完全自动驾驶？特斯拉的“新故事”只是听起来很美

特斯拉的逻辑是，人类多数情况下是靠眼睛来识别物体的，所以用深度神经网络监测摄像头的画面也能达到这个效果。可实际上，当前存在的深度神经网络只不过是对人类视觉系统的大致模仿。人的视觉系统经过几百万年的进化，对许多事物都非常敏感，今天的路标、信号灯、人行道等交通设施其实都是根据人类的视觉特点设计的，人工智能不过是模仿，实际上不具备相同的敏感性。

另外深度学习的局限性注定它需要海量的训练数据，但如今的路况多变复杂，不管如何学习，也总会出现意想不到的状况，偏偏深度学习系统又缺乏人类具备的灵活应变能力，这种能力不是靠数据就能堆出来的。

这种能力的缺乏的最直观体现就是从前的自动驾驶在实践过程中也事故频出。马斯克在世界人工智能大会上对自动驾驶表决心之后，亚利桑那州的公路上一辆黑色的特斯拉Model S就撞上了警车与救护车，当时驾驶员使用的是特斯拉Autopilo系统。

而这只是特斯拉自动驾驶导致的众多交通事故中的一起。Autopilo也因此招致许多监管机构的批评，虽然马斯克极力解释，但外界并不买账，反而担心特斯拉关于“长时间无人干预自动驾驶”的宣传会让驾驶者过度依赖自动驾驶系统，忽略控制车辆的义务，造成更加严重的后果。

在人工智能领域，“最后一公里”的问题往往需要的解决时间也是最长的。 即使L5的基本功能都得以满足，可一旦出了测试道路，能否应付复杂路况仍有很大的不确定性。更重要的是自动驾驶的普及不是只满足技术要求就可以了，它还涉及到其他层面的问题。

在L2级别，驾驶员被要求为驾驶行为负责，但在更高的L3级别却还没有明确详细的法律条文。而在L5级别，驾驶员则不需要为事故承担任何责任，那么制造这类汽车的公司要承担何种责任？保险公司又该承担什么责任？现在都没有明确的法律规定，完全自动驾驶技术在此种情况下想要普及，时机显然还不成熟。

当然，也会有一些人推崇完全自动驾驶技术。 这也许是出于人类对新鲜事物本能的兴趣，或是出于特斯拉强有力的宣传。这些人可能会认为相比于人的失误，自动驾驶系统会犯错误的几率更小，驾驶会更加安全，人们也将得到更好的体验。

不能否认人类驾驶确实存在许多不确定因素，但是并没有证据表明自动驾驶的失误几率小于人类驾驶。更何况即使人类会犯错误，也不会像今年6月那辆特斯拉Model 3那样“失去理智”地撞向已经侧翻的白色卡车。

从心理层面来看，我们能接受自己的主观行为导致的后果，但把自己的安全交给自动驾驶系统支配，最后被动地承担后果，许多人恐怕无法接受。而且目前深度学习算法在道路上的安全性确实比不上人工驾驶，车路协同等方面也处于起步阶段。说到底，多数人现在都不会觉得完全自动驾驶特别靠谱。

总的来说，特斯拉和马斯克表现出的自信更多是为了让资本市场相信特斯拉的技术实力，从而愿意为特斯拉买单。 马斯克勇于突破的精神值得赞许，但这并不妨碍他是个精明的商人，特斯拉给人一种“先锋、技术流”的感觉，但作为企业本质上也需要盈利，从这个角度来看，完全自动驾驶也相当于助他们达成目标的新故事。

不过这个故事中不真实的比例貌似有些多，而这种故事的真正听众应该是消费者。要赢得消费者的信任，特斯拉还是真实一些的好，毕竟从前的教训历历在目，资本和市场也相当敏感，不会仅仅因为故事动听就重拾信心。

这样看来，特斯拉在完全自动驾驶方面的步子迈得有点大，需要收敛一些，脚踏实地前进，而这也需要一个漫长的过程。

（编辑：拼字网 - 核心网）

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