【緣木求魚】

    不斷推動無人駕駛技術的進步固然重要，但整個系統的改造和技術進步更重要。

    木木

    前幾年，許多快遞企業就實現了快遞包裹分揀的自動化，這種全自動化的貨物分揀場面，想必給許多觀者留下了深刻的印象：在一個巨大的分揀平臺上，無數小機器人忙忙碌碌但又秩序井然地工作著，把貨物從派發處準確運送到收件口。

    在快遞包裹算由A點及B點的分揀過程中，小機器人要保證不出現錯誤分揀、不相互碰撞、不發生擁堵同時還要自主選擇最有效率的運送路線，顯然需要一個系統的全力支持。在這個系統中，小機器人并非單打獨斗，除了要準確獲取快遞包裹信息外，相互之間、與運輸線路和收件口也要有必要的信息交流，甚至還要準確接受系統的指令并反饋自己收集的信息。沒有這個系統的支持，單靠小機器人自身的信息收集、處理能力，工作效率肯定會大受影響。

    這個高效的分揀系統，僅僅是一個簡單系統，工作場景簡單，小機器人交換信息的對象數量也很有限，且信息也不復雜，小機器人需要完成的任務也相對簡單，外部環境的干擾也幾乎可以忽略不計。不過，這個系統雖然簡單，但卻足以幫助人們更準確地認識一些比較復雜的系統，比如，現在比較熱門的無人駕駛技術（包括無人駕駛網約車等），就需要將其致于一個復雜系統——城市地面智能客運系統——中考量，才能更準確地把握其發展方向并更有效率地推動其進步。

    就基本功能而言，無人駕駛技術和分揀快遞包裹的小機器人實在沒什么質的區別，都是把人或貨物安全、準確、高效地由一地運送到另一地。要順利完成這個工作，不斷推動無人駕駛技術的進步固然重要，但整個系統的改造和技術進步，顯然更重要。

    從這些年無人駕駛技術的發展看，絕大部分資源都集中于對車的改造——由有人駕駛逐漸向無人駕駛的過渡。經過持續的改造，單車無人駕駛技術已經取得了明顯進步，無論是信息收集能力，還是信息處理能力，都有了相當提升。這種能力的進步，也直接導致許多城市陸續開通了路測道路（比如北京市就開放自動駕駛車輛路測道路33條，總長度達到105公里），這又進一步促進了單車能力的提升。

    比較新的消息是，滴滴在上海開通了無人駕駛網約車測試服務，從實際情況看，雖然乘客體驗還大有提升空間，但無人駕駛汽車顯然距離普通人的現實生活又跨近了一大步。不過，要想使無人駕駛技術盡快實用化，除了繼續著力提升單車技術能力外，顯然還要大力強化整個交通系統的改造，畢竟系統的支持，才是最根本、最有力的支持，才是無人駕駛技術實現實質性提速的基礎。

    從既有經驗看，一輛無人駕駛汽車即使安裝了32個、64個、甚至更多的探測頭，其信息的直接搜集能力也是有限的，關鍵還受到周圍環境的極大制約；另外，相對于現有信息處理技術而言，單車的信息收集量級顯然過低，這既造成處理能力的浪費，也直接影響信息處理結果的準確性。這些技術限制，導致無人駕駛汽車的安全性和效率很難令人滿意。要徹底改變這種局面，顯然要加快全系統的改造。比如，要讓更廣范圍內、更多的交通系統節點（交通信號設施、監控鏡頭等），能夠向無人駕駛汽車發送信息，無人駕駛汽車能夠接收、處理并反饋這些信息，同時調整自己的運行方案。

    有了這種智能系統的近乎全方位的支持，再加上無人駕駛技術的進步，乘客體驗才可能得以實質性提升，無人駕駛汽車才能更快地走進現實生活。

    （作者系證券時報記者）