對于開發(fā)無人駕駛汽車的人來說，無論是軟件工程師、硬件工程師、公司高管\焊工、保險杠安裝人員、還是負責推廣的營銷人員，整個世界都在注視著他們。在無人駕駛發(fā)展的道路上，不斷有人向他們提問：“無人駕駛汽車準備好了嗎？”

在一些時刻，公眾會對無人駕駛技術感到興奮和期待，因為這種技術的核心是要用穩(wěn)定、精確的機器取代人類司機，有一天無人駕駛有可能會讓各種危險駕駛因素徹底消失，例如酒后駕駛、疲勞駕駛和駕駛時分心等等。去年有4萬名美國人在交通事故中失去了生命，美國國家道路交通安全委員會透露，在所有致命的交通事故中，人類駕駛員出錯的情況占據(jù)了其中的大約90%。

然而有的時候，公眾卻又對無人駕駛技術感到恐懼，因為將尚不成熟的技術用在公共道路上的確會讓人感到緊張。就在上個月，一輛正在道路上進行測試的Uber無人駕駛汽車在鳳凰城撞上了一名女士，并且致其死亡，當時這名女士正在過馬路。

無論是出于期待還是恐懼，人們都想要知道無人駕駛汽車何時才能得到長足的發(fā)展，真正做好上路的準備。但是這個問題的真正答案可能會讓你感到不滿：無人駕駛汽車永遠都無法準備好。機器人專家Nidhi Kalra表示：“這項技術永遠處在升級當中。有的時候我們可能會說某輛無人駕駛汽車已經(jīng)生產(chǎn)出來了，但是從軟件層面上來看，每周都會出現(xiàn)新的無人駕駛汽車?！?/p>

無人駕駛汽車與傳統(tǒng)汽車的根本區(qū)別就在于此：軟件。超過50萬行代碼負責驅(qū)動無人駕駛汽車的多個系統(tǒng)，有一天算法將會負責汽車的駕駛工作，讓車輛去向任意一個地方。無人駕駛汽車最重要的軟件之一，就是定位系統(tǒng)，它與高精度地圖一起，讓車輛知道自己當前的位置以及目的地。還有感知系統(tǒng)，這個系統(tǒng)能讓車輛知曉當前附近的一切信息，例如前方是否有行人、是否應該讓行人先通過等等。還有規(guī)劃系統(tǒng)，這個系統(tǒng)會對所有信息進行整合與分析，并且規(guī)劃出車輛在兩點間的行進路線。當然不要忘了還有那些控制油門踏板、剎車踏板以及方向盤的軟件。

所有專家都在降低自己對于無人駕駛技術發(fā)展速度的期望，理由很簡單：無人駕駛汽車過于復雜。再加上不同城市間的天氣、地形和行車文化等因素，無人駕駛汽車的開發(fā)就會變得更加復雜。也正是因為這個原因，Waymo等公司都只是在某個特定的區(qū)域?qū)o人駕駛汽車進行測試。從目前的條件來看，在全世界所有地方對無人車進行測試，是一件不可能完成的任務。和iPhone手機、Snap應用一樣，特斯拉等車輛也需要依靠代碼，而且這些代碼需要不斷的更新和完善，而且每次更新的量都很大。

Edge Case Research是一家?guī)椭鷻C器人企業(yè)開發(fā)軟件的公司，該公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Mike Wagner表示：“任何一種產(chǎn)品都需要隨著時間不斷的提升和完善。任何一種系統(tǒng)都要經(jīng)過這樣的生命周期。”

“無人車永遠無法做好準備”這種假設并不是危言聳聽。舉個例子：如果Waymo想要在亞特蘭大的兩個社區(qū)之間推出無人駕駛汽車打車服務，那么他們就要對軟件進行升級。假如通用想要允許乘客在乘坐無人駕駛汽車途中去星巴克買一杯咖啡，那么他們也需要進行軟件升級。5年前生產(chǎn)的無人駕駛汽車如果想要在今天繼續(xù)使用，他們它需要進行大升級，路上會有新的車型需要它識別，新的交通信號需要識別，也許還會需要它能夠識別新出現(xiàn)的天氣情況。

初創(chuàng)企業(yè)DeepScale是一家打造預測系統(tǒng)的公司，該公司CEO Forrest Iandola表示：“環(huán)境不是靜止不變的。即使你打造了一個完美的系統(tǒng)能夠適應今天的所有環(huán)境，也許明天你就需要對其進行升級?！?/p>

在路上，車輛會不斷遇到各種新的情況，而其中一些情況是工程師們在實驗室里絞盡腦汁也想不到的。Iandola表示：“在將一個感應器放在路上之后，它會看到的情況，將會和宇宙中原子排列的數(shù)量一樣多?！庇袔字焕匣膭游飯@里跑了出來？這個時候工程師就必須訓練車輛系統(tǒng)能夠識別老虎的形象，然后對車輛進行升級。

在將與安全相關的升級推送到車輛上之前，企業(yè)還需要對這些新功能進行極其嚴格的驗證。對于車輛工程師來說，這是一個全新的領域。Kalra說到：“如今的汽車也會運動一些軟件，例如自動緊急剎車和自適應巡航功能，但是這些算法的復雜程度都不算太高。而在無人駕駛汽車上，系統(tǒng)的規(guī)模要大的多，而且車輛之間還需要進行交互與溝通，這讓升級系統(tǒng)變得比以前難的多?！?/p>

Wagner說到：“現(xiàn)在的挑戰(zhàn)是，隨著系統(tǒng)對于安全性的要求越來越高，這讓技術的發(fā)展速度變得越來越慢。在發(fā)布產(chǎn)品之前，企業(yè)必須要進行大量的安全驗證工作?！比欢坏a(chǎn)品發(fā)布到市場上，企業(yè)在遇到問題之后就必須要第一時間發(fā)布更新，解決問題。例如，如果發(fā)現(xiàn)車輛無法識別某一種障礙物，或是系統(tǒng)存在后門，可能被黑客利用，車企就必須要立刻發(fā)布更新。由此可見，車企將會遇到一個棘手的問題：升級系統(tǒng)難度高，然而速度又必須要快。這或許會拖慢車企發(fā)布無人駕駛汽車的速度。目前Edge Case Research正在嘗試著手解決這個問題，加快系統(tǒng)更新速度，縮短無人駕駛汽車安全性更新的驗證速度，并且讓車企盡快將更新推送給車輛。

專家認為，無人駕駛汽車企業(yè)需要現(xiàn)在就開始尋找解決方案，讓他們在未來可以以最快的速度發(fā)布并且應用系統(tǒng)更新。工程師需要將系統(tǒng)軟件進行拆分，讓他們可以對系統(tǒng)的不同部分進行獨立驗證。他們能否在第一時間發(fā)現(xiàn)并解決問題？這才是無人駕駛汽車未來的發(fā)展重點。

好消息是，已經(jīng)有大量的無人駕駛汽車開發(fā)者意識到了這個問題，并且在努力尋找解決方案，只是我們現(xiàn)在還不知道他們的動作是否足夠快。

點評

世界是不斷變化和復雜多樣的，而算法畢竟是由人一個個“碼”進去的，而其進化和“修補”的進程，相比電腦操作系統(tǒng)在過去這些年走過的路，只可能更復雜和充滿壓力——這大概是連線的態(tài)度。也許修補永遠追趕不上危機和不確定性，但是科技對自身進化的要求是我們?nèi)祟惗紵o法阻擋的。那么小偵探想問：更“厲害”的芯片和源自人類經(jīng)驗的“深度學習”是否能解決這個問題呢？

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