TED笔记：无人驾驶汽车

由前谷歌无人驾驶项目负责人Chris Urmson在TED主讲了“无人驾驶汽车”。这篇演讲虽然在2015年3月上线，但时至今日仍然在网易TED排名第四。

（http://open.163.com/movie/2016/1/3/3/MBBL91A3O_MBBL9CG33.html）

众所周知，在自动驾驶领域，谷歌主张的是一步到位的无人驾驶（driverless driving），而特斯拉实践和宣扬的则是渐进式的辅助驾驶（assisted driving）。Urmson这篇15分钟的演讲显然是在为“无人驾驶”站台。

Urmson从调侃卡尔-本茨第一次开车上路就“撞墙”开始，告诉大家：130年来，汽车技术在方方面面实现了革命性进步，但在可靠性方面始终未能摆脱最后的bug--人类驾驶员！而这个bug至少造成三个问题：

1、交通事故：每年有120万人死于车祸，仅美国就有3万多人，相当于每个工作日失事一架波音737客机。（我查了一下，按这个标准，中国2015年每个工作日要掉两架波音737。）

2、交通拥堵：全美上班族每天花在路上堵车的时间大约有60亿分钟。按人均寿命70岁算，每天搭在上班路上的时间就是162辈子。

3、很多人，如盲人，因无力驾驶，被剥夺了汽车带来的自由和便利。

Urmson认为，面对这三大问题，辅助驾驶显然不是最终答案。他甚至很不客气地问：如果我每天练跳高，不管练得多勤奋，我会有飞起来的那天么？在他看来，“志在飞天”的无人驾驶相比只是“练跳高”的辅助驾驶至少有如下优势：

1、彻底解放驾驶员：2013年，谷歌第一批无人驾驶车做内测时，“驾车者”完全可以在汽车以百公里时速疾驰时忙这忙那，不必为“驾驶”分心。

2、无人驾驶系统的精度和速度是有人参与的辅助驾驶系统的10的8次方倍，用人话说，就是跑步速度和光速的差别！

3、面对纷繁复杂的真实路况，辅助驾驶系统会一筹莫展，而无人驾驶则会通过其更加强大的地图和传感系统对大量数据进行分析，从而做出预测，形成决策。

最后，Urmson向大家展示了谷歌无人车视野中的世界，和它多年来对各种奇葩交通场景的处理。

这部TED演讲发布的2015年，阿尔法狗还没出来闯世界，深度学习也尚未成为大家的口头禅，但是Urmson提到的无人驾驶的各种优势，其最重要的就在于对数据的采集和分析能力，用今天的话讲，就是“大数据+深度学习”。无独有偶，李开复最近提到人工智能成功的三大条件之一时，大数据也赫然其中。

由此，是否可以大胆预测：无人驾驶领域的最终赢家，不再会是传统汽车制造商？