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自动驾驶汽车困境:最需要它的地方,短时间内却用不上

哪些地区最需要自动驾驶汽车的技术?近日,发表在Wired的一篇文章指出,在事故频发的中东或非洲地区最需要自动驾驶汽车技术来减少人员伤亡。但因为这些的确复杂的交通环境,决定了这些地区在短期内最不可能获得这项技术。

自动驾驶汽车困境:最需要它的地方,短时间内却用不上

自动驾驶汽车不再局限于受控的测试路段,甚至不再局限于平静的郊区街道——它们正在纽约、旧金山和匹兹堡等美国城市应对真正的交通情况。它们在欧洲、韩国、新加坡和日本的人类身上磨练自己的技能。它们正在为了将来做准备,到那一天,可以用完美的机器人来让我们混乱的街道变得井然有序。

在波士顿这样不守规矩的地方学习如何驾驶,是非常具有挑战性的。但与发展中国家咄咄逼人的驾驶环境和复杂的城市街道相比,则显得苍白无力。而且,面对那些对车道、交通信号灯、警告标志和车速限制毫不尊重的司机,也让人非常头疼。

在没有车道的宽阔道路上,遍布全球的巨大的、没有引导的十字路口上,人与人之间的互动决定了交通流量,每一个司机都在现场进行调整,他们根本不会管规则手册上说什么。

这些非正式的系统在很大程度上发挥了作用,但成本很高。根据世界卫生组织2013年的数据(可查阅的最新数据),50个交通事故风险最大的公路,有44个在非洲或中东地区。2013年,这些国家因交通事故死亡的人数近25万人,占世界总数的五分之一。

然而,虽然这些情况会让这些地方最有可能从自动驾驶汽车中获益,但这也使它们在短期内最不可能获得这项技术。

“如果我们在第三世界的国家进行测试,我们在自动驾驶中所做的许多事情可能不会奏效,”密歇根大学福特自动驾驶汽车中心的联合主任Ram Vasudevan说。

非结构化驾驶

自动驾驶的良好运行,需要了解道路上每个人、每个物体的意图和活动轨迹:车辆、骑自行车的人、行人、建筑工人、孩子、宠物,以及从Nerf枪中走出来的飞镖。在驾驶环境中,人们实际遵循着一套规则,法律限制了自动驾驶汽车所预测的周围的各种行为意图。

正式的规则越少,所需要预测能力就更强。在偏远地区人类的周围,汽车不能依靠所谓的共通原则来决定行为。例如,如果道路上的其他所有司机都尊重车道上的标记,那么基本的驾驶辅助功能就能让汽车在车道中保持平稳运行。否则它们就毫无用处,甚至是危险的。

与郊区甚至是美国城市相比,许多中东和非洲国家的驾驶环境都有一种类似于水母的结构。在黎巴嫩,经常会看到汽车逆行,闯红灯,在宽阔的道路上曲折地行驶,丝毫不理会车道上的标记,还有其他一些恶作剧。

“这里没有规矩。”“一切都是可能的,”Daniel Asmar说,他是一名计算机视觉专家,也是贝鲁特美国大学的工程学教授。“人类可以很好地处理这一问题,即使他们感到沮丧和相互攻击。”对于计算机来说,这种混乱将是一个巨大的挑战。

Vasudevan说,即使是在相对有序的环境中,一个令人困惑的情况,比如高速公路的并线,也会让自动驾驶汽车犹豫的时间足够长,从而阻碍交通,甚至导致事故。这可能是因为汽车中的程序不愿意在超速行驶的汽车前并入主路,也可能是因为汽车需要更多的时间来理解周围的场景以及其他司机的意图。与在有停车标志、交通信号和让路规则的道路上运行相比,自动驾驶汽车在那些不存在规则或者规则经常被忽略的道路上运行,它的反应时间需要变得更加敏捷才能生存。

更重要的是,自动驾驶汽车需要地图数据的帮助,而这些数据在世界大部分地区还不存在。自动驾驶需要高度详细的街道地图,从街道限制的高度到临时施工的地点,到3D空间的街道标志和交通灯的精确位置。拥有自动驾驶车队的城市已经在开发这些地图了,而且它们也在使用自动驾驶汽车在行驶时捕捉到的数据,不断更新地图。

在像黎巴嫩这样的地方,二维的谷歌和苹果地图都包含着基本的错误,丢失数据是一个巨大的劣势。即使有详细的地图,它们也需要大量的维护。Asmar说:“在一个结构化的环境中,你不需要经常这么做,因为事情基本上保持不变。”在一个非结构化的环境中,事情随时都在发生变化,你可以想象一下,你有多少次需要不断地构建这个平台。这是一项非常艰巨的任务。

中东的一些富裕国家已经开始朝着自动驾驶的方向发展。以色列的公司是自动驾驶软件发展的重要幕后推手,上月,以色列开放了第一个无人驾驶汽车的测试轨道。在迪拜,一辆10座的无人驾驶飞机去年就已经开始在河滨商业区缓慢行驶了。市政官员计划,在2030年前,在没有司机的情况下,将四分之一的地方进行无司机出行。迪拜警方也正计划在今年年底前推出微型无人驾驶巡逻车。

但似乎只有印度和中国是既会引发混乱,也有本土公司开发自动驾驶汽车的国家。不出所料,他们的努力面临着额外的障碍。据彭博社报道,印度Tata公司在班加罗尔外设立了一个测试轨道,以模拟当地的道路,包括无所畏惧的行人和流浪的牛。该公司仍有很长的路要走:Tata公司的高级副总裁告诉彭博,其计算机视觉系统目前未能识别出印度道路上15%的车辆,因为它们的形状和大小都非常多样化。(当Uber前首席执行官Travis Kalanick去年访问印度时,他开玩笑说,这个国家将是“地球上最后一个”无人驾驶汽车。“你看到人们开车的样子了吗?”)

与此同时,中国的百度也正在公开进军自动驾驶领域,与50多家国际公司合作开发其软件。在最近的一个视频演示中,百度首席执行官李彦宏坐在自动驾驶汽车里,在北京的车流中穿行,沿途进行了几次不安全的演习。由于自动驾驶汽车目前在中国还不合法,中国警方说他们会调查李彦宏是否违反了法律。(印度也在采取类似的禁令,理由是担心失业。)尽管存在监管障碍,百度总裁张亚勤对彭博社表示,他相信百度的自动驾驶汽车最早将于明年上路。

中国领先的打车公司滴滴出行采取了一种更为慎重的方式。尽管今年早些时候,该公司在加州开设了开发自动驾驶技术的办公室,但该公司总裁柳青在最近接受查理?罗斯的采访时表示,突然之间,“颠覆式”的自动驾驶技术将是危险的。“我认为人们应该更多地关注它的安全程度,而不是它多久能出来,”柳青说。

滴滴的一位发言人表示,在中国,自动驾驶汽车不仅需要学会如何应对不遵守规则的汽车、电动机车和行人,他们还需要能够理解标识和交通信号的区域差异,这些信号在中国并不像在美国或欧洲那样标准化。在那里,滴滴的规模给了它一个优势。该公司表示,其人类司机每天提供2500万次搭乘服务,每天产生超过70TB的数据,以便开发自己的自动驾驶功能。

地域差异

目前,许多公司正在测试他们的自动驾驶汽车,方法是在受控的测试轨道上抛出意想不到的场景。在Waymo的Castle秘密基地里,人类助手会高速速度切断自动驾驶的微型面包车的道路,让其从盲车道返回他们的道路,并向它们扔篮球,所有这些都是为了测试和改进汽车的反应。

但是,在一套假设条件下训练的人工智能在遇到不同的情况时可能会失败。研究发现,在以白人为测试对象的面部识别算法在非洲裔美国人的面孔上表现不佳。同样,以东亚受试者为测试对象的算法在白人面孔上也表现不佳。自动驾驶汽车也可能出现同样的情况。那些最糟糕的训练情况不过是不定时飞出来的篮球或者是一些类似的情况的自动驾驶汽车,在高速行驶的高速公路上并入主路时,很有可能会被后面的两个飞驰而来的汽车给“吓到”。

尽管人们的驾驶方式存在着巨大的地域差异,但制造商可能不需要创建一个加纳版本、一个伊朗版本,以及一个印度西南部版本的驾驶软件。“在每一个文化背景下都会存在相同的数学原理,相同的软件。”密歇根大学工程学教授、福特中心的另一位联席董事Matthew Johnson-Roberson说。

最重要的是,训练有素的自动驾驶汽车可以对所有车辆做出反应。正在美国和加拿大测试自动驾驶汽车的Uber公司的一名发言人表示,为了提高软件的适应性,该公司的汽车已经在多个城市、在不同的条件下,在不同的时间段内行驶了超过一百万英里。

即使自动驾驶软件能够理解不受控制的司机,并能预测出他们可能会违反法律,自动驾驶汽车也可能会受到限制。Uber的一名发言人表示,Uber的汽车将一直遵守当地的交通法规。博世自动化驾驶高级副总裁Stephan Hoenle对此表示赞同。Hoenle说:“你可以在不违反规则的情况下更积极地驾驶或防守。”自动驾驶汽车的驾驶风格可能因需求和预期而不同,但违反法律不是一种选择——对制造商来说,这是一种巨大的责任。

问题是,在某些地方,根据法律条文开车,可能比模仿违法的人类司机更危险。如果没有耐心的通勤者在上下班高峰期将一条双车道的公路变成一条四车道的高速公路,自动驾驶汽车就无法做出调整,这很快就会导致一场连环撞车事故。

谁先谁后?

对于那些每天都在训练计算机,使其比人类驾驶更先进的技术人员来说,自动驾驶汽车最终走向的细节似乎并不那么紧迫。“它甚至还没有考虑到这个方面的因素,对吧?”密歇根大学的Johnson-Roberson说。“从工程学的角度来看,我不知道有谁在研究这个问题,因为一些基本原理还没有实现。”

推迟考虑这些问题可能会让最需要自动驾驶技术的地区放到了最后。Hoenle声称,无人驾驶汽车的最后将会出现在全世界范围内,但他承认这不会在各地同时发生。他表示,与美国和欧洲相比,“正常情况下,其他一些大陆的技术增长曲线较慢。”

麻省理工学院Senseable City实验室的主任Carlo Ratti预测,发展中国家最终将会迎头赶上。他在一封电子邮件中写道,“每项技术都需要从某个地方开始——而且往往是从最尖端开始的。”“一开始,新技术可以增加现有的社会差距。然而,技术的后续传播可能会带来有趣的“跨越”效应,并有助于缩小差距。

以手机为例,最初只有富裕的西方人才能使用。如今,在非洲,创业公司正在发力,涌现出了大量的移动银行和医疗保健服务。Ratti说:“没有理由认为自动驾驶汽车会走上不同的道路。”

对于自动驾驶汽车来说,引入与“跳跃”阶段之间的差距可能要长得多。自动驾驶汽车必须适应周围环境,需要在每条街道上都有特定的数据,如果设计不佳,它们有可能会被“杀死”。

那些对地区差异提出质疑、把问题留给“上升曲线”的开发商将被挡在一个巨大的市场之外。就目前而言,随着自动驾驶汽车在北美、欧洲和新加坡等地的友好道路上行驶,它可能会把最迫切需要这种技术的发展中国家甩在身后。

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