?無(wú)人駕駛看似美好，這些難題不解決都是白搭

2017 年百度 AI 開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，現(xiàn)場(chǎng)視頻連線了正乘坐無(wú)人駕駛汽車行駛在五環(huán)上朝會(huì)場(chǎng)趕來(lái)的李彥宏，他坐在副駕駛上解說(shuō)，身邊司機(jī)的雙手并沒(méi)有觸碰方向盤，也正是因?yàn)檫@句話，無(wú)人車收到了交警的第一張罰單。2018 年春晚，由百余輛無(wú)人車組成的車隊(duì)在港珠澳大橋上大秀車技，億萬(wàn)觀眾通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)直播觀看了視頻。

當(dāng)我們還在感慨駕駛是一件費(fèi)心費(fèi)力的事情時(shí)，無(wú)人駕駛技術(shù)的進(jìn)步已經(jīng)逐步開(kāi)始了解放我們的雙手到大腦的發(fā)展，在 O'Reilly 和 Intel 人工智能 2018 北京大會(huì)上，營(yíng)長(zhǎng)與前百度硅谷研發(fā)中心創(chuàng)始核心成員李力耘博士聊了聊，李力耘表示目前無(wú)人駕駛技術(shù)上最亟待解決的技術(shù)是：是傳感器的能力跟它的價(jià)值的平衡、無(wú)人駕駛的規(guī)劃控制兩大問(wèn)題。

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▌無(wú)人駕駛發(fā)展的價(jià)值

無(wú)人駕駛技術(shù)的發(fā)展，對(duì)人類來(lái)說(shuō)不僅僅是解放了雙手，還解放了大腦。我們的注意力不需要集中在駕駛上，這將為經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益帶來(lái)極大進(jìn)步。

無(wú)疑在北京和美國(guó)硅谷這種交通環(huán)境下，開(kāi)車對(duì)我們來(lái)說(shuō)并不是一種享受，它需要花費(fèi)很多的時(shí)間和精力，如果無(wú)人駕駛技術(shù)得到普及，可以把開(kāi)車的時(shí)間解放出來(lái)，可以在車上查查郵件，看看新聞，甚至休息一下。另外，無(wú)人駕駛對(duì)經(jīng)濟(jì)的生態(tài)也會(huì)帶來(lái)一些變化，例如無(wú)人產(chǎn)業(yè)鏈或許就會(huì)改變商圈的選址。

數(shù)據(jù)顯示，人類開(kāi)車大概每百萬(wàn)公里的量級(jí)就會(huì)出現(xiàn)一次致命事故，無(wú)人駕駛發(fā)展至今，已經(jīng)行駛上千萬(wàn)公里，發(fā)生了 Uber 的事故，相對(duì)來(lái)講，無(wú)人駕駛反倒是比人類駕駛安全系數(shù)更高。

無(wú)人駕駛?cè)〈緳C(jī)是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程，可以看到，無(wú)人駕駛的測(cè)試是配備有司機(jī)的。如果無(wú)人駕駛技術(shù)得到普及，可以做整體全局上的智能城市的優(yōu)化，比如說(shuō)大家可以有一個(gè)集中的調(diào)度的系統(tǒng)，來(lái)優(yōu)化去同樣目的地人群，并提倡共享出行。

無(wú)人駕駛技術(shù)不僅僅解放了人類的精力和效率，最終的方向是建立智慧城市，智能交通的規(guī)劃，隨著這種統(tǒng)籌的發(fā)展，也許司機(jī)的比例逐漸減少，但最終取代司機(jī)的這一天，可能還有很長(zhǎng)的路要走。

▌國(guó)內(nèi)的測(cè)試環(huán)境更具挑戰(zhàn)

李力耘認(rèn)為，美國(guó)現(xiàn)代的無(wú)人駕駛技術(shù)，還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于國(guó)內(nèi)的，從加州交管局的匯報(bào)的數(shù)據(jù)可以看到，國(guó)內(nèi)頂尖的 Apollo 與 Google Waymo 和 Uber 相比還是有一定差距的。

另外一點(diǎn)，無(wú)人駕駛的人才在美國(guó)硅谷比較多，這是一個(gè)非常重要的一個(gè)差別，Google Waymo、Uber 等都積累了很多無(wú)人駕駛的人才，國(guó)內(nèi)在這方面仍處于剛剛開(kāi)始積累的階段。

國(guó)內(nèi)的測(cè)試環(huán)境更具有挑戰(zhàn)，政府提供了很多的支持，無(wú)論是交管法規(guī)，還是技術(shù)設(shè)施，都給予很多的支持，加上中國(guó)人對(duì)新事物的接受程度很快，像這些移動(dòng)支付，O2O 這種都是美國(guó)沒(méi)見(jiàn)過(guò)的模式，國(guó)內(nèi)很快接受了，在這方面有很大的優(yōu)勢(shì)。

所以，在這種落地跟轉(zhuǎn)化上中國(guó)的優(yōu)勢(shì)很大，美國(guó)是技術(shù)上的比中國(guó)積累的深厚，另外人才方面，隨著中國(guó)人才漸漸的積累和爆發(fā)，最終差距不會(huì)很大。

▌亟待解決的兩大技術(shù)

無(wú)人駕駛技術(shù)目前最亟待解決的技術(shù)有兩個(gè)部分：

第一，是傳感器的能力跟它的價(jià)值的平衡問(wèn)題。

據(jù)法國(guó)權(quán)威市場(chǎng)分析機(jī)構(gòu) Yole Développement 的統(tǒng)計(jì)，智能駕駛主要通過(guò)攝像頭（長(zhǎng)距攝像頭、環(huán)繞攝像頭和立體攝像頭）和雷達(dá)（超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)）實(shí)現(xiàn)感知的；當(dāng)前最先進(jìn)的智能汽車采用了 17 個(gè)傳感器（僅指應(yīng)用于自動(dòng)駕駛功能），預(yù)計(jì) 2030 年將達(dá)到 29 個(gè)傳感器。

成本是很難降下來(lái)，便宜的傳感器，又不能達(dá)到安全的要求，所以在價(jià)格和安全性和能力之間的平衡是急需解決一個(gè)重要的問(wèn)題。

▌對(duì)人工智能期待過(guò)高

▌Apollo 部分算法

最后，作為假期的福利，營(yíng)長(zhǎng)為大家送上李力耘博士在大會(huì)上演講的部分內(nèi)容PPT （附算法）。