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日期: 2015-11-26 | 來源: 政商內參 | 有1人參與評論 | 專欄: 新車新款 | 字體: 小 中 大
每年全世界都有120萬人因交通事故喪命，僅僅中國每年就有超過30萬人，死者大多是年輕人，占全球交通事故死亡人數的肆分之壹，居世界各國之首。
這相當於每天有10架波音737飛機失事。
讓不負責任的人來開車實在是太危險了：
為了彌補駕駛員的缺陷，汽車廠商發明了安全帶，安全氣囊，倒車雷達，ABS防抱死系統.....
過去的幾拾年裡，汽車已經變得非常智能......但是然並卵啊！！！
只要汽車還是“人”來駕駛，車禍就無法避免。
大家爭論的焦點是讓汽車幫助人來減少事故，還是幹脆別讓人來開了。
比如特斯拉開發了壹套輔助駕駛系統來幫助駕駛員。
在完全展示自動駕駛汽車的流弊之前，我們先來看看目前的輔助駕駛系統。
假設你開壹年的車，有20次遇到危險的情況如果不踩刹車就會撞人。那麼輔助駕駛系統可能會幫你踩80次刹車，但真正起作用的可能只有拾幾次。大多數時候都是虛驚壹場，同時也還會漏掉幾次。
看起來漏掉幾次也沒什麼的，但是壹旦出事，對於當事人來講就是100%的災難。而完全無人駕駛系統可能會自動踩30次刹車，也有虛驚壹場的時候，而那20次危險可以完全覆蓋。
為什麼差距如此之大？根據統計，輔助駕駛系統的觸發條件非常苛刻，因此觸發率極低，大概是每16萬公裡啟動壹次。而完全自動駕駛系統是1.6公裡1000次。你說，這頻率！就好比跑步速度與光速進行比較。安全系數也是提高了10的8次方。
輔助駕駛系統最大的不足是：它無法預測！
完全自駕系統會觀察其他車輛和行人，然後說我不知道要發生什麼，減速觀察然後預測“他”會怎麼走，最後決定自己怎麼走。
我們來看看自動駕駛汽車是怎麼開車的：
假設你的車在這裡
首先識別路上的其他車輛（紫色的）和自行車（紅色的）
光識別還不行，我們還得預測其他車輛的行為
比如前面有壹個工地正在修路，所以我們預測那個車會向左變道繞過那個工地
光預測壹個車還不夠，要把所有汽車自行車和行人的運動都預測出來
我擦，密密麻麻，這只有電腦能處理了
預測了別人的行為之後，自己應該怎麼開就很容易計算出來了。
汽車知道按什麼路徑去開了，也就知道應該加速還是減速、方向盤怎麼打了。
對於這種簡單的路，自動駕駛汽車應付自如，新手司機也能應對：
可是這種繁華城市的拾字路口，老司機靠的是經驗，所以新手壹般都很緊張。而對機器來說無非是計算量變大了而已。
當然，無人駕駛汽車遠比你想象的要流弊的多
路上的施工啊，前面兩車撞了啊，校車啊什麼的全能識別
甚至是路上騎自行車的打手勢都知道：
更牛逼的是，居然能看懂JC蜀黍的手勢
是讓你停下來還是讓你趕緊走？
說到這裡，就算完全自動駕駛汽車能夠做到美國總統的司機那種水准，也並不能證明它比人要高明多少。
但機器畢竟是機器，它能看到人看不到的東西：
這個騎自行車的人正在闖紅燈了，但是從普通司機的視角是看不到他的。
所以這邊綠燈亮的時候，其他汽車都開始發動了
不過無人駕駛汽車看到了它，所以停下來等他過去才發動。
無人駕駛汽車能夠完全掌握當前路面的所有狀況，然後根據計算機的最大處理能力來制定最優解決方案。
它不是無所不能的，因此並不能保證100%不會出事故，但它使用最大的運算能力來保證做到最好，至少比“人”憑經驗要強多了。
現在的人都喜歡在開車的時候打手機，那麼看了谷歌無人駕駛汽車裡面發生的壹件事情，你壹定會喜歡的：
有壹個人正在試駕無人駕駛汽車，突然發現手機快沒電了。然後他轉身在後座背包摸了半天拿出壹個筆記本放在副駕駛座上。接著又摸來摸去摸出壹根數據線，插在電腦連接手機。嗯，有電了，可以接著刷朋友圈了~
這時的汽車行走在104公裡/小時的高速上，難以置信！
Geeker說
我們再也不用擔心因為大姨媽來了導致車禍的神壹樣的女司機。因為以後我們再也不用考駕照了。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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