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对于路测里程来说，自动驾驶需要做到啥样的水平

答案无疑是安全性。
对人类驾驶员来说，平均1亿公里会发生一起致命性的事故。自动驾驶系统想达到人类的安全性水平，大概需要100亿公里的数据。如果安全性想超过人类驾驶安全性一个量级，则需要1000亿公里的数据。根据做机器学习和大数据的经验来看，随着数据量的增加，算法的精度也会增加。伴随增加的，是自动驾驶的安全性。数据每增加一个量级，安全性也会增加一个量级。
在刚刚接触自动驾驶领域时，Momenta曾回顾过行业内的标杆企业——Google的发展历程。Google从2009年开始做自动驾驶，2012年的时候已经积累了30万的里程数据，2012年开始城市内的自动驾驶，2015年完成了自己的蛋形车，并且在2016年的时候就已经积累了200万英里的路测里程。到现在，Google的无人车积累了400万英里的路测里程，但这些数据仍然没办法支持Google无人驾驶实现商业化。
【对于路测里程来说，自动驾驶需要做到啥样的水平】 如何实现1000亿公里呢？
根据计算，100万辆车跑一年可以达到1000亿公里。但如果每辆车的成本按照100万人民币来计算（实际上无论是Google还是百度，无人车的成本都大于100万人民币），大概需要1万亿人民币的造价，这是一个非常非常惊人的数字。这样一种方式的成本，包括造无人车的成本、传感器硬件的成本以及无人车试验运营的成本，是任何一家公司都很难承担的。
另一种方式是通过数据众包。数据众包主要有两点好处，第一点是硬件成本和运营成本较低，出行者在通勤的路上便帮助系统收集了各种各样的数据。另一点是可以通过众包收集影子数据，测试自动驾驶大脑的准确性和安全性。影子测试是不需要直接控制的，通过对比真实司机的驾驶行为和系统的预测行为，就可以评判自动驾驶大脑的安全性。

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机构号：Momenta，打造自动驾驶大脑。
基于深度学习的环境感知、高精度地图、驾驶决策技术，让无人驾驶成为可能。
Momenta
对于路测里程来说，自动驾驶需要做到啥样的水平



■网友
安全 安全 安全 重要的事情说三遍
■网友
自动驾驶肯定存在风险，但是在整个社会里，每天都有那么多交通事故，它无疑相对安全地多。但如果衡量使用自动驾驶还是一个永远保持精力绝对不疲劳驾驶不酒后驾驶的人来说，哪个更安全？？
■网友
最关键问题就是数据。
■网友
抱歉，这方面研究不深入。

■网友
最关键的问题就是，目前自动驾驶黑箱性太强，就算你知道机器比你水平高，但你还是宁愿自己开，因为你知道为什么在某种情况下会做出某种选择，而目前主流的深度学习方案只会告诉你该这么做，不会告诉你为什么这么做。
正如让顶级棋手在alphago的帮助下对战，当人与机器的看法发生分歧的时候，人还是会倾向于自己的选择。
围棋已经是一个很单一的场景，没有什么额外变量，在这种情况下人依然倾向相信自己。把场景换到无比复杂的真实道路上，就算去除行人因素，除非所有的车辆都采用自动驾驶，否则也是无法保证训练集或者规则的完备性的。
所以固然自动驾驶可以在统计意义上超出人类驾驶水平，但这种黑箱性在技术上会是它的致命伤。


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