作者：程木各

　　在無人駕駛汽車概念鋪天蓋地之時，全自動汽車仍然沒有進入人們的可視范圍內。然而，自動駕駛汽車真的距離實際使用很遠嗎？事實并非如此。

　　近年來，科技和汽車公司的高管一直不斷給人們這樣的暗示：自動駕駛汽車將很快開出概念的車庫，成為日常道路上的常客，冷靜的引擎聲將在愈加干凈安全的城市中響起。

　　但進入 2019 年，自動駕駛汽車看起來仍然遠離我們的正常生活。在擁有可以在不同的道路，交通和天氣條件下行駛的自動駕駛汽車之前，我們還有很長的路要走。

　　廣義的自動駕駛實現尚且遙遠，但自動駕駛技術已經在自動駕駛的狹義領域做好了準備。在倉庫和工業園區中駕駛和控制叉車已經悄然進入制造業，大量的無人駕駛叉車已經成為倉庫和工業園區的現實。

　　為什么不是自動駕駛汽車？

　　人工智能的安全性在技術誕生時就是飽受爭議的話題。隨著人工智能算法進入物理世界以及醫療保健和運輸等關鍵領域，安全已成為一個日益重要的問題——我們需要確保 AI 不會對造成傷害，尤其是對人類造成傷害。

　　在承諾改變城市市民的生活方式之外，自動駕駛的安全性問題始終令人憂慮。2018 年 3 月 18 日，在美國亞利桑那州坦佩市，一輛優步運營的無人駕駛汽車撞上了正騎著自行車過馬路的 49 歲的 Elaine Herzberg，直接導致路人死亡。

　　這次案件導致人們對自動駕駛技術的安全性提出了前所未有的質疑，尤其是當這些車輛在公共街道上被更頻繁地測試時。不真實的模擬環境和不充足的測試次數與變化多端的真實駕駛情況讓人們對于自動駕駛技術的穩定性充滿懷疑。自動駕駛汽車在開放環境中運行，其中存在許多變量。他們必須能夠處理道路上的坑洼，與人類駕駛司機交流溝通，注意到在街道隨時可能出現的行人，并應對各種極端天氣情況。

　　其次是學習能力。在當前技術的條件下，無論接受多少培訓，自動駕駛汽車仍將在一些情況下面臨“前所未有”的邊緣情況。

　　科學家必須承認，與人類不同，AI 模型不擅長推廣他們的知識，也不能在未知情況下即興發揮。根據《信息報》2018 年 5 月的一份報告，優步的汽車在致命的撞車事故之前確實檢測到了行人 Elaine Herzberg，但系統決定不轉彎。“汽車的傳感器檢測到了騎自行車過馬路的行人，但優步的軟件決定不馬上做出反應。”優步自己的系統在撞車前 6 秒檢測到赫爾茨貝格，并在撞車前 1.3 秒才剎車。人們顯然不能接受這樣的錯誤。當技術的容錯成本太高時，人們往往會選擇犧牲技術的便利性。

　　而更讓人們覺得恐慌的是，自動駕駛汽車的不可預測性和復雜性使得規范自動駕駛的責任歸屬變得具有挑戰性。

　　在 Uber 自動駕駛致人身亡的案件中，亞利桑那州檢察官并未指控優步，在一封公開信中檢察官寫道，“優步公司沒有因此事承擔刑事責任的依據。”但在車中選擇自動駕駛模式的駕駛人卻可能面臨犯罪指控。這個判決結果顯然在使用自動駕駛技術的司機們心中埋下了恐慌的種子。

　　為什么是自動駕駛叉車？

　　“自動化和人工智能的核心挑戰是你要確保它是安全的，”總部位于奧斯汀的 AI 公司 Stocked Robotics 的首席技術官兼聯合創始人 Saurav Agarwal 表示。該公司專注于工業車輛的自動化。目前正在制造人工智能硬件，用于自動化工業環境中的叉車操作。

　　安全性的問題在叉車的使用中幾乎能被和平解決。相比正常道路環境，工廠和工業園區是封閉的環境，更具可預測性。行人，特別是無法預測行為的行人，在叉車的路徑上幾乎不會出現。而工廠內，照明，天氣和交通狀況通常是不變的。

叉車的規則比自動駕駛汽車更容易，因為環境是有條理的，Agarwal 說。

　　自動駕駛叉車依賴與自動駕駛汽車相同的自主水平，為倉庫和工廠管理提供了最為便捷的解決方式：一方面持續增加的倉儲空間使得倉儲區域往往擁擠不堪，倉儲的格局常常被調整，增加了倉儲分配和運輸的管理成本；另一方面，在冰冷而狹小的倉儲區域程序性的前進，對于大多數勞動者來說，實在不是一份好工作。

　　自動駕駛的叉車對制造業管理者和從業者來說，都是能大量解放勞動力和生產力的重大利好。通過將叉車與其專有的 AI 硬件和軟件相匹配，硬件可以安裝在各種型號的現有車輛上，不需要更改倉庫的基礎設施。Stocked Robotics 設計的叉車自動駕駛解決方案適配了 AI 和手動模式。操作員可以遠程監控或手動操作叉車，更完美避免了由于機器替代而造成的失業。

　　回歸自動駕駛技術，叉車自動駕駛意味著什么？

　　自動駕駛叉車的應用實際上展現了人工智能技術的完善：具有計算機視覺算法的攝像機使叉車能夠檢測叉車周圍的物體、AI 算法由傳感器和激光雷達提供支持——這些傳感器和激光雷達可以創建叉車周圍環境的 3D 地圖，并執行找到障礙物的方式，導航工業綜合體以及識別提升物體的位置等任務。

　　叉車自動駕駛的演進本身已從技術應用上證明了自動駕駛技術的可行性，展現了自動駕駛技術龐大而堅實的技術支持。

　　更令人欣喜的是，操作場景單一、參與人員有限，道路環境簡單，叉車的應用和實踐所處的工廠幾乎為自動駕駛提供了一個完美而簡單的測試環境。在不同的使用環境下的測試將促進自動駕駛模型和學習能力的不斷完善。

　　自動駕駛技術在自動化工業領域的使用和安裝基礎，更驗證了自動駕駛技術在不同領域的發展潛力。道路建設，航運，火車貨物。

　　多樣化的利基市場均可從使用先進的自動駕駛中受益。在先進制造技術不斷發展，工業不斷升級轉向的當下，自動駕駛的市場潛力和商業價值很有可能被嚴重低估。

　　“人工智能時代的影響范圍和規模將比我們歷史上任何其他轉型時期都更加深遠，”斯坦福大學人工智能研究所在一份關于新研究所的說明中說。"人工智能有潛力徹底改變每個行業和每個社會。"

　　人工智能為人們提供了一種新的思考方式和生活方式，無人駕駛無疑解放了人們的雙手，提高了生產效率，這就足以證明人工智能在生產力提高上的貢獻。

　　“這是一個范式的轉變，而不是一個職業殺手。我們堅信人類必須專注于創造性的事物，”Stocked Robotics 的首席技術官兼聯合創始人 Saurav Agarwal 說道，我們應該接受，并擁抱這種改變。

總結

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