近日，一名叫Hünermann的軟體工程師創造一個“可以為汽車提供完全自學環境”的網路應用程式。這個app類似於一個“驅動”，也有點像一套“虛擬環境開發工具”，可以在不斷變化的2D環境中讓兩輛汽車自主進行“道路決策”。
圖：Hünermann 本尊 確實17歲
這個網路應用程式的建立為無人駕駛技術提供了保障，但更讓人難以相信的的是Hünermann盡然是一個17歲的少年，並且是一個“非專業的軟體工程師”。
安全是拉動無人駕駛車需求增長的主要因素。每年，駕駛員們的疏忽大意都會導致許多事故。既然駕駛員失誤百出，汽車製造商們當然要集中精力設計能確保汽車安全的系統。“無人”駕駛系統種類繁多，其中有些根本算不上“無人”，還有些活像是科幻小說中的東西。無人駕駛就是通過車載傳感系統感知道路環境，自動規劃行車路線並控制車輛到達預定目標。Hünermann的無人駕駛在現實中不存在，是通過流覽器的頁面來實現的自動駕駛汽車。
同樣也是在17歲的黃金年齡，孝虎凱•卡瓦林（Moshe Kai Cavalin）來到了 NASA研究飛機和無人機監控
一輛上了粉色的漆，另一輛則是綠寶石色，他通過這兩輛虛擬汽車的車身配有多達19個遠端感應器，能夠從汽車不同方向發射信號。當汽車逐漸靠近某一障礙物時，光束就越短，感應器接受的超聲波信號就越強。Hünermann把汽車的駕駛速度與某一時刻汽車採取的“相關行動”整合在一起時，這些聰明的汽車就能夠提供158種維度的資訊。 採集到的資料隨後會被輸入到一個多層神經網路中。汽車駕駛里程與碰撞的次數越多，那些連接到網路不同節點的“資訊”被調整及訓練的頻率就會越高。這種汽車也有缺點，在遇到空隙時，總是“自信滿滿”地以為能穿過去，但每次都以失敗告終。出現這種狀況因為車頭的感應器只能識別前方是寬敞的大路，卻沒有考慮到車身的寬度。
喬治•霍茨——從手機到無人駕駛汽車
雖然由Hünermann創造的駕駛虛擬環境並不複雜，也並不專業， 但是研製這套程式的過程還是相當艱辛。 Hünermann 當時他還只是一個高二學生，就有了無人駕駛這個項目的想法，他對Google DeepMind連續不斷的人工智慧研發成果感到非常好奇。當時Hünermann還經常為一些課外電腦活動設計iOS軟體與相關網站，有了一定的技術積累。他下載並閱讀了大量DeepMind發表的AI論文，並決定嘗試為自己的項目寫一些獨一無二的代碼。最終出現了我們現在所看到的這套無人駕駛程式。
前不久，剛剛得知韓國政府將建設一座占地88英畝(356123平方米)的自動駕駛汽車測試場地，這也是世界上占地面積最大的自動駕駛汽車測試場地——K-City，目前正在建設中，採用韓國交通安全局的智慧交通系統。這一占地面積約為36萬平方米的設施，計畫設置只供公車行駛的車道、高速公路、自動駕駛汽車停車位等。韓國政府計畫對K-City投資約110億韓元(約合人民幣6710萬元)。相對于這種真實的無人駕駛場地，顯然虛擬的無人駕駛測試系統更受歡迎，既節省資源又提供真正的安全保障。Hünermann的這一成果也獲得肯定，相信會對開發自動駕駛技術提供幫助。
文/硬度網 大眼睛