阿尔法狗都赢了 无人驾驶还没有实现？

凤凰汽车·特别策划 最近最受关注的话题之一就是围棋界的“人机大战”了：来自谷歌的AlphaGo(江湖人称阿尔法狗)人工智能系统对战韩国围棋顶尖选手李世石，双方将展开5局对战，截至目前人工智能取得了2:0的领先。

围棋(英语称作Go，这也是AlphaGo名字的由来)，被称为人类最美妙的运动，这不仅体现在它的儒雅，其中的变化更是奥妙无穷。1997年，来自IBM的计算机“深蓝”首次战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，自此围棋成为了人类智慧在棋类运动中最后的堡垒。无论从计算量级还是算法上，围棋都要远远高于国际象棋，所以围棋界一直认为在短时间内人工智能不可能战胜一流的围棋高手。

现在随着谷歌的AlphaGo在去年战胜了欧洲围棋冠军之后，人工智能何时能够战胜围棋世界冠军再次成为人们的焦点。这也是这次人机大战特别受关注的原因，而现在这已经成为现实。

在人们惊呼人工智能发展之迅速的时候，也有很多人疑问：在人工智能已经战胜围棋顶尖高手的今天，为什么真正自动驾驶甚至无人驾驶还没有实现呢？

我们知道，自动驾驶理念是现在汽车前沿技术中最热门的一块，各大整车厂商和电子厂商都在大力研发，但是显然理念和实现是两回事，实现和普及也是两回事。

现在真正能够初步实现无人驾驶技术的同样来自谷歌，目前谷歌在美国的无人驾驶测试车已经进行了超过160万公里的测试里程，听起来非常牛X。但是这距离真正将其推向市场还有很长很长的路要走。

最新的数据显示，谷歌无人驾驶车在14个月的道路测试中出现了272起意外事件，其中有13起可能发生与其他车辆或物体接触的事故。其中最引人注目的就是2月14日情人节当天，一辆谷歌无人驾驶车与公交车发生碰撞。这不仅是谷歌无人驾驶汽车第一次实际发生事故，而且还是它的全责！

虽然谷歌的无人驾驶汽车在测试过程中发生了一些事故风险，甚至出现了己方全责的事故，但是从技术层面上讲，无人驾驶技术已经几乎能够满足日常出行的需求了。此次事故后，谷歌也表现第一时间解决了导致事故的算法逻辑，并表示测试中的失误是必须的，这样才能保证考虑到尽可能全面的驾驶场景。

那么除了需要继续完善这套系统之外，无人驾驶实现量产还需要解决哪些问题呢？

首先，现在的自动驾驶系统都是通过对路面标志线、指示牌、信号灯、障碍等进行侦测来进行判断的，一旦遇到指示牌或者信号灯标示不清则很可能使自动驾驶系统出现误判(相信我，这种事情在我国是经常发生的)。所以突发事件可能难不倒人工智能，但是模糊的规则绝对可以。我们可以设想一下，当AlphaGo和李世石交战时，李世石有一手落了两子，这个可怜的机器人会出现什么样的反应。

所以在发展无人驾驶的道路上，周边设施的建设与规范是非常重要的一环。

另外一个非常重要的因素在于相关法律法规的完善上，目前只有美国内华达州允许自动驾驶汽车合法上路，所以各大厂商都在内华达州进行自动驾驶汽车的测试。而近期各个国家以及联合国都在加快自动驾驶汽车的立法工作，这也将为自动驾驶提供更好的法律基础。在正在举行的两会上，吉利汽车董事长李书福和百度CEO李彦宏分别针对自动驾驶和无人驾驶立法进行提案，预示着自动驾驶在中国的立法也将很快提上日程。

最后还有一个很重要方面，就是顶尖人工智能系统应用到我们实际的量产车中，需要面临成本的问题。毕竟一套完善的自动驾驶系统需要由多个电子系统组成，其复杂程度绝不像现在增加一个电子模块那么简单。所以在各个厂商讲解自己研发的自动驾驶系统时都在有意避讳成本的问题，有的只会委婉的说：将来成本会降下来的。

先进科技得以普及，成本降低绝对是其中重要的原因，所以自动驾驶的应用也将要解决这一问题。

按照谷歌无人驾驶汽车部门的负责人说法，现在谷歌无人驾驶汽车已经完成了95%的工作，但是最后的5%将经历更长的时间，付出更大的精力。

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