无人驾驶:未来城市人们如何出行?| 3D动图体验公路识别

交通是城市的血脉，然而随着经济发展，像北京、上海这样的超大型城市不断涌现，给城市的交通系统带来了巨大的压力。每个城市的管理者都面临着相同的挑战，为市民提供良好的交通基础设施和丰富的出行选择，满足公众的出行需要，维持城市的经济活力。

新技术和随之而来的商业模式的出现，让城市管理者们获得了新的解决方案。无人驾驶汽车、叫车服务和共享出行的出现不但减轻了交通压力和拥堵，更提升了交通的效率和安全性，改善了环境污染。这些新产品将改变城市的面貌和出行的未来。

为了探索无人驾驶汽车对城市交通的影响，波士顿咨询公司与世界经济论坛(WEF)从几年前开始合作进行研究。现阶段研究重点是对一个大城市进行试点，从而帮助全球的政策制定者设计和部署无人车战略。在2016年夏天，我们与波士顿市政府达成协议，在波士顿对无人车进行实路测试。详细内容请见以下视频：

为了对自动驾驶车辆对交通带来的益处进行量化，我们还与MIT媒体实验室合作，建立了波士顿市区的交通模型，它以波士顿市中心0.45平方英里的地区为基础，模拟了该地区24小时不间断的交通状况。结果实验发现，自动驾驶汽车的部署对城市的交通状况有显著的改善作用。实验详细情况请见以下视频：

正如新加坡和赫尔辛基等城市进行的实验一样，波士顿的试点项目向我们展示自动驾驶汽车和相关商业模式的安全性、可行性以及巨大的潜力。它证明了，自动驾驶技术对城市交通系统的影响是巨大而深远的，然而要实现这些潜力，城市管理者需要缜密的计划、，并且如何调和并鼓励利益相关方的参与也至关重要。

让我们提前感受一下无人驾驶时，人工智能眼中的世界吧。

从"眼睛"这个角度来看，自动驾驶的眼睛是完爆人类的。即使当前还有缺陷，也可以很快进化。人出生时就是睁眼瞎，眼睛做到的是：看，look。而大脑才能做到：看见，see。将信息转为视觉，以及物体的识别。

这张动图是新生儿1到3月的视觉变化。可以说，你在刚出生时，几乎就是睁眼瞎，初始视觉只能帮助你吃到奶。在后天的经历中，大脑皮层的神经网络得以重塑。这个就是人类的学习。视觉是在学习过程中获取的。

对于自动驾驶而言，人工智能需要理解路面上所发生的所有状况。在十年前，这是完全不可能的。计算机在数学运算方面比人脑快出了很多个数量级，但在视觉方面显得非常笨拙。但在过去十年，通过构建类似于人脑神经网络的计算模型，加上大数据的训练，使得机器通过学习(learning)开了眼。机器视觉的突破，影响会非常深远和广泛。

这张图片中，人工智能对运动中的汽车和人进行了不同颜色的标记。其中那个数字，是概率。数值为1时，计算机认为有100%的把握。0.996时，计算机认为有99.6%的把握。

这张图片右边有3个小图，上中下分别为左侧，前方，右侧。

只需要几年时间，人们的观念可能会发生颠覆性的改变。全球每年死于车祸的人数超过百万。尽管汽车行业在过去几十年中不断的追求更加安全，但收效甚微，因为最大的不安全因素就是人本身。由机器代替人来驾驶，会让车祸概率大幅减小。无人驾驶每出现一起车祸，都会成为天下尽知的新闻。