智能交通启航自动驾驶梦想未来的轮廓在绘制中

随着自动驾驶汽车的出现，它们似乎将成为未来交通运输的一种方式。据报道，到2020年底，将有1000万辆自动驾驶汽车上路，这些车辆不仅可以作为无人驾驶的出租车载运乘客，还能将包裹和原材料从一个城市运送到另一个城市，为全国各地的住宅和公寓提供杂货、餐饮和包裹等服务。

尽管人们对自动驾驶汽车持乐观态度，但在其看似益处良多的背后，也隐藏着同等程度的怀疑和担忧。美国汽车协会（American Automobile Association）与盖洛普（Gallup）的调查表明，63%的人对完全自动驾驶汽车感到不安，而超过半数的人表示他们绝不可能单独乘坐这种车。

独立研究也显示，大多数人对无人驾驶汽车的安全性存在一定程度的质疑。在受调查人群中，有超过60%表示他们“不太愿意”乘坐自动驾驶汽车，近70%对与其共享车道表示“担忧”，59%预测自动驾驶汽车比人为驾驶更低安全性。

然而，即便是94%的事故都是由人类错误造成，那么如何让那些满怀疑虑和不安的心理接受这一新技术呢？答案很简单——进行更多测试。数据显示，一般性的自动驾驶装置主要包括三种传感器：测距激光雷达、彩色摄像头以及雷达。而内置计算机将这些数据融合，并利用智能技术产生对周围环境洞察力，其目标是区分行人与骑自行车者、四通交叉路口与环形交叉路口、狗与儿童，以及数百万其他物体、道路类型及不同的风格。

为了使系统“学会”如何在公共高速公路及城市街道上安全行走，Waymo、Uber等公司招募了安全司机来记录试验过程中的错误或意外行为。但由于司机唯一性，该系统还需通过公司设计的大量虚拟化、高度定制且复杂试验。此前，在魔兽世界系列网络游戏风靡全球之后，Waymo称其模拟平台为Carcraft；而现在，他们已经部署了大量虚拟所有类型可用的数字化版本，以至于每天都有超过2.5万辆虚拟无人车在这些数字街道上行走，每个月大约完成50亿英里的模拟里程。这只是开始，但这仍然远离部分研究人员认为所需要达到的基准——至少110亿英里才能获得可靠的统计数据。目前，只有20家加州本地测试公司过去两年总共完成了100万英里的实际测试距离。

华盛顿大学计算机科学教授Sanjoy Baruah指出：“我们必须采取渐进方法”，但零事故率要求确实有点过高，而且目前没有足够信息解决一些问题，如应该如何建模或理解罕见事件。此时，我们需要更多关于系统性能下限的情况以确保用户信任并最终接受这个技术产品。他提醒说：“虽然我们正朝着提高标准努力，但要实现完美是不现实。”

除了美国，加拿大也正在积极推动相关法律立法，以促进更快地发展此类技术，同时保证公众健康安全部门能够监管这个新兴行业并保护消费者的利益。例如，加拿大政府计划颁布一项新的规定，使得使用先进辅助导向系统（SAE）级别3或以上（即高度自主操作）的商业卡车拥有专门标志，以区别于普通卡车，从而增强公众对于该技术应用场景认识，并减少误解。此举旨在鼓励企业投资于更加先进且负责创新，以进一步提升整个行业整体水平，并最终降低事故发生概率，最终达到真正意义上的可持续发展目标。