2018年09月25日

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无人驾驶离我们真的很近了吗?

    伴随着AI(Artificial Intelligence 人工智能)的热度,无人驾驶的炒作也越来越厉害。试问一句:“无人驾驶离我们真的很近了吗?”

    实验室概念的“无人驾驶”现在已经比较成熟了,但是“无人驾驶的社会化应用”离我们还很远。以下列举几个“无人驾驶社会化应用”必须解决的前提条件。

   一、 法律责任问题

   “无人驾驶”出现事故谁来定责?谁来赔偿?谁来兜底?

    无人驾驶车辆发生事故可能受到“路况、通讯设备硬件、软件系统、网络延时、AI模式选择”等多种因素影响,责任界定非常复杂。

    必须具备准入授权部门、车企、电信运营商、保险部门、交管部门、强大且具公信力的国家或第三方鉴定部门,同步到位;并完善相关法律,对于责任划分各方达成一致,“无人驾驶”才具备法律方面的可行性。

    而许多组织筹备工作要建立在技术成熟的基础上,技术成熟+法律完善,这个过程,我给20年,敢说够吗


    二、德问题

    AI的模式可以调整,计算的深度和资源的耗费成正比。计算的深度越深,发生事故的概率越小。

    人工驾驶事故的发生为偶发随机事件,不管概率为万分之一还是百万分之一,人们都可以接受。但是,当“无人驾驶”事故发生的概率可以人为调整时,谁来确定这个概率是合理的?不管确定一个什么样的概率,都意味着生命的价值从此可以用成本来衡量。

    这将引发对生命与金钱价值的探讨。


    三、能源问题

    2016年的AlphaGo下一盘棋用电可能为840度电。

    2016年战胜李世石的那只阿尔法狗,拥有1202个CPU,176个GPU,按照每个CPU的功率为100W,每个GPU的功率为200W进行粗略计算,那么:

   1202*100+176*200=173,000W=173,000J/sec

    比赛时长以5个小时进行计算,阿尔法狗的总能耗约达:

   173,000J/sec*5hr*3,600sec/hr≈3,000MJ≈3000*0.28度电/千瓦时≈840度电


    而一个成年人每天所消耗的能量大约为2500kCal(大卡),换算成J(焦耳)有:

    2500kCal*4,184J/kCal≈10MJ

    大约300倍!!“阿尔法狗”在棋艺上赢了,在能耗上却是输了一筹!

    目前摩尔定律已逐渐失效,硅芯片技术已接近物理极限。受能源限制,在技术没有重大突破之前,无人驾驶只适合做某种特定环境下的辅助选项。并不能完全替代人工驾驶。


    四、硬件投入问题

    无人驾驶需要大量的实时计算。

    我们都知道,仅仅围棋的可能变化,比已知宇宙中的原子总数还要多。如果在无限制的道路行驶,周边环境(车辆及其他生物)的复杂变化,足以让计算机崩溃。

    因此,初期无人驾驶,很可能是在半封闭式道路实现,且只准同为无人驾驶的车辆进入。而相应的“道路、设备、网络、数据中心”等,投入巨大。在技术没有颠覆性突破的几十年内(量子技术、纳米技术、新材料、新能源……),无人驾驶所需的外部环境,很难有大的拓展。

    可以推断,在技术成熟之后,建设实验性质的半封闭无人驾驶道路,只具备象征意义。要走向普及,还很遥远。

    从空间的可能性来看,无人驾驶的未来 —— 不在地面,而在天空。



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                                                                                                    (  张伟  )



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