“我们离开上一辆无人驾驶车去上班还有多远？”

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无人驾驶离我们的生活有多远？ 我们什么时候可以坐无人车上班下班？ 买得起无人车吗？ 那真的安全吗？ 百度，谷歌，特斯拉，奥迪，通用汽车，谁是无人车期的大牛？ 无人驾驶面临着什么问题？

多次坐在硅谷人工智能、无人驾驶领域的技术论坛和商业论坛的会场上，我这样问自己。

在我居住的美国硅谷，大部分人工智能成为了年中这个地区最受欢迎的语言。 当然，也很有可能会成为年的大红人，甚至会成为年。 无论是科技企业的员工还是家庭主妇，我都不想错过这一点，也许是他们不擅长、没有真正接触过的话题，就在旁边的山景城的大街上，从居民偶然路过的谷歌无人车开始到现在。 在邻接的sunnyvale市，来自百度的中国技术人员经常对百度无人车的路况进行监控。 uber、特斯拉，甚至是之前流传的汽车制造商通用电气、奥迪、丰田，也希望通过这项技术+实践的长跑获得一席之地。

但是，看到这么热闹，到底什么时候我们才能成为普通人，真的开无人驾驶的车呢？

在一个叫ai frontiers的人工智能大会上，我终于受不了了，拉着某个领域的大牛，问了一个普通人都会问的问题。

什么时候坐无人车？

3年商用，5年量产。 百度自动驾驶事业部首席科学家韩旭( tony han )向我传达了李彦宏曾经公开的发言。

像吴恩达、密苏里大学博士生导师、终身教授韩旭这样的人工智能顶尖精英加入百度团队，反正在讨论世界人工智能行业时自然会让百度成为重量级选手。

五年批量生产？ 批量生产是什么概念？ 刨根问底地问。

虽然不能具体说，但应该不像街上有无人车。 韩旭告诉我，现在从技术上来说，可以确保驾驶员的安全，无论是谷歌还是百度的无人车都达到了4级标准，即无需人工干预的完全自动驾驶。

在无人车的安全性能上，各企业所走的路径不同，想要实现的目标也不同。 韩旭告诉了我。 在以汽车为机器人，像身体一样驾驶的问题上，专业机构将无人驾驶分为5个等级的要求5为最高等级。 也就是说，在任何极端情况下都可以无人驾驶汽车，无论是谷歌还是百度目前都达到了4级。 也就是说，是不需要人工干预的完全自动驾驶。

在人工智能无人驾驶的行业中，谷歌从09年开始研究，到现在一直排在最前列。 百度直到前年才开始研究。 以实验室的形式，年后，成立了解决无人驾驶的专业事业部。 起步比较晚。 韩旭说是的，但百度的无人驾驶技术依然排在最前列。

如果硬要和谷歌竞争的话，可能是谷歌的车越来越多次受到公路测试。 韩旭说，直到去年，百度的无人车才正式投入测试，但在技术上并不比谷歌差。

特斯拉走的是完全不同的路。 韩旭给我解释了。 特斯拉从一开始就追求的不是真正意义上的无人驾驶。 与百度和谷歌一直追求4级( L4 )不同，特斯拉从一开始就只追求3级)，开发了作为人类驾驶辅助功能的自动驾驶。

这样，如果人类知道车具备自动驾驶功能，就会有放松和懈怠，反而容易发生事故的弊端。 不想在现场命名的人工智能领域的研究员告诉了我。 但是他说，特斯拉也有特斯拉的特点，不追求level 4，所以成本会低很多。 百度和谷歌无人车需要昂贵的激光雷达和多个传感器，而追求level 3的特斯拉车依赖于比较便宜的拍摄镜头完成。

(/S2 ) )即使真正的无人车可以上路，我们也可能买不到)/S2 ) )。

光传感器就至少8万美元。 韩旭在采访中告诉我，类似无人车的传感器不会少于10个，但具体有多少个是企业机密。

但是，请考虑一下这个成本。 韩旭表示，如果成本这么高，其售价将更值得考虑。

迄今为止，包括谷歌和百度在内的参与者没有合理的方法降低这类汽车产品的成本。 因此，比迄今为止被这类领域大牛津津乐道的人开车更安全，减少堵车，减少污染，百利而无一害的无人车没有出现在普通人的日常生活中，这也是重要的理由之一。 韩旭说。

自从降低了传感器和激光雷达的成本之后，谁取得了这场持久战的胜利。 韩旭表示，这也是目前开发无人车的各竞争企业分秒必争的问题。

极端的天气、坡道、令人不快的乘坐体验是无人车尚未处理的问题

在这个领域大牛凝聚的领域论坛上，他们口中的无人车似乎没有故障。

但实际情况可能会让你有点失望。

在韩旭展示的百度测试工程师拍摄并剪辑的视频中，汽车在美国sunnyvale的街道上行驶，和正常人没有什么不同。 但是，眼前的我还意识到了问题，当无人车意识到前面有状况时，突然刹车，不会像人类司机那样减速停车。

以现在的技术，坐无人车可能没那么舒服。 韩旭坦言这样突然的刹车确实存在。 也表示现在无人车在特定情况下可能无法预测前方的状况。

未来是一点技术更新，我们的无人车可能会扫描前面200米的情况，但现在还走不了那么远。 另外，如果遇到上坡和下坡的道路状况、旧金山这样坡度较大的道路，前方的道路状况预测会产生较大的问题。

但韩旭补充说，即使是平地，中国复杂的立交桥和路况也有可能压倒目前的无人车。

最糟糕的还是极端的天气。 无人车目前无法应对大暴雨等极端天气问题，有可能提高系统的错误率。

这些问题是今后我们用技术克服的。 韩旭非常期待今后5年后能把汽车作为机器人拥有人类一样舒适的驾驶技术。 国家也支持。 他补充道。

端到端的机器学习( end to end learning )也许是我们下一个要开发无人车的方向。 当然，批量生产也是需要克服的问题。 韩旭为了避免泄露百度无人车的研发计划，拒绝谈论越来越多的研发方向的细节。

无人车安全吗？

对于尚不熟悉的无人车，也许没有比安全问题更让普通人揪心的了。

比别人开车安全。 韩旭这样断言，提高人类驾驶的安全性也是最先提出开发无人车的最重要因素之一。

根据韩旭在演讲中展示的报告，每100万公里的行驶距离，人类驾驶事故的比例约为2.6起。 在目前的无人车技术中，只有两起错误的概率。

无人车普及后，每天可以在中国拯救500人的生命。 韩旭试图用数字罗列来说服现场1600名观众，无人驾驶才是人类交通事故的救世主。

在自动驾驶数据集kitti (全球最权威的自动驾驶算法发布排名之一)测试中，百度的算法在车辆识别项目上的识别率达到了92%。 韩旭是这样说的。

百度无人车的道路测试还没听说过事故的发生。 韩旭表示，即使其他制造商的l4无人车发生了事故，但大多是人为问题。

年9月，在谷歌的一个城市山景中，谷歌无人车遭遇了最严重的事故。

谷歌的无人驾驶汽车进入了自动驾驶测试模式。 车进入十字路口时撞到了卡车，车门严重凹陷，气囊跳了出来。 但是，没有出现死伤者。

随后，谷歌公布了这起事故的原因是卡车司机无视红灯。 无人驾驶车的驾驶方向呈绿灯，测试人员发现事故车相撞时，第一时间切换到有人驾驶模式，踩了刹车。

当然，不管判定结果如何，无人车的事故都可以让不擅长技术的普通人揪心。 这是无人车开发制造商也无法应对的问题。

特斯拉也遇到过比这更严重的问题，最终的事故原因可能与特斯拉车有直接的原因。

年5月，他在美国佛罗里达州和拖车相撞，造成一名热爱特斯拉无人驾驶的40岁司机死亡，司机死亡前采用了特斯拉的自动驾驶模式。

特斯拉事故发生后，事故车型model s宣布，在阳光明媚的日子空中未能发现拖车的白色车身，相撞引发了整个事故，将整个事故称为悲剧性的损失。

特斯拉事后强调称，特斯拉的自动驾驶模式至今已有1亿3000万英里的安全行驶记录，但这起致命事故仍导致该企业股票在事故后下跌3个百分点。

特斯拉的无人驾驶通过摄像头观测道路状况和其他车辆。 事故中，汽车的照相机把前车的白色车身误解为云。 那个无人驾驶汽车的开发者告诉我，向我表明了他个人的看法。 l3的自动驾驶为了控制价格，保存了人交接的权利，但误以为可以放松司机，随心所欲地放弃控制车辆。

如果只是无人驾驶的安全性超过人类驾驶的话，可能无法充分信赖这种不习惯的科学技术。 但是，只有无人驾驶的安全性远远超过人类驾驶，事故也接近零，所以很多人可能可以放心地接受。 这位研发人员认为这对技术不公平，但任何关乎人命的技术都必须面对这样的问题。

嗯，好像从我可以上下班的堵车路上赶稿子，但是还有很长很长的路要走&hellip； &hellip； 。

来源：雪球新闻网