隨著AI技術(shù)的進(jìn)步，汽車已經(jīng)具備了不錯的輔助駕駛能力，已經(jīng)有越來越多的司機(jī)開始擔(dān)心會不會失業(yè)。但一項研究結(jié)果顯示，在特定條件下，人類開車比AI還好。

 

完全自動駕駛汽車究竟什么時候登場？我們?nèi)匀槐е@樣的期待和希望。雖然已經(jīng)聽夠了完全自動駕駛技術(shù)的愿景，但可惜的是，目前還不能期待達(dá)到L5級水平的自動駕駛汽車。這里有幾個原因，首先，全球任何地方都還沒有規(guī)定自動駕駛汽車的事故相關(guān)補(bǔ)償、保險標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)然，美國一些州正在慢慢制定相關(guān)法案，但大部分國家沒有制定相關(guān)法案特別是根據(jù)賠償責(zé)任的保險適用標(biāo)準(zhǔn)。

 

比這更棘手的難題是道德責(zé)任部分，人類無法對AI全權(quán)做出判斷。就像那個知名的問題，一條鐵軌上10個人，另一條鐵軌上1個人。兩個群體中的任何一個都不得不發(fā)生沖突的時候，那么AI無法解決到底應(yīng)該選擇哪一方等面臨極限的情況。

 

像這樣，除了道德責(zé)任和法案相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，技術(shù)方面也有不盡如人意的地方。例如，不同的國家有不同的交通法規(guī)，比如在中國自動駕駛在一定程度上是可行的，但問題是與其他國家的交通法規(guī)有不同之處，因此對這部分的學(xué)習(xí)需要單獨進(jìn)行。

 

當(dāng)然，基本的事故防止及預(yù)防技術(shù)是可以適用的，但要想實現(xiàn)完全自動駕駛，必須了解交叉路口通過程序等各國不同的交通法規(guī)。這不僅僅是輸入法規(guī)就能解決的事情。目前的技術(shù)只能進(jìn)行學(xué)習(xí)，因此需要進(jìn)行測試的國家太多，每個國家都需要獲得測試批準(zhǔn)，特別是對于以出口為中心運(yùn)營的制造商來說，完全自動駕駛汽車的海外銷售非常困難。

 

但最近的研究報告顯示，除了這個問題，技術(shù)上還有局限性。其中最具代表性的就是前面介紹的交叉路口通行。報告分析了約37000多起碰撞事故，其中集中分析了約35000起人類司機(jī)事故案例和2100多起自動化技術(shù)事故案例。其結(jié)果是，在交叉路口轉(zhuǎn)彎時或日出、日落等情況下，自動化技術(shù)還不如人類的駕駛技術(shù)安全。

 

據(jù)調(diào)查，特別是在低能見度的情況下，事物認(rèn)知及車道識別仍然不足，這可能是因為相機(jī)傳感器的局限性。例如，在太陽低升起的時刻，陰影也會長長地垂下，相機(jī)傳感器將其識別為事物。據(jù)調(diào)查，如果太陽能朝向相機(jī)傳感器正面，就無法正確識別事物。

 

類似的例子表明，在大型交叉路口或旋轉(zhuǎn)式交叉路口，由于角度問題，仍然存在無法識別整個障礙物的問題。也就是說，目前的自動化駕駛輔助功能只能識別距離足夠近的障礙物，以確保足夠的照度。不僅如此，在大霧彌漫的情況下，認(rèn)知能力還不如人。

 

之所以得出這樣的研究結(jié)果，是因為在前面提到的情況下，駕駛輔助功能改變車道或放慢速度的時間晚于人的反應(yīng)。也就是說，如果是人，就會放慢速度，改變車道，而輔助功能卻做不到。

 

當(dāng)然，這是對特定條件下統(tǒng)計的事故案例進(jìn)行統(tǒng)計分析的，但不能忽視的是，實際上多數(shù)事故都是在這種情況下發(fā)生的。最終統(tǒng)計結(jié)果顯示，駕駛員輔助功能比人缺乏認(rèn)知能力。顧名思義，這意味著輔助駕駛的功能，自主應(yīng)對情況還需要一段時間。也許因為這個原因，目前就連L3級自動駕駛，也都沒有實現(xiàn)。