(文|3sNews 編輯 龍薇)前不久，硅谷科技圈引發(fā)了一場針對地圖的大討論。原來，多家科技巨頭已紛紛啟動了自動駕駛汽車計劃，盡管方案不一，但這些計劃都面臨著同一個問題：到底用不用地圖? 

　　跑在自動駕駛汽車領域前列的谷歌公司，特地打造了精密的駕駛地圖，包含了路面上每棵樹以及每段拐彎，這種做法的背后無疑是巨資的投入，顯然，其它公司很難與之匹敵。

　　對于駕駛地圖的說法，我國工程院院士李德毅曾做過一套更為詳細的闡述。他認為，駕駛地圖是要為機器人服務的，利用駕駛地圖可以做危險情景應對記憶法，有了駕駛困境應對記憶法，路口記憶、駕駛困境、危險情景都足以應對。他強調說，駕駛地圖，將是繼街景地圖之后的又一次跨界創(chuàng)新。

　　據(jù)行業(yè)專家們表示，諸如拼車服務供應商Uber和蘋果公司等后來參與者則走了捷徑，研發(fā)出了一種無需精準駕駛地圖而自動導航的新技術方案。

　　這兩大不同地技術門派背后，不止是一種分歧，這也將是各大企業(yè)未來如何發(fā)展自動駕駛技術，以及何時推出自動駕駛汽車的分水嶺。

　　卡納基梅隆大學研究自動駕駛汽車的資深專家拉杰·拉杰庫馬爾(Raj Rajkumar)表示，基于駕駛地圖的自動駕駛汽車，對于像谷歌這樣擁有豐富資源的多面手而言，無可厚非，但實際上，并不非得這樣。

　　“谷歌公司擅長收集這樣的信息，然而，大部分企業(yè)不具備這種優(yōu)勢，因此，不得不從創(chuàng)新上大做文章。事實證明，創(chuàng)新就足夠了。”拉杰庫馬爾曾于2013年改裝了一輛凱迪拉克汽車，使其憑借著雷達、攝像頭以及六個激光掃描儀，成功地行駛了53公里，這期間沒有人工干預，也并未依靠3D地圖。

　　盡管如此，兩種自動駕駛技術都有短板，由于存在技術、法規(guī)等相關問題，即便最樂觀地推測，自動駕駛汽車距離真正上路，仍需要多年，甚至更長的時間來磨合實踐。

　　據(jù)知情人士透露，蘋果公司也正在研究探索自動駕駛技術。1月，Uber公司正式宣布，要針對自動駕駛汽車與卡納基梅隆大學開展合作。電動汽車制造商特斯拉公司也正在積極研發(fā)自動駕駛技術。此外，諸如通用、尼桑等傳統(tǒng)汽車制造廠商也在下大氣力，力求將自動駕駛功能添加到其品牌車輛上。諾基亞公司也不甘落后，正積極打造精細的3D地圖，以期未來向汽車制造廠商頒發(fā)授權許可。

　　然而，無論是蘋果、Uber還是谷歌公司，都拒絕透露自動駕駛汽車的進一步方案。

　　未來的地圖

　　美國汽車研究機構HIS公司的分析師埃及爾·尤利烏松(EgilJuliussen)表示，如果要在美國全境進行高精度測繪，以實現(xiàn)谷歌汽車所需的精度，那么，數(shù)億美元的花費不在話下，不僅如此，還要投入五到七年的時間。

　　目前，所有的汽車都要依靠基本的電子地圖來導航，但有所不同的是，谷歌自動駕駛汽車使用的，則是通過掃描儀生成的3D地圖，加上數(shù)據(jù)的分析，諸如確定了交通信號燈以及停車指示牌位置，讓車輛能夠感知到它的位置所在。

　　谷歌自動駕駛汽車的原型采用了車載傳感器，包括明顯安裝在車頂上的激光掃描儀，以監(jiān)測電子地圖上未顯示的任何物體，例如車輛，嬰兒車等。

　　自動駕駛玩具汽車制造商Anki公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO鮑瑞思·索曼(Boris Sofman)表示，谷歌現(xiàn)有的地圖系統(tǒng)及其豐富的資源，使其擁有一個得天獨厚的優(yōu)勢。但顯然，地圖很快就變得陳舊了，下一場雪，地表狀況都會發(fā)生巨大變化。

　　“基于地圖的自動駕駛技術能夠準確地行駛在相對穩(wěn)定的環(huán)境之中，這時候，駕駛員深知路況不會出現(xiàn)太多變化，”汽車傳感器制造商ASCar公司首席技術官德克·蘭格(Drik Langer)表示。

　　校園正是一個典型例證，學生個體的不斷出現(xiàn)讓多功能傳感器的作用，遠遠超過3D地圖。德爾福汽車系統(tǒng)公司全球商務總監(jiān)約翰·阿布斯邁爾(JohnAbsmeier)表示，在一些特別設計的街道和道路上，無需使用3D地圖，車輛就能自動導航行駛。

　　李德毅院士曾表示，從人工智能的角度來看，自動駕駛汽車應該涵蓋三個范圍，分別是感知、認知、行動，人們需要用傳感器來裝備自動駕駛車輛，但傳感器不完美則是常態(tài)。同樣，李德毅院士也提出了這樣的疑問，是傳感器融合地圖還是地圖融合傳感器?

　　顯然，真正實現(xiàn)完全自主的自動駕駛，還要依靠傳感器技術領域的進一步發(fā)展?？{基梅隆大學的卡迪拉克改裝版自動駕駛汽車，正是借助了安裝在路燈上的一些傳感器，實現(xiàn)了從城區(qū)到機場的無人駕駛行程。

　　“我認為我們改裝的自動駕駛汽車足以應對90%的路況，”拉杰庫馬爾說道，“但要達到100%，還要有很長的一段路要走。”