自动驾驶很性感,但短期别做梦了

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举报 2024-04-30

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这两天关于自动驾驶的新闻有点多,很多人问我怎么看。


我搬出我3年前的文章,这3年我的观点一直没有改变。



如果作为一个投资概念,自动驾驶非常性感。


如果你自己开车打算用这个,我建议还是保护自己吧。


在车企承诺自动驾驶出事故由他们负责之前,你都可以理解为自动驾驶就是一个笑话。


在车企承诺自动驾驶出事故由他们负责之前,你都可以理解为自动驾驶就是一个笑话。


在车企承诺自动驾驶出事故由他们负责之前,你都可以理解为自动驾驶就是一个笑话。



我们得先定义一下什么叫【自动驾驶】,防止歧义。


起码得是L4,也就是那种可以双手脱离方向盘让车自己开的,才叫自动驾驶,不然其实是辅助驾驶,辅助驾驶十几年前都有了,说那是自动驾驶就有点【科技以造词为本】的感觉了。


重新组织下语言,起码10年内,让车自己开,没戏。


别做梦了。



或许你会说技术的爆炸式进步。


不不不,自动驾驶的问题,根本不是技术问题。


自动驾驶不是简单的机器开车,而是一种全新的交通生态系统。


当前社会的发展阶段,暂时没有达到能让自动驾驶大展拳脚的程度。


就像现在给你一辆F1,给你送回到马车的年代,你在路上开,一脚油门踩下去就狗带。


不是说F1性能不行,是那个破路他就不平。


跑得越快,死的越惨。


2

自动驾驶也是一个道理,现阶段确实是不成熟,至于什么时候成熟,可能得10年后甚至20年后,这和技术有关,但更多和整个社会的体系有关,要变的东西太多了,从法律法规到城市规划到保险理赔到车辆调度到用户培训,技术本身只是其中一个要素。


这些困难,和单独哪家公司的技术无关,而是整个行业的问题。


第一个困难,是立法层面的问题。


大家有没有意识到一个问题,当前所有的交通法规针对的都是【人开的车】,所有的教育对象都是人,归责也是归开车的人。


但自动驾驶严格意义上并不是【人开的车】,而是【机器开的车】,相关的责任和法规都要完善。


你要知道怎么归责,AI不能坐牢呀兄弟。



而且既然涉及归责。


对人的交通规则,和对机器的交通规则,是不是应该有所差异?


现在两辆【人开的车】撞上了,法律法规是可以评判的。


如果是两辆【自动驾驶】的车撞上了,怎么评判两个机器的对错呢?


机器上的人同意吗?


人肯定会去找车企的麻烦。


会不会有的算法算出来妈个鸡后面麻烦更大,先创死自己的车主或者创死别的车主再说?


毕竟从AI的角度,这样的总成本可能更低。



如果是一辆自动驾驶的车,和一辆【人开的车】撞上了,如果按照现行的法规,不看人,而是看哪辆车的责任,但这时候,又牵扯到一个保险的问题。


保险公司认你算法开车他得赔吗?


保险公司也不傻。


当初出钱的又不是算法。



而且大家都开过车,应该知道,在路上,出了车祸,在执行的层面,是有很多更高效的方法的,是存在很多街头智慧的,而这些处理,需要人和人的配合,这时候引入机器驾驶这个变量,事情就会变得复杂。


毕竟一个事故,如果自动驾驶出现的,肯定有人会想如果是人在操控,会不会不一样,所以用自动驾驶的人是不是在用机器谋杀我?


总不能让所有用自动驾驶的人签个生死状吧?


所以现阶段法律也是不允许自动驾驶直接上路的,等到了允许的那一天,肯定会有相关的法律法规出台。


如果这个问题不解决,自动驾驶根本都不用谈了。


所以,目前唯一靠谱的自动驾驶,只有出租车,因为出租车出事了百分百是公司负责,解决归责问题。


目前唯一靠谱的自动驾驶,只有出租车,因为出租车出事了百分百是公司负责,解决归责问题。


目前唯一靠谱的自动驾驶,只有出租车,因为出租车出事了百分百是公司负责,解决归责问题。


3

这是第一个问题,底层的法律法规问题,现阶段的法规针对自动驾驶不够完善。


解决了立法层面的问题,到了第二个问题,城市规划的问题。


现在国内的城市设计,其实是没给自动驾驶留机会的,在马路上,不管你用不用自动驾驶,你必然是和没有用自动驾驶的车混在一起的开,那你其实拦不住别人的车怎么开。


你要知道,车祸就像二手烟一样。


你不仅要控制自己,还得防着别人。


防着人类防着人类防着人类防着人类防着人类防着人类防着人类防着人类防着人类。



如果你在小路上,你要么和别的车混在一起,要么还得遇到不定时出现的各种小动物以及行人,同样你拦不住别人怎么过马路。


自动驾驶和人混合在一起,就是类似的问题。


现实就这么个现实,除非世界上所有车都是自动驾驶,不然必须要在路上规划自动驾驶专用车道,和BRT一样,不然自动驾驶的安全问题始终没法解决。


注意,这不是说机器不行,我说的是人不行。


再说一遍,机器行,人不行。


人会花式操作去让别的机器大开眼界。



其实机器很简单,但人很复杂,正因为机器简单,所以会被人影响。


人和机器都要遵守交通改规则,但机器可以做到完全遵守,人做不到。


这时候,机器再牛逼也没用,因为架不住对手会整啥幺蛾子。


车祸是两辆车乃至多辆车的事情,你自己做的好不行,你还得让别人也做的好。


人和机器的操作差异就决定了互相影响,所以自动驾驶在初期得和人类分开。


人类,是机器的猪队友。



又或者,也不用分开,但是道路上要针对性的给到自动驾驶专用的提示牌,给机器看的,告诉机器要怎么操作。


有人会觉得这个不是问题,因为当年汽车和马车也出现过并行的时候,但不对,因为汽车和马车的操作者都是人类,而且自动驾驶和人类驾驶的差异远大于汽车和马车。


不会有人觉得自己和人工智能一样吧?


所以要解决大量规划问题,甚至是基建问题,需要时间。


4

解决了立法和规划问题,还要解决第三个问题,调度问题。


现在这些个车企,是一家公司一个算法,甚至大家的技术路线都不一致,雷达系和视觉系现在还吵的不可开交呢,各自揭对方的老底。


除了技术路线,大家的算法也不同,这个是不行的。


算法和算法之间的差异和不兼容,就像是win和mac,安卓和ios的区别。


用户都是人,开车就像是应用,但是现在各家公司都是独立的系统,完全不肯把自己的数据和别人交换,这就导致,遇到问题的时候,不同算法的处理和反应也不同,很有可能出现大家都做了自以为正确的操作,最终一起完犊子的情况。



数码产品倒是无所谓,无非死机重启嘛,但这可是人命啊,科技又没发展出复活甲。


而且不谈人命,就这种车祸,怎么定责任?


自动驾驶的算法都是黑箱,没啥可解释性,你能说责任是A公司的还是B公司的?


之前国外就出现了案子,两个车都是机器开的,撞了,双方互相指责对方的算法不行,这人类怎么能解决这种问题?打官司也解决不了啊。


法律也不知道咋整,而且也没法找人给汽车作证啊。


再说一遍,AI他没法赔钱和坐牢啊。



如果自动驾驶要保证安全,最好是统一标准,不能是这些公司各自为战的情况,得是城市大脑级别的算法做统一调度,所有车在同样的命令下令行禁止,这样才能抹平算法的差异化,把算法差异造成的危险降到最低。


算法差异化的问题,其实可以参考当前人类开车的问题,现在人类开车就有无数问题,只不过由于问题太多,多到已经成为一种日常了你不关注而已。


你得知道,每年死人最多的事情就是车祸。


现行的交通法律法规的完善和保险公司的理赔制度,都是无数人命堆起来的。


算法发展也要经历这样一个过程,但这时候就到了经典问题了,谁是那个代价。


所以,你要跳舞吗?


5

解决了123这三个问题,还有第四个问题,培训。


别笑,如果自动驾驶时代到来,我们真的每个人都得去驾校重新培训。


火星车虽然口吐狂言说要教育用户,但话糙理不糙,这种全新的,和性命有关的设备,用起来确实需要说明书。


大家思考下,现在开车的人接受的培训都是人开车的模式,而到了自动驾驶时代,驾校必须要教人如何操作车开车的车,包括出现问题的时候怎么控制车,怎么保护自己,哪些地方不能开自动驾驶之类的,如果全面推进自动驾驶,人还真的得去适应这套规则。


况且现在,大家对自动驾驶是存在恐慌的,确实现在自动驾驶也不给劲儿,这也是驾校要教的事情,正确认识自动驾驶。



这4个问题,都是非常重要且基础的问题。


很多人会把自动驾驶理解为单纯的技术问题,其实不是,技术只是整个体系中的一个变量,但自动驾驶是全新的一套交通模式和生态,这里面涉及的变量太多了。


当然肯定会有技术狂魔觉得这些问题都不重要,都是因为技术不到位才没有解决这些问题,终极的技术肯定能在现有框架中解决以上问题,做到比人还要老司机,顺道再搬出阿尔法狗来讲技术如何教人做人。


宝友,阿尔法狗可不会要人命啊,目前业界人工智能最成熟的应用,信息流推送,自动放高利贷,大数据杀熟,这可都是和人命没关系的,任何事情一旦涉及到人命,就危险了。


不信你看看高利贷催收逼人自杀,立马整个圈子骨灰都被扬了,你看看自动驾驶敢不敢这么整?



而且我话也说难听一点,如果一切都是技术问题,我还说人类的一切问题都是因为没有掌握可控核聚变和复活甲呢。


非得抛开现实谈科幻,我更愿意和你谈一谈斗破苍穹,别用燃料了,咱们用青莲地心火当动力吧。


反正脱离现实嘛,那就脱离的更刺激一点,魔法少女小圆咋样?



各家都吹自己厉害,但实际上可能刹车都没弄好,就和买家秀卖家秀一样,只不过买家可能没有机会给差评了,哎这个生意可真行。


现在这个自动驾驶的乱象,我都怀疑有车企投资了殡仪馆,属实是玩明白了。


自动驾驶确实是未来,但大家争议的核心焦点从来不是自动驾驶是不是未来,而是在技术的发展中,谁享受红利,谁承担代价。


我不希望我们成为代价。


所以,谁支持,谁多开多用,全人类都谢谢你。


谢谢你谢谢你谢谢你谢谢你谢谢你谢谢你。


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