16651913318_7b5ccccae6_z

自動駕駛汽車將很快會成為司機之一,而且可能還會比大多數人想像的更快。百度計畫在 2018 年 前讓商用自動駕駛汽車上路。但是保證它們安全性的方法,並不是讓它們像人類司機一樣駕駛汽車;事實上,技術局限讓這種方法缺乏可行性。取而代之的是,我們應該對基礎建設做出不少改變,寫出程式讓無人車的一舉一動盡可能處在可預測範圍內,並且讓大眾學會用新的方式與無人車互動。

這些變化可以截長補短,避開無人車的缺陷-像是無法理解一個路人的手勢-並利用它的長處:永遠不會放鬆的警惕性,而且沒有視覺盲點。這些變化來得越快越好,每年有 130 萬人死於交通事故。安全的無人車將會拯救許多生命,並且讓交通變得更便宜、更方便。不過,無論是汽車製造廠商還是科技公司,都無法獨力實現這樣的願景。這需要群體的努力。

我們曾經完成過類似的轉變。19 世紀時,鐵路的興起讓市民們有了比馬匹更快速也更安全的出行方式,它也改變整個社會。但是我們需要學習如何與火車這種交通工具打交道。今天,如果有一隻寵物狗跑到鐵軌上被火車軋死了,我們會感到很難過,然而我們不會認為這是火車的錯,因為我們知道在鐵軌上運行是機器的天性。通過找到與火車打交道的新方式—(比如不站在鐵軌上)以及新的基礎設施(比如在鐵路交叉口安置特殊的警示燈與鈴聲來提示人們避開火車),我們適應了這種機器的天性。

現在,乘坐火車旅行比坐在馬背上旅行要安全得多。在未來,電腦駕駛的汽車也將會比人類駕駛的汽車安全得多。但是,就像火車與馬匹不同一樣,我們也需要認識到電腦駕駛的汽車與人類駕駛的汽車也是不同的,並且找出新方式讓它們安全地融入我們的生活。

  • 關鍵區別

今天的無人車在一些重要的方面是比不上人類司機的:

1. 如果一個建築工人打手勢告訴汽車可以通過或是要停下,現在沒有一輛無人車能夠可靠地做出正確決策。

2. 當陽光剛好位於紅綠燈背後時,大部分攝影機都將無法辨別信號燈顏色。

3. 如果我們看到一輛貼著「轉彎半徑大」(Makes Wide Turns)標誌的卡車,我們知道要如何根據這句告示來調整我們的駕駛策略。如果我們看到路上有孩子被冰淇淋車吸引注意力,我們知道要減速,因為他們可能會直接奔向冰淇淋車。現在的電腦還無法嫺熟地理解這些複雜情景。

無人車也有比人類更好的地方:

1.  我們可以在製造時讓無人車沒有盲點,達到 360 度全景。

2. 永遠不會酒駕,不會分心,不知疲倦,只有在維護時才休息一會兒。

3. 它們的反應比人類快得多。

由於電腦觀察和理解世界的方式與人類迥異,它們的駕駛方式也與人類不同。人工智慧技術正在大步邁進,不過我們不應該期待近期就會出現與人類駕駛方式一模一樣的電腦。

  • 對基礎設施做出適當改變

我們的道路系統是為人類司機修建的。幸運的是,只需做出適度的改變,現今的道路系統也能支援安全的電腦駕駛和人類駕駛的汽車。

與其讓路人以手勢引導車流,我們應該配備無線信號燈或無線應用,讓訊號告訴汽車該做什麼。修路方案可以提前發給自動駕駛汽車,這樣自動駕駛汽車就有時間為這些複雜的情況訂定計劃。執行緊急任務的車輛也將需要明確的溝通方式,因為它們的警鈴聲和閃光燈都是為人類司機設計的。

我們或許還要在事故頻發的十字路口修建多個交通信號燈,這樣無論太陽處於什麼方位,至少有一個信號燈總能被汽車的攝影機能清楚拍攝到。或者,我們可以研發更敏感的錄影機。汽車製造商、技術公司和公共機關一起參與到一個公私合作專案中,測試各種解決方案,這將是確保我們共同設計出一個安全有效的交通系統的最佳方法。

  • 可預測性

火車、地鐵不善於避開軌道上的障礙物,但它們之所以安全是由於其行為具有可預測性。自動駕駛汽車不會在軌道上行駛,但我們仍然需要盡全力讓它們變得可以預測。例如,它們應該不會突然刹車,因為這會導致其他人從後面撞上來。

儘管如此,自動駕駛汽車的行為還是會有所不同。這就是為什麼自動駕駛汽車的外觀應當顯眼並且一眼就能認出來,好讓其他人心裡有底。在百度,我們選擇的第一輛自動駕駛汽車,不是設計最美觀的,而是我們看起來覺得最顯眼的:白頂紅底。這就像在車上貼了張大大的「新手司機」標籤——它告訴其他人應該對這輛車的行為有不同的預期。

美國國家公路交通安全管理局發現,黃色的轉向燈明顯比紅色的要安全,因為黃色的轉向燈與刹車信號不同,更容易辨別。身旁司機不到一秒的延遲,就可能使一次安全的轉彎變成一起撞車事故。因為自動駕駛汽車的行為與人類不同,明確告知周圍司機自己的意圖,對自動駕駛汽車而言更加重要。

道路養護狀況良好對可預測性也至關重要。有清晰明確的車道標記,人類和電腦都能在車道間安全駕駛。至於養護狀況很差的道路,問題不僅難以駕駛,電腦和人類都不能準確地預測其他車輛會駛往何處,因此降低了可預測性。

  • 軌道鋪設策略

綜上所述,安全的自動駕駛汽車需要對基礎建設進行適度改建,外觀設計要容易辨識和預測,行人和人類司機需要知道電腦是如何開車的。自動駕駛技術還需要明確的法律框架,處理合法性及責任歸屬問題。這是大量的工作,但好在我們不需要在所有地方一次性就做出這些改變。

我們主張先由一小部分限制區域開始,讓這部分區域允許自動駕駛,而後再擴展開來。我們將其稱為自動駕駛的軌道鋪設策略(Train Terrain Strategy)。例如,我們也許可以從幾條班車路線開始,然後擴展到整個城市。這種方法使必要的基礎設施改建更容易得到落實,也讓行人和人類司機有時間去理解電腦如何駕駛,預測電腦會有什麼行為,就像預測新手司機會做出的某些行為一樣。我們認為這是實現安全自動駕駛汽車願景最快的方法。

  • 道義責任

車禍事故每天導致 3000 多人死亡。自動駕駛汽車將能減少這一無情的死亡人數,並且成本在公眾可承受的範圍之內。我們在道義上有責任快速得出成果。每延遲一天,就又有 3000 條生命死亡,又有 3000 個家庭接到那通恐怖的電話。

讓自動駕駛汽車成為現實,不可能由單一的一家機構做到。它需要公私合作夥伴關係,一個由立法人士、研究人員、工程師、技術公司和汽車製造商組成的團隊。攜手一起,我們將迎來一個更加光明的未來,億萬人民的交通運輸變得更加實惠和安全。

(本文獲《新智元》授權刊登轉載,譯者/新智元王婉婷、聞菲,圖片來源: Photographing Travis CC Lcensed,未經授權請勿轉載。)