无人驾驶汽车的瓶颈是大数据

　　无人驾驶，是驾驶的理想状态，即使是醉酒或者疲劳的状态下，依然可以保证人们能够安全到达目的地，并能节省下驾驶的时间做其他更重要的事情。

　　但是时至今日，无人驾驶依然没能实现市场化，到底技术瓶颈在哪里？这会不会也是我们进入智能社会的瓶颈所在？

　　数据之巅：通向智能型社会的挑战

　　文|涂子沛

　　2012年8月，谷歌宣布，其旗下十多辆无人驾驶汽车已经完成了50多万公里的安全行车测试。在整个过程中，车队只发生过两起轻微的交通事故，事后的判定证明，责任并不在无人驾驶汽车。

　　无人驾驶，是指汽车自动行驶、完全不需要人的干预，其本质是把驾驶的任务“外包”给算法。一个好的算法固然重要，但谷歌无人驾驶汽车最为昂贵的部分不是算法，而是其全身上下装备的激光雷达、摄像头、红外相机、GPS和一系列传感器等感应设备。正是通过这些感应设备，无人驾驶汽车不断地收集路面的情况、汽车的地理位置、前后车辆精确的相对距离、车流的移动速度、道路两旁出现的交通标识和前方的交通信号等数据。

　　可以想象，这些实时收集的数据就相当于人类的眼睛，对无人驾驶汽车非常重要，但这还远远不够。在汽车上路之前，谷歌必须派出大量工程师亲自驾车在所有的道路上行驶，以收集各个路段的物理特点数据，然后把这些数据添加到一个高度详尽的立体地图上。当无人驾驶汽车在路上行驶时，它通过从传感器和摄像头上收集来的数据，首先与系统已有的数据进行对比和分析，以快速识别自己的方位和环境。

　　这种对比分析，每秒钟进行上百万次。根据这些分析结果，算法在极短的时间内，判断是应该减速、加速、换道还是拐弯。例如，系统在对两种数据进行对比之后，会提示汽车前方一公里处有一个交通灯，准备识别信号的颜色。又如，通过和原来收集的数据对比，无人驾驶汽车才能识别路边的物体是原来就有的路灯还是其他障碍物，或者是正在移动的行人。

　　可见，无人驾驶汽车完全是个大数据项目，而且其成功的关键，首先在于数据的收集，就此而言，谷歌也还不是完全的胜者，无人驾驶汽车目前最大的技术瓶颈还是数据。例如，道路、地形等原始数据的收集工作可能是在天气良好的情况下进行的，如果天降大雨或者路面被积雪覆盖，整个世界的面貌发生了改变，和原来收集的数据进行对比可能就不管用了，无人驾驶汽车就无法精确地确定方位，大数据的自动导航也就宣告失败。而且，没有事先收集数据的地方，无人驾驶汽车根本就不能去。例如，中、印、韩等国不允许谷歌在自己国家为其地图收集数据，这也就意味着，谷歌的无人驾驶汽车未来根本不可能进入这些国家，因为没有数据！

　　全世界的汽车巨头，如通用、丰田、奥迪、福特都在加大对无人驾驶汽车的研发和测试，各大汽车公司都同意，其中最重要的任务，就是大数据的采集。

　　谷歌等公司的努力，无疑将推动无人驾驶汽车的市场化，至于何时才能市场化，这也是全世界都在讨论的话题。汽车是工业时代兴起的标志，大数据是信息时代半个多世纪结出的硕果，通过无人驾驶汽车，两者正在融合对接。这种融合对接标志着人类正在进入一个全新的时代：智能化时代。

　　而且，和谷歌无人驾驶汽车一样，这个智能时代也是由数据驱动的。

　　这是因为，无论是信息、知识，还是机器智能，在大数据时代，都是以数据为载体存在的。数据是对客观世界的记录，当我们赋予数据背景时，它就成为信息；信息是知识的来源，当把信息提炼出规律的时候，它就上升为知识；知识是智能的基础，当电脑、网络、机器能够利用某种知识进行自动判别并采取行动为人类服务的时候，机器智能就产生了。

　　大数据的出现，是人类大量记录世界的结果。大数据可以推进科学研究、改善社会治理、提高企业的运营效率和赢利能力，但归根结底，相比于小数据，大数据新的效用可以概括为两个方面：

　　一是通过大规模的数据整合和挖掘，发现新知识，实现“1+1＞2”的数据增值效果；

　　二是通过大量的数据训练机器学习，实现自动化，这相当于赋予机器智能，使机器自动完成曾经种种必须由人类亲力亲为的工作，推动人类向智能型社会迈进，而这堪称人类使用数据的巅峰状态。