文|雅斯顿 Zinc

要问大家对赛车有多爱，赛车游戏和影视剧可以说明问题。任天堂2018年全年财报显示，《马力欧赛车8DX》以1669万份的累计销量登顶Switch游戏销量排行。我敢打赌，去过游戏厅的朋友，99.99…%玩过《头文字D》。

《极速风流》中的雨战是生与死之间的较量，《头文字D》中的死亡胶布赛是疯子才有的极限斗争，哪个不是看得人心惊肉跳。

虚拟世界尚且如此，真实世界自然是让人欲罢不能。如果你去看过拉力赛或F1比赛，你肯定会理解阿木所说的:神也是人，只是神做了一些人做不到的事，所以被叫作神。这种游走于死亡边缘的神技，真不是我们老百姓能掌握的。

不过如果和你说，有一批人在搞复制神技的技术，让普通人可以不通过虚拟游戏，而是下场切切实实地体验一把极限下的疯狂，你愿不愿意尝试下呢？

自动驾驶下的「极速+漂移」

当下研究极限自动驾驶的大牌当属Roborace「机器人赛车」。Roborace是一家由世界电动方程式锦标赛2016赛季冠军得主Lucas di Grassi担任CEO的自动驾驶赛车公司。

根据设定，这种赛车在传统的机械结构方面会采用相同设计，目的就是充分考验算法和人工智能系统的高低。为此赛事方还规定参赛团队不能在正赛中施加人为指令，需完全交给软件自行判断。

您可能会说这种技术还很遥远，但并不是。

Roborace在2017年意大利布宜诺斯艾利斯ePrix的国际汽联电动方程式锦标赛上，就一口气上了两台DevBot的原型车，其中一台以186km/h的最高车速完赛，另一台则因撞墙退赛。彼时DevBot才设计不久，有一台顺利跑完值得鼓励。

其实除了Roborace，还有一些企业或机构活跃在极限自动驾驶领域，比如斯坦福大学、宝马和奥迪。

斯坦福大学是自动驾驶领域的常客，也是老者，像第二届DARPA挑战赛（2005年举办）的冠军车型Stanley就是出自他们之手。要说他们干过最让人印象深刻的事情，恐怕是2015年推出的Marty自动驾驶漂移汽车。

Marty由DeLorean改装而来，看过《回到未来》应该就知道，Marty是Michael J. Fox饰演的一个角色，里面的DeLorean是辆时光车。

根据斯坦福大学转速中心主任、机械工程教授克里斯·杰兹的说法，他们要造一台能在失控边缘游走的汽车。为此他们专门录制了一段视频以展示Marty的漂移技巧，如果不和你说这是自动驾驶，我想大家应该发现不了。

当然要说玩漂移，怎么能少得了宝马，向来以操控为家族基因的宝马也很早就推出了自动驾驶汽车。

2014年宝马公司对外展示了配备Active Assist自驾系统的 M235i双开门跑车，该款车不仅能够在直线跑道上自动驾驶，还能完美通关弯道和避障测试，甚至能玩漂移。

为了充分展示自动驾驶漂移的高超技巧，宝马还设计了一场对抗赛。M235i几乎完美复刻了Formula Drift Championship Series漂移冠军吉原大次郎的漂移路线，美得不可胜收。

而要说奥迪和斯坦福的关系亲密可是不假，2015年的时候，奥迪牵手斯坦福在美国加利福尼亚索诺马赛道，用一辆奥迪RS7自动驾驶跑车实现了2分1.1秒的最快圈速，这条赛道堪称全球难度最高的赛道之一，但结果却是跑出的成绩比专业赛车手还要好。

在次年，他们又合作改装了一台奥迪TTS（命名为「Shelley」），自动驾驶平均时速最高为112km/h，高速阶段时速更是高达193km/h。

取名Shelley，是因为这是Michelle Mouton的昵称，她是迄今为止最成功的一位女性拉力车手，1985年，她驾驶奥迪Sport Quattro获得了冠军。

这种极限下的自动驾驶有异议吗？

如果要给以上一个总结，我们会发现测试自动驾驶极限驾驶能力的企业/机构并不多，发展热情远不如定位于日常驾驶的自动驾驶挑战赛。

什么是定位于日常驾驶的自动驾驶挑战赛？

大家可以参考美国国防部 DARPA 主办的无人驾驶挑战赛，在这里车速不是核心考点，而是需要经历各种严苛的越野环境以及特定路障，根据赛事规定，它的考核指标是所用时间、通过项目数、绕障碍物表现，以及比赛完成程度4大方面。

正因此，挑战赛的场面就算不上激烈了，像Stanley的平均车速不过是30.7km/h。事实上，这一两年国内外也都在搞的自动驾驶挑战赛也都是如此，我们拿i-VISTA自动驾驶挑战赛来说，大赛主要考验自动驾驶汽车在实际场景中的环境识别、决策分析、控制执行等能力。

所以这成为了不少人质疑的点，极限自动驾驶的意义在哪里？

要我说，那就是把一件事情做到极致。

比如说配备ActiveAssist自驾系统 M235i双开门跑车，是配有多台摄像头和360度雷达感知装置。斯坦福Marty更是没有用雷达或激光雷达传感器，而是配备了摄像头、GPS系统以及惯性传感器来检测运动。

换言之，他们更多是基于传统的技术再探索，但和我们当下非常关注的激光雷达、V2X、超级AI芯片等，好像都没扯上关系。怎么看都不高大上，是吧？

但真实情况是，斯坦福今年7月展示了一款全新的摄像头系统，它可捕获各类物体表面反射的光线，拥有更宽、更远的视野以及更快的成像速度，足以监控视线外的动作。据称，这其中的灵感和经验就大量来自于极限自动驾驶。

虽然这项技术还没落地，但有人在做前瞻性的研究，并且有成效，怎么看都是一件好事。

所以要问这种极限下的自动驾驶有异议吗？答案不言而喻。

或许我们可以参考斯坦福大学电气工程助理教授戈登韦茨坦的一番话：

人们都在谈论打造一款摄像头，希望这类设备能够具备像人类一样的视觉能力，然后将该类摄像头应用到自动驾驶汽车和机器人中。然而，我们想要打造的摄像头系统，功能性要远超前者。我们想要摄像头呈现3D视觉影像，且能兼顾环境场景的各个角落，采用可见光光谱成像。

雅斯顿小结

也许在未来某一天，人人都是秋名山车神，赛车手能玩的「自动驾驶」也能玩。而且这并不是遥不可及的事情，如果你是一个赛车动漫迷，肯定看过《高智能方程式》。故事发生于2015年，配以电脑为导航系统的赛车比赛Cyber Formula，取代了F1成为21世纪世界最高水平的赛车赛事。

这个故事中最亮眼的地方在于，它强调人与智能系统团结协作。当下的极限自动驾驶反哺日常使用还不算多，但如果我们把它当做颠覆传统汽车赛事的技术，会豁然开朗。

事实上很快就有现实版的《高智能方程式》出现了。

Roborace改进的DevBot 2.0车型，在具备自动驾驶所需的所有硬件和软件的同时，还为人类驾驶员提供了空间。这使得它不再是一个纯自动驾驶汽车，而是一台能让人类和机器人以某种协同方式合作的赛车。如发展顺利，Roborace会在2021年运行首个正式赛季，所以谁说不可能呢？