無人駕駛自動汽車時代來臨

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導讀 梅賽德斯的6D系統將很快運用於公司的高端汽車。這套立體視覺系統不僅能發現障礙,還能識別障礙物到底是什麼。它可以比駕駛人更早發現並識別行人和自行車。它還可以區分停止的汽車和郵箱。 無人駕駛汽車時代 無人駕駛全自動汽車聽上去像科學幻想,但大多數技術已經存在。事實上,在過去一個世紀,我們已經逐漸將駕駛任務交給自動系統。Google公司的無人駕駛自 ...

梅賽德斯的6D系統將很快運用於公司的高端汽車。這套立體視覺系統不僅能發現障礙,還能識別障礙物到底是什麼。它可以比駕駛人更早發現並識別行人和自行車。它還可以區分停止的汽車和郵箱。

無人駕駛汽車時代

無人駕駛全自動汽車聽上去像科學幻想,但大多數技術已經存在。事實上,在過去一個世紀,我們已經逐漸將駕駛任務交給自動系統。Google公司的無人駕駛自動汽車已經累計行駛20萬英裡。除了Google之外,各大汽車公司都在研發全自動汽車。全自動汽車的反應速度超過人類駕駛員,而且可以同時處理更多信息,對緊急情況的反應更快。它從不驚慌失措,從不發脾氣,從不分心,甚至連眼睛都不眨一下,無論從哪個方面看都優於人類。

那個東西躺在高速路路肩上,漸漸進入視野。是動物屍體嗎?還是某種古怪的灌木。不,等等,原來是一塊粉紅色的泡沫0激光肯定檢測到了,”克裡斯·烏爾姆森坐在普銳斯混合動力車的駕駛座上,但他並未在駕駛。路邊的異物已經被記錄下來,幫助汽車電腦認識它剛剛所見到的東西。

現在是星期一中午,我們正乘坐G oogle公司的一輛無人駕駛全自動汽車行駛在加州85號高速路上。2010年10月,當《紐約時報》報道說,Google的無人駕駛自動車車隊已經累計行駛14萬英裡,公眾為之震驚。現在在舊金山灣區,Google的無人駕駛汽車已經成為一道尋常風景。

Google無人駕駛汽車項目負責人安東尼·列文托斯基坐在旅客席上。他戴眼鏡,身材瘦高,手上拿著一台蘋果筆記本電腦。烏爾姆森是機器人專家,曾在智利沙漠中為美國宇航局測試火星漫游車。他占據了駕駛座,駕駛汽車的並不是他。目前看來,這輛普銳斯似乎是一位理想的司機。在很多方面甚至優於人類。

我上一次乘坐無人駕駛汽車還是在2008年的世界智能交通系統大會上。那輛斯坦福大學改裝的代號junior的大眾帕薩特在兩條封閉的街區上跑了一趟,時速25英裡。短短幾年後,無人駕駛汽車已經能在繁忙的高速路上以70英裡的時速行駛。足以說明自動汽車發展神速。“這輛車時速可達75英裡,”烏爾姆森說,“它可以追蹤行人、自行車;可讀懂交通信號燈;可以高速彙入車流。”換而言之,在過去5年裡,曾經保持了近一個世紀的汽車駕駛方式被徹底改變。

Google並非唯一研究無人駕駛汽車的公司。事實上,幾乎所有傳統大汽車公司都在研制各自的無人駕駛自動汽車。還有一些硅谷的研發實驗室也加入了這個行列。去年,一輛寶馬無人駕駛汽車沿著高速公路從慕尼黑開到因戈爾施塔特。奧迪將一輛無人駕駛汽車送到了落基山的派克峰進行測試。而大眾正和斯坦福大學合作,建造Junior的改進版。去年11月,在東京車展上,豐田展示了它的普銳斯A V O S(自動汽車駕駛系統),車主可以遙控讓汽車行駛到指定地點。通用的阿蘭·陶伯預言,10年之後,無人駕駛汽車將開始銷售。自動化工程師協會之類的組織已經成立特別委員會,負責起草自動汽車標准。

坐在G oogle無人駕駛汽車上,可以通過位於駕駛座一側儀表盤上的電腦監視器觀看汽車的行進。它顯示了汽車對周圍世界的理解:車道、信號、汽車、速度、距離、向量。看著電腦計算此時此刻周圍汽車的位置和運動,預計它們下一刻的方位,實在是讓人嘆為觀止,就像在看一場快速像棋。在屏幕上,周圍的目標被鎖定在紅色立方中,據此判斷本車與目標之間的距離。“我們每秒鐘對周圍世界進行20次分析和預測,”列文托斯基說。

高速公路匝道上出現一輛汽車。該加速還是減速?這個問題讓很多人類駕駛員苦惱。普銳斯決定減速,但隨著更多數據的彙入———比如匝道上的汽車突然剎車———它可重新思考這個決定。電腦注意到旁邊車道前方約30英尺處的一輛汽車,相應減速。“我們被這個家伙拖後了,因為我們不想進入他的盲點,”列文托斯基解釋說。一輛巴士突然從旁邊靠了上來。“即使你能確保在道路中央行駛,精確到釐米,這並不一定就是最安全的路線。於是,汽車向左靠了靠,拉開和巴士的距離。”你看,我們並沒有行駛在車道中央,但是我們遠比那個家伙做得好,“他指著一輛跨車道行駛的灰色SU V。

列文托斯基說得有道理。當烏爾姆森剛把手從方向盤上拿下來,電子合成的女聲宣布“自動駕駛”,我不禁感到一陣緊張。但在幾分鐘後,電腦駕駛汽車的主意似乎不再可怕。尤其對比周圍的人類駕駛者之後。有人一邊開車一邊在打電話。有人根本無視交通規則。還有一個家伙拿著手機試圖對我們這輛無人駕駛車進行拍攝。

我們乘坐的這輛無人駕駛普銳斯越來越像一位終極理想駕駛者,其他人都相形見拙。它的反應速度超過人類駕駛員。它可以同時處理更多信息,對緊急情況的反應更快。它從不驚慌失措,從不發脾氣,甚至連眼睛都不眨一下。簡而言之,無論在哪個方面它都優於人類。

我開始想像,如果每一輛車都像這樣駕駛,公路交通將會變得多麼順暢。即使在最繁忙的時候,高速路表面也只有5%的地方被車覆蓋;如果汽車更加警惕,靈敏,遵守規則,那麼則可以在剩余空間上插入更多汽車,還有利於提高安全公路。2001年至2009年,美國道路奪走了369629人的生命。罪魁禍首並非照明不足的道路,或是故障的油門踏板而是我們自己。研究顯示,“人類失誤”導致了93%的交通事故。

相比人類駕駛者———比如那個沒有任何警示就突然超車的家伙、那個一邊打瞌睡,一邊把車開到別人車道的母親,那個時速達到90英裡的瘋子———我更歡迎電腦控制的無人駕駛汽車。

我並非第一個有此感想的人。1940年,未來學家諾曼·B·蓋蒂斯在《魔術高速路》一書中預言了20年後的汽車:“1960年,汽車和高速路將配備可以修正人類錯誤的裝置。他們可以防止駕駛人犯錯。它們可以協助汽車在恰當的時候彙入車流,協助汽車不必減速就通過十字路口,並不會危害到他人的安全”。

事實上,上世紀60年代的汽車不但沒有達到蓋蒂斯的設想,反而笨拙、龐大、耗油、而且很危險。在之後的幾十年裡,汽車變得更加安全,但駕駛人卻依然粗心大意。直到現在,汽車發明一個多世紀之後,真正意義上的無人駕駛自動汽車才誕生。

隨著Google無人駕駛車隊新聞的公布,人們展開了激烈討論———這是一次有趣的實驗還是對汽車工業的嚴肅挑戰。這是否僅是為了迎合Google高層的個人興趣?或者,Google已經決定開始進軍汽車市場?

當我向Google的人打聽這些問題時,得到的答復雖然很禮貌,但似乎不乏怒意。“我們的目標,”烏爾姆森說,“是通過改革交通改進人們的生活。”我突然覺得詢問商業問題有點無禮。“像Google從事的很多項目一樣,我們希望解決一些重要的問題。余下的以後再說。”

烏爾姆森說,“Google的本質是信息處理。”道路交通也只是另一種有待開采的數據。因此,Google做的並非教導計算機如何駕駛。它在不斷收集數據———Google車隊累計已經行駛了20萬英裡,記錄下道路上所見的一切———讓計算機軟件自己總結琢磨出其中的規則。

“如果閱讀機動車管理局關於十字路口停車標志的解釋,你會發現其實並不難,”烏爾姆森說,“原則是先到者優先通行。如果兩車同時到達,右邊的車先行。”但現實情況往往並非如此。一個遵守交規的禮貌的機器人,在面對咄咄逼人的人類駕駛員時可能會不知所措。因此,它需要學習人類到底是如何開車的。“這就是數據驅動派的觀點,”斯坦福大學的機器人專家塞巴斯蒂安·斯魯恩說,“數據可得出更好的規則。Google所做的一切幾乎都建立在這一原則之上。”

當G oogle意圖創造會駕駛的計算機的時候,汽車工業則試圖讓它們的汽車像電腦一樣駕駛。感謝日益強大的感應器、復雜的軟件、摩爾法則,汽車制造商們正逐漸改變駕駛的方式,鼓勵我們將一切———從換擋到平行泊車———交給自動系統。自動汽車已經到來。更有趣的問題並非是我們什麼時候能夠完全交出方向盤,而是在那個時候汽車的模樣和用途是什麼。

在帕洛阿爾托梅賽德斯-奔馳研發中心門口停車場,我坐上一輛S-Class,按下點火按鈕,沒有聽到電腦合成的女聲宣布進入自動駕駛,但一系列自動程序已經被啟動。這台車安裝有注意力輔助系統,它可以跟蹤超過70個因素———從細微方向盤運動到轉向信號的使用———尋找疲勞駕駛的征兆。如果發現駕駛者出現疲憊征兆,一個咖啡杯標志會出現在儀表盤上,駕駛者可以決定是否停下來喝一杯咖啡提神。

注意力輔助功能還只是一個開始。研發部負責人約翰·榮格沃斯坐在我旁邊滔滔不絕地列舉該車的功能:如果下雨,雨刮會自動啟動。如果進入隧道,頭燈會自動調整亮度。當旁邊車道的汽車進入我的盲點,一個紅色三角形會出現在一側的後視鏡上;如果我試圖變換車道,這個三角會閃爍並發出警告聲。如果我偏離自己的車道,方向盤會發出輕微聲響。梅賽德斯的自適應巡航控制系統Distronic Plus可與前車保持適當距離,前車減速時會自動剎車。如果汽車即將相撞,而我忽略了先前的警報,汽車將啟動自動剎車系統,甚至將玻璃窗升起來。最後一步有什麼用?後座的駕駛輔助研究主任盧卡·德爾格羅希解釋說,是為了氣囊:“你需要一個供氣囊撞擊的表面。”

簡而言之,這是一台安裝在輪子上的半自動電腦。榮格沃斯說,這樣一台車擁有超過60個電子控制系統,處理從自動剎車到自動打開車廂等一切功能。一台高級轎車的自動系統軟件的代碼多達1億行,比波音787客機還多。因為這個原因,不久前在汽車行業還極其罕見的知識產權官司現在也紛紛冒了出來。正如未來學家保羅·薩福所說,現在,對於像梅賽德斯這樣的公司,“增加值主要在於軟件和電腦。”

當駕駛著這台奔馳車行駛在帕洛阿爾托的街道上,我想到了幾周前在南美洲的一次騎馬旅行。作為一個新手,導游給我安排了一匹溫順、安靜、經驗豐富的馬。對於我們要走的路線,它已經爛熟於心,我只需要偶爾調整方向。“駕駛一輛自動汽車和騎馬很像,”寶馬公司顧問唐納德·諾曼說,“你可以放松或拉緊韁繩。放松意味著將主導權交給馬,但是,即使你掌握主導權,馬依然承擔了部分導向功能,比如回避道路上的坑洞和障礙。”

我放松韁繩,讓汽車自己行駛。這樣做很有效,但也暴露出一些小問題。當前面一輛車准備轉向放慢速度,汽車沒有意識到這輛車將很快離開我的道路,剎得有點猛。汽車的車道偏離警告系統在汽車漂移出自己車道時會發出警告,但如果道路上的標記磨損嚴重,這套系統就無法發揮作用。還有困擾傳感器的一系列技術問題。首先,冰雪可導致雷達和照相機故障。其次,該車的自動系統雖然能夠識別障礙,卻不能區別障礙。如果前方道路上出現一輛停止的汽車,Distronic Plus會將它視為靜止物體———比如建築物、郵箱等等———而不是一台可能很快會移動的車輛。最後,雷達討厭拐彎。如果拐彎的角度太銳利雷達無法檢測到前方的物體。

因此,梅賽德斯正在研制一套非雷達系統:6D立體視覺系統。很快將運用於公司的高端汽車。德爾格羅希將我帶回研究中心,向我展示該技術作用。它被安裝在一輛奔馳C LS550上。我們將車子開出去後,儀表盤旁的一個屏幕上出現了前方街道的熱成像圖。圖像由紅色、綠色構成,可標注出前方物體的距離,距離的計算不是通過雷達或激光,而是仿照人眼深度視覺的立體攝像系統。行車途中,軟件不斷提取周圍物體的“特征點”(標注物體邊沿的一系列點),對其進行實時跟蹤。這樣可幫助汽車判斷運動的物體。並預計該物體下一秒的位置。

這套立體視覺系統不僅能發現障礙,還能識別障礙物到底是什麼。它可以比駕駛人更早發現並識別行人和自行車。它還可以區分停止的汽車和郵箱。它可以發現經常被人類的“注意力盲點”忽略的危險。

要教會汽車這一切,當然是通過駕駛它———輸入大量信息,讓軟件適應。這正是Google無人駕駛車隊的做法。梅賽德斯公司目前的行人識別軟件就是建立在150萬(數量還在增加)個真實和虛擬的行人樣本之上。每一種駕駛文化都需要獨立版本的軟件。比如,在德國,奔馳汽車可以提醒駕駛人,前方出現限速標志。“在歐洲,這類標記像一個紅色圓圈,不同於大自然的任何物體,很容易被識別。但是,在美國,限速標示大多是方形的,容易和其他方形物體———比如建築物、廣告牌———混淆。這也是德爾格羅希的小組在這裡的原因之一:教汽車如何在美國行駛。”甚至還要考慮天氣和照明條件的差異,“他說,”我們有一些為德國的天氣所設計的軟件。到了加州,需要對它們進行一些調整。“

人類正在逐漸放棄對汽車的掌控。手動擋變成自動擋。手動轉向變成動力轉向,再變成“電子控線”,方向盤和輪胎之間的機械聯系被一系列電子脈衝取代。我們放棄了紙張地圖,換成了數字導航系統。超聲波傳感器讓水平泊車變得方便安全。今年,提高穩定性的電子控制系統成了美國銷售車輛的標准配置,原因和歐洲汽車必須安裝防抱死剎車一樣:在緊急情況下,這種自動系統的表現比人類更優越。

累加起來,這些自動系統已經接近完全自動化。奧迪公司的裡克·胡迪說,他們公司的A 8系列的自適應巡航控制系統針對低速交通設計了“停-走”功能。“給這套系統加上圖像識別、激光掃描系統和一個電動轉向系統,那麼距離完全放開方向盤已經非常接近。”

在19世紀,梅賽德斯公司創始人卡爾·本茨(第一個合法在公共道路上駕駛汽車的人)預言說,對於他的發明的需求將因為缺乏合格的司機而受到限制。這個例子說明,我們經常無法預見技術革新會帶來什麼樣的社會變化。沒有人知道,無人駕駛汽車將如何改變我們的生活。未來學家薩福說,“在你開始將智能注入汽車的時候,你也在開始改變汽車的本質。”

比如,通用的OnStar系統。最初它只是一套地理定位系統,目的是為被困的駕駛人提供服務。但是因為它的網絡功能,實際應用遠不只於此。不久前,通用和汽車分享公司RelayRides合作,允許車主將閑置的汽車租借出去。OnStar的一個強大功能是可以遙控解鎖。配合RelyaRides的軟件,使租車者很容易打開車門。“我走到一輛汽車前,通過手機向O nStar發出命令,車門就會被遙控打開,”RelayR ides創始人謝爾比·克拉克解釋說。通用是第一家與她合作的汽車公司,但克拉克說,他們已經和很多汽車制造商接洽過。所有人都認同汽車聯網概念。(事實上有的汽車公司正打算推出汽車分享服務)在克拉克看來這根本無需考慮:“為什麼我的手機比汽車更有用。”

這類概念似乎完全違背了目前的汽車擁有模式。分享一輛租來的汽車是一回事。但誰願意讓一個陌生人使用自己的汽車?加州大學伯克萊分校的交通可持續性研究中心的蘇珊·夏恩注意到,相比租借汽車,人們更願意租借自己的房子。但這主要是出於對保險的考慮,這個障礙已經被RelayRides掃除。

此外,我們正逐漸地將我們的駕駛責任交給機器,不難想像,我們同樣可以放棄對汽車的所有權。馬修·克勞福德在《摩托車修理店的未來工作哲學》一書中寫道,一些奔馳車已經不設量油計,“關注油箱中油量多少的任務已經外包給了其他人,比如技師、銷售商、公司、股票持有人。”很多的人對你汽車的油量感興趣,這不再是一個人的責任。“

為什麼我們要歡迎這一分享潮流?克勞福德說是因為“解除個人財產負擔的吸引力”。有了便捷的Spotify(一款音樂在線播放軟件,可以提供800萬首歌曲的免費點播)之後,還有誰懷戀堆積如山的CD?同樣地,汽車可能逐漸從私人財產變成一項網絡服務。通過U ber,我們已經可以用智能手機租借一輛配備司機的豪華汽車。最後一步是想像一輛無人駕駛自動汽車,用起來像電梯一樣方便。當需要的時候,汽車能夠自動駕駛到你家門口,為什麼還要花一大筆錢購買90%的時間都停在車庫裡的東西呢?

但是,無人駕駛自動汽車將如何改變我們的生活?誰也無法預計。Google的列文托斯基在他的筆記本電腦上保存了一張照片,描繪的是上世紀50年代所構想的自動汽車。一家人坐在寬大的敞篷車上,汽車自行奔馳在高速路上,家庭成員們在玩棋盤游戲。這是個有趣的想法。首先,我們不太可能將自動化釋放出的空閑時間用於休閑,更別說棋盤游戲。無論我們今天對未來的設想是什麼,在未來看來都可能很可笑。當無人駕駛自動車的未來真的到來時,我們自然能夠安然地接受,就像我們接受所有新技術帶來的魔術一樣。(編譯:宇)


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