几天以前，百度AI开发者大会召开，在这次会议上百度正式确认，全球首款L4级量产自动驾驶巴士正式量产下线。这一消息在圈内引起了广泛热议，不少朋友觉得自动驾驶的时代已经到来。但是小编很想问：如果知道公路上有自动驾驶的汽车，你还敢开车上路吗?

　　当心被吓到!

    100多年以前，欧美的很多大城市都会为马粪问题而困扰，当时的城市中主要的交通出行工具就是马车，当时的纽约市区就有几十万匹马。后来汽车出现的时候，马粪的问题暂时缓解了，但却出现了新的问题，汽车的声音很容易让马受惊，从而引发出事故。当时的英国甚至还出现了“红旗法案”，严格限制汽车速度，并要求开车时前面要有个人挥动红旗并呼喊，提醒行人小心。

    如今的道路上虽然没有马匹会受惊，但自动驾驶的出现却很容易让其他开车的司机“受惊”。自动驾驶汽车的反应速度更快，对周边环境的掌控能力会不断提升，可以轻松突破200公里的时速，此时普通人驾驶的汽车就会显得慢很多，而且从现有的数据来看，自动驾驶的“突然性”意外往往令人猝不及防。

    例如Uber的自动驾驶汽车从2016年就开始闯红灯，今年春季在看到行人路过时，甚至没有任何制动措施，致使一名路人不幸遇难。2016年，最为靠谱的谷歌无人驾驶测试车先后与货车和公交车相撞。而特斯拉的自动驾驶技术先后导致多起交通事故，有的迎头相撞，有的莫名翻到了河里。就在今年5月，Mobileye向公众展示了自家最先进的自动驾驶汽车，然后其中某辆车公然闯了红灯。

　　试想一下：如果你是司机，旁边的自动驾驶汽车突然莫名其妙的加速、翻车，或是闯红灯，你是否会“受惊”呢?

    摄像头的世界

    如果要提升自动驾驶技术的可靠性，现行技术下最靠谱的方案就是通过摄像头和雷达作为感知设备，通过一系列的系统算法和深度学习，让车载的计算机系统可以自动判定汽车周围的状况。为了提升计算的效率，我们眼中看到的世界，传输到车载系统以后，很多内容都被简化了。

    举个例子，汽车驾驶很重要的车道线，彩色的内容很难识别车道线，因此有的系统会率先将摄像头内的图像转变为黑白图像，同时还要智能的标注出虚线、实线、双实线，以防开车的过程中越界，这个过程还要将道路中不同的颜色进行区分和标注，同时还要区分道路中的车辆。于是，五颜六色的公路风景就变成了下图这个样子。

　　除此以外，作为自动驾驶汽车感知环境最重要的摄像头，还要面临很多新的问题。例如在强光下可能会失明，从而认不清红绿灯。如果有其他车辆遮住摄像头的视线，自动驾驶汽车也可能因为看不清红绿灯而判断失误，而且在一些复杂路口，想分清红绿灯对的是哪条线路也非常麻烦。

    自动驾驶汽车通过摄像头和雷达来感知周围环境，效果非常有限，但却是目前几乎所有自动驾驶企业的首选。

    遥远的车联网

    有人曾做出一个形象的比喻：装载了摄像头和雷达的自动驾驶汽车，就像一个瞎子，只能通过声音和拐杖来判断环境。小编觉得这个比喻直接点明了自动驾驶汽车未来的方向，并非是更好的摄像头或更灵敏的雷达，而是车联网，让车载系统可以清晰“看到”周围的车辆，了解周围车辆的行驶线路，从而大幅提升自动驾驶技术的安全性。

    日前，国家相关部门联合发布《推进“互联网+”便捷交通促进智能交通发展的实施方案》，旨在全面推进交通与互联网更加广泛、更深层次的融合，加快交通信息化、智能化进程。而不少企业也早已看到了车联网的迫切性，将车联网看作是物联网体系中最有产业潜力、市场需求最明确的领域，相关的AI算法和芯片企业成为必争之地。

    车联网作为解决车内、车与车、车与基础设施通信、车与人等全方位网络连接的终极形式，距离普及依旧非常遥远。在小编看来，不妨先从解决自动驾驶闯红灯的问题开始，让车辆与基础设施之间实现无线通信，这一点至关重要。

　　小编有话说：

    100年前，为了汽车的推广，“容易受惊”的马匹将路权让出，如今自动驾驶的出现，为了智慧城市的有效运行，是否意味着人也要将路权让给自动驾驶呢?尽管目前自动驾驶仍有很多问题需要解决，摄像头问题、算法问题、联网问题等等，未来终究是自动驾驶的时代，但如果现在真的在开车过程中遇到自动驾驶车辆，小编还是会选择躲远一点。