應對分心，將人類完全排除在駕駛之外

谷歌遇到了一個問題。公司的無人駕駛汽車項目已開展3年，其小型研究小組已經安全完成了超過80公里的自動駕駛，他們已經在傳統汽車行業眼中那些不可能的領域里取得了驚人的進展。谷歌無人駕駛汽車在白天和晚上都能進行自動駕駛，改變車道，甚至在舊金山蜿蜒曲折的倫巴第街上也能進行導航。谷歌通過互聯網來管理這些新技術，并打造起一個“虛擬的”基礎設施。他們并沒有花費巨大的成本來建立“智能”的高速公路，而是利用了由谷歌街景車隊創建的精確的世界地圖。

有一些成果甚至達到了令人毛骨悚然、可以媲美人類的品質。例如，谷歌的汽車視覺系統能夠識別出施工區域，并能有針對性地減速，并以自己的方式安全穿越這一地帶。它也能為那些部分車身越界的車輛作出調整，并在必要情況下進行移動。這一系統還不能識別出騎自行車的人，但能識別他們的手勢信號，并適當減速慢行，給自行車留出變道的空間。這表明谷歌正針對一個更難的問題取得了進展：在面對警察在事故現場或施工區域的手勢動作時，無人駕駛汽車將如何應對？

麻省理工學院的機器人專家約翰·倫納德（John Leonard）的一大樂趣是在坎布里奇周邊駕車，并拍攝一些對自動駕駛汽車來說非常復雜的情況。在一個視頻中，他的車在丁字路口遇到了一個停車標志，并等待左轉。由于從右向左行駛的車輛絡繹不絕，而且對面沒有停車標志，所以他的車一直沒能完成轉向。后來，反向駛來的幾輛車讓情況變得更為復雜。挑戰在于，要勸說慢車道上的駕駛員讓路，同時還不能撞上另一個方向高速行駛的車。

一段記錄了對谷歌視覺系統來說可能最為艱難的挑戰的視頻拍攝于市中心某處繁忙的人行橫道上。在那里，有大量人群被紅燈攔了下來。車正在靠近，突然間，一名警察出現在畫面左側，他完全無視車行道的綠燈，為行人攔停了車流。對于計算機視覺系統來說，這并不是一個無法解決的問題。如果系統已經能夠識別騎車人和他們的手勢，那么警察制服肯定也不在話下。不過這一問題可能不會很快解決，當然也不會很容易解決。

2012年，特龍幾乎完全離開了谷歌研究項目，一是為了通過大規模在線公開課程（MOOCs）改變教育行業，二是因為不愿與谷歌聯合創始人謝爾蓋·布林競爭X實驗室的領導權。與硅谷市場上出現的情況相似，特龍無法看到他的項目的未來。在為谷歌建立并兼管秘密X實驗室幾年之后，隨著布林的加入，特龍認為，是時候繼續前進了。雖然布林提出他們可以共同管理，但特龍卻意識到，如果谷歌聯合創始人混在其中，他將不再擁有控制權，所以，是迎接新挑戰的時候了。

2011年秋天，特龍和彼得·諾維格參與了斯坦福大學免費在線課程的錄制，介紹人工智能。此舉引起了轟動。超過16萬名學生報名參加了這一課程，這一數字是斯坦福大學真正的學生數量的10倍。雖然登記在冊的網絡學生中只有很少的一部分最終修完這一課程，但它仍然成了一個全球性的“互聯網時刻”：特龍和諾維格的課程帶來了一種全新的、低成本的教育理念，它帶來了公平的競爭環境，讓每一個人都能接受世界上最優秀的老師的教育。與此同時，這樣的在線課程也威脅到名牌大學的商業模式。如果一個普通的城市學院的學生也能學到同樣的課程，那么為什么還要去負擔斯坦福高昂的學費呢？

雖然名義上特龍每周會有一天時間出現在谷歌，但實際的項目領導權已經被交到了克里斯·厄姆森（Chris Urmson）手中。這位說話輕聲細語的機器人專家曾在DARPA自動駕駛汽車挑戰賽中擔任惠特克的首席助理。厄姆森是特龍加入谷歌后最先招來的一批秘密參與自動駕駛汽車項目的科學家。2014年夏天，他說他想在自己的兒子到達駕齡之前創造出一輛可靠的無人駕駛汽車。根據這樣的推算，這大概會在未來6年時間內。

在特龍離開后，厄姆森將項目重新轉回到最初的目標，在開放道路上自動駕駛。谷歌已經將自動駕駛分成兩種：高速公路駕駛和城市道路駕駛。在一次總結性的新聞發布會上，谷歌承認他們面臨的最大挑戰是搞清楚該如何應對城市內駕駛。不過，厄姆森卻在公司網站上發帖反駁說，在他看來，城市道路的混亂，汽車、自行車和行人隨機運動的方式實際上可以進行合理預測。谷歌在訓練實驗中已經遇到了成千上萬類似的情況，公司開發的軟件模型能夠接受預料之中（汽車在紅燈前停下）或意料之外（闖紅燈）的情況。他和他的團隊暗示，在高速公路上行駛的挑戰已經基本解決，只是有一點需要注意，那就是保持人類駕駛員的注意力。這個問題之所以出現，是因為谷歌無人駕駛汽車團隊將部分自動駕駛汽車分配給了谷歌員工，讓他們在每天上下班的路上進行測試。“我們看到了一些讓人緊張的事情。”厄姆森告訴記者。

谷歌最初的自動駕駛項目需要兩位專業司機，每個人都有一份類似飛機駕駛清單的文件。坐在駕駛員座位上的人需要時刻保持警惕，并準備好在發生異常情況的時候采取行動。可一些谷歌員工在回家路上，在一整天的工作后有一個令人不安的習慣：他們容易心煩意亂、受到干擾，甚至還可能在車上睡著！

這也被稱為“放手”問題。這里的挑戰在于，需要尋找一種方式，讓那些被其他事情分心，讀郵件、看電影甚至睡覺的駕駛員快速回到緊急情況發生時必需的“態勢感知”（situational awareness）級別。當然，在他們已經逐漸信任的無人駕駛汽車上打瞌睡是很自然的。這是汽車行業2014年在堵車輔助系統中需要解決的情況。司機必須讓一只手留在方向盤上，中間可以有10秒鐘的間隙。如果司機沒有滿足這個條件，系統就會發出聲音警告，從而脫離自動駕駛模式。不過很多時候，緊急情況可能會在不到一秒的時間內發生。雖然在遙遠的未來，這一問題或許可以得到解決，但以目前的技術卻是無法做到的。

一些汽車制造商已經開始著手處理司機分心的問題了。雷克薩斯和奔馳已經實現了類似的商業化技術，能夠通過監測駕駛員的眼睛和頭部的位置來確定他們是否昏昏欲睡，或是走神。2014年，奧迪開始研發新系統，用兩臺攝像機來檢測司機是否精力不集中，如果是，那么系統就會突然終止。

谷歌不再強調他們的Prius和Lexus自動駕駛汽車，轉而打造100輛新款實驗電動車，這些新車徹底去除了現代汽車中的標準控制組件。盡管成功地守住了秘密，但實際上谷歌在無人駕駛汽車項目最初階段就已經開始進行無人駕駛高爾夫球車的測試了。

現在，谷歌開始計劃重新回到本質問題上，用最近特別設計的汽車車隊當作班車車隊。坐在新型的谷歌未來汽車中，感覺會像坐在電梯里。這種兩座汽車看起來有點像小型的菲亞特500或奔馳Smart，但方向盤、油門、剎車和離合器都被去掉了。這里的想法是，在擁擠的城市或是園區里的乘客將可以在智能手機上輸入自己的目的地，以此發出召車請求。一旦進入了無人駕駛汽車，這輛汽車提供給乘客的只有一個“旅程開始”鍵（Trip Start）和一個紅色的“結束”鍵（E-stop）。工程師們作出的概念性轉變之一就是將車輛的速度限制到每小時40公里以內，像高爾夫球車一樣管理谷歌無人駕駛汽車而非傳統交通工具，這意味著他們必須放棄空氣包和其他會增加成本、重量和復雜性的設計限制。這些限制意味著新型汽車只適用于低速的都市駕駛。

盡管每小時40公里的速度低于高速公路的標準，但在像舊金山和紐約這樣的城市，平均交通速度分別是每小時29公里和27公里，所以，慢但是有效的自動駕駛汽車或許在某天會取代今天的出租車。哥倫比亞大學地球研究所進行的一項研究發現，曼哈頓13000輛出租車每天載客47萬次。它們的平均速度是每小時16～18公里，平均3公里搭乘1.4名乘客，乘客平均需要等待5分鐘便可搭乘出租車。報告指出，相比之下，由智能手機控制的9000輛自動駕駛汽車將有能力將等待時間降到1分鐘以下。假定利潤率為15%，當前出租車服務的成本大約是每1.6公里4美元，相對地，未來的無人駕駛汽車的成本只有每1.6公里50美分左右。這份報告指出了其他兩個案例研究中的相似之處，這兩個案例分別是密歇根的安·阿伯（Ann Arbor）和佛羅里達巴布科克·蘭琪（Babcock Ranch）的規劃社區。

特龍談到當前交通系統的危險和不合理之處時，提出了安全性問題和重新設計城市的可能性。除了浪費大量資源，運輸基礎設施還要對全美每年3萬名交通事故死者負責——這個數字幾乎是印度和中國的10倍，而在全世界范圍內，每年有超過100萬人死于交通事故。這是一個引人注意的問題，但已經被責任問題和更艱巨的倫理問題擋了回去。反對自動駕駛汽車的理由是，法律系統尚無法判斷事故過失是由設計還是執行錯誤導致的。這個問題已經說明，汽車設計缺陷和法律后果之間已經存在某種復雜的關系。例如，豐田汽車公司收到的針對車輛突然加速的索賠已經導致公司損失超過12億美元，通用汽車公司也因為設計缺陷而召回了他們在2014年生產的多臺汽車。這些汽車的點火開關存在缺陷，會導致突然剎車等問題。這一召回舉措最終或將花費數十億美元。但是，對于這種挑戰仍有一個簡單的補救辦法。美國國會可以單獨為自動駕駛汽車創立一條責任豁免規定，就像它為兒童疫苗做的事情一樣。只有當自動駕駛汽車被牽扯進交通事故時，保險公司可以簡單地推行無過失責任原則。