艰难的梦想

      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》。他预言，要达到SAE第5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，可能为滚烫的无人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。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。而自动驾驶的汽车，行驶路途中前后都有很多车辆，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。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。

      无人驾驶是一个美丽的梦想，它将发动一场前所未有的交通革命，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，都可能因为无人驾驶迎刃而解。

      无人驾驶梦想的实现，正在十分艰难而又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无人车领域，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。