3月2日車業(yè)雜談發(fā)文討論了無人駕駛的發(fā)展前景。在那一篇文章里，我們主要從具體的行業(yè)技術(shù)層面介紹了無人駕駛技術(shù)發(fā)展的現(xiàn)狀和實現(xiàn)的可能性。對于這個話題大家都非常感興趣，反應(yīng)也比較熱烈，但對于無人駕駛是否能夠現(xiàn)實仍然意見不一。其實，從更加宏觀的層面來看，無人駕駛的難點并不在技術(shù)方面，而在社會學意義方面。

　　技術(shù)層面，雖然目前的無人駕駛技術(shù)還沒有完全達到人們理想的要求，特別在行駛安全方面還無法令人完全放心，但這些技術(shù)并非不可逾越的難題，其徹底解決只是時間問題。如果我們用歷史的眼光來看就會發(fā)現(xiàn)，技術(shù)進步總是超越人們的想像。事實上，在無人駕駛技術(shù)所屬的人工智能領(lǐng)域，人類目前已經(jīng)取得的成就也早已經(jīng)超越了無人駕駛的程度，車業(yè)雜談在這里以兩條近期的新聞來說明。

　　第一條新聞：2016年1月，谷歌公司開發(fā)的圍棋程序AlphaGo以5：0擊敗了2013歐洲圍棋冠軍、職業(yè)選手樊麾，這是電腦程序首次擊敗人類職業(yè)圍棋選手。

　　之所以稱之為一個標志性的事件，是因為與國際象棋相比，圍棋的復雜度遠遠超過了電腦能夠運算的程度。對于象棋，電腦可以將所有可能性都算出來，從而輕松得出最優(yōu)解，但圍棋的可能性為10的15次方，這個數(shù)量已經(jīng)超過宇宙中所有原子數(shù)的總和，所以電腦是不可能以“硬算”的方式來下高水平圍棋的。而只能通過對盤面的“感覺”來選擇計算方向，從而將運算量減到最低。憑感覺，這就是AlphaGo戰(zhàn)勝職業(yè)圍棋選手的標志性意義所在。

　　而此前，專家們普遍預(yù)測，電腦要在2030年后才能達到戰(zhàn)勝職業(yè)選手的程度!

　　插一句，就在這個月，AlphaGo將挑戰(zhàn)人類圍棋的最高水平——韓國選手李世石九段，其結(jié)果非常值得觀注。

　　第二條新聞：就在上個月，波士頓動力公司推出的新一代ATLAS機器人刷爆了朋友圈。這款機器人能夠在不同的路面上自主行走，能夠做出彎腰、搬箱子等復雜動作，還能在跌倒后自己爬起來。要知道，對于機器的自主運動來說，通過“行走”的方式移動、搬運東西，由于重心位置的不斷變化而需要對整個身體的姿勢作出微調(diào)以保證平衡是極為困難的。但這款機器人甚至在箱子被突然拿走而搬了個空的時候，仍然能保持自身穩(wěn)定，在跌倒后能自行站起，其背后所蘊含的控制系統(tǒng)水平可以說令人震驚。

　　應(yīng)該來講，從技術(shù)層面而言，以上兩點，其難度都要遠遠超過無人駕駛，代表了在人工智能領(lǐng)域中模糊運算和運動控制這兩個最重要方面的成就(很可能還不是最高成就)。所以在技術(shù)上，無人駕駛的實現(xiàn)完全沒有必要擔心。但是在社會學意義上，無人駕駛就沒這么容易過關(guān)了，車業(yè)雜談在這里想到兩個方面的問題，目前來看尚沒有圓滿的解決辦法。

　　一、事故責任劃分問題。

　　無人駕駛汽車上路，雖然能夠大大減少交通事故的發(fā)生，但也不可能絕對不出事故。如果出現(xiàn)交通事故，責任是歸廠家還是歸車主呢?有人駕駛的汽車在發(fā)生交通事故以后，當然由過錯方的駕駛員承擔責任，如果過錯方是無人駕駛汽車，那么造成交通事故的直接責任人是誰呢?是車主嗎?但車主并沒有干預(yù)汽車行駛，甚至有可能根本不在車上，而其他乘客就更扯不上了。那么責任應(yīng)該歸廠家嗎?首先是沒有這樣的習慣，更重要的是不是所有廠家愿意承擔這個風險呢。

　　即是是認為絕大部分的交通事故可以通過技術(shù)來避免的話，那么在極端情況下，會不會有些事故卻無法避免。在這樣的情況，必須在較大損失和較小損失中作出判斷和選擇，特別是道德選擇的時候，這類問題無法用技術(shù)加以解決，廠家的風險將被無限放大。