財聯社9月13日訊（編輯 馬蘭）自動駕駛作為一項很酷的技術一直受到市場的青睞。這個行業也陸續籌集了數百億美元來開發相關技術，但行業高管和專家們現在卻表示，自動駕駛可能將一直需要人的參與。

這就與自動駕駛的本質相違背，此前該技術的賣點是利用計算機和人工智能的計算來減少人為錯誤造成的事故，但現在的問題是，該技術可能永遠需要人來做最終的決定。

據專家表示，要制造出比人類駕駛更為安全的機器人汽車非常困難，因為自動駕駛系統仍缺乏象人類那樣快速預測和評估風險的能力，尤其是在遇到意外事件時。

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在燒了數百億美元的資金后得出一個這樣的結果，相信不少人心里都免不了唏噓不己。

機器人搞不定駕駛

曾參與通用和谷歌自動駕駛項目的獨立顧問Chris Borroni-Bird坦白稱，自動系統判斷的能力遠不如人類，其感知和預測算法無法和人腦相比。

他舉例，當人類司機看到道路上有一個球時，會聯想到后面會不會跟著一個孩子而停車或減速，但對于機器人司機來說，球只是一個不影響駕駛的變量而已。

提供自動駕駛測試服務的AB Dynamics的首席執行官James Routh則表示，自動駕駛可能會遇到數百億個特殊情況，防不勝防。

Imperium Drive的首席執行官 Koosha Kaveh也提醒，雖然越來越多的自動駕駛汽車上路收集數據并形成學習路徑后，特殊情況會逐漸變少，但特殊情況永遠存在，不可能為零。

而汽車數據初創公司Wejo Group Ltd進一步解釋稱，它們每天從數百萬輛聯網汽車中收到180億個數據點，以此來模擬自動駕駛遇到的情況。但很多變量，如天氣等，一旦出現，就需要把此前的數據重新計算并分層，這意味著百萬級別的運算量。

避不開人的參與

通用汽車旗下Cruise的首席執行官Kyle Vogt回應人工操作時稱，如果要讓客戶高枕無憂，讓他們知道在需要的時候總有人在后臺提供幫助，那么為什么不讓人繼續參與駕駛呢？

他的表態間接承認了自動駕駛中，遠程人類監督將無法缺席的問題。

這類的人力監督可能坐在幾千英里外，監控來自多個自動駕駛系統的視頻反饋，甚至配備好方向盤，隨時準備介入，輔助機器人司機。

但問題是，遠程監督員數量有限，而自動駕駛汽車是未來需要量產的產品。這種“兼職”行為可能導致自動駕駛汽車耗費大量的時間來等待遠程監督員的反饋。

據Vogt表示，他所在的公司在舊金山道路上行駛自動駕駛汽車，目前需要依賴人類做決定的時間不超過1%。

不過，需要思考的問題是，一旦出現機器人司機無法處理的特殊情況，可能數輛汽車集中在這1%的時間內提交報告，需要人工給出判斷。這樣一來，世紀大堵車，甚至更嚴重的世紀大撞車可能接踵而來。

而每一次特殊情況的背后，都可能是生命的代價。

不成功便成仁

Kaveh承認，即使幾十年后， 100%的自動駕駛汽車都不會出現。

自動駕駛汽車生產商也一再推遲他們商用化的承諾。通用原本預計2019年他們的自動駕駛汽車就能進入商業汽車共享車隊，但現在推遲到2023年春天才能開始生產。

特斯拉在2019年也宣稱，2020年就能提供100萬輛自動駕駛汽車，但馬斯克后來表示這項技術比他想象的還要難，并改口稱今年可以實現量產。

幫助自動駕駛公司評估、管理風險的Edge Case Research首席執行官Mike Wagner則直接給出自動駕駛汽車的“生死期”：如果這些公司在未來兩年內無法成功，這些自動駕駛企業就將不復存在。

這是個“不成功便成仁”的問題。

眾多投資人也感受到了這個行業的“心虛”，開始放緩投資步伐。據投資網站Pitch Book的數據，今年二季度對自動駕駛初創公司的投資降至9.58億美元。

而兩年前大量的資金進入自動駕駛領域：谷歌收到了30億美元，滴滴得到了5億美元，亞馬遜花13億美元收購初創公司Zoox。當時的烈火烹油與現在的冷清形成鮮明對比。

再退一步來說，完全的自動駕駛不可能，但簡單的、慢速的自動駕駛，如貨運行業的最后一公里服務似乎有可能成為現實。

但低速路線想要實現盈利，仍需要數年的等待。

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