因為知乎的無人車問題，我去採訪了無人車之父特龍

很多互聯網巨頭都開始瓜分無人駕駛這塊蛋糕，但是自動駕駛如今仍面臨許多問題，比如事故權責不清晰，技術問題，隱私問題等等...未來如果自動駕駛普及，相信也會有人面臨失業問題。

再加上特斯拉前段時間發生的幾起事故，自動駕駛的未來真的一片光明么?

之前我在知乎上回答了這個問題，自動駕駛問題很多，未來前景如何？ - 嚴肅的回答，但是還是有一些疑問，於是作為一個人工智慧仁波切（大霧），獨家專訪了谷歌原副總裁、Udacity創始人、無人車之父特龍（Sebastian Thrun），與他探討了自動駕駛的未來並談笑風生。

以下是精選的問答：

特龍：是的，無人駕車計程車肯定會出現，而且他們的價格會比人類駕駛的計程車便宜很多。

嚴肅：人類駕駛在一些方面比無人駕駛有優勢，比如當我們看到有小孩子被駛過街道的冰淇淋車吸引，我們會減速，因為我們知道小孩子很可能會突然跑向冰淇淋車。但今天的計算機尚不具備像人類一樣理解這些複雜情況的能力，無人車如何處理這類可能突發的情況？

特龍：無人駕駛車比大多數人類駕駛員都更具有防禦性。為了追求安全，無人駕駛車的基本邏輯是，即使其他車輛或行人做出奇怪的行為甚至是違法交通規則時，無人駕駛車都要能夠停下來。所以防禦性駕駛能夠處理大部分的這類問題。

嚴肅：我們是否需要對當前的道路基礎設施做一些修改來迎接無人駕駛時代的到來？比如未來開設只允許無人駕駛車的車道？

特龍：我不認為在當前需要修改道路基礎設施。不過一旦我們路上有上百萬的無人駕駛車，我們的紅綠燈最好有無線傳輸器可以讓無人車接收。當然，未來如果有那種可以讓車不需要人類幫助就能直接充電的充電站的話，就真的太好了！

嚴肅：我們什麼時候會完全地擁抱無人駕駛？人類最快實現安全的無人駕駛的路徑會是怎麼樣的？

特龍：(可以真的投入實用的無人駕駛已經)非常非常近了。

嚴肅：優達學城（Udacity）最近開設了無人駕駛課程，未來無人駕駛工程師是不是會有很大的人才需要？

特龍：是的，無人駕駛工程師現在已經有很大的人才缺口了，而且缺口在增大。我們的「無人駕駛工程師」納米學位已經有13000名申請者。今年之內，我們會從中挑選4000名學生，把他們培養成無人駕駛開發工程師。我們也看到，無人駕駛開發者的巨大需求是全球化的。

（傳送門：優達學城 (Udacity)）

接下來是我重新整理的個人觀點

先說說我個人的觀點，在可預見的未來內，我認為自動駕駛在大部分情況下替代人類駕駛，幾乎是必然的。（利益相關，之前和通用汽車合作過無人駕駛方面演算法的研究）

從四個角度來說自動駕駛這個問題，第一個是人性，第二個是安全性，第三個是可靠性，第四個是法律和道德問題。

先看人性

懶惰常常是技術進步的第一推動力。回顧技術進步的歷史，為了減少家務的勞累，人們發明了各種各樣的家電；為了省去步行之苦，人類先後製造了馬車、自行車、摩托車、汽車、火車、飛機。

人類總是討厭重複而低效的任務，自己懶得做，就讓工具做，將重複任務自動化。工業和信息技術的不斷發展使這個世界不斷走向高度的自動化和智能化。

對於大部分人大部分情況下駕駛都是一件重複而低效的任務，將其讓工具做來自動化顯然符合技術發展的趨勢。

從效率角度來看，如果未來無人車普及，顯然能夠極大地提高效率，節約時間。而無人車計程車隊出現，這將大大提高汽車的使用率，可以改善交通擁堵、而且還更環保！

無人車非常符合人類懶惰的天性！

當然也需要保留一部分普通的車讓人體驗駕駛的樂趣。

再看安全性

我們定義安全性為自動駕駛正常運行的情況下，是否能保證人們的安全，降低事故率。

谷歌的數據表明，谷歌無人駕駛汽車的舒適性和安全性均超過人類駕駛員平均水平（參考」無人駕駛汽車進展：安全性已超人類駕駛員「）。雖然只是單方面的數據，但是也提供了很好的證據。

我們分析三大原因：

第一大原因，機器在感知上比人類強很多。

機器上有各種敏銳的感測器、雷達、攝像頭等等，比人眼感知的範圍更廣，所以可以比人類更早做決策而且可以更快做反應。

而特斯拉此次宣布的在硬體上的升級，能夠讓車「看到」人類無法看到的世界（更遠、更廣、更清晰），可以同時看到多個不同的角度，超越人類能夠感知到的範圍。

舉兩個例子：

圍繞車身裝載 8 個攝像頭（車頭兩個，左右車身各兩個，車尾兩個），提供 360 度視角以及 250 米距離的可視範圍。

前置增強雷達，在不利天氣條件下（如雨、霧、煙塵等），提供更為清晰準確的探測數據。

這些都是人自身感知能力無法達到的。

而這還只是在特斯拉當前價格下能達到的硬體方案，隨著硬體成本的進一步降低，我們能獲得更好的方案。

這意味著什麼？按照硬體成本來計算，我們未來都能開上低成本的無人駕駛車！

而且如果無人駕駛普及了，車與車之間通信也變得可能、會在各種場景下有更多的通信，進一步提升穩定性。

其次，機器比人類精力充沛

在全球範圍內,疲勞駕駛已成為導致交通安全事故的重要原因之一。根據美國國家公路交通安全管理局的統計,在美國的公路上,每年由於駕駛人在駕駛過程中進入睡眠狀態而導致大約10萬起交通事故。

人會疲勞，而機器不會疲勞。

再次，機器比人更理性

人會有情緒，會因為慌張、會暴怒而做出危險的行為，但是機器不會犯這些錯誤，這是機器的一大優勢。

機器目前做決策上或許比人類要差一些，特別是面對各種極端情況以及不確定性，但是這一塊在不斷的提升。

從事無人車研發就是要不斷的提升無人車處理各種極端情況下的能力，覆蓋各種可能的極端案例，把安全性不斷增加。好就好在這些無人車提升的決策能力獲得後可以迅速的轉移到其他無人車上，這就是技術的魅力。

機器可以通過空中升級立馬獲得新技能，但人類成為老司機前都是馬路殺手。

此外，未來最優的情況是所有車都是無人車，那麼大部分行為都是可預測的，而道路上如果既有無人車又有人類司機，不確定性會多一些。

總結一下，我相信隨著技術的進步，自動駕駛在安全方面是有絕對優勢的。

當然我們也必須要承認，機器也無法保障100%的安全率，因為機器會有故障，演算法也有瑕疵，但是人類也無法做到100%的安全率，只需要超越人類，就將有助於降低每年全球車禍120萬人的死亡數字。

而艾隆.馬斯克同樣認為，「如果你勸人們不要用無人駕駛，實際上是在殺死他們。」

再看可靠性

我們把可靠性定義為一定時間內、在一定條件下無故障地執行指定功能的能力。顯然故障可能來自於控制系統的故障、被黑客攻擊等方面的風險。

一般而言系統越複雜，自動化、智能化程度越高，潛在穩定性的風險就越大。

隨著汽車智能化程度的提高，車被黑的風險也越高，儘管如此，汽車智能化依然是大勢所趨，人類從來沒有放棄在智能化的追求。（參考《2016年汽車行業投資策略:智能化、電動化共創共享》）

前段時間克萊斯勒被爆安全漏洞召回140萬輛車、特斯拉也被入侵，但並沒有看到大部分人因為這個新聞就不敢開車了。

不僅是汽車在逐步智能化，無人駕駛的地鐵也日益普及，預計2030年全球城市地鐵實現無人駕駛。 可以想像地鐵如果出故障會多可怕，但無人駕駛比例依然在提高。原因之一是軌道上的無人駕駛足夠安全，安全性可以通過各種手段來保障。

總之呢，如果人類真的會因為可能的風險放棄便利性和效率，那就不要開車了！走路好了！其實也不要走路了，每天都呆家裡了！

道德和法律問題

法律問題可能是無人駕駛的一個潛在的障礙，尤其是涉及對事故責任的界定。比如一輛無人車事故如何界定到底是車主的責任還是生廠商的問題。

無人駕駛也面臨道德層面的問題，比如在某些情況下面臨必須要撞一個人，如果面臨撞A還是撞B的選擇。

好就好在法律層面上都是博弈和妥協的結果，這個難題總是可以制定/修改規則後達成共識的，不是無解的。而解決了，道德層面的問題則往往不是太大問題，所以上述問題也不是問題。

無人車的前景

人們對於無人車的安全性的擔心是多餘的，數據總是最有說服力的，即使是飛機這種早期失事率極高的交通工具，在當代也得到了普及。而天然（隨著技術進步）就可能更安全的無人車怎麼可能不普及呢？

如果特斯拉沒有撒謊，特斯拉的那套設備也證明了價格不會是阻礙因素。

最後說說無人車的布局，特斯拉、谷歌、Uber、通用、豐田、本田都在真金實銀的投資無人車，而且更多車企都改變態度擁抱了無人車（從認為無人駕駛技術不成熟沒前途到認為無人駕駛是大機遇），這說明時間窗口真的已經打開，要入場的就要布局了。

二十年太長，我賭最多十年，甚至五年內。

?本文系矽谷密探旗下「AI嚴肅說」專欄文章，轉載請聯繫授權

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