为什么地理围栏将启用L5

怎样才能让一辆汽车能够自动驾驶到人类能去的任何地方?问自动驾驶汽车专家这个问题，答案总是包括对地理围栏的讨论。

从最广泛的意义上讲，地理围栏只是一个物理区域周围的虚拟边界。在自动驾驶汽车的世界里，它描述了操作设计领域的一个关键子集——车辆发挥作用的地理区域。达到满5级自动驾驶意味着从地理围栏自动驾驶汽车上移除“围栏”。专家表示，这将需要人工智能能够进行抽象、推理，并在使用过程中变得更加智能。

L5汽车还不存在，与今天的高科技汽车相比，它们需要在技术上有重大飞跃。目前，最先进的自动驾驶汽车都是4级自动驾驶，包括旧金山、凤凰城、深圳和其他城市的自动驾驶出租车。这些车辆的操作范围有限，只有在某些条件下才能完全自动驾驶，比如当汽车位于其地理围栏边界内时。根据SAE的定义，L5车辆能够“在任何一个通常熟练的人类驾驶员能够合理驾驶传统车辆的地方驾驶车辆”。一辆L5级别的汽车如果出于商业原因而设置了地理围栏——例如，因为制造商有权在一个国家销售自动驾驶汽车，而不能在附近的另一个国家销售——根据定义仍然是L5级别的汽车。

区分L4和L5车辆是很简单的。然而，将前者变成后者是一项复杂的技术挑战。“地理围栏提供的限制对自动驾驶汽车所需的能力产生了深远的影响，这影响到为自动驾驶系统提供动力所需的硬件，”福特汽车合作伙伴主管罗伯特·戴(Robert Day)说手臂的汽车和物联网业务线。“将该区域限制在更‘私人’的位置，甚至是人行道而不是道路，可以显著减少车辆与其他物体(如汽车、卡车、骑自行车的人和行人)的互动类型。”

戴说，这方面一个较小规模的好例子是Kiwibot送货车辆，设计用于在人行道上送货。“通过降低速度和地理区域，机器人识别障碍所需的传感器系统比更复杂的路面车辆更少，因此处理传感器数据并做出适当决策所需的计算能力也更少。”

图1:装有先进导航软件的汽车效验图。来源:手臂

另一个极端是机器人出租车，即使在地理围栏的情况下，也需要高度复杂的系统。Day指出:“传感器套件非常复杂，在车辆周围安装了雷达、激光雷达和高清摄像头等多种传感器模式。“处理大量传感器数据需要一个非常高性能的异构处理系统，更类似于一个数据中心。此外，能够实时做出驾驶决策和行动需要非常复杂的软件算法。”

这些非常复杂的算法及其相关硬件对于L5车辆突破地理围栏至关重要。“从本质上讲，L5不仅必须能够感知周围环境，而且在接近不熟悉的环境时，还必须能够得出意义，并对环境做出推断，”at汽车和军事/航空混合动力物理和虚拟系统副总裁大卫·弗里茨(David Fritz)说西门子数字工业软件．“换句话说，它需要能够在工作中学习，因为没有办法训练人工智能来处理车辆可能遇到的所有可能情况。”

在这一点上，弗里茨描述了几年前的一个事件，当时一个正在进行测试的自动系统“看到”了以前从未遇到过的东西——一个多层停车场。“这辆车以为停在停车场的汽车挡住了路。它想，‘车停了，绕过马路牙子。“在一个有地理围栏的区域，你开车四处转转，收集数据，这样汽车就会说，‘如果汽车离地面10英尺，就忽略它。它不会伤害你的。’当系统遇到问题而不知道如何处理时，在很多情况下，汽车就会停止行驶。”

如今的人工智能算法是字面上的。弗里茨说:“一旦你对某件事有了字面上的理解，就很难收回和抽象了。”“在澳大利亚有很多例子，人工智能被训练为狗、猫、牛和鹿，当汽车看到袋鼠时，它不知道该做什么，汽车就从它身上开过去了。人类绝不会这么做的。即使人类以前从未见过袋鼠，我们也会知道它是一种动物。”

开发能够做出这些推断的人工智能，需要它在同样的情况下更像人类一样思考。“现在，当我们识别物体时，我们基本上是通过它们的轮廓来识别它们，然后投射出三维旋转，”弗里茨继续说。“我们说，‘动物是会动的东西。这似乎不是被风吹起的，它是在自己的运动下移动的。它是一种动物，动物应该得到一定的尊重。这就是我们需要在算法中加入的东西，而我们现在还没有这么做。人类从出生起就会不假思索地这样做。”

研究正在进行中，有人工智能项目试图弄清楚究竟如何处理这类活动。他说:“基本知识已经了解，但L5所需的复杂程度还不清楚。”“推理是使用网络根据输入做出决定，但汽车的机器学习是实际的教学过程，要繁重得多。现在我们使用超级计算机来做这件事，或者使用PC农场中的一大堆PC来帮助处理数字。所有这些处理和训练的结果然后进入神经网络实现，进行输入。我们在推理方面做得很好，成本有效，功耗低。这是机器学习的一部分，突然之间它增加了几个数量级。如果我们需要在车内学习，我们需要解决教学过程，达到与推理相同的水平。这是很遥远的事情。”

当人工智能确实以这种方式发展时，将会有许多道德决策在起作用。如果一辆汽车要像人一样思考，它应该像哪个人一样思考?汽车做出的决定是否应该反映车主的价值观?

弗里茨说:“某些国家的法律解决了一些哲学问题，但当然不是详尽无遗的。”“法律可能会说碾过袋鼠是可以的，但这可能不是司机的决定。”他设想了这样一个场景:一辆新购买的自动驾驶汽车让车主进行一系列模拟，以了解车主的偏好，比如让汽车绕着松鼠重新行驶。

弗里茨预计，这类技术还需要几十年才能实现。由于延迟和连接问题，车内学习可能会在车内进行，而不是在云端进行。“量子计算将是向前迈出的一大步，能够以经济有效的方式做到这一点，对于汽车行业创建‘模拟神经元’和用大量数据集训练的人工智能来说是必要的。在那之前，我认为我们永远不会说汽车可以开到任何它没去过的地方，而且比人更好。”

即使在行业达到L5级并解决了超级先进的人工智能带来的棘手的道德问题之后，汽车原始设备制造商和其他各方仍可能使用地理围栏。

Paul Graykowski，高级技术营销经理Arteris IP他将地理围栏描述为更先进的自动驾驶技术的一种“训练轮”，在某种程度上对司机本身也是如此。

就像辅助轮可以保护骑手免受一定程度的危险一样，格雷科夫斯基想象了一个世界，在这个世界里，一辆L5级汽车使用地理围栏来防止人类在建筑、洪水泛滥的街道或结冰的道路上驾驶汽车。“这种类型的地理围栏不仅需要在汽车中或通过强大的网络连接在云中提供大量的计算能力，而且还需要智能城市基础设施与车辆通信。”

格雷科夫斯基表示，此外，政府还可以要求汽车原始设备制造商对L5型汽车进行地理隔离，以便车辆只能在指定区域行驶，特别是在社区努力应对自动驾驶汽车和非自动驾驶汽车同时上路意味着什么的情况下。

格雷科夫斯基说:“在可预见的未来，地理围栏可能会以某种方式存在。”

结论
完全自动驾驶的汽车，可以驾驶到任何地方，而不需要把他们的手放在方向盘上，仍然是一段路要走。但在高度控制的环境中，例如高速公路上的地理围栏车道或有限的通道上，角落案例的数量会显著下降。L5将在那里证明自己的价值，随着越来越多的汽车和道路被启用，这可能会对我们如何看待自动驾驶技术产生重大影响。

但可以肯定的是，这仍然是未来的事情，需要时间来解决所有可能的错误。

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