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无人驾驶汽车连连出事,是否该从机器人手中夺回方向盘?

2019/11/20 1:42:14

无人驾驶汽车连连出事,是否该从机器人手中夺回方向盘?

智能汽车已成为全球汽车产业发展的战略方向。今年1月,国家发改委发布《智能汽车创新发展战略征求意见稿》,明确提出中国到2035年发展成为智能汽车大国的战略规划。

但时隔两月,优步发生无人驾驶车撞死行人事故,加上之前特斯拉的两起无人驾驶事故导致司机死亡事件,让一些人对无人驾驶技术产生了怀疑。

为此,上观新闻专访了无人驾驶技术研发领域佼佼者——“驭势科技”的CEO吴甘沙。

砥砺15年,成为英特尔首个中国人研究院院长,终为无人驾驶而“出走”


 

改变

中国经济的一个新引擎

 

上观新闻:当前,“无人驾驶”已成为全球科技创新领域中的一个热词。在您看来,无人驾驶的终极发展目标是什么?

吴甘沙:很简单———要使机器做出优于人类驾驶员的判断。

以无人驾驶中目前颇受关注的货车的无人驾驶为例,在中国,每年由货车超载、超速、刹车故障和司机疲劳驾驶等原因造成的恶性交通事故,占到了交通事故的一半以上,而全世界一年因交通事故致死人数是140万。

而且,等到无人驾驶技术真正成熟的那天,不仅可以降低交通事故,还能节省燃油———货车燃油消耗很大,占到整个公路运输物流成本的四分之一以上。无人驾驶不光可以省钱,更重要的是减少环境污染。因此,麻省理工学院将之评为2017年十大突破性技术之一。

上观新闻:相对于货车,乘用车的数量更大,与我们的日常生活关联度也越大,无人驾驶技术会对城市出行带来哪些影响?

吴甘沙:有一首老歌大家都很熟悉,《让生命去等候》,我们生命中有多少时间是浪费在“等候”上的?堵车既浪费时间,也诱发违规驾驶,甚至导致交通事故。一旦发生交通事故,路就更堵了。堵车还让油耗上升,能源被浪费,大量废气被排放。

还有停车难问题。关于停车,我可以分享几个数据:首先,一辆车96%的时候是停着的,而且,一辆车通常需要两个停车位;第二,在城市商业中心,汽车35%的驾驶里程是为了寻找停车位;第三,大城市15%以上的土地是用来分配给停车位的。这样一来,城市房价怎么会不贵?城里房价贵了,人们只能选择住到城外去,这又诞生了“睡城”,产生了上下班潮汐效应,大量的时间又一次被浪费在路上。据统计,大城市里一个人一天的通勤时间平均是两小时,接近一个人八分之一的清醒时间。

网络约车部分解决了问题。互联网的本质是解决信息的不对称,建立起连接,网络约车就是建立起了人和车辆及司机的连接,从而带来交易成本的最小化,比如说份子钱。但并没有改变生产成本的最小化,生产成本包括生产资料和劳动力,这里的生产资料是车和油,劳动力是司机。网络车还是需要人开,没有解决根本问题。

上观新闻:网络时代没能解决的问题,智能时代是否可以解决?

吴甘沙:以北京为例,北京有600万辆私家车,还有一两百万人排队要买车。人们为什么要买私家车?因为北京提供公共服务的出租车只有7万辆,供不应求;而且,对工薪阶层来说,整天打车太贵了。

我预测,实现无人驾驶后的十年内,北京车辆保有量可以降到300万辆,其中200万辆会是无人驾驶的出租车。这样才能真正解决打车难、打车贵的问题:没人工,少堵车,低油耗,车费能降到今天车费的三分之一以下;资源的利用率大大提高了,预测人们90%以上的行驶里程可以以无人驾驶的共享模式发生。

设想一下这样的场景:你用网约车平台叫车,根据大数据进行调度,一分钟之内,一辆离你最近的无人驾驶车来到你的面前,它已经知道了你的目的地,自动开到后让你下车,它则自己开走了;马路上,无人驾驶车列着队整齐地跑着,第一辆车就像领头雁一样,挡掉风阻,后面车的能源效率可以得到提升;车跟车、车跟路,十字路口不再需要设置红绿灯,车辆自动按秩序通行;不插队、不违规,交通事故减少90%以上,堵车很少发生。现在北京的平均时速为每小时20公里,无人驾驶普及后,平均时速可以达到每小时60公里。

上观新闻:这时人在车里做些什么?

吴甘沙:无人驾驶车的普及,可以让人们拥有更多可支配时间,做更有意义的事。

未来的无人驾驶车,也许长得都不像车了,交通工具的属性会下降,商业空间的属性会提升。在这个自主移动空间里,放一台咖啡机就是移动的咖啡馆;放一块大屏幕就是移动的影城;放一套办公设备就可以移动办公……一辆车变成一个微型商业地产,这给商业模式创新带来非常大的想象空间,高耸的办公大楼、拥挤的商业中心将会被“打碎”。我相信,10年、20年以后基于无人驾驶的商业地产,将成为中国经济的一个新引擎。

所有和人或物的交通相关的产业都会被重新定义:人们生活的环境、生活的方式都会发生变化,甚至房价都能降下来,因为城市道路变窄了,停车位变少了,更多的空间可以被释放出来。漫步街头,随处可见咖啡馆,城市变得宜居。

美国曾预测,无人驾驶一年可以给美国带来1.3万亿美元、相当于美国国民生产总值8%的社会效益。单个行业能够达到这么高社会效益的,没有第二个。

吴甘沙提出的“无人驾驶发展四象限”


 

目标

实现弯道超车,甚至是直道超车

 

上观新闻:您曾是英特尔公司的首席工程师,后任公司全球五大研究院之一的中国研究院院长,2015年,您辞去院长职务自主创业,投身无人驾驶技术的研发。那时,无人驾驶还是个不受关注的技术,您是否已经预见到它的未来?

吴甘沙:我并无先见之明。

无人驾驶技术的研究始于上世纪八九十年代,但热潮很快退了下去;2004、2005年的时候,又起了一波热潮,主要是美国国防部下属的美国国防高级研究计划局(简称DARPA),组织了数次无人驾驶车竞赛,谷歌无人驾驶这一块的研发人员,最早几乎都是从大赛中脱颖而出的。可是很快,热潮又一次退了下去。

但是,2016年年初发生的两件事情,一下子激发了人们对无人驾驶技术的极大关注。一是“阿尔法狗”战胜人类围棋冠军,另一件事是通用汽车花10亿美元买下一家无人驾驶创业公司,大家这才真正开始谈论无人驾驶。

所以,我把2016年视为无人驾驶技术发展史上的“立春”,也就是无人驾驶第一次真正进入大众视野;2017年是“雨水”,草木萌动,无论是新成立的科技公司还是传统的汽车公司,都开始发力了;2018年是“惊蛰”,几乎已经可以听到无人驾驶商业化的春雷阵阵,但也伴随着“倒春寒”的到来,不排除有些公司出现方向上的失误。

上观新闻:是什么动力促发您“驶向”无人驾驶?

吴甘沙:信息技术革命是有周期的:20世纪50年代至70年代,实现了计算机的架构化,而我才出生;70年代至90年代,实现了个人电脑的数字化,我在学校的象牙塔里;90年代至新世纪前10年,是互联网时代,但我参与得并不深。每个20年,世界都发生了翻天覆地的变化,在我看来,从2010年至2030年的20年,是智能化的时代,我不想再错过。

而选择无人驾驶领域,是因为我相信它会改变生活、改变世界。

上观新闻:目前,即便是最为领先的谷歌,无人驾驶技术还没能做到成熟,您对中国无人驾驶有信心吗?

吴甘沙:无人驾驶考验的是人工智能、芯片和大数据分析能力。这些方面,中国跟世界最先进水平相比,有一点点差距,但差距不大,甚至基本是同步的。而且中国有自己的优势,一是中国的电动汽车产业发展较早、规模较大,而电动化能更好地结合自动驾驶技术;二是中国地方大,存在很大的需求。在无人驾驶领域,我们完全有可能实现弯道超车,甚至是直道超车。

未来的无人驾驶汽车长得并不一定像车


 

技术

不能“带病”上路

 

上观新闻:今年3月,优步发生无人驾驶车撞死行人事故,让一些人对无人驾驶技术产生了怀疑。您怎么看?

吴甘沙:据我了解,涉事车辆在发生事故时处于自动驾驶模式,车上有一名安全员司机。受害人推着自行车,从十字路口人行道外穿过街道时遇到撞击,事故发生地点距离人行道不到100米。警方在看过车载录像后认为,“无论处于哪种模式,本次碰撞都难以避免,因为受害人是从暗处突然闯入机动车道的。”

尽管这次事故的责任方不在无人驾驶,但它是一个警告:无人驾驶技术远未成熟。假如优步车辆上面的高线数激光雷达正常工作,这个距离肯定能测出前面有行人。但无人驾驶技术不仅要做到能够感知这一刻的周边环境,还要能够预判环境中可能出现的变化,比如行人可能做出的不理性行为。

这就好像在健身房对着沙袋练拳是与真人搏击不一样的。

上观新闻:事故发生后,优步紧急暂停了在坦佩、匹兹堡、旧金山和多伦多等城市进行的所有无人驾驶汽车测试。无人驾驶热会不会从此降温?

吴甘沙:实际上,无论是科研中的无人驾驶,还是已经商业化的辅助驾驶,出事已经不是一两次了。比如,2016年1月20日,在京港澳高速河北邯郸段,一辆特斯拉轿车撞上一辆正在作业的道路清扫车,司机不幸身亡。调查发现,车辆在案发时正处于自动辅助驾驶状态,也就是Autopilot模式。当年5月,同样是一辆处于自动辅助驾驶状态的特斯拉在美国佛罗里达州发生了车祸,司机丧生。压力之下,特斯拉公司一方面宣称,Autopilot只是提供一种辅助驾驶,不可以完全代替司机的职责;另一方面发布了新版Autopilot,新系统让司机更加难以忽视警告,如果司机忽视警告,不把手放在方向盘上,汽车会自动作出调整。

尽管这些事故引来很多质疑声,但在过去的一年里,国内外很多公司依然在积极地、当然也是谨慎地继续开展着试验,有些试验甚至还引发了社会的高度关注,所以现在国内已经有多个城市出台了公开道路路测的规范细则。

上观新闻:您对此的态度是怎样的?

吴甘沙:作为无人驾驶领域中的一员,我们也在努力发展技术,但对于技术的商业化,必须是谨慎的,甚至是保守的。

我们的核心价值观是“SAVE”,第一个字母“S”就是Safety(安全)的意思,我们每做一个设计选择,都把安全放在第一位,确保技术的成熟度和系统的可靠性是与环境的可控性、可预测性匹配的。不是出了问题再去修修改改,而是在设计之初,就把问题想透:哪些环节有可能失效,一旦失效怎么办;系统是否有冗余,即在部分硬件出问题的情况下,仍有富余的硬件继续支持正常运行。

然后才是“A”,Applicability或适用性,用同一套核心解决不同垂直细分领域的碎片化场景。“V”是Volume或上量,我相信我们是最快能做到千台规模的公司之一,能够实现大规模的量产验证。最后,“E”是Ecosystem或生态系统,我们与很多客户展开了合作,做一个赋能者,融入现有的生态中。

做无人驾驶,在拥抱创新的同时,更需要对汽车研发的原有规律抱以敬畏之心。一架波音787客机的软件测试和验证成本接近其总成本的一半,即便如此,它的代码量也只是一辆高级轿车上的代码量的十六分之一。无人驾驶在汽车软件、硬件方面再怎么花时间和金钱打磨都不为过。互联网公司推出产品可以实行“小步快跑、快速迭代”的策略,但无人驾驶技术不可以。无人驾驶技术不能“带病”上路。

优步无人驾驶汽车撞死行人录像


 

速度

拔苗助长,苗是会死的

 

上观新闻:您和您的团队选择低速无人驾驶作为切入口,是不是正是出于这种安全上的考虑?

吴甘沙:做科研是一回事,做产品又是一回事。我们有高速公路的辅助驾驶,也在做城市工况的无人驾驶研究。但要让无人驾驶进入老百姓的生活,在技术并没有完全成熟之前,低速应用是对人的生命财产的尊重。

有统计数据显示,如果车子以每小时20英里的速度撞上一个人,这个人生还的概率是95%,车速提高到每小时30英里,生还的概率一下子降到50%至60%之间,提高到每小时40英里,则生还概率只有20%了。

不仅低速,我们目前进行商业化的部分还是场景化的。所谓场景化,即停车场、机场、园区、景区、学校等相对可控和可预测的环境。比如,你开车来到一个大型商场,在进入停车场之前,可以先下车,车子启动无人驾驶模式,自动进入车库,寻找空位停好。离开商场时,你可以通过手机上的APP指挥车子开到你面前。我们还做了自动充电功能,当车子发现自己快没电时,会自己去找一个带无线充电的停车位,以正确的姿势停进去充电。

目前,我们的产品已经进入很多这样的场景使用,被很多客户接纳和信赖。

上观新闻:为什么不在通用场景中应用无人驾驶技术?

吴甘沙:我们在不断地研发和测试这一块,但不会轻易商业化。

去年有一份报告显示,在通用场景的驾驶中,谷歌自动驾驶9000公里左右需要人工干预一次;通用汽车大约2000公里需要人工干预一次。

即使是表现最好的谷歌,如果车子每自动行驶9000多公里就有可能出次事故,谁还敢乘?美国曾经统计过,人类驾驶员平均每1.44亿公里,才出一次致命事故。可见,无人驾驶还有很长的路要走。

当然,技术总是在不断进步的。2015年的时候,谷歌在每次人工干预前只能自动驾驶2000多公里。我们不应该放弃研发技术的努力,我只是说在商业化上面不能操之过急。美国卡内基·梅隆大学国家机器人工程中心主任赫尔曼·赫尔曼曾对无人驾驶车的过早普及表达担忧:“如果你电脑上的网页浏览器发生了卡顿,大不了关了重启,但当一辆无人驾驶车行驶在六车道的高速公路上时,系统发生了卡顿,后果将不堪设想。”

这是一辆无人驾驶车可能会碰到的情况,如果马路上跑的都是无人驾驶车呢?车上装载的激光扫描器有可能会互相干扰,可能出现的问题会更多。

上观新闻:以可以实现100多公里时速下的自动辅助驾驶的技术能力去做场景化低速无人驾驶,会不会是种浪费?

吴甘沙:自动辅助驾驶因为有人在监控,远比无人驾驶简单。一般认为,要在统计意义上确认无人驾驶汽车的安全性,路测至少应该达到160亿公里。这个行业做得最早的谷歌目前也就是700万公里,距离160亿公里太远太远。

编写一个无人驾驶程序,让汽车在遇到红灯时自动停车,是很容易的。然而,现实的道路环境非常复杂,无人驾驶程序必须具备高人工智能,需要深度学习,而深度学习需要大量的数据来“喂”,这个“大量”很难量化,只能说“越多越好”,而现在的数据显然是不够的。

而且,目前所谓的深度学习,还不具备举一反三的能力,当无人驾驶车被一个从未学习过的物品挡住去路时,它会不知所措。而人对车的控制则处于一种动态调整中,人在驾驶汽车的过程中,会不断地进行“高速闭环修正”。

所以,相比人的生命,我不觉得我们是在浪费技术。

上观新闻:智能时代,每天都在发生变化,摩尔定律在许多领域被反复验证,您不怕这种“慢”会被时代淘汰?

吴甘沙:把一次成功的高速无人驾驶测试的全过程拍下来放到网上,确实会吸引投资者找上门,但你的技术真的经得起常态化的日常运营吗?

在技术的研发上,我们的速度不仅不慢,相反很快。2016年2月成立仅7个月后,我们的第一辆无人驾驶车就亮相了,那个时候还没有像百度Apollo那样的开源项目,每一个功能只能一点一点自己写;去年1月,又在大牌云集的CES展(国际消费电子产品展)上,展出了全新设计的“MC2”(城市移动空间),这是一个没有驾驶台、方向盘的像贵宾休息室一样的自由移动空间,打破了在传统汽车上加装自动驾驶系统的惯性模式。这个设计后来得了红点设计大奖。

快与慢,是一对矛盾,是一个行业、一家企业必须要做的哲学选择。该快的要快,该慢的也一定要慢。安全是最最重要的。一定要沉下心来做技术,浮躁不得。老子说:“重为轻根,静为躁君……轻则失本,躁则失君。”大家对人工智能、无人驾驶技术给予了极大的关注,带来的好的一面是,吸引大量的资本和人才进入这一领域;但也有负面影响,那就是期望过高导致急于求成,而急于求成让动作变形。拔苗助长,苗是会死的。

据说这是吴甘沙画的马……呃,应该还是研究无人驾驶更适合他吧