引言：自動駕駛概念的初衷就是協(xié)助預(yù)防人為交通事故，將人們從機(jī)械的駕車時(shí)間中解放出來，并減少二氧化碳的排放

從德國人卡爾˙本茨1886年制造第一輛汽車開始，世界各國都開始爭相發(fā)展汽車工業(yè)。從最早的MT手動擋，到現(xiàn)在的AT、CVT自動擋;從單純的機(jī)械操作，到豐富的電子設(shè)備……汽車正向更易用、更安全、更環(huán)保的方向發(fā)展著。而自動駕駛概念的出現(xiàn)，就是希望通過改變汽車的基本使用方式，協(xié)助預(yù)防交通事故，將人們從大量機(jī)械的駕車時(shí)間中解放出來，充分享受駕駛的自由和樂趣，并減少二氧化碳的排放。

自動駕駛概念圖

最理想的情況是能減少交通事故

根據(jù)世界衛(wèi)生組織的數(shù)據(jù)，2013年全球約有130萬次的事故源于交通事故，因此死亡的人數(shù)超過120萬，而95%的事故都是人為造成的。如果考慮到死亡加受傷的人數(shù)，這個(gè)數(shù)字可能還要擴(kuò)展十倍，甚至更高。是人都會犯錯(cuò)，那如何通過自動駕駛技術(shù)，來減少人為導(dǎo)致的交通事故發(fā)生?

“我們認(rèn)識到，在未來的駕乘體驗(yàn)中安全永遠(yuǎn)是最重要的。通過傳感器以及更強(qiáng)的計(jì)算能力，可以極大程度上挽回這些不必要的事故，這些都是可以提高整體駕駛環(huán)境以及駕駛安全性的措施。”英特爾物聯(lián)網(wǎng)解決方案與產(chǎn)品事業(yè)部、交通解決方案事業(yè)部市場開發(fā)總監(jiān)徐偉杰(Andy Xu)表示：“通過一級的警告系統(tǒng)，可以避免60%的汽車碰撞，如果再加上第二級的警告系統(tǒng)，這種碰撞的幾率可以減少90%。目前英特爾的人種學(xué)家、人類學(xué)家和工程師們正在開展各種研究項(xiàng)目，為提高道路安全、了解最安全、最直觀的人車互動方式提供指導(dǎo)。”

汽車廠商已經(jīng)開始動作——將高級駕駛員輔助系統(tǒng)(ADAS)做為邁向自動駕駛時(shí)代的第一步。未來隨著自動駕駛技術(shù)更迭速度的加快，適用范圍會更廣，內(nèi)容也會更加豐富。雖然目前看來完全的自動駕駛實(shí)現(xiàn)商業(yè)化仍為時(shí)過早，但隨著自動駕駛操控系統(tǒng)和芯片的不斷創(chuàng)新，法律法規(guī)和相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施的完善，未來20-30年內(nèi)自動駕駛將迎來巨大的飛躍。單看目前，ADAS就以每2年4倍的性能提升速度快速發(fā)展，每一次技術(shù)革新，都使得我們離無人駕駛的最終目標(biāo)更進(jìn)一步，以后科幻電影中的場景也將踏入尋常百姓家。

現(xiàn)實(shí)是：除了技術(shù)，還有其他難題

為了那一天的到來，越來越多的傳統(tǒng)汽車制造商轉(zhuǎn)向科技公司尋求技術(shù)合作，他們首先要面對的就是安全問題。最切合實(shí)際的做法莫過于從系統(tǒng)的根源尋找方法，更多地理解并且判斷這種汽車駕駛系統(tǒng)可能出現(xiàn)的問題，針對這些可能出現(xiàn)的問題制定一套完備的應(yīng)急方案。一旦自動駕駛系統(tǒng)出現(xiàn)任何問題，能有另外的后備系統(tǒng)馬上接管，或者可以立刻切換至手動操作模式。

徐偉杰舉了兩個(gè)例子：第一個(gè)場景，在城市的高擁堵環(huán)境下，大家開車的速度都比較慢;第二個(gè)是快速開車的場景，比如在高速公路上。針對這兩種不同的場景，需要設(shè)置專門的操作指標(biāo)和維度。一旦在這些場景下，自動駕駛技術(shù)識別出有一些指標(biāo)已經(jīng)發(fā)生了變化，超出了我們的限定，駕駛員就會立刻收到警示，自動切換到手動駕駛的模式，只有通過這樣的方法，我們才能更好地確保在無人駕駛過程中的安全性。

在技術(shù)之外，行業(yè)還需要交通設(shè)計(jì)規(guī)劃的配合，針對自動駕駛進(jìn)行改進(jìn)。比如下雪天如何能讓自動駕駛汽車檢測到標(biāo)志，這就需要建筑和道路改造在投入使用前，必須先收錄到地圖中，配合交警手勢讓自動駕駛汽車能夠識別。

可以肯定的是，未來的交通設(shè)計(jì)會朝著智能、自動化方向發(fā)展。自動駕駛會有限制性的進(jìn)行商用，比如最先開始在高速公路上使用，等到技術(shù)更成熟，特別是隨著自動駕駛汽車多起來之后，交規(guī)道路設(shè)計(jì)也會進(jìn)行重新設(shè)計(jì)，最終實(shí)現(xiàn)全天候完全自動駕駛。

英特爾自動駕駛車載解決方案

今年5月，英特爾正式推出英特爾車載解決方案，包括一系列計(jì)算模塊、操作系統(tǒng)的軟件協(xié)議棧、中間件以及開發(fā)工具包，技術(shù)亮點(diǎn)包括快速啟動、車內(nèi)音視頻的傳輸網(wǎng)絡(luò)等，可幫助汽車制造商及其供應(yīng)商快速、便捷地提供消費(fèi)者所需的駕乘體驗(yàn)，同時(shí)降低產(chǎn)品開發(fā)成本。

英特爾預(yù)計(jì)，這種以集成和經(jīng)過驗(yàn)證的軟硬件為基礎(chǔ)的標(biāo)準(zhǔn)化平臺可幫助車載信息娛樂系統(tǒng)的開發(fā)時(shí)間減少一年以上，并使開發(fā)成本降低多達(dá) 50%，如此一來，汽車制造商能夠更有效地分配工程資源，專注于技術(shù)創(chuàng)新和駕駛體驗(yàn)的改善。這些解決方案中的第一批產(chǎn)品主要用于車載信息娛樂系統(tǒng)，未來推出的產(chǎn)品還將面向ADAS和無人駕駛解決方案。

英特爾車載解決方案

幾年前，英特爾發(fā)布過類似的車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，但更多是基于汽車產(chǎn)品線的芯片發(fā)布。這次是英特爾第一次針對車載市場提出完整的解決方案，由一系列軟硬件產(chǎn)品組成，旨在探索如何通過技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)全新的駕乘體驗(yàn)，例如，汽車對車主身份的自動識別以及對駕駛員乘車習(xí)慣的適應(yīng)，從而有效減輕駕駛負(fù)擔(dān)，讓出行變得更加安全和便捷。

新研究項(xiàng)目“個(gè)性化駕駛體驗(yàn)”用于了解消費(fèi)者對駕車的真實(shí)想法，探索理想化的駕乘體驗(yàn)，并據(jù)此提高汽車的適應(yīng)能力、預(yù)測能力，以及其與人類及周圍環(huán)境的互動。

與汽車生態(tài)系統(tǒng)通力合作

“這套方案是在英特爾德國汽車電子研發(fā)中心，用了兩年的時(shí)間研發(fā)出來的。” 徐偉杰表示，“我們希望它能在滿足客戶產(chǎn)品開發(fā)需求的同時(shí)，加快客戶創(chuàng)新的速度。” 2012 年，英特爾成立了規(guī)模高達(dá) 1 億美元的“英特爾投資聯(lián)網(wǎng)汽車基金(Intel Capital Connected Car Fund)”，以促進(jìn)新技術(shù)發(fā)展、加速汽車行業(yè)轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)汽車與消費(fèi)電子產(chǎn)品的無縫連接，并最終在未來實(shí)現(xiàn)真正的無人駕駛功能。

來自消費(fèi)者的需求正在推動供應(yīng)鏈的重組，汽車制造商需要緊跟技術(shù)創(chuàng)新的腳步。一直以來，英特爾與汽車制造商就各種研發(fā)項(xiàng)目保持緊密合作，目前合作的國內(nèi)外汽車廠商包括英菲尼迪、寶馬、捷豹路虎、豐田、福特、華泰、現(xiàn)代、吉利等等。英特爾技術(shù)已用于寶馬所有車型的專業(yè)版導(dǎo)航系統(tǒng)(Navigation System Professional)、英菲尼迪Q50的InTouch信息娛樂系統(tǒng)以及全新2015現(xiàn)代Genesis車型的駕駛輔助信息系統(tǒng)。

術(shù)業(yè)有專攻，英特爾主要考慮的是自動駕駛技術(shù)對微處理器、車載芯片以及相關(guān)算法方面的需求，讓微處理器、SoC更加符合自動駕駛系統(tǒng)。比如通過現(xiàn)在的處理器和芯片，更好地處理來自傳感器的數(shù)據(jù)，提高整個(gè)自動駕駛服務(wù)的性能，更符合高計(jì)算和高邏輯能力系統(tǒng)的需求。

至于英特爾未來會如何與車載軟件廠商、大數(shù)據(jù)提供商、傳統(tǒng)車廠、以及專注自動駕駛的新創(chuàng)企業(yè)合作，研究和推廣自動駕駛技術(shù)，徐偉杰表示：“我們希望將現(xiàn)有的微處理器，包括SoC，提供給更多領(lǐng)先的IT和汽車企業(yè)，他們也能使用我們的微處理器、SoC構(gòu)建自己的無人駕駛系統(tǒng)，或者說無人駕駛汽車。”

理想與現(xiàn)實(shí)的平衡

要讓無人駕駛汽車進(jìn)入商用環(huán)節(jié)，安全性能是最重要的，也是所有研究自動駕駛技術(shù)廠家最重視的。科技企業(yè)們也在不斷加大投資以確保商用的無人駕駛汽車能夠安全使用。但目前的ADAS與完全自動駕駛畢竟是不同的東西，所以在預(yù)期會有的所有技術(shù)與法規(guī)障礙之外，自動駕駛車會遭遇到的最大難題，也許是我們自己——我們對機(jī)器根深蒂固的、而且也并非不合理的不信任態(tài)度。如何去平衡我們對自動駕駛的理想化期望，與它在現(xiàn)實(shí)中真正的表現(xiàn)?或許是我們每個(gè)人都該思考的問題。