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

技術層面，雖然目前的無人駕駛技術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現，技術進步總是超越人們的想像。事實上，在無人駕駛技術所屬的人工智能領域，人類目前已經取得的成就也早已經超越了無人駕駛的程度，車業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，谷歌公司開發的圍棋程序AlphaGo以5：0擊敗了2013歐洲圍棋冠軍、職業選手樊麾，這是電腦程序首次擊敗人類職業圍棋選手。

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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，從而輕松得出最優解，但圍棋的可能性為10的15次方，這個數量已經超過宇宙中所有原子數的總和，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戰勝職業圍棋選手的標志性意義所在。

而此前，專家們普遍預測，電腦要在2030年后才能達到戰勝職業選手的程度!

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

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，仍然能保持自身穩定，在跌倒后能自行站起，其背后所蘊含的控制系統水平可以說令人震驚。

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應該來講，從技術層面而言，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)。所以在技術上，無人駕駛的實現完全沒有必要擔心。但是在社會學意義上，無人駕駛就沒這么容易過關了，車業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生，但也不可能絕對不出事故。如果出現交通事故，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。

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即是是認為絕大部分的交通事故可以通過技術來避免的話，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加以解決，廠家的風險將被無限放大。

二、防止惡意使用問題。

無人駕駛汽車由于其運載能力，如果被惡意使用，后果是不堪設想的。比如，恐怖分子使用汽車炸彈將更加肆無忌憚，甚至免去了招募自殺式襲擊者的麻煩。毒品販子或者走私分子，運輸將更加方便，還不必親身犯險;報復社會的人也不用自己帶上汽油點公交車了，直接控制無人駕駛汽車行兇就好……有點不敢想象。

總之，從某種意義上說，無人駕駛汽車將成為一種由普通人掌握，具有強大功能的工具，在給人類帶來更加方便的生活之外，其所存在的負作用也不容忽視。所以，與技術難度比起來，無人駕駛汽車在社會學意義上的各種問題，才是真正考慮人們智慧的地方。