據(jù)國外媒體報道，日前美國科技雜志《連線》撰文指出，受限于不斷變化的外部環(huán)境以及自動駕駛汽車各種軟件系統(tǒng)的相互影響，而軟件開發(fā)升級都存在著諸多問題，自動駕駛汽車系統(tǒng)也永遠不會實現(xiàn)完美。

自動駕駛技術帶給人期許，給人以承諾，未來有一天能夠杜絕醉酒駕駛、疲勞駕駛或是偶然分心，用精密運行的機器來替代常犯錯誤的人類司機。去年有近4萬名美國人死于交通事故，而國家公路交通安全管理局將其中90％左右的致命車禍歸因于人為錯誤。但有時候公眾會對自動駕駛恐懼不已。畢竟在公共道路上實現(xiàn)新技術可能總會讓人不踏實。就在上個月，Uber旗下的自動駕駛汽車就在一次自動駕駛測試中撞死了一名橫穿馬路的女子。

無論哪種方式，人們都想知道自動駕駛汽車什么時候能夠來到日常生活中，什么時候能夠真正為我所用。但唯一正確的答案或許從不會讓人滿意：那就是“從來不會”。 “技術在不斷進步，”美國著名智庫蘭德公司(Rand Corporation)不確定性決策中心負責人、機器人專家尼迪·卡爾拉（Nidhi Kalra）如是指出，“有時候我們會說，‘我們有自動駕駛的汽車，我們有這種產品’，但是隨著軟件的更新，每周都會有新車問世。”

這就是將自動駕駛汽車與底特律等傳統(tǒng)生產線制造出的最先進汽車區(qū)分開來的真正原因：很多很多的軟件。在一輛自動駕駛汽車內，有超過50萬行代碼將為車內各種系統(tǒng)和算法提供動力，正是這些系統(tǒng)和算法未來有一天可以幫助自動駕駛汽車駛向任何地方。其中包括涵蓋高清地圖的定位系統(tǒng)，能夠幫助汽車了解自己所處的位置；分析各種傳感器信息的感知系統(tǒng)，能夠幫助車輛確定自己周圍發(fā)生了什么；綜合所有交通信息的規(guī)劃系統(tǒng)，能夠規(guī)劃出車輛的最優(yōu)行駛路線。當然，還有一個軟件，能夠讓汽車自動一動，不用讓乘客踩油門或是操縱方向盤。

目前來看，專家們之所以對自動駕駛汽車技術的期望值很低有著諸多方面的原因。要讓汽車完全實現(xiàn)自動駕駛是一個復雜的問題。考慮到天氣、地形和不同地區(qū)不同的汽車文化，你就知道為什么像Waymo這樣的自動駕駛汽車公司到現(xiàn)在還只在特定區(qū)域進行測試工作。到處進行測試幾乎是不可能的。就像你的iPhone，你的Snap應用程序或者你的特斯拉一樣，這些汽車的代碼需要不斷進行更新。

“任何產品都將隨著時間的推移而得到不斷改進，”市場研究公司Edge Case Research聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官邁克·瓦格納(Mike Wagner)稱，“這是任何系統(tǒng)都存在的生命周期維護。”瓦格納創(chuàng)辦的公司幫助機器人公司開發(fā)功能更強大的軟件系統(tǒng)。

現(xiàn)在這不一定是一個令人望而生畏的前景。比方說Waymo想從亞特蘭大的一個特定社區(qū)將自動駕駛出租車服務拓展到亞特蘭大的另一個社區(qū)，它就需要更新其軟件。比方說如果通用汽車希望開始為乘坐自動駕駛汽車的用戶提供在星巴克進行中途停車的機會，那也需要相應的軟件更新。再比如說，如果五年前制造的任何一輛自動駕駛汽車還想在今天上路運行，那么它也需要軟件升級——需要識別新的汽車模型，需要辨識新的交通模式和標識，或許還需要應對新的天氣變化情況。

“環(huán)境不是靜止的，而是一個動態(tài)變化的過程，”創(chuàng)業(yè)公司DeepScale首席執(zhí)行官弗瑞斯特·蘭朵拉（Forrest Iandola）說。其公司主要開發(fā)自動駕駛汽車的感知系統(tǒng)，“即使今天針對某個特定地點有一個理論上的完美系統(tǒng)，隨著時間推移它也會變得過時。”

車輛還將在道路上不斷遇到新情況，并且需要與工程師們從未想到的問題作斗爭。“一旦你把任何傳感器放置到外部環(huán)境中，它可以感應到的不同事物數(shù)量就像是你能在宇宙中可以看到的原子排列數(shù)量，”蘭朵拉說。如果一群老虎逃出了動物園怎么辦？那就需要訓練自動駕駛汽車識別老虎圖像，并對軟件系統(tǒng)進行更新。

此外還有更頭疼的修正，這些與安全相關的更新在向自動駕駛汽車分發(fā)之前需要經過極其嚴格的驗證過程。對于汽車工程師來說，這是一個全新的領域，即便對于那些驗證有人駕駛汽車軟件的工程師來說也是如此。“可以想想現(xiàn)有的自動緊急制動或自適應巡航控制系統(tǒng)。這里面顯然有軟件，”卡爾拉說，“但這些算法功能非常有限：它們是手寫的，它們是可證明的。”但隨著自動駕駛汽車系統(tǒng)的規(guī)模以及它們彼此交互的方式，使得完善的軟件更新變得更加困難。

“真正的挑戰(zhàn)在于，隨著這些系統(tǒng)的安全性越來越重要，你會減緩傳統(tǒng)意義上的生命周期，”瓦格納說，“在你發(fā)布產品之前，你必須進行一些經典的安全驗證。”但是其中一些補救措施要更加迅速——比如說有些軟件漏洞會讓自動駕駛汽車撞墻，或者說能夠為黑客打開大門。瓦格納的Edge Case Research公司正在研究如何加快這一進程，使重要的機器人安全更新得到通過驗證并迅速進行修正。

專家們表示，對于不斷更新的自動駕駛汽車來說，現(xiàn)在就要開始為迭代的未來做好準備。一些自動駕駛開發(fā)商正在努力解決。當然他們的速度是否足夠快還不得而知。對于我們來說還有更多的好消息：如果你正在尋找一份長期工作，那么不完美的自動駕駛汽車領域可能就是你要去的地方。