，一度看不見(jiàn)希望。這一局面在今年出現戲劇性的轉變，包括中國、美國、韓國在內的多個(gè)國家出現為自動(dòng)駕駛立法的呼吁。谷歌則推出名為AlphaGo的人工智能程序，在人類(lèi)智能最后一塊“堡壘”——圍棋上挑戰人類(lèi)。此前，圍棋是公認計算機不可能戰勝人類(lèi)的對弈性棋類(lèi)。在2016年的春天里，自動(dòng)駕駛迎來(lái)其最重要的兩塊拼圖。
自動(dòng)駕駛重塑汽車(chē)行業(yè)
不管中國、美國、日本，又或是德國、日本、歐盟都難以拒絕自動(dòng)駕駛。原因很簡(jiǎn)單，利用自動(dòng)駕駛技術(shù)實(shí)現的高速公路列隊行駛研究表明，在速度不超過(guò)100公里/小時(shí)的情況下，前后車(chē)間距離可以有效控制在5米以?xún)?，這將進(jìn)一步解決高速或城市環(huán)線(xiàn)道路上的交通擁堵問(wèn)題。自動(dòng)駕駛還可以提高燃油經(jīng)濟性高達15%~20%，并能從根本上糾正駕駛錯誤，減少95%以上的交通事故。
在解決擁堵和霧霾上，自動(dòng)駕駛有著(zhù)無(wú)與倫比的優(yōu)勢，這也是這一汽車(chē)技術(shù)發(fā)展備受關(guān)注的原因所在。今年兩會(huì )上，吉利李書(shū)福和百度李彥宏紛紛為其“站臺”，呼呼中國盡快進(jìn)行立法。在美國，美國聯(lián)邦政府已經(jīng)著(zhù)手制定自動(dòng)駕駛汽車(chē)的監管規定。在韓國，自動(dòng)駕駛車(chē)輛獲得許可能進(jìn)行上路測試。日本提出要在2020年實(shí)現自動(dòng)駕駛方面的立法，歐盟也在進(jìn)行讓自動(dòng)駕駛車(chē)輛合法上路的研究。在德國，自動(dòng)駕駛出現在寶馬為慶祝其百年生辰專(zhuān)門(mén)推出的BMW VISION NEXT 100概念車(chē)上。某種程度上，自動(dòng)駕駛能重塑整個(gè)汽車(chē)行業(yè)。這也就不難理解，傳統汽車(chē)制造上和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都對自動(dòng)駕駛如此熱心。
Alpha Go也是自動(dòng)駕駛的突破
對于消費者而言，自動(dòng)駕駛可以解放駕駛員，使之更有效地利用車(chē)內時(shí)間——或休閑或工作。自動(dòng)駕駛還可以為年邁者及殘障人士的獨立出行提供解決方案。同時(shí)，由于駕駛機構的減少，車(chē)內空間利用率能進(jìn)一步提升。車(chē)內空間利用率的提升，能讓消費者降低對大車(chē)的渴求，進(jìn)而減少用于生產(chǎn)汽車(chē)的資源。唯一犧牲是駕駛樂(lè )趣，但在交通擁堵的上下班途中，駕駛往往是負擔而不再是樂(lè )趣。
自動(dòng)駕駛的大部分基礎技術(shù)已經(jīng)驗證完畢，部分還已經(jīng)在汽車(chē)上推廣和普及，包括自適應巡航、帶全力剎車(chē)的安全系統、全車(chē)雷達、盲區監測、自動(dòng)泊車(chē)、車(chē)道偏離輔助、交通標志信息采集等。人工智能——自動(dòng)駕駛的核心技術(shù)，也正在取得突破，谷歌Alpha Go在圍棋項目上全面挑戰人類(lèi)。
自動(dòng)駕駛要求人工智能具備較高的推理和判斷力，并從根本上不犯錯。斯坦福大學(xué)教授克里斯·格迪斯表示，開(kāi)車(chē)的時(shí)候會(huì )發(fā)生許多“奇奇怪怪的事”，而且，不可避免，會(huì )遭遇倫理問(wèn)題和“死亡算法”。國外實(shí)驗室假設過(guò)多種情形，最受爭議的一個(gè)情形是：一個(gè)小孩跑步橫穿馬路，自動(dòng)駕駛是選擇“撞死小孩”，還是“翻車(chē)導致車(chē)內乘客死亡”？
在圍棋上挑戰人類(lèi)，并不等同于人工智能能夠解決車(chē)輛行駛中遇到的所有問(wèn)題，但已指明了方向。谷歌Alpha Go并不是做“窮舉計算”，而是采用學(xué)習算法，通過(guò)比較以往“經(jīng)驗”，選擇最有利的一種選擇，且只做“下一步”考慮。在此基礎上，通過(guò)“價(jià)值評估”，選擇“優(yōu)勢最大”的一種。在自動(dòng)駕駛上，或許就是選擇造成損傷最低的一種。但是，人工選擇損傷最低的一種，未必就是駕駛員愿意看到的結果，而這正是矛盾和分歧所在。谷歌Alpha Go假如運用在自動(dòng)駕駛上，還要進(jìn)行大量路試以汲取經(jīng)驗。
中國呼吁為自動(dòng)駕駛立法
谷歌一直在進(jìn)行自動(dòng)駕駛車(chē)輛的路試工作，并開(kāi)展有七年時(shí)間。中國企業(yè)說(shuō)不著(zhù)急肯定是假話(huà)。李書(shū)福和李彥宏的兩會(huì )提案中，便提及“盡快修訂和完善無(wú)人駕駛相關(guān)的法律法規，為無(wú)人駕駛汽車(chē)的研發(fā)、測試和商業(yè)化應用提供制度保障”，建議“積極組織開(kāi)展無(wú)人駕駛汽車(chē)測試的試點(diǎn)工作”。
立法是自動(dòng)駕駛普及的關(guān)鍵一步。除為開(kāi)放路試之外，李書(shū)福建議，公安部負責駕駛員駕駛行為的相關(guān)法規，可以研究如何允許駕駛員在車(chē)輛自動(dòng)駕駛情況下雙手離開(kāi)方向盤(pán)，從事駕駛以外的活動(dòng)，如睡覺(jué)或工作。工信部負責車(chē)輛安全，涉及車(chē)輛安全強制認證要求，質(zhì)檢總局負責的產(chǎn)品召回中關(guān)于產(chǎn)品安全的要求等。一旦決定放開(kāi)自動(dòng)駕駛，還要綜合考慮如何制定相關(guān)的產(chǎn)業(yè)政策，包括技術(shù)路線(xiàn)、行業(yè)標準、安全規范、交通執法、保險責任等各個(gè)層面。也要考慮城市規劃方面的立法，包括基礎設施改造，智能交通規劃，智慧城市的規劃等，并慎重考慮廠(chǎng)家、駕駛員、行人、保險公司等方面的權責界限。
人類(lèi)的信任
才是最后一塊拼圖
不用擔心自動(dòng)駕駛明天就會(huì )來(lái)臨。目前，自動(dòng)駕駛的成本還是居高不下。根據估算，提供完全的自動(dòng)駕駛系統，一輛汽車(chē)的制造成本要高出1萬(wàn)美元。業(yè)界預期，至少還需要10年，自動(dòng)駕駛才會(huì )在市場(chǎng)上初步普及，不僅僅因為制造成本降低了，還由于要進(jìn)一步驗證技術(shù)的可靠性。
不過(guò)，成本和可靠性向來(lái)不是問(wèn)題，隨著(zhù)大批量生產(chǎn)，這兩個(gè)問(wèn)題會(huì )逐一得到解決。自動(dòng)駕駛普及的關(guān)鍵還是法律的認可和人工智能的完善，并處理好自動(dòng)駕駛面臨的全部倫理問(wèn)題?！霸谖＜鼻闆r下，你是否能夠接受自動(dòng)駕駛做出的決定？”記者在朋友圈里做一個(gè)小范圍調查，結果顯示，在收到的125份回復當中，有115人選擇“不能接受”。谷歌Alpha Go讓人們看到人工智能的巨大潛力，尤其是在自動(dòng)駕駛上運用。但是，人類(lèi)的信任始終還是一個(gè)問(wèn)題。
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