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  • 1 # 許昌李師傅

    現在無人駕駛,還不成熟。等到成熟的時候,絕對是一個趨勢。,也絕對路面會更通暢。司機這個詞兒終究將會是一個過去。

  • 2 # 使用者8458317251578

    無人駕駛的到來,只會讓道路交通更順暢不會給馬路添堵。因為智慧機器只認程式設計師,程式設計師的指令就是智慧機器的聖旨。守規則必然有序,有序必然順暢。不守規則,必然無序,無序必亂,亂必添堵。那麼無人駕駛證汽車更懂得遵守交通規則,在遵守交通規則方面,要比人靠譜的多,比如:它不會疲勞駕駛,它不會耍小脾氣開鬥氣車,它不會和別人賽車,它不會酒駕,毒駕,它不會厭世衝進人群,它不會一邊開車一邊打情罵俏,它絕對不會闖紅燈,它絕對不會別你的車,它不會加塞,它不會隨意變道,在交通訊號燈熄滅時,它們會有序交錯透過路口,它們不會像我們一樣擠作一團,誰也走不了......

    99.9999%的可靠性,以及超越人類水平的感知能力,極其靈敏的感測系統,高速的整合和處理系統,深度學習系統,這些方面都勝過所有的司機,老司機。

    無人駕駛汽車如此不折不扣的遵守交通法規,安全又可靠,這隻會讓道路交通更加有序而順暢,何來添堵?也許有一天,開車上路必須由無人駕駛系統駕駛汽車,我們這些新司機老司機開車上路反倒是違法的。這不是危言聳聽,無人駕駛系統非常成熟時會實施的,這只是個時間問題。那時,我們廣大的車迷只能到荒效野外去撒野玩車了。

  • 3 # 車友心經

    這個問題是個偽命題。因為:

    1.無人駕駛距離真正大面積推廣還有很長的路要走,國外巨頭近期紛紛表示,無人駕駛技術太難了,或許永遠都不可能投入運營。

    2.即便是無人駕駛投入運營,也僅僅會在固定的區域內推廣,一是相對封閉的環境,二是在該環境中執行的車輛都是無人駕駛車輛,無法實現混行。

    3.無人駕駛短期內僅僅會在港口、礦區等環境得到使用,高速上的無人駕駛車輛運輸也限於列隊行車,距離全面的無人駕駛時代,很有很長時間。

    綜上所述,L5級別的無人駕駛還不成熟,相關法規尚不健全,也沒有跡象會在近期放開。無人駕駛短期內不會對人們的出行造成影響,更不存在給馬路添堵。

  • 4 # 使用者104746258265

    【全自動駕駛無人車⑩】

    【出發點】無人車的出發點?難不成把自駕族均視為酒駕者、神志恍惚者、老幼病患者、長加夜班者、失戀衝動者、鬥毆搶劫者?如是這些判斷,那就是天大的誤判了!其實,絕大多數自駕族均是有著健全的生理、心理、視力的正常人,均是有著自我掌控能力的人,均是有著能獨立操控車內變速、油門、剎車等功能的駕馭者。他們在交警或智慧紅綠燈有條不紊的指揮下,安全的較為順暢地行駛。他們在幾十年的長期行駛過程中,難免有輕微的微磕微碰,總體來說,人和車都保持著安康和完好的狀況。那些酒駕者、神志恍惚者、老幼病患者、長加夜班者、失戀衝動者、鬥毆搶劫者等只不過是全體自駕族中極其少數內的一小撮,自動駕駛技術僅僅為了這一小撮的肆意妄為,搞出如此的大投入、大動作,值不值得?客氣點說,八個字:“有待觀察、有待商榷”。

    【關注車還是關注人】科技應把有限的資金,關注人的大健康,用於對人大健康的科技研發。再把這種科技結合進人、車、路的測試,這符合以人為中心的理念,首先測試人,在道路上則是測試自駕族人群,測檢有無酒駕者、神志恍惚者、長加夜班者、失戀衝動者、鬥毆搶劫者等,把他們挑選出來,令其靠邊等等處理。這也是為他們的健康著想,是十分人性化的交通管理。其次是測試車輛,包括它們所有的主、零部件,是否已到耗損的臨界期,有問題部件,立即責令靠邊等待修復更換處理。再其次是測路,如果探頭髮現有障礙或堆物,路面有坑坑窪窪,有指引標誌不全或損壞,立即要求相關部門進行搶修,同時類簡訊的告知和提醒附近經過的車輛。總之,人的安全是第一位的,關心人的健康應是首位項。僅僅為自動駕駛而無人車,僅僅為了無人車的新鮮好玩而自動駕駛,是目中無人,是視人為無物的一種表現。僅僅是為搶佔自動駕駛的風口,迅速變性為這一好似巨大利益風口中的一隻飛豬,共享單車就是一個最近的鮮活的前車之鑑。

    【超前】今年頻頻亮相空中白宮、空中克里姆林宮嗎?它們號稱是空中最安全的總統座駕,也沒敢脫離由人控制的駕駛系統;全世界最繁忙的機場,大約每半分鐘起降一架次,比之道路上的車輛,當中的空隙和時隙好大呀!它們都不敢問鼎自動駕駛,道路上滿滿當當行駛著的車輛,不能遠方,只能低頭手機吟詩,如此窄小的間隙和時隙,著什麼急呢?

    更何況,阿拉的一線城市,不明飛行線具多,還處於一種發展中的急速提升中的城市,鐳射雷達、智慧感測器對它們又能有什麼反想呢?能識別它們是什麼古怪的天外來線?所以,我打出兩字【超前】。

    【永不疲倦】電腦、網際網路、車聯網、5G網,包括它們的所有軟硬體,永遠是勤勤懇懇的全球勞模,永遠任勞任怨,永不疲倦嗎?撇開林林種種的網路能否標準一致的協同互聯不說,去它們相關的財務報表看看,每個軟硬體均有各自的殘損臨界期,財務人員務必要給出折損報告,並給出更換的時間,預留出更換所需的資金。如果財務不做好此項工作,以為科技的軟硬體是不知疲倦、無需保養,等待他的就是炒魷的命運。

    【GOOGLE一個“難”字了得】AlphaGo把圍棋下到極致,有人發現新大陸地驚呼,人工智慧佔勝了人類。其實,這種驚訝來得太晚了,也感悟得太過遲鈍了。一開始我就舉例:菜刀在切菜上勝過人手,從來沒有大呼小叫。1+1=2不奇怪,1111乘上1212,再除以2121,乘以2018,人要算上好多時,還極有可能是錯的,計算器把這些數字一一打上,結果立馬出來了,也沒聽有人奔向街頭,一傳十,十傳百地驚呼:計算器戰勝人類了。AlphaGo再怎麼深度學習,它只能是縱向項,極其單純地把圍棋下到極致,讓它同時再下個象棋,它立馬就抓瞎了。自動駕駛不同於下圍棋,它是要把人類會的,相關的行業,相關的領域,一個都不能拉下的搞定到極致,不僅要在同一時刻,下精圍棋(鐳射雷達),還要下穩象棋(智慧感測),更要下準跳棋(高精地圖),最要下狠軍棋(5G基站及傳輸)等等等等;正如監督者要被監督那樣,感測器也要被感測監督,不僅要監控全車的硬體包括車輪、機油等完好的狀況,還要監控電腦和網路系統的軟體狀況,不僅要監控車外的人、路、車,還要監控車內人的動向。這是一盤包羅永珍的巨大棋局,一著不慎,勢必是滿盤皆輸。正因為如此,GOOGLE吐出了一個難字,這是它自身經深度學習後得出的結論,執意要做下去,這盤棋輸掉的機率是很大的,AlphaGo也幫不了忙。舉個微小的例子,車內的網路連線及介面,如不進行定期的清潔、保養和維護,就象辦公的、家庭的電腦那樣,一大早起床,準備上路一開機,居然沒有顯示,沒有螢幕,這麼個自動駕駛系統,就要被哪怕是一根線的這根稻草所壓垮,遭遇了大災難。

    【上帝生產線】人類據說是由上帝創造出來的,神經系統、心腦系統、骨胳系統、動靜脈血管系統、面板系統、內臟系統、眼耳喉鼻嘴乃至手腳、生理系統、心理系統等等,均是上帝不可思議的非凡創造,而且是自動生產線的大批次地創造,就象綠水青山那樣,就象五穀雜糧那樣,人類有必要與上帝比拼這麼個自動生產線嗎?有必要耗費巨大的“無底洞”的財力,去研發一粒米、一片葉子、一滴水產能的生產線嗎?去克隆一根腦神經、一根毛細血管、一根骨胳的產能生產線嗎?就好比空氣和水到處都有,人類不會愚蠢到山寨上帝的智慧,去研發空氣和水的生產線,人類要純淨的空氣和水,只要取自現有的空氣和水,經層層過濾後即能得到。人類只要迴歸自然和天然的本源,經過生育就能誕生出千秋萬代的子子孫孫。自動駕駛再怎麼智慧,也比不過大自然天然贈與人類自身的全套系統,這裡意指絕大多數的正常人,排除掉酒駕者、神志恍惚者、老幼病患者、長加夜班者、失戀衝動者、鬥毆搶劫者等。

    【縱向與橫向】人工智慧只有縱向開發,象AlphaGo那樣,單項的有深度地把圍棋下到極致,適度進行安全前提下的橫向開發,讓科技機器去做人類難以做到的危險性很大的事情,這才能算得上名符其實的人工智慧。智慧家居、智慧冰箱、智慧掃地機,汽車生產線的智慧裝配手臂,均是如此這般,屬縱向深度的智慧開發。過頭的橫向開發,會導致什麼結果,AlphaGo下完圍棋,能站起來拍拍真人的肩膀,憤怒時會對人拳腳相加;智慧家居不高興時,會把家居的環境傳到雲端,給犯罪偷盜埋下隱患;智慧冰箱橫向到無所不能,冰箱食物滿溢位,智慧冰箱來起情緒,會把食物偷送出去,甚或送給隔壁老王;智慧掃地機工作煩悶,橫向擴充套件了深學功能,會玩笑般地把垃圾倒進熟睡中老人幼孩的嘴裡;裝配線上的智慧機械臂,橫向智慧過頭開發,閒來時會耍脾氣,輪起臂膀尋釁滋事,狂揍身邊悉心維護的工作人員。這就是霍金預言的人工智慧殺害人類的災難性愚蠢的智慧開發。那麼,自動駕駛如此繁複眾多功能的橫向智慧開發,搞得過度過頭,會不會成為人類出行命運共同體的一種殺手鐧的災難?小結:最安全、最人文、最智慧的人工智慧,是縱向的開發,是一對一的功能的完成,就象手機那樣,是人類身邊最安靜的口袋“美男子”,哪怕是智慧主持人,智慧運動員,均是一對一項的完成,主持人只能會主持,跑百米跨欄的只能會跑跨欄,什麼都會勢必給人類帶來無盡的麻煩,甚至造成無可估量的人禍。所以,無方向盤的全自動駕駛的無人車時代的到來,雪藏封蔽了人類的天然功能,往往踩個剎車、加個油門、轉個方向盤就能輕鬆完成的出行動作,卻被全自動駕駛搞得如此繁文縟節的天文般的密集複雜,天怨人怒的耗費,這麼個時代的真正到來,也許就是步步驚心的到來,比之炒股票還要睡不著覺,因為,有著如此浩瀚的軟硬體、眾多的網路系統,為了確保沒有萬無一失的任何差錯,隨時要派出大量的監管人員和檢護人員,拿著一迭迭厚厚的排查清單,一一對號入座,晝夜地進行檢修和維護。摘自本人《我對自動駕駛說:》

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