无人车就像安全气囊，在迈向普及的道路上仍有

特斯拉（特斯拉）、Uber自驾车的意外事故，让许多人停下脚步重新审视无人车的发展，不过趋势不会变，只是差在速度的快慢而已，而究竟在迈向普及的道路上，还有哪些障碍需要克服呢？

 

「无人车的趋势跟电动车是一样的，趋势不会变，只是差在速度的快慢而已。」密歇根大学M-city负责人彭晖教授，谈起无人车的发展语气中充满希望。

 

这些日子来，国内外的业者描绘了各式各样无人车美好的愿景，双手离开方向盘的那天彷佛就近在咫尺，不过同一时间也传出特斯拉（特斯拉）、Uber自驾车的意外事故，让许多人停下脚步重新审视无人车的发展，不过就像彭晖所说的「趋势不会变，只是差在速度的快慢而已。」而究竟在迈向普及的道路上，还有哪些障碍需要克服呢？

 

人类虽然聪明，但开车容易疲劳分心

 

今年三月，一辆Uber自驾车在人类监管员坐在驾驶座的情况下，撞到出现在路旁横向行走过马路的路人，伤者送医后不幸死亡，成为自驾车史上第一桩车祸致死案；过了不久，特斯拉一辆Model X在自动驾驶功能（Autopilot）开启的状况下，在高速公路上撞上分隔岛，导致车头全毁，接着再被两辆车追撞而起火，车内38岁的驾驶送医后不治。

 

今年初的两起意外，让外界对自驾车的疑虑达到高峰，Nvidia、丰田等大厂也都放缓无人车测试。密歇根大学M-city负责人彭晖教授在「台湾车辆国际论坛」上谈到，「很多产业界的人都觉得Uber是后段班，并不足以代表整个产业趋势，但却让大家对无人车有很大的意见，让大家压力都很大。」

▲公平来说，人类还是非常聪明的，而我们之所以需要无人车，是因为人类虽然聪明，但会忍不住玩手机、酒驾、疲劳分心，这时有了无人驾驶的协助就很有用。

 

彭晖认为像是特斯拉的车祸意外，就是系统没有整合好所致，「很多公司（指传统汽车大厂）过去都是单干，现在合作则是趋势 。」事实上，无人车等级达到Level 2的无人车，在很多情况下就已经能开的比人类好，但如果车道标线没有画好，就可能会犯下错误，「现在的状况是，有时候表现很好，有时候会犯低级错误。」

 

其实公平来说，人类还是非常聪明的，而我们之所以需要无人车，是因为人类虽然聪明，但会忍不住玩手机、会酒驾、会疲劳分心，这时有了无人驾驶的协助就很有用。他举例，如果前方的弯道有一台坏的车子卡在路上，因为视线遮蔽人类驾驶可能会看不到而撞上，「而藉由车联网的帮助，不会受限于人眼只能看到的直线距离，就可以在抵达转弯处前，侦测到坏掉的车子。」

 

会动的东西，将朝向无人自动趋势迈进

 

谈起无人车的好处，福特汽车亚太总部无驾驶总监 Patrick Lin 认为：「时间成本就是无人车优势，大家可以在乘车的时候做很多事情。」他认为即便是在无人车发展的早期阶段，也能形成很大的影响力，像是在Level 4阶段，就能将自动驾驶技术用在物流、共享交通，「还能做像是移动钱柜（KTV）、移动便利商店、移动宴会厅、移动自助仓储。」跳脱交通应用的框架，自驾技术也能在娱乐、零售、房地产领域遍地开花。

▲福特汽车亚太总部无驾驶总监 Patrick Lin 认为：「时间成本就是无人车优势，大家可以在乘车的时候做很多事情。」

 

「未来只要是会动的东西，都会朝向无人自动的趋势迈进。」不过NVIDIA 资深工程总监 Simon See认为，虽然未来的想象无限，但现实中的交通环境是非常复杂混乱的，因此一般的算法是不能应付这样的状况，神经网络（Neural Network）技术也就在这样的背景下起飞。

 

不同的国家会有不同的挑战，像是台湾马路上会有汽车、机车、脚踏车三种交通工具混杂，而到了越南则是有大量如海啸般的摩托车，对计算机识别系统来说是一件非常不容易的事情。

▲NVIDIA的无人驾驶处理器「Drive PX Pegasus」，这是一款具有数据中心等级处理能力的多核心汽车平台的处理器，结合深度学习、传感器融合、影像识别、云端运算等技术。

 

「深度学习（deep learning）可以让车辆行驶更安全。」Simon See认为以AI为基础的自驾车会逐年成长，像是戴姆勒（Daimler）最近与博世（Bosch）合作，要连手开发Level 4~Level 5 的自驾车款，就是使用NVIDIA的无人驾驶处理器「Drive PX Pegasus」，这是一款具有数据中心等级处理能力的多核心汽车平台的处理器，结合深度学习、传感器融合、影像识别、云端运算等技术，每秒可以达到320 兆次的运算效能，因此就足以应付上面提到的，现实中复杂又多元的交通环境，NVIDIA强调系统比起过去消耗的电力更少，同时Pegasus的尺寸约一块车牌的大小，在尺寸、效能双双提升，更能符合未来无人车的发展趋势。

 

我们离无人车上路还有多久？

 

 

汽车的安全气囊（Air Bag），一开始也造成很多意外，像是有很多小婴儿因此被打死，但回头来看，这确实救了很多人。

——密歇根大学M-city负责人彭晖

 

 

不过许多人真正想问的问题是，无人车到底还有多久才能上路？密歇根大学M-city负责人彭晖分享：「历史上很多类似的东西，像是汽车的安全气囊（Air Bag），一开始也造成很多意外，像是有很多小婴儿因此被打死，但回头来看，这确实救了很多人。」而自驾车也是如此，虽然现在许多意外都被放大检视，但未来也有可能因此解决像是酒驾、分心的状况，来拯救更多性命。

 

因此未来有那么一天，自动驾驶系统会像安全气囊一样，成为每一台车子的标配，但什么时候才能上路？彭晖认为这跟技术问题有关，像是电动车之所以无法普及是因为充电站、电池等问题无法突破，无人车的问题也很类似，目前光学雷达的成本就很贵，成本无法降低就难以普及，而且目前无人车许多零组件都还没有符合车规，「以汽车工业的标准来看，大家不能信任，就有很多问题。」

 

他还提到，未来车厂跟车厂之间必须彼此共享一些技术，「要如何让行人知道我（指无人车）看到你了，你可以放心往前走，这必须要有一个车车通讯，让不同厂牌之间可以讲话，你不能说福特只跟福特说话。」这个情况政府就必须跳进来做规范，另外车车通讯还必须考虑到资安问题，车跟车之间的沟通是会危及到安全性命，要如何确定彼此沟通的信息是可以信任的，也是挑战之一。

▲车车通讯还必须考虑到资安问题，车跟车之间的沟通是会危及到安全性命，要如何确定彼此沟通的信息是可以信任的，也是挑战之一。

无人车如何取得大众信任：考试

 

福特汽车亚太总部无驾驶总监 Patrick Lin则认为，安全防护机制必须由「被动到主动」，现在大家会扣上安全带保护自己，未来进入无人车时代后，是车子要主动保护乘客，因此技术本身就很关键。

 

他认为汽车其实就是智能城市的一部分，「很多东西都要彼此链接、共享信息（例如汽车跟智能号志之间），但也必须要思考是不是每个人都能存取彼此的数据？又或者谁有这个权限存取数据？」

 

无人车要让大众信任它是安全的，就需要一个普世的标准，例如现在大家会用是否持有驾照，来判断一个人是否有资格开车，「考试就是一种作法，考驾照需要倒车入库、路边停车，来去定义考照的人。」彭晖认为无人车也要有考试，而且要比人考的还要难上千百倍，才能让大众相信是安全的。

 

无人车浪潮大爆发，如同区块链、AI等技术大家都想要占有优势、取得先机，「这是一个全新的领域，虽然已经可以看到一些领头的公司，但仍有很多问题要解决。」福特汽车亚太总部无驾驶总监 Patrick Lin 最后给台湾的建议是：「放手去尝试任何一切吧！」

时间:2018-08-01 23:59  来源:    转发量:次