leiphone 鄭佳雨
來自美國密西根州安阿伯市的 Peter Sweatman並沒有引領汽車行業盛行一時的電腦革命，不過他處於這場革命風暴的前沿陣地。
Peter Sweatman是密西根大學交通研究院的主任，工作地點位於底特律以西30英里的安阿伯市，這裡是美國汽車產地的中心地帶。福特，通用汽車和菲亞特克萊斯勒汽車等數不清的汽車供應商都聚集在附近，彼此之間的合作也格外緊密：密西根大學命名為Mcity的新項目將幫助汽車製造商改善自動駕駛汽車的自動導航系統。
Mcity是一處占地僅32英畝的汽車研究基地，這有褪色的停車標誌、彎路段、糟糕的天氣狀況和過時的交通信號燈。在這裡，汽車生產商和其他人士不僅能檢測自動駕駛汽車，還能檢測車輛之間、車輛同公路基礎設施之間的無線電通信技術。
由於許多公司和研究機構把精力放在這個項目上，Mcity成為了一個重要的橋樑，促使汽車行業獲取電腦行業強大的技術力量。這不光體現在底特律汽車生產商與矽谷公司的合作，還有為了獲得技術人才和顧客的青睞，汽車生產商也同矽谷方面進行競爭。
Mcity項目彙聚了學術界的研究成果—如密西根大學交通研究院（UMTRI）針對自動駕駛汽車在多大程度上減少汽車擁有量的研究。自2012年以來，安阿伯市就已開始對自動駕駛汽車進行實地檢測，如針對汽車與汽車（V2V）、汽車與基礎設施(V2I)之間的研究。專案支持者不光有汽車製造巨頭，還有State Farm保險公司，像無線晶片製造商高通和網路運營商Verizon之類的高科技公司。
Sweatman是個澳大利亞人，對貨車運輸安全領域尤為見長，並在公共部門和私營部門工作。自2004起，他就帶領著密西根大學交通研究院（UMTRI）的團隊。
就Mcity專案，他同CNET News記者Stephen Shankland進行了討論，下面是兩人當時的談話記錄。
Q：我們從頭說起吧。Mcity是什麼？它將對汽車行業產生什麼作用？
Sweatman: Mcity是一處模擬的環境，用於研究先進的連接自動化技術，這些技術正在變化之中，社會需要這些技術，因此我們得快點行動起來。我們建立移動變化中心(MTC)，主要研究連接自動化技術和其所有的分支技術，以及如何將這種技術進行大規模的應用部署。對自動駕駛汽車進行檢測，一個關鍵因素在於找到一處安全的遠離交通道路的場所，我們就這樣建立起Mcity。Mcity是一個人造的城鎮—物理類比出的一個人口稠密、複雜的城市環境。許多真實場景已植入到了這個32英畝的場地中，場景包括城市街道、郊區街道、郊區幹線、鄉村道路、高速公路和坡道、彎道、交通轉盤以及複雜的交叉路口。
想想人為因素—人類如何同汽車、基礎設施進行互動，再想想機器人原理—機器如何工作，二者結合起來真是有意思。在測試中，我們請來不同領域的專家，就是為了能複製城市中最具挑戰的交通場景。我們在相同的場景路段進行重複試驗，以至於我們的進展迅速。
模擬公路有多少英里？
Sweatman: 4.2英里。
在這樣一個地方，你能做些什麼事呢？當然，這些事還是General Motors或者Toyota不能在他們自己的試車跑道中做到的。
Sweatman:首先一點是，我們擁有種類繁多的真實交通信號燈，沒有多少測試場地能夠提供這樣的條件。我們具備許多光照條件，並設有建築物，可供車輛穿梭其間。我們模擬了路人、騎自行車的人，路況也是不盡相同，有混泥土、瀝青和磚塊。這裡不僅是跑道，更是一處模擬的現實環境。所有的這些細節都很重要，因為自動駕駛汽車的感測器試圖識別所處場景。
自動駕駛汽車在這兒是重頭戲。汽車與汽車之間（V2V）、汽車與基礎設施（V2I）之間的無線電通信也是另一重頭戲，而這個工作將如何檢測呢？
Sweatman:差不多三年前，我們率先拿配備專有短程通信（DSRC）的汽車進行檢測。現在我們在安阿伯爾市還用這種方式檢測大量的汽車。我們決定將專有短程通信（DSRC）連接技術和基於汽車感測器的自動化程度整合起來，這麼做會起到很大的作用。你可以把專有短程通信看作安裝到汽車上的終極感測器：汽車不僅具備機器視覺，其他汽車還能與之對話交流，並提供原本沒有的資訊。我們看重連通性和自動化二者的統一，這將是我們在Mcity首先要進行的檢測事宜，看看我們把專有短程通信和自動化結合起來會帶來什麼額外效益。
在底特律州際公路96和696線上，計畫將擴大V2V和V2I的檢測工作，那麼將有多少汽車和基礎設施參與其中呢？
Sweatman:當我們離開Mcity來到安阿伯市，再到東南部的密西根，我們檢測的汽車越來越多，同時我們要找到一處場所，在這兒能夠親眼見證汽車避開事故。去年，密西根交通部宣佈在底特律州際公路96和696線上建立“智慧運輸走廊”（smart corridor），而這一路段如今早已提供了無線電專用短程通信。
我們需要在某處路段，讓司機知道他們的汽車每天都與交叉路口、斜坡進行“交流”，同時感激它們之間的“交流”，因為司機每天都受益無窮。安全駕駛很重要，雖說安全事故不會經常發生。人們很容易就會忘記為什麼車內會配備這樣的系統。
建立“智慧運輸走廊”（smart corridor），這很重要。在密西根交通部的幫助下，我們穿越密西根的道路會越走越寬，我們將為這一地區的基礎設施安裝500個無線電設備：接下來，許多大公司的運輸車隊會穿過這一路段，我們會利用和他們同行這個機會，安排部署20000輛甚至更多的汽車。這是一種大規模的真實部署，並不只是一個面子工程。
它是如何運作的，如果你駕駛著一輛配備無線電通信技術的汽車，它會自動同其他車輛、公路、斜坡彎道、坡道出口和交通信號燈進行“交流”—這到底是怎麼發生的？
Sweatman:作為駕駛員，你可以接收到汽車傳達的警告資訊。在安阿伯市，我們發現電子刹車燈非常受歡迎。假設一下，一輛車行駛在你前方，後面還跟著兩三輛，它突然刹車，而這時你看不到他們的刹車燈或汽車，但你的汽車能接收到那輛車的刹車訊號，因此你可以提前收到突然減速的資訊。
在某些情況下，駕駛員認為這一點很重要，即其他車輛知道自己的位置。對於騎摩托車的人來說就是這樣，他們非常高興，因為那些原本看不到他們的汽車或大貨車知道他們所在的位置。
這不會獲取你的個人資訊，甚至不知道你是誰，但是卻知道你所在的位置，同時你也知道其他車輛在你附近。車載儀器總是在過濾資訊，搜索異常的情形，或指示撞車的突發性變化。
針對V2V 和 V2I，您需要防護光波嗎？在1999年，這種防護光波的無線電頻帶為5.9GHz。
Sweatman:我們喜歡防護光波這個概念，但也知道光波很重要。如果人們能證明光波可能不受限制或不帶干擾，在使用的同時還能發送安全訊息，那麼我們願意對它進行考慮，同時也需要進行一些測試。我們會在模擬場所對它進行檢測。
聯邦通信委員會開展對防護光波的討論，或許這些光波會用於無線電業務，您擔心這一點嗎？
Sweatman:我不會說擔心，我們都意識到了這一點，也參與了整個過程。我們對聯邦通信委員會非常信任，他們正在對此做深入調查。在一定階段，確切認識到能和光波穩固共存的技術非常重要，因此某個正在下載的錄影可能會遭到中斷，你會接收到前面三輛車發出的刹車燈訊息。我們需要確保每次的接收都是可靠的，我們需要在狹小的區域、在面對大量的汽車時，還能確保其正常工作。所有這些工作不僅僅只在實驗室裡進行，還要在真實環境下操作。
目前，矽谷正對自動駕駛汽車技術進行研究，Google也是較為關注，Apple或許正在採取一些措施，汽車生產商也在那裡建立了實驗室。西海岸的科技圈都在做這項工作，而在美國的汽車商業中心卻沒有開展這類工作，您對此擔憂嗎？
Sweatman:密西根是全球汽車行業的中心。汽車行業的未來—特別是受連接自動化技術的影響—將會出現在這裡。我們提供的設備和生產能力正説明全球汽車行業快速向前發展。少許的良性競爭是件好事。
我們認識到，這不僅關乎汽車製造商，還關乎一個全新的公司生態系統。在該系統中，公司還不習慣攜手合作。我們有汽車製造商、一級供應商，我們有交通信號燈、交通感應社區，我們有保險、通訊服務，我們有大資料、資訊技術。在密西根，我們將所有這些資源整合在一起。我們對這些技術進行大範圍的部署調配，我們從中學的更快，然後對這些技術進行完善，最後再做更大的部署。我們把這稱之為快速學習週期，而這也是汽車行業過去幾十年來的經驗總結。
談談現實環境裡的檢測？這似乎是Google的做法--你們製造一輛汽車，然後看看它所面臨的情形，就像坐在電動輪椅上的婦女追趕大街上的鴨子。
Sweatman: Google現在做的事情仍在接受時間的檢驗。我們在實施Mcity專案時，旨在模擬出不同尋常的、富有挑戰性的現實場景，因此我們可以多次反復地做。只獲取一種特殊的場景不會對快速改善程式和系統起到較大的作用。你想說，“我們來重新運作，改變一些做法。”是的，讓它重回正軌。
我們想讓汽車上路，讓真實的用戶去駕駛，有多快跑多快；而Google不是讓真實用戶去駕駛，他們讓員工去試車。我們在密西根所做的、所擅長的就是進行更大的部署工作，我們招募志願者，快速瞭解人們真正想要的。而什麼才是人們喜歡的？
那將是一場安全革命，這足以打動所有人，使他們想儘快完成這樣的革命。
對我來說，市場對自動駕駛汽車產生認同感的方式是表明自動駕駛汽車雖不一定100%安全，但要比人工駕駛安全得多。當一個正在玩街道曲棍球的小孩成為首位被自動駕駛汽車撞死的兒童時，再好的汽車銷售說辭也起不到任何作用。
Sweatman:當我們達到了高水準的自動化程度，嚴重的撞車事故就會大大減少—數量減少10倍。那時仍然有車禍事故，路上既有自動駕駛汽車，也有傳統的人工駕駛汽車，我們不知道司機如何看待自動駕駛汽車，難道他們知道那是自動駕駛汽車，同時還知道這些汽車表現出了不同的駕駛特點。
人類作弊。不管是在超速行駛中，還是在穿過交通信號燈時，人們總在越過底線。自動駕駛汽車按照設定的程式去駕駛，它不會作弊。
毫無疑問，自動化駕駛的未來將是更加安全的，90%的交通事故是由人們的失誤操作造成的。自動駕駛汽車不會出現操作失誤，不過還是會有讓自動駕駛汽車陷入混亂的情形，並造成交通事故，但是這樣的事故非常少見。只要我們進行重大的部署調整，事故率就會隨之下降，人們也將會認識到自動駕駛要安全得多。
談談佇列行駛這樣的虛幻觀點，或者城市提倡綠色出行所帶來的順暢交通？
Sweatman:我把這些都稱之為應用程式，就像電腦和手機上的應用那樣。未來會有數不勝數的應用程式，按佇列行駛的長途貨車就是其中之一。
多年來，汽車行業告訴我們，擁有一輛汽車是很棒的，因為你得到了自由這一自主權。人們要是把這一自主權交給電腦，那將會是多麼的舒坦自在啊？當人們是不作操控的乘客時，往往更加擔心交通事故；當他們操控汽車時，往往覺得格外安全。坐在自動駕駛汽車中，不會再感到66號鄉村公路的自由氣息，更多的是一種公共交通的感覺。
Sweatman:我認為，人們不會對是否放棄駕駛控制引發內心掙扎，美國人比世界其他地區的人更願意抓住機會，更好地享受自己的時光。早前，對自動駕駛有不安情緒的人群重新操控方向盤，這種現象將變得越來越少見。更好地支配時間將成為主流，屆時人們也不會流露出這樣的擔憂。
自動駕駛汽車擁有完全不同的技術，如巡航控制那樣穩定的、精確的駕駛員輔助技術。關於自動駕駛汽車是否是一個徹底的革命，或是否會有一個漸漸轉入使用自動駕駛汽車的過程，業界存有爭議。
Sweatman:我認為這非常不合理，同時它又必須是這樣，究其原因還是未來的市場需求過多。
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