現實中的大城市道路 真需要無人駕駛汽車嗎？

相信許多80後都看過一部美國譯製片《霹靂遊俠》，筆者早已忘卻了主人公的名字，但對於那輛有生命的汽車，我卻一直記憶猶新，它的名字叫基恩，外殼堅硬，如銅牆鐵壁，抗得住子彈，

甚至能把子彈反彈回去；程式設定基恩會分析路況環境，恰到好處、善解人意地同主人聊天，比之Siri懂事1000倍，自然，基恩肯定能自我駕駛，能通過自己強大的運算能力，修正主人的任性駕駛。央視二套播出這部譯製片後，把全國人民都震驚了，我們直感歎美國人的想像，卻不知道自90年代開始，一些美國企業已經開始“現實版基恩”的研發，事實上，大量的科技雛形都來自科幻小說，如飛機、潛艇和無人汽車。

二十年彈指一揮間，中國人開始追尋新的美國大片，High到半夜，無法自拔，而美國人卻兢兢業業地研發無人駕駛，到如今已經有一些雛形，日前更是曝露出大幅度進展： 美國將通過首個全國無人駕駛車法案，更好地規範無人汽車監管問題，

一旦進展順利，特朗普將允許數十輛無人汽車上路，以完成最終測試；與此同時，無論是傳統汽車製造商，還是新興的互聯網企業，都在緊鑼密鼓地加快“無人駕駛”相關技術的研發和量產，老牌汽車製造商通用發佈全球首款量產版無人駕駛汽車，一旦軟體系統和監管法案成熟，無人車再不會缺貨；Google則是無人車研發的先驅者，他們于美國的公路上，投放了一輛又一輛的無人汽車，持續地向世界證明無人駕駛的可行性，讓無人駕駛始終保持熱度和曝光率，更重要的則是收集路況資料，把自己的演算法和地圖的精准性做到天下無敵。此外，特斯拉、優步、寶馬、百度等一些同汽車和地圖相關的企業，也都一致認為：無人駕駛會是未來世界的交通大趨勢，都想提前規劃，從而不至於在未來火拼的時候，毫無競爭力。

尷尬的是，無人車或者叫智慧車領域，不同于智慧手機市場，需要更多地尖端技術突破，更何況，交通擁堵已經是城市無法承受之痛，真就還需要一台“無人車”嗎？

安全第一，無人車需突破技術壁壘

談到汽車，我們首先想到的是，它們是否足夠安全，不至於讓消費者把生命託付給一個冷冰冰的鐵疙瘩。

日前，Google發佈了一組官方測試資料，顯示出積極的結果，他們在加州的路上總共投放了48輛測試汽車，6年之內行駛超過270萬公里，僅僅出現了11次交通事故，且責任方均是對方車輛，但這些依舊沒有辦法消除監管者的疑慮，畢竟，這是人命關天的事兒。顯然，Google無人車測試中，交通事故發生的頻率要遠遠小於自然車禍率，但這裡面有一些不同的情況，首先是在測試過程中，無論是受關注程度，還是路況準備，都是不同於量產之後的日常駕駛，測試過程儘管長達6年，可依舊無法涵蓋全部的交通狀況，要知道，一旦無人車進入量產之後，每一台無人車面對的是大量無人車，這個路況是絕難模擬的，更何況，自然的車禍會有肇事者和責任方，但無人車要是肇事了，法院判其死刑，只是把他們拆解，然後送到寶馬、賓士的車間裡重新組裝起來…

無人汽車需要絕對的安全，這就要求無人車軟體判斷精度要持續提升，保守估計得達成99.999999%，此外，無人車的材料也是值得深挖的課題，也即未來的無人車可以相互碰撞，但不能危及乘客生命，正如《霹靂遊俠》中的基恩一樣，最好能抗下子彈。

在無人車作業系統精度方面，互聯網企業有先天優勢，正如Google花費10年的時間，來完善演算法和地圖，他們把雲計算、大資料等技術漸漸融入無人駕駛，通過海量的資料和高速演算法，用來類比出人類大腦的判斷力，事實上，當資料量足夠大，運算足夠快的時候，無人車的核心是可以媲美於人類大腦的。作為巨型的互聯網企業，Google正謀求建立無人車生態圈，將研發領域慢慢拓展到硬體領域，開始了感測器、GPU和演算法的研發，不僅成功地把人機交互的硬體成本降低了80%以上，更是保證了軟體、硬體的完美結合，畢竟，

無人車關乎人命，堅決不能像Android手機一樣，運行半年之後就變得遲緩卡頓；除了Google之外，特斯拉也是無人車技術開發的先驅者，模擬採用攝像頭和超聲波來觀察路況，顯然，這樣的模式成本較低，但卻是一隻“有點近視”的汽車眼睛，要想量產，仍需要找到突破性的技術。相比于高精度演算法或者高清攝像頭，筆者更憧憬，高硬度人工合成材料的出現，只有把未來的汽車做成鋼鐵戰士，或許才是真正意義上的安全。

共用無人車，或許是城市唯一出路

無人汽車現在是個大熱門，不僅有Google、特斯拉這樣的技術先驅者，更有賓士、寶馬等百年老店，同時，我們還能看到Uber的身影，這家共用汽車企業之于無人汽車有著天然的需求，如果無人車能順利量產，且能安全運行，這就意味著，它們會變成更好的共用交通平臺，省去了專車司機和乘客們一系列的麻煩，於是，Uber正不遺餘力地促成無人車的量產，他們主動同傳統汽車製造商合作，向其提供自己海量的資料，説明製造商們完成琳琅滿目地測試，以期快速提升共用無人汽車的供給，大幅度提高用戶體驗。

Google/特斯拉/賓士/Uber都在竭盡全力推動自家的進度，以圖成為主導者，正如蘋果的主導優勢，讓他們幾乎統治著整個智慧手機市場，總得來說，筆者希望傳統的百年汽車老店能主導這個領域，畢竟汽車產業的複雜度和智慧手機不在一個量級上，各車型的硬體設定千差萬別。人命關天，更需要傳統企業的穩重，而不是互聯網人士的癲狂。（科技新發現 康斯坦丁/文）

首先是在測試過程中，無論是受關注程度，還是路況準備，都是不同於量產之後的日常駕駛，測試過程儘管長達6年，可依舊無法涵蓋全部的交通狀況，要知道，一旦無人車進入量產之後，每一台無人車面對的是大量無人車，這個路況是絕難模擬的，更何況，自然的車禍會有肇事者和責任方，但無人車要是肇事了，法院判其死刑，只是把他們拆解，然後送到寶馬、賓士的車間裡重新組裝起來…

無人汽車需要絕對的安全，這就要求無人車軟體判斷精度要持續提升，保守估計得達成99.999999%，此外，無人車的材料也是值得深挖的課題，也即未來的無人車可以相互碰撞，但不能危及乘客生命，正如《霹靂遊俠》中的基恩一樣，最好能抗下子彈。

在無人車作業系統精度方面，互聯網企業有先天優勢，正如Google花費10年的時間，來完善演算法和地圖，他們把雲計算、大資料等技術漸漸融入無人駕駛，通過海量的資料和高速演算法，用來類比出人類大腦的判斷力，事實上，當資料量足夠大，運算足夠快的時候，無人車的核心是可以媲美於人類大腦的。作為巨型的互聯網企業，Google正謀求建立無人車生態圈，將研發領域慢慢拓展到硬體領域，開始了感測器、GPU和演算法的研發，不僅成功地把人機交互的硬體成本降低了80%以上，更是保證了軟體、硬體的完美結合，畢竟，

無人車關乎人命，堅決不能像Android手機一樣，運行半年之後就變得遲緩卡頓；除了Google之外，特斯拉也是無人車技術開發的先驅者，模擬採用攝像頭和超聲波來觀察路況，顯然，這樣的模式成本較低，但卻是一隻“有點近視”的汽車眼睛，要想量產，仍需要找到突破性的技術。相比于高精度演算法或者高清攝像頭，筆者更憧憬，高硬度人工合成材料的出現，只有把未來的汽車做成鋼鐵戰士，或許才是真正意義上的安全。

共用無人車，或許是城市唯一出路

無人汽車現在是個大熱門，不僅有Google、特斯拉這樣的技術先驅者，更有賓士、寶馬等百年老店，同時，我們還能看到Uber的身影，這家共用汽車企業之于無人汽車有著天然的需求，如果無人車能順利量產，且能安全運行，這就意味著，它們會變成更好的共用交通平臺，省去了專車司機和乘客們一系列的麻煩，於是，Uber正不遺餘力地促成無人車的量產，他們主動同傳統汽車製造商合作，向其提供自己海量的資料，説明製造商們完成琳琅滿目地測試，以期快速提升共用無人汽車的供給，大幅度提高用戶體驗。

Google/特斯拉/賓士/Uber都在竭盡全力推動自家的進度，以圖成為主導者，正如蘋果的主導優勢，讓他們幾乎統治著整個智慧手機市場，總得來說，筆者希望傳統的百年汽車老店能主導這個領域，畢竟汽車產業的複雜度和智慧手機不在一個量級上，各車型的硬體設定千差萬別。人命關天，更需要傳統企業的穩重，而不是互聯網人士的癲狂。（科技新發現 康斯坦丁/文）