4什么4什么4什么4等于5_科技快报_无4什么4什么4什么4等于5人驾驶汽车为什么被武汉人叫做“苕萝卜”?

无4什么4什么4什么4等于5人驾驶汽车为什么被武汉人叫做“苕萝卜”?

成都大运会举办时间正在夏季用电高峰期，电力保供是一大挑战。成都提前制订大运保电计划，超过300个保供电细化方案织密安全网。成都大运会电力保障指挥调度中心全力以赴，以“成都市全域电网图”为数字化基础底座，集成14套业务系统，实现保电对象“全感知”、需求响应“全链接”、指挥调度“全在线”。屏幕后方，数千名保电人员奋战一线，保障赛会顺利进行。

　　要说最近的车圈顶流，非“萝卜快跑”4什么4什么4什么4等于5莫属。　　这个名字呆萌的东西，其实是百度旗下的无人驾驶出租车。前几天，萝卜快跑在武汉大面积铺开，凭借着超低价和新奇感，吸引了不少人体验。　　但很快，有人就发现，萝卜快跑虽然是个高科技产品，却有点笨笨的，不少武汉人戏称它为“苕萝卜”，在武汉方言里，就是“笨萝卜”的意思。　　那么，萝卜快跑到底有多“苕”？　　这个萝卜有点苕　　事实上，“苕萝卜”这个名字还是蛮写实的，在有些情况下，萝卜快跑真有点傻乎乎的气质。　　被各种障碍物“吓到”不敢挪动，只是基础操作。只见一辆打着双闪的萝卜快跑在马路中间一动不动，定睛一看，“硬控”它的居然是一条躺在路上的绿色编制袋。面对这个障碍物，萝卜快跑一副束手无策的样子，也不会绕开它，就傻乎乎地停在编织袋前方。　　最终还是一位看不下去的路人大爷将袋子拿走，萝卜快跑终于才敢动弹。　　有时候路上没有障碍物，但是路况略微复杂，萝卜快跑也是立马“智商不够用”了。　　比如在早高峰的滚滚车流里，一辆想要变道来接乘客但又不敢的萝卜快跑，只得在原地等待，在汽车堆里显得弱小可怜又无助。　　面对川流不息的行人和其他车辆，萝卜快跑直接“判断”前方没有前进的空间，然后也不管这是哪儿，停车会不会造成拥堵，直接趴在马路上乖乖等待。还有一位网友拍摄的视频显示，一辆萝卜快跑在路口一直“礼让”了10辆来车，才抓住机会继续开动。　　就连旁边没什么车，只是偶然遇到了自家兄弟，也不知道怎么处理，小挪一点后直接一同停下，把“有礼貌”三个大字写在了脑门上。　　但有时候，“遇到问题就停下来”的萝卜快跑又一副莽汉的样子，哪怕前面是几乎淹没车轮的积水，萝卜快跑也照开不误。　　说到底，还是出于对路况的判断不到位，不够智能，才造成了以上这些情况。　　此外，也有时候，“苕萝卜”之所以傻，是因为它们把“遵守规则”刻在了DNA里。　　比如，非要等到自己的乘客不可，不然哪怕后面堵车成长龙，萝卜快跑也不会挪动一下。　　再比如，说好了要给你送到目的地，那差一米都不行。　　博主“热干面要加醋”表示，自己原本准备在目的地马路对面下车，然后再走两步就到了，但萝卜快跑却依旧坚持走到下一个十字路口，再掉头，誓要将乘客严谨地送到目的地。中途下车？不可能的。　　还有从不超车，哪怕前面是个速度超慢的电动车……　　看来，武汉人叫它“苕萝卜”有自己的道理。　　“苕萝卜”为什么这么傻？　　要知道萝卜快跑为什么傻傻的，得先知道智能驾驶是怎么实现的。　　国内某知名车企的自动驾驶算法工程师高昊飞（化名）告诉壹读，目前智能驾驶发展有两大技术路线，一是传统的模块化路线，二是端到端的模式。　　模块化路线就是将智能驾驶的实现拆分为模块化步骤：感知（获取信息）、规划（算法分析）、控制（执行操作），即首先通过车载雷达、摄像头等传感器获取环境信息，然后由车载处理器根据所获取的信息并结合高精度地图和内置算法进行路径和车速规划，发送控制命令，最后再由底层处理器执行控制，使车辆行驶。　　其中规划算法即是无人驾驶汽车的“思考方式”，萝卜快车以及其他智能驾驶车之所以有时候“傻傻的”，就是因为规划算法还不够成熟。目前规划算法主要是人为定义规则，举个例子，算法程序可能会规定：沿车道线中间行驶，并且遵守交通规则，实线不能变道，如果前方有障碍物就停车，如果前方没有障碍物，就继续行驶通过。　　但问题是，人为定义的规则难以覆盖所有的场景，并且实际生活中，道路场景非常复杂，甚至经常出现矛盾情况，比如在实线车道遇到障碍物，交通规则规定不能压实线，但要绕开障碍物规划的行驶路径必然会压到线。　　这时候如果是人来驾驶，可以灵活的做出最佳选择，但这种存在矛盾的场景如果没被算法覆盖，无人驾驶汽车就无法做出下一步行动。“最终的结果可能就是，它只能按照算法代码来‘死板地’处理情况，遇到存在矛盾的场景就不会动了，看似傻乎乎的。”　　而且，模块化路线还存在级联误差问题。简单说就是，在对信息的处理和传递中，信息可能会发生偏差，从“马冬梅”变成“马懂没”，最终可能影响汽车控制的精准度。　　那么，端到端又是什么，它能解决萝卜快跑们的困境吗？　　高昊飞解释道，端到端其实就是打破了模块化步骤之间的界线，让汽车像人一样从大量的实际经历中学习总结，对当前行驶环境直接做出全局最优的最佳规划。“未来的方向就是减少人为定义的规则，赋予（汽车）自主学习的能力。这就像ChatGPT，进行拟人化学习，让车像老司机一样能够灵活处理各种存在矛盾和问题的场景。”高昊飞说。　　目前，包括华为、小鹏等在内的很多公司都提出了自动驾驶端到端技术路线的规划，并逐步落地。　　但值得注意的是，完全的端到端路线也不是完美的。模块化路线出了问题，我们可以定位到到底是哪一步骤的问题——信息是一步步传递的，检查每一步就可以，但端到端出错后，就很难追溯原因。　　高昊飞拿ChatGPT做了个类比：“这就像ChatGPT有时候会‘胡说八道’，比如一本正经教你做一道'鞋底炒辣椒'，但你不知道到底为什么它会这么说；完全端到端后，智能驾驶汽车也可能会做出一些令人无法解释的举动，而你不知道它为什么要这么开车。”　　ChatGPT胡说可能不会造成什么严重后果，但汽车万一做出了什么“奇怪”的举动，后果很可能是人们难以承受的。因此，目前各家公司发布的自动驾驶端到端技术，也都同时有着大量的规则算法为行驶安全兜底。　　对于有网友假设“买一辆无人驾驶汽车，上下班时接送我，其余时间外出挣钱养我”的设想，高昊飞及其同事表示，目前看来还不太现实，单出了交通事故谁负责这事儿，就扯皮不清。　　“而且，谁知道你的智能驾驶汽车，是乖乖外出拉客干活，还是去街头‘斗殴’了呢？”

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编辑:王德茂

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