「CES 2016」怒砸十亿美元，丰田的人工智能梦原来是这样
丰田作为全球最大的整车制造生产商，一直给人一种「 硬件狂人」 的感觉。从油电混动技术到氢能源，说丰田是汽车硬件黑科技的摇篮真是一点也不过分。不过随着整车结构中有越来越多的代码出现（一辆整车包含的软件代码可以达到百万行之多），丰田也意识到了汽车软件的重要性，于是乎，他们在去年下半年宣布，与美国斯坦福大学及麻省理工学院合作成立人工智能研究院，并投资 10 亿美元，专门研究人工智能在自动驾驶领域的应用。 为了体现自己对于这个名为 Toyota Research Institute(以下简称 TRI) 的研究院的重视，丰田特意在今年 CES 的发布会上用大量笔墨介绍了 TRI 刚刚成立的核心研发团队。发布会由 TRI 的 CEO Gill Pratt 博士主讲，发布内容可以概括为两个方面：TRI 将如何使用丰田给的 10 亿美元，以及介绍核心管理层团队。 10 亿美元到底怎么花？ 拿了别人这么多钱，自然要好好规划一下怎么办事。Gill 博士讲到，目前行业内落地的自动驾驶技术均是建立在较为简单的驾驶环境上，就算让驾驶者亲自掌控这种驾驶环境也是非常轻松的，而 TRI 要解决的是困难驾驶环境下的自动驾驶，并且要确保搭载这种自动驾驶技术的车永远不会发生碰撞事故。 为了实现这个目标，需要对自动驾驶汽车进行不断的实际道路测试，因为测试的越多，能够遇到的突发情况以及驾驶困难也就越多，TRI 的研究目标就是要一个一个的解决这些困难。目前行业内累计的自动驾驶实际道路测试里程已经达到了 100 万英里，能够在短短的几年内达到这个数字可以说是非常优秀的成绩，不过要想真正实现完全的自动驾驶，Gill 博士认为至少需要将目前的测试里程乘上 100 万倍，达到令人瞠目的 1 万亿英里。 想要达成这样的测试里程肯定是一个漫长的积累过程，因此在具体的研究进度上，TRI 将分为四个阶段进行： 1. 通过研究确保汽车能够避免任何碰撞事故，不管驾驶者的技术有多烂或者驾驶环境有多困难。 2. 帮助更多原本不能驾驶的人群（如老人和残疾人）实现开车的愿望。 3. 将丰田在户外交通领域内的专业技术应用到室内交通上，TRI 的目标是要帮助人们在房间内，城市内乃至国家间的移动。 4. 将人工智能及机器学习的研究成果应用在材料科学领域，加快其进步速度。 以上四个步骤难免给人一种画抽象大饼的感觉，所以 Gill 又介绍了一些眼前已经在执行的计划。 首先，TRI 已经作为一个独立的新公司开始运作，并在斯坦福大学和麻省理工学院的旁边分别建立了研究所（分别离两所学校有 10 分钟左右的车程），这么做的目的是为了让这两所学校能够更好的投入到 TRI 的研究当中。在研究方向上，两所学校目前也有着不同的分工。 斯坦福大学：研究的课题名为不确定性事件的不确定性（Uncertainty on Uncertainty）。这个拗口的课题旨在让汽车能够在驾驶员不介入的情况下，自主应对行驶中的突发事件。例如当车辆行驶时面对前方货车上掉下来的石块该如何做出反应。这个项目给人一种爱因斯坦当时想用科学解释万物发生原理的感觉。 麻省理工学院：研究的课题名为能够自我阐述的汽车（The Car Can Explain）。说的明白些就是当自动驾驶车做出了人们没有预料到的驾驶行为后，它需要能够给出相应的解释，告诉人们在当时是怎样的一种情况以及它当时为什么会做出那样的判断。这可以说是对不确定性时间的应对做出的原理解释。 总体来说，TRI 的研究目标就是要通过人工智能技术让自动驾驶车变得更加完美，这需要很长的研究周期与不断的积累试错，并且由于总会有新的不确定事件发生，你永远都无法确定这项技术是不是真正的完美。我想这也是为什么丰田会找到两所名牌大学合作，因为教授及学生的科研精神才是坚持这项研究的关键。 科研风浓厚的研发管理团队 提到科研，可以说 TRI 的核心团队是由一群学究儿组成，这其中包括： Larry Jackel：前贝尔实验室负责人及 DARPA 的软件项目主管。他将负责 TRI 的机器学习领域。 Eric Krotkov：前卡耐基梅隆大学教授及 DARPA 软件项目主管。他将出任 TRI 的 COO。 James Kuffner：卡耐基梅隆大学教授及前谷歌机器人项目主管。将负责 TRI 的云计算研究。 John Leopard：麻省理工教授。将兼职负责 TRI 的自动驾驶研究。 Hiroshi Okajima：丰田研发部门的项目总经理。将作为执行联络官。 Russ Tedrake：麻省理工教授，将兼职负责感知与控制领域的研究。 从这份名单中可以看出，除了一个丰田公司的人，剩下的都有很强的学术研究背景且并没有车厂相关工作经验。这给我带来了疑问：毕竟这是一个有丰田投资并挂名的机构，请了这么多的学术派教授，丰田只用一个联络官怎么管理？整个团队将如何运作？ 抱着这些问题，我去提问了 TRI 的 COO Eric 博士。他告诉我，他们的团队才刚刚组建，这次发布会其实是他们团队第一次聚在一起（第一次就画这么大饼合适么？），对于这个研究院，丰田希望能够保证足够的科研性，因此在确保研究方向的基础上，并不会过多的出于企业盈利考虑对其进行干涉。联络官的主要任务一方面是实时跟进研发进度，另一方面是为了能够向研究院提供可研究的数据，丰田旗下汽车产品在使用过程中所产生的数据将成为 TRI 初期研究的样本。在团队配合上，团队中一部分人将分别前往刚建立的两个研究所负责各自的项目，剩下的兼职人员以及丰田方面将通过远程视频会议的形式在各自的办公地点进行相应的沟通。 可以看出，丰田这次是下了血本希望在人工智能机自动驾驶的算法领域取得一些突破性的成果。但是正如上文中多次提到的，这是一个相当漫长的研究过程，目前的规划在未来的实际操作中可能会面临着很多的挑战。 作为主机厂，丰田能够在短期内抛开企业盈利投资科研的精神确实让人敬佩，但是对于用户来说，研究的成果究竟何时能够落地？或者说他们真的能够坚持到取得成果的那一天么？正像 Gill 博士所说的，一万亿英里，对于 TRI 和用户来说，都是一条太长的路要走。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
「CES 2016」 时隔一年再次体验德尔福的自动驾驶，这次有什么不同？
2016 年 CES 电子消费品展已经在赌城拉开序幕，今年各大汽车相关参展商最大的看点非自动驾驶莫属。这不禁让我回想到去年，GeekCar 作为第一批中国媒体在 2015 CES 上体验了德尔福真正在开放道路上的自动驾驶汽车（详情参看此前文章：《「CES2015 德尔福自动驾驶初体验》），这次「 未来之旅」 现在对我来说还是记忆犹新。 而今年，德尔福在 2016 CES 又拿来了自己的「 看家本领」——两台崭新的自动驾驶奥迪 SQ5。经历了一年横贯北美的自动驾驶车路试，这帮极客对那台奥迪 SQ5 动了什么手脚？又有哪些新花样？我们一扒便知。 「 假设你真的拥有一辆全自动驾驶汽车」 这句话是德尔福电子与安全事业部工程副总裁 Glen W.De Vos 跟我说的。其实今年的这台德尔福自动驾驶展车和去年相比，最大也是最容易看出来的变化之一就是：它是一台德尔福基于「 消费级」 产品考虑改进的自动驾驶车。和去年那台「 实验室级」 产品相比，车内凌乱复杂的传感器识别原始数据图变成了中控区域一块彩色大屏幕、以及新增的可以和车互联的 iPad 和 Apple Watch，以及后车窗的白色自动驾驶状态显示灯。 通过中控台彩色大屏，我们可以看到的信息包括：在启动时车辆的自我检测状态以及车主身份认证；驾驶状态切换；通过车辆的前摄像头采集到的实时影像；处于不同的道路和行驶状态时，屏幕上会在道路上显示不同的颜色；行车路线预览及导航信息；显示车辆是否减速或准备停车；路边行人预警；交通信号灯状态；变道信息；V2V 互联状态等。 在车里的 iPad 交互界面上，德尔福用最简单的方式展现了车辆附近推荐的兴趣点，可以通过 iPad 设定目的地，例如星巴克、麦当劳等等，然后就可以通过自动驾驶到达那里。这些 POI 都可以单独查看具体的信息。 此外，还有一项功能让我觉得德尔福脑洞够大：车辆会根据我们预定的路线来推送相关的搭车（拼车）信息。车主可以选择接受或者拒绝，如果接受，车辆就会前往搭车地点。这让我想到了未来的全自动驾驶 Uber 模式，也是未来无人驾驶改变城市人出行方式的一种可能。 硬件，以及硬件背后的革新 或许是以上「 看得见」 的内部交互界面让你觉得这是一辆新款德尔福全自动驾驶汽车，但如果你仔细看，会发现不只是内部，车的外观和去年相比也有一些变化。例如在前部进气格栅下方以及前防撞梁左右两个 45°角区域，德尔福改进了雷达和激光雷达和整车的集成度；还有车顶后部的一个小天线以及旁边两个通讯装置，德尔福增加了 V2E 模块，这也是为什么这辆车可以实现车与车通讯、车与行人通讯、车与信号灯通讯、盲角通讯、共乘通讯。事实上，V2E 也是他们这次重点宣传的点，E 代表 everything。 在开放道路试乘过程中，你可以看到，车辆可以和交通设施实时互联，当交通信号灯改变的同时，车内屏幕上接收到的交通信号指示灯也会随之立即改变；并且当我们前面一辆搭载了 V2V 模块的凯迪拉克紧急临时停车或减速时，这辆德尔福全自动驾驶车可以即时接收到前车减速信息，并实现自动变道；此外，当我们通过人行横道时，由于有了 V2E 功能，车辆可以和在人行道一端正在打电话的人通过手机实现通信。所以在我们看到这个人之前，车子就已经可以感知，并且留出足够的距离来确保行人安全。 其实除了这些硬件创新，德尔福这一年还做了很多「 幕后」 的努力。一方面，由于雷达和激光雷达集成度的改进，背后所涉及的算法也会有相应的改进，另一方面，由于积累了一年的自动驾驶路测数据，软件团队也改进了此前的算法，有些我们可以体验到，例如车辆在不同路况下的车道保持状态更加稳定、除了到路口转弯外增加的自动变道功能、起步停车时的加速和减速感知更加自然，还有更多我们看不到东西，例如极端或危险状况下车辆的反应，以及和地图更高度的集成等等。 梦想和现实之间的距离 或许未来自动驾驶留给我们每个人的想象空间都很大，所以这次我并没有对「 自动驾驶所带来的人机交互变革」 层面有更多的关注，反而是硬件和软件上的「 消费级」 概念让我有了一些感触。 对于一辆可以实现全自动驾驶的车来说，目前车内硬件成本最高的非激光雷达莫属，德尔福的这辆自动驾驶车搭载了最新的固态激光雷达，没有机械转动的限制，耐用性有增加，在未来大规模量产的情况下或许可以降低不少成本。当硬件已经到了一个相对成熟的阶段，其实拼的就是谁的软件和算法更加可靠、用户体验更好，然后这需要大量路测数据的积累和支持以及地图信息的集成，这也是自动驾驶目前最大的壁垒。 或许近几年全自动驾驶还不会立刻进入我们的生活，但我切实感受到未来已来。期待德尔福这帮极客们明年又会带来什么惊喜。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
谷歌、福特准备成立合资公司，一起做些和自动驾驶有关的事
据外媒报道，谷歌将和福特联手打造一个独立的自动驾驶汽车制造公司，该合资企业的具体事宜将在下个月的 CES 上公布。上周，谷歌说他们准备成立一家独立的公司来发展自己的无人驾驶业务，目前还不知道二者时间是否有关联。 虽然谷歌因为经常把自己的无人驾驶车拉出来溜而被更多人所熟知，但福特也已经在自动驾驶的道路上努力了多年。上周，他们被批准可以在加州的道路上测试车辆。 这样的合作有利于各取所长，谷歌可以获取大规模生产汽车的知识，而福特则能了解谷歌这么多年在自动驾驶方面的研究成果。 据报道，这家公司是「 法律独立」 于福特公司的，这是考虑到自动驾驶市场处于起步阶段，但这一合作不具有排他性。前福特公司首席执行官艾伦·穆兰在去年就已经加入了谷歌董事会。 谷歌还可能计划在明年将它的无人驾驶汽车业务列为 Alphabet 旗下的独立实体，并提供约租车服务，与 Uber 展开竞争。 福特的发言人说：「 他们已经开始和众多公司开展合作，探讨各种与福特智能移动计划相关的项目。但这些都是一些需要保密的东西，我们无可奉告。」 同样的，谷歌的发言人也表示他们不会对传言或者猜测发表评价。 福特准备在 1 月 5 日召开 CES 发布会，到时候我们就明白到底是怎么回事了。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车（微信号：GeekCar）& 极市（微信号：geeket）。
Uber 的秘密计划：进军机器人领域
（本文转载自《大众科学》中文版，原标题：《Uber 的秘密计划》）新型汽车服务公司优步有一个大胆的计划，想要成为机器人行业的老大。我们应该感到兴奋还是害怕? 今年春天，两名工程师蹲在计算机监控器前面，对一只机器猿进行细致的微调。这台叫「 黑猩猩」 的机器是仿照类人猿建造的，重 200 千克，它将参加由五角大楼资助的美国国防部预研局（DARPA）机器人挑战赛。这一建造救灾应急机器人的竞赛开始于 3 年前，现已接近最后决战阶段。卡耐基梅隆大学建造的「 黑猩猩」 是争夺 200 万美元最高奖的有力竞争者。 但就在「 黑猩猩」 一路过关斩将时，卡耐基梅隆大学国家机器人工程中心的其余机器人却受到了冷落。过去这里通常是一片忙乱，工程师们在控制终端前焦头烂额。控制终端连接着各式各样的自动化机器，包括割草机、收割机、挖掘机和作战车辆。然而如今尽管是工作日，这个美国最大的机器人项目实验室却仿佛像废弃了一般，看上去更像一个闭馆整修的博物馆。 国家机器人工程中心到底什么情况? 一句话，都是因为优步。这家总部位于旧金山的企业是硅谷成功的典范，据说它凭借一个汽车服务应用程序就筹集到了 28 亿美元的资金。现在优步正在加紧研究无人驾驶汽车。优步不再满足于与传统出租车公司竞争，而希望使用机器人降低打车费用，最终与整个汽车行业竞争。优步的首席执行官 Travis Kalanick 在去年的行业规范会议上说：「 如果出租车上没有驾驶员，到任何地方乘坐优步的费用都会比拥有自家车划算……以后买车的必要将会逐步消失。」 今年 2 月，优步宣布与卡耐基梅隆大学建立战略伙伴关系，双方将在匹兹堡的优步高技术中心共同开发交通工具。这个中心的位置与国家机器人工程中心仅一步之遥。但公司没有对外界宣布如何组建这个高技术中心。 事实上，优步悄悄地从合作伙伴那里抽走了大量人员。优步和卡耐基梅隆大学都不愿就此发表评论。我们参观的时候，这家新创公司已经聘用了国家机器人工程中心约 150 名研究者中的 40~50 人，包括 Tony Stentz，这位机器人研究方面的专家曾担任国家机器人工程中心副主任 13 年，担任主任近 5 年。「 优步这一招的确厉害，它找对了地方，因为谷歌之外，只有那里聚集了所有可能解决自主驾驶问题的人才。」Boris Sofman 说。 他在卡耐基梅隆大学师从 Stentz 研究机器人，像很多卡耐基梅隆大学的毕业生一样，自己创建了一家公司，取名 Anki，生产自动玩具汽车。 卡耐基梅隆大学长期以来一直是机器人研究领域的领导者，是第一所开设机器人专业博士学位课程的大学。国家机器人工程中心每年签订的机器人技术商业化合同，估计可以吸纳 2000 万美元的资金。中心的研究人员是机器人汽车研究方面的先驱，2007 年就以一辆无人驾驶的雪佛兰太浩赢得了 DARPA 城市挑战赛的冠军。谷歌刚开始其自动驾驶汽车项目时，也从卡耐基梅隆大学挖掘了不少人才。卡耐基梅隆大学野外机器人技术中心主任 William Wittaker 说：「 这并不是因为我们做得有多好，并不是因为我们有多聪明，而是因为我们捷足先登，我们有战略眼光，我们的团队纪律严谨，像一支军队。” 「 优步找对了地方，因为除了谷歌之外，只有卡耐基梅隆大学聚集了有可能解决自主驾驶问题的人才。」 但如果这支军队包括最高军官在内连夜被撤走 1/3，各种问题就会接踵而至。最重要的问题是：对一流研究机构的人才掠夺，对于机器人研究的未来意味着什么? 像大多数科学活动一样，机器人技术也会因研究团队和企业项目间的合作而蓬勃发展。但是，当这一领域得到大量的投资和关注，进入新的发展时期时，许多最有才华的工程师正淡出人们的视线。亚马逊和苹果都已积聚了公司专属的机器人团队，而他们的工作大多是对外界保密的。优步也要求新加入的研究人员签署保密协议。2013 年年底，谷歌收购 8 个有发展前途的机器人技术公司后，这些公司的研究似乎戛然而止了。这些被收购的公司中，有一家名叫 SCHAFT 的新创日本公司，它建造的仿人机器人「 超级一号」 在第一阶段的 DARPA 机器人挑战赛中名列前茅。但去年年初，谷歌的收购导致 SCHAFT 退出了比赛，「 超级一号」 从此没了踪影。 在硅谷开始批量生产真正的机器人之前，有些人会认为硅谷最近萌生的兴趣有可能阻碍该领域的发展。Wittaker 说：「 我一直参与这一研究领域的高层对话。」 人们都感受到了研发能力下降的威胁。这个令人惊叹的巨大天才库正在被挖空，我们培养这些研究人员要花 10 年的时间，而他们的消失却如此之快。」 Rich Mahoney 是斯坦福国际研究所 (SRI) 机器人部主任，也是硅谷机器人行业集团主席，他认为创新正被私营企业所压制。(SRI 创立于 1946 年，是一家私立、非盈利研究机构。) 他说：「 硅谷中有成百上千机器人研究方面的专家，他们都是极有才华的人，但是现在却不再参与到机器人研究群体的交流中了。」 最近大量资金注入机器人行业的状况，可以比作早期的计算机行业。当时，像苹果和微软这样生机勃勃的新创企业，因其技术创新成为惠普、IBM 等老牌企业的有力竞争者。有所不同的是，现在像谷歌和优步这样的公司吸收了大量的机器人研究专家，可能导致将来众多新创办公司蓬勃发展的景象不再出现。Mahoney 问道：「 谁会是将来发展初期的领导者呢？谁会是机器人行业的比尔·盖茨和史蒂夫·乔布斯呢？谷歌和优步这样的公司实力雄厚，可以雇佣大批的人才。如果它们让这些人才开发出合适的产品，将会一鸣惊人。如果没有，它们就只是让这些人才在市场上消失了。」 人们很容易把卡耐基梅隆大学的人才流失看作是硅谷贪婪利己主义的牺牲品，但机器人研究者却对此持积极态度。Vijay Kumar 是宾夕法尼亚大学的机器人研究专家，也是该校 GRASP 实验室的前主任，他说：「 现在人才正从学术界向企业流失。但如果人才是从企业流失到学术界，那将意味着我们选错了行业。」 今年早些时候，高通技术公司收购了 KMel 机器人公司，它是一个 2011 年从 GRASP 实验室起步创办的专门生产无人机的公司。收购的条款没有披露，但据 Kumar 说，收购费用「 高得离谱」。另外，高通公司正投入 100 万美元开展为期 4 个月的机器人加速器项目，这一项目将在今年年底进入高潮。Kumar 说：「 我很开心这个领域正获得越来越多的关注。我很开心我的同事和学生被谷歌、高通和优步这样的公司所吸引。企业对这个研究领域兴趣越大，就会有越多的人认识到，要生产一个完整的产品，需要在基础研究方面有更多的投资。」 毫无疑问，私营企业可以让机器人研究者有更自由的空间，并加快研究进度。安奇公司的 Sofman 说：「 一位教授平均要用总时间的一半来写研究计划，以便获准进行他们想做的研究。」 尽管 DARPA 城市挑战赛已经让人们看到了希望，但直到谷歌雇用了机器人研究专家并开始实地测试自动汽车，机器人交通工具才真正蓬勃发展起来。可以说是学术界促成了自动驾驶汽车的诞生，但如果没有一个企业生产它们，它们就不可能行驶在旧金山湾区的道路上。 Sebastian Thrun 是斯坦福大学人工智能实验室的教授，也是谷歌无人驾驶汽车项目的创始人。他说：「 只写研究论文是不够的。最终这些产品需要造出来推向市场，才能产生影响力。」Thrun 也许比任何机器人专家都更了解这个问题，他曾在卡耐基梅隆大学任副教授，2003 年进入斯坦福大学，而后从 2011 年至 2014 年全职在谷歌工作。优步招募机器人专家的规模让他感到惊讶，但他对此并不担忧，「 我认为这标志着一种信心，相信机器人时代已经来临的信心。」 该领域大多数人都和 Thrun 持相同的观点，即机器人技术已到达了一个拐点。除了上述一些公司挖掘人才和收购企业的行为之外，风险资本也在流向那些还没有被收购的小型机构。仅去年一年，企业在机器人领域的投资就达到约 3.41 亿美元。和其他科技行业相比，这个数字微不足道，但却比 2013 年提高了 1/3 还多。截至本文发稿时，优步的匹兹堡研究中心仍有 24 个岗位空缺。其未来无人驾驶汽车的车辆检测系统已经可以在城市的街道上看到。与此同时，国家机器人工程中心并未像《华尔街日报》所称，处于「 危机」 之中。该中心实验室正招聘人员填补空缺，同时增加了新职位，并寻求新的雇用方式，因此规划实际上在扩大。硅谷成功将会重现，像其他拥有广受赞誉的机器人研究项目的大学一样，卡耐基梅隆大学必须把未来不可避免的人员流失看作是这个行业的胜利。 Wittaker 说：「 衡量一项技术的惟一标准，要看它在现实世界中能走多远，能在多大程度上影响人们的生活，并创造财富。我花一生的时间创造这些东西，不是为了让它们身上积满灰尘，永远呆在地下室。」 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车（微信号：GeekCar）& 极市（微信号：geeket）。
为了迎接自动驾驶时代，美国要重新拟定五星碰撞标准了
在以后，美国的汽车制造商在新车碰撞测试时，将会越来越难获得全五星安全评估。 在汽车安全领域，除了汽车召回事件和酒驾提醒证明着安全越来越被看重之外，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）也正在为汽车制造商推出「 激励机制」，让他们设计出一些能让我们在自动驾驶时代更加安全的功能。 更多项目现已加入豪华测评 从 2019 年开始，NHTSA 计划将一系列技术支持列入安全评估，比如前车碰撞预警、自动紧急制动和盲点检测功能。这些技术走在防撞测试的前沿，但是成本比较昂贵，因此是否能让所有新车大范围使用还存在争论。不过总的来说，把这些技术纳入评级体系中，总能产生积极影响。 这是自 1978 年创立的五星级安全评级的一次现代化革新。运输部长 安东尼·福克斯宣布， NHTSA 从上个月起已经开始重新拟定星级评测标准。他也表示：「 让车更难拿到五星安全评估是我们推动技术发展，让汽车更加安全的一个策略。」 NHTSA 希望通过「 激励机制」，鼓励汽车制造商提供更安全的系统，这也能让关注安全性能的买家更放心。新的评测体系也会引入新的假人撞击测试，也将引入半星制测评模式，更加详细的说明汽车在测试中的表现。 为了自动驾驶的明天 如果你正满心渴望着由机器人帮你驾驶汽车，这些改变会更令你欢欣鼓舞。由于在发生紧急情况时，机器控制车辆总会让人有些不放心。因此完善的安全功能是自动驾驶技术的基础，这些安全功能有助于汽车发展、降低成本以及让更多人接受自动驾驶。对乘客来说，毕竟只要能确保安全，剩下的都好商量。 测试标准的更新也预示着交通部门的态度在随着科技的发展慢慢改变。福克斯说，NHTSA 会让汽车制造商和一些例如 Google 的造车团队来决定如何发展自动驾驶技术，但前提是要遵守一条规则，即「 在安全前提下快速发展技术」。 在接下来的 60 天，NHTSA 会就拟议的规则向公众征询意见。所以，如果你想让自动驾驶早日到来、或者希望能拥有更加安全的车辆，你有两个月的时间说出你的想法，当然，前提是你在美帝。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车（微信号：GeekCar）& 极市（微信号：geeket）。
百度无人驾驶车完成路测
最近，百度无人驾驶车在北京完成了路测，他们的行驶路线是从北京中关村软件园的百度大厦出发，经过 G7 高速公路、五环，到达了奥林匹克森林公园。 在往返全程，这辆基于宝马 3 系 GT 改装而来的无人驾驶车，完成了多次跟车减速、变道、超车、上下匝道、调头动作，以及驶入和驶出高速，最高时速达到了 100 公里/小时。 百度的无人驾驶车项目从 2013 年开始，技术核心是「 百度汽车大脑」，包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制四大模块。其中「 高精度地图」 包含了沿途的三维道路信息，定位精度可达厘米级，这辆车所依靠的是「 交通场景物体识别技术」 和「 环境感知技术」。 另外，根据 GeekCar 得到的消息，百度将成立自动驾驶事业部。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
在美国人看来，自动驾驶才是更安全的
我们一向都知道人类在驾驶汽车方面可以把事情搞得很糟，因此，才有越来越多的制造商把目光投向无人驾驶。 最近以开发 ADAS 闻名的 Mobileye 做了一项调查，这让我们清楚地了解到，人类驾驶员到底能把车开成多差。他们采访了 1078 位成年人来谈论他们的行车经历，以及他们对汽车科技未来的期望和预测。 马路杀手天天见 自今年 5 月起，有十分之一的美国人被车撞到或者差点被车撞到。近乎有 9%的美国人因为司机分心被撞并且进医院；有 13%的人虽然没有进医院，但也发生了交通事故。 16%的受访者称，过去 6 个月他们在步行时曾经或差点被车撞，而这一数字在骑行人群中提高到了 21%。公共交通的情况也没有好到哪儿去，有 18%的受访者称他们所乘坐的公共或服务车辆（出租车、公交车、机场大巴和 Uber 等）遭遇过交通事故。只有 11%的人说他们没有以任何形式发生过交通事故。另外，18-34 岁的人更容易被汽车撞到。可能是这个年龄段的人，在路上行走或骑行的可能性更大的缘故。 虽然一半的受访者声称他们在开车的时候很少会分心，但这其中许多的事故都是由于分心造成的。 Mobileye 商务发展部门首席文化管兼高级副总 Yonah Lloyd 说：「 致使司机分心的因素有很多，不管是因为公交司机想通过车水马龙的十字路口，还是汽车司机想在机场找到正确的入口。」 什么配置最让人喜欢？ 那么，解决的办法是什么呢？自动驾驶可能是一个不错的方向。 通过 Mobileye 的调查，让人惊讶的是，现在民众对于自动驾驶持非常乐观的态度。 将近三分之一的受访者 (31%) 表示，自动驾驶会让他们觉得会更安全。近一半的骑行者（46%）也表示自动驾驶车能让他们更有安全感。 不过，完美的自动驾驶似乎离我们还有些距离。目前，这些受访者最关心的热门的 ADAS 系统 Top 5 为： 前部碰撞报警（71%）行人/自行车探测（71%）车道偏离报警（70%）限速提醒（51%）前车车距监控（49%）大部分人都希望，行人/自行车探测系统能尽快加入汽车标配豪华午餐，这也有利于自动驾驶汽车更好更快的发展。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
自动驾驶汽车「安全使用指南」
在很多人看来，有了自动驾驶汽车，我们就可以放心的把自己交给它，哪怕在车上睡一觉都行。但是，事实并非如此。即使是在自动驾驶模式下，司机也绝对不能放松警惕。这篇文章想聊的话题是，当自动驾驶时代来临时，身为司机的我们，应该如何更安全的使用一辆自动驾驶车。 看视频有利于保持清醒 最近，有研究人员邀请了斯坦福大学的学生参加一个模拟自动驾驶车的测试。 这个试验的目的之一，就是评估当处于自动驾驶模式的时候，人类能不能在遇到问题时及时操控汽车。在这个试验中他们发现，让驾驶员进行阅读或者看视频，可以帮助他们保持清醒。 在试验中，有 48 名学生被要求坐在驾驶席上，而另外 13 名学生则充当观察者的角色来监督有没有人打瞌睡。只有三个人在看视频或者用平板电脑阅读的时候睡着了。 斯坦福的研究表明，多媒体可能更有利于使驾驶员保持清醒并做出反应。 他们还设计了意外状况，让模拟的车辆或行人突然出现在路上，这时候，模拟自动驾驶车的驾驶员就应该想办法避开突发状况。测试结果证明，即使人没有分神，也至少需要五秒钟的时间来接管处于自动驾驶状态的车辆。 汽车厂商的矛盾 走出实验室，其实现在的一些量产车已经带有了某些自动驾驶功能。比如，特斯拉的 Autopilot 功能推出之后，我们就越发意识到，自动驾驶还有很多值得深思的问题。 特斯拉说，他们的 Autopilot 功能并不意味着司机可以完全不关注路况。 而凯迪拉克酝酿已久的 Super Cruise 功能也快要搭载在量产车上了，这是和 Autopilot 类似的半自动驾驶系统。他们很谨慎的表明，这个巡航系统不是暗示司机可以长时间分神，虽然可以放松或者稍微将视线调开一下，但他们应该知道，这个技术不是万无一失的。 这就有了一个矛盾点，汽车制造商究竟怎么做，才能让顾客在信任这些技术的同时，又不「 完全依赖」 这样的技术。这种依赖会导致虚假的安全感，从而降低驾驶员的敏感性，一旦发生事故，就真的悲剧了。 针对「 人工接管」 的人机交互 另一个问题就是：如果需要人接管车辆的时候，如何提醒驾驶员？ 最直接的思路就是要从人的感官入手。视觉警告不一定能充分发挥作用，那么就将视觉、听觉和触觉相结合，比如一个会振动的座椅，将会让驾驶员能更快反应。还有的人认为，这种提醒一定要明显。弗吉尼亚理工大学交通研究所的科学家 Gred Fitch 说，「 如果提醒方式太过温柔含蓄，那么可能就会被已经分心的人错过」。 但这又出现了一个矛盾点，就是如果提醒方式太过霸道，司机会不会被吓到？ 还有一些其他的问题，比如 Fitch 所说的「 模式混乱」，即在某一个情况下，车子是否真的需要人类介入接管，并且能直观的表现出到底是哪里出了问题？ 而谷歌的做法就显得更简单直接。他们干脆减少人类对自动驾驶的干预，既然接管时间要这么长，有的时候还容易出错，不如就直接让车变得更聪明，自己搞定一切。所以….. 他们的无人驾驶车上，没有方向盘和脚踏板，人对车的控制将十分有限。这大概是为什么他们自称是「 无人驾驶」，而不是「 自动驾驶」 的原因吧。这个逻辑… 竟然不知道该如何反驳。 Anyway, 从目前的主流来看，还是人车互动型的（半）自动驾驶为主流。随着科技发展，汽车的传感器越来越灵敏，能更快的对外部世界做出响应。而在遇到一些不确定情况时，人类的作用就是做出妥善的决策。 通过斯坦福大学的这次研究，我们至少应该懂得：未来人类和自动驾驶车之间应该更像是一对伙伴，是合作关系，而不是从属关系。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
从淘宝到哥德堡，沃尔沃的 S90 终于来了
沃尔沃在瑞典哥德堡总部发布了全新一代的 S90。继 XC90 之后，S90 会作为轿车产品上的旗舰，撑起沃尔沃的「 门面」。 不过，对于这辆酝酿了很久的 S90，我并没有感到太意外。一方面，S90 量产版的样子，和之前在淘宝「 发布」 的模型真没什么区别，另一方面，同样是基于 SPA 平台开发的它，和 XC90 太像了。下面慢慢解释。 「 淘宝首发」 在哥德堡之前，S90 实际上就已经在淘宝完成了「 首发」。沃尔沃找中国的模型工厂生产了一批 S90 的模型，据说有 2000 台，按理说生产这种还没发布车型的模型，是一定会有保密协议的，但是那个模型厂的工人偷出了几辆，好像还被拿到淘宝上出售，而照片也就这么流传出来了。（以上仅供娱乐）这一两年以来，通过淘宝泄露的新车不止这一个。奔驰的 CLA 以及沃尔沃 S90 的旅行版车型 V90（正式发布时间未定）也都没能幸免于难。于是，在各种「 车展首发」 之外，新车又多了一种亮相方式，叫「 淘宝首发」。据「 考证」，上面这几款车的模型，都出自一家代工厂（不点名了，玩汽车模型的应该知道是哪家）。 说回 S90。之前曝光的模型图，和这次在哥德堡发布的实车没有任何区别。其实这也不奇怪，要是有区别，模型就白做了……不过腹黑的想想，这有没有可能是厂家的另类营销手段呢？ 一辆像 XC90 的车 这次在哥德堡的首发，沃尔沃还搞起了 Youtube 视频直播，而现场布置依然是北欧范儿（没去）。 在沃尔沃的在售轿车里，S80 是级别最高的。但 S90 也并不是这次凭空出现的，它在 1990-1998 年存在于沃尔沃的产品序列里。 新的 S90，必然会取代现在的 S80 成为沃尔沃轿车里的旗舰车型，对标奥迪 A6、奔驰 E 级那些车。而它也从 XC90 那里借鉴了许多东西，这就是二者相像的原因：相同的平台，相同的动力总成，相同的科技配置，就连两辆车的内饰也很类似。 给人的感觉是，沃尔沃把 XC90 上的那一套，在 S90 上重玩了一遍。对于要把全系产品进行换代的沃尔沃来说，这是节约时间的好办法，何况是在 S80 越变越老的时候。 不过，S90 的尾灯恐怕会有人不喜欢，它的造型比较特别，不太像我们常见的那种尾灯处理方式，接受起来需要时间。 科技配置没让人失望 其实在发布之前，我对于 S90 最期待的点在于，它是不是会有比特斯拉的 Autopilot 还先进的自动驾驶系统？ 结果是，不惊喜，但是也绝对不失望，而考虑到售价因素，原来在 XC90 那个价位出现的技术，能够进入 S90 的这个价格区间，还是挺让人高兴的一件事。 S90 上面的 Pilot Assist 基本功能包括了自适应巡航和主动车道保持，只不过比特斯拉少了自动变道功能。 而从 Pilot Assist 的宣传视频来看，它多了两个比较重要的功能，一是防止冲出路面的功能（Run-off road protection），二是遇到大型动物自动刹车（Animal Detection）。 对于第一个功能，在郊区路面应该会比较实用，系统会识别路边的树木来确定道路边界，进而据此进行车道保持，防止车辆冲出路面。而第二个功能，我们之前曾经进行过报道，它在那些「 原生态」 的地区应该会比较好用。 S90 的半自动驾驶，在原理上应该和特斯拉差异不大，不过从官方图片上来看，S90 车身周围的雷达应该是前 4 后 6，比 Model S 少了两个（需要看到实车确认）。 在「 自动驾驶」 这方面，S90 在市面现有车型里肯定算是领先的，在它所处的价格区间里，应该是数一数二。 在车联网上，XC90 上的 Sensus 系统也被移植了过来，从 UI 来看，和 XC90 没什么变化，可以 OTA 是它的优势。如果沃尔沃还想让 S90 坚持许多许多年才换代，通过 Sensus 系统的不断升级，至少还能保留一点新鲜感。横向来看，目前支持 OTA 升级的系统并不多。 如果说 XC90 在目前的 SUV 车型里占有技术优势，那现在这个优势也被搬到了 S90 上。在这个级别里，它当然比现在的 S80 更有竞争力。至于竞争对手，虽然说它是用来和 A6 那个级别的产品对标的，但是它的竞争对手真的是奥迪 A6、宝马 5 系这样的车吗？恐怕不一定。从 XC90 到 S90，沃尔沃正在树立自己的产品路线和风格，想必这也会延续到未来的 60 系车型上，而这种风格，其实和那种德式的感觉完全不同，S90 是很差异化的产品。 而它的受众里，对自动驾驶、车联网这些高科技配置感兴趣的人，应该会占不小的比例。 原创声明： … 继续阅读