近日，上海車展維權、廣州一輛特斯拉撞到水泥隔離墻后致一人死亡等事件，一時間將特斯拉推向輿論的風口浪尖。27日，“江蘇一特斯拉沖進包子店”的話題又沖上微博熱搜。無獨有偶，最近在美國，也發生了一起特斯拉汽車撞車事故，造成兩人死亡的悲劇。無論原因如何，沉痛之余，幾起事件都引發了人們對當今自動駕駛技術的質疑和爭論：它的安全性如何，需要駕駛員多大的關注？未來還能買自動駕駛汽車嗎？澳大利亞《對話》雜志近日發表的文章認為，盡管實現更高水平自動化所需的技術正在迅速發展，但生產一輛無需駕駛員投入關注就能安全、合法地行駛整個旅途的汽車，仍然是一個巨大挑戰。在它們能夠安全地進入市場之前，必須克服3個關鍵障礙：技術、法規和公眾接受度。首先，要了解什么是“自動駕駛”技術。自動駕駛汽車的技術有6個級別，從0級“無自動化”，即沒有自動駕駛功能的傳統車輛，到5級“完全自動化”，即能夠獨立完成人類駕駛員所能完成的任何事情的車輛。目前市場上的大多數自動駕駛汽車操作都需要人工干預。例如1級車輛“駕駛員輔助”，保持車輛在車道上或控制其速度，或2級車輛“部分自動化”，駕駛員必須隨時進行轉向和控制速度。3級車輛擁有更多的自主性，汽車可自行作出一些決定。但如果系統無法駕駛，司機仍必須保持警惕并進行車輛控制。4級和5級的車輛自動化級別更高，人類駕駛員不一定會參與駕駛任務。這兩個級別的車輛能夠轉向、制動、加速、監控車輛和道路以及響應事件，確定何時變道、轉彎和使用信號。但4級車輛行駛地點和時間有限。5級則代表了真正意義上的自動駕駛汽車，它可以在任何時間、任何地點行駛，類似于人類駕駛。然而，從第4級到第5級的過渡比其他級別之間的過渡困難更大，可能需要數年才能實現。自動駕駛軟件是高度自動化車輛區別于其他車輛的關鍵特征。該軟件基于機器學習算法和深度學習神經網絡，其中包括數百萬個模擬人類大腦的虛擬神經元。
神經網絡需要接受訓練，通過使用來自實際駕駛條件的數百萬個視頻和圖像的例子，學習對物體進行識別和分類。數據越多樣化、越有代表性，神經網絡就越能更好地識別和應對不同的情況。訓練神經網絡有點像在過馬路時牽著孩子的手，教他們通過不斷經歷、反復訓練來耐心學習。
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來源：科技日報
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