隨著人工智慧完善，自動駕駛有望十年內普及。自動駕駛模式下，車內乘客可以做喜歡做的事情。
李書福、李彥宏提案為自動駕駛立法，人工智慧谷歌AlphaGo圍棋挑戰擊敗人類
自動駕駛向來是焦點。不管是傳統車企，還是網際網路企業都不願意在這一領域落後。但是，立法、人工智慧、成本、技術可靠性一直是自動駕駛普及的攔路虎，尤其在立法和人工智慧上，一度看不見希望。這一局面在今年出現戲劇性的轉變，包括中國、美國、韓國在內的多個國家出現為自動駕駛立法的呼籲。谷歌則推出名為AlphaGo的人工智慧程式，在人類智慧最後一塊“堡壘”——圍棋上挑戰人類。此前，圍棋是公認計算機不可能戰勝人類的對弈性棋類。在2016年的春天裡，自動駕駛迎來其最重要的兩塊拼圖。文/圖 廣州日報記者周偉力
自動駕駛重塑汽車行業
不管中國、美國、日本，又或是德國、日本、歐盟都難以拒絕自動駕駛。原因很簡單，利用自動駕駛技術實現的高速公路列隊行駛研究表明，在速度不超過100公里/小時的情況下，前後車間距離可以有效控制在5米以內，這將進一步解決高速或城市環線道路上的交通擁堵問題。自動駕駛還可以提高燃油經濟性高達15%~20%，並能從根本上糾正駕駛錯誤，減少95%以上的交通事故。
在解決擁堵和霧霾上，自動駕駛有著無與倫比的優勢，這也是這一汽車技術發展備受關注的原因所在。今年兩會上，吉利李書福和百度李彥宏紛紛為其“站臺”，呼呼中國儘快進行立法。在美國，美國聯邦政府已經著手製定自動駕駛汽車的監管規定。在韓國，自動駕駛車輛獲得官方許可能進行上路測試。日本提出要在2020年實現自動駕駛方面的立法，歐盟也在進行讓自動駕駛車輛合法上路的研究。在德國，自動駕駛出現在寶馬為慶祝其百年生辰專門推出的BMW VISION NEXT 100概念車上。某種程度上，自動駕駛能重塑整個汽車行業。這也就不難理解，傳統汽車製造上和網際網路企業都對自動駕駛如此熱心。
AlphaGo也是自動駕駛的突破
對於消費者而言，自動駕駛可以解放駕駛員，使之更有效地利用車內時間——或休閒或工作。自動駕駛還可以為年邁者及殘障人士的獨立出行提供解決方案。同時，由於駕駛機構的減少，車內空間利用率能進一步提升。車內空間利用率的提升，能讓消費者降低對大車的渴求，進而減少用於生產汽車的資源。唯一犧牲是駕駛樂趣，但在交通擁堵的上下班途中，駕駛往往是負擔而不再是樂趣。
自動駕駛的大部分基礎技術已經驗證完畢，部分還已經在汽車上推廣和普及，包括自適應巡航、帶全力剎車的安全系統、全車雷達、盲區監測、自動泊車、車道偏離輔助、交通標誌資訊採集等。人工智慧——自動駕駛的核心技術，也正在取得突破，谷歌AlphaGo在圍棋專案上全面挑戰人類。
自動駕駛要求人工智慧具備較高的推理和判斷力，並從根本上不犯錯。史丹佛大學教授克里斯·格迪斯表示，開車的時候會發生許多“奇奇怪怪的事”，而且，不可避免，會遭遇倫理問題和“死亡演算法”。國外實驗室假設過多種情形，最受爭議的一個情形是：一個小孩跑步橫穿馬路，自動駕駛是選擇“撞死小孩”，還是“翻車導致車內乘客死亡”？
在圍棋上挑戰人類，並不等同於人工智慧能夠解決車輛行駛中遇到的所有問題，但已指明瞭方向。谷歌AlphaGo並不是做“窮舉計算”，而是採用學習演算法，透過比較以往“經驗”，選擇最有利的一種選擇，且只做“下一步”考慮。在此基礎上，透過“價值評估”，選擇“優勢最大”的一種。在自動駕駛上，或許就是選擇造成損傷最低的一種。但是，人工選擇損傷最低的一種，未必就是駕駛員願意看到的結果，而這正是矛盾和分歧所在。谷歌AlphaGo假如運用在自動駕駛上，還要進行大量路試以汲取經驗。
中國呼籲為自動駕駛立法
谷歌一直在進行自動駕駛車輛的路試工作，並開展有七年時間。中國企業說不著急肯定是假話。李書福和李彥宏的兩會提案中，便提及“儘快修訂和完善無人駕駛相關的法律法規，為無人駕駛汽車的研發、測試和商業化應用提供製度保障”，建議“積極組織開展無人駕駛汽車測試的試點工作”。
立法是自動駕駛普及的關鍵一步。除為開放路試之外，李書福建議，公安部負責駕駛員駕駛行為的相關法規，可以研究如何允許駕駛員在車輛自動駕駛情況下雙手離開方向盤，從事駕駛以外的活動，如睡覺或工作。工信部負責車輛安全，涉及車輛安全強制認證要求，質檢總局負責的產品召回中關於產品安全的要求等。一旦決定放開自動駕駛，還要綜合考慮如何制定相關的產業政策，包括技術路線、行業標準、安全規範、交通執法、保險責任等各個層面。也要考慮城市規劃方面的立法，包括基礎設施改造，智慧交通規劃，智慧城市的規劃等，並慎重考慮廠家、駕駛員、行人、保險公司等方面的權責界限。
記者觀察：
人類的信任
才是最後一塊拼圖
不用擔心自動駕駛明天就會來臨。目前，自動駕駛的成本還是居高不下。根據估算，提供完全的自動駕駛系統，一輛汽車的製造成本要高出1萬美元。業界預期，至少還需要10年，自動駕駛才會在市場上初步普及，不僅僅因為製造成本降低了，還由於要進一步驗證技術的可靠性。
不過，成本和可靠性向來不是問題，隨著大批次生產，這兩個問題會逐一得到解決。自動駕駛普及的關鍵還是法律的認可和人工智慧的完善，並處理好自動駕駛面臨的全部倫理問題。“在危急情況下，你是否能夠接受自動駕駛做出的決定？”記者在朋友圈裡做一個小範圍調查，結果顯示，在收到的125份回覆當中，有115人選擇“不能接受”。谷歌AlphaGo讓人們看到人工智慧的巨大潛力，尤其是在自動駕駛上運用。但是，人類的信任始終還是一個問題。