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阿維塔|真正的智能車，應該像一匹馬

手機行業(yè)智能手機智能駕駛智能汽車阿維塔

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大部分的智能汽車 ， 可能都被智能手機的成功誤導了 。
智能汽車變革中 ， 最大的歧路 ， 就是因為智能手機的出現(xiàn) ， 讓大量車企覺得 ， 把車變成一個智能手機 ， 是用戶上手最快 ， 也是最能實現(xiàn)高效交互的方式 。 于是 ， 智能汽車的功能瘋狂膨脹 ， 但車主真正用到的功能卻很少 。
喬布斯年輕時 ， 在一次采訪中引用了一個著名的研究：脊椎動物中 ， 人類移動的能效比是墊底的；但騎上自行車后 ， 就以極其夸張的優(yōu)勢拋離了原本第一名的禿鷲 。 他將個人電腦比作思想的自行車 ， 讓人們可以通過優(yōu)秀的工具進行自我表達與設計創(chuàng)造 。
但問題在于 ， 大部分新技術的出現(xiàn) ， 往往伴隨著極高的上手難度與上手時間成本 。
蘋果的領先性 ， 在于把人們掌控最新技術的方式 ， 回歸到了人類最天然且最熟悉的古老交互：觸控 。 本質(zhì)上 ， 你在手機上滑動 ， 點按 ， 與上萬年前的原始人在山洞里畫壁畫的動作 ， 沒有任何差異 。 一個是創(chuàng)造內(nèi)容 ， 一個是調(diào)動內(nèi)容 。
明白了智能手機的交互邏輯 ， 再看車這種四輪交通工具 ， 也許 ， 真正的智能汽車 ， 也應該回歸最原始的形態(tài) ， 像一匹馬 。
馬有感知能力 ， 有求生欲 ， 可以自然躲避危險 ， 這可能是最接近理想智能駕駛的場景 。
馬與主人之間有情感連接 ， 懂主人的意圖 ， 會主動適應主人 ， 而不是像單純的機器那樣 ， 機械執(zhí)行命令 ， 需要人去適應機器 ， 這也是最接近理想人車交互場景的模型 。
比馬的眼睛更敏銳 ， 是智能駕駛實現(xiàn)的第一步
當我們把技術相當復雜的智能駕駛技術拆分為感知、決策、控制 。 而最高級別的智能駕駛 ， 就是人們希望智能駕駛車能夠像一名老司機一樣 ， 只要告訴目的地 ， 車輛就能帶你到你想要去的地方 ， 乘客無需做出任何駕駛決策和指導 。
但人們往往不會認為機器是和人類一樣的東西 ， 那么對于人們來說 ， 智能駕駛車恐怕就是一輛不需要車夫的高級馬車 ， 而目前市面上常見的駕駛輔助車型 ， 就是仍需要車夫把住韁繩的普通馬車 。
舉個例子：
一輛馬車在路面上行駛 ， 奔跑的馬會分辨路面和障礙 ， 躲開障礙沿著路走 ， 遇到阻攔自動停下 ， 經(jīng)過多次訓練熟悉路線的聰明馬無需車夫引導就能自己到達目的地 ， 沒有那么聰明的馬盡管需要車夫偶爾調(diào)整方向 ， 也不至于自己撞墻搞個車毀人亡 。
這其中的關鍵在于感知 。 畢竟如果感知環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題 ， 智能駕駛的安全就無從保證 。 感知是個復合詞 ， 包括“感”和“知” ， 也就是說 ， 要實現(xiàn)感知 ， 首先要發(fā)現(xiàn)目標 ， 然后還要知道目標是什么 。

作為人類 ， 我們的視覺范圍是180度 ， 而馬的眼睛在頭兩側(cè) ， 具有單目成像兼雙目成像的特點 。
所謂單目成像就是兩只眼睛可以分開單獨工作 ， 有各自不同的視野 ， 同時分別處理兩個視野內(nèi)的東西 。 每側(cè)的視覺范圍可以達到130-140度 ， 而單目成像的視覺范圍總和可以達到260-280度 。
雙目成像就是兩只眼睛獲取的畫面相互重疊 ， 形成一個單獨的三維畫面 。 為了讓這個三維畫面更加清晰準確 ， 馬必須靈活的轉(zhuǎn)動脖子或者搖頭 。 雙目成像在正前方可以達到75-95度 ， 再加上單目成像的輔助 ， 視覺范圍可以達到345-355度 。 所以 ， 當一匹馬在自由的情況下 ， 盲區(qū)只有5-15度 。

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