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技術不是事! 細數阻礙美國自動駕駛技術發展的六大因素

蓋世汽車 李文龍

據外媒報道,自動駕駛汽車離我們的生活越來越近了,許多車企都竭力研發新技術和新設備。然而,若要實現完全自動駕駛汽車為主的交通情景,從目前看,還有很長一段路要走。撇開技術因素不談,還有六大阻礙有待克服:

圖1

基礎設施

自動駕駛汽車需要道路的配合,據美國聯邦公路管理局(Federal Highway Administration,FHA)透露,美國公路全長為412萬英里,其中經鋪砌過的道路全長僅為268萬英里,道路狀況之惡劣可見一斑。

美國的道路究竟有多糟糕呢?據該機構稱,在美國康乃迪克州(Connecticut),42.1%的聯邦助建高速公路(federal-aid highway)屬于“破舊或平庸狀況(poor or mediocre condition)。”至于以交通擁堵而聞名的加州,那就不更談了,35.1%公路的情況可謂非常差。

金錢

在工業時代,基礎設施修復是相當費錢的一項服務。僅僅是維持當前的糟糕情況,每年就需要耗費1000億美元。若要對路面進行升級維護,使其符合自動駕駛道路基礎設施的相關標準,還要再投入一大筆錢。

考慮到美國人的避稅情結(antitax sentiment),大部分美國人不太愿意為此掏腰包。建立私營自動駕駛道路或許能在一定程度上解決這類問題。舉個例子,從洛杉磯到舊金山,若要使用私營自動駕駛汽車專用高速公路,用戶需要為此多支付50美元,車速在125 mph。然而,就在這條公路附近有一條常規的高速公路,車速在75 mph,但可以不必額外付50美元,作為車主,你會怎么選?或許確實有用戶愿意為此買單,但鑒于許多州的高速公路收費站運營都不太成功,那些私營機構會樂意作出該項具有風險的投資嗎?

圖3

天氣

截止至目前,尚無完全成熟的自動駕駛技術可支持車輛在積雪氣候下行駛,自動駕駛汽車在導航時,需要識別道路標識。然而,在下雪天,這類標識通常模糊不清。那么有沒有備選方案呢?在道路上安裝大量的傳感器或大幅提升地圖及導航數據,精確度需提升至英寸級。若真這樣做的話,很費錢。福特雖然推出過“自定位推斷(self-locating by deduction)”技術,但該技術尚無法應對這類情況。

律師及事故責任認定

目前,只有沃爾沃曾發布豪言,若其自動駕駛汽車發生事故,公司將承擔責任,其他車企可能都未做過這類承諾。民事律師及保險行業正在整理追責和不追責的情況認定,自動駕駛技術曾因首例致命交通事故而一度受到質疑。

圖5

道德

如何教會計算機擁有自己的獨立意識,從而應對未來自動駕駛情境下的各種可能?若視覺盲角(blind corner)出現兒童時,車輛會直接撞過去還是會駛向周邊的懸崖?在遇到這類極端危險的情況下,由計算機控制的車輛會選擇保護犧牲自己(及駕駛員)還是保護行人?上述問題目前還沒有答案,只是一種情景假設。然而,在進行編程時,卻務必要考慮這類極端情況,因為自動駕駛汽車的車主們將接受軟件編碼器所設定程序帶來的應對后果。

盡管自動駕駛汽車的研發應用還有很長一段路要走,但自動駕駛汽車將如何與情緒不穩定(如:路怒癥人士)或殘障人士實現人機交互呢?這依然是自動駕駛汽車編程頭疼的問題。某些人認為,相較于人類而言,計算機更容易對其他人的行為進行預判。自動駕駛車輛的默認響應“很慢”,而人們卻希望自動駕駛汽車能盡快將其帶往目的地。僅僅將2.5億輛常規車輛轉變為自動駕駛車輛就是項大工程,需要耗費很多時間。

圖7

如今,技術在不斷進行,僅僅是創建自動駕駛技術并不算太難,問題在于如何將這項新技術與我們生活的世界相融合,想必要花費很多時間。(本文圖片選自motortrend.com)

來源:蓋世汽車

作者:李文龍

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