图片来源：Pascal Goetgheluck

今年夏天，人们将能乘坐无人驾驶的电动班车，穿梭在英国格林尼治的大街小巷。这个耗资800万英镑（约合1200万美元）的项目是英国政府资助的无人驾驶汽车大科学项目的一部分，而它仅仅是众多追求交通运输革命的其中一项努力。降低交通事故死亡率在一定程度上刺激了无人驾驶汽车的发展——约90%的事故是由司机失误造成的。这场竞赛致力于将汽车操控权从人转移到电脑，因为后者从不在开车时打瞌睡、看短信和喝酒。

几乎所有的汽车大型制造商都致力于开发某些自动化技术。而且，公众出人意料的热烈响应也刺激了汽车制造商和政府研究机构加速在这一领域的前进步伐。“我从未见过有什么能如此快地从概念变为产品。”美国交通部自动化高速公路研究项目负责人、汽车技术顾问Richard Bishop说。尽管仍然存在许多技术挑战，但开发者表示，他们能看到解决大部分问题的明确途径。

例如，在互联网巨头谷歌公司，迄今为止大部分无人驾驶汽车都采用了安装有全球定位系统接收器和绘图技术的标准载客汽车，还有些车辆安装了雷达以探测障碍物，激光测距系统来扫描周围环境，以及能鉴定红绿灯、建筑物标识、行人和其他车辆的摄影机。一台处理能力相当于数台台式机的车载电脑，将把所有信息进行结合，并确定车辆在既定情况下应如何驾驶。为了减少负载的驾驶算法，谷歌还在无人驾驶汽车上装配了极为精确的地图。

但怀疑者指出，这种地图设备可能将汽车限制在那些已经勘察得十分精确的地方，例如谷歌总部——美国山景城。但创建谷歌汽车项目的工程师Sebastian Thrun表示，扩展这些地图可能相对容易，这将作为该公司为谷歌地图拍摄全世界路况信息努力的一部分。

Thrun表示，一个更困难的问题是，教会汽车如何响应所谓的“不可能事件的长尾巴”。他提到，在早期，谷歌团队开发出能处理十字路口和湿滑路面等频发的显著挑战的新算法。但当车辆行驶了数千公里后，他们记录了许多古怪事件，例如塑料袋飞过高速公路或一张长沙发被扔在道路中间。“一开始，有很多事情超出我们的想象。”Thrun说。而处理这些稀少事件的唯一方法是，当事件发生时记录下来，在高性能机器学习算法的帮助下找出应答方案，然后模拟测试这些解决方案，并进行更多的驾驶训练。

Thrun说：“如果我们做得充足，希望这个软件能与人类驾驶者一样安全”，甚至更安全。但这需要多长时间仍然是个开放性问题。谷歌公布的预计时间为5年，但该公司目前仍拒绝接受有关该项目的采访。

额外的安全性将来自车辆配备的类似无线网络的车对车（V2V）无线电设备，以帮助它们彼此发出危险情况警告，例如有车辆闯红灯。这将给予无人驾驶和有人驾驶汽车足够的时间相互避让。

尽管V2V技术或许能成为无人驾驶汽车的一部分，但它的研发主要基于独立研究。这一概念作为欧盟道路安全项目的一部分已经进入实地测试阶段。测试中，许多汽车一辆接一辆跟在一辆卡车后面，就像鸭子妈妈身后跟着一群小鸭子。由于V2V信号能让每辆车都在卡车停下的瞬间同时刹车，因此能够避免追尾事故的发生。而且，由于流体动力学因素，这列车队至少能节省10%的燃料。

此类实验引起了汽车生产商通用公司的兴趣。去年9月，该公司宣布将在未来支持V2V技术的发展。起初，这些汽车将几乎没有其他车辆进行交流。但美国国家公路交通安全管理局正计划发布新条例，要求在这十年的后期阶段，该国所有新车辆全部安装V2V无线电设备。

“这些车辆将仅广播最基本的安全信息：位置、速度和行驶方向。”佩络通技术公司总经理Josh Switkes说。该公司致力于重型卡车V2V技术的商业化。但他表示，这已经足以减少事故的发生，而且还能产生能源效益。不仅如此，通过车辆的协调行动还将拥堵降低至最小化，也能带来可观的燃料效率。如果汽车能够智能地询问红绿灯——车对基础设施系统（V2I），以调整自己适应道路车辆密度，将能减少停止时间。

最终，这些技术部署的时间表将依赖于更广泛问题的答案。这些汽车的费用是多少？谁能拥有它们——个人还是服务公司？当无人驾驶汽车发生事故时，责任方是谁？人们是否将信任它们？不过，鉴于今天创新的步伐，经验正在快速积累。（张章）