英特爾的自動(dòng)駕駛汽車(chē)部門(mén)MobileEye發(fā)布了一段新的視頻，展示了一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)的運行情況，這是一段40分鐘的未經(jīng)編輯的汽車(chē)在充滿(mǎn)挑戰的城市環(huán)境中行駛的視頻。在此過(guò)程中，Mobileye——2017年初被英特爾以150億美元的交易收購——引發(fā)了對包括特斯拉和Waymo在內的大多數其他項目實(shí)現自主駕駛道路的質(zhì)疑。

當然，無(wú)人駕駛汽車(chē)的演示并不少見(jiàn)。鼓吹四級或五級自駕汽車(chē)項目的最簡(jiǎn)單方法之一是在車(chē)內安裝攝像頭，也可以選擇一些記者，然后將其發(fā)送到城市路線(xiàn)上。

這也不是我們第一次看到MobileEye動(dòng)力樣機投入使用，事實(shí)上，三年前，我們在Delphi樣機中擁有了該技術(shù)的前排座位。不過(guò)，該公司的最新錄像比大多數人都要深入。Mobileye說(shuō)，這段視頻未經(jīng)編輯，只有一個(gè)中斷：當時(shí)該公司跟蹤自動(dòng)駕駛汽車(chē)的無(wú)人機需要更換新電池。

MobileEye方法的有趣之處在于，整個(gè)40分鐘的演示實(shí)際上只使用了公司自主系統的一半。在這種情況下，它是一個(gè)攝像頭視覺(jué)系統，有八個(gè)遠程攝像頭和四個(gè)停車(chē)攝像頭。該測試車(chē)輛中控制的無(wú)人駕駛計算機無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)任何雷達或激光雷達傳感器。

具有諷刺意味的是，鑒于特斯拉在2016年選擇停止使用MobileEye技術(shù)，并在開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛儀時(shí)切換到自己的系統，這種基于攝像頭的自動(dòng)駕駛是埃隆·馬斯克(Elon Musk)一直大力支持的。特斯拉首席執行官一直對激光雷達不屑一顧，稱(chēng)其不必要且過(guò)于昂貴，轉而專(zhuān)注于基于視覺(jué)的技術(shù)。

然而，與特斯拉不同的是，MobileEye認為基于攝像頭的自主性是必要的，但也不夠。這家英特爾旗下的公司認為，基于視覺(jué)的無(wú)人駕駛系統僅靠自身是不夠的，因為盡管它們比人類(lèi)駕駛員更安全，但熟練程度的差異仍然不夠。

它不僅強調技術(shù)，而且強調自治與公眾對自治的認識之間的結合點(diǎn)。”Mobileye總裁兼首席執行官阿姆農·沙舒亞(Amnon Shashua)表示：“從社會(huì )的角度來(lái)看，如果道路上的所有汽車(chē)在[平均無(wú)故障時(shí)間與人工駕駛時(shí)間]方面都能提高10倍，那將是一個(gè)巨大的成就。”，每天發(fā)生的事故無(wú)論在經(jīng)濟上還是在公眾面前都是無(wú)法忍受的結果。”

Shashua指出，現實(shí)情況是，要讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)達到可接受的規模，它們至少需要比人類(lèi)高出1000倍。這意味著(zhù)每5億英里就會(huì )發(fā)生一次事故(當然，假設只有一輛車(chē)，而不是無(wú)人駕駛車(chē)隊)。

“為了實(shí)現感知系統如此雄心勃勃的MTBF，必須引入冗余——特別是系統冗余，而不是系統內的傳感器冗余，”他解釋道這就好比把iOS和Android智能手機都放在我的口袋里，然后問(wèn)自己：它們同時(shí)崩潰的可能性有多大?這很可能是每個(gè)設備自身崩潰概率的乘積。”

傳感器融合已經(jīng)成為許多自主汽車(chē)項目的目標，來(lái)自多個(gè)來(lái)源的數據——攝像機、雷達、激光雷達和其他——被融合到一個(gè)單一的集合中，無(wú)人駕駛算法被應用到該集合中。在這種情況下，冗余通常是具有第二個(gè)硬件陣列，有時(shí)——盡管不太常見(jiàn)——具有第二組某些傳感器。這樣，理論是這樣的，如果一臺計算機壞了，第二臺計算機可以介入。這也意味著(zhù)車(chē)輛的操縱可以由兩個(gè)系統分別決定，并且只有在每臺計算機都同意的情況下才允許進(jìn)行。

不過(guò)，美孚眼的方法有意避免傳感器融合。相反，該公司有兩個(gè)獨立的冗余子系統，一個(gè)使用攝像機視覺(jué)，另一個(gè)使用聲納/激光雷達。”就像兩部智能手機一樣，“Shashua說(shuō)，”兩個(gè)系統同時(shí)出現感知故障的概率急劇下降。”

毫不奇怪，MobileEye認為，與使用傳感器融合的競爭對手相比，它的方法更為復雜，但具有更多的安全價(jià)值。當然，現實(shí)是，市場(chǎng)上仍然沒(méi)有商用自動(dòng)駕駛汽車(chē)，雖然有多個(gè)項目有望改變這一點(diǎn)，但不完全清楚何時(shí)會(huì )有大規模的發(fā)布，而不僅僅是一個(gè)榮耀的演示。屆時(shí)，我們——以及監管機構——將面臨這樣一個(gè)問(wèn)題：與有缺陷但熟悉的駕駛人相比，我們期望我們的機器人司機能有多“完美”。

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