技術成熟是無人駕駛的關鍵

3月20日凌晨，美國一輛Uber的無人駕駛汽車撞上了正在過馬路的行人，并最終導致其死亡。這成為歷史上首例無人駕駛汽車在公路上撞傷行人致死的案例。這一突發事件給本來就充滿爭議的無人駕駛帶來更多的不確定性。

客觀地看，任何新技術商用都不是一帆風順的。但更應去反思，Uber以及之前的特斯拉事件暴露的是產業背后技術成熟度的問題。無人駕駛是一個集各種高新科技為一體的產物，如何加快產業技術的成熟度，在各個環節上去規避事故風險，是無人駕駛落地的關鍵。

首先，傳感技術成本需大幅降低。傳感設備相當于無人駕駛的眼睛。Uber的無人駕駛車上就配備多種傳感系統：長短距光學攝像頭、部署于車頂的激光雷達、前置雷達。傳感屬于比較成熟的技術，但成本是很大的問題。目前傳感器占到了整車成本的40%，在這樣高成本下，讓所有的無人駕駛車輛都配置高標準的傳感設備似乎有點困難，那就埋下了事故隱患。

其次，加快5G等通信技術的研究與應用。通信技術相當于無人駕駛的神經，高速低時延的通信網絡可以給計算機和駕駛員更多的反應時間。汽車解決方案公司Savari的首席策略官曾表示：如果兩輛車都安裝了V2X，在碰撞前3秒就會警告駕駛人。而5G通信技術會給V2X帶來更大優勢。高速通信雖然只帶來了幾秒的時間，但是對于突發事故而言，卻是非常關鍵的。

最后，人工智能需不斷“學習”。人工智能相當于無人駕駛的大腦，機器和人的大腦一樣，積累經驗也是需要不斷的去訓練。只有在多次試錯之后，才能夠在各種情況下做出正確的判斷。此次Uber事件，有專家分析，很有可能問題就出在決策系統上。Alphago高超的棋藝來自于一天幾百萬次的自我訓練。自動駕駛不像下棋這么簡單可以去快速訓練，但是這個學習的過程是非常有必要的。準確的判斷才是避免事故的根本。

壞消息之外，我們也聽到不少好消息。全球正在密集研發測試5G網絡，預計2020年全面商用。谷歌公布最新研究成果，稱可以讓傳感器的成本下降90%。相信，伴隨著技術的推動，我們期待的無人駕駛時代很快就會到來。

蔡建軍

野村綜研通信和ICT事業咨詢部項目總監