结论来了，传统汽车真心不适合自动驾驶丨顿悟·自动驾驶

随着自动驾驶级别的逐渐升高，机械的反应时间和反馈动作会越来越快，届时，传统汽车会逐渐显现出劣势。...

2008年，好莱坞推出了一部关于伊拉克战争的影片《拆弹部队》。影片让我们意识到战争的残酷之外，也让我们见识到智能机械在军事活动中的应用，危险复杂的拆弹任务可以交由一辆履带式小型拆弹机器人完成。这一幕既给自动驾驶带来了想象空间，又反映了自动驾驶的复杂艰巨。

其实，拆弹过程需要拆弹机器人完成的动作一点都不复杂，只需要穿过阵地抓起扳手，这种行为难度大抵只相当于一个人类婴儿的水平，可就算如此简单的行为，拆弹机器人进行得尤其之缓慢乃至于不自然。尽管拆弹机器人的动作不够流畅，却也是经过了将近100年发展的结果。100年前，第一台打开人类对自动驾驶或者人工智能幻想的机器有一个可怕的名字—战争狗（Dog of War）。

战争狗诞生于1912年，它是由约翰·哈蒙德和本杰明·梅森娜共同发明的一款简单的自动引导型小车，这种小车只用到了一个电子回路和一对光感性硒光电管。当车上的光感性电管受到光照时，其光感性元件就会互相拉扯小车的车轮，使其两侧感光均衡，最终实现小车朝向光源方向前进。

这种引导型小车最开始被应用于军事行动，主要希望其携带炸药从事破坏性互动，无需人类指引。一旦在靠近敌人防线的地方投放出去，只要敌人光照扫射到它，它会立即向敌人方向前进，将爆炸物悄无声息的送到毫无戒备的守夜士兵那里。战争狗的机械设计相对比较粗糙，但却给后续无人驾驶提供了思路，为此衍生出了热导导弹。定速巡航从本质上也是这种逻辑，在车速较低时，自动注入较多汽油提升车速，如果车速过快，控制器会减少汽油的注入，直到预定速度和实际速度之间的差异为零。

依照这种逻辑，理论上可以将一切机械设备自动化，但随时间增加，人们开始发现机械智能存在相当大的障碍，人类可以让机器在象棋或者智力测试上轻松拥有成人的水平，比如阿尔法狗可以在围棋上轻松击败人类围棋精华柯洁，但却不能让机械拥有一岁儿童的感知能力和移动水平，其难度达到了不可能的级别。为了大幅提升机械的智能水平，人类开始对机械行为进行分门别类，其中一类称为符号型人工智能，另一类称为数据驱动型人工智能。

符号型人工智能一直占据市场的主导地位，即将机械限制在一个固定的范围内，对机械将要从事的每一个动作、时间都做详细的软件编程，使其模式化的工作，这种行为的特点是所有预期都是可以被预料到的。

看似十分高级的民航飞机自动驾驶系统也是基于此而编写的，自动驾驶的飞机之所以是一种安全的运输工具，那是因为相比繁忙的城市十字路口，天空上很少出现意外事件。数据驱动型人工智能则要求机械具备人类的感知能力，依托云数据赋予机械“学习”的能力，但目前鲜有进展，至今，我们仍然在使用只能进行几个简单动作的拆弹机器人或者引导机器人。

至于无人驾驶，对机械智能化的要求就更高了，人类不仅要求汽车的操作系统足够安全可靠，而且必须要求汽车知道自己在哪里，周围有什么，将要做什么，发生意外按照计划做出何种反应。可以说，迄今为止，还没有哪个操作系统敢宣称自身已经具备了无人驾驶汽车的核心能力：实时反馈、99.9999%的可靠性以及超越人类水平的感知能力。当然，也并非全然都是悲观，至少无人驾驶的研究过程中，人类意识到传统汽车不太适合开发自动驾驶系统，原因是传统汽车拥有比较低的工作效率。

正常的操作系统，比如手机或者电脑，在执行某个命令时用时半秒虽然让人心烦，但至少还能接受，但在无人驾驶汽车上，操作系统对车辆的反应时间必须缩小到微秒级，正是由于汽车的高速行驶，事故发生往往在一瞬间，所以汽车必须快速的做出反馈---加速或是刹车。可传统发动机先天性的具备“时间滞后”特性，虽然可以在发动机中加入越来越多的传感器计算发动机负荷、温度、湿度、氧气和喷油量，最终计算出注入适量汽油实现发动机的恒速运行。可这会严重拖累操作系统的运行，即使是最好的设备也不例外。

究其根本，给汽油发动机注入燃料的过程毕竟是一个机械的、化学的活动，所以因为时间滞后的问题会产生难以预料的情况，这也使无人驾驶汽车的发动机备受关注，这种时间滞后意味着汽车启动、加速以及停止都难以实现精准的时间控制。不过，至少有两种方式减少时间滞后对自动驾驶汽车的影响：

一种是投入更多的计算能力，让计算能力强大的电脑减弱燃油喷射器所带来的延迟问题，并为发动机的匀速运行和精准计时提供更高的准确度，最终达到高度的平衡状态。几十年来，大批有志青年运用他们的智慧致力于解决发动机的调节控制问题。

第二种就是直接更换发动机，电动机更容易被管理调节，只要为电动引擎配置好特定的电压，引擎就能瞬时产生对应程度的力矩，一旦全电动式引擎应用于无人驾驶汽车，那么人类几十年来对传统发动机“时间滞后”的投入都将变得毫无价值，这也是为什么谷歌和特斯拉公司不约而同为其无人驾驶汽车配置电动引擎的原因之一。虽然如今许多研发自动驾驶功能的公司在使用传统汽车作为原型车，但这些情况都发生在其行驶速度普遍较低的道路上或者路况较好的郊区，这种缓慢的反应尚未构成太大的使用障碍。只是，随着自动驾驶级别的逐渐升高，机械的反应时间和反馈动作会越来越快，届时，传统汽车会逐渐显现出劣势。

图 | 来源于网络

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