智能手机网站开发,2023年防疫新政策,做公司标志用哪个网站,如何免费做网站优化来源#xff1a;The Information编译#xff1a;厚势摘要#xff1a;即使是近 10 年后#xff0c;Waymo 仍远没有实现真正的 L4#xff0c;即使是在相对简单的郊区环境下。「全自动驾驶的汽车来了#xff01;」去年 11 月#xff0c;Waymo 搞了一个大新闻。公司宣布自己… 来源The Information编译厚势摘要即使是近 10 年后Waymo 仍远没有实现真正的 L4即使是在相对简单的郊区环境下。「全自动驾驶的汽车来了」去年 11 月Waymo 搞了一个大新闻。公司宣布自己成为世界上第一家没有给汽车安排安全员的自动驾驶公司而这些汽车正跑在真正的公开道路上。Waymo 发布了一个宣传视频名字叫「Waymo 的全自动驾驶就在这里」视频播放量YouTube已经达到 120 万次。视频里方向盘后面并没有人。这是一个重要里程碑。因为自动驾驶领域将第四级L4 级自动驾驶视为全行业终极目标它意味着汽车完全能自行驾驶无需人类坐在驾驶位。Waymo 后来表示将在 2018 年晚些时候向凤凰城郊区居民推出无人驾驶出租车服务。然而乐观情绪在很大程度上源于公司自己释放的积极信号而这不过是事情的一面。钱德勒位于亚利桑那州凤凰城郊区。这里道路通常平坦、笔直交通也不那么繁忙是理想的自动驾驶技术试验场所。Lisa Hargis 上班的地方距离 Waymo 车库仅一步之遥。但就在两周前她差点撞上了 Waymo 原型车。在穿越凤凰城总部附近的一个 T 型交叉路口时右转的 Waymo 原型车突然停了下来Hargis 被困在中途没办法左转这让她很恼火。「快走!」 她愤怒地喊道。其他跟在后面的车也停下了下来「急得我想杀人」她说。五位熟悉这类情况的知情人士表示交叉路口的犹豫不决仅仅是 Waymo 自动驾驶技术诸多缺陷之一。这些原型车还会突然动起来或者停下来很突兀十几位经常碰到原型车的当地居民抱怨道。而那些安全驾驶员ーー坐在驾驶座上的人ーー经常不得不控制好方向盘以避免碰撞或潜在不安全情况。是的你没看错实际上大部分测试车辆仍然使用了安全人员。知情人士透露通常情况下没有安全人员的无人车只会出现在一些较小规模的居民区那里的交通并不繁忙。而且车辆仍然会受到远程操作员的密切监控在车遇到问题时提供帮助。(虽然 Waymo 美其名曰「监护人」而且在公开声明中Waymo 也没有透露无人驾驶测试也有条件限制。比如进入快速公路时车辆不能进行无保护左转车辆需要避开所有行人和车辆——编者。「这是超级控制的。」一位参与测试的人士表示。虽然 Waymo 测试工作已经取得了进展但通常都远离高流量区域。除此之外还有很多其他问题。搞不定不受保护的左转并入流量大的车流也会存在问题特别是在高速公路上。有时原型车也不了解基本的道路信号比如并入高速公路时信号灯会对车速提出要求。问题列表最大的难题是如何应对驾驶文明的重要组成部分不遵守交通规则的行人和人类司机的行为比如超速、违法转向、开车发短信等。为了避免撞车算法会极其谨慎也就是说系统往往花的时间比人类长得多中途可能有许多突然的停车。在防止汽车变成马路杀手的同时无人驾驶汽车也构成了另一种威胁它们可能直接把我们急死。4 月推特的一段视频显示了一辆 Waymo 汽车如何费了九牛二虎之力才进入一条高速公路。这辆经过改装的克莱斯勒小卡车发出信号减速之后如爬行般缓慢行驶然后看起来像是一个慌张的青少年在驾驶笨拙地径直穿过出口匝道驶离了公路。Waymo 的车通常被设计成精确地遵循每一条道路规则。遇到停车信号车辆至少停留三秒钟而且转弯前会打转向灯。就像一位学生司机「但它是最好的学生驾驶员。」结果为了对这些情况作出反应原型车有时会以出乎人类司机意料的方式突然停下来但会导致人类司机经常追尾 Waymo 的车这也正是 Uber 认为太过谨慎也会带来安全问题的原因之一。据一位参与 Waymo 项目的人透露大家也曾争论过系统是否应该模仿一个典型人类司机驾驶习惯他们并不会严格遵守每一个规则但是研究小组最后决定「一个人怎么做并不重要我们需要模仿一位完美的驾驶员操作。」但事实上一些公司也私下承认完美无缺的驾驶可能不现实。「如果希望拥有无人驾驶的未来那么我们必须接受这样的观点机器人驾驶员并不需要完美无缺只需要比我们更好。」一位 Waymo 工作的资深人士表示。据摩根斯坦利预测Waymo 价值 1750 亿美元部分原因自动出租车服务可以带来数百亿美元的收入。目前关于凤凰城郊区的计程车服务的消息并不多。公司拥有 400 名左右的「早期骑手」(early riders)——也就是那些每天被从家里接去工作或学习的居民或者被送到医院的居民。这些骑手已经签署了保密协议不能在没有 Waymo 的监督下向媒体发声。不过外媒 The Information 采访了一些经常遇到原型车的当地居民他们在 Waymo 附近的办公室工作比如药房、百事可乐果汁分销中心等。虽然有的人对车辆并没有抱怨但在附近工作的十几个人都说出了同样的三个字:「我讨厌他们。」April Cusick 和 Hargis 在同一个办公室工作。她说只要在 East Fairview 大街相反方向行驶时遇到 Waymo她就会感到不安。这是一条双车道的双向公路没有车道标记。她说原型车经常在宽阔的道路中央驾驶而且不会转向右边直到你靠近它。她说但太靠近了会让自己感觉不安。另外这位女士和其他工作人员也有过类似前文提到的经历跟在交叉路口左转时停下的 Waymo 车后一等就是几分钟。这个 T 型交叉口没有红绿灯车速限制为每小时 45 英里。而且在繁忙时段Waymo 似乎难以找到合适的空隙转向虽然对于人类驾驶员来说这个问题并不难解决。 Robbie Monreal 是附近一家商业管道销售商的销售代表他表示已经受够了这些无人车午餐时间只有一个小时但他不得不在等待上浪费宝贵时间。而且当他发现自己是跟在一辆 Waymo 无人车后时他已经违法绕过它了。「我已经厌倦这些车在附近转悠了。」如今安全人员有时候并不需要接管车辆以避免险情。随着时间的推移Waymo 的驾驶变得更加平稳。比如灵活快速地绕过路上的障碍物更善于处理「两个左转」指示亦即两个相邻车道同时左转此时往往很难预测原型车旁的人类司机驾驶轨迹。而且除了汇入交通高峰期车流存在问题以外这个时候系统通常选择成保守模式系统基本上已经掌握了高速公路上的驾驶技巧。然而即使 Waymo 能在凤凰城东南部郊区实现自主驾驶在这个背景下开发的系统能否移植到其他地区比如旧金山湾区仍然是个问题。比如为了帮助原型车导航Waymo 花了很多时间绘制该地区街道的高精地图也在一些地方比如帕洛阿尔托和洛斯阿尔托斯测试了原型车为车队的启动做准备。 为了帮助汽车适应不同地形和驾驶习惯他们必须对系统进行大量的定制和重复测试。一位景驰员工表示适应其他驾驶环境例如市区驾驶需要进行不同程度的改善工作。虽然 Waymo 已经收集了大量数据来训练人工智能模型来预测个别行人但是如果他们决定解决城市驾驶问题仍然不得不面对人群问题而他们现有的人工智能模型可能并不够用。然而改变一个模型并不是一个简单的任务。Waymo 必须重新标记数十万或数百万张图片可能还要加强计算机硬件规格甚至可能需要改装汽车以便在一个庞大的车队中增加额外的传感器。Waymo 以及其他自动驾驶公司员工表示Waymo 的技术确实领先一步因为它拥有丰富的公共道路测试经验。这一观点也确实推动了 Waymo 的估值。但是优先考虑郊区驾驶环境虽然帮助公司赢得了时间、加速了生产和结果落地但并没有帮助公司解决真正棘手的问题。Waymo 在凤凰城的经历已经表明取代人类司机的全自动驾驶汽车距离我们还有许多年即使是在相对简单的环境中无论是何种程度的取代。虽然老牌汽车制造商以及新造车势力都在不断地进步但这场竞赛的进展并没有距离起点多远。未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。  如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”