自動駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)協(xié)同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。

自動駕駛汽車最引以為豪的就是配備了很多傳感器：攝像頭、超聲波、雷達、激光雷達，以及很多叫不上名字的儀器。為什么要裝這么多傳感器?看看下面這張圖就明白了。

這張通顯示了自動駕駛領域所謂的“邊緣情景”——在面對非常規(guī)情景時，軟件與人的處理方式有所差異，導致汽車行為難以預測。在上面的例子中，基于傳統(tǒng)攝像頭數(shù)據(jù)的軟件，會把汽車后面的自行車圖片誤判為真正的騎行者。

Cognata公司的研究人員意識到了這一盲點，他們開發(fā)了可以測試自動駕駛算法的軟件。這樣自動駕駛公司就能不斷用“邊緣情景”考驗軟件的處理能力，直到它們處理得當才上路。

為了識別那些虛實難辨的圖像，很多自動駕駛汽車采用了不同類型的傳感器。“激光雷達無法探測玻璃，雷達主要探測金屬，攝像機則容易對圖片產(chǎn)生誤判……各種傳感器需要相互彌補。”Cognata公司CEO丹尼·阿茨蒙(Danny Atsmon)解釋道。不論是在模擬情況還是現(xiàn)實情況中，軟件如果能逐漸適應在“邊緣情況”下找到可靠的數(shù)據(jù)源，汽車就能處理更復雜的情景。

特斯拉的自動駕駛系統(tǒng)曾因為沒能在明亮的天空背景中識別出一輛拖車而導致一名司機死亡。特斯拉只采用雷達、攝像頭和超聲波傳感器來為自動駕駛系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)。事故發(fā)生后，特斯拉的自動駕駛系統(tǒng)飽受質疑。有批評者認為，激光雷達是自動駕駛傳感器中所必不可少的。因為在弱光與強光條件下，激光雷達相比于雷達或超聲波，能提供更加詳盡的數(shù)據(jù)。但阿茨蒙也指出，即便是激光雷達也無法面面俱到。比如，它不能分辨紅綠燈。

對于自動駕駛汽車制造商，最安全的莫過于安裝一系列傳感器，構建一個具有冗余度的探測系統(tǒng)。至少，騎行者會對他們表示感謝。