@九大问题带你看懂：都2020年了，无人驾驶汽车怎么还没来？
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无人驾驶汽车正在行驶
2020年 ， 曾经是无人驾驶汽车的一个重要时间节点 。
英国《卫报》在2015年预测：到2020年 ， 你将成为一个“永久后座司机” 。 BusinessInsider2016年一篇头条新闻标题为《2020年 ， 1000辆无人驾驶汽车将会上路》 。 通用汽车、谷歌的Waymo、丰田和本田曾宣布 ， 2020年将生产出无人驾驶汽车 。 马斯克也曾放言说 ， 特斯拉将在2018年达成这一目标 ， 如果2018年不能成功 ， 2020年也终会实现 。
而如今 ， 2020年到了 ， 无人驾驶汽车却没能如约出现 。
事实上 ， 尽管在科技和汽车制造领域 ， 许多顶尖品牌都做出了非凡的努力 ， 但无人驾驶汽车仍然遥不可及 。 现在 ， 你可以买到一辆会在发生碰撞时及时为你刹车的汽车 ， 也可以买到一辆帮助你在高速路上自动巡航、平稳运行的汽车 ， 但唯独买不到一辆真正的无人驾驶汽车 。
这是为什么？或许我们可以从以下九个问题中获得答案 。
1. 为什么无人驾驶汽车上路花的时间比预期更长？
无人驾驶汽车依靠人工智能工作 。 21世纪的前10来年 ， AI取得的进展堪称“伟大” ， 我们看到语音生成、计算机视觉和物体识别以及游戏等方面有了巨大的进步：比如过去 ， AI很难在一张图片中识别出某种动物 ， 但现在这对AI来说简直不值一提 。
但在无人驾驶汽车领域 ， AI的局限性依然非常明显 。 即使投入了大量的时间、金钱和精力 ， 也没有团队真正找到让AI在实际问题中发挥至关重要作用——以高度可靠性和精准度导航前进——的解决方案 。 训练无人驾驶汽车需要大量培训数据 。 最理想的办法是向其展示数十亿小时的真实驾驶画面 ， 并以此来教导计算机良好的驾驶行为 。
但最主要的问题是数据不够 ， 且要获得某些数据时需要付出“昂贵的代价” ， 比如：目睹前方发生车祸 ， 或在道路上遇到碎屑……只有发生了这些情况 ， AI才能获得相关数据 ， 得出解决方案 。
因为数据不足 ， 对无人驾驶计算机的训练就可能会有许多欠缺 。 汽车制造商试图以多种方式解决这个问题：他们让汽车行驶了更多里程 ， 对汽车进行更多模拟训练 ， 甚至设计特定情况 ， 以便获得更多培训数据 。
【@九大问题带你看懂：都2020年了，无人驾驶汽车怎么还没来？】这些行动似乎取得了一定的效果 ， 比如Waymo的汽车确实可以在无人驾驶的情况下在亚利桑那州的街道上漫游 ， 但事实上 ， 这一切进展并不那么顺利（下文会有进一步详述） 。
2. 无人驾驶汽车投入市场后 ， 世界会变成什么样？
尽管遇到挫折 ， 很多企业仍在持续投资无人驾驶 ， 因为无人驾驶汽车一旦成功生产出来 ， 世界将发生翻天覆地的变化 ， 企业也将大赚一笔 。
而且消费者也会想要一些改变 。 比如 ， 可以在上班途中进行阅读或者休息；无人驾驶汽车也将给残疾人提供很多便利 ， 毕竟他们中的很多人无法取得驾照 ， 独自一人去商超、医院、公司都太困难了 。
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通用汽车公司巡航部门的无人驾驶汽车在旧金山的一个十字路口等候通过
不过 ， 一些研究人员认为 ， 除非我们对街道进行重大改造 ， 以便更容易地向无人驾驶汽车传达信息 ， 否则无人驾驶汽车不会广泛地存在 。 而进行大规模的街道改造代价很昂贵 ， 不只需要金钱、人力 ， 还需要一个国家在全国范围的协调 。
3. 无人驾驶汽车领域的“领头羊”们正在做什么？
评价无人驾驶汽车研究的先进性 ， 有两个核心统计数据可以参考 。
一是它行驶了多少英里 ， 这意味着一家公司拥有多少培训数据 ， 以及为此投入了多少资金 。
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