中国留学生自动驾驶难题（国内外自动驾驶现状对比）

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本文目录一览：

• 1、自动驾驶汽车的“电车难题”
• 2、自动驾驶待解决的问题
• 3、众专家深挖自动驾驶痛点,何时才能“扔掉”方向盘?

自动驾驶汽车的“电车难题”

1、电车难题的情景是这样的：一辆失控的电车正沿着轨道快速行驶，前方分叉处另一条轨道上，一个老人和两个孩子分别站在不同的轨道上。电车必须选择一条轨道，但无论选择哪条，都可能导致伤亡。在自动驾驶汽车的版本中，车辆必须在发生事故时，是保护车内的乘客还是路上的行人之间做出选择。这个问题在未来自动驾驶汽车中是一定会遇到的。

2、虽然自动驾驶汽车还没有普及，但随着相关技术不断进步，自动驾驶汽车投入日常使用只是时间问题。然而，自动驾驶汽车在实际应用场景中可能面临很多问题，其中一个就是 “电车难题”。

3、实际上，自动驾驶的“电车难题”背后就是两个伦理冲突的算法设定问题：如果相撞不可避免，牺牲自己还是他人；如果牺牲他人不可避免，牺牲多些还是少些。这二者同时也是构筑伦理学大厦的两大基石：主体性及客体价值。

自动驾驶待解决的问题

1、自动驾驶待解决的问题主要集中在技术、法规、伦理及社会接受度四大领域。技术挑战 感知与决策局限：复杂环境（恶劣天气、拥堵路况）中，传感器易受干扰，多传感器数据融合精度不足；突发场景下决策算法难以模拟人类灵活判断。

2、自动驾驶汽车的道德和伦理问题主要包括以下几点：责任归属的伦理困境：当自动驾驶汽车发生事故时，责任归属问题变得尤为复杂。制造商、车主与系统供应商之间，责任的划分成为一个亟待解答的伦理难题。

3、实际上，无人驾驶汽车面临的挑战仍需解决。尽管技术取得了显著进步，但实际应用中安全性问题尚待解决。例如，无人驾驶汽车可能在应对道路施工、突发状况等复杂情境时遇到困难。系统漏洞也可能导致车辆故障或遭受黑客攻击，这就要求进一步强化安全措施。另一个关键问题是道路规则和标准的统一。

4、大规模机器学习技术（Machine Learning At Scale）Machine Learning是解决自动驾驶长尾问题的一种有效工具。Waymo通过使用automated Machine Learning技术生成和优化针对无人车的数据模型，极大地提升了模型训练的效率。尽管Machine Learning技术在自动驾驶中发挥着重要作用，但其也存在局限性。

众专家深挖自动驾驶痛点,何时才能“扔掉”方向盘?

1、在本届峰会上，罗兰贝格全球高级合伙人、大中华区副总裁郑赟给出了各个场景下自动驾驶的预期落地时间，“停产场自主泊车有望于2020-2023年实现，城际无人客运巴士的落地实现时间点将为2023-2025年，而全场景无人驾驶私家车、全场景无人驾驶Robocab出行服务以及全场景无人驾驶移动服务平台要等到2030年以后才能实现。

2、从国家和法律的层面，辅助驾驶可以，包括一些辅助停车，低速跟车，自动刹车等等，但手离开方向盘，注意力不集中，把车的行驶完全或者即使不完全的交由系统负责都是违法的。 但我们在国内外的各种平台上都可以看到车主在高速路上秀各个品牌的车自动驾驶性能的视频，完全放手，高速行驶，谈笑风生。

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