谷歌自动驾驶 成败皆地图

　　为什么是谷歌，除了这家高科技公司骨子里的创新基因外，一个原因不可忽视，那就是谷歌在地图领域的强大优势，而这恰恰是无人驾驶实现不可或缺的基础。有报道称，为了绘制地图，谷歌需要装配有大量传感器的专有车辆不断重复对路况进行扫描，相关技术人员需要确保在现实世界中的所有重要物体都已被抓取。在这样的前提下，对自动驾驶汽车而言，道路周围静止物体的位置，在到达相应区域之前就已了如指掌，车载电脑则可以集中更多精力用于追踪移动物体。

　　即使如谷歌在地图领域的建树，目前也只在数千公里的公路上完成绘制。

　　然而，一个现实的问题是，这样的扫描，几乎可以说是永无止境的。一方面，对于已完成的区域，变化也是时时发生的。一个临时增加的信号灯，可能会让自动驾驶汽车在“不知情”的情况下违反交规。另一方面，即使如谷歌在地图领域的建树，目前也只在数千公里的公路上完成绘制，而这正是谷歌自动驾驶汽车“安全行驶110万公里”的全部范围。仅此一点，谷歌自动驾驶汽车即使想在2017年前走遍美国，都是一件“不可能完成的任务”。

　　99%≈0 自动驾驶不成功则成仁

　　照此看来，似乎仅地图一项，就能给自动驾驶汽车判死刑了？实际情况当然并没有这么悲观，毕竟诸如地图等基础层面的数据收集，本就不可能由某个企业独立承担。政府、相关企业、机构的参与，无疑会加速这一过程的实现。

　　研究显示，如果普及无人驾驶，可以使车祸事故减少90%，节约大量人力、提高效率，能源经济性提高40%，避免大部分拥堵，车道容量提高80%。在交通、环保、节能的压力不断困扰汽车业的大背景下，自动驾驶简直是终极解决之道。不过，要想达到这样的效果却并不容易。事实上，自动驾驶普及程度，对交通、能源的效果绝非线性，而是一种“飞跃式突变”。用清华大学汽车工程研究院副院长宋健的话说，哪怕交通系统中只有10%的车辆不是自动驾驶，对整个系统而言，它们都会成为不可预知的“黑马”，对整个系统的运行带来不可预期的影响。实际上，不止宋健，包括中国汽车工业协会秘书长董扬、德尔福亚太区总裁王展在内的多位业内人士，都在不同场合表达过类似的观点。从这个意义上说，自动驾驶的作用就成为一道“非黑即白”的选择题，要么功盖千秋，要么一无是处。“看不到效果”，这或许会成为政府在推动自动驾驶汽车过程中的最致命的阻碍。

　　要技术 要防黑客 不能有悖伦理 还要有趣

　　即使将眼光聚焦在自动驾驶汽车本身，其面前的挑战也不止地图一个。博世中国区市场战略副总裁蒋京芳将自动驾驶的挑战总结为五个方面，除了前文提到的地图外，还包括传感器技术、系统安全性、法律法规、电子电气架构四个方面。

　　以上几个方面，无论欠缺哪个，自动驾驶都不可能实现。首先，自动驾驶汽车必须能够准确识别行人、车辆并判断他们的意图。它必须能分辨出道路中的一块岩石和一大团报纸之间的差别（似乎很难），也必须判断出站在车旁的行人会不会在下一秒冲进道路（这可能么？），还要在强烈逆光的情况下辨别信号灯颜色（谷歌的自动驾驶汽车目前还不行）。其次，自动驾驶汽车要做到“百毒不侵”，以免被别有用心的人们利用，成为移动的定时炸弹，还要能应对突发的系统故障，随时准备启动“Plan B”。最后，自动驾驶汽车还需要解决伦理上的悖论，在面临不可避免的事故时做出“正确的选择”，其难度恐怕不亚于在同时落水的老妈和老婆中做选择。更重要的是，自动驾驶汽车真的能在发生交通事故后承担起全部责任么？

　　好了，假使自动驾驶汽车真的解决了上面的全部难题，你上了车，睡上一觉，醒来便到了目的地。但这真的是你想要的么？这样的驾乘体验，和公交车又有何区别？到那时，不知会有多少人怀念起在盘山路上“人车一体”的畅快淋漓。

　　自动驾驶 过程比结果更重要

　　在重重阻碍面前，自动驾驶即使不是遥不可及，至少也是前途暗淡了。不过，汽车厂家的研究劲头却并不小。无论是丰田、奔驰、日产、沃尔沃等整车厂，还是博世、德尔福等零部件巨头，都表现出对自动驾驶的浓厚兴趣，并纷纷开展自动驾驶车辆的路试。

　　然而，仔细分析之下，谷歌的自动驾驶和汽车厂家的自动驾驶，形式一样，其背后的动机却有着明显差别。谷歌的自动驾驶，从一开始就是纯粹的极客作风，车内没有方向盘的设计，足以说明一切（尽管后来被迫加上了临时方向盘）。

　　车企对自动驾驶的态度更像“军事演习”，为的是从中积累经验。

　　相比之下，车企的自动驾驶，则更像“军事演习”，为的是从中积累经验，实现对现有产品水平的完善和提升。实际上，诸如自动紧急制动系统、车道偏离警报系统、泊车辅助系统、自适应巡航系统等近几年汽车安全领域崭露头角的一系列主动安全配置的发展，正是源自传感器技术的进步。而对自动驾驶技术的研发，恰恰是重要的助推器。

　　或许在可见的未来，自动驾驶时代仍然难以走进现实，但这并不妨碍厂商为之不断努力，并将众多成果应用于主动安全系统之上。从这个角度来说，我们或许不该对自动驾驶这只“下金蛋的鸡”太过苛刻，毕竟在通向自动驾驶的路上，过程远比结果重要。