018:无人驾驶如何落地

一个值得注意的现象是:汽车,这个工业时代的「移动产品」,正在成为后移动互联网时代重要的变量。比如在 10 月底,汽车半导体行业迎来一场巨变,高通宣布以总额 470 亿美金收购恩智浦半导体公司 (NXP),考虑到恩智浦是全球最大的汽车半导体厂商,而高通作为移动设备,尤其是手机行业芯片巨头,此次收购后,高通无疑打通了从手机到汽车这一整条「移动产品」产业链。

再去看硅谷的其他巨头,除了亚马逊、微软、FB 还未明确展示其无人驾驶的兴趣,Google 早已在无人驾驶领域耕耘多年,并成立了无人驾驶子公司;英特尔与宝马、Mobieye 联合研发无人驾驶汽车;更不要说已经投入市场的特斯拉 Autoplite 辅助驾驶系统了,当然还有态度暧昧的苹果,曾一度传闻的 「iCar」以及与麦克拉伦的收购绯闻……凡此种种,让这个市场充满了发令枪响前的躁动和不安。

即便在中国当下还在部分享受移动互联网红利的大背景下,汽车行业变革所带来的诱惑力依然很大,一如百度对于汽车,准确地说是无人驾驶汽车的巨大投入,在本周的第三届互联网大会上,众多媒体记者再次体验到百度的无人驾驶,以下是爱范儿记者的「体验报告」:

在这 3 公里的试乘中,我们乘坐的百度无人车刚好遇到了这样几种考验无人车自动操作的特定情况:前方有车车速较慢、需要超车、自动回到车道、红灯停车、并线到转向车道进行调头、到终点停车。

在车内人员系好安全带后,通过车载中控处摆放的 iPad,驾驶员就可以开启自动驾驶,将之后的驾驶过程全部交给汽车进行。iPad 上会显示高精度地图的车道、车辆位置,传感器探测出的周边车辆、非机动车或者行人等可能会干扰到正常驾驶的物体都会在地图上以黄色方框的形式标注出来。在这段路况良好的路段上,百度无人车可以以接近 60 km/h 的最高限速自动行驶,并且能看到方向盘的明显自动抖动来时刻纠正驾驶路线。

当前方道路出现车速较慢的车辆时,百度无人车会先进行刹车,可能是百度对于安全刹车的调校比较敏感,整个刹车过程显得比较突然。开惯有驾驶辅助功能车辆的我,本以为百度无人车接下来会跟着前车缓慢行进,然而在监测到前车车速较慢且旁边车道利于超车后,百度无人车果断地向左打了方向盘并进行了一次超车,在确定安全之后,回到了原来的车道。

上述几个玩家大致可以分为三大类:传统汽车公司(或自研、或与硅谷公司合作)、互联网公司(如百度、Google)、新兴汽车厂商(如特斯拉),但还有一类玩家,那就是 Uber、Lyft 这样以共享经济切入汽车市场的新兴公司。

我曾在上月的一期会员通讯里详细分析了无人驾驶之于 Uber 的意义,主要涉及到两点:

首先,司机不再是稀缺资源,这也使得类似 Uber、滴滴这样的共享经济平台不再是供需平台,而转变成一种单方向的汽车服务提供商。

其次,如果说低价是共享经济的杀手级布局,那么无人驾驶让这种低价策略变成了赤裸裸的资本大战。

事实上,当下更大公司对于无人驾驶的过度渲染,有意无意地让公众以为无人驾驶即将「降临人间」或触手可及,但众多无人驾驶汽车上路测试新闻的背后,则是用钱堆起来的机器,比如百度的无人驾驶汽车,且不说汽车价格如何,单就其核心传感器激光雷达的价格,保守估计都在百万人民币左右。相对而言,特斯拉的「摄像头+传感器」的解决方案在价格上更合适,不过可用性上也要大打折扣。

从这个角度出发,无人驾驶落地的第一步绝对不是普通消费级市场,而是商用市场,更确切一点来说是共享出行领域。这也是我看好 Uber 无人驾驶的主要原因——通过共享经济的长尾效应,可以大幅降低无人驾驶汽车的使用成本,最终让普通人也能享受到无人驾驶的乐趣——这和当年 Uber 一度让普通人坐上豪车的感觉是一样一样的。

另一个可以佐证的例子来自 Lyft,作为在美国市场被 Uber 长期打压的共享出行公司,Lyft 现在押宝的恰恰也是自动驾驶,而且在 2016 年初,Lyft 还收到老牌汽车公司通用公司的 5 亿美元投资,双方也将在无人驾驶领域展开一些合作,Lyft 预计会在 2017 年正式推出面向大众的无人驾驶汽车服务。

Uber 的无人驾驶如何?

Uber 做得更早,也更快。(可参见Uber 创始人 Travis Kalanick 在 TED 上的演讲

从 2015 年开始,Uber 几乎将位于匹茨堡的卡内基梅隆大学的一个自动化研究所研究员全部挖走,并投入重金研发;Uber 还在一些城市开始尝试将无人驾驶用于送餐;收购了开发长途货车、卡车自动化系统的 Otto 公司,同时将前 Google 无人驾驶项目资深专家,Otto 公司创始人 Andrew Lewandowski 「揽入怀中」。

2016 年 5 月,Uber 正式在匹茨堡启动无人驾驶测试项目;9月,正式向用户开发,用户可以在当地打到一辆福特混合动力车 Ford Fusion。

《MIT 科技评论》的 Will Knight 详细记录了他乘坐的经历:

我拿出手机,打开优步,就知道技术革命已经到来。一辆白色的福特Fusion,车顶带有未来设计感的传感器,正在附近等候。有两名工作人员坐在前排,一个操作电脑,一个坐在方向盘前,但车在自动行驶中。我坐进去,按下触摸屏上的按钮,在后排开始享受优步的无人驾驶汽车。

我们一路往市区开,车一直稳稳地在车道里行驶,在迎面而来的汽车与路边驶进车道的卡车间灵活的穿梭。我之前坐过无人驾驶汽车,但是当时我坐在后排,看着汽车自行驾驶,应对路况,还是会觉得有点害怕。

……

后座前的屏幕以特有的视角展示了周围的环境:用逼真的色彩和粗糙的轮廓。画面是由遍布汽车的可靠仪器收集而来的,包括7个以上的镭射器,车顶不断旋转的雷达组合,20个摄像头,1个高清GPS和数个超声波传感器。从车内的屏幕看来,道路呈浅蓝色,建筑和其他车辆是红色、黄色和绿色,附近的行人被突出显示,甚至有些扭曲。屏幕同样显示了车辆如何转向和制动,有一个按钮可以让车随时停下。

到目前为止,大多数无人驾驶汽车已经在加州、内华达州和德克萨斯州的高速公路进行了测试。而而为什么要选在匹茨堡进行城市道路测试呢?或许可以看看匹茨堡的道路和气候:道路曲折蜿蜒,有数不清的大桥和令人困惑的岔路,更不要说经常出现降雨、冻雨和雪天。

Uber 的一位高层也曾这样表示:如果无人驾驶汽车可以在匹兹堡正常行驶,那应该去哪儿都没问题了。

Will Knight 还将随后搭乘人类司机的汽车与自动驾驶的汽车进行了对比,这个对比格外有趣:

我在匹兹堡剩下的时间,都是乘坐人类司机驾驶的 Uber。对比非常明显。我想去CMU国家机器人技术研发中心(NREC)……所以我叫了一辆车,司机叫Brian,开的是破旧的现代牌桑塔纳。Brian说他见过一些自动驾驶汽车,但他无法想象无人驾驶汽车能开得像人一样好。后来他拐错了一个弯,迷路了。客观地说,他开得跟自动驾驶汽车一样好。

当导航把我们领到一座正在维修的桥时,他向路边的工人问路,找到了一条新路线。他也非常友好,帮我免除了费用,还请我喝啤酒,以弥补带来的不便。这让人不禁想到,自动化的优步会给人带来全新的体验吧。不会走错路,也不会遇到蛮横的司机,是啊,但是也没人帮你搬行李,或者归还遗失的iPhone了。

隐忧

今年 5 月,特斯拉自动驾驶系统引发了一起车祸令人不禁怀疑当前无人驾驶系统的安全性。然而另一个被媒体「选择性」忽略的新闻则是:一位名叫 Joshua Neally 的特斯拉车主在驾驶中突发心脏病,然后启动 Autopilot 后,汽车将自己送往医院,由于治疗及时,Neally 保住了性命。

上述两个事件颇具代表性,也将在未来很长一段时间内构成公众对于无人驾驶的讨论主题,这也是第一个隐忧:公众对无人驾驶不切实际的幻想带来的危害会非常大。比如特斯拉的 Autopilot,特斯拉有意无意地让公众感知到 Autopilot 是对人类司机的解放,也容易让司机误认为可以将汽车驾驶完全交给这个系统。10 月底的时候,德国交通部明确要求特斯拉停止使用 Autopilot 这个有误导性的术语。德国联邦机动车管理局认为:「目前特斯拉汽车具有的功能仅仅是辅助驾驶而已,以自动驾驶大做广告存在不当」。

其二,则是如何应对极端状况,即便是在一个城市离,天气、道路的极端情况也相当多。你不可能预先设定应对所有情况的程序,所以有些情况下,你必须相信它会智能地处理各种状况。但这很难,尤其当一个小小的错误都会导致汽车做出不必要的危险动作,比如把一个纸袋误认为大石头。毫无疑问,计算机在近几年是不断优化的。尤其是,计算机视觉和机器学习方面的进步使得自动化汽车更加依赖于录像。如果你向系统输入了足够的案例,它能做的就不只是识别一个障碍物,它可以准确的识别出是一个行人、骑自行车的人还是一只出走的鹅。

但你无法预测的是,现有的技术进步到底能在多大程度武装到无人驾驶汽车上。

其三,这或许又涉及到一个古老的命题:人与机器的根本不同。人有天然的感知能力,而理解能力也会随着周围环境的变化而逐步成长,面对突发情况时,能在理性思考的基础上采取行动(当然你可以认为很多人的决定是非理性的,这也是一部分车祸的原因,不过你无法以此来证明「永远」理性的机器所作出的决策就一定是正确的),但无人驾驶汽车短期内还无法具备这样的能力,当你坐上无人驾驶车,它们只是被设定在某些情境下做出某些动作的程序。

在法国尼斯的恐怖袭击中,作为恐怖分子的人类司机驾驶卡车撞死了数百人,想象一下车里没有人类司机会怎样?倘若人类司机还能有一丝怜悯之心,那么无人驾驶的司机——当被写入某个具体算法之后,「他」所能做的,不过是执行这个算法罢了。

一个毫无异议的结论是,无人驾驶必将成为人类交通的巨大变革时刻,但伴随这个结论的几个小结论同样不能忽视。某种意义上,无人驾驶开启了人与机器关系的另一个新篇章,我们即将把生命交给机器,而这个过程的漫长与艰辛,并不会在媒体或者科技公司的新闻稿中,也因此放弃不切实际的幻想,相信人性的伟大,才是对无人驾驶以及人类最大的尊重。

赵赛坡

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赵赛坡,科技博客作者、资深科技观察家、付费科技评论 Dailyio 创始人、出品人,覆盖 3000+ 付费用户。 曾担任 TechTarget 中国区记者、频道主编、AI 自媒体「机器之心」前联合创始人。