自动驾驶：梦想已经照进现实？
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导读： 自动驾驶是一个美丽的梦想，因为它会带来一场前所未有的智能交通革命。而自动驾驶，又何其艰难。
在自动驾驶领域内，一场前所未有的收购大潮掀起。科技巨头和汽车大鳄争先恐后下注，宛如一场世纪豪赌。
有乐观预测，到2020年自动驾驶或智能辅助驾驶的汽车将达1亿台，而到2025年，自动驾驶汽车产业规模将超万亿美元。全球汽车保有量超过10亿台，是AI技术最大的应用场景，自动驾驶汽车，是人类的伟大梦想。
作者：陈宗周
本文摘编自《AI传奇：人工智能通俗史》，如需转载请联系我们
01 自动驾驶概念与无人车历史
自动驾驶涉及到到无人车，无人车和无人机一样，也是属于AI领域的一大类移动机器人。自动驾驶和无人车的相关概念非常混乱，智能驾驶、自动驾驶、无人驾驶这些名词常常纠缠在一起。
国际汽车工程师协会（SAE International，前身为汽车工程师协会）定义了自动驾驶从0级到5级的6个级别。分别为无自动化驾驶、辅助驾驶、部分自动化驾驶、有条件自动化驾驶、高度自动化驾驶、全自动化驾驶，6个级别一般简称为L0-L5级。
L1到L3级虽然也可以称为智能驾驶，却需要人来处理行驶过程中的情况，不是完全意义上的自动驾驶，更不能称为无人驾驶。
L4级智能驾驶中，汽车可自行处理所有行驶相关任务，但严格限定在封闭停车场或高速专用车道等特定场景，这时可以说是自动驾驶，或者说特定场景的无人驾驶。
L5级是完全自动化的汽车，才可以称为无人驾驶，无人驾驶汽车即无人车。由此可见，智能驾驶概念涵盖很宽，自动驾驶标准很高，而无人驾驶标准最高，是顶级目标。
虽然无人驾驶车有如此高的标准要求，但无人车的研究历史却非常久远。1921年在无线电杂志中就报道过无线电遥控车辆。在第二次世界大战中，苏联的无线电遥控坦克曾投入对芬兰和德国的实战。而英国和德国在二战中同样开发过无线电遥控坦克和其他无人车辆。
上世纪60年代，美国国防部高级研究计划局（DARPA）资助的AI项目中，就有移动机器人Shakey，目标是自主或半自主机器人。Shakey是一个有轮子的平台，装有电视摄像机、传感器和计算机来完成导航等任务，在当时已经是很先进的无人车了。
在20世纪，全球无人车研究项目都主要用于军事，DARPA一直在大规模资助自主陆地车辆（ALV ，即AutonomousLandVehicle）的研究。
02 伊拉克战场引发的无人车挑战赛
进入21世纪，发生了一件对无人驾驶车辆发展起了很大促进作用的大事，让无人车研究迅速从军用扩展到民用。那些年，许多驻伊拉克美军士兵死于路边炸弹，军方对使用智能无人车的需求越来越迫切。
而直到2002年，由军方资助的无人车研制项目已进行了十多年，却只造出几台又笨又慢的样车，令人大失所望。
于是在这一年， DARPA决定另辟蹊径，举办一项奖金为100万美元的公开竞赛，吸引更多的团队投入研究。2003年2月，DARPA局长安东尼·泰瑟尔（Anthony Tether）高调宣布，将于2004年3月在内华达州莫哈维沙漠举行首届智能车挑战大赛(Grand Challenge)。比赛如期举行，却没有一辆智能车跑完全程。
第二年情况大变。DARPA把2005年第二届挑战赛奖金翻番，提升到200万美元。重赏之下必有勇夫，这一年有五辆无人车跑完全程，斯坦福大学的斯坦利（Stanley）无人车夺得桂冠，研发负责人和领队是该校AI实验室主任塞巴斯蒂安·特隆（Sebastian Thrun）。
这位硅谷传奇人物，是德国出生、高中时代就自己编制魔方程序的天才，他与许多著名机器人有关。
1997年他开发的世界上第一个机器人导游，出现在波恩的德意志博物馆。而1998年，他的另一台机器人导游“米勒娃”，又在华盛顿的史密森国家历史博物馆迎宾。2002年，他的护理机器人在匹兹堡附近的疗养院里服务。由于在AI和机器人领域成就显著，他39岁就当选美国工程院院士。
竞赛结束后，斯坦利无人车也被送到史密森国家历史博物馆，这次是在“路上的机器人”永久展区的中心位置展出，以纪念它翻开了自动驾驶历史新的一页。
这场竞赛的结果意义重大。泰瑟尔指出，智能车挑战赛不仅在于打造出军方可马上投入批量生产的智能车，还要激励众多工程设计高手对智能车开发过程中遇到的一系列难题进行攻关研究。
他还说，我们要做的事情，是让那些以技术为由否定智能车可行性的种种说法不攻自破。今后，让人再也不敢说这是做不到的。
03 民用研究趁势而上
泰瑟尔是对的，智能无人车开放性研究不但加速了军用无人车发展进程，还促进相关技术大步走向民用。特隆声称：“这个领域的发展潜力惊人。自控车辆的重要意义将不亚于互联网。” 特隆后来身体力行，加入谷歌公司领导无人车研发团队。
竞赛提供的212.4公里赛道，有急弯、隧道、路口，还有山路，具有很强的实用性。而竞赛中无人车使用的高精度差分GPS、激光传感器、立体摄像、环境感知视觉系统等装备与技术，都是无人车民用进一步研发的技术基础。沿这样的方向，无人车快速从军用走向民用。
谷歌公司动作很快，2009年静悄悄地启动了自动驾驶项目，研发团队领军人物正是塞巴斯蒂安·特隆。在他的领导下，项目进展顺利，到2010年，谷歌的自动车已经经过了14万英里的测试。
2012年4月，谷歌公布了自己的自动车，命名为10100 ，这正是google这个单词的词源。 2012年5月，在美国内华达州允许自动车上路3个月后，谷歌的自动车得到合法车牌，为了警示，自动车车牌为红色。2014年12月，谷歌宣布完成了第一辆无人车原型，和以前用现有汽车改装不同，这是一辆从设计到制造都从无人驾驶出发的全功能无人车。
谷歌无人车起步很早，但商业化进程却非常缓慢，2016年12月无人驾驶部门才独立，建立名为Waymo的子公司。
而到今天，谷歌的无人车已经测试了超过百万英里，但却一直有人在车上跟随，随时准备有异常情况时接管汽车驾驶。这实际上还处于SAE自动驾驶分级的L3级，即有条件自动化驾驶，严格说来还不算无人车。即便这样，2016年谷歌的无人车在公司附近的山景城还是发生了一起与货车相撞的事故，给谷歌无人车前景蒙上阴影。
谷歌公司仅仅是无人车的积极推进者之一，自动驾驶的风潮早已席卷全球。2017年5月17日，美国著名风投数据公司CB Insights发布了最新的自动驾驶企业名单，正在开发上路自动驾驶汽车技术的有影响企业，由2015年的25家、2016年的33家，增加到2017年的44家。
这份名单中，既有谷歌、微软、苹果、百度、华为、三星、英伟达、英特尔等知名IT企业；更有丰田、大众、通用、福特、宝马、奔驰、奥迪、日产、本田、沃尔沃等汽车巨头；还有优步（Uber）、滴滴这样新兴的网约车服务公司。重要的零部件提供商、卡车和巴士厂商也都挤进这份自动驾驶企业名单。给人印象是该来的都来了，一个也不差，谁也不愿意错过自动驾驶这块巨大蛋糕。
丰田的态度最耐人寻味。2014年丰田曾经声明，因为安全理由不会开发无人驾驶汽车。话音刚落不久，一年后的2015年，丰田迅速转向，宣布在无人驾驶研究上投入10亿美元预算。丰田怎么敢错过这场世纪盛宴？
传统汽车巨头们相对比较谨慎务实，都把无人驾驶汽车的上路时间放在2020年以后。
04 狂人马斯克来了
在自动驾驶商用上一马当先的，是特斯拉这样的汽车行业新秀。硅谷狂人伊隆·马斯克（Elon Musk）缔造的纯电动汽车生产商特斯拉，尽管是汽车行业的后来者，2008年才推出第一款纯电动车，但却一登台就引领风潮。
马斯克是一位敢想敢干的创业家，甚至说是一位狂人，他敢于大胆梦想并一步步实现梦想。他给自己设定的目标是2017年底研发出能够从洛杉矶自动行驶到纽约的无人驾驶汽车。
事实上，特斯拉的自动驾驶辅助系统Autopilot从2015年已投入商用，到现在已经装备在十几万特斯拉电动车上，很快会扩展到数十万辆，计划装入每一台特斯拉新车中。Autopilot的意思是自动驾驶仪。特斯拉激进地把自动驾驶辅助系统命名为Autopilot，吃了不小苦头。
2016年5月7日，美国佛罗里达州的前海豹突击队队员约书亚·布朗（Joshua Brown）驾驶特斯拉Model S电动车，超速撞向垂直横穿高速的白色拖挂卡车，当即死亡。
当时，汽车正处于Autopilot自动驾驶模式。由于布朗先生是名人，又上传视频大力宣传过Autopilot系统，这次夺命事故引起很大关注。虽然最后交通安全管理部门认定主要责任是驾驶员，但Autopilot的安全性引起广泛质疑。
使用特斯拉Autopilot车毁人亡的恶性事故其实更早在中国发生，2016年1月20日在京港澳高速河北邯郸段，特斯拉Model S撞上正在作业的道路清扫车，交警判定死者高雅宁负事故主要责任，当时汽车也处于Autopilot自动驾驶模式，驾驶员同样放弃了对汽车的操控。死者家属起诉特斯拉索赔1万元，理由是特斯拉营销过程中存在误导。
这次事故2016年9月14日由央视曝光后，特斯拉中国官网上删除了“自动驾驶”、“无人驾驶”等用词，改称“Autopilot 自动辅助驾驶”。
对特斯拉汽车一系列事故的分析发现，事故的主要责任人都在驾驶员。但特斯拉对Autopilot的介绍与宣传，客观上放任驾驶员在使用Autopilot时双手离开方向盘，把汽车完全交由Autopilot操控，使得发生意外情况时驾驶员也不及时接管。
现在特斯拉对Autopilot软件进行了重大调整，即使在自动驾驶模式下，驾驶员也需要双手紧握方向盘。当驾驶员的双手离开方向盘几秒钟后，系统便会自动报警；如果警告被忽视的话，Autopilot将自动退出，只有汽车熄火重启后，系统才能重新被激活。
让驾驶员彻底解放双手，在今天看来还很遥远。
马斯克仍然坚持认为现有技术完全满足无人驾驶要求，2019年可以实现完全自动驾驶，10-15年内，大部分正在使用的轿车、卡车都会被自动驾驶车替换。但是，他的这些预言，需要经过未来实践考验。
05 不同的声音——无人驾驶还需60年
与马斯克的乐观预言相比，认为无人驾驶还需走过漫漫长路的也大有人在，史蒂文·施多福 （Steven E Shladover）就是一位。《环球科学》杂志曾经在2015年刊载过这位麻省理工学院博士、智能交通专家的文章《无人驾驶还需60年》，他对无人驾驶的未来持非常谨慎的态度。
他预言，要达到SAE的L5级标准，实现全工况条件下的完全自主无人驾驶，要等到2075年，即使提前，也不会太早。
这样的预言，可能为滚烫的自动驾驶热潮浇下一桶冰水，但同样值得认真思考。在AI领域中，无人车涉及的技术要比无人机复杂很多。
仅以软件来说，在开发新型商用或军用飞机时，软件开发和调试验证，要占去很大一部分费用。但是，飞机上使用的软件却远不如汽车自动驾驶系统那么复杂。
设计飞机自动驾驶系统时，不需要特别考虑飞行过程中，附近飞机的精确速度和位置，因为距离太远，总有足够的时间作出反应。飞机在飞行中，系统常常可以在指令下达数十秒后才制定出适宜的执行方案。
而无人驾驶的汽车，行驶路途中前后都有很多车辆，可能出现突然闯入视野的障碍物，随时面临突发情况。
任何情况下，汽车的自动驾驶系统都需要在几微秒之内做出决策，与飞机上使用的系统相比，汽车自动驾驶系统复杂度高几个数量级。而且，汽车自动驾驶系统软件的安全性，同样需要长时间验证。
自动驾驶汽车的数据采集和处理，也是一项挑战性的工作。自动驾驶汽车配置大量的传感器。除了感知车况如水温、燃油、发动机参数、速度等传统传感器，还有感知周围环境的摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等，用来探测道路边界和车道标线、识别交通标志和红绿灯，探测和识别远近障碍物和行人；有感知位置的陀螺仪、GPS等，来精确定位和判断行驶路线，进行正确导航；还有车内人机交互的语音感知和识别设备等等。
如果到了无人驾驶阶段，这些传感器采集的数据有多大呢？大数据分析师冯·里吉门纳姆(van Rijmenam)指出，无人驾驶汽车上的大量传感器，每秒钟可生成1GB的数据。这些数据中很多都需要实时处理，以保证行驶安全。
这对无人车的处理硬件和算法都提出很高要求，处理功能强大的高智能深度学习芯片和各种复杂的算法已经开始应用在自动和无人驾驶汽车中。一台无人车，可以看成是一套高度复杂、集AI技术大成的移动智能系统。
无人驾驶涉及的问题远不止这些，交通基础设施的智能化；以及相关法律的健全和完善、管理制度的进步、人们观念和认识变化等等非技术层面的社会因素，这些，都会决定无人驾驶进程的快慢。
现在的自动驾驶风潮，必将很快会带来汽车行业一轮脱胎换骨的智能升级，但完全自主的无人驾驶，还在远方。
06 无人车畅想曲
自动驾驶是一个美丽的梦想，它将发动一场前所未有的智能交通革命。今天困扰人类的交通伤害、道路拥堵、能源浪费、环境污染等棘手问题，都可能因为自动驾驶迎刃而解。
自动驾驶梦想的实现虽然十分艰难，但正在循序渐进地一步步前行。在这一历程中，AI扮演越来越重要的角色， AI研究方面基础深厚的IT科技巨头们纷纷进入自动驾驶领域，原因就在于此。
畅想一下未来吧：在任何地方，无人出租车会在需要时自动来到身边；无人卡车排着队自动运输货物；车库和停车场会减少，因为无人车会自动精确泊车，不需要在停车位开门上下客人，车位面积会缩小；甚至汽车也会减少，因为无人车会不知疲倦地日夜自动行驶，汽车的利用率和共享程度会大幅提高……
那一天会有多远？也许，AI能够回答。
关于作者：陈宗周，科学作家。他的《WPS之谜》《软件辉煌》《PC机十年》《跨越电脑时空》《新工业革命》《爱因斯坦投下的石子》等作品或专栏有较大影响。他也是《电脑报》《知识经济》《环球科学》、天极网等多家知名科技媒体创办人，现任《环球科学》杂志总编。
本文摘编自《AI传奇：人工智能通俗史》，经出版方授权发布。
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