自动驾驶正在驶向“封闭”

技术落地的荆棘之路必须遵循一些客观规律，并不依赖于任何利益相关方的口碑。

比如自动驾驶行业，大约5年前，从业者普遍预测2020年有望成为自动驾驶的拐点，但直到今天，大部分人距离自动驾驶还很遥远。

不久前，李彦宏再次预测，自动驾驶五年后将全面商用，拥堵情况将大大缓解，无需限购。

对此我持悲观态度。任何想要彻底改造现有社交网络的新技术，都涉及到技术之外的一系列未知因素。没有完成，就是没有完成，甚至可能根本就没有完成。

但是我们应该对自动驾驶完全悲观吗？当然不是，只是在某些人看来，至少在短时间内，自动驾驶要想真正大规模落地，需要一些固定的边界条件。

核心关键词是:封闭。

你什么意思？

《五月花》

先说海。

几个月前，Venture Beat报道称，IBM和一家英国非营利组织正计划开发一种自动驾驶船，它和1620年改变历史的那艘船一样，也被称为“五月花”。

从商业角度来说，海洋自动驾驶有很大的好处。此时此刻，海上航行的货船有9万多艘，与船员相关的费用约占总费用的30%。自动驾驶可以大大降低这些成本，优化内部空间，进一步降低成本，还能像自动驾驶车企经常宣扬的那样“降低事故率”。

更重要的是，从技术角度来看，相对于城市交通的复杂环境——以及由此带来的算法麻烦，大海几乎是一个广袤的封闭空间，对AI的要求相对“宽松”，可以让计算负荷直线下降。从某种意义上说，海洋自动驾驶更接近飞机的自动巡航。

虽然这件事发生在海上，但似乎印证了陆地上的一个观点:至少在可预见的未来，自动驾驶汽车只能在“封闭空间”内行驶。

道理其实不难理解。

让单车完全自主并不难，但自动驾驶(至少是科技巨头渲染的那种自动驾驶)的本质是大规模解决交通组织和系统问题，这个系统在现阶段只能是封闭的。

因为所谓的人工智能本质上是通过统计的方法来增加预测的准确性，这是基于以往经验的总结，但是在现实的交通系统中，各种事故都是随机分布的。

科学作家万伟刚曾在他的文章中写道:“当你开车时，你不是简单地用方向盘控制油门和刹车。你很聪明。你要看交通信号，你要看路边的各种标志，你要判断路上有什么。如果前方路上有一只小鸭慢慢走，你要踩刹车；但是如果是一只鸟，你可以想象当车经过的时候它会飞走，你就不用减速了。如果路上有塑料袋，可以直接碾压；但如果是石头，你就得绕着它走。你对路况有很深的了解。这个理解跟你的生活经历和你平时积累的经验有关。最起码，你得知道什么是塑料袋，什么是石头——而汽车不知道。"

《AI版电车》

毕竟，机器无法预测完全脱离其经验的事故。

所以在一些人看来，自动驾驶要想在“开放的道路”上行驶，就必须匹配“开放的AI”，也就是某种程度上的“通用AI”。但是到目前为止，AI一直被锁在一个固定的知识里，在稍微穿越领域的瞬间，它一直表现得像个婴儿。

DeepMind创始人哈萨比斯曾表示，深度学习只是解决通用AI的一部分:“大脑是一个集成的系统，但大脑的不同部分负责不同的任务。海马负责情景记忆，前额叶皮层负责控制，等等。你可以把现在的深度学习想象成大脑中相当于感觉皮层的东西:视觉皮层或者听觉皮层。然而，真正的智能远不止于此。你必须把它重新组合成更高层次的思维和符号推理。”

这条路还有很长的路要走，在悲观主义者看来，可能会让自动驾驶望尘莫及。

当然，悲观主义者往往是对的，乐观主义者往往是成功的，你可能会说这些困难在未来终将被克服。

也许吧，但不可否认的是，自动驾驶和城市的关系需要循序渐进。

我愿意相信，未来五年，自动驾驶会在固定线路公交、无人配送、园区微循环等简单封闭场景中走向成熟。

但是，要进一步发展，通过道路改造，把更广阔的驾驶场景变成一个封闭的系统，并不是那么容易的事情(这样就可以把AI的计算能力和现实问题匹配起来，实现真正的“车路协同”)，主导者必然是政府，所以从某种意义上说，自动驾驶与其说是一个技术问题，不如说是一个城市治理的问题。

既然是治理问题，那么下一个问题就来了。如果自动驾驶严重依赖基础设施，双方的关系很可能是“互相等待”而不是“互相促进”，因为背后存在巨大的成本问题——毕竟不是所有人都相信自动驾驶是一项需要普及的技术。

那么自动驾驶未来将走向何方？它也是一个“AI版的电车”，或许是其他现在超出人们想象的系统。

但总会在某种程度上与现有的交通系统融合。因为新技术只要破茧而出，往往就没有回头路了。这个世界上所有有能力的国家和企业，都已经聚集在自动驾驶的漫长赛道上。

以中国为例。无论未来自动驾驶走向何方，中国自动驾驶的创新能力都在逐步提升。据天眼查专业版专利数据显示，据不完全统计，中国“自动驾驶”或“无人驾驶”相关专利超过12000件，其中2019年新申请专利超过3000件。

好吧，技术在进步，这可能意味着自动驾驶正在加速走向“封闭”。它可能没有从业者宣扬的那么美好，但也是有意义的，正如一位学者所说:“即使新的技术发明有49%是问题，它也带来了51%的收益。不同的是，这2%很少，但人类需要这个。所以，即使新发明带来的好处只比问题多一点点，这也是人类进步的动力。”

我们只能选择相信这一点。

技术落地的荆棘之路必须遵循一些客观规律，并不依赖于任何利益相关方的口碑。

比如自动驾驶行业，大约5年前，从业者普遍预测2020年有望成为自动驾驶的拐点，但直到今天，大部分人距离自动驾驶还很遥远。

不久前，李彦宏再次预测，自动驾驶五年后将全面商用，拥堵情况将大大缓解，无需限购。

对此我持悲观态度。任何想要彻底改造现有社交网络的新技术，都涉及到技术之外的一系列未知因素。如果它没有完成，它就没有完成，或者夏娃……可能根本完成不了。

但是我们应该对自动驾驶完全悲观吗？当然不是，只是在某些人看来，至少在短时间内，自动驾驶要想真正大规模落地，需要一些固定的边界条件。

核心关键词是:封闭。

你什么意思？

《五月花》

先说海。

几个月前，Venture Beat报道称，IBM和一家英国非营利组织正计划开发一种自动驾驶船，它和1620年改变历史的那艘船一样，也被称为“五月花”。

从商业角度来说，海洋自动驾驶有很大的好处。此时此刻，海上航行的货船有9万多艘，与船员相关的费用约占总费用的30%。自动驾驶可以大大降低这些成本，优化内部空间，进一步降低成本，还能像自动驾驶车企经常宣扬的那样“降低事故率”。

更重要的是，从技术角度来看，相对于城市交通的复杂环境——以及由此带来的算法麻烦，大海几乎是一个广袤的封闭空间，对AI的要求相对“宽松”，可以让计算负荷直线下降。从某种意义上说，海洋自动驾驶更接近飞机的自动巡航。

虽然这件事发生在海上，但似乎印证了陆地上的一个观点:至少在可预见的未来，自动驾驶汽车只能在“封闭空间”内行驶。

道理其实不难理解。

让单车完全自主并不难，但自动驾驶(至少是科技巨头渲染的那种自动驾驶)的本质是大规模解决交通组织和系统问题，这个系统在现阶段只能是封闭的。

因为所谓的人工智能本质上是通过统计的方法来增加预测的准确性，这是基于以往经验的总结，但是在现实的交通系统中，各种事故都是随机分布的。

科学作家万伟刚曾在他的文章中写道:“当你开车时，你不是简单地用方向盘控制油门和刹车。你很聪明。你要看交通信号，你要看路边的各种标志，你要判断路上有什么。如果前方路上有一只小鸭慢慢走，你要踩刹车；但是如果是一只鸟，你可以想象当车经过的时候它会飞走，你就不用减速了。如果路上有塑料袋，可以直接碾压；但如果是石头，你就得绕着它走。你对路况有很深的了解。这个理解跟你的生活经历和你平时积累的经验有关。最起码，你得知道什么是塑料袋，什么是石头——而汽车不知道。"

《AI版电车》

毕竟，机器无法预测完全脱离其经验的事故。

所以在一些人看来，自动驾驶要想在“开放的道路”上行驶，就必须匹配“开放的AI”，也就是某种程度上的“通用AI”。但是到目前为止，AI一直被锁在一个固定的知识里，在稍微穿越领域的瞬间，它一直表现得像个婴儿。

DeepMind创始人哈萨比斯曾表示，深度学习只是解决通用AI的一部分:“大脑是一个集成的系统，但大脑的不同部分负责不同的任务。海马负责情景记忆，前额叶皮层负责控制，等等。你可以把现在的深度学习想象成大脑中相当于感觉皮层的东西:视觉皮层或者听觉皮层。然而，真正的智能远不止于此。你必须把它重新组合成更高层次的思维和符号推理。”

这条路还有很长的路要走，在悲观主义者看来，可能会让自动驾驶望尘莫及。

当然，悲观主义者往往是对的，乐观主义者往往是成功的，你可能会说这些困难在未来终将被克服。

也许吧，但不可否认的是，自动驾驶和城市的关系需要循序渐进。

我愿意相信，未来五年，自动驾驶会在固定线路公交、无人配送、园区微循环等简单封闭场景中走向成熟。

但是，要进一步发展，通过道路改造，把更广阔的驾驶场景变成一个封闭的系统，并不是那么容易的事情(这样就可以把AI的计算能力和现实问题匹配起来，实现真正的“车路协同”)，主导者必然是政府，所以从某种意义上说，自动驾驶与其说是一个技术问题，不如说是一个城市治理的问题。

既然是治理问题，那么下一个问题就来了。如果自动驾驶严重依赖基础设施，双方的关系很可能是“互相等待”而不是“互相促进”，因为背后存在巨大的成本问题——毕竟不是所有人都相信自动驾驶是一项需要普及的技术。

那么自动驾驶未来将走向何方？它也是一个“AI版的电车”，或许是其他现在超出人们想象的系统。

但总会在某种程度上与现有的交通系统融合。因为新技术只要破茧而出，往往就没有回头路了。这个世界上所有有能力的国家和企业，都已经聚集在自动驾驶的漫长赛道上。

以中国为例。无论未来自动驾驶走向何方，中国自动驾驶的创新能力都在逐步提升。据天眼查专业版专利数据显示，据不完全统计，中国“自动驾驶”或“无人驾驶”相关专利超过12000件，其中2019年新申请专利超过3000件。

好吧，技术在进步，这可能意味着自动驾驶正在加速走向“封闭”。它可能没有从业者宣扬的那么美好，但也是有意义的，正如一位学者所说:“即使新的技术发明有49%是问题，它也带来了51%的收益。不同的是，这2%很少，但人类需要这个。所以，即使新发明带来的好处只比问题多一点点，这也是人类进步的动力。”

我们只能选择相信这一点。

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