当一辆自动驾驶汽车遇上一辆警车

当一辆自动驾驶汽车遇上一辆警车nba季后赛录像 编译 / 马晓蕾 编辑 / 涂彦平 设计 / 师瑜超 来源 / Forbes，作者：Lance Eliot 特斯拉Autopilot因频频追尾警车、消防车等执行紧急任务中的车辆而被美国监管机构调查。人类在驾驶车辆

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编译 / 马晓蕾

编辑 / 涂彦平

设计 / 师瑜超

来源 / Forbes，作者：Lance Eliot

特斯拉Autopilot因频频追尾警车、消防车等执行紧急任务中的车辆而被美国监管机构调查。人类在驾驶车辆的过程中，可以通过响彻的警笛以及闪烁的警灯做出判断，对紧急车辆进行避让，那么自动驾驶汽车呢？

以警车为例，它们可能从你身边呼啸而过，也可能停在车道上拦截交通、封锁道路。人类可以通过已有知识、经验在短时间内利弊权衡迅速做出避让判断。

自动驾驶车辆完全由人工智能（AI）驾驶，它们会不会避让？如何避让？有时人类司机为了避让紧急车辆采取的不得已的压线等违章行为又该如何“教”会自动驾驶？

“面部识别”警车靠谱吗？

现阶段的人工智能系统是一个计算机编程和算法的集合，它不具备人类的推理能力。许多人类的品质它都没有，把AI拟人化，无条件地信任它是非常危险的。

理论上讲，未来的某一天，警车也会自动驾驶。但是大多数汽车制造商和自动驾驶技术公司现阶段的重点是将普通车辆自动驾驶化。

警车所需的特殊驾驶暂时不在范围内，目前属于边缘案例，是一个低优先级。所以，警车在未来相当长的一段时间内仍由人类驾驶。

完全自动驾驶的普及也很遥远，以美国为例，车辆保有量约为2.5亿，它们不会在一夜之间变身为自动驾驶汽车。未来道路上，会有很长一段时间是自动驾驶汽车和人类驾驶汽车共存。

人类识别警车主要依靠视觉和听觉，我们可以判断车辆的远近、行驶方向，并作出相应的避让。

自动驾驶汽车则依靠一系列的传感器来检测驾驶场景，包括摄像头、雷达、激光雷达、超声波雷达、热成像等。

人工智能驾驶系统接收来自传感器的数据，并结合这些数据，通过特定的算法计算出驾驶环境。这其中涉及多传感器数据融合，将无数的感官数据结合成一个试图凝聚的整体。

而麦克风的应用，以及车辆外部的音频感知输入目前比较欠缺，还没有引起足够的重视。这非常不利于自动驾驶汽车对于警车的感知能力。

如果没有一个外部集中的音频拾音器，检测到鸣笛的几率就相当低。

当然，车辆内部的麦克风有可能听到警笛声，但是风险很大，如果当时车内正在放音乐、或者乘客在大声地交谈，可能会影响车内麦克风的感知能力，肯定不如外部麦克风可靠。

这意味着自动驾驶汽车只能更多地依靠检测闪光灯和检测警车的“面部识别”。

这里的识别是指使用摄像头对警车的一些外观特征做出判断。比如，一辆警车通常是黑色和白色的，有警车标识，安装有灯条等。

人工智能驾驶系统本身并不“知道”这些，开发者就需要训练人工智能识别警车。这通常是使用机器学习（ML）和深度学习（DL）来完成，包括计算模式匹配。

简而言之，大量的警车图片可以被输入到ML和DL中，它将计算出一些警车的大概特征。

谷歌在2016年推出了一项自动驾驶汽车的专利，通过识别警灯发出的蓝光和红光将车辆识别为警车，进行避让。

认出警车只是第一步

这些检测警车的方式准确率有多少尚不可知。即使它检测到了一辆快速移动的警车，也只是一个开始，人工智能驾驶系统还需要计算出警车目前在哪里，以及它可能会去哪里。

一般来说，AI系统会维护一个内部数据库，该数据库是自动驾驶汽车周围场景的虚拟模型。在可能检测到一辆超速行驶的警车时，虚拟模型将标明这样一辆车的多个可能位置，而且警车正以何种速度行驶，并可能朝哪些方向行驶。

AI驾驶系统通常包含一个规划组件，确定自动驾驶汽车接下来的路线。检测到一辆紧急行驶的警车，人工智能驾驶系统可能会被编程，并尝试在适当时候进行避让。

可在现实场景中，可能没有足够的空间进行避让，周围可能全是车辆，甚至还有行人。

所有这些都不是万无一失的。

如果自动驾驶汽车没有检测到警车，AI驾驶系统就会继续正常行驶，不会采取任何避让行动。到了十字路口也无法判断一辆警车是否会闯红灯先行。

这时候，自动驾驶汽车与警车发生碰撞事故的概率就会很高。

唯一的希望就是在碰撞前的最后一刻，自动驾驶汽车能够检测到有另一辆车即将与自己相撞。这时能不能检测出这是一辆警车已经没有关系，而仅仅是检测到另一辆车正在快速移动。

这个时候，两车最终是否相撞将取决当时的具体情况，只能按照普通的碰撞情况处理。

自动驾驶还缺少人类的“心智”。人类驾驶员可以通过自己的心理习惯来判断其他驾驶员可能在想什么，可能会做什么。在碰撞发生前的那一瞬间，决定应该怎么做。

然而人类驾驶的警车和AI驾驶的汽车即将发生碰撞时，警车驾驶员无法对AI的心理做出判断，因为AI没有思想。

警车驾驶员不知道AI驾驶系统是如何编程的，因此不清楚它在这种极端情况下会采取什么驾驶行为。

这个时候V2V（车辆与车辆通信）和V2I（车辆与基础设施通信）可能是解决这一问题的关键。

V2V指的是车对车的电子通信。一辆装有V2V的自动驾驶汽车可以向附近的自动驾驶汽车发出类似这样的信号“一辆警车正沿着第五大道的街道向北行驶”。

此外，警车也可以配备V2V，并发射电子信息，提醒附近的自动驾驶汽车辆警车的位置，以及将往哪里去。

V2I指的是车辆与基础设施的电子通信。

交通信号灯和道路基础设施等其他元素正逐渐互联网化。车辆都可以与基础设施通过互联网相连接。

一辆警车可以发出电子信号，请求交通信号灯变为绿灯让其通过。

这些电子信息解决方案将极大地减少警车和自动驾驶汽车之间的碰撞风险。传统汽车也应该配备类似的设备，向人类司机发出提醒。

虽然，很多情况下，人类司机更倾向于相信自己的判断，对电子信息的指手画脚不屑一顾。

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