点评

科技传媒网 1970-01-01 08:00

  随着人工智能完善,自动驾驶有望十年内普及。自动驾驶模式下,车内乘客可以做喜欢做的事情。

  李书福、李彦宏提案为自动驾驶立法,人工智能谷歌AlphaGo围棋挑战击败人类

  自动驾驶向来是焦点。不管是传统车企,还是互联网企业都不愿意在这一领域落后。但是,立法、人工智能、成本、技术可靠性一直是自动驾驶普及的拦路虎,尤其在立法和人工智能上,一度看不见希望。这一局面在今年出现戏剧性的转变,包括中国、美国、韩国在内的多个国家出现为自动驾驶立法的呼吁。谷歌则推出名为AlphaGo的人工智能程序,在人类智能最后一块“堡垒”——围棋上挑战人类。此前,围棋是公认计算机不可能战胜人类的对弈性棋类。在2016年的春天里,自动驾驶迎来其最重要的两块拼图。文/图 广州日报记者周伟力

  自动驾驶重塑汽车行业

  不管中国、美国、日本,又或是德国、日本、欧盟都难以拒绝自动驾驶。原因很简单,利用自动驾驶技术实现的高速公路列队行驶研究表明,在速度不超过100公里/小时的情况下,前后车间距离可以有效控制在5米以内,这将进一步解决高速或城市环线道路上的交通拥堵问题。自动驾驶还可以提高燃油经济性高达15%~20%,并能从根本上纠正驾驶错误,减少95%以上的交通事故。

  在解决拥堵和雾霾上,自动驾驶有着无与伦比的优势,这也是这一汽车技术发展备受关注的原因所在。今年两会上,吉利李书福和百度李彦宏纷纷为其“站台”,呼呼中国尽快进行立法。在美国,美国联邦政府已经着手制定自动驾驶汽车的监管规定。在韩国,自动驾驶车辆获得官方许可能进行上路测试。日本提出要在2020年实现自动驾驶方面的立法,欧盟也在进行让自动驾驶车辆合法上路的研究。在德国,自动驾驶出现在宝马为庆祝其百年生辰专门推出的BMW VISION NEXT 100概念车上。某种程度上,自动驾驶能重塑整个汽车行业。这也就不难理解,传统汽车制造上和互联网企业都对自动驾驶如此热心。

  AlphaGo也是自动驾驶的突破

  对于消费者而言,自动驾驶可以解放驾驶员,使之更有效地利用车内时间——或休闲或工作。自动驾驶还可以为年迈者及残障人士的独立出行提供解决方案。同时,由于驾驶机构的减少,车内空间利用率能进一步提升。车内空间利用率的提升,能让消费者降低对大车的渴求,进而减少用于生产汽车的资源。唯一牺牲是驾驶乐趣,但在交通拥堵的上下班途中,驾驶往往是负担而不再是乐趣。

  自动驾驶的大部分基础技术已经验证完毕,部分还已经在汽车上推广和普及,包括自适应巡航、带全力刹车的安全系统、全车雷达、盲区监测、自动泊车、车道偏离辅助、交通标志信息采集等。人工智能——自动驾驶的核心技术,也正在取得突破,谷歌AlphaGo在围棋项目上全面挑战人类。

  自动驾驶要求人工智能具备较高的推理和判断力,并从根本上不犯错。斯坦福大学教授克里斯·格迪斯表示,开车的时候会发生许多“奇奇怪怪的事”,而且,不可避免,会遭遇伦理问题和“死亡算法”。国外实验室假设过多种情形,最受争议的一个情形是:一个小孩跑步横穿马路,自动驾驶是选择“撞死小孩”,还是“翻车导致车内乘客死亡”?

  在围棋上挑战人类,并不等同于人工智能能够解决车辆行驶中遇到的所有问题,但已指明了方向。谷歌AlphaGo并不是做“穷举计算”,而是采用学习算法,通过比较以往“经验”,选择最有利的一种选择,且只做“下一步”考虑。在此基础上,通过“价值评估”,选择“优势最大”的一种。在自动驾驶上,或许就是选择造成损伤最低的一种。但是,人工选择损伤最低的一种,未必就是驾驶员愿意看到的结果,而这正是矛盾和分歧所在。谷歌AlphaGo假如运用在自动驾驶上,还要进行大量路试以汲取经验。

  中国呼吁为自动驾驶立法

  谷歌一直在进行自动驾驶车辆的路试工作,并开展有七年时间。中国企业说不着急肯定是假话。李书福和李彦宏的两会提案中,便提及“尽快修订和完善无人驾驶相关的法律法规,为无人驾驶汽车的研发、测试和商业化应用提供制度保障”,建议“积极组织开展无人驾驶汽车测试的试点工作”。

  立法是自动驾驶普及的关键一步。除为开放路试之外,李书福建议,公安部负责驾驶员驾驶行为的相关法规,可以研究如何允许驾驶员在车辆自动驾驶情况下双手离开方向盘,从事驾驶以外的活动,如睡觉或工作。工信部负责车辆安全,涉及车辆安全强制认证要求,质检总局负责的产品召回中关于产品安全的要求等。一旦决定放开自动驾驶,还要综合考虑如何制定相关的产业政策,包括技术路线、行业标准、安全规范、交通执法、保险责任等各个层面。也要考虑城市规划方面的立法,包括基础设施改造,智能交通规划,智慧城市的规划等,并慎重考虑厂家、驾驶员、行人、保险公司等方面的权责界限。

  记者观察:

  人类的信任

  才是最后一块拼图

  不用担心自动驾驶明天就会来临。目前,自动驾驶的成本还是居高不下。根据估算,提供完全的自动驾驶系统,一辆汽车的制造成本要高出1万美元。业界预期,至少还需要10年,自动驾驶才会在市场上初步普及,不仅仅因为制造成本降低了,还由于要进一步验证技术的可靠性。

  不过,成本和可靠性向来不是问题,随着大批量生产,这两个问题会逐一得到解决。自动驾驶普及的关键还是法律的认可和人工智能的完善,并处理好自动驾驶面临的全部伦理问题。“在危急情况下,你是否能够接受自动驾驶做出的决定?”记者在朋友圈里做一个小范围调查,结果显示,在收到的125份回复当中,有115人选择“不能接受”。谷歌AlphaGo让人们看到人工智能的巨大潜力,尤其是在自动驾驶上运用。但是,人类的信任始终还是一个问题。

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