新加坡之後，NuTonomy 的無人計程車會征服哪裡？
徜徉在新加坡的市中心，穿過一座模仿 DNA 結構的螺旋橋，路過一個蓮花狀的科學博物館，最後停留在一片充斥著音樂和絢爛燈光的高聳的人造超級樹林前。而這一切令人眼花繚亂的景象並不足為奇，因為這裡是第一個擁有無人計程車車隊的城市。
自去年四月份以來，無人計程車隊就一直在新加坡 One-North 科技園區裡那條 6 公里長的道路上進行測試，這裡的人們也早已習慣，並通過手機拼車軟體來表示對無人計程車的歡迎。也許這就是為什麼我會因為一輛無人計程車停在星巴克門口而感到好奇——那是一輛稍做改良的雷諾 Zoe 電動車。坐在車內的分別是一位工程師、一位安全駕駛員和支持此專案的麻省理工學院的衍生公司 nuTonomy 的首席運營官 Doug Parker。
這款車配備了標準的感測器套件，使其成為可以適用于城市自主性的無人計程車：車頂和前保險杠周圍佈滿雷射雷達，車身其他地方也都裝有雷達和攝像頭。無人車內部：除了儀錶盤上標有手動、停止和自動的三個大按鈕，以及一個紅色的緊急停止按鈕，其餘地方看起來與其他車別無二致。汽車發動過程為：首先由工程師說出「好的」，接著安全駕駛員按下自動按鈕，汽車便向稱為 Fusionopolis 的研發中心駛去。
到今年年底，nuTonomy 計畫要將新加坡的車隊從 6 輛車擴增到幾十輛，並在波士頓地區的公共道路、劍橋總部附近以及其他幾個地方增加一些測試車輛。
Parker 對我說：「我們認為新加坡是全世界用於測試無人車最好的地方，因為無人車可以巧妙地避開並排停放的車輛。」
One-North 給這些無人車帶來了具有相當大的複雜性的挑戰，在人流密集、車流量多而穩定，極少出現事故、但又變幻莫測的道路，都為無人車提供了它們所需要學習和改進的平臺。
當我們真正駕駛一輛無人車時就會清醒地認識到，在方向盤後面的我們到底忽視了多少潛在的危險行為。當我們自己操控方向盤駕駛汽車時，可以根據經驗來判斷什麼情況我們大可不必擔心，但是 nuTonomy 的無人車還不能做到這點，所以它幾乎會對所有情況都要作出一定程度的反應，頻繁地（偶爾甚至會有進攻性反應）進行安全嘗試。如果無人車認為在它前方的行人突然決定過馬路，即使這只是一個模糊的判斷，它也會立馬放慢速度行駛。
Parker 說：「這種對行人和其他司機的不信任性也被我們設計到軟體中，因為人類是迄今為止我們最大的挑戰。」
在十五分鐘的時間裡，我們的車一定要能夠小心應對在排水槽旁行走的行人，橫跨馬路中線的汽車，修理道路的工人，橫穿車道的計程車，以及公車到站後一窩蜂湧下車的孩子們。即使是人類司機都必須要集中注意力，所以對於安全駕駛員來說，要掌管並一再確保車輛的行駛安全需要多麼的專注，這根本不足為奇。
為了處理這些複雜的情況，nuTonomy 運用基於類似于阿西莫夫著名的機器人三定律的等級制度的形式邏輯。優先順序規定為「不能撞到行人」，次級規定為「不能撞到其他車輛」和「不能撞到物體」。再後來的程式才被設定為，如「安全行駛時保持時速穩定」和「不要跨過中線」，最後才會是例如「享受一次舒適的駕駛。」
無人車爭取始終都遵循這些規定，但若是需要打破這些規定，也是先打破次級規定：如果有輛車停在路邊並且擋住了部分道路，nuTonomy 的汽車會打破不能穿過中心線這項規則以維持它的速度，並會像任何一位司機一樣繞過停放的車輛。這種車使用名為 RRT*的規劃演算法——讀作「r-r-t-星」——通過感測器和其他攝像機傳來的資料來評估潛在的路徑。（該演算法是 RRT 的變形，或者快速搜索隨機樹。）每個決策軟體都會根據等級規則來評估和篩選每條路徑，並選擇最適合的線路。
相比較而言，其他大部分無人汽車公司則更有依賴於機器學習的意味。該思路是，不管您使用真實資料還是類比資料向一個機器學習演算法展示出足夠的駕駛場景，它都能夠明白其潛在的良好駕駛的規則還能夠將這些規則應用到以前並未設定過的場景中。這種方法成功適用於很多自動駕駛汽車，事實上，nuTonomy 正在利用機器學習來説明解決感測器資料分析的許多問題，而無關乎決策。這是因為我們無法知曉機器學習系統為何會做出那樣的選擇。
Parker 說：「機器學習就像一個黑匣子，你永遠都不知道會發生什麼。」
另一方面，形式邏輯也向您保證，即使是汽車在完全無準備的情況下，它也會運用人類可以讀取和理解的編碼來遵守規則以保障您的安全。nuTonomy 的首席執行官兼聯合創始人 Karl Iganemma 解釋道：「這是一個嚴密的計算過程，將汽車該做出何種行為的規範轉換成可檢驗的軟體，這是這個行業裡真正缺少的東西。」
豐田研究協會首席執行官 Gill Pratt 同意道：「正式方法的承諾是可證明的正確性，」他同時提醒說：「將正式方法應用在人力駕駛和自動駕駛汽車這種多樣化的環境中會更具挑戰性。」
nuTonomy 在這種環境中迅速獲取到經驗，但其同時也意識到這會花費很多時間。Parker 說：「我們堅信這些無人車會讓道路變得更加安全，但也會發生一些意外。」事實上，nuTonomy 的一輛車在十月份發生了一起小事故。「而你想要做的就是能夠退回原點去思考『我們的車在這種情況下到底能否做出正確的判斷，如果沒有做出正確的判斷，那原因又是什麼？』而利用形式邏輯，它是非常簡單的。」
能夠解釋發生了什麼這種能力將十分有效地幫助監管者。所以我們有能力可以向他們展示我們做了何種修復以確保相同的問題不會再發生。高效的監管對於無人車的成功發展至關重要，而對於許多更大型的汽車市場而言，是一項具有挑戰性的阻礙。例如在美國，聯邦，州和地方政府制定了一項整合了交通，車輛和駕駛的法規。而在許多領域，政府已然跟不上技術的步伐。
一小部分公司正在公共道路上測試無人計程車和運載車輛，包括匹茲堡的 Uber。動機很明顯：當機器系統代替人力勞動者時，它將消除勞動力成本，這在大部分大區將遠遠超過車隊運營商花在汽車支付上的開銷。無人汽車的經濟潛力可能十分清晰，但還沒有明確的是，監管機構是否會很快批准這些車輛的商業運營。
在新加坡，國家城市的政府的意願更加一致，對於自動駕駛的未來的追求也更加積極。新加坡交通部副部長 Lee Chuan Teck 解釋道：「我們從不同的哲學開始。我們一致認為，當技術準備就緒時，法律也要完備。」從歷史角度來看，新加坡一直在關注美國和歐洲關於法律法規的制定，但是現在，終於輪到了自己。新加坡經濟發展部交通工程總監 Tan Kong Hwee 說：「當涉及到無人車時，我們發現，對於那些法規，人們還很陌生，也沒有人瞭解該如何測試和認證這些車。」
新加坡的解決方案是讓公司自己與當地大學和研究機構合作，推動法規與技術齊頭並進。Parker 說這會使得政府與學術界和工業行業之間的紐帶更加緊密，這也是 nuTonomy 選擇在這裡進行測試的原因之一。
新加坡如此積極的理由是：其國土面積僅 700 多平方公里，人口卻高達 560 萬，當之無愧地成為世界第三人口大國。光是道路就佔據了 12% 的國土面積，幾乎堪比住宅面積，而且隨著人口增加，大力建設道路刻不容緩。政府決定要更好地利用其現有的公共設施，將私家車（大家目前大概只有 40% 的行程安排會使用私家車）轉型為公共交通和汽車共用。無人汽車可以連續使用，這樣會減少新加坡路面上將近三分之二的汽車數量，而不是像現在的普通汽車那樣，人們需要花費 95% 的時間去尋找停車位。一般來說，每輛車每次使用時都是一個人專享：而拼車可以一次滿足更多的人的需要。
在未來的三到五年裡，新加坡計畫使用一批經過檢測的無人汽車，無人公車，無人貨運卡車，甚至是無人多用途車。目的是瞭解居民如何在日常生活中使用這些無人汽車技術。除此之外，Lee 說：「在未來的五到十年裡，我們將著手把新加坡開發成一個真正的城市。我們正在與開發商從頭開始商談如何能將無人汽車技術融入他們的宏偉藍圖之中。」從零開始建立新社區，如 One-North 園區，這是新加坡的專長。
在這個新城區裡，大部分的道路將被小路代替，這些小路足夠允許小型無人車來回穿梭。如果是長途旅行，按需無人轎車和無人公車將主要在城市地面下來回穿行，在有派遣任務前會在市中心週邊的車站等候。市民會擁有一個開闊的視野，靜謐的環境，整個城市佈滿了廣場，遊樂場和公園，而且幾乎看不到停車場。
為了迎接這一挑戰，nuTonomy 與亞洲拼車公司 Grab 合作，為一小群工作在 One-North 園區附近的上班族提供無人駕駛計程車服務（從成千上萬的申請人中選擇而出）。在這樣的實際應用中測試無人計程車很重要，但同樣重要的是，一旦乘客不再認為這是一種新奇的形式而成為一種普遍的出行方式，乘客和計程車之間又是怎樣互動的。Parker 說：「人們會很快信任這些車的，無人計程車成為大眾交通工具的速度之快是無法想像的。」
如果一切進行的順利，Parker 補充道，公司將準備在 2018 年通過 Grab 公司為 One-North 地區附近的所有顧客提供商業服務，而並不是只提供給預先獲得批准的客戶。首先，每一個無人計程車要配備一個安全駕駛員，而且 nuTonomy 公司正在努力實現允許人們在一些必要的時候可以遠端監督無人計程車。
Parker 預測：「城市的整體結構將會發生改變，我認為這會成為汽車時代有史以來最大的改變。」
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