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      自動駕駛正在駛向“封閉”

      李北辰
      2020.09.25 17:05
      [ 億歐導讀 ] 即便新發明帶來的好處只比問題多一點,這一點就是人類進步的動力。
      自動駕駛,汽車,自動駕駛

      作者:李北辰,圖片來自“億歐網”

      技術落地的荊棘路途,必須遵循某種客觀規律,它不以任何利益攸關者的眾口鑠金為轉移。

      比如自動駕駛行業,大概5年前,從業者普遍預言,2020年有望成為自動駕駛的爆發拐點,但直至今天,大多數人離自動駕駛還很遠。

      不久前,李彥宏再次預言,自動駕駛 5 年后全面商用,擁堵大大緩解,不再需要限購限行。

      對此我表示悲觀,任何想讓現有社會網絡脫胎換骨的新技術,都涉及一系列技術之外的未知因素,沒湊齊就是沒湊齊,甚至,也許,根本就湊不齊。

      但我們該對自動駕駛徹底悲觀嗎?當然不是,只是在一部分人眼中,至少在短時間內,自動駕駛若想真正規模落地,需要某種固定的邊界條件。

      核心關鍵詞是:封閉。

      怎么講?

      “五月花號”

      得先從海上講。

      幾個月前,科技媒體Venture Beat報道,IBM和英國一家非營利組織正計劃開發一款自動駕駛船,與1620年那艘改變歷史的船一樣,它也叫“五月花號”。

      從商業角度,海洋自動駕駛有巨大利益可圖。就在此時此刻,海面上有超過9萬艘貨船在航行,海運中與船員有關的費用占總成本約三成,自動駕駛可以大幅減掉這些成本,還能優化內部空間,進一步降低成本,且能像自動駕駛車企經常布道的那樣“降低事故發生率”。

      更重要的是,從技術角度,相較于城市交通的復雜環境——以及由此帶來的算法麻煩,大海幾乎是一片廣袤的封閉空間,對AI的要求相對“不嚴”,能讓算力負載驟降,某種意義上,海洋自動駕駛更接近飛機的自動巡航。

      這件事雖然發生在海面,卻似乎印證了一種在陸地上的觀點:至少在可預見的未來,自動駕駛汽車唯有行駛在“封閉空間”。

      換句話說,自動駕駛的主體不是“車”,而是“封閉系統”。就像經濟學者李子旸所言:“自動駕駛要想成功,必然成為類似軌道交通那樣的封閉系統,也就是通過提高道路交通的組織化程度來解決問題。目前道路不改變,只是在汽車上有一些小打小鬧的‘人工智能’,是不可能真正自動起來的”。

      道理其實不難理解。

      讓單臺車做到完全自動駕駛并不難,但自動駕駛(至少是科技大佬渲染的那種自動駕駛)的本質,是要大規模解決交通組織和系統問題,這個系統現階段只能是封閉的。

      因為現在所謂的人工智能,本質上是用統計方法增加預測的準確度,是基于對過去經驗的總結,但真實的交通系統中,隨機分布著各種意外。

      科學作家萬維鋼就曾在文章中寫道:“你開車的時候并不是簡單地把著方向盤控制著油門和剎車,你非常有智能。你要看交通信號,你要看各種路邊的標志物,你要判斷路上有什么東西。如果前面路上有一只小鴨子在慢慢走,你得踩剎車;但是如果是一只鳥,你可以想象車開過去它就會飛走,你就不用減速。如果路上有個塑料袋,你可以直接碾壓過去;但如果那是個石頭,你就必須繞著走。你對路面狀況有深刻的理解。這種理解和你的生活閱歷、和你平時積累的經驗有關。最起碼你得知道塑料袋是什么,石頭是什么——而汽車并不知道?!?/p>

      “AI版有軌電車”

      歸根結底,機器無法預測完全不在它經驗范圍內的意外。

      因此在一部分人眼中,自動駕駛若想行駛在“開放的道路”,就得需要“開放的AI”,即某種程度上的“通用型AI”。但迄今為止,AI被鎖死在固定的知識圍攏,稍稍橫跨領域,瞬間表現得像個嬰兒。

      DeepMind創始人哈薩比斯就曾表示,深度學習只是解決通用AI的一個組成部分:“大腦是個綜合系統,但大腦的不同部分負責不同的任務。海馬體負責情景記憶,前額葉皮質負責控制,等等。你可以把目前的深度學習看作是相當于大腦中的感覺皮層的一樣東西:視覺皮質或者聽覺皮質。但是,真正的智能遠不止于此。你必須把它重新組合成更高層次的思維和符號推理?!?/p>

      這條路任重道遠,在悲觀者眼中,它也許會讓自動駕駛望塵莫及。

      當然,悲觀者往往正確,樂觀者往往成功,你或許會說這些困難“未來”終會被克服。

      或許吧,但不可否認的是,自動駕駛與城市的關系,需要循序漸進。

      我愿意相信,未來5年,在固定線路公交,無人配送,園區微循環等簡單的封閉場景,自動駕駛會成熟落地。

      但若想進一步發展,通過道路改造,把更廣闊的駕駛場景變成一個封閉系統(這樣才能讓AI算力與現實問題相配,做到真正的“車路協同”),就不那么容易了,而且主導者肯定是政府,所以在某種意義上,與其說自動駕駛是個技術問題,不如說是城市治理問題。

      既然是治理問題,那下個問題隨之而來,如果自動駕駛嚴重仰仗基礎設施,雙方的關系就很可能不是“彼此促進”,而是“彼此等待”,因為這背后涉及巨大的成本問題——畢竟,不是所有人都篤信自動駕駛“必須”是需要普及的技術。

      所以自動駕駛未來將駛向何方?也是“AI版有軌電車”,也許是其他超出現在人們想象的系統。

      但它總會以某種親密程度與現有交通體系融合。因為只要新技術破繭而出,往往就沒有了回頭路。這個世界上但凡有能力的國家和企業,早已全部聚齊在自動駕駛的漫長賽道。

      就以中國為例,無論未來自動駕駛駛向何方,中國自動駕駛的創新能力都在逐步提高。天眼查專業版專利數據顯示,據不完全統計,我國共有超過1.2萬件與“自動駕駛”或“無人駕駛”相關的專利,其中于2019年新申請的專利就超過3千余件。

      嗯,技術在進步,放置在今天的視角,這或許意味著,自動駕駛正在加速走向“封閉”,它也許不像從業者布道的那般美好,但同樣不乏意義,就像某位學者所言:“即使新的科技發明帶來的49%是問題,但它同時也帶來了51%的好處,差別就在于這2%,2%很少,但人類需要這2%,通過一年年積累產生強大影響力。所以,即便新發明帶來的好處只比問題多一點,這一點就是人類進步的動力?!?/p>

      對此,我們只能選擇相信。

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