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阿维塔|真正的智能车，应该像一匹马

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阿维塔|真正的智能车，应该像一匹马

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阿维塔|真正的智能车，应该像一匹马


大部分的智能汽车 ， 可能都被智能手机的成功误导了 。
智能汽车变革中 ， 最大的歧路 ， 就是因为智能手机的出现 ， 让大量车企觉得 ， 把车变成一个智能手机 ， 是用户上手最快 ， 也是最能实现高效交互的方式 。 于是 ， 智能汽车的功能疯狂膨胀 ， 但车主真正用到的功能却很少 。
乔布斯年轻时 ， 在一次采访中引用了一个著名的研究：脊椎动物中 ， 人类移动的能效比是垫底的；但骑上自行车后 ， 就以极其夸张的优势抛离了原本第一名的秃鹫 。 他将个人电脑比作思想的自行车 ， 让人们可以通过优秀的工具进行自我表达与设计创造 。
但问题在于 ， 大部分新技术的出现 ， 往往伴随着极高的上手难度与上手时间成本 。
苹果的领先性 ， 在于把人们掌控最新技术的方式 ， 回归到了人类最天然且最熟悉的古老交互：触控 。 本质上 ， 你在手机上滑动 ， 点按 ， 与上万年前的原始人在山洞里画壁画的动作 ， 没有任何差异 。 一个是创造内容 ， 一个是调动内容 。
明白了智能手机的交互逻辑 ， 再看车这种四轮交通工具 ， 也许 ， 真正的智能汽车 ， 也应该回归最原始的形态 ， 像一匹马 。
马有感知能力 ， 有求生欲 ， 可以自然躲避危险 ， 这可能是最接近理想智能驾驶的场景 。
马与主人之间有情感连接 ， 懂主人的意图 ， 会主动适应主人 ， 而不是像单纯的机器那样 ， 机械执行命令 ， 需要人去适应机器 ， 这也是最接近理想人车交互场景的模型 。
比马的眼睛更敏锐 ， 是智能驾驶实现的第一步
当我们把技术相当复杂的智能驾驶技术拆分为感知、决策、控制 。 而最高级别的智能驾驶 ， 就是人们希望智能驾驶车能够像一名老司机一样 ， 只要告诉目的地 ， 车辆就能带你到你想要去的地方 ， 乘客无需做出任何驾驶决策和指导 。
但人们往往不会认为机器是和人类一样的东西 ， 那么对于人们来说 ， 智能驾驶车恐怕就是一辆不需要车夫的高级马车 ， 而目前市面上常见的驾驶辅助车型 ， 就是仍需要车夫把住缰绳的普通马车 。
举个例子：
一辆马车在路面上行驶 ， 奔跑的马会分辨路面和障碍 ， 躲开障碍沿着路走 ， 遇到阻拦自动停下 ， 经过多次训练熟悉路线的聪明马无需车夫引导就能自己到达目的地 ， 没有那么聪明的马尽管需要车夫偶尔调整方向 ， 也不至于自己撞墙搞个车毁人亡 。
这其中的关键在于感知 。 毕竟如果感知环节出现问题 ， 智能驾驶的安全就无从保证 。 感知是个复合词 ， 包括“感”和“知” ， 也就是说 ， 要实现感知 ， 首先要发现目标 ， 然后还要知道目标是什么 。

作为人类 ， 我们的视觉范围是180度 ， 而马的眼睛在头两侧 ， 具有单目成像兼双目成像的特点 。
所谓单目成像就是两只眼睛可以分开单独工作 ， 有各自不同的视野 ， 同时分别处理两个视野内的东西 。 每侧的视觉范围可以达到130-140度 ， 而单目成像的视觉范围总和可以达到260-280度 。
双目成像就是两只眼睛获取的画面相互重叠 ， 形成一个单独的三维画面 。 为了让这个三维画面更加清晰准确 ， 马必须灵活的转动脖子或者摇头 。 双目成像在正前方可以达到75-95度 ， 再加上单目成像的辅助 ， 视觉范围可以达到345-355度 。 所以 ， 当一匹马在自由的情况下 ， 盲区只有5-15度 。

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