无人驾驶汽车:计算机控制方向盘

想象一下，一辆汽车的挡风玻璃同时采用了虚拟现实和增强现实技术，你的座位感觉更像一把扶手椅，方向盘折叠起来变成了杯架和键盘。车顶的太阳能电池板提供电力，你永远不用担心挤不进狭小的停车位，因为这辆车在原地旋转的能力甚至让世界闻名的伦敦黑色出租车都感到尴尬。

林斯比德绿洲是一款概念车，旨在挑战我们对旅行和交通的思考方式，在现实中，它符合我们对无人驾驶汽车的许多先入为主的想法。由持续学习的人工智能(AI)驱动的先进驾驶辅助系统，精确的实时高清地图，以及一台强大到足以在播放你最喜欢的电影时处理所有这些的计算机。到达目的地要用脚向上，而不是用脚向下。

Oasis在今年1月的国际消费电子展(CES)上亮相，由于丰田(Toyota)、日产(Nissan)、宝马(BMW)、沃尔沃(Volvo)、本田(Honda)和现代(Hyundai)等世界上最大的汽车制造商在展会上公布了他们的战略、计划和概念，在未来的设计中至少采用一定程度的自动化，Oasis不得不争夺空间。虽然像林斯比德绿洲和丰田concept -i这样的未来概念车可能已经成为未来愿景的头条新闻，但现实是自动驾驶汽车正在到来，而且比你想象的要快。

在车展上，宝马宣称其与英特尔和Mobileye的合作将在2021年实现“三级”(见下文)自动驾驶汽车上路。考虑到将自动驾驶技术整合到一款全新设计中的复杂性，iNext这个名字可能会引发来自苹果的法律挑战，这可能是他们最不担心的问题。但是，据估计，宝马每年的研发预算为55亿美元，这是一个大胆的举动，进军一个即将爆发的市场。

随着2021年的临近，我们将在何时何地看到无人驾驶汽车上路?

利兹大学交通研究所的奥利弗·卡斯滕教授是欧洲运输安全委员会和英国政府的专家顾问，他说:“大多数所谓的无人驾驶汽车实际上并不是无人驾驶。”他解释说，自动驾驶辅助系统有不同的级别。

2014年，行业组织国际汽车工程师协会(SAE International)发布了自动驾驶汽车分类系统，该系统已被业界和监管机构广泛接受。等级范围从0级(车辆无法控制，但可以发出警告)到5级(唯一的人为操作是设置目的地和启动系统)。

为了便于理解，英国互联和自动驾驶汽车中心(Centre for Connected and Autonomous Vehicles)将0-2级描述为Hands On Assisted Driving;3级，双手放开，眼睛看着(道路);第4级和第5级为“手不要动，眼睛不要动”。

特斯拉可能会声称其汽车将在2018年实现5级自动化，但卡斯滕指出，大多数制造商都专注于3级和4级的自动化，在这些级别上，人类的参与和参与仍然是必要的。他补充说:“我们应该讨论的是自动化水平的提高，而不是无人驾驶汽车。”

专注于较低自动化水平的原因很复杂，技术挑战只是需要解决的挑战中的一部分。缺乏公认的标准、立法和监管都是潜在的障碍，还有更根本的问题，即我们愿意给计算机多少权力和责任。

在技术方面，宝马自动驾驶高级工程师、iNext开发团队的关键成员德克·威塞尔曼(Dirk Wiselmann)有一个广泛的清单要涵盖，包括处理海量数据处理、安全性、持续5G连接的需求，以及工程车辆的任务，按照当今的标准，这些工程车辆就是轮子上的超级计算机。

然而，以色列科技公司Mobileye的丹·加尔维斯(Dan Galves)不同意这种观点。该公司的驾驶辅助技术被超过25家汽车制造商使用。他认为，在我们看到自动驾驶汽车之前，只需要攻克三个挑战:传感、测绘和驾驶政策。

英伟达Drive PX2的容量相当于150台MacBook pro笔记本电脑的容量，相当于一个午餐盒的大小，每秒的处理能力可以达到1.5万亿次浮点运算(teraflops)，但它仍然不足以独自处理市中心驾驶的复杂性。英伟达汽车EMEA高级总监菲利普•格拉夫(Philipp Graf)表示:“对于汽车在道路上可能遇到的每一种情况，人工编码的变量实在太多了。”

为了创建一个能够在现实条件下安全驾驶的高级驾驶辅助系统(ADAS)，汽车行业正在转向人工智能和一个被称为“深度学习”的过程。英伟达的Drive PX2与该公司的DriveWorks操作系统一起运行，可以校准汽车的传感器，并控制周围数据的采集。它能够管理数据的同步、记录和处理。

然后，收集到的信息将被传输到一台超级计算机，该计算机可用于训练位于云端的深度神经网络。结合高清地图，车辆可以使用这些数据，以及从世界各地其他车辆学习并不断更新的信息，帮助它规划一个安全、方便的通过障碍的路线。

在应对道路上复杂而动态的环境时，人工智能技术的快速学习能力被广泛认为是安全自动驾驶的唯一解决方案。特斯拉在2016年10月宣布，英伟达的Drive PX2 AI计算系统将安装在该日期生产的所有车辆上。人工智能已经成为沃尔沃最近启动的自动驾驶汽车试验的一部分，该试验将有100名司机在瑞典哥德堡的公共道路上使用这些汽车。福特也在使用这项技术，而德国巨头奥迪声称，它将作为其4级自动驾驶汽车的基础，奥迪希望在2020年推出。

虽然像人工智能这样的自我学习技术提供了巨大的可能性，但卡斯滕敏锐地指出，我们需要谨慎行事。他说:“汽车和制造商需要证明他们的学习是正确的。”“他们将不可避免地需要在某些功能上进行硬性设置，比如遵守速度限制。”

为了安全地在街道上行驶，自动驾驶车辆中的计算机依赖于环境的详细高清渲染，远远超过GPS提供的渲染。正如Mobileye的Galves解释的那样，创建道路环境的3D动态模型并不是一项简单的任务。

该公司的道路体验地图(REM)系统已经能够通过从配备摄像头的ADAS车辆中众包数据来生成高清地图，但Galves声称，至少要到2020年才能生成足够多的地图数据来创建所需的详细程度的地图。这个过程已经开始了，Mobileye与通用汽车(General Motors)和大众汽车(VW)合作，利用他们现有的车载摄像头进行数据采集。

REM系统通过精确定位Mobileye所描述的地标进行导航——建筑物、交通标志甚至道路标志。这些可以用来精确地识别车辆的位置，即使带宽不稳定，也可以为处理器提供精确的3D地图。

这与HERE地图中使用的过程类似，宝马的innext汽车也将使用HERE地图。英伟达的高清地图技术已经被引入到新的特斯拉车型中(尽管功能还不完全)。其专有的“运动结构”算法从车上的多个摄像头获取数据，然后转换成详细的3D地图。

该系统与汽车的惯性传感器、GPS数据和摄像头结合使用，可以精确定位关键地标。汽车自身的人工智能超级计算机和基于云的视觉同步定位和测绘(VSLM)技术协同工作，帮助车辆在安全路线上行驶。

在今年的消费电子展上，很明显，像Mobileye、英伟达、HERE等科技公司——包括英国的牛津技术解决方案公司——正在开发实现自动化的智能。在许多情况下，汽车制造商正在应用他们不控制的技术。这与以前存在的OEM制造关系不同。

另一个有趣的潜在权力变化是，这些科技公司有松散的从属关系，并且对自己的技术被多家制造商使用感到满意，声称这有助于加快开发过程。

“人类活动和现实生活是复杂而混乱的，充满了突然发生的意外和不协调的事件，”硅谷日产研究中心(Nissan Research Center)主任Maarten Sierhuis说。像谷歌这样的组织正在推进全面自动化的愿望，而日产正在采取Sierhuis所说的更“以人为本”的方法。该公司正在开发一种混合自动化方法，它被称为“无缝自主移动”(SAM)，主要为商用车车队设计。在其他系统中，是机器做决定，而在SAM系统中，实际上是人做决定——但不一定是车里的那个人。

“当自动驾驶汽车遇到意想不到的障碍时，车辆传感器会做出反应，”Sierhuis说。“车队中的所有车辆都在车队经理的远程监控下，他暂时控制车辆，在事故发生后制定路线。”一旦成功通过障碍，这个新路线就会在网络舰队中共享。在一个令人着迷的悖论中，计算机智能到足以意识到它无法应对某种情况。

日产的方法基于一种完全不同的自动化认知，挑战了其他人的许多假设。Sierhuis说:“我们开发SAM是因为我们将使用自动驾驶汽车的领域总是需要一些人与人之间的沟通、协调、合作，最重要的是协作。”日产寄希望于这样一个事实:许多人设想的那种自动化不仅不切实际，而且可能不安全。Sierhuis补充道:“我们相信，我们始终需要一个人参与进来。”

新出现的证据支持了这一观点，即自动化程度的提高可能会影响我们感知和应对危险的能力。在一项针对自动驾驶车辆中司机的危险感知的研究中，卡斯滕指出，向自动化的转变给司机提出了一个根本性的新问题。

当驾驶手动驾驶汽车时，司机需要决定何时采取行动。在自动驾驶汽车(或那些配备了某种程度的自动驾驶系统)中，他们需要决定是否和何时。

2016年5月，一辆装有自动驾驶系统的特斯拉汽车以74英里每小时的速度撞上了一辆18轮卡车和拖车的侧面，司机当场死亡，这一问题成为了人们关注的焦点。

虽然该公司对事故可能发生的原因提出了许多理论，并随后更新了其自动驾驶仪软件，但它一直热衷于避免为事故承担责任，指出车内的司机随时都可能负责。

在“通往无人驾驶汽车的道路”咨询文件中，英国互联和自动驾驶汽车中心(Centre for Connected and Autonomous Vehicles)提出了欢迎无人驾驶汽车上路的方法。咨询澄清了政府的观点，即在任何时候，车辆的司机都将在整个旅程中负责-无论是出于法律和保险的目的。

该咨询意见并没有减少保险负担，而是建议延长对自动驾驶汽车的强制要求，制定一项涵盖制造商和其他实体产品责任以及对第三方伤害的政策。自动驾驶汽车的分类将有所不同，在这项技术被证明是安全的之前，可能会有更高的保费。

政府可能热衷于让英国成为英国退欧后汽车组织的一个有吸引力的试验台，它提出了一个敏捷系统，在ADAS系统等技术进入市场时进行评估。人们希望，当3级和4级技术在2020年左右进入大众市场时，英国将有一个法律和监管框架来接受它们。

该咨询在一定程度上澄清了自动驾驶汽车在道路上的位置，但关于汽车内部适用的标准的信息却很少。

人们勉强承认，在自动驾驶汽车得到更广泛的推广之前，制造商需要就一系列标准达成一致。卡斯滕说:“我们承受不起数百种不同车型的符号和信息的泛滥。”

目前，所有车辆都符合ISO 2575:2010，道路车辆-控制、指示灯和指示符号。该标准于2010年发布，包含350个通用符号及其描述。在全世界范围内，人类与自动化互动的各个方面都需要达成类似的协议。

在过去，人们可能相信制造商会建立自己的标准和框架，但在大众汽车排放检测丑闻之后，这种可能性不再存在。然而，如果事情进展顺利，创建一个ISO标准可能需要几年的时间，如果进展不顺利，则可能需要几十年。

很明显，在未来五年内，至少3级和4级的自动化将出现在我们的街道上，当然也可能在十年内。业内人士普遍认为，我们不太可能很快在我们的城市街道上看到5级无人驾驶汽车。

像谷歌和特斯拉(Tesla)这样以颠覆性著称的科技公司热衷于占据头条，它们的言论应该谨慎对待。关于苹果进入市场的传言仍在继续，但没有确凿的证据表明，这可能只是一场精心策划的公关噱头，目的是帮助保持该公司在技术前沿的形象。

Sierhuis认为，作为一个社会，我们需要问自己更深层次的问题。他说:“最终的问题是，我们是否想要没有任何人类参与的智能自主系统。”在日产，他们认为答案是否定的。就连日产(Nissan)的混合动力方法也离我们还有一段距离。“我们的愿景是到2040年全面部署SAM，”他说。

宝马的威塞尔曼对此表示赞同，他不受这些重大哲学问题的影响。“实现全球发射的要求还需要几十年的时间。”

然而，对于一个一生都在试图想象自动驾驶未来的人来说，林思比德的弗兰克·M·林德内克特(Frank M Rinderknecht)更有野心:“在一些专用的(甚至可能是地理围栏的)高速公路上，2020年应该是一个现实的日期，”他宣称。

他认为，从那时起，随着技术的改进，并获得监管和公众的认可，进展将是渐进的。然而，在世界各地，时间和地点的问题仍然是每个人的猜测。