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自动驾驶汽车就像是一位新手驾驶员一样，它需要足够的学习来帮助它成为一位“老司机”。它拥有各种传感器和软件，这使得它们拥有比人类反应更快的大脑，通过数十亿美元的技术，它的学习速度也比人类更快。不过，在自动驾驶技术成熟之前，它还有很多缺陷需要克服。与此同时，有几个不太引人注目的技术推动了自动驾驶汽车的发展。

机器学习

当我们谈论人类司机的驾龄时，通常会谈到两个指标：驾驶时间和驾驶距离。通常我们询问他人的驾龄时，会问开了几年的车或者开了多少公里了。自动驾驶汽车也面临这个问题。它们需要花费数小时在真实的道路上进行测试，但局限于法律限制的地点和天气条件。

同时，它们还需要学习道路标志和其它道路信息，这需要在真实场景中驾驶并且由人类来验证它是否正确驾驶。不过车流信息公司Inrix提供了一种方法，使得自动驾驶汽车不需要实地驾驶便可以学习规则。Inrix的Road Rules平台可以让城市的基础设施和交通规则数字化，这能够节省测试时间和成本。

难点依旧存在。根据Inrix主管Avery Ash的说法，现实中的道路标志会有比较模糊的情况，这就需要机器能够辨别出这些道路标志，需要额外的数据来补充学习。

通过模拟软件，能够让自动驾驶汽车在虚拟环境中行驶数亿公里，以此来加速证明自动驾驶汽车的安全性。拿谷歌的Waymo自动驾驶汽车来说，大约十年前谷歌就启动了这个项目，至今为止它的测试距离超过900万英里。如果使用软件测试，它一天就能够“跑”这么长的距离。

模拟软件不仅仅能够节省测试时间，加快自动驾驶汽车的进程，它还能够模拟出极端条件。自动驾驶汽车造成交通事故的新闻并不少见，后果通常是造成人员伤亡。使用模拟软件就能够在软件中创造出行人或者自行车突然在车前穿过的场景，或者天气恶劣、阳光照射自动驾驶汽车摄像头的情况，从而测试出自动驾驶汽车在面临极端环境时，它需要做出的反应。

远程操控

即使拥有所有的计算能力和人工智能，在某些情况下，自动驾驶汽车依旧需要人类司机来接管。也因此，自动驾驶汽车上拥有方向盘和踏板。

随着自动驾驶技术的发展，方向盘和踏板会被舍弃，人类变成货物的时候，汽车需要远程控制。美国加利福尼亚州在4月的时候生效了一份自动驾驶汽车测试标准，标准也要求有远程协助接管。

大多数研究自动驾驶汽车的公司都加入了远程控制的选项，有些甚至开始了测试。通用汽车的雪佛兰Bolt测试车便没有方向盘和踏板，它具有“专家模式”并且依赖远程操作员的协助；丰田拥有“在意外环境中远程操作自动驾驶汽车”的专利；硅谷的Zoox公司也有“远程操作系统和自动驾驶汽车轨迹修改方法”。

美国一些宇航员拥有远程遥控火星探测器的经验，他们被日产招募，并将远程操控专业知识应用于日产Leaf测试车。而在去年1月的CES消费电子展上，Phantom Auto公司演示了人类司机如何控制800公里外的一辆汽车在拉斯维加斯大道上行驶。

面部识别

随着对自动驾驶汽车的远程监控，人类司机也会受到监控。特别是在完全自动驾驶汽车到来之前，人类司机需要随时接管汽车。像是凯迪拉克的超级巡航，就能够检测出司机是否关注道路，甚至能够检测出乘客的情感。

斯巴鲁推出的DriverFocus能够识别出司机是否分心或者疲惫，如果司机打瞌睡，系统会控制汽车停止。此类技术很多，旨在度过完全自动驾驶汽车到来前的过渡期，因为五级自动驾驶不可能越过三级和四级自动驾驶突然到来。

在处于三级或四级自动驾驶的时候，通过这项技术，能够减少过度依赖自动驾驶导致的事故，保证人们的安全，从而使得五级自动驾驶不至于夭折。这在某个方面来说，也算得上是加快了完全自动驾驶汽车的到来。

车叔总结机器学习、远程操控和面部识别等技术，能够在不同程度推动自动驾驶汽车的发展，让它提前来到我们的身边。这一方面证明了自动驾驶技术的飞速发展，同时也带来了一些问题，我们对自动驾驶汽车的需求真的有那么大吗？真的需要马上就用上自动驾驶汽车吗？这些问题确实值得思考！