2018/04/12 14:05 网易科技
4月12日消息,据国外媒体报道,日前美国科技杂志《连线》撰文指出,受限于不断变化的外部环境以及自动驾驶汽车各种软件系统的相互影响,而软件开发升级都存在着诸多问题,自动驾驶汽车系统也永远不会实现完美。
自动驾驶技术带给人期许,给人以承诺,未来有一天能够杜绝醉酒驾驶、疲劳驾驶或是偶然分心,用精密运行的机器来替代常犯错误的人类司机。去年有近4万名美国人死于交通事故,而国家公路交通安全管理局将其中90%左右的致命车祸归因于人为错误。但有时候公众会对自动驾驶恐惧不已。毕竟在公共道路上实现新技术可能总会让人不踏实。就在上个月,Uber旗下的自动驾驶汽车就在一次自动驾驶测试中撞死了一名横穿马路的女子。
无论哪种方式,人们都想知道自动驾驶汽车什么时候能够来到日常生活中,什么时候能够真正为我所用。但唯一正确的答案或许从不会让人满意:那就是“从来不会”。 “技术在不断进步,”美国著名智库兰德公司(Rand Corporation)不确定性决策中心负责人、机器人专家尼迪·卡尔拉(Nidhi Kalra)如是指出,“有时候我们会说,‘我们有自动驾驶的汽车,我们有这种产品’,但是随着软件的更新,每周都会有新车问世。”
这就是将自动驾驶汽车与底特律等传统生产线制造出的最先进汽车区分开来的真正原因:很多很多的软件。在一辆自动驾驶汽车内,有超过50万行代码将为车内各种系统和算法提供动力,正是这些系统和算法未来有一天可以帮助自动驾驶汽车驶向任何地方。其中包括涵盖高清地图的定位系统,能够帮助汽车了解自己所处的位置;分析各种传感器信息的感知系统,能够帮助车辆确定自己周围发生了什么;综合所有交通信息的规划系统,能够规划出车辆的最优行驶路线。当然,还有一个软件,能够让汽车自动一动,不用让乘客踩油门或是操纵方向盘。
目前来看,专家们之所以对自动驾驶汽车技术的期望值很低有着诸多方面的原因。要让汽车完全实现自动驾驶是一个复杂的问题。考虑到天气、地形和不同地区不同的汽车文化,你就知道为什么像Waymo这样的自动驾驶汽车公司到现在还只在特定区域进行测试工作。到处进行测试几乎是不可能的。就像你的iPhone,你的Snap应用程序或者你的特斯拉一样,这些汽车的代码需要不断进行更新。
“任何产品都将随着时间的推移而得到不断改进,”市场研究公司Edge Case Research联合创始人兼首席执行官迈克·瓦格纳(Mike Wagner)称,“这是任何系统都存在的生命周期维护。”瓦格纳创办的公司帮助机器人公司开发功能更强大的软件系统。
现在这不一定是一个令人望而生畏的前景。比方说Waymo想从亚特兰大的一个特定社区将自动驾驶出租车服务拓展到亚特兰大的另一个社区,它就需要更新其软件。比方说如果通用汽车希望开始为乘坐自动驾驶汽车的用户提供在星巴克进行中途停车的机会,那也需要相应的软件更新。再比如说,如果五年前制造的任何一辆自动驾驶汽车还想在今天上路运行,那么它也需要软件升级——需要识别新的汽车模型,需要辨识新的交通模式和标识,或许还需要应对新的天气变化情况。
“环境不是静止的,而是一个动态变化的过程,”创业公司DeepScale首席执行官弗瑞斯特·兰朵拉(Forrest Iandola)说。其公司主要开发自动驾驶汽车的感知系统,“即使今天针对某个特定地点有一个理论上的完美系统,随着时间推移它也会变得过时。”
车辆还将在道路上不断遇到新情况,并且需要与工程师们从未想到的问题作斗争。“一旦你把任何传感器放置到外部环境中,它可以感应到的不同事物数量就像是你能在宇宙中可以看到的原子排列数量,”兰朵拉说。如果一群老虎逃出了动物园怎么办?那就需要训练自动驾驶汽车识别老虎图像,并对软件系统进行更新。
此外还有更头疼的修正,这些与安全相关的更新在向自动驾驶汽车分发之前需要经过极其严格的验证过程。对于汽车工程师来说,这是一个全新的领域,即便对于那些验证有人驾驶汽车软件的工程师来说也是如此。“可以想想现有的自动紧急制动或自适应巡航控制系统。这里面显然有软件,”卡尔拉说,“但这些算法功能非常有限:它们是手写的,它们是可证明的。”但随着自动驾驶汽车系统的规模以及它们彼此交互的方式,使得完善的软件更新变得更加困难。
“真正的挑战在于,随着这些系统的安全性越来越重要,你会减缓传统意义上的生命周期,”瓦格纳说,“在你发布产品之前,你必须进行一些经典的安全验证。”但是其中一些补救措施要更加迅速——比如说有些软件漏洞会让自动驾驶汽车撞墙,或者说能够为黑客打开大门。瓦格纳的Edge Case Research公司正在研究如何加快这一进程,使重要的机器人安全更新得到通过验证并迅速进行修正。
专家们表示,对于不断更新的自动驾驶汽车来说,现在就要开始为迭代的未来做好准备。一些自动驾驶开发商正在努力解决。当然他们的速度是否足够快还不得而知。对于我们来说还有更多的好消息:如果你正在寻找一份长期工作,那么不完美的自动驾驶汽车领域可能就是你要去的地方。
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