【热点资讯】自动驾驶汽车真的能拯救生命吗?

今天我们就接着上次的话题继续探讨一下自动驾驶汽车？

自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。

汽车自动驾驶技术包括视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图(通过有人驾驶汽车采集的地图)对前方的道路进行导航。这一切都通过谷歌的数据中心来实现，谷歌的数据中心能处理汽车收集的有关周围地形的大量信息。就这点而言，自动驾驶汽车相当于谷歌数据中心的遥控汽车或者智能汽车.。汽车自动驾驶技术物联网技术应用之一。

沃尔沃根据自动化水平的高低区分了四个无人驾驶的阶段：驾驶辅助、部分自动化、高度自动化、完全自动化:

1、驾驶辅助系统（DAS）：目的是为驾驶者提供协助，包括提供重要或有益的驾驶相关信息，以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。如“车道偏离警告”（LDW）系统等。

2、部分自动化系统：在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预的系统，如“自动紧急制动”（AEB）系统和“应急车道辅助”（ELA）系统等。

3、高度自动化系统：能够在或长或短的时间段内代替驾驶者承担操控车辆的职责，但是仍需驾驶者对驾驶活动进行监控的系统。

4、完全自动化系统：可无人驾驶车辆、允许车内所有乘员从事其他活动且无需进行监控的系统。这种自动化水平允许乘从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动。

近日，《财富》杂志发布了“2018年改变世界企业榜单”。榜单的评选标准包括可衡量的社会影响、商业结果、创新程度和企业诚信度。解决社会问题，并将实现积极的社会影响纳入企业的战略核心，这也是榜单评选的重要标准之一。排名前20的科技企业是Alphabet（第12名）和英特尔（第15名）。

对英特尔的获奖评价，《财富》这样写道：“2016年，道路交通事故夺走了140万人的生命。但是防碰撞技术可以大幅降低交通事故的死亡人数。”2017年，英特尔收购了Mobileye公司，进一步加大了在这方面的技术投入。Mobileye的技术已应用于全球2700多万辆汽车。

去年3月，交通部发布《营运客车安全技术条件》标准，文件要求，自2018年4月1日起长车超过9米的客车都需要安装前撞预警功能，例如车道偏离预警（LaneDeparture Warning）和自动紧急制动系统（AutonomousEmergency BrakingSystem）。

这也意味着ADAS（高级驾驶辅助系统）对提高车辆、乘客的安全系数扮演着越来越重要的角色。Mobileye智能防撞预警系统集成了前方碰撞警告、车距监测与警告HMW、行人及自行车警告、限速警示和交通标示识别、智能远光灯控制、车道偏离系统。其数十亿英里的行驶里程足以验证，高精度传感系统正在减少交通事故，挽救更多人的生命。

除了一系列的自动驾驶和防撞技术，Mobileye还发起了一个名为RSS(Responsibility Sensitive Safety)的责任敏感安全模型。RSS规范了在一系列复杂路况中的人类判断。它明确界定了什么是安全驾驶、什么是鲁莽驾驶。

人类驾驶员的失误，都是根据事件发生后不完整的信息和各类因素来判定的。而对于机器来说，这些定义可以是正式的、精准的。机器拥有周围环境的高度精确信息，机器知道其反应时间和制动力，并且永远不会分心、走神或是被干扰。

RSS是为了在驾驶过程中设定人类判断的方方面面，其目标就是为自动驾驶汽车出具一份正式的“安全证明”。英特尔押注这一领域，是为了推动行业达成共识——绝对有必要把判断规则、责任和过错规范化，让全社会对自动驾驶的安全和未来有信心。

要知道随着汽车作为大众交通工具开始全面普及，车祸就成了人类社会不可避免的问题，目前，中国官方提供的道路交通事故年死亡人数仍高居世界第二位。车祸可以说是人类社会最常发生的人为事故之一了。

车祸发生的原因有很多，而其中大部分车祸发生源于驾驶员的疲劳驾驶。据调查显示，疲劳驾车是发生重特大交通事故的三大原因之一，重特大交通事故中，因疲劳驾驶造成的事故所占比例达40%以上。其二是酒后驾驶。世界卫生组织调查数据显示，大约50%至60%的交通事故与酒后开车有关。排在第三的则是车辆故障。第四是违反交通法规。

研究结果表明，有80%以上的交通事故是可以避免的，但真实的情况却是——这类交通事故往往经常发生。

而自动驾驶技术或将成为解决交通问题的最佳答案，尽管现在的技术支持还远不能做到改变人类现有的交通模式，但论及自动驾驶技术的成长性和可塑性，显而易见的，这项技术的确代表着未来发展的趋势。

从特斯拉到Uber再到谷歌，几乎每家大型汽车制造商都在研发这项技术。奥迪和谷歌已经有了试验车辆，特斯拉的最新车型具有令人印象深刻的自动驾驶功能，大多数其他制造商希望在2020年推出自动驾驶汽车。无人驾驶技术已经足够近了，以至于美国国会最近通过了一项立法，以推进这一概念。

无人驾驶汽车将改变许多事情，但它们消除疲劳驾驶事故的潜力是最令人兴奋的。大部分公司都在开发全自动驾驶汽车。这意味着疲惫和睡意将不再构成风险，因为汽车将可充当自己的司机。这对像卡车司机这样的职业来说尤其有利，因为他们往往需要长时间、晚间驾驶，这两个因素都是导致驾驶时犯困的主要因素。

自动驾驶汽车给人们提供了一个最优的解决方案，尽管现阶段自动驾驶技术还没能大范围的应用实施，部分技术手段仍处于开发测试的阶段。但单从现在的传统企业、新兴行业以及各类创业公司对自动驾驶技术开发的投入和支持，我们不难看出自动驾驶技术一定会是未来的核心技术之一。

尽管市场对自动驾驶技术的投资甚多，但是普通人对自动驾驶技术却知之甚少，要知道自动驾驶可不光是让汽车配备个AI那么简单。它需要学会像人类一样感知环境。

众所周知，人类天生可以利用五大主要的感官来获取有关周围环境的信息。例如，听见电话铃响、看见电脑屏幕上出现的通知信息或触摸到高温物体。

但是，如果没有感知能力，我们将无法理解这些输入信息的含义，也无法确定其中的相关性。比如，听到电话铃响就知道需要接听电话，看到通知消息便知道有一封邮件需要回复，触摸到高温物体则需要把手收回去，以免烫伤。

现在，试想一下在公路上驾车的情景，您的周围充斥着源源不断的信息流：从车道标记和街道标志，到穿梭的摩托车和汇入车流的卡车，再到拥堵的交通状况。在这样的情况下，能够做出及时、明智的驾驶决策不仅仅是一项技能，更是一件生死攸关的大事。

感知能力让人类可以作出及时联想并对其采取行动。同理，能够从环境中立即提取出相关信息是保证自动驾驶汽车安全运行的重要基石。

有了感知能力，车辆可以利用摄像头和其他传感器检测到行驶在其前方的车辆，判断该车辆是否会带来潜在危险，并继续跟踪其行驶轨迹。这项功能可以覆盖到车辆周围360度的视野，让车辆能够在行驶过程中检测并跟踪所有运动和静止的物体。

对于自动驾驶汽车的安全运行来说，感知是其计算流程的第一阶段。一旦汽车能够从周围环境中提取出相关数据，那么它就可以在无需人工干预的情况下自动规划前进路线并行驶上路。

自动驾驶汽车的传感器每秒都会生成大量数据。从车辆，到过往行人，再到街道标志、交通信号灯，前行的每一公里都包含大量的信号，指示自动驾驶汽车该往哪走，不该往哪走。

识别这些指示信号并确定出哪些是安全运行所必需的是一项十分复杂的工作，需要多种深度神经网络并行处理。

就此问题英伟达推出了全球首款功能安全的AI自动驾驶平台——NVIDIA DRIVE。

NVIDIA DRIVE 软件堆栈是NVIDIA DRIVE平台的重要组成部分，包含库、框架和源码包，能够支持多个深度神经网络彼此配合，实现全面的感知能力。这些神经网络包括可检测障碍物的DriveNet和可检测可行驶空间的OpenRoadNet。在规划前进路径方面，LaneNet可检测车道边缘，而PilotNet可检测可行驶路径。

借助高度优化且极具灵活性的库，NVIDIA DRIVE 软件让这种集成成为了可能。这些不同的神经网络可以同时运行并可彼此叠加，从而实现冗余度，这对安全性来说至关重要。

除了感知层的冗余度之外，这些神经网络还可以备份车辆的整体功能，从而提高各个层面的安全性。例如，车辆装载的高清地图可以标出十字路口，且当与实时传感器数据配对后，感知层将向车辆显示精确的停靠位置，从而能够以更强大的方式精准定位车辆位置。

感知能力还有助于增强自动驾驶汽车能力的多样性，使车辆能够像人类一样精确感知世界。除了可以识别障碍物外，车辆还可以识别静止物体以及移动物体，并确定它们的运动路径。

有了诸如NVIDIA 合作伙伴PerceptiveAutomata 所提供的新增软件功能，车辆甚至可以通过读取肢体语言和其他标志性信息预测人类的行为。凭借NVIDIA DRIVE平台提供的强劲计算动力，这些新增的人类行为感知能力可以与操控自动驾驶汽车的其他算法同时运行。

通过这种软件与硬件相结合的解决方案，开发人员将能够向自动驾驶汽车的智能大脑中源源不断地添加新的感知能力。