無人駕駛曾是科幻小說家筆下的夢想，

如今技術(shù)卻被照進現(xiàn)實，

它會開啟一個新紀元嗎？

筆者在教書的時候，曾經(jīng)跟學生討論過人工智能應用的問題，并談到“早期許多從事智能醫(yī)療的專家，都想用各種交互技術(shù)加上專家數(shù)據(jù)庫來取代醫(yī)生，但最后都宣告失敗，主要的原因是因為人們無法相信冷冰冰的熒幕問診，都還是喜歡跟醫(yī)生面對面討論病情?！比缓箅S著世代的演進，大家對人工智能的興趣也從智能醫(yī)療來到了無人駕駛。那么無人駕駛技術(shù)到底是一個新世代的開始，還是另一個炒冷飯的議題？

根據(jù)英國的一項交通調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，大約有95％的交通事故發(fā)生的原因都是人為的疏失，如果我們能夠減少開車時的人為操作，預期未來車禍發(fā)生的機率就會減少很多。因此，在可預期的未來10到15年，我們可以看到越來越多的無人車投入研究和量產(chǎn)。而以目前的無人車的趨勢來說，著重在下列三點：一是滿足行動需求，二是提供自動駕駛，以及三為能源電動化。而無人車主要實現(xiàn)的技術(shù)，多采用雷射激光測距等技術(shù)來畫出周遭地形，以及利用攝像頭來判斷前方出現(xiàn)的物體及位置，并配合傳感器來做出環(huán)境認知、馬達轉(zhuǎn)向等操控的決策。為了讓無人駕駛車上的專用輔助系統(tǒng)可以取代駕駛者，目前多采用深度學習的技術(shù)來開發(fā)車用輔助系統(tǒng)，并做到全方位的決策判斷：

道路偵測：為了做到平穩(wěn)的駕駛，系統(tǒng)需要能夠辨識出道路和路肩。

行人偵測：當無人車行進時，要能夠辨識進入視野內(nèi)的行人，或其他物體，并且對行人加上更多的權(quán)重，以保障用路人安全。

路標與交通號志偵測：系統(tǒng)要能夠自動偵測路邊的標示，以免違規(guī)。并要能夠做到跟人類駕駛員一樣的反應。

臉孔識別/偵測：車上系統(tǒng)亦需要能夠辨識車內(nèi)和車外的人員身分，并透過網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫來識別出車主或某些犯罪人士。

車輛識別：要能夠辨識出周遭環(huán)境中的移動車輛。

物體偵測：車內(nèi)系統(tǒng)要能夠利用車上的超聲波傳感器或攝像頭來辨識突然出現(xiàn)的物體，并加上系統(tǒng)的概率判斷。這是很重要的一項技術(shù)，例如說，偵測到一顆球突然跑到路邊，就要警示附近可能有小孩在打球。

人類行為偵測：如果車上系統(tǒng)可以預測對方車道駕駛員的反應，將可以預先做出相對應的駕駛動作。

同時因為道路上的狀況實在太多，為了提高識別上的準確性，以色列的Mobileye公司也采取使用類神經(jīng)強化學習來解決數(shù)據(jù)負載的問題，來協(xié)助計算機處理難以被工程師編程的狀況，并且讓無人車輕松地識別出道路上的狀況。

（使用深度學習設計的實時車上輔助系統(tǒng)）

而從2016年七月開始，英特爾、寶馬（BMW）和Mobileye這三家公司也開始合作，計劃將下一代的寶馬汽車帶入到一個新的階段。在英特爾的IDF 2016大會上，Brian Krzanich宣稱集合這三家公司的技術(shù)，在寶馬車上建立一個以英特爾為主的中央計算平臺，并能夠集成車內(nèi)運算、機械學習和云端專家數(shù)據(jù)庫的系統(tǒng)架構(gòu)，以及支援點對點的數(shù)據(jù)傳輸，再搭配Mobileye超高檢測精準度的道路識別技術(shù)，讓整個無人駕駛車的未來，不再只是空談，而是真正讓產(chǎn)學研彼此的緊密結(jié)合。

從1930年代科幻小說作家David H Keller寫了一則“The Living Machine”的故事開始，開啟了我們對無人駕駛車存在的夢想。從好處來看，無人駕駛車可以讓我們更有效的利用旅行的時間，并減少乘客、行人和其他道路使用者的風險，并且讓無人駕駛車搭配Uber等租車業(yè)務，由于省去了司機的人事費用，讓租車比買車更加的劃算，因此而減少購車的需求，可省下更多的都市土地空間。在過去一年左右，全自動化系統(tǒng)的公共道路測試已經(jīng)變得很普遍，電動汽車創(chuàng)新者特斯拉已經(jīng)對其某些車輛模型引入了軟件更新，允許駕駛者采用“半自動搭配的自動駕駛”模式?？深A期的，新世代將會隨著無人駕駛車的到來而開始，你準備好了嘛？

（英特爾、BMW和Mobileye

這三家公司的新一代無人車）