CARS
DARPA是一個神奇的機構，它在互聯網、人工智能、無人車等領域都誕生了颠覆性技術。比賽于2004年舉行，地點設在美國西部的沙漠，路線總長240公裡，獎金高達100萬美元。結果大跌眼鏡——沒有團隊獲獎，甚至沒有一輛車跑完全程，成績最好的卡内基梅隆大學無人車隻行駛了11公裡，不到全程的5%。DARPA沒有放棄，于2005年繼續舉辦比賽，獎金翻了一番。卷土重來的團隊水平全面提升，有5輛車跑完全程。整個比賽焦點是由特龍（SebastianThrun）帶隊的斯坦福大學和由惠特克（RedWhittaker）帶隊的卡内基梅隆大學的雙雄對決。斯坦福勝出。
兩年之後的DARPA挑戰賽，行駛路線中包括96公裡的城市道路。無人車不僅要遵守交規，還要根據路面情況實時判斷，包括雨雪天氣、停車場、其他車輛行駛狀況等。卡内基梅隆大學反敗為勝。比賽吸引了科技巨頭，這次比賽也成了DARPA挑戰賽的絕唱，不少團隊領軍人物紛紛加盟谷歌、通用等科技巨頭，或自己創業。特龍于惜敗的第二年在斯坦福大學聯合創建了CARS。特龍是一位神奇人物，大學期間主攻計算機科學，通過深度學習與計算機視覺實現自動化駕駛，是谷歌的“無人車之父”，後來還創辦了三大慕課平台之一的Udacity。CARS初創團隊的另兩位成員，一位是機械工程專業的格德斯（ChrisGerdes），他通過動态設計實驗室（dynamicdesignlab）研究駕駛員輔助系統；另一位是擅長傳播的納斯(CliffNass)。計算機科學、機械工程、傳播學，三位創始人的不同專業背景，奠定了CARS的跨學科DNA。
CARS打通了斯坦福大學法學院、商學院等七大學院，開設的課程及開展的科研項目涉及模拟、能源、人機交互、法律、倫理和商業等各個專業。
與CARS戰略合作的企業共41家，比如汽車大鳄福特、大衆、通用、奔馳、豐田、宏達，高科技企業3M、intel，保險公司Allstate、Statefarm，電器公司Bosch、松下。每個戰略合作企業贊助CARS年費3.2萬美元，應邀參加年會，更新每月動态，獲得打包的簡曆。預計到2030年，無人車全球商機将高達7500億美元，它們收集用戶行為數據，用于廣告、保險等業務。無人車不僅吸引了大鳄們，初創企業也躍躍欲試。
斯坦福大學開設了課程《自動駕駛的商業》，同學們在課上完成商業計劃書，交由評委評價。這門課還邀請Voyage創始人喀麥隆（OliverCameron），他結合無人車技術與養老市場，提供專門針對老年人的自動駕駛服務。一位老年盲人曾使用他的App，呼叫無人出租車，在4000多人的校園裡行駛了15公裡，平安到達目的地。老年癡呆、行動不便的老年乘客都是Voyage的目标用戶。
不論專業，隻要對無人車感興趣，就可以在CARS選修課程或參與教授的相關課題。2017~2018年CARS開設的課程包括視覺計算系統、了解能源、可持續的城市及地區交通規劃、與企業夥伴開發軟件、控制設計技術導論、減少溫室氣體排放、反饋控制設計、能源儲存整合（車輛、可回收物及電網）、能量資源（燃料與工具）、電動汽車與飛機、極端能量效率、計算機視覺（從3D重構到辨識）以及高級反饋控制設計等。
CARS的課程以理工科的“幹貨”為主，研究的課題則根據教授的不同興趣，目前進行的研究正是為了“沖刺”，CARS執行主任如普夫（StephenZoepf）說：“我們已經完成了自動化商業車輛80%到90%的開發工作，但最後的10%非常困難”。
“我們已經完成了自動化商業車輛80%到90%的開發工作，但最後的10%非常困難”。
倫理最後一公裡
最後10%在技術上和倫理上仍有巨大問題。
技術上，既困難又刺激的一大挑戰，是計算機與心理交叉的人機交互。
在CARS大衆汽車創新實驗室VR(虛拟現實)仿真劇場的中心地帶，停放着一輛黑色豐田亞洲龍（Avalon），車身環繞着多個巨型屏幕。由計算機程序控制，屏幕讓車上的人員進入虛拟路面場景，包括對面來車、高架、交通燈、路旁等情況。與此同時，各種傳感器實時監控車輛與人員的下意識反應。采集、分析監控到的行為數據，CARS發現了不少值得研究的課題：為什麼無人駕駛中車上的人會昏昏欲睡？在何種情況下車上的人想搶過方向盤……這些問題屬于人機交互領域的前沿。
在人機交互“最後一公裡”的挑戰中，最重要的莫過于讓消費者準備好（consumer-ready），即讓人們接受無人車時代。這個目标并不容易實現。在矽谷，曾開展了著名的“幽靈車手（ghostdriver）”課題研究。由于駕駛員穿上了特制服裝，有人會誤以為這是一輛無人車。車在十字路口停下，用攝像頭記錄行人的反應，再通過問卷進一步采集他們的想法。當車依交規停車，行人反應正常；一旦車出現起步再停的情況，行人的反應五花八門，有繞到車後穿行的，有手舞足蹈的……對無人車工程師而言，他們得訓練這輛車不僅能“看見”反常的動作，還得“理解”并采取适當策略。
“最後一公裡”的挑戰也涉及無人車倫理。
很多需要人判斷的場景至今難以被編入無人車的程序。比如左邊是行人，右邊是騎自行車的人，事故難以避免，保全哪一方？再比如乘客與行人間，犧牲哪一方？2016年《科學》雜志曾發布了一系列這種倫理調查。調查團隊由來自法國與美國的科學家組成，包括麻省理工學院媒體實驗室（Media）的研究者。調查問題的設計相當有水平——假如由你來設計無人車的算法，車上乘客與路上行人隻能一人存活，你的選擇是什麼？假如能拯救的行人是十人，你是否會改變主意？假如不用犧牲乘客，而是另一個行人，你又會如何選擇？如果車上乘客不是本人，而是朋友或家人，那麼結果是否不同？假如你是無人車的潛在用戶，不同算法是否會影響你的購買意願？假如你是政府決策者，是否要對這些算法進行管制？如果決定進行管制，依據的倫理準則是什麼……調查結果表明，“減少死亡人數”這一倫理準則獲得高度認同，大多數人選擇“犧牲乘客”，隻有23%的人選擇以一命（車上乘客）換一命（路上行人），76%的人選擇“以一換十”。大多數人不願意購買或乘坐無人車。2017年的皮尤調查支持這種疑慮——60%的美國人不願意乘坐無人車。87%的受訪者認為，無人車乘客應該有在緊急情況下駕駛車輛的能力。
如何讓無人車學會人類的道德判斷？如何讓公衆相信無人車的安全？如何制定相關的法律規定？如何在事故發生後裁定責任……這些都是要突破的倫理“最後一公裡”。
責任編輯：尹穎堯