比爾.蓋茲日前參加了一項(微軟投資的)自駕車的體驗,宣告了自動駕駛2.0的到來。
人類在「自動駕駛」領域投入上千億美元(相當於1/3的登月預算)與20年的光陰,但完全的自駕一直還沒有進入市場。而就在「深度學習」改變世界時,自動駕駛看到了一個新的可能性。
自動駕駛2.0有哪些改變?
與1.0相比,自詡為自動駕駛2.0的公司引入了「深度學習」。他們在車子裡放了一位AI駕駛,這位AI駕駛會先透過一段時間的訓練,自己學會如何開車。AI駕駛不再像以往需要建立各個城市的模型、需要擁有完整精細的資料才能上路,這位AI駕駛可以根據訓練好的技術,直接適應各種不同城市的路況、即時運算,甚至,在不同的車種之間,也可以輕易轉換,白話來說,其實就好像一個人類駕駛學會開車之後的模式。 自動駕駛1.0過去卡住的一個點,在於路況太過多樣,不可能窮盡世界上每一條路的資訊,但自動駕駛2.0直接放棄這件意圖,改由一個AI駕駛來做即時「適應」每一條路。
如果再多想一點
自動駕駛2.0是否就是終極解決方案?目前還很難說,但它確實提供了新的可能性,也解決了一些自駕車過去的難題。不過,儘管比爾.蓋茲試乘的自駕車看起來已經能夠駕馭倫敦的街頭,不知道在台北街頭、或者是台灣的鄉間小路表現會是如何?
此外,在自動駕駛的範疇裡,除了討論車子本身的「智能」與「感測」以外,其實環境是否夠「聰明」也是另外一塊關鍵拼圖。我們的城市並不是為了自駕設計的,它充滿了意外與各種可能性,這或許也是人們終究不敢、不願意讓自駕車在我們身邊訓練、移動的原因,但尷尬的是,如果自駕車無法在真實的場景訓練,它又如何能夠取得夠真實、夠充足的數據、變得更安全呢?這或許是個雞生蛋、蛋生雞的問題。
或許換個角度,在天上或地下、打造自動駕駛的「專用道路」,並且,透過科技讓這條路能夠與車子保持溝通,再加上一個訓練充足的的AI駕駛,才會是人類終極實現自動駕駛的方案吧!