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马斯克的嘴炮“罪孽深重”,自动驾驶未来“后会无期”?

木易 机器人文明 2020-01-18

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阅读关键词:马斯克、自动驾驶、自动等级


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自动驾驶理想和现实的距离,就是马斯克的“嘴炮”和Autopilot所发出“警告”之间的距离。

 

Autopilot,一根无用还可能有害的鸡肋?

 

特斯拉终于从官网订单页面撤下了“全自动驾驶”的宣传。

 

简单的一小步,标志着马斯克在与现实接轨上走出了一大步。

 

事实上,就在四个月前,他还表态说即将新发的“V9”会具备完全自动驾驶能力。然而,真到发布的时才发现,并没有。马斯克的嘴炮可谓一以贯之,2015年宣称特斯拉汽车已经准备就绪,可以在2017年之前实现“全自动驾驶”,无须任何人为干预。但这一承诺直到现在也没有实现。

 

但经年累月“即将实现”的耳边风,加上媒体的渲染,却会让一些人产生“已经实现”的错觉。

 

早前报道的因在高速路上看电视撞上拖挂车丧命的车主,或许是对Autopilot过于信任,没想到它会将白色车身识别为白云朵朵。而未将双手按照要求放在方向盘上Walter Huang,也极有可能是高估了Autopilot的智能性。

 

一面是宣传上的大跃进,一面是现实中的差强人意,特斯拉用来填坑的方式是在自动驾驶模式打开时发出警告:“请始终握住方向盘,准备随时接管。如果系统发现你的双手并没有放在方向盘上,它甚至会发出警告,并逐渐降低车速,直到你的双手再次回到方向盘。”

 

在每一起因Autopilot引发严重事故的报告中,也总少不了类似的描述:“驾驶司机不听规劝,经过数次警报,都未手握方向盘。”

 

但问题是,既然双手仍必须放在方向盘上,所谓自动驾驶又有什么存在的意义呢?


手放着还是拿起?是个难题……

 

马斯克对这个问题的回答颇为迷离:“因为这能让自动驾驶自运行时发生事故的可能性更小,但必须要说,自动驾驶永远不会完美。在现实世界中,没有什么是完美的。我仍然认为它可以将发生事故的概率降低10倍。那么死亡、悲剧和严重受伤的人数也会减少10倍。”

 

自动驾驶不完美,是通过什么推导出“降低10倍”的认知呢?

 

比如美国平均每年有超过3.7万人死于汽车有关的交通事故,那么都使用自动驾驶后,事故死亡率就降低至3700人/年?实际上还没有哪家厂商敢说自己是完全自动驾驶,所以这个统计并不存在。

 

那么,像特斯拉这种自动辅助驾驶是否真能降低事故率?


首先,算法逻辑未必比经验逻辑更可靠。自动驾驶遵循算法逻辑,人则遵循经验逻辑。算法也是人设定的,即使被认为是最精确的算法,也可能有认知盲区。

 

其次,机器和人之间的行为界定复杂。原本驾驶员只要专注开车就好,在使用场景有限的自动驾驶后,不仅仍需专注开车,还要判断可用和危险的场景,徒增驾驶员分心的风险。

 

最后,不可忽视的是,人的思维习惯于当花钱买劳动时,自然受雇者做的越多越好。Autopilot也是这样一个受雇者,但特斯拉对它的宣传迎合了用户的需求,实际功能却非常有限。然而,即便用户购买之后知道了这一点,因“对沉没成本的眷恋”也会造成不当场合的过度使用。

 

所以,自动辅助驾驶对降低事故率并非简单正相关。

 

无人驾驶“乌托邦”还有多远?

 

汽车不是洗衣机,可以从洗衣、双筒,到实现完全自动化。在有人的生命参与的活动中,贸然使用还未完全成熟的技术,就是在拿人的性命做实验。

 

从这点说,包括特斯拉在内的车企和科技公司,现在更应该思考的不是如何率先宣传“自动驾驶”的噱头博关注,而是如何将性能真正提升到完全自动驾驶的级别。

 

在产业界,公信度比较高的化分是L1-L5五个等级。其中,L1级别下,有自适应巡航等安全系统,但手不能离开方向盘,同时需要时刻观察路况;L2级别的自动系统则可以短暂接管部分驾驶任务,周边环境监控、支援仍需要人类驾驶者自行把控;在L3级别,除了支援需要人类进行把控外,系统可以完成所有的驾驶操作,驾驶员只需根据请求提供适当应答,这个级别被称为“有条件自动化”;L4、L5是完全自动化,L4下,除极端情况外不需要驾驶员任何干预,自动驾驶系统会做出基于观察和算法之上的最准确判断。L5级则是终极目标,没有方向盘、刹车和油门控制,不需要驾驶员,人在车上可以随意活动,自动系统可以自主判断和处理所有情况。

 

在马斯克的理想主义,一些车企和科技公司为了市场营销而过度宣传,加上部分为博关注无底线媒体的添油加醋,会给到业界自动驾驶,甚至是无人驾驶马上就可以实现的错觉。

 

实际上,撇掉水分,业界的平均水平只有L2-L3。

 

那么,是不是只要按照这个路径,无人驾驶就会有实现的一天?

 

不一定。理论对企业有指导意义,但对产业而言,也就只是理论。

 

习惯了线性思考,将自动驾驶的实现划分成级别简单易懂,但落地到产业的技术很可能不会沿着从L2上升到L3,L3上升至L4,最后实现L5的逻辑。蒸汽机功耗过大,人们找到的解决方案是用内燃机取代。“鸟飞派”尽管可以通过不断的研究鸟类飞行,企图以此制造飞机,但如果不了解空气动力学,依然上不了天。

 

在自动驾驶实现L5的路途上能否一帆风顺?期间是否有可替代、更加高效,且更具商业落地前景的创新产品出现?而制约实现的技术难点能否在短期攻破也尚未可知。

 

此外,即便自动驾驶过关斩将,最终理论成为现实,L5级下的未来交通有多大程度能符合车企所理想的“乌托邦”?


目前业界较为看好的Waymo,测试里程刚突破1000万英里,还需要积累更多的数据

 

起码在这场“乌托邦”的想象中,不可能避免耗能问题。

 

Alpha go下一盘棋需要消耗人类千倍的能量,在自动驾驶过程中,计算机需要对所有数据进行整合、分类,并将它们转换成电脑看得懂的图片,这个过程需要巨大的计算性能,而如果想要提供更加清晰的图像,则耗能更高。

 

有人认为,全物联网化的自动驾驶可以减少私家车数量,进而消减技术耗能的影响。但这点很有可能行不通,美国国家可再生能源实验室的研究结果显示,自动驾驶汽车带来的间接影响可能会削减60%的能源消耗,但也可能让能源消耗量暴增200%。


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