北京2016年9月21日電 /美通社/ -- 近日，英特爾發表了一篇有關無人駕駛汽車的文章《在通往無人駕駛的神奇之路上，英特爾勇往直前》，原文如下：
在1939年世界博覽會上，通用汽車的未來世界展覽預示，由嵌入技術的道路控制汽車的新時代終將到來。早期的無人駕駛汽車概念更關注支持車輛的基礎設施，而非車輛本身。
當時，人們很難相信無人駕駛汽車，但數十年的技術進步以及跨行業合作正在使之成為現實。據BI Intelligence報告估計，2020年將有一千萬汽車上路行駛，HIS則預言無人駕駛汽車銷量將在2035年達到2100萬臺。
讓我們回歸今時今日。傳感器技術、計算機處理器能力和機器學習（即計算機基于海量數據積累、學習和創建數學算法的能力）創造了英特爾Jack Weast所謂的“完美風暴”能力，即實現無人駕駛。
換擋到全自動
SAE國際把車輛自動化分為五個級別。1級和2級仍然需要駕駛員手握方向盤——比如自適應巡航控制系統、反應靈敏的制動和停車輔助系統。3級實現汽車“自動駕駛”，但在需要的時候駕駛員可以收回控制權。
4級需要駕駛員更少的干預，乘客甚至可以小憩。而5級就是汽車實現全自動，車內沒有駕駛員座位或者控制裝置。
自動或無人駕駛汽車的實現需要處理難以想象的海量數據。Weast表示，今天的手機套餐每月包含幾個GB的數據，包括視頻和音樂流。相比之下，無人駕駛汽車每小時將處理TB級數據。太多的數據需要發送到云端，因此車輛必須具備高性能計算能力來實時處理海量數據。
無人駕駛汽車裝有傳感器，例如攝像頭、激光雷達和雷達，它們能夠獨特地感知車輛周圍環境信息。例如，攝像頭可能會看到一個人，但雷達能夠實現深度感知，發現真正的人類和一個人型紙板的區別。
“車內不僅需要這些高保真傳感器，還需要高性能的中央大腦智能，它能夠處理傳感器數據、創建車身周圍物理世界的虛擬環境，然后再做出關于轉向、制動等其他方面的非常復雜、快速的實時決策。”Weast表示，“車內必須存在一個閉環。”
Weast還解釋道，汽車自主能力部分地來自于情境感知能力：“你試圖列舉現實世界中所存在各種各樣的事物，特別是在復雜的都市環境中。在城市里，我們需要認識和理解許多獨特的事物。汽車需要能夠準確地識別所有的這些事物，”
憑借捕獲的大數據集，數據科學家能夠分析所有記錄的傳感器數據，并創建機器學習模型。這使無人駕駛汽車能夠 “學習”，然后基于訓練對所見的事物做出判斷。
嶄新的交通思維方式
雖然技術使所有事物迅速發展，我們仍然面臨一大難題：計算機是否能夠代替人類直覺。
“與其把無人駕駛汽車這一想法看作技術挑戰，不如把它當作人類和社會挑戰。”英特爾無人駕駛汽車UX創意總監Matt Yurdana說道,“如果人們認為自己是不安全的，并且沒有情感和心理理解（即他們可以信任無人駕駛汽車），什么技術都無濟于事。”
像接受任何其他新技術一樣，這個過程是緩慢的。就像馬路上既有舊車也有特斯拉，無人駕駛汽車將隨著時間推移而融入生活。
Yurdana以醫療行業為例道：“當其他辦公室還在打印病歷，將其歸檔于紙質文件夾時，一些高科技實驗室已經開始通過先進的數字服務器分享信息。”
在Yurdana看來，全自動汽車可能最初遵照指定路線——往返于特定目的地，類似于輕軌或地鐵系統。“我們已經選擇放棄駕駛車輛所需的‘控制權’，選擇搭乘公交、滴滴或出租車，或使用汽車共享服務，如Zipcar或car2go。”
未來，從A處到B處的交通方式這一概念將發生改變。
Yurdana表示，無人駕駛汽車可能會改變人們的思維和交通工具的選擇，最終我們可能會選擇完全不同的交通方式。如果出現其他替代選項，人們可能不再需要步行、苦苦尋找停車位或煩惱于交通賭塞。
“無人駕駛汽車將改變人們的生活、工作以及城市的建立和設計。它將以我們難以想象的多種方式改變和顛覆行業。”Weast補充道，“汽油動力車曾經改變了世界。我相信，無人駕駛汽車會改變世界各地人們的生活。這是一個非常激動人心的進展。”
