自動駕駛技術其實是一個美麗的謊言？

接二連三的交通事故表明，自動駕駛目前還不可能商業化，它仍然只是一個停留在實驗階段的美麗謊言。自動駕駛的概念越來越流行。除了先驅谷歌，特斯拉、路虎、梅賽德斯-奔馳、寶馬等汽車制造商都在研究和創造“明天的高速列車”。日本將于今年8月底推出首款自動駕駛汽車——第五代塞雷娜智能面包車。在中國，百度此前也曾表示，將于2018年推出商用自動駕駛汽車。根據最近的報道，騰訊富士康和其他公司已經聯合成立了汽車公司和諧富騰計劃，該計劃已經開始融資，并準備在2020年推出自動駕駛電動汽車。

然而，從目前特斯拉“輔助自動駕駛功能”的運行情況來看，自動駕駛汽車并沒有描繪的那么漂亮。從商業化到現在，特斯拉的自動駕駛不止一次引發交通事故，甚至在今年5月發生了一起致命車禍。接二連三的交通事故表明，自動駕駛目前還不可能商業化，它仍然只是一個停留在實驗階段的美麗謊言。

你為什么這么說？

自動駕駛儀仍然不具備自動處理復雜交通狀況的能力。

到目前為止，谷歌和特斯拉都無法自信地說，他們的自動駕駛技術已經完善，可以適應所有路況。特斯拉的致命事故發生時，車主的電動汽車在佛羅里達州高速公路上與前方行駛的一輛18輪重型半掛卡車相撞。毫無疑問，在路況非常清楚的地方，自動駕駛系統應該能夠有效識別和躲避18輪重型半掛卡車這樣的巨大目標。但事實是，它只是撞上了它，就像之前媒體報道的另一起特斯拉事故一樣。汽車突然加速，像失控一樣沖向墻壁。

這種情況并不意外。自動駕駛技術的實現主要取決于感知、控制和路徑規劃三大系統技術。目前，自動駕駛汽車首先通過系統之前收集的路線圖來規劃路徑方向。在途中，它通過攝像機、雷達傳感器和激光測距儀了解和感知周圍的交通狀況，并通過數據中心實時處理信息。遙控車使用控制中心的自動巡航系統、自動制動和停車系統來實現駕駛、制動和停車。

控制和路徑規劃技術都取得了一定的突破，可以像特斯拉一樣實現輔助自動駕駛，但在感知路況和周圍環境方面仍然是一個難題。日本和美國國家航空航天局聯合開發的ProPiot自動巡航系統目前只能滿足單行道的駕駛需求，沒有相應的變道系統，更不用說處理城市街道和十字路口等復雜的路況了。

在自動駕駛領域投入時間最長的谷歌已經能夠實時查看此類3D道路場景，并在真實路況下準確識別和區分物體。從下面的圖片中，你可以看到道路兩側的樹木、地面和每條車道。盡管汽車只能通過這樣的激光雷達和傳感器知道哪里有物體，但通過這樣的感知來區分以下物體的突然動作并避開它們是不夠聰明的。雖然看起來不錯，但這種系統不適合如此復雜的路況。

前段時間發布的一份關于無人駕駛汽車的報告顯示了其最新進展。通過車載激光雷達和其他傳感器，無人駕駛汽車可以檢測到各個方向的乘客。從圖中可以看出，在360度的檢測范圍內沒有死角，無人駕駛汽車已經能夠單獨跟蹤每輛自行車，并預測騎手的行駛軌跡。事實上，這份報告還表明，谷歌的無人駕駛汽車剛剛能夠避開像騎自行車的人一樣的大型靈活移動物體。如果目標較小，比如孩子、狗、貓或其他什么東西，汽車可能無法有效避開。

現在的真實路況是，在中國，你不知道一個孩子、誰的狗或小貓會不會突然在路邊瘋狂奔跑。如果識別的準確性是為了能夠識別小動物，你需要停下來避免塑料……

如果傳感器碰巧識別出漂浮在空中的gs或丟棄的報紙？或者按照目前中國城市修路的節奏，按照自動駕駛規劃的路線，道路被堵塞，或者特別狹窄的車道被堵塞。自動駕駛系統應該做什么？

面對這種突如其來的情況，自動駕駛系統調整的每一步都涉及到復雜場景的大量計算。如何在車載系統中完成這些巨大的極限，是對車載計算機系統的考驗。

然而，要配備一個能夠完成這樣計算的系統，以及高精度的激光雷達和傳感器，價格是一個不可避免的問題。該系統、傳感器和全球定位系統的成本不小。一方面，安全性尚未得到驗證，另一方面，每個配件的“奢侈品”成本都很高。真的有那么多人愿意拿自己的生活開玩笑，買這么貴的“玩具”，當它打開時可能會失控嗎？

關于自動駕駛的責任和道德，目前仍存在很大爭議。

特斯拉自動駕駛汽車的致命事故將事故責任的定義帶入了人們的視野。每個人都突然發現，最初的自動駕駛技術并不完全完美——它不僅讓你擺脫了駕駛，而且機器及其計算機系統還掌握著你、路邊行人和其他車輛上人的生死。

這涉及到世俗倫理的爭論，你是否愿意在未來把自己的生命交給機器來決定。想象一下，在未來的某一天，如果你坐的自動駕駛汽車正在人行道上等待行人通過，但你身后的汽車突然像你一樣相撞，即將追尾，你可能會受傷。如果人類控制著汽車，因為前面有行人，不可能選擇避免駕駛、追尾有點受傷或避免殺死行人，所以他們必須選擇前者。然而，自動駕駛技術并沒有人情味。如果它選擇躲避并殺害行人，誰應該對此負責？您是車主還是開發該系統規則的程序員和開發人員？

盡管任何國家都沒有法律明確規定自動駕駛車輛在發生事故時的責任。但目前，許多業內人士認為，當科技公司選擇使用機器而不是人來做決策時，開發者需要承擔新的責任和義務。就像谷歌的無人駕駛汽車一樣，它相當于谷歌數據中心的遙控汽車或智能汽車。所有操作都由數據中心控制，而不是由坐在車里的人控制。這里車主的身份實際上相當于乘客。駕駛是科技公司的制度。發生事故不是司機的錯嗎？

無論是技術的完善還是道德的澄清都需要時間，自動駕駛汽車在完全商業化后仍然面臨著不小的挑戰。至少就目前而言，這只是一個裹著肥皂泡的美麗謊言。它是否能真正造福人類，還是將人類旅行帶入另一個深坑，還需要時間才能得到答案。接二連三的交通事故表明，自動駕駛目前還不可能商業化，它仍然只是一個停留在實驗階段的美麗謊言。自動駕駛的概念越來越流行。除了先驅谷歌，特斯拉、路虎、梅賽德斯-奔馳、寶馬等汽車制造商都在研究和創造“明天的高速列車”。日本將于今年8月底推出首款自動駕駛汽車——第五代塞雷娜智能面包車。在中國，百度此前也曾表示，將于2018年推出商用自動駕駛汽車。根據最近的報道，騰訊富士康和其他公司已經聯合成立了汽車公司和諧富騰計劃，該計劃已經開始融資，并準備在2020年推出自動駕駛電動汽車。

然而，從目前特斯拉“輔助自動駕駛功能”的運行情況來看，自動駕駛汽車并沒有描繪的那么漂亮。從商業化到現在，特斯拉的自動駕駛不止一次引發交通事故，甚至在今年5月發生了一起致命車禍。接二連三的交通事故表明，自動駕駛目前還不可能商業化，它仍然只是一個停留在實驗階段的美麗謊言。

你為什么這么說？

自動駕駛儀仍然沒有自動駕駛的能力……

邏輯地處理復雜的交通狀況。

到目前為止，谷歌和特斯拉都無法自信地說，他們的自動駕駛技術已經完善，可以適應所有路況。特斯拉的致命事故發生時，車主的電動汽車在佛羅里達州高速公路上與前方行駛的一輛18輪重型半掛卡車相撞。毫無疑問，在路況非常清楚的地方，自動駕駛系統應該能夠有效識別和躲避18輪重型半掛卡車這樣的巨大目標。但事實是，它只是撞上了它，就像之前媒體報道的另一起特斯拉事故一樣。汽車突然加速，像失控一樣沖向墻壁。

這種情況并不意外。自動駕駛技術的實現主要取決于感知、控制和路徑規劃三大系統技術。目前，自動駕駛汽車首先通過系統之前收集的路線圖來規劃路徑方向。在途中，它通過攝像機、雷達傳感器和激光測距儀了解和感知周圍的交通狀況，并通過數據中心實時處理信息。遙控車使用控制中心的自動巡航系統、自動制動和停車系統來實現駕駛、制動和停車。

控制和路徑規劃技術都取得了一定的突破，可以像特斯拉一樣實現輔助自動駕駛，但在感知路況和周圍環境方面仍然是一個難題。日本和美國國家航空航天局聯合開發的ProPiot自動巡航系統目前只能滿足單行道的駕駛需求，沒有相應的變道系統，更不用說處理城市街道和十字路口等復雜的路況了。

在自動駕駛領域投入時間最長的谷歌已經能夠實時查看此類3D道路場景，并在真實路況下準確識別和區分物體。從下面的圖片中，你可以看到道路兩側的樹木、地面和每條車道。盡管汽車只能通過這樣的激光雷達和傳感器知道哪里有物體，但通過這樣的感知來區分以下物體的突然動作并避開它們是不夠聰明的。雖然看起來不錯，但這種系統不適合如此復雜的路況。

前段時間發布的一份關于無人駕駛汽車的報告顯示了其最新進展。通過車載激光雷達和其他傳感器，無人駕駛汽車可以檢測到各個方向的乘客。從圖中可以看出，在360度的檢測范圍內沒有死角，無人駕駛汽車已經能夠單獨跟蹤每輛自行車，并預測騎手的行駛軌跡。事實上，這份報告還表明，谷歌的無人駕駛汽車剛剛能夠避開像騎自行車的人一樣的大型靈活移動物體。如果目標較小，比如孩子、狗、貓或其他什么東西，汽車可能無法有效避開。

現在的真實路況是，在中國，你不知道一個孩子、誰的狗或小貓會不會突然在路邊瘋狂奔跑。如果識別的準確性能夠識別小動物，那么如果塑料袋或丟棄的報紙碰巧被傳感器識別，你是否需要停下來避免它們漂浮在空中？或者按照目前中國城市修路的節奏，按照自動駕駛規劃的路線，道路被堵塞，或者特別狹窄的車道被堵塞。自動駕駛系統應該做什么？

面對這種突如其來的情況，自動駕駛系統調整的每一步都涉及到復雜場景的大量計算。如何在車載系統中完成這些巨大的極限，是對車載計算機系統的考驗。

然而，要配備一個能夠完成這樣計算的系統，以及高精度的激光雷達和傳感器，價格是一個不可避免的問題。該系統、傳感器和全球定位系統的成本不小。一方面，安全性尚未得到驗證，另一方面，每個配件的“奢侈品”成本都很高。真的有那么多人愿意拿自己的生活開玩笑，買這么貴的“玩具”，當它打開時可能會失控嗎？

關于自動駕駛的責任和道德，目前仍存在很大爭議。

特斯拉自動駕駛汽車的致命事故將事故責任的定義帶入了人們的視野。大家突然發現，原來的自動駕駛技術并不完全完美——它不僅讓你擺脫了駕駛，b……

機器及其計算機系統也掌握著你、路邊行人和其他車輛上人的生死。

這涉及到世俗倫理的爭論，你是否愿意在未來把自己的生命交給機器來決定。想象一下，在未來的某一天，如果你坐的自動駕駛汽車正在人行道上等待行人通過，但你身后的汽車突然像你一樣相撞，即將追尾，你可能會受傷。如果人類控制著汽車，因為前面有行人，不可能選擇避免駕駛、追尾有點受傷或避免殺死行人，所以他們必須選擇前者。然而，自動駕駛技術并沒有人情味。如果它選擇躲避并殺害行人，誰應該對此負責？您是車主還是開發該系統規則的程序員和開發人員？

盡管任何國家都沒有法律明確規定自動駕駛車輛在發生事故時的責任。但目前，許多業內人士認為，當科技公司選擇使用機器而不是人來做決策時，開發者需要承擔新的責任和義務。就像谷歌的無人駕駛汽車一樣，它相當于谷歌數據中心的遙控汽車或智能汽車。所有操作都由數據中心控制，而不是由坐在車里的人控制。這里車主的身份實際上相當于乘客。駕駛是科技公司的制度。發生事故不是司機的錯嗎？

無論是技術的完善還是道德的澄清都需要時間，自動駕駛汽車在完全商業化后仍然面臨著不小的挑戰。至少就目前而言，這只是一個裹著肥皂泡的美麗謊言。它是否能真正造福人類，還是將人類旅行帶入另一個深坑，還需要時間才能得到答案。

標簽：特斯拉奔馳寶馬路虎發現

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