无人驾驶汽车造成堵车，为什么还说它比人类强？未来的潜力巨大

8月11日，在美国旧金山通用汽车公司旗下Cruise公司的11辆无人驾驶出租车，刚刚试运营一天就发生了持续几小时的堵车事故，当地人靠近车窗时才发现里面没有人。无人驾驶的概念提出多年，为什么技术依然不稳定？



无人驾驶从撞车到堵车

无人驾驶的概念其实早在上世纪40年代就提出来了，当时是美国军方为了避免战车上的人员连同战车一起被路边炸弹伤害，所以希望研发出无人驾驶战车。
几十年间，美国国防部投入了5亿美元资助相关研究，但是研究结果却与理想中的相差甚远。2004年，国防部开启了一场无人驾驶挑战赛，15支参赛队伍带着他们各自的无人驾驶汽车，共同挑战242千米的沙漠赛道。



不过，最后没有一辆车跑完全程，成绩最好的也只完成了11.8千米的赛程。参赛车辆不是撞上了栅栏，就是从高处坠落，还有的脱离赛道陷入沙地中无法移动。不过，到了2005年，国防部再次举办挑战赛，23支队伍中有5支完成了比赛。
10年时间里，无人驾驶技术得到了飞跃，并开始在中国和美国尝试运行。然而，城市道路交通遇到的问题更为复杂，这也导致了更多事故的发生。



如2018年3月23日，美国加州山景城的一段高速公路上，一辆无人驾驶汽车突然撞上混凝土隔离带，当场起火燃烧，驾驶员送医后不治身亡。近期，无人驾驶汽车撞车后“逃逸”的新闻也是层出不穷，好在严重的事故减少了很多。
自动驾驶的难点

自动驾驶发展了这么多年，依然没有暴露出了不少问题，它的技术难点究竟是什么，为什么迟迟无法得到解决？
自动驾驶技术共分为5个等级，前4个等级都是需要司机介入的，根据解放人工的程度高低进行划分，最后一级的自动驾驶才算是真正完全解放人类。现在的自动驾驶技术最高等级也才LV4，大部分仍然为LV3，但是我们却在开始尝试LV5的难度了，所以发生事故是自然的。



无人驾驶的主要技术包括三个方面：传感器、数据融合和100%安全性决策。
传感器好理解，就是通过摄像和雷达感知周围的障碍和路况变化。这一方面比较困难的是克服在雨雪、雾、温度等环境下的影响。
数据融合就是把传感器获取的信息整合起来，转化为智能化信息，最后通过自动驾驶的决策系统根据这些智能信息做出最后的指令，这一最终决策就会影响汽车的安全。



当然这一切系统都要靠网络维持，传统的网络有延迟、易中断，这要是用在自动驾驶里显然是非常危险的。这次旧金山的堵车事件就是因为无线网络问题导致的，所以还需要5G网络切片提供稳定的数据传输。
理想状态下的自动驾驶

实际上如果做到了这些，理想状态下的自动驾驶是比人类可靠的。首先，人类双眼水平视角最大只有188°，即使有传感雷达、摄像头和后视镜等辅助工具，但也难以在一时间完全注意到这些画面。



而自动驾驶系统的视角可始终保持360°，通过机器的整合快速做出决策。同时，哪怕人类有辅助功能，但是驾驶员坐在驾驶座时，车头、车身和车尾都有很大的盲区；而自动驾驶系统的摄像头和雷达一般位于车顶，四周皆无盲区。
其次，一般人很难将注意力时刻保持在道路上，而自动驾驶系统不会分心，每秒都能根据路况做出10次决策。人类会酒后驾驶、疲劳驾驶，或者边接电话边开车，而自动驾驶系统不会出现这些问题。



此外，无人驾驶汽车之间可以相互通信，车辆可以将转弯、变道、急刹等指令提前通知周围其他车辆。比人类之间的驾驶沟通更加快捷方便。



最后，一个有10万千米驾驶里程的驾驶员已经算是老驾驶员，但谷歌的无人驾驶虚拟引擎却可以模拟行驶430亿千米，真实道路测试超过800万千米。系统不仅能内置实时更新的地图和路况信息，还熟知已有的道路交通法规。
总之，从各方面看，最高等级的自动驾驶系统确实比人类驾驶员的整体水平更可靠。只不过要达到这个水平，我们或许仍然需要10-20年的时间。

啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊

结束了嘛？有种还没完成的感觉，嘻嘻

鄙视楼下的顶帖没我快，哈哈