當你開車時，施工區(qū)域無疑是個讓人心煩的存在。而當你開著自動駕駛汽車時，施工區(qū)的危害性就不僅僅是讓你心煩了，一不小心，它就變成了災難的源泉。

進入公路施工區(qū)，你會發(fā)現(xiàn)自己進入到了一個游走于交通規(guī)則之外的世界：圓錐路障代替了雙黃線，腳手架旁的信號燈代替了紅綠燈，臨時標志代替了交通牌。所有交通規(guī)則仿佛都不在它眼里。

這也是為什么如Google和Delphi這樣的自動駕駛巨頭通常派人類工程師來測試自動駕駛汽車：在遇到施工區(qū)時，人類的處理能力優(yōu)于計算機系統(tǒng)。

這就是自動駕駛面臨的最關鍵的挑戰(zhàn)：這些施工地帶是游走于交通規(guī)則之外的，那么我們應該如何教會自動駕駛汽車處理這些特殊路段呢？一些公司承諾五年之內將自動駕駛技術商業(yè)化，那么如何讓此項技術在短時間內發(fā)展成熟呢？不解決這個挑戰(zhàn)，自動駕駛技術便難以發(fā)展成熟。

道阻且長

公路路況靈活多變，甚至隨著施工內容的變化而變化。費城公路上填排水口的工人使用的信號和加州405公路上補缺口的工人使用的信號就不一樣，但工程師們總是希望人類司機能夠正確理解并處理這些變化。也許對于人類來說，讀懂多變的路牌、識別閃亮的箭頭、看清穿著工作服的工人并不難，但對于計算機來說，并不如此。

JerryUllman為美國德州A&M交通部門工程師，其專門負責研究施工區(qū)域，他表示：

施工區(qū)域非常多變，在很多情況下相當復雜。因此，我們很難寫下幾行代碼，來告訴汽車“你看到這種情況的時候，應該這樣做”。施工工人的無意間的一個手勢，也能迷惑自動駕駛系統(tǒng)，讓它撞上一輛自動傾卸大卡車。

更糟糕的是：各個州和當?shù)氐慕煌ú块T并沒有采取必要行動。大部分州并沒有實時詳細描述施工區(qū)域的數(shù)據(jù)庫，施工公司也通常在不事先通知司機的情況下，隨時開始或結束某一段施工。因此，在遇到這些錯綜復雜的情況時，司機通常能作出正確判斷，但當計算機遇到時，可謂一臉懵逼。

如何解決

不過，這個問題并不困擾半自動駕駛系統(tǒng)：在遇到此種情況時，人類司機可以代替計算機系統(tǒng)作出判斷。但是如果自動駕駛汽車廠商的目標是把車賣給不會開車的人，或將車用于自動運輸服務，那么就不能依賴人類的判斷力了。這樣看來，問題就變得很棘手了。

幸運的是，有那么一群聰明人士迎難而上，努力研究，現(xiàn)在已經(jīng)有了些許成果。

今年年初，尼桑表示并不指望其生產(chǎn)的自動駕駛汽車能夠自動處理任何情況（尼桑也是第一個發(fā)表此言論的巨頭）。因此，尼桑計劃聘請員工在控制中心遠程指導自動駕駛汽車處理一些復雜情況，應對施工區(qū)域就包含其中。尼桑表示將會使用車內傳感器和攝像頭來指導車輛的行駛。尼桑硅谷研究部負責人MaartenSierhuis去年12月在接受外媒WIRED的采訪時表示：我們永遠需要人類來做出決策。

另一種方法并不那么依賴人類。在過去的幾十年中，美國交通部一直在致力于汽車交流能力的發(fā)展：通過在公路上設置廣播燈和在車內安裝“交流”設備，來賦予汽車車與車、車與基礎設施之間交流的能力。這樣一來，任何一輛自動駕駛汽車能夠告訴另一輛能與自己交流的自動駕駛汽車前方道路上有一個施工區(qū)，并能告訴它如何走才會更安全。美國高速公路安全管理局計劃在2020年之前，為所有新車安裝這種“交流”設備。

不過，只有交通部門和汽車制造商能夠采取行動，只有系統(tǒng)能夠抵抗黑客的侵襲，只有決策者決定了汽車真正需要傳達什么信息，這個計劃才能實現(xiàn)。除此之外，另一些問題還待解決。加州大學伯克利分校交通工程師StevenShladover表示：

汽車該如何向另一臺車輛解釋施工區(qū)域的精確位置呢？在發(fā)現(xiàn)前方有施工區(qū)域時，它需要給予車輛一個建議速度，還是直接說“前方有一個施工區(qū)“？它該如何告訴車輛被封鎖的對象，是告訴它被封鎖的是一個單行道，還是一個緊急停車帶？這些都是問題都是亟待解決的。

當然，還有另一種選擇：讓車直接避開施工區(qū)域。這就依賴相關部門的行動了。如果相關政府部門和私有企業(yè)能夠提出一種實時記錄施工區(qū)的可靠方法，那么汽車制造商便能實時更新導航系統(tǒng)，從而更換路線，避開障礙。

乍一看，工程師們還有很長一段時間來研究解決方法，因為即使樂觀地估計，自動駕駛時代也要在2030年代到來。但是，說到底，我們現(xiàn)在談論的是基礎設施這個老生常談的問題（可以說，美國已經(jīng)談論這個問題十年之久了）。因此，是時候行動起來了，先優(yōu)化基礎設施吧。

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