自動駕駛汽車代表著未來,但駕駛者未必就能把一切徹底交給機器。也許未來的物理乃至法律限制,仍然要求我們始終盯緊路面。
自動駕駛汽車代表著未來汽車的全新形態(tài)。但對于世界各地希望能在早高峰通勤時段看看書、翻翻網(wǎng)頁的用戶們來說,真正的自動駕駛汽車可能跟預(yù)想中有所不同。
自動駕駛汽車中使用的傳感器在技術(shù)和質(zhì)量上,恐怕無法達(dá)到徹底解放駕駛者雙手的水平。另外,即使真能如此可靠,目前仍有不少法規(guī)嚴(yán)禁駕駛員在行駛過程中徹底放棄對車輛的控制。
鑒于自動駕駛汽車在物理及法律層面受到的種種限制,在第一款完全自動駕駛車型出現(xiàn)時,用戶們實際感受到的可能并不是自己想象中的那種“私家出租車”。
越來越強大的駕駛輔助功能已經(jīng)讓目前的不少新車型具備了半自動駕駛能力,但全自動汽車仍然猶抱琵琶半遮面。預(yù)計在未來幾年,第一批產(chǎn)品才會小規(guī)模投入市場。
但即使到2050年有上億輛全自動駕駛汽車正式上路,駕駛員恐怕也很難把一切徹底交給AI。自動駕駛汽車還需要駕駛?沒錯,下面我們來具體聊聊其中的原因。
法規(guī)限制
在世界范圍內(nèi),一切交通參與活動都會伴隨一定程度的安全風(fēng)險,因此交管部門也始終采取審慎的處理態(tài)度。特別是在歐洲,眾多法規(guī)條文限制著全自動駕駛汽車在不加任何監(jiān)控的情況下將用戶從A地運送至B地。
首先是1968年發(fā)布的《維也納道路交通公約》,其中要求所有遵守《維也納公約》的簽約國——即除西班牙之外的所有歐盟國家——都不得直接部署全自動駕駛汽車。
此項公約在第8條中提出一項基本原則,規(guī)定“每輛行駛中的車輛或車隊均應(yīng)設(shè)有駕駛員。”其中還規(guī)定,“每位駕駛員應(yīng)始終能夠操控自己的車輛。”
2014年3月,《維也納公約》經(jīng)歷了一輪修訂,其中要求可能影響駕駛員駕駛的系統(tǒng)必須能夠由駕駛員進(jìn)行關(guān)閉。但即使是修訂之后,要求每輛汽車必須配有駕駛員的條款仍然存在。
這意味著如果大多數(shù)歐盟國家計劃讓全自動駕駛汽車并入公共道路,那么《維也納公約》必須經(jīng)過提前修改,否則部署即代表違法。
《維也納公約》只是其中一例;著眼于中長期,此類法規(guī)中還有大量其他已經(jīng)過時的要求。換言之,即使未來有哪家廠商能夠推出無需人為介入即安全行駛至任意目的地的產(chǎn)品,我們也很難找到允許車主在車輛不受控制的情況下自主行駛的國家、或者說使用場景。
此外,自動駕駛汽車還將影響到交通保險的計算方式。如今,一旦發(fā)生車輛碰撞事故,責(zé)任當(dāng)然是由肇事司機承擔(dān)。但在未來的自動駕駛中,車禍很可能源自汽車制造商的失誤,這意味著車主既不需要承擔(dān)責(zé)任、也不需要為此付款。
考慮到這一點,也許要在全自動駕駛汽車問世的幾年之后,法律條文才會允許駕駛員在駕駛時徹底放棄對車輛的控制。例如,英國計劃到2030年全面禁止使用化石燃料汽車,而進(jìn)一步轉(zhuǎn)移到自動駕駛汽車還有很長的路要走。
值得警惕
再有,也許在未來十幾年甚至幾十年中,都不會出現(xiàn)能夠讓駕駛者完全依賴的全自動駕駛技術(shù)。
如今的“自動駕駛”與真正意義上的全自動駕駛汽車之間還有多大差距?也許特斯拉公司最近發(fā)布的完全自動駕駛beta測試能給我們一點啟示。此次軟件更新允許駕駛員在灣區(qū)用車、全程保持在車道之內(nèi)、開上高速公路并在紅燈處自動駐車。
雖然這項技術(shù)還不算是真正的自動駕駛技術(shù),但全自動駕駛軟件的發(fā)布確實讓不少司機感到莫名興奮。他們認(rèn)為,在從A點到B點的枯燥行程中,汽車確實能夠承擔(dān)起越來越多的自主判斷。但是,這項技術(shù)仍帶有警告,要求駕駛員保持警惕以應(yīng)對車輛“在極端情況下可能發(fā)生的錯誤。”
根據(jù)領(lǐng)先機器人與AI研究專家Rodney Brooks的說法,由于自動駕駛技術(shù)在行駛過程中需要處理大量令人困惑的變量,因此在自動駕駛汽車問世之后,司機們在很長時間內(nèi)仍然需要按照特斯拉的警告持續(xù)保持警覺并隨時準(zhǔn)備接管。
Brooks強調(diào)稱,AI驅(qū)動型車輛必須處理大量“極端狀況”,借此理解世界各地復(fù)雜路口及路牌所呈現(xiàn)的信息,并在1秒鐘之內(nèi)做出正確決定以避免碰撞。此外,這些車輛還得在惡劣的天氣條件下保證搭載的傳感器具備強大的容錯功能。
無論是由人類駕駛還是由AI軟件提供支持,自動駕駛汽車都得面對其他車輛的種種“意外之舉”。汽車之間的交互同樣涉及諸多因素,包括駕駛員的駕駛風(fēng)格、車齡、車輛的功率與性能,以及采用電力驅(qū)動抑或是傳統(tǒng)化石燃料驅(qū)動。
傳統(tǒng)汽車仍將廣泛存在
自動駕駛汽車全面普及道路上的另一個障礙,在于傳統(tǒng)汽車仍將廣泛存在,并給道路帶來無數(shù)突發(fā)狀況。
自動駕駛汽車肯定能夠很好地肩負(fù)起食品及貨物運輸?shù)呢?zé)任,但民用級自動駕駛汽車的推廣還需要用戶自己的認(rèn)同。很多人仍然喜歡享受駕車的快感,屆時自動駕駛系統(tǒng)需要應(yīng)對的就不再是普通的交通參與者,而是一大批“性能控”。
毫無疑問,自動駕駛汽車必然是汽車行業(yè)的未來。只是這將是一條螺旋式上升的道路,而且就目前來看沒有任何捷徑可走。
好文章,需要你的鼓勵
這項研究提出了"高效探測"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評估的問題。通過創(chuàng)新的多查詢交叉注意力機制,該方法在減少90%參數(shù)的同時實現(xiàn)10倍速度提升,在七個基準(zhǔn)測試中均超越傳統(tǒng)方法。研究還發(fā)現(xiàn)注意力質(zhì)量與分類性能的強相關(guān)性,生成可解釋的注意力圖譜,展現(xiàn)出優(yōu)異的跨域適應(yīng)性。團隊承諾開源全部代碼,推動技術(shù)普及應(yīng)用。
伊利諾伊大學(xué)研究團隊開發(fā)了CLAIMSPECT系統(tǒng),通過層次化分解復(fù)雜爭議、智能檢索相關(guān)文獻(xiàn)、多角度收集觀點的方法,將傳統(tǒng)的"真假"判斷轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度分析。該系統(tǒng)能夠自動構(gòu)建爭議話題的分析框架,識別不同觀點及其支撐證據(jù),為科學(xué)和政治爭議提供更全面客觀的分析,已在生物醫(yī)學(xué)和國際關(guān)系領(lǐng)域驗證有效性。
清華大學(xué)研究團隊首次提出情感認(rèn)知融合網(wǎng)絡(luò)(ECFN),讓AI能像人類一樣理解和表達(dá)情感。該系統(tǒng)通過多層次情感處理架構(gòu),在情感識別準(zhǔn)確率上比現(xiàn)有最佳系統(tǒng)提升32%,情感表達(dá)自然度提升45%。研究突破了傳統(tǒng)AI情感理解的局限,實現(xiàn)了跨模態(tài)情感融合、動態(tài)情感追蹤和個性化情感建模,為醫(yī)療、教育、客服等領(lǐng)域帶來革命性應(yīng)用前景。
哈佛大學(xué)研究團隊通過創(chuàng)新的多智能體強化學(xué)習(xí)方法,讓AI在戰(zhàn)略游戲中學(xué)會復(fù)雜推理。研究發(fā)現(xiàn)AI通過游戲競爭能發(fā)展出類人思維能力,在邏輯推理、創(chuàng)造性解決問題等方面表現(xiàn)顯著提升。這項突破性成果為未來AI在醫(yī)療、教育、城市管理等領(lǐng)域的應(yīng)用奠定基礎(chǔ),展現(xiàn)了通過模擬人類學(xué)習(xí)過程培養(yǎng)真正智能AI的新路徑。