自動泊車技術簡史 從人工智障變人工智能

　　【太平洋汽車網 技術頻道】當地鐵入站后停歪了，屏蔽門擋住半個列車出口，被擠成沙丁魚的上下車乘客都會吐槽司機不會開車。

　　實際上，這次泊車是由電子系統進行監控、運算、操作的，系統通過傳感器了解車輛的速度、位置、載荷并數字化控制其制動過程，只不過有時候精度并不如意罷了。但若換地鐵司機來開，誤差就大到沒邊了，門縫可能小到魯豫姐都擠不進去。

　　自從人類4000多年前馴服了野馬、發明了車輪，泊馬泊車就成了一件不容忽視的大事。不信？反正耶穌就是在古代“停車場”出生的。

　　因為古代農業社會生產力落后，只有大富人家才坐擁馬匹與馬車。與農家不同，自帶大型動物濃烈氣味的馬匹不會停泊到主人家隔壁（畢竟大宅子占地面積大），一般會在用木制或石制的拴馬樁固定在府邸大門附近。

　　有些石制拴馬樁比較豪華，上頭的方形石柱還雕刻有吉祥如意的祥瑞，一般是對應其階級的神獸（雕龍會掉腦袋的）。

　　客棧、酒肆外面也會有拴馬樁，這就是早期的公共停車場，入內消費可以免停馬費。

　　如果你把馬泊在野地，多數人會把馬匹栓在樹上。

　　馬匹是一種可持續能源供能的交通工具，泊馬期間吃點草補充續航，等待技能冷卻，接下來又能繼續跑了。

　　馬車會比馬相對復雜點。特別是中國的馬車，因為我們古代沒發明轉向架，所以多數馬車都打造成了更輕盈的兩輪樣式（但我們是有四輪馬車的），松開馬匹之后用人力倒推進泊位時也相對輕松一些。

　　如今在農村依然盛行的手扶拖拉機，就是將馬匹換成柴油機之后的現代化版本。

　　這種車子是1:1轉向比設定，比F1的操控還直接。

　　進入汽車時代之后，駕駛者們一直沒好好思考泊車的問題，畢竟買得起汽車的大富人家不缺在車外幫忙看位置的人型倒車雷達。

　　1906年，英國傳奇女賽車手多蘿西·萊維（Dorothy Levitt）創造了女性駕駛者最高車速，并在1909年發布的《The Woman and The Car》一書中描述了使用化妝鏡觀察后方的方法。

　　看圖吧，Dorothy女神怎么可能離得開化妝鏡呢？

　　1911年，雷·哈羅恩（Ray Harroun）在他自己的印第500賽車上安裝了后視鏡。這種裝置在10年后才逐漸成為專利和量產車裝置，隨后在汽車領域鋪開，駕駛者的泊車方式得到了革新，特別是在封閉式車廂大行其道的那個年代。

　　二戰之后，富得流油的美國人想出了各種汽車新技術，其中就包括早期的汽車導航，以及下圖這種五輪汽車，側方位停車0煩惱……

　　進入21世紀之后，腦洞大開的設計師弄出一款叫ROboMObil的全輪轉向怪物，四個車輪用變態的90度轉向來應付所有難停車位。

　　至于機械強度和底盤操控嘛……

　　這些做PPT的人不會告訴你的。

　　以上是泊車小史，我們今天要聊更先進的自動泊車，因此必須從自動化定位技術的鼻祖們開始說。

　　巡航導彈是最早的自動泊車技術的集大成者。筆者在此前文章中提到過，德軍的V1巡航導彈用陀螺儀、空速計、機械計時器、高度儀組成慣性制導系統，工程師根據A/B兩地的地圖坐標設定飛行方向和時間， 飛行夠預定時間后自動切斷油路，導彈失去動力掉下去，自動停入擬定的“泊位”——可能是某座倫敦建筑的屋頂。

　　當然，這種離線式定位技術比較菜，有時候飛離目標二三十公里最終轟掉一個小山包，山包上正吃草的英格蘭薩福克羊也沒理解到為什么吃個草都能被五雷轟頂。

　　真正代表數字化制導技術頂尖水平的是阿波羅11號的制導計算機（Apollo Guidance Compter），這款AGC很弱雞又很強大。

　　AGC有多弱雞呢？RAM只有2kb，ROM是36kb，遠遠比不上街頭的量販式咖啡機。不過如此“智能”的咖啡機到頂了只能做個線上支付然后賣你一杯咖啡。AGC有多強大呢？智商水平只有咖啡機萬分一不到的AGC可以領著3000多噸的“大胖子”土星五號飛往月球。

　　然而，阿波羅11號登月艙登陸靜海基地這個“自動泊車”過程卻充滿了不確定性，當時阿姆斯特朗和奧爾德林的“鷹”登月艙遠離原定著陸點大約6km，機載著陸計算機（自動泊車系統）也在不斷報警。登月艙駕駛員巴斯·奧爾德林（巴斯光年的原型）改用手動模式很艱難地繞過了布滿了巨石的錯誤著陸點，在燃料只剩下30秒的時候終于成功降落，邁出人類的一大步。

　　全球最早的直播網紅是阿姆斯特朗和奧爾德林，全球6億電視觀眾共同見證了他們登陸月球的時刻。

　　如果當時“鷹”登月艙在弱雞得無能為力的機載著陸計算機之協助下，于月球表面拉胯，美國總統的另一份聲明將被全球廣播。

　　筆者2年前正好編譯了這篇充滿詩意的悲情聲明，發大家一看（但并不歡迎無聲明轉載）：

　　目前，阿波羅11號的登月軟件源代碼已經公開。如果以后有人問你“你咋不上天呢？”，你就可以把代碼復制給他了。

　　溫馨提示，代碼包中的“Luminary099”是“鷹”登月艙的原始代碼：

　　很多尖端技術都是通過“軍轉民”的路徑實現民用化，一開始在民用頂級產品上運用，產量提升了、單價降低了之后再步入千家萬戶。

　　下文我們將聊到消費級民用產品中的自動泊車技術。

　　支線任務做完，我們現在回到主線上面來。

　　自動泊車技術分為兩大類，定義并不相同：

　　自動泊車系統（APS，Automated Parking System）

　　APS是一種自動泊車的空間結構，利用自動升降機將車輛塞進狹窄的泊車位，大眾就比較喜歡用這種結構來置放新生產出來的商品車。

　　在廣州遠洋大廈就有一套很老的APS，小時候看著老爸把車子開進一個泊位之后，下車離場，工作人員按動開始按鈕，下部轉盤就會旋轉90°之后，再用傳輸帶和升降機塞到地庫泊位中。取車時，反而行之即可。

　　同樣原理的APS在日本很盛行，之前傳遍網絡的日本自行車自動泊車系統就是如此角色。

　　泊車輔助系統（PAS，Parking Assist System）

　　自動泊車輔助（APA，Auto Parking Assist）

　　遠程遙控泊車（RPA，Remote Parking Asist）

　　自動代客泊車（AVP，Automated Valet Parking）

　　以上幾種都是汽車自帶的自動泊車系統，車輛通過視覺與位置傳感器識別車位、計算路線，再通過PAS/APA/RPA/AVP完成泊車入位工作。

　　目前業界總把APS和以上四個混淆，算不上錯誤，只是概念分割不清。因此筆者寫一個前提：下文我們聊的自動泊車技術均指的是PAS/APA/RPA/AVP（車載的泊車輔助系統），而非APS（供車輛使用的空間）。

　　其中，我們最常用到的APA也分F-APA全自動泊車輔助和Semi-APA半自動泊車輔助。

　　進入21世紀之后，自動駕駛技術才真正進入高速發展期，自動泊車技術則是自動駕駛技術的一個分支，用戶需求更加剛性，畢竟“世人苦泊車久已”。

　　登月半個世紀之后，自動泊車系統的魯棒性、安全性、應用廣泛性、經濟性均得到了質的提升。相比“碰個運氣試試看”的阿波羅AGC，當今自動泊車系統才是真正的“老司機”。

　　如今，一套完整的自動泊車系統擁有三大組成部分——傳感器（耳目）、控制器（大腦）、執行器（手腳），分別負責感知、思考與執行三大功能模塊，如下圖所示：

　　高階的、在線的自動泊車系統，其工作邏輯是下圖這樣的：傳感器獲知外界物理世界的四維數據之后，再與高精度地圖和衛星定位數據結合，一同輸送至車載處理器/云端處理器得出路線規劃，進而由車輛執行物理動作。

　　如果去掉高精度地圖與定位，這就是一款離線的自動泊車系統。

　　可見，看得清（感知功能）、算得動（思考功能）、行得穩（執行功能）是自動泊車技術的三大必備要素，而其自動化水平可以對應SAE自動駕駛等級來判斷高低。

　　SAE美國汽車工程師學會的自動駕駛分級越高，下圖中標注的“人類需要執行的任務”（轉向/制動/加速）就會一直減少，人類從L3開始就只需要“坐在方向盤/制動踏板/油門踏板前”做一個木有感情的假冒偽劣駕駛者，從L4開始基本不需要操作（在特定的高難度路況中還是需要幫機器一個忙），L5則是摘掉方向盤/制動踏板/油門踏板都沒有任何問題。

　　基礎概念說完，本節結束。

　　下面我們針對自動泊車技術的幾樣核心技術進行探討：

　　位置傳感器的作用是“讓系統知道車子在環境中的什么位置”，目前最常用的位置傳感器是“超聲波雷達”，聽起來很牛，其實就是倒車雷達而已，去途虎300多塊能裝前后8個的……

　　因為這種小雷達的工作頻率高于20kHz（人耳聽覺上限），準確來說是40kHz、48kHz、58kHz三選一，所以人耳是聽不到它們工作的，滴滴滴那個是倒車雷達系統的蜂鳴器而已。

　　開過大型豪華車的朋友應該會發現，車子不止前后有雷達，兩側也有。你沒感受錯，前后的UPA倒車雷達的工作范圍在0.15-2.5m之間（下圖白色），兩側的APA雷達則在0.3-5.0m（下圖藍色）之間，這兩種雷達在自動泊車系統中都是主要功臣。

　　由于超聲波雷達的精度并不高，檢測距離也比較短，現在有不少車企把車載毫米波雷達也用作自動泊車系統的位置傳感器，得到距離分辨率更高、角度分辨率更高、環境適應性更高的優質數據。

　　此外，現在還有一種新的雷達逐漸裝車，那就是貴上天的激光雷達。為了對比超聲波/毫米波雷達、激光雷達、攝像頭的性能，筆者制作了一個表格（數據來源：百度Apollo自動駕駛）：

　　可見，三種傳感器都有各自的優勢和缺陷，三者結合之后才能揚長避短達到全優，不過激光雷達當前的成本嘛……目前已有萬元級的車規級激光雷達面市，不過相對于超聲波/毫米波雷達而言依然是個天價。

　　比如下圖筆者翻譯的四代A8，超聲波雷達、長距和中距毫米波雷達、激光雷達、攝像頭環環相扣，才打造出全球第一款L3自動駕駛量產車。造A8的團隊，從來不是成本核算優先的團隊。

　　視覺傳感器就是攝像頭，以前我們有車載的后視攝像頭，現在有很多車都裝載了全景攝像頭，與自動駕駛相關度最高的前置高清視攝像頭則分為單目、雙目、三目，目數越大就能覆蓋越多的焦段。

　　在自動泊車領域，單靠視覺方案是可以實現的，問題是攝像頭在惡劣天氣和低亮度環境中工作就很容易拉胯，必須配合超聲波雷達/毫米波雷達才能精準定位。

　　那么，反過來想：單靠雷達是否可以實現呢？還真可以，問題是雷達對物體的分類能力非常差，隨便弄點不打緊的一些障礙物就騙得它團團轉。

　　因此，視覺傳感器與位置傳感器打配合（下圖再放一次），才能更好地了解車輛的當前位置。

　　好了，既然有了高清攝像頭，是不是可以玩出點新花樣來？

　　可以。

　　筆者在第四代寶馬X5（G05）上就試過“即時定位與地圖構建”技術（SLAM，Simultaneous Localization And Mapping）的基礎版本，用起來很方便。

　　SLAM簡單來說就是把AI機器人帶進去一個未知環境中，駕駛員教AI怎么泊入/泊出，系統自己用視覺與位置傳感器描繪出這個區域的高清地圖，并記錄流程中的油門、轉向、制動數據，之后利用這些數據實現自動駕駛/自動泊車。

　　目前寶馬多數車型/三代哈弗H6都裝備了SLAM原路返回功能（循跡倒車輔助），當駕駛者錯誤駛入一條狹窄道路無法動彈時，一鍵即可原路返回，其中寶馬的原路返回可以執行50m。

　　不過寶馬這個功能在熄火之后就再沒有作用了，所以是個一次性的記憶功能。這種系統威馬也有，兩套SLAM系統的傳感器沒有太大區別，最大的區別是用途和執行力。

　　這就是我們剛剛提到過自動代客泊車（AVP，Automated Valet Parking）概念，新發布的W223世代奔馳S級也有類似的配置。AVP還分“提前學習”和“當場學習”兩種，前者需要經過SLAM系統訓練之后（之前到過這進行地圖建模了）才能用，后者只需駕駛員開到停車場就可以離席，車子自己找車位泊入，從SAE分級來看屬于L4（法規是否允許那是另一回事）。

　　注意注意，上面這張AVP泊車官方圖，W223駕駛座上是沒人的！！！

　　百度Apollo項目近幾年在做自動駕駛技術研發，選的都是操縱機構全有電動備份的車型，電控油門、電控轉向、電控制動、電控擋位都不能缺。

　　剛剛提到的那臺W6，因為本身是個電動車，所以最不缺的就是電控操縱機構…… 那些什么轉向機構控制單元、扭矩傳感器、方向盤轉角傳感器等等，通過FlexRay總線（新的）與CAN總線（老的）通信即可。

　　擁有全電操縱的車型（不管什么燃料），理論上都可以實現車外遙控泊入和泊出，之前比亞迪就做過這種技術，不過是挺原始的車主目測方式（當時他們還專門拍了窄位停車的宣傳廣告），目前長安UNI-K也用上了同類技術。新一代奔馳S級W223和威馬W6這種更高階一些，人在車外就可以啟動自動駕駛系統，依靠超聲波/毫米波雷達和全景攝像頭泊入/泊出。

　　類似的還有蔚來全系，二代換電站終于配上了自動泊車技術（之前有硬件沒軟件），再也不用換電站工作人員倒車入庫之后再離車換電。之前筆者去體驗的時候一臉尷尬，說好的自動泊車呢？

　　如此說來，汽油車其實也適合做自動駕駛，汽車智能化程度跟動力類型其實并非直接相關。

　　廣州街頭上那么多文遠知行的自動駕駛汽車，用的不就是燒油的林肯。只要油門、轉向、制動、擋位這些機構有電動備份就成，只有機械操縱機構的話就“雞同鴨講”無法實現自動駕駛/自動泊車了。

　　與自動泊車技術相關的車載電子系統還有很多內容，除了剛剛提到的外，還有車速傳感器、擋位狀態傳感器、點火開關狀態傳感器等等，車身自帶的車輛穩定系統控制單元也要參加工作（不然電子系統放飛自我的話能把車子開翻你信不信），比如起步加速防滑控制ASR、電子牽引輔助ETS、制動輔助BAS、制動力分配EBD、防抱死制動ABS等等都要參與打工，ESP還會主動對某一個車輪進行制動來校正車輛實時重心。

　　除此之外，警告單元也要被集成到系統里面。如果自動泊車期間遇到突然侵入路徑的障礙物，自動泊車系統不僅要制動，還得通過蜂鳴器和燈光信號告訴駕駛者有程咬金。

　　上一篇《無人驅》我們聊到“荊軻刺秦王”典故中的燕國督亢地圖，在兩千多年前算得上高精度地圖了。哥倫布當年用的航海地圖是瞎整的，結果這哥們憑著瞎畫圖、瞎計算、瞎猜測、瞎騙下屬的導航術找到了新大陸，完全就是運氣太好。

　　問題是現在我們行車可不能靠運氣好，自動泊車技術需要高精度地圖才能更好地完成任務。

　　高精度地圖不僅有更高精準度的道路坐標信息，還有每個車道的坡度、曲率、高程、航向、交通標識，包括劃好的停車位等等多維信息。

　　從衛星照下來，一個斜坡上的泊車位之投影面積是不夠泊車的，但現實中的面積卻足夠。只有憑著高精度地圖和高精度的位置/視覺傳感器，自動泊車系統才有信心和能力把車子妥妥地挪到斜坡車位上。

　　如今，有了激光雷達的自動駕駛汽車可以在進入停車場后掃描場地建模，自建室內高精度地圖（繞過地圖商的獨享權利），還能將高精度地圖分享給同系統/同品牌用戶。下圖是小鵬用視覺方案建模完成的低精度室內地圖。

　　上一篇《無人驅》我們聊了很多衛星定位系統的事情，這一篇我們就不展開說了。之前立了一個Flag說是之后詳細聊北斗衛星定位系統，我先欠著。

　　自動泊車技術分為離線和在線，離線的冗余肯定比不過在線，因此依靠衛星定位技術的自動泊車才是未來的主流方向。

　　但若真的沒有衛星定位信號，比如在摩納哥那些底下九層的停車場呢，是不是當地有錢人們都得自己泊入車位呢？

　　并非如此。脫離了衛星定位信號之后，我們還可以使用室內導航技術。現在已經有不少創業公司在做室內高精度地圖，用的地位技術是GPS與藍牙結合的，比較常見的微定位技術是蘋果“必肯”（iBeacon）低功耗藍牙（BLE）通信功能。

　　當然，最好的方式還是通過室內鋪設的基站進行通信，車載收發機與室內基站不斷溝通實時位置，進而安全靠譜地使用自動泊車技術，這樣子才算得上靠譜。

　　3G→4G→5G，中國短短十多年實現了通信的三步跳。

　　5G對于L4和L5等級的自動駕駛/自動泊車技術而言是必需品，因為只有5G信號的低時延、大帶寬、高可靠、低功率才能滿足智能汽車的通訊需求，因為L4/L5的實時信息量實在太大了。

　　歐美國家對中國5G技術進行封鎖，并非只是針對3C電子領域，而是5G信號牽扯到汽車工業這個第二產業巨頭。未來智能汽車將是發達工業國壟斷的行業，只有這些工業巨頭才有能力承包重工業、芯片、5G/6G、自動駕駛/無人駕駛、衛星定位技術的全套研發與制造產業。

　　因此，5G產業走在前面的中國，未來將有一波先發優勢，就看蔚來、理想、小鵬、威馬、拜騰（疑）、恒大（疑）等智能汽車初創企業是否爭氣了。造智能汽車真的得看基建能力，如果配套的硬件不上量，那只能在小區域實現試驗性成果。

　　不過不要開心得太早，特斯拉目前在整的“星鏈”（StarLink）計劃準備用4.2萬顆近地軌道衛星做6G網，將全球用戶接入空地網絡通訊中。

　　美國會不會利用太空技術優勢進行反超，我們還不敢確定。

　　算法是整套自動泊車系統中的重要部分，它是APA的決策機構，決定了系統最終能成還是不能成。自動泊車技術作為車企的核心科技，算法都是高度保密的，傳感器則可在外進行采購。

　　一般而言，泊車入位有三種主要場景：

　　最早的倒車輔助只是“超聲波雷達+后視攝像頭+倒車引導線”。對于很多用戶而言，引導線聊勝于無，能幫到一丁點（雖然我覺得它礙事）。

　　更高一階的是離線的自動泊車算法，就是筆者前文聊到的基于“視覺傳感器+位置傳感器”進行判斷的自動泊車算法，目前很多APA系統都是用這種算法進行自動泊車，大眾在10年前就逐漸裝備到旗下車型上了，用著還算順手，但馴服不了哪怕刁鉆一點的泊位。

　　再往高階走，就是在線的百度Apollo、Waymo、GM Cruise、AutoX、Pony為代表的自動駕駛/自動泊車技術。大家剛剛應該聽筆者聊過好幾次百度Apollo了，其實它的英文跟阿波羅是一樣的，都叫Apollo，是古希臘神話里頭的預言、光明、消災之神。

　　現在百度Apollo在國內可謂家大業大，比亞迪老早跟他們合作起來了（D++開放生態的L3自動駕駛汽車），還有林肯MKZ、廣汽傳祺GE3開發者版、雷克薩斯RX450h和WEY VV6等等。

　　這些合作車企都會往著學習功能上面走，這是邁向 “真·人工智能”的范疇。目前所有智能汽車都擁有OTA能力，低端一點的只有SOTA，高端一點的有FOTA；再往高處走，剛剛提到的寶馬、哈弗、威馬都有了學習一段路線的功能，而特斯拉的智能召喚功能也挺好用。

　　這些功能都需要很完善的算法，并要求算法有自我學習的能力，而OTA可以持續提升算法的能力。

　　以后再跟大家聊神經網絡算法（Neural Network Algorithm），這玩意很燒腦。

　　“芯片荒”最近弄得很多智能汽車停產，此前的芯片制裁也讓中國企業終于重視芯片自產能力來了。

　　目前智能汽車有幾個算力強悍的角色：

　　第一個必須說特斯拉，自動駕駛領域的王者，最新的FSD芯片是特斯拉自己研發的。這款Hardware 3.0可以達到144TOPS，每秒144萬億次計算極為彪悍。

　　今年1月發布的蔚來eT7，蔚來宣稱可以達到1016TOPS，網上馬上有人說買eT7來挖礦，薅換電站羊毛的話，很快就能回本。（當然，期貨車還沒量產就遇到礦難了，哈哈哈哈哈）

　　數據最大的是威馬，這個不是筆者編的哈，有圖為證，說是100萬TOPS算力：

　　嗯，看清楚哈，是云端的算力，也就是中央服務器的算力，不是車載系統的算力。不過要做L4的話也是可以的，有5G通訊技術加持的話問題不大。

　　小鵬P7之前也展示過研發的L3泊車技術（算力倒不怎么強），環境適應性還不錯，不過因為法規限制因此駕駛者必須在車內進行監控。

　　當然，螳螂捕蟬黃雀在后，英偉達Ampere架構的新品，據稱未來可以一直兼容到L5級別自動駕駛，提供2000萬億次的算力，也就是2000TOPS。

　　再仔細看看上圖，Polestar 2的ADAS能耗5W算力10TOPS，XC90的L2+自動駕駛能耗45W算力（9倍）200TOPS（20倍），未來的L2要去到能耗800W（160倍）算力2000TOPS（200倍）。

　　如此看來，L5算力的功率消耗是驚人的，如果電池能量密度上不去，一切都白搭。

　　說了這么多，這期《無人驅》已經到尾聲了。我們照常進行一些觀點延展，說說自動泊車技術的未來會是怎樣的：

　　目前不少中高端車型都有離線型的自動泊車技術（實際上衛星定位技術的精度并未達到需求），我們只能坐在車上等待系統響應，并隨時準備接管。

　　更完善的自動泊車技術應該是在線型的，可以自助到達泊車位，又能通過車主的召喚自助行駛到面前。

　　這需要車企/自動駕駛技術供應商與智能停車場進行聯合控制，就像地鐵列車與地鐵進站聯合控制屏蔽門那樣。

　　想要完全無人化，必須實現全場景的高兼容性。或許你也發現了SAE規則下的L4與L5比較類似（我再放一次辛苦做的圖），其實兩者的最大區別就在于“特殊情況除外”和“無特殊情況”。

　　也即是，L4還需要人類協助監控，而L5就讓汽車智能系統放飛自我了，理論上可以完全不安裝方向盤、制動踏板、加速踏板、換擋機構。

　　完全無人化就意味著不管是泊車還是行駛，都可以完全無人執行，目前從特斯拉召喚功能的實現進度來看，無人泊車/召喚會更優先成熟。

　　無線充電功能聊了很久，目前因為成本、功率、可靠性問題，一直未能在量產車上得到呈現。

　　未來，L4或L5自動泊車技術的成熟能為無線充電提速，但這還得列清楚一些前提，比如云支付協議的安全性和可靠性必須加強（不然付款失敗/對不上賬就很尷尬了），再比如室內高精度地圖與室內定位技術要進入實用化階段（否則車子自己找不到充電線圈也是白搭）。

　　最后說兩項最尷尬的，那就是法律法規和倫理道德的問題。

　　在法律法規層面，L3自動駕駛不是閉環，目前智能汽車企業們都避而不談，L4是一個全新的賽道，但實現難度很高，我們也在等待ZF明確L3、L4、L5在現實交通生活中究竟是怎樣的法律地位。

　　舉個例子，在由前方貨車遮擋的盲區中，有一個小孩從貨車車頭向左躥出（俗稱“鬼探頭”），被貨車左后方的轎車碰撞死亡。無論這臺轎車是人類駕駛還是自動駕駛，都不可能避免這次事故。當人類駕駛時，這位無辜的肇事者遭殃了；當處在自動駕駛過程中，哪個廠商愿意為此埋單呢？

　　在倫理道德層面，問題很復雜。比如說前方碰撞無法避免，左邊是一個小孩，右邊是五名匪徒（視覺傳感器聯網判定），那么自動駕駛汽車會怎么選擇？撞小孩當然不好，但不經審判令五名匪徒致死也是不合法不合理的。

配圖：著名的“電車悖論”

　　以上問題均未解決。路漫漫其修遠兮。

　　預告：下一周，我們來聊聊無線充電技術與自動泊車技術融合的可能性。

（文：太平洋汽車網 黃恒樂）