曉查 發自 凹非寺 
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

無人駕駛汽車的美好願望是減少車禍的發生。本來減少司機的負擔是很好初衷，但司機過度依賴AI產生的懈怠更可怕，甚至會引發嚴重的車禍。

比如2017年，一名特斯拉Model S車主在開啟Autopilot後居然在車內看起了電影，最後裝上大卡車導致車毀人亡。

今年Uber無人駕駛車上路時，由於安全員在玩手機，沒有看路況，導致撞死一名騎自行車的路人。

△ Uber無人車在2018年曾撞死一名行人，圖為事發車輛

這些車禍發生的原因，都在於車輛沒有監控司機的狀態，及時提醒司機。

最近，MIT的AI科學家Flex Fridman研發了一套“以人為本”的自動駕駛系統

這套系統到底有多精確？請看5個小細節設計。

它能識別到司機手持吉他，甚至是否處在彈奏狀態：

從一個微小動作中，識別司機是否在看路：

準確識別出司機在駕駛過程中看手機：

它不僅僅是識別，還能與司機進行互動，如果司機不在看路，會提示風險升高：

路邊出現行人的時候，也會給司機提示風險：

總之，有了這套系統，司機即使在做別的事情，也能及時收到系統的提醒。在自動駕駛尚未能完全取代人類時，這不失為一種更安全的方案。

設計原則

為了開發這套系統，Lex Fridman提出了設計中的“七大原則”，並且釋出了學術論文，供其他自動駕駛汽車設計人員參考：

文章地址：https://arxiv.org/abs/1810.01835

• 人車共治：人也是AI駕駛中的一環

• 從資料中學習：資料驅動車輛技術

• 人體感應：理解駕駛員的各種行為

• 共享感知控制：給司機再添一雙眼和手

• 深度個性化：與駕駛員分享經驗

• 不完美設計：瑕疵也是特徵

• 系統級體驗：在系統級別優化安全性和體驗

初衷&願景

在上面的論文中，Lex Fridman談到了為何要設計這套無人駕駛系統。
目前的自動駕駛系統仍然以AI識別路況為思路，缺乏對司機狀態的監控，他希望這套系統能用在從手動駕駛到自動駕駛過渡的過程中，提供一種半自動駕駛

另外，自動駕駛系統也能通過對司機駕車行為的監控，使用模仿學習向人類學習開車的經驗。

— 完 —

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