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不是针对谁，在座的汽车或IT行业都解决不了全自动驾驶的问题。
说这话的人，是丰田研究院首席执行官Gill Pratt，本周一，他在CES上演讲时的原话是：
Now, none of us in the automobile or IT industries are close to fully answering these questions.
“these questions”包括避免车祸、完美识别道路信号等。
Gill Pratt 在CES展会上，还出现了另一条新闻：一家名为Promobot的俄罗斯机器人公司的机器人，被“自动驾驶特斯拉Model S”撞上并倒地不起，最后被“撞死”。事故的视频也发到了网上。
目前，全球大多数汽车企业在过去几年中都在努力开发无人驾驶技术，丰田也不例外，但它是两条腿走路：
Chauffeur不过多介绍，它跟Waymo、通用的Cruise的完全自动驾驶车走的是同一条路线。
Guardian跟特斯拉之流的辅助驾驶系统并不一样，丰田在2017年就放出过它的视频，展示了它可以在高速公路上自动变道避免障碍物，并能够检测车内司机的动态，在司机发生打瞌睡时接管车辆。
看上去，Guardian集成了常规的辅助驾驶系统，并在司机端加入了诸如计算机视觉的AI技术，是“更高级”的辅助驾驶系统。但是，一个能够准确识别并安全处理这类突发情况的系统，其构建难度并不比能够独立上路行驶的系统低多少，有时甚至会更难。
首先，在某种程度上讲，Guardian的技术方案非常有意义。作为Guardian技术的早期范例的“紧急自动制动技术”已被业界视为行业标准之一。
Gill Pratt这次在CES上力推的Guardian结合并协调了人和机器的技能和优势，包括两大看点：
一是紧急情况的处理，当汽车遇到障碍物时，不仅能自动制动，还能自动转向乃至自动加速。
Gill Pratt在演讲中举了个例子，一辆汽车突然从静止的汽车间出现在几英尺宽的道路上，在这种情况下，Guardian系统能够快速验证车辆左侧没有障碍物，然后朝这个方向转向，足以避免撞车事故。
几秒钟后，Guardian系统还可以返回原来的行驶车道，这样的操作可以防止一些系统崩溃，风险也是最低的。
二是对驾驶员的部分接管。Guardian通过车载内置摄像头及外部的传感器判断驾驶员在转弯时是否昏昏欲睡，一旦发现驾驶员处于危险驾驶中，就会控制车辆。
在全自动驾驶还很远到来的情况下，Guardian这种“更高级”辅助驾驶系统似乎是人车结合的最佳选择。
不过，Guardian还远未达到能够进入市场的水平，未来最早可能在2021年之后跟Uber合作。
Guardian的出现可能是一条间接通往全自动驾驶或者让驾驶更安全的路线吗？
目前来看，并不是这样。
首先，紧急制动系统还有很大改进空间。
今天的辅助驾驶系统从根本讲，并不是为防止所有事故而设计的。许多紧急制动系统的设定是：当汽车在高速公路上行驶时会忽略静止的目标。
比如去年，美国一辆特斯拉汽车在开启Autopilot自动驾驶系统后就突然撞向静止的目标，一位华人工程师就此丧命。
去年特斯拉发生的一起车祸，导致黄姓工程师丧命
根据当时的报告，特斯拉汽车在撞车前7秒钟“开始左转向运动”，随后撞上混凝土车道分隔器。然后，在撞击前的最后三秒钟，“特斯拉的速度从62英里每小时增加到70.8英里每小时，且没有检测到预先制动或避让的转向运动。”
紧急制动系统往往有一个不得不说的局限性：在大多数情况下，它们只是设计用于低速环境下运行。如果你开着一辆带有自动紧急制动系统（AEB）技术的汽车以20英里/小时的速度驶向停着的一辆车，系统可能会进行干预并防止碰撞。但如果你以70英里/小时的速度做同样的事情，系统可能就坐视不理了。
其次，踩刹车是一个很大的风险动作。一辆以30公里/小时的速度行驶的汽车可以等到非常接近目标时再踩刹车，不可能做出不必要的停车。制动距离短也意味着一辆低速行驶的的汽车制动时不太可能被追尾。 但是对于以时速100公里/小时速度行驶的汽车而言，情况会发生很大变化，高速行驶时要避免撞车，需要在远离潜在障碍物的情况下猛踩刹车，这使得驾驶系统更有可能对情况出现误判。比如错误地将道路两边的目标理解为在路上。
高速行驶下的突然制动，会使驾驶员感到震惊，从而导致驾驶行为不稳定。而且还会产生另一种危险：后面的车不能及时停下来，导致追尾事故。 自动紧急制动系统通常作为与车道防偏离模块彼此独立的系统实现。大多数AEB系统缺乏完全自动驾驶系统所具有的复杂情况感知和判断能力。它可能无法判断前方100米处的目标是在当前车道，还是在旁边的车道上行驶，这个目标是暂时停靠的一辆车，还是一名行人，还是一袋垃圾。 因此，当车辆高速行驶时，许多紧急制动系统面对障碍物可能根本不会做出制动动作。
如果丰田能够成功开发出更复杂的紧急制动系统，对自动驾驶行业确实是个突出的贡献。
再来看一下丰田避让突然出现障碍物的动作：
在封闭的道路上，车辆可以相对轻松地完成这一动作，但在真正的高速公路上，这种操作其实充满了危险。
在变道之前，车辆必须非常非常确定，已经充分了解车道的位置以及附近存在车辆的可能性。如果软件出现了误判，反而可能会导致事故发生，而非防止事故。
另外，意外变道也可能使司机感到困惑、分不清方向，并间接导致事故发生。想象一下，如果你在汽车启动变道时看了一眼手机，那么等你再回过头来看路时，就很可能无法立即识别出车辆位置，这也可能会导致车辆犯错误。
复杂的驾驶辅助系统也许能够克服上述所有这些挑战。
如果传感器和软件的性能足够高，也许可以完全掌握汽车的驾驶环境，并准确预测其他道路上的车会做出哪些动作。也许，一套先进的驾驶员监控系统和良好的用户界面，可以确保驾驶员永远不会被自动驾驶系统突然接管车辆搞得猝不及防，也就不会出现特斯拉“撞死”CES上的机器人的事情了。（不过也有媒体称是机器人公司故意碰瓷特斯拉进行炒作）。
因此，与打造完全自动驾驶汽车相比，丰田的方案是否真的是一个更容易解决的方案需要打个问号。
在自动驾驶“寒冬”的背景下，一条腿走辅助驾驶路线的丰田，如果开发的软件可以在各种棘手的紧急情况下自信地进行变道操作，那么，将整个驾驶过程完全交给软件不就行了？
参考链接： https://arstechnica.com/cars/2019/01/toyota-is-betting-fully-driverless-cars-are-still-years-away/ | 
发表于 2019-1-13 19:34:18