人vs自动驾驶汽车

如果你是一个编剧，或者一个汽车销售员，你已经在考虑如何把非科幻的自动驾驶汽车写进电影剧本。在黑色犯罪电影、抢劫电影、浪漫喜剧，当然还有公路电影中，汽车都是不可或缺的情节。

很明显，自动驾驶汽车将不再是理想的逃跑工具，特别是如果没有方向盘或油门踏板的话。虽然不难想象一个技术控制人类的世界，但另一种方案是由人类司机、行人、踏板车甚至骑自行车的人推动自动驾驶汽车。

“你可以欺负自动驾驶汽车，”教务长的杰出研究教授、中佛罗里达大学(UCF)麻省理工学院实验室负责人彼得·汉考克(Peter Hancock)说，他在那里研究自动驾驶汽车和心理学。“一旦你知道它的反应方式，你就可以把它移到它的车道上，或者让它减速，因为你可以成为更大的恶霸，你知道它会避免撞到你。如果你开始慢慢进入车道，它就会开始慢慢远离你。”

谁该怕谁?目前，人们似乎害怕自动驾驶汽车，数字似乎也没有改善。美国汽车协会在2018年5月报告称，美国人比前一年更害怕乘坐全自动驾驶汽车。事实上，美国汽车协会表示，73%的美国司机害怕乘坐全自动驾驶汽车。

汉考克说:“可能有些人从来不相信自动化系统。”汉考克在他的实验室里研究系统和人类信任的维度。“当特斯拉和Waymo进行营销时，他们必须向那些信任这些系统的人推销。”

但如果有人需要害怕的话，那可能是对自动驾驶汽车原始设备制造商及其程序员的严重担忧。

ArterisIP首席技术顾问泰•加里贝(Ty Garibay)表示:“这将是一个大问题，到目前为止，我们还没有看到解决方案。”“最大的问题是机器人或自动设备与人互动。虽然这在工厂里可能不是问题，因为人们拿着工资和机器人一起工作，但在城市里的自动驾驶汽车上，这绝对是一个问题。我不知道自动驾驶汽车将如何在城市地区工作。如果孩子知道机器人不会做任何事情，你会看到同样的事情在国内市场上发生。”

原因很简单——人类是不可预测的、好斗的，有时甚至是恶意的生物。

混合驾驶风格
这带来了一个问题，因为自动驾驶汽车和人类司机将在很多年里共享道路。美国汽车协会(American Automobile Association)汽车工程总监格雷格·布兰农(Greg Brannon)在接受《半导体工程》(Semiconductor engineering)采访时表示:“当我们展望混合车队的未来时，这将非常有趣，因为自动驾驶汽车的驾驶方式和行为方式都与人类汽车不同，这通常是一件好事。”“自动驾驶汽车更加谨慎。他们更有可能遵守速度限制。他们不太可能分心。所有这些都是好的。但在一段时间内，它们将在人类驾驶的同行中脱颖而出，直到传感器融合和所有人工智能的编程发展到可以模仿安全的人类驾驶员的程度。”

不同的驾驶风格增加了自动驾驶汽车程序员必须应对的复杂性。各个城市和州对司机的期望以及司机之间的互动都有所不同。人类司机和行人从不同的地方访问时必须学习这些风格。自动驾驶汽车也是这样吗?

“我刚从意大利回来，”汉考克说。“我自己也开车。一辆自动驾驶汽车在意大利怎么工作，因为你总是被小黄蜂(Vespas)挡在前面?”他的结论是走路更快。

他以意大利为例说，使用交通系统的人之间有一条不成文的代码。起初，这样的本地系统对陌生人来说毫无意义。但随后司机会学习当地司机之间的沟通方式。意大利的司机不允许慢行的司机坐在快车道上。人类逐渐学会理解当地习俗存在的原因，但自动驾驶汽车需要将其编程到其逻辑中。

“如果你去海外旅行，或者在美国各地旅行过很多次，你就会开始意识到，不同的地理位置有不同的驾驶风格，要想让自动驾驶系统正常工作，自动驾驶系统可能必须以地理位置为导向，”布兰农表示同意。事实上，这是一项非常复杂的任务，但当我们展望未来时，这是需要考虑的事情。”

“想象一辆汽车——一辆自动驾驶汽车——在进入荷兰隧道之前等待适当的交通中断。在进入隧道之前，自动驾驶汽车可能会在未来十年出现在那里。布兰农笑道。“所有这些事情都必须解决。所以这将是一个混合，有很多非常非常聪明的人在这个领域工作，但这是一个巨大的挑战。”

汽车必须适应环境，否则就必须受到监管。

Synopsys汽车战略副总裁伯克哈德·胡恩克(Burkhard Huhnke)说:“目前有两种情况。“其中之一发生在中国，在那里你可以有一个完全自动驾驶的城市，避免人类司机和自动驾驶汽车的混合。另一种是当你拥有一个由人类驾驶和自动驾驶汽车组成的混合世界时，这就是我们今天所处的情况。一辆汽车在市场上的平均停留时间是8年，在接下来的8年里，你会看到越来越多的自动驾驶技术进入市场。最大的问题是这将如何影响你的日常通勤。”

然而，造成这些问题的不仅仅是人。自动驾驶汽车如何与其他自动驾驶汽车互动也尚未解决。

“如果你的最高速度比竞争对手的车低10%，就会造成问题，”胡恩克说。“即使加速，它是全速前进还是平稳前进?编程让所有东西一起工作是一个相当大的挑战。人类看到限速标志时，有时会认为我们可以开得更快。所以这是一个解释规则的问题。对于自动驾驶汽车，你必须具备应对这种情况的灵活性。”

欺负自动驾驶汽车
自动驾驶汽车应该是可预测、礼貌和耐心的司机。人类很快就会学会如何使用这些类型的吸盘。行人会开始更多地乱穿马路，并在自动驾驶汽车面前跳来跳去吗?

AAA的Brannon说道:“天哪，我希望不是这样。“这其中还涉及到物理学。不管用什么技术，这都是很难克服的。”

这可能会归结为这项技术能变得多像人类。英特尔(Intel)自动驾驶解决方案首席系统架构师杰克·韦斯特(Jack Weast)说:“现在的关键是，人们能分辨出这是一辆自动驾驶汽车。”“他们开车很保守，这使它成为目标。这有一个技术上的原因，那就是决策算法是用强化学习来实现的。这基本上是一种奖励行为，可以是到达目的地的时间或燃油经济性。人工智能系统的问题在于它们是概率性的，所以你在处理一个最佳猜测。它有多个传感器来识别汽车和行人，所以如果一个传感器错过了，另一个就会把它捡起来。但在决策过程中没有冗余。因为一个错误的决定可能会导致事故，安全的权重有更高的回报。这就是自动驾驶汽车过于保守的原因。 You see them jerking back into their lane. You also see human drivers getting annoyed by them.”

英特尔解决这个问题的方法是创建一个AI堆栈，而不是一个端到端系统，建立一个AI功能的层次结构。最上面的是所谓的“责任敏感安全”，该公司已将其作为开源软件发布。

图1:使用RSS处理不可预测性。来源:英特尔/ Mobileye

韦斯特说:“这让汽车更自信，更像人类。”“如果我坐在一辆自动驾驶汽车的后座上，我不知道它是由人驾驶还是自动驾驶。这就是我们前进的方向。这是一个混合环境的未来。即使在纽约市，人类司机也会在最后一秒才踩下刹车踏板。自动驾驶汽车也可以做到这一点。他们可以挤进车流中来创造空间，找一辆车让路，如果没有的话，就倒车到自己的车道上。这种方法的起源可以追溯到安全，RSF的安全价值在于它可以被正式验证。这与当前行业的做法有很大不同，“这是一个黑匣子，相信我。”“即使你开了100万英里也没关系。端到端的AI方法是危险的。 You need layering or stacking or stages, so if one algorithm changes the independent safety seal remains static.”

UCF的汉考克说，另一个问题是最安全的旅行距离。一个安全的行驶距离可以是跟在后面的车很远，或者只有一英尺远。“一只脚被证明是安全的，因为前面的车只能改变很小的速度，所以没有足够的空间造成碰撞。”如果一英尺的行驶距离也是自动驾驶汽车可以选择的最佳跟随距离之一，那么它会引起恐慌，除非人类司机知道后面是一辆安全的自动驾驶汽车。

西门子开发了一个验证和模拟器系统，帮助发现虚拟化引擎和模拟器的边缘案例。这些边缘案例可以用于训练自动驾驶汽车。西门子业务部门Mentor的汽车营销总监安德鲁·麦克劳德(Andrew Macleod)说，当谷歌进行数百万次道路测试时，“他们寻找的是一些复杂交通场景中出现行人等情况的边缘情况。”“这一切都可以在虚拟世界中完成，因此西门子拥有虚拟化能力，我们可以在虚拟世界中创建车辆场景，以特定速度在车辆前面行驶的行人，等等。我们可以模拟来自传感器的所有不同数据，无论是摄像头、雷达还是激光雷达。然后我们可以加上天气。如果下雪，相机传感器如何响应?我们为所有这些建模并创建这些边缘情况，然后将这些数据输入车辆模拟器来观察车辆的反应。例如，你可能会遇到这样的场景，车辆必须转向以避开障碍物、行人或其他任何东西。我们实际上可以在一个极端的例子中模拟车辆的行为。”

人们会作何反应尚不明显。Marvell汽车产品营销高级总监Tim Lau表示:“汽车原始设备制造商目前正从司机和行人两方面应对这一问题。”目前的防撞系统可能会阻止人类司机试图欺负他人。“他们真的希望拥有能够预测司机打算做什么的系统。为了能够预测这一点，汽车需要了解很多信息，包括驾驶员的状态。现在有很多技术，比如用于防撞的ADAS。”

但是欺负行人的人呢?“有一次我问汽车原始设备制造商，他们如何保护这一点，”刘说。“计划是什么?”这些系统旨在保护和收集数据，并做出最佳决策，但如果有人想要恶意冲到汽车前面，我认为目前没有一个系统可以处理这种情况。”

创建与行人交流的系统会有所帮助。这些所谓的V2x系统有很多用途，世界各地正在开发各种技术。“这将是不同的技术，就像智能车库有传感器，可以告诉你哪个车位被占用了，”刘说。“拥有车对车、车对人、车对基础设施的通信能力至关重要。它可以连接到你的手机或手表上。甚至拐角处的能见度都是可能的。”

然而，真正的转折点将是智能城市。Mentor的麦克劳德说:“智能城市提供了激光雷达、摄像头和雷达等传感器无法提供的车对车通信和车对基础设施。”“一旦我们能够相互沟通，自动驾驶汽车在道路上相互欺负、相互推动的问题就不会发生，因为从A点到B点的最有效路径将被定义，驾驶场景将根据何时加速和何时刹车绘制出来。最终，车道可能就不需要了。这些汽车只会相互沟通。”

达到第5级
尽管沃尔沃最近宣布了自动通勤舱的概念，在车辆穿越数百英里的道路时，乘客可以坐在桌子旁或睡在床上，但短期内的未来似乎要有限得多。第一批自动驾驶汽车很可能将用于城市有限区域的拼车服务。与此同时，夜间在高速公路上行驶的卡车车队很可能将货物运送到一个简单的终点。

图2:在沃尔沃的概念机器人汽车360c上，开车时睡着有了新的含义。来源:沃尔沃

麦克劳德说:“我们不认为会有更多的自动驾驶汽车，突然之间街道上到处都是它们。”“但你可以在晚上让一堆自动驾驶卡车从a点行驶到B点，这是可以预测的。然后是校园和机场，然后是市区，大约3到5平方英里，那里将有自动驾驶机器人出租车。”

这与福特目前的预测相符——城市交通和送货服务——这可能是自动化系统的首次应用。该公司正在与初创公司Argo AI合作制定这一计划。福特已经设定了到2021年让自动驾驶汽车上路的目标，但Argo的首席执行官布莱恩·萨莱斯基表示，这项技术在准备就绪之前不会发布

Salesky说:“我们每天测试都会了解并发现新的场景，我们希望确保系统能够处理这些场景。福特正在佛罗里达州的迈阿密-戴德县测试这些汽车。即使到那时，这款汽车也将在特定城市的特定封闭地理围栏位置行驶，并提供拼车服务。另一种选择是夜间自动运输。

福特在测试车内安排了两名人员监控道路测试中的情况，并在需要时随时准备接管驾驶。如果车辆周围发生了与行人或其他车辆有关的奇怪互动，人类就会向阿尔戈报告。Salesky说:“在我们运营的城市，我们还没有看到任何与正常情况不同的反应。”“他们对待我们就像对待其他交通工具一样。实际上，我们已经从社区得到了积极的回应，我们的车辆都很谨慎。他们不会分心。他们能够在人行横道前有足够的余地停下来，让人们使用人行横道。我们的车不会开到人行横道上堵住路。我们的车辆会倾斜，给在路边慢跑的行人更多一点空间。”

福特还在尝试用灯光与行人交流。这还有很长的路要走。“随着时间的推移，我们所做的是建立一个回归测试数据库，在向系统添加新代码行之前，这些测试需要通过。这个场景集是我们开发过程中非常关键的一部分，”Salesky说，他最初是在卡内基梅隆大学国家机器人工程中心的DARPA车辆项目和谷歌的自动驾驶汽车项目上工作的。

Argo和福特不会在代码被彻底测试并显示为无错误之前向汽车发布代码，即使更改可能只是解决一个问题的简单更改。Argo拥有自己的人工智能数据库和编码。

自动驾驶汽车能拯救生命吗?
半导体和汽车行业主张，自动驾驶汽车将拯救生命。一些学者认为，保守、守法的自动驾驶汽车将做到这一点。但有一个问题。

美国每年约有3.5万至4万起与交通事故有关的死亡事故，具体数字取决于谁在计算。国家安全委员会正与“零之路”联盟率先努力，到2050年将这一数字降至零。但美国国家安全委员会表示，深入研究这些数字，2014年14%的死亡与摩托车有关。此外，几乎一半的道路死亡发生在农村道路上，这是驾驶最危险的道路。

那么，自动驾驶汽车能在短时间内改变这些数字吗?在速度和损伤(醉酒、嗑药、昏昏欲睡或发短信)是导致死亡的因素的情况下，自动驾驶汽车可能会发挥重要作用。该联盟的结论是，自动驾驶辅助系统将有所帮助，并指出它们只是解决方案的一部分。他们还希望形成一种对不安全行为零容忍的文化，以及更好的道路和基础设施。(他们的报告是在这里）.

美国汽车协会的布兰农说:“我们继续看到美国公路上的死亡事故，每年约有3.5万人死亡，其中80%到90%的死亡是人为错误造成的。”“我们的想法是，如果你能消除人为错误，这个数字就会减少。这并不是说自动驾驶汽车在行驶过程中不会犯错误。”

但拯救生命是一个卖点现在还不能说得通汉考克教授说。“问题是这些系统不可能没有缺陷。这在物理上是不可能的。缺陷可能在设计中，可能在软件中，也可能在软件集成中。在未来的几十年里，这不会是一个无碰撞的系统。事实上，自动驾驶系统会产生自己的新型事故。我们将看到这种类型的碰撞出现，不是因为自动化，而是因为它们所做的一些假设。”

黑客是从车里入侵的
不过，并非所有令人烦恼的人类行为都来自车外。任何自动驾驶级别的车辆的司机/乘客都可以学习黑进汽车，以降低或关闭功能。例如，2018年6月，美国交通部国家公路交通安全管理局发布了一项勒令停止信到第三方供应商在售后市场销售Autopilot Buddy，这个设备可以减少特斯拉在把手从方向盘上拿开时的唠叨。

美国汽车协会的布兰农担心，人类司机可能会过于信任汽车上的半自动系统。“这是一个权衡，”他说。“这是回到方向盘后面的人，确保这个人了解他们所使用的任何技术的好处和局限性，无论是1990年的福特F150还是最新的特斯拉。每个人都应该了解系统，而不是他们驾驶的车辆。”

2015年，埃隆·马斯克(Elon Musk)在英伟达(Nvidia)大会上沉思道，无论有朝一日人类驾驶汽车是否违法，有一件事是肯定的:自动驾驶汽车将永远深刻地改变我们的汽车文化。

-Ed Sperling对本文也有贡献。

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