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大学生|成本3万 年赚1万？一个大学生眼中的“无人驾驶”

随着车辆保有量逐年增加 ， 以及城市规模不断扩大 ， 导致城市交通拥堵问题愈发突出 。
在人工智能兴起且技术渐趋成熟之后 ， 人们开始将解决这一问题的希望投向自动驾驶领域 。
研究显示 ， 普及自动驾驶应用可显著提高城市交通效率[1] 。此外 ， 自动驾驶领域在资本市场备受青睐 ， 在过去一段时间内获得大量融资[2] 。
但受制于诸多因素 ， 自动驾驶迟迟无法实现大规模商业化落地 。
或许 ， 以半自动驾驶电车为载体 ， 可加快自动驾驶的商业化落地步伐 。
大学生|成本3万 年赚1万？一个大学生眼中的“无人驾驶”
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自动驾驶商业化落地的四座大山
在介绍半自动驾驶电车之前 ， 我们需要了解 ， 自动驾驶商业化为何面临难题 。
具体而言 ， 安全、法律、伦理道德以及模型与数据的迭代优化已然成为四座大山 ， 阻碍着自动驾驶行业发展 。
首先 ， 安全问题产生的根源在于技术受限 。
从技术层面看 ， 目前全世界范围内仍无法实现“绝对安全”的自动驾驶 。
资料显示 ， 全球每年因交通事故死亡的人数达百万人以上 ， 平均每半分钟约1人因为交通事故丧生 。
尽管成熟的自动驾驶技术可减少交通事故发生的次数 ， 但目前自动驾驶技术的开发通常由单个企业独立进行 。
在此情况下 ， 即使自动驾驶技术造成伤亡的人数较少 ， 仍将对该企业造成巨大的舆论压力[3] 。
来自新闻舆论的压力 ， 一定程度上使得比人类驾驶员安全性更高的自动驾驶技术 ， 悬浮于高空难以落地 。
其次 ， 难以厘清事故责任 。
如果高速行驶的自动驾驶汽车发生交通事故 ， 将对车主和行人造成不可逆的伤害 ， 而这也将引出难以厘清的责任 。[4][5]
当前 ， 具备辅助驾驶功能的主流车型在行驶过程中 ， 通常将对驾驶员进行多次提示：即便开启辅助驾驶功能 ， 也必须将双手放置于方向盘上 ， 并时刻注意道路情况 。
然而 ， “同一个任务交给两个人负责 ， 等于没人负责” 。驾驶任务同时交给驾驶员和系统 ， 也将出现相似的情况 。
Google曾对其子公司Waymo进行研究调查 ， 结果显示：在开启自动驾驶功能后 ， 安全员对道路突发情况的反应时间远远大于其独自驾驶时的所需耗时 。
这种情况的发生是容易理解的：车辆自动、安全、无故障地运行数个小时后 ， 人们将较难集中精力并及时关注道路突发情况 。
自动驾驶汽车在行驶中 ， 伦理道德问题不可避免 。最为经典的伦理道德问题莫过于“电车难题”[6] 。
“电车难题”指 ， 自动驾驶汽车在突发情况下只能做出二选一的选择时 ， 选择撞向5名不遵守交通规则的行人 ， 还是撞向1名遵守交通规则的行人？
当自动驾驶汽车给出答案后 ， 设定该决策逻辑的自动驾驶公司需要承担怎样的责任？
此外 ， 如果决策代码因出现Bug而致人死亡 ， 那么负责编写该代码的程序员在此类事故中是否需要承担责任？如果需要 ， 责任将如何划分？
最后 ， 自动驾驶汽车在道路实测后 ， 模型与数据的迭代优化也是难题 。
当前 ， 大数据时代 ， 深度学习、人工智能渐次落地 ， 为人们的生产生活提供了便利 。其中 ， 深度学习和人工智能发展的重要基石之一为大量高质量的数据 。
自动驾驶也不例外 ， 只有拥有大量实测道路图像、激光雷达点云等高质量数据 ， 自动驾驶才能进一步迭代优化算法模型 。
然而 ， 对于自动驾驶相关公司而言 ， 数据和模型之间的关系如同鸡生蛋 ， 蛋生鸡：自动驾驶车辆不进行路测意味着没有路测数据 ， 进而无法迭代优化算法模型；然而 ， 缺少优良的算法模型 ， 自动驾驶汽车将无法上路 。
当前 ， 中国自动驾驶公司们拥有的自动驾驶测试车辆仍然较少 ， 难以提供大量路测数据 。
而拥有辅助驾驶功能的新能源汽车公司如特斯拉、蔚来汽车和小鹏汽车等 ， 可通过数以万计的已售出汽车获得丰富、实时的路测数据 。


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