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自动驾驶应用倒计时市场化之前需解决的五大挑战

2018-11-28 11:42:41

自动驾驶技术的支持者认为,它将带来道路交通的一场革命——会有更少的交通事故,减少拥堵;对于没有车(没集齐单双号车牌)的用户,还意味着更方便的出行。人们对于交通出行的一些固有观念也很可能会改变。

它们已经行驶在美国的马路上了:特斯拉已配备了自动驾驶模式;Uber 正在匹兹堡试运营自动驾驶出租车,还在测试用于长途运输的自动驾驶卡车;这两天它还在旧金山运行自动驾驶的沃尔沃 XC90,但因未获许可被加州政府叫停。谷歌 Waymo 和克莱斯勒合作的面包车也在四处游走。当然,在这些案例中,车里都有人类驾驶员——按理说他们都应该紧握方向盘,随时注意路况。

各传统汽车厂商——丰田、斯巴鲁、大众、宝马等等,也都在为新车型加入更多的自动驾驶或是智能驾驶辅助功能,比如自动刹车和自动引导转向。雷锋网(公众号:雷锋网)消息,他们计划在 2021 年左右推出全自动驾驶产品。

谷歌自动驾驶项目创始人、前负责人 Sebastian Thrun 说:“我认为自动驾驶是不可阻挡的。”但或许现在还不是谷歌开卖 Waymo 面包车的时候,因为 Thrun 还预计,自动驾驶汽车上路数量超过传统汽车,至少需要 15 年。有人认为要更久。专家们正在衡量实现自动驾驶需面对的主要技术障碍,以及研究如何克服它们。Science news 归纳整理了五大技术难题,雷锋网编译如下:

1. 感知周围环境

对于计算机来说,天气晴朗的高速路跟黄昏、雾霾下的路完全不同。自动驾驶汽车必须在任何天气、任何情况下(比如强光)都能探测出道路属性。MIT 机器人专家 John Leonard 评论道:“我见过有前景的雨中自动驾驶技术,但下雪天气(和雪地)非常困难。” 由此可见,我们离真正的全天候自动驾驶还有一段距离。

对于自动驾驶汽车,车载传感器必须可靠,小巧并且价格不离谱;而且,必须有足够精细的电子地图与它们相配合,这样车辆才能对周围环境作出有效识别和判断。雷锋网获知,在许多国家,地图数据仍然很不完整,这需要付出时间和成本来克服。

John Leonard 正在与丰田合作,帮助汽车对各种情况作出安全的反应。其他很多专家利用车载摄像头收集的数据,来创建及时更新的地图。对此, Leonard 表示:“现代算法靠数据运行,数据就是它们的燃料。”

2.“不期而遇”对特殊状况做出正确反应是一项挑战——比如红灯时交警示意通过。杜克大学机器人实验室负责人 Missy Cummings 认为,简单的基于交通规则的编程,未必能一直奏效,因为不可能事先把所有可能发生的状况都写入代码。

肢体语言和其他环境线索,能帮助人类搞明白并处理这些状况。但对于自动驾驶汽车这很有挑战性——比如说一个即将冲到马路上的小孩。对此 Cummings 表示:“自动驾驶汽车必须学会提取信息,这是 AI 的本质。”

她的团队正在探索一个新方案:能否通过车身上的显示屏,警告行人车辆的下一步行动。但调查结果显示,行人倾向于无视这些新奇玩意儿,仍然只通过传统方法——观察车辆速度,来判断道路安全。

3. 人机交互

即便全自动驾驶汽车已在地平线,在可见的未来,大多数“自动驾驶车”仍只会是半自动驾驶。划分清楚司机和车的责任是一件极高难度的技术活。车怎么通知睡着的司机在它无法处理的状况下接管?车又怎么确认司机已准备好?

对此,荷兰乌特勒支大学(Utrecht University)认知学者 Chris Janssen 说:“某种意义上,司机仍然在专注于驾驶的某些方面,虽然他没有在开车。”他的实验室正在研究:在这样的情形下,人们怎么分配他们的注意力?他们使用 EEG 机器来探索,在开车和乘车两种情况下,人们的大脑分别如何对警报声做反应。Janssen 还对传达命令的时间、以及该命令需要多详细身份感兴趣。

4. 伦理困境

在对自动驾驶汽车伦理问题的探索中,MIT 认知科学家 Iyad Rahwan,强调自私引发的问题:

“买自动驾驶车的人,希望汽车把乘客(自己)放在位。但他们又希望别人的车能把行人(自己)放在位。”

在一个名为 Moral Machine 的网上测试中,参与者需要选择在不同情况下要救谁(经典婆媳问题)。如果行人是老奶奶,这会是一个自动驾驶需要考虑的问题吗(保护的优先级)?如果她不遵守交通规侧呢?社会作为一个整体,必须决定自动驾驶要遵守什么原则和制度。为了让技术跟上伦理,这些决策必须包含道德判断,同时又避免消费者对自动驾驶产生偏见。

5. 网络安全

在 2015 年,黑客让一辆正在圣路易斯(St. Louis)高速公路行驶的吉普车突然停止——它的刹车、方向盘被黑客通过汽车娱乐系统远程控制。该示范证明,即便是传统汽车也有安全漏洞。若被有心人利用,就有可能造成事故。通过云端获取系统更新和地图数据的自动驾驶汽车,会有更大的风险。达特茅斯学院的计算机学家 Sean Smith 表示:“信息处理技术在日常物品中渗透地越多,越难监测它们的安全漏洞。”

除了恐怖分子和谋杀犯, Sean Smith 还能想到其他恶意控制汽车的情景:比方说,黑客剥夺某用户对汽车的控制,以此勒索赎金。

以上就是自动驾驶技术商业化,需要克服的五大挑战。它们看似并不复杂,但解决每一个挑战都需要多学科的研究进展,还需要业界生产方式的进步(比如降低传感器价格),以及全社会的沟通与认知提高(伦理)。

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