当然,对无人车来说,光会“看”是不够的,要保证安全
还要有敏捷的反应,要能“刹得住”。人类驾驶员,从遇到紧急
状况到踩下刹车需要0.6秒。而汽车的刹车要发生作用,其油压
系统传导还需要0.6秒。也就是说,一般的人类驾驶员需要1.2
秒的时间把车刹住。而百度无人车从“发现”紧急情况到做出刹
车动作只需要0.2秒。未来,如果电动刹车取代液压刹车,百度
无人车有能力做到在0.2秒内紧急制动,这将比人类平均的1.2
秒快了整整1秒,高速驾驶中,1秒可能就是救命的时间。
不论是静、是动,还是“表面”招数,在绝大多数的行驶过
程中,车载的雷达、传感器、摄像头等要实时收集数据,在行车途中反馈到“百度汽车大脑”的服务器上,辅以GPS高精度地
图,指导汽车以最佳路径行进。

谷歌无人车在实验阶段就应对过各种情况:一个坐着电动轮椅的女人在路上追赶一群鸭子、一群人在马路上排成一行做青蛙
跳、一个人毫无预兆地突然靠近并滚过无人车的前盖,甚至有人在车子前面裸奔。有人问怎样看待百度无人车程序有30000多个场景,1万多个“if”。这个数据百度没有真实统计过,但这些“i显然是为了众多诸如“撞人还是撞狗”的场景而预备的,至少保证对于普通人能够想到的特殊情境,无人车都能做出最有利于交通参与者人身安全的选择。
不妨再大胆想象一下。在万物互联的条件下,未来面对人类也难以决断的紧急情况时,人工智能的反应速度、联网效应很可能会给出比人类更好的解决方案。车联网系统将把无人车连成整体,每辆车在行驶时“脑海中”都有着“大局观”。一辆车紧急刹车就会紧急“告知”一定范围内的无人车也做出对应的措施,从而避免追尾事故。
相比民众对无人车太“凶”的担心,工程师们担心的反而是无人车在与人的相处中太“怂”了。在谷歌的实验中,无人车在右道行驶时发现前方有沙袋,它试着减速绕过沙袋开向左车道,本以为后方的公交车会减速让行,不料公交车却在其变道时加速超车,导致了两车相撞。在这起事故中,反而是遵守交通规则的冲入A无人区:无人驾驶之路
无人车被人类“欺负”。无人车的训练中不可能允许违法行为的
出现,那么它要怎样和灵活应变的人类相处,遇到实际驾驶中的模糊区域要怎样做出决策?目前仍是无人车集中攻克的一门“学科”。这实在要比围棋棋盘复杂得多。由此可见,担心一个
以防御为主的无人车主动伤害人类,可能还为时过早。