终于来了！无人驾驶出租车开始商业运营，能否保证100%安全？
文 | 赵佳明
制作 | 《科学焦点》编辑部
近期英国政府提出了，在2025年，批准无人驾驶汽车在整个英国投入商业运营。
在美国的菲尼克斯，威马公司也开始将无人驾驶出租车投入商业运营。
可能有的小伙伴有些担忧：“前一阵，特斯拉的无人驾驶汽车刚刚发生重大事故。现在，有的人这么急着把无人驾驶汽车投入商业运营，是不是有些冒险啊？”
其实，针对此前无人驾驶汽车出现的各种事故，为了保障无人驾驶的安全，科学家和科技公司一直在尝试将新技术、新设备应用在无人驾驶汽车上。
你可以把无人驾驶汽车，想象成一个人，就好比是你自己。你看东西的时候，是先用眼睛看到，然后你的大脑再去处理你看到的信息，并作出判断。之后，大脑通过神经指挥你的身体各部分。
这样，如果你在路上看到了障碍物，你就会赶紧躲开。
同样的，无人驾驶汽车也有眼睛、大脑和神经，它们分别是传感器、数据处理芯片和执行器。它们就是保障无人驾驶安全的关键。
01
无人驾驶的眼睛：
数码相机VS激光雷达
首先是传感器。
无人驾驶汽车的传感器就相当于你的眼睛。通过这双“眼睛”，车辆可以了解自己在道路上的位置、观察周围的物体。根据使用技术的不同，传感器也分为好几种类型，现在使用在无人驾驶汽车中的主要是数码相机和雷达。
数码相机最接近你的眼睛，可以实时拍摄车身周围的情况。为了摆脱视角的限制，数码相机通常安装在车身外侧，这样根本就没有视觉盲区。
不过，有些时候啊，比如雨雪天气，或者是在夜间行驶，数码相机就不那么好用了。特斯拉的无人驾驶汽车就是采用了以数码相机主导的“纯视觉感知”方案。
比如在特斯拉Model 3中，全车共配置了9个数码相机摄像头。在纯视觉感知方案中，利用数码相机摄像头拍摄周围环境的画面，再通过机器学习算法进行建模预测。
因此，需要大量的数据信息，才能确保无人驾驶的安全。这都让一些研发无人驾驶汽车的公司望而却步。于是它们转投了激光雷达的“怀抱”。
这就是“多传感融合”方案。在多传感融合方案中，主要依靠激光雷达实现3D点云扫描，再结合其他辅助传感器获得信息，实现对周边环境的感知。2021年，激光雷达开始应用在无人驾驶骑车中，到了今年，一些配备了激光雷达的无人驾驶汽车开始交付使用。
比如，蔚来ET7采用了1550nm波长光源的图通达猎鹰激光雷达；法雷奥公司的SCALA激光雷达广泛应用于本田、奔驰、奥迪等知名车企的产品中。
根据激光雷达的扫描方式不同，分为半固态式激光雷达和固态式激光雷达。现在主要使用的还是半固态式激光雷达，这种激光雷达成本低、体积小，目前阶段在无人驾驶汽车中，主流的就是半固态式激光雷达了。
但从长远考虑，固态激光雷达更适合无人驾驶汽车，更有发展潜力，不过技术仍不成熟，还处于研发阶段。
第一家OPA（相控阵）固态激光雷达公司是Quanegy，这是一家成立于2012年的初创公司，现在估值已经达到20亿美元。OPA技术的发明者、前麻省理工学院教授迈克尔·瓦特也创立一家科技公司研发OPA激光雷达。
采用多传感融合方案的无人驾驶汽车，综合运营雷达、数码相机、激光测距仪等传感器，感知周边环境，从而完成无人驾驶。与单一使用一种传感器相比，更安全、更可靠。（图片来源：Steve Jurvetson/Flckr）
02
新一代芯片让无人驾驶更智能
说完无人驾驶汽车的眼睛，下面说说指挥眼睛的无人驾驶汽车的大脑。数据处理芯片就是无人驾驶汽车的大脑。传感器接收的信息都由这些高性能的芯片来处理，并作出判断。
芯片利用了现在最热门的人工智能技术，比如深度学习、机器视觉、机器学习等，能从各种信息中识别出像交通标志、行人、其他车辆、障碍物、道路线、交通信号这样的有用信息，还能判断行人、车辆的速度和方向。然后，芯片再根据这些信息，做出判断——是该直行，还是该转弯，还是要停车避让。
目前，在无人驾驶领域，最大的芯片供应商是英伟达。
目前，英伟达已经开发出了基于GPU的Drive CX数字座舱系统和Drive X自动驾驶平台两大系统。其中，Drive CX可以实现自然语言处理、3D导航和信息娱乐、全数字仪表、环绕视觉，以及对接安卓系统。
从某种程度上说，英伟达的GPU芯片已经可以实现数字座舱，以及驾驶辅助系统功能。因为GPU芯片不是专为无人驾驶汽车开发的，所以特斯拉决定另辟蹊径。
根据特斯拉自己的测试，在成本大致一致的前提下，英伟达GPU提供的视觉识别软件效率是每秒200帧，而特斯拉的Hardware 3芯片效率可达每秒2000帧。正是有了Hardwar3，特斯拉才让无人驾驶技术真正可以走进普通消费者的家中。
迈克尔·瓦特发明了OPA激光雷达，也许能改变无人驾驶汽车的未来。图片来源：analogphotonics.com
2017年，Zenuity公司成立，致力于开发无人驾驶软件，让无人驾驶更安全。这家公司通过HPC（高性能计算集群）和机器训练让安全的自动驾驶不再遥远。
要让无人驾驶汽车上路行驶需要丰富完善的系统和技术，Zenuity就一直在努力，为无人驾驶汽车提供完整的软件堆栈，包括计算机视觉、传感器融合、决策制定和车辆控制的算法，以及在云中运行的应用程序。
做出了判断，就得赶快行动。芯片这时会把操控汽车的命令发送给执行器。执行器就像你身体各处的神经，神经控制着你呼吸、跑跳，而执行器控制着汽车的方向盘、油门、刹车，以及车灯，等等，这些车辆的各个工作部分。
特斯拉的Hardware 3芯片
尽管今年科学家和科技公司做了很多努力，改进无人驾驶技术、研发新的设备，提升无人驾驶汽车的安全性。
但坦率来说，无人驾驶仍无法保证百分之百的安全，就像人开车也可能会发生事故，机器当然也会了。为了减少因为机器的“呆板”而引发的安全事故，工程师也已经想出了好多办法来解决这些问题。
比如，把雷达装在车顶，可以看到更大的范围；使用预判软件，提早几秒钟判断可能发生的撞击；运用机器学习技术，提供大量的案例，教会无人驾驶如何处理各种极端情况。
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