无人驾驶必须解决这三点

随着无人驾驶汽车热度不上上升，众多厂商纷纷加入该领域，无论是传统科技互联网巨头还是车企，面对汽车行业这个大市场都是想分羹一杯。

日前，特斯拉车主在使用自动驾驶功能时，由于没有按照官方要求操作导致车祸身亡。于是无人驾驶以及特斯拉被推向舆论风口。作为笔者，我认为看待事情应该是理性，技术也是人发明的，人都有失误操作导致车祸发生，更何况是人发明的技术呢？而且无人驾驶毕竟属于新兴技术，不完善不成熟是必然。但是，未来的无人驾驶一定会更安全，这是科技发展的必然结果。

技术的发展是爆发性，人类在地球上生存上百万年了，而现代技术却是在第一工业革命之后迅速爆发，短短的两百多年而已，人类从农耕时代先后进入工业、电气、科技信息时代，而科技的发展必然催生智能化，那么汽车发展成为无人驾驶更是顺理成章的事。

不能因为特斯拉一起事故就认为无人驾驶汽车不安全。但是，在未来的发展过程中，无人驾驶技术亟需解决人工智能、图像捕捉与识别以及距离传感三大技术问题。

首先人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。简单的说就是对人的意识、思维的信息过程的模拟，通过模仿学习人类，最终实现到达或者超过人类水平。

人类是一个在学习中不断成长的动物，通过眼、耳、触觉等收到的信息最后反馈给大脑然后大脑再做出指示。而人工智能就是无人驾驶汽车的大脑，通过模仿学习人类，通过算法转换，最终实现对汽车的完全控制。

由于人类不仅通过感觉或者看到事物进行分析，还会通过以往经验进行判断分析。而目前人工智能的发展，在人类不断给其注入新的知识的同时，也让人工智能与人类较量，通过实战让人工智能更像人类或者超过人类。例如IBM的的第一套人工智能系统打败国际象棋冠军，谷歌的阿尔法狗战胜韩国围棋冠军李世石，这些都是为了让人工智能更了解人类的算法。

在无人驾驶汽车上，谷歌的无人驾驶汽车每月都会模拟300万英里的无人驾驶里程，通过这些模拟驾驶，就能提前进行大量的测试，然后再把完善之后的算法写入这些实体车，进行实际路面测试。但是，在此之前谷歌的无人驾驶汽车已经在不同地区展开路测，根据谷歌公布的数据在2015年5月已经自己跑了160万公里，在去年11月发布数据每月有超过一万英里的无人驾驶汽车上路测试。日前，谷歌发布了该公司无人驾驶汽车6月份报告，其无人驾驶系统探测并避让骑行者的能力成为重点。

谷歌这样做的目的，就是为了人工智能增加自主学习能力，根据以往数据实现更加灵活的判断与分析。只有拥有更强大的人工智能，才能让无人技术更为成熟，宝马高层也曾表示人工智能是无人驾驶的关键。

其次，更精准的图像捕捉与识别。由于无人驾驶技术通过摄像头捕捉周边影像，相当于人类司机眼睛，如果眼睛瞎了还能上路开车么？只有摄像头捕捉周边高清晰影像通过人工智能算法对图像进行分析然后做出判断。而在实际路测中，任何事物都会可能出现在无人驾驶汽车周边。所以在无人驾驶技术发展的过程中，只有让无人驾驶汽车拥有更高级别的摄像头，实现全天候高清图像捕捉以及识别，才能保证人工智能根据图片信息做出判断。

在日前特斯拉的事故中，由于强光以及货车辆颜色与天空颜色较近等问题，导致摄像头没能准确捕捉图像以及对图像准确识别，最终计算程序没有做出相应反应，这也是导致车祸的发生的原因之一。

最后是距离传感。人类驾驶通过眼睛看周边情况，根据以往经验判断出汽车与周边物体的距离做出正确的判断。而无人驾驶汽车是通过对数据的分析，实现汽车的安全驾驶，这就需要准确的距离传感器，而且是实时距离。

目前，几乎所有的无人驾驶汽车都会采用激光雷达传感器，原因就在于数据的准确性。激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，这一技术广泛用于军事上，由于军事不在乎成本。但是对于车企而言却要在乎成本，所以目前真正具备自动辅助驾驶技术的汽车成本都较高，例如一向骄傲的特斯拉，动辄近百万人民币，而其他具备准确自动泊车技术的汽车至少也是三五十万的B级汽车。

如果车企没能降低技术成本问题，那么无人驾驶汽车，始终都是少数富人的玩具，实现普及将会历时更长。

当然，如果解决以上问题，距离无人驾驶汽车的普及也就不远的，因为无人驾驶汽车不仅要解决技术以及成本上的问题，还有相关国家立法的完善，只有这样，无人驾驶才能实现真正的普及。(来源：数码科技的星空)

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