10年内，开上无人车

10年内，开上无人车

2015年夏天，人们将能乘坐无人驾驶的电动观光车游览英国格林威治的大街小巷。而且请注意，这些车可能根本就没有方向盘。

这个无人驾驶汽车项目花费了800万英镑（合1200万美元），是英国政府资助的一个大型无人驾驶车辆研究项目的一部分，除了电动观光车，这个研究项目还进行了许多试图变革运输业的尝试。

启动无人驾驶汽车项目，部分原因是想终结因道路事故酿成的惨剧——由于司机过失而酿成的事故，约占事故总数的90%。变革已经开始，研究人员将会把车辆控制权移交给电脑，因为电脑不会因为收发短信而分心，也不会在方向盘后面打瞌睡或酒驾。

和很多电子企业一样，几乎所有主要的汽车制造商都在研究某种形式的自动化。不过，在互联网巨头谷歌公司（Google）面前，这些厂商都显得黯然失色：从2010年10月起，谷歌一直是公认的无人驾驶车辆研究领域的领头羊，因为就在那个月，谷歌宣布自己已进入无人驾驶领域一年多时间，并且无人驾驶试验车已经在谷歌总部（位于加利福尼亚州山景城）附近的路上，以及加利福尼亚其他地方行驶了超过20万千米。看到公众对谷歌试验车的热烈反响，全球的汽车制造商以及由政府资助的研究机构也加快了在这一领域的研究步伐。

汽车技术顾问理查德·毕晓普 （Richard Bishop）说：“我从没见过一个概念能这么快转化成产品。”毕晓普曾在上世纪90年代领导了美国交通部的一项关于自动化高速公路的研究项目。尽管还存在很多技术上的难点，但研究人员称，他们能解决大多数难题。

以谷歌为例，迄今大部分无人驾驶汽车的工作是在标准客车上进行的。研究人员给标准配备了GPS接收器、测绘技术，以及探测障碍物的雷达、扫描周边三维环境的激光测距第统、可以辨别物体（交通信号灯、建筑标识、行人和其他车辆）的摄像机（参见“无人驾驶的世界”）。处理能力相当于数台笔记本电脑的车载电脑系统负责整合所有信息，并决定在特定情况下车辆该如何行驶。为了缓解电脑运行驾驶算法时的负担，谷歌为无人驾驶汽车配备了超精细地图，以便准确告诉车辆可能会出现什么情况，地图甚至精确到包括路缘石的高度。

图片来自网络

有人怀疑，这种测绘需求会把无人驾驶汽车的行驶范围，限制在那些已经被精确调查过的地方，比如山景城。不过，塞巴斯蒂安·特龙（Sebastian Thrun）表示，谷歌正为谷歌地图拍摄全世界的道路，所以在此基础上增加无人驾驶汽车所需的超精细地图数量相对比较容易 （特龙是一位工程师，他成立了谷歌汽车项目并运营该项目直到2013年）。

特龙说，更为棘手的问题是教会无人驾驶汽车应对各种小概率事件。他说，谷歌团队早期开发的算法主要是针对频繁发生的、明显的困难，诸如十字路口或下雨天道路湿滑。但在无人驾驶汽车行驶了数千千米后，他们记录到了一些古怪的事情，比如一个塑料袋被风吹着横穿高速公路，或者在路中间躺着一架沙发。特龙说，“这些事情发生的概率比我们最初认为的要高”。解决这些偶发事件唯一的方法便是在它们出现时记录下来，并借助强大的机器学习算法设计出应对措施——然后在模拟场景和更多的试驾中测试这些解决方案。

特龙说，“我们希望进行足够充分的测试和研发，使软件控制的汽车和人类司机驾驶的一样安全”，最终达到比人类司机驾驶更安全的目标。但目前尚不清楚这还需要多久。谷歌的官方表态是希望能在大约5年内完成这一目标，但该公司目前不接受关于这一项目的任何采访。

其他的安全措施还包括，为汽车和货车配备像Wi-Fi那样的 “车辆到车辆”（vehicle-to-vehicle，下文简称V2V）无线通讯设备，让车辆可以互相“交流”，提示危险情况，比如有辆车正在闯红灯。这项技术能让无人驾驶以及有人驾驶的车辆有更多的时间来躲避危险。

尽管V2V技术极有可能应用到无人驾驶车辆中，但该技术基本上不是由无人驾驶汽车厂商研发出来的。作为“欧盟环境安全道路车辆”（European Union's Safe Road Trains for the Environment）项目的一部分，V2V的概念已经接受过道路测试了。在欧盟的这个项目中，汽车彼此紧挨着跟在一辆卡车后面，就像一群小鸭子跟着鸭妈妈。由于在卡车刹车时，V2V会在同一时间向每辆车发出刹车信号，因此可以避免会造成严重后果的连环车祸。并且，由于空气动力学的因素，这个车队还能节省10%的燃料消耗。

类似实验引起了汽车制造商通用汽车（General Motors）的兴趣，通用汽车2014年9月宣布，将在未来生产的新型汽车中采用V2V技术。虽然刚开始时，能相互发送V2V信号的汽车可能不会太多。不过，美国国家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration）打算在2020年前颁布法规，要求美国所有新造车辆使用V2V无线电。

佩洛通技术（Peloton Technology）是一家致力于在商业化重型卡车上使用V2V技术的创业公司，位于加利福尼亚州门洛帕克市（Menlo Park）。乔希·希维特克斯（Josh Switkes）是该公司的首席执行官，他说“用了V2V技术的车辆只会广播一条基本的安全信息：自己的位置、车速和行进方向。不过这也足以消除很多事故了。”这样一来，能源效率也会提高——不仅形成车队可以降低能耗，车辆间的协作还可以使能效极低的、反复的“停车-起步”的次数降到最低。如果汽车能让智能交通信号灯自我调节，增加车流密集的方向的通行时间（这项技术有时被称作“从车辆到基础设施”，Vehicle to Infrastructure，简称V2I），那么整个系统或许就能使车辆尽可能减少“停车-起步”的次数了。

什么时候能用上这些技术将取决于一些更广泛的问题：这些技术的成本是多少？谁拥有它们，个人还是提供按需运输服务的公司？当无人驾驶车辆出事故时，谁来承担法律责任？还有，人们是否会接受并信任这些技术？

想要回答这些问题只有依靠经验。而放眼今天创新的步伐，我们十分乐观，经验的积累将会以相当快的速度递增。

（摘自《环球科技》2015年4号总第112期）