ot Vehicles Make Contactless Deliveries Amid Coronavirus Quarantine:

Chinese startup UDI deploys self-driving vans to deliver food to lockdown areas

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前景本身很誘人。一但無人駕駛，車的形態就會變化。很多業內人士擱那憋著搞智能座艙，搞自動駕駛，最終是想把這兩個大功能融合在一起，這樣乘用車就可以支持通勤過程中的場景化應用了。比如，辦公會議場景，休閑娛樂場景，休憩睡眠場景，社交會客場景等等。

實際上，真的發展到無人駕駛，車輛完全沒必要再必須是現在這個樣子了。改成個平板，艙室與底盤分離。艙室其實已經可以裝修成房子了。裡面設施完備，通勤，辦公，吃住，休閑娛樂幾不誤。

你以為這就完了？

一但向這個方向發展，就愈加不可收拾。既然艙室已經成為生活空間，那麼乾脆再大一點好了，變成兩室一廳怎麼樣？那是不是說房子就可以在無人駕駛底盤上馱著跑了？那乾脆房地產形態也改一改，改成幾十層的鋼筋混凝土架子怎麼樣？把「艙室房子」想像成集裝箱，直接有「專用電梯」塞到合適的格子里（11幢301格子？哈哈），搬到離公司最近的一個混凝土架子小區里（其實算是新一代停車位），有標準化的集成介面，水電氣網即插即用。但是如果這樣子搞，是不是剛性通勤需求反而就降低了。交通壓力反而會越來越小。可能原來需要100萬輛車驅動的城區，現在只需要10萬輛無人駕駛共享底盤就能滿足出行需求？

每當有通勤需求時，就在交通系統上約個「共享無人駕駛底盤」，拉著自己的房子艙室，搬到公司附近的「架子樓」（艙室停放場）住著。有臨時通勤需求時（出去吃個飯），就把自己的「次卧」小艙室分離出來，找個小一點的無人駕駛共享底盤，拉到目的地，把「次卧」停到附近「架子樓」中，吃個飯。

那種未來場景，不能再更多幻想了，整個城市架構和城市生活都要改變啊！

降低出行需求其實還有其他辦法。比如白領等腦力勞動者，直接home office，每周有兩次面對面會議來布置任務和檢查交付物就行了。平時自己在家裡辦公。開會時才能產生出行通勤需求。

汽車行業的未來，無人駕駛將會取得一席之地。並且會影響客、貨運格局，倒逼交通管控等基礎設施升級，促使感測硬體在傳統汽車中的普及，更改售車、用車模式，影響車輛保險政策和相關法律法規……

2018 年初，全球首條無人駕駛公交線路在深圳福田區開始試運行。

2018 年 12 月，廣東肇慶市頒發了首張無人駕駛汽車路測牌照。獲得牌照的無人駕駛汽車不但可以在總長 40 千米的封閉道路上行駛，還能駛上 33 條公共道路。我們終於有機會在路上看到無人駕駛汽車了。

日本近期宣布：2020 年東京奧運會將提供無人駕駛計程車服務。

美國街頭已經出現無人駕駛快遞車。

看來，無人駕駛汽車已經跳出概念，它們正悄然向我們走來……

2018 年 3 月 23 日，美國加州山景城的一段高速公路上，一輛汽車突然撞上混凝土隔離帶，當場起火燃燒，駕駛員送醫後不治身亡。據悉，這輛汽車當時處於「自動駕駛模式」。

這起車禍引發了一場關於無人駕駛汽車安全性的大討論。該車的生產廠家辯解說，該車的自動駕駛系統只是一種「駕駛輔助系統」，汽車無法完全代替人的駕駛行為。從行車電腦記錄的數據來看，在撞擊發生前 6 秒，感測器檢測到駕駛員沒有把握方向盤。雖然這次車禍中，駕駛員的責任更大，但人們只知道駕駛員死了，而且他開的是一輛能夠自動駕駛的汽車。

國際汽車工程師協會將無人駕駛汽車劃分了 6 個等級：0 級為沒有任何輔助設備的車輛，5 級為能 100% 替代人類駕駛員的車輛。而此次事故中的車屬於 3 級，屬於過渡階段產品，還無法完全自動駕駛。

開啟新紀元的比賽

無人駕駛這個概念不是近幾年才誕生的。20 世紀 40 年代，美國軍方為了儘可能減少戰區路邊炸彈等襲擊導致的軍人傷亡，最先提出了軍用車輛「無人駕駛化」的概念。幾十年間，美國國防部高級研究計劃局（英文縮寫 DARPA）投入超過 5 億美元資金資助無人駕駛技術相關研究，但無人駕駛進展始終緩慢。鑒於這種情況，DARPA 想到籌辦一場無人汽車大挑戰賽，並為第一個到達終點的車輛團隊提供百萬美元獎金。

2004 年 3 月，15 支參賽隊伍帶著他們各自的無人駕駛汽車，共同挑戰 242 千米的沙漠穿越賽。不過，最後沒有一輛車跑完全程，成績最好的賽車也只完成了 11.8 千米賽程。參賽車輛有的撞上了柵欄，有的從高處墜落，還有的陷入沙地中無法移動。雖然比賽結果讓人失望，但這次比賽讓工程師、科學家、大學生和企業家們堅信在不遠的未來，無人駕駛汽車是可以實現的。

2005 年，DARPA 舉辦了第二屆無人駕駛汽車比賽，進入決賽的 23 支隊伍中，5 支隊伍完成了全部賽程。此後，無人駕駛汽車技術飛速發展。2013 年，美國第一台民用無人駕駛汽車被批准上路測試。這台車採用了當時的最新裝置：「差分全球定位系統」（定位精度可達到厘米級）；12 台超聲波雷達實時掃描前方路況：四台攝像機能夠獲取道路標記、行人、物體和其他車輛的圖像；一台每秒能發出約 10 萬個光脈衝的激光雷達，能夠描繪出汽車前進方向 145°視野範圍內的 3D 模型：內置強大的中央處理器和人工智慧演算法，負責識別所有感測器傳回的信息並控制車輛運動。人們突然發現，無人駕駛汽車已經來到了我們身邊。

人類和自動駕駛系統，孰強孰弱？

許多人害怕無人駕駛汽車，指責它們不安全。但人類其實並沒資格批評無人駕駛汽車，因為人類開車毛病真的不少：如果不藉助導航系統，我們經常走錯路，或者開錯車道；我們有時打左轉向燈卻向右拐；我們有些人會酒駕：我們有視覺盲點，偶爾腿抽筋，還可能突發心臟病或癲癇；我們人類是被情緒左右的動物，工作不順、家庭瑣事、交通擁堵等隨時可能讓我們情緒決堤：我們開車時會接聽電話、查看社交網路動態，用手機購物……

據世界衛生組織發布《全球交通事故死亡調查數據》顯示，近十年來全球每年約有 120 萬人死於交通事故，排名前三的肇事原因依次為超速駕駛、酒後駕駛和疲勞駕駛。從理論上講，人類的危險駕駛行為都可以通過無人駕駛技術來完全避免。

自動駕駛系統為什麼比人類更可靠？首先，人類身體和機器的「硬體配置」就決定了後者更加可靠。人類雙眼水平視角最大可達 188°，但是在注意力集中的狀態下，視野急劇收縮為 25°，而自動駕駛系統的視角可始終保持 360°；人類駕駛員坐在駕駛座時，車頭、車身和車尾都有很大的盲區，但自動駕駛系統的攝像頭和雷達一般位於車頂，四周皆無盲區；一般人很難將注意力時刻保持在道路上，而自動駕駛系統不會分心，每秒能根據路況做出 10 次決策；人類會酒後駕駛、疲勞駕駛，或者邊接聽電話邊駕駛，而自動駕駛系統不會出現這些問題。

兩者的學習模式也有很大不同。一個有 10 萬千米駕駛里程的駕駛員已經算是老駕駛員，但谷歌的無人駕駛虛擬引擎已經模擬行駛了 430 億千米，真實道路測試里程超過 800 萬千米。任何一台剛下線的無人駕駛汽車本身已經是一個擁有百萬千米駕駛經驗的「老駕駛員」，更何況它還內置了實時更新的地圖信息和路況信息，熟知全部已有道路交通法律法規。此外，無人駕駛汽車之間可以相互通信，車輛可以將轉彎、變道、急剎等行為提前通知周圍其他車輛。不僅如此，未來的智能道路還會將實時路況信息通知車輛，方便車輛選擇最快捷的通行路徑。總之，從各方面看，自動駕駛系統的可靠性都遠超人類駕駛員。