事故背后，留給無人駕駛的路還很長

□文/劉京運

任何技術(shù)的成熟應(yīng)用都不是一蹴而就的，這中間必將經(jīng)歷一段漫長而艱辛的發(fā)展歷程，無人駕駛也不例外。面對頻頻發(fā)生的交通事故，公眾對無人駕駛增添了幾分擔(dān)憂和質(zhì)疑，這背后反映出了高昂的發(fā)展代價與期望的發(fā)展成果之間的矛盾，而如何化解這一矛盾，需要我們在今后很長一段時間里冷靜思考。

美國當(dāng)?shù)貢r間5月4日（周五）下午，在亞利桑那州錢德勒發(fā)生了一起嚴(yán)重的交通事故。一輛銀灰色本田轎車與一輛處于自動駕駛模式下的Waymo測試車“迎頭”相撞，事故導(dǎo)致本田轎車車頭部分嚴(yán)重受損，Waymo測試車左前輪斷軸側(cè)傾。

Waymo成立于2016年12月13日，其前身是Alphabet旗下的谷歌無人駕駛汽車項目，由于“師出名門”，因此Waymo一直被外界看做是無人駕駛領(lǐng)域的排頭兵。

Waymo事故現(xiàn)場（圖源：ABC 15 Arizona）

“Waymo”寓意“A new way forward in mobility”（未來嶄新機動方式），但高昂的雄心終究抵不過世俗的非議，在事故發(fā)生后，Waymo迅速被輿論的浪潮淹沒。盡管警方第一時間出面澄清Waymo測試車無事故責(zé)任，但面對接連發(fā)生的交通事故，公眾顯然對無人駕駛的安全性產(chǎn)生了懷疑。

意外頻頻發(fā)生，巨頭紛紛“落難”

2018年或?qū)⑤d入無人駕駛的發(fā)展史冊，盡管它并不光彩。

Uber過不去的“3月坎”

美國當(dāng)?shù)貢r間3月18日晚，Uber無人駕駛測試車在亞利桑那州坦佩市郊區(qū)，與一名橫穿馬路的中年婦女相撞，事故導(dǎo)致該女子不幸身亡。

這是人類歷史上第一起無人駕駛車致人死亡事件，其意義和影響都遠遠大于事件本身。

事故發(fā)生后，Uber緊急叫停了所有無人駕駛車測試，并積極配合警方展開詳細調(diào)查。調(diào)查結(jié)果顯示，事故發(fā)生時，Uber無人駕駛測試車正處于自動駕駛狀態(tài)。尷尬的是，就在事故發(fā)生前一周，Uber和Waymo還在一起呼吁美國國會盡快通過立法，加速無人駕駛車的市場化進程。

無獨有偶，早在2017年3月，Uber無人駕駛測試車就在亞利桑那州發(fā)生過一起交通事故，但好在那次事故并沒有造成嚴(yán)重的人員傷亡。時隔一年，事故再次發(fā)生，后果更加嚴(yán)重，而這一切在業(yè)界專家看來，都并非無法避免。

特斯拉 Model X事故現(xiàn)場（圖源：ABC News）

就在Uber無人駕駛測試車致人死亡事件發(fā)生短短兩周后，Uber自動駕駛部門高管Lior Ron被曝即將離職，相關(guān)細節(jié)Uber方面沒有給出任何答復(fù)。但可以看出，此次事件對Uber造成的負面影響，在短時間內(nèi)將無法消除。

美國當(dāng)?shù)貢r間5月7日，警方公布了Uber無人駕駛測試車致人死亡事件的最新調(diào)查結(jié)果，確認當(dāng)時無人駕駛車檢測到了行人的存在，但并未采取任何制動措施。隨后，Uber方面也證實了這一說法。

當(dāng)一切矛頭都指向Uber時，這個曾經(jīng)欣欣向榮的科技公司陷入了可怕的陰霾。

特斯拉撕不掉的“爭議標(biāo)簽”

在燃油時代掀起新能源浪潮，在造車之余實現(xiàn)航天夢想，埃隆·馬斯克（Elon Musk）特立獨行的作風(fēng)不僅鼓舞了一批青年人，更影響了他自己的“孩子”——特斯拉（Tesla）。

談及特斯拉，人們往往會聯(lián)想到兩個關(guān)鍵詞，“電動汽車”和“自動駕駛”。顯然，大多數(shù)人都更關(guān)心后者。自動駕駛，這一令許多老牌造車大廠都不敢輕易嘗試的炫酷“黑科技”，率先在特斯拉Model系列車型上成為了標(biāo)配。

特斯拉無疑成為了“第一個吃螃蟹的人”，但這背后的艱辛或許只有馬斯克自己體會最深。

美國當(dāng)?shù)貢r間3月23日，在加利福尼亞州山景城101高速公路上發(fā)生了一起嚴(yán)重的交通事故。一輛高速行駛中的特斯拉Model X與路邊隔離帶相撞，導(dǎo)致車頭部分完全損毀，并引發(fā)電池起火，駕駛員不幸遇難。

事故發(fā)生一周后，特斯拉方面確認：事故發(fā)生時，AutoPilot處于運行狀態(tài)。

盡管特斯拉方面強調(diào)，事故的發(fā)生與駕駛員操作不當(dāng)有關(guān)，但公眾對這一說法似乎并不買賬。

事實上，關(guān)于特斯拉AutoPilot的爭議由來已久。從嚴(yán)格意義上來講，特斯拉的AutoPilot只能算作輔助駕駛，而并非自動駕駛。但近年來輔助駕駛打著“自動駕駛”旗號的宣傳推廣，讓消費者對于這種輔助駕駛的信任度愈發(fā)高漲，從而導(dǎo)致在駕駛過程中注意力愈加渙散，當(dāng)真正需要人為接管車輛時無法及時介入，最終釀成事故。

盡管特斯拉依舊對AutoPilot信心滿滿，但AutoPilot似乎已不再像當(dāng)初那樣光鮮亮麗。

入春以來，短短兩個月內(nèi)相繼發(fā)生多起事故，這讓當(dāng)初那些為無人駕駛振臂高呼的狂熱支持者感到心寒。

無人駕駛已過“鮐背之年”

關(guān)于無人駕駛的探討，早在上世紀(jì)初就已經(jīng)開始了。

近年來，隨著以人工智能為代表的科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，無人駕駛技術(shù)的相關(guān)應(yīng)用迅速普及，這讓很多人誤以為無人駕駛是一項新興技術(shù)。實則不然，迄今為止，無人駕駛已經(jīng)走過了近百年的發(fā)展歷程。

早在汽車剛剛誕生之日起，人們就已經(jīng)展開了關(guān)于無人駕駛的研究。

首輛無人駕駛汽車

1925年，美國陸軍電子工程師Francis P.Houdina率先提出通過無線電遠程操控汽車的想法，并付諸于現(xiàn)實。據(jù)《紐約時報》記載，經(jīng)過改裝的無人駕駛車可以通過無線電操控發(fā)動引擎、轉(zhuǎn)動齒輪并實現(xiàn)鳴笛，“好像一只幽靈的手握在方向盤上”。

無人駕駛汽車的早期構(gòu)想

1939年，在紐約世博會上，美國通用汽車公司展示了對未來汽車的構(gòu)想。當(dāng)時的通用汽車公司表示，在1960年，美國的汽車將具備自動駕駛功能，當(dāng)車輛駛?cè)敫咚俟窌r，可開啟自動駕駛模式，當(dāng)車輛行駛至高速公路出口附近時，可恢復(fù)為人工駕駛。

1953年，美國科幻小說作家艾薩克·阿西莫夫（Lsaac Asimov）發(fā)表了名為《Sally》的短篇小說，書中描述了他對2057年人類社會的構(gòu)想，其中包括無人駕駛汽車與主人之間的動人故事。該小說一經(jīng)發(fā)表便引發(fā)了人們對無人駕駛汽車的再次關(guān)注，因此，艾薩克·阿西莫夫也曾被很多人誤認為是“無人駕駛”概念的發(fā)明者。

1956年，美國通用汽車公司對外展示了一款名為Firebird II的概念車，這也是世界上首款配備安全防護和自動導(dǎo)航系統(tǒng)的概念車。

1958年，美國通用汽車公司對外展示了擁有自動駕駛功能的第三代Firebird概念車，英國廣播公司現(xiàn)場直播了當(dāng)時的路測過程。當(dāng)時車輛的操控原理很簡單，即通過預(yù)先布置在路面中的線纜向車輛接收器發(fā)送脈沖信號。

智能導(dǎo)航替代遠程操控

1966年，美國斯坦福大學(xué)SRI人工智能研究中心發(fā)明了一款名為Shakey的多功能機器，可執(zhí)行開關(guān)燈等簡單的操作，由于其內(nèi)置傳感器和軟件系統(tǒng)，因此被外界視為“開創(chuàng)了自主自動導(dǎo)航功能的先河”。

1969年，被譽為“人工智能之父”的美國科學(xué)家約翰·麥卡錫（John McCarthy）在一篇名為“電腦控制汽車”的文章中描述了自動駕駛的相關(guān)設(shè)想，其中包含利用攝像機數(shù)據(jù)輔助導(dǎo)航等觀點，這與當(dāng)今自動駕駛控制原理相類似。

1977年，日本筑波工程研究實驗室成功研制出全球首款基于攝像機進行自動導(dǎo)航的無人駕駛汽車。該車可通過攝像頭識別道路上的導(dǎo)航標(biāo)記，從而沿標(biāo)記信息的軌跡行駛。

視覺技術(shù)水平提升

20世紀(jì)90年代初，德國慕尼黑聯(lián)邦國防大學(xué)的恩斯特·迪克曼斯（Ernst Dickmanns）教授，帶領(lǐng)研究團隊研制出了可在實際道路中安全行駛的無人駕駛汽車，安全行駛里程達1000公里。該車可通過攝像機和傳感器實時監(jiān)測道路環(huán)境，這對無人駕駛汽車的發(fā)展而言具有極其重要的意義。

1998年，意大利帕爾馬大學(xué)視覺實驗室，成功研制出依利用體視覺系統(tǒng)運行的無人駕駛汽車，在長達2000公里的路測中，有94%的路程為自動駕駛，平均時速高達90公里/小時，最高時速可達123公里/小時。

硬件設(shè)備發(fā)展迅速

2005年，斯坦福大學(xué)研制的無人駕駛汽車成功完成了穿越沙漠的挑戰(zhàn)，該車不僅搭載了攝像機，還配備了激光測距儀、GPS傳感器、雷達遠程視距和英特爾奔騰M處理器等硬件設(shè)備。

自此，無人駕駛汽車搭載的硬件設(shè)備不斷豐富，運行原理也愈加復(fù)雜，行業(yè)間競爭日趨激烈，尤其是進入二十一世紀(jì)以后，各大互聯(lián)網(wǎng)巨頭和硬件廠商紛紛涌入無人駕駛領(lǐng)域，“百家爭鳴”的局面逐漸形成。

無人駕駛領(lǐng)域的最新動態(tài)

盡管諸如谷歌、百度這樣的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)擁有雄厚的技術(shù)積淀，但創(chuàng)業(yè)公司與高等院校的實力同樣不容小覷。

Drive.ai推出無人駕駛出租車服務(wù)

美國當(dāng)?shù)貢r間5月7日，Drive.ai對外宣布將于7月在德克薩斯州弗里斯克市部署無人駕駛出租車。

Drive.ai成立于2015年，是一家位于硅谷的人工智能創(chuàng)業(yè)公司，最早由來自斯坦福大學(xué)的8名人工智能研究員創(chuàng)建，致力于無人駕駛汽車的開發(fā)和研究。目前，吳恩達擔(dān)任該公司董事一職。

Drive.ai即將部署的無人駕駛出租車改裝自日產(chǎn)NV200車型，可同時兼顧載人與載貨功能。不僅如此，該車還搭載了10個攝像頭、4個激光雷達以及2個毫米波雷達，可充分保障對路面情況的實時監(jiān)測。此外，車身外部噴有橙色漆面，并搭載了4塊LED顯示屏，在提高識別度的同時，提供了更好的人機交互體驗。

據(jù)悉，在運營初期，Drive.ai無人駕駛出租車將配有隨車監(jiān)護員，但在后續(xù)階段，將逐漸取消監(jiān)護員跟車制。對于這一運營計劃，吳恩達坦言，目前無人駕駛系統(tǒng)在特定復(fù)雜場景下的判斷力，還無法與人類司機相媲美，今后仍需大量數(shù)據(jù)對無人駕駛系統(tǒng)進行訓(xùn)練，以逐漸完善各項功能。

Drive.ai方面表示，希望其推出的無人駕駛出租車服務(wù)，能夠像當(dāng)初轉(zhuǎn)向燈的發(fā)明一樣，成為全行業(yè)的新標(biāo)準(zhǔn)。

MIT推出新型自動駕駛導(dǎo)航系統(tǒng)，可擺脫對地圖的依賴

近日，來自麻省理工學(xué)院的CSAIL團隊開發(fā)了一款名為MapLite的自動駕駛框架系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以幫助無人駕駛汽車，在導(dǎo)航地圖上尚未記載的非鋪裝路面安全行駛。

MapLite可將GPS數(shù)據(jù)與傳感器信息相結(jié)合，對車輛前方35米遠的道路情況進行實時監(jiān)測，并規(guī)劃出安全路徑。目前，在普通PC終端，MapLite可操縱汽車以100公里/小時的時速安全行駛。未來，依靠GPU，MapLite有望突破這一速度上限。

CSAIL團隊透露，由于MapLite尚未具備海拔分析功能，因此對山路缺乏應(yīng)對能力。今后，CSAIL團隊將持續(xù)展開更加深入的研究，因為他們希望，有一天，無地圖導(dǎo)航方案可以讓無人駕駛汽車在更廣泛的未知道路上暢行無阻。

據(jù)悉，在5月舉辦的機器人與自動化會議（ICRA）上，CSAIL團隊會介紹關(guān)于MapLite的更多研究細節(jié)。

無人駕駛的“十八般武藝”①該部分內(nèi)容參考文獻：趙陽. 無人駕駛汽車關(guān)鍵技術(shù)[J]. 中國科技博覽, 2011(26):272-272.

無人駕駛技術(shù)的發(fā)展注定是一個漫長而艱辛的歷程，因為它不僅涉及通信、導(dǎo)航和計算機視覺等多學(xué)科知識，還與攝像頭、傳感器和電子芯片等硬件設(shè)備的迭代息息相關(guān)，無論哪一方面存在短板，都會制約整體的發(fā)展速度和水平。

從宏觀層面來看，無人駕駛主要包含導(dǎo)航定位、環(huán)境感知、路徑規(guī)劃和決策控制等四項核心技術(shù)。

導(dǎo)航定位技術(shù)

無人駕駛汽車判斷自身位置的重要途徑就是借助導(dǎo)航系統(tǒng)實現(xiàn)自身定位，因此，導(dǎo)航定位技術(shù)的發(fā)展在一定程度上加快了無人駕駛的發(fā)展進程，并為更好地實現(xiàn)路徑規(guī)劃任務(wù)提供了保障。

具體而言，導(dǎo)航可分為兩種，即自主導(dǎo)航和網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航。

自主導(dǎo)航主要將GPS作為輔助定位工具，在這一過程中，所有的計算工作都在本地完成，因此終端的存儲和計算能力會限制導(dǎo)航水平的提升。

網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航可依靠無線通信網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)信息的實時傳輸，因此復(fù)雜的計算工作可在云端服務(wù)器完成，導(dǎo)航能力較自主導(dǎo)航而言有了大幅提高。

環(huán)境感知技術(shù)

雖然導(dǎo)航定位技術(shù)為無人駕駛汽車指明了前進的道路，但要想實現(xiàn)平安出行，還需要借助環(huán)境感知技術(shù)。

環(huán)境感知技術(shù)主要依靠傳感器實現(xiàn)對自身姿態(tài)和路面信息的檢測，相當(dāng)于為無人駕駛汽車裝上了一雙“眼睛”。

自身姿態(tài)包括速度、加速度和傾角等信息，主要依靠驅(qū)動電機、電子羅盤和陀螺儀等設(shè)備進行檢測。

路面信息主要通過激光雷達和超聲波雷達等設(shè)備進行檢測，但隨著計算機視覺技術(shù)的逐漸成熟，攝像頭在路面信息檢測任務(wù)中，正扮演者著越來越重要的角色。

MapLite自動駕駛系統(tǒng)（圖源：MIT CSAIL）

路徑規(guī)劃技術(shù)

當(dāng)無人駕駛汽車通過環(huán)境感知技術(shù)檢測到前方存在障礙物時，需要借助路徑規(guī)劃技術(shù)實現(xiàn)避障。

路徑規(guī)劃技術(shù)主要分為全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃。

全局路徑規(guī)劃是指在明確道路上已有障礙物的基礎(chǔ)上，規(guī)劃最佳行駛路線，這一過程將優(yōu)化機制與反饋機制實現(xiàn)了良好的結(jié)合。

局部路徑規(guī)劃是指在已知全局路徑的前提下，對局部道路上的突發(fā)情況進行臨時決策，規(guī)劃出新的行駛路徑。

決策控制技術(shù)

無人駕駛汽車如何根據(jù)道路情況和姿態(tài)信息調(diào)整自身“行為”呢？這就要用到?jīng)Q策控制技術(shù)。

決策控制技術(shù)又被稱為“無人駕駛汽車的大腦”，主要依據(jù)環(huán)境感知技術(shù)采集到的各項信息，對車輛的行為作出實時調(diào)整。決策控制技術(shù)主要包含模糊推理、強化學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)。

深度挖掘無人駕駛的應(yīng)用價值

談及“無人駕駛”一詞，我們很容易將它與汽車等交通工具聯(lián)系在一起，但實際上，無人駕駛的應(yīng)用場景，遠不止出行這么簡單。

快遞行業(yè)

目前，國內(nèi)已經(jīng)出現(xiàn)了用于快遞配送的無人駕駛車，并完順利成了路測，有望在不久的將來正式投入運營。由此可以看出，無人駕駛在物流行業(yè)擁有廣闊的應(yīng)用前景，未來或許能夠節(jié)約更多的人力和時間成本。

保潔行業(yè)

對于公園和游樂場等大型戶外場所而言，保潔一直是一個令人頭疼的問題，為此，國內(nèi)一些科技公司推出了無人駕駛掃地機，實現(xiàn)了在人流密集場景中的無障礙工作，為無人駕駛開辟了新的應(yīng)用場景。

關(guān)于無人駕駛的未來

無人駕駛是自動駕駛的終極目標(biāo)。根據(jù)國際汽車工程師學(xué)會（SAEInternational）的劃分，自動駕駛主要分為6個級別（L0—L5）。放眼全球，當(dāng)今自動駕駛技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到了L3級別，即有限制條件的無人駕駛?？梢?，從技術(shù)角度來看，無人駕駛還有很長一段路要走。

而從社會層面來看，無人駕駛的可靠性一直備受質(zhì)疑。公眾能否在短時間內(nèi)接受這一新鮮事物，關(guān)乎著無人駕駛的發(fā)展進程。除此之外，由無人駕駛引發(fā)的交通事故該如何定責(zé)，在網(wǎng)絡(luò)水平相對落后的地區(qū)應(yīng)如何推廣，這些問題都是困擾無人駕駛發(fā)展的重要因素。

盡管無人駕駛尚不完美，但這也不應(yīng)該成為我們放棄的理由。歷史的經(jīng)驗告訴我們，通往成功的道路往往都充滿坎坷。

“路漫漫其修遠兮，吾將上下而求索”。對于無人駕駛領(lǐng)域的從業(yè)者而言，屈原的這句話恰如其分。

當(dāng)技術(shù)變革正在發(fā)生時，我們都是時代的見證者。