你初次擁有的智能機器人，很可能就是你的汽車，你會把自己的性命交給它！《3D列印》作者跨時代力作！

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《3D列印》作者跨時代力作，人工智慧大牛全面解讀革命性技術。

你初次擁有的智能機器人，很可能就是你的汽車，你會把自己的性命交給它！

人工智慧將從顛覆駕駛開始，全面重構人類生活，徹底顛覆人類對時間和空間的認知，重塑人類社會的出行、居住和商業結構。

人類的時空觀念將被改變，在車上可以聚會、吃飯、工作、長期居住

城市將被重新規劃，停車場將變成商業或居住空間，道路將變窄，城市面積將變得更大，信號燈和路牌將消失

隨著車禍率降低，醫院和金融保險業將縮減

物流價格下降，商品價格會隨之降低

人類步行更少，購物習慣將改變

汽車使用更高效，能源、環保部門將被重新設計

人工智慧時代已拉開序幕，數十家千億巨頭已率先布局無人駕駛領域：谷歌、特斯拉、蘋果、微軟、博世、三星、英特爾、英偉達、百度、Uber、賓士、福特、豐田、奧迪、通用、寶馬、沃爾沃、大眾、現代……

一場關於交通、物流、能源、製造、保險、醫療、倫理道德的全面挑戰已經開始。

人類如何實現向人工智慧時代的平穩過渡？哥倫比亞大學人工智慧實驗室主任利普森教授將以科學、嚴謹、系統的視角，全面解讀人工智慧時代的重大技術變革。

——題記

內容簡介

你初次擁有的智能機器人，很可能就是你的汽車，你會把自己的性命交給它！

隨著無人駕駛技術普及，在車上可以聚會、吃飯、工作、長期居住，人類的時空觀念將被改變；停車場將變成商業或居住空間，道路將變窄，城市面積將變得更大，信號燈和路牌將消失，城市將被重新規劃；隨著車禍率降低，醫院和金融保險業將縮減；物流價格下降，商品價格會隨之降低；人類步行更少，購物習慣將改變；汽車使用更高效，能源、環保部門將被重新設計……而這一切僅僅是人工智慧革命的開始。

人工智慧還將挑戰人類傳統倫理和道德的邊際：全球數千萬全職司機將面臨失業；公共運輸行業將會整體凋零；能源和製造行業將被迫轉型；汽車產業和保險業將被徹底顛覆；人類可能需要犧牲個人隱私，換取出行的安全和便利性；在遭遇突髮狀況時，無人駕駛汽車將如何選擇……

人類如何實現向人工智慧時代的平穩過渡？哥倫比亞大學人工智慧實驗室主任胡迪 6 1利普森教授將以科學、嚴謹、全面、系統的論述，揭開人工智慧時代的序幕。

作者簡介

胡迪·利普森（Hod Lipson）人工智慧、機器人學專家，哥倫比亞大學人工智慧實驗室主任，原康奈爾大學人工智慧研究院負責人，曾著有《3D列印》一書。利普森教授的著有200餘篇論文，被各大學術刊物引用超過1萬次。

梅爾芭·庫曼（Melba Kurman）

曾在微軟和康奈爾大學從事人工智慧實驗和產品研發工作超過15年，她現在是一家創新公司的總裁，曾著有《3D列印》一書。

精彩書評

任何對無人駕駛汽車的技術、社會影響和人工智慧未來發展感興趣的人都不能錯過的偉大作品。這本橫跨多領域和多學科的書，為無人駕駛這項技術創造了全景式的閱讀享受。

——丹妮拉·魯斯（Daniela Rus），麻省理工學院計算機和人工智慧實驗室主任

我總覺得讓客戶自己去決定車的安全配置是很不公平的一件事。比起現有的駕駛方式，我們可以有新的駕駛方式來保障更多人的乘車安全，讓人類脫離方向盤。無人駕駛技術可以拯救成千上萬人的生命，可以給數以百萬計的人提供移動便利，同時可以解決很多目前一直困擾著我們的有關駕駛的問題，我們已在某種程度上到達了這個拐點。

——約翰·克拉夫茨克（John Krafcik），谷歌自動駕駛項目Waymo CEO

我們預計無人駕駛車輛將毫無疑問接管我們的道路和生活，所以任何人都需要對這項具有顛覆性技術的影響和我們所面對的問題做全面的評估和思考。這本書是幫助我們實現平穩過渡的偉大路線圖。

——史蒂文·貝肯菲爾德（Steven Berkenfeld），巴克萊銀行董事總經理

隨著人工智慧和機器人技術的突破，無人駕駛技術已經從科幻變為了現實。利普森教授的書中探討了這項技術在未來10年的發展，它將席捲全球，引發工業製造、公共政策的全新變革，全面顛覆人類的生活、工作和娛樂。相比於傳統駕駛，無人駕駛將是更安全、更清潔、更方便，是未來出行更好的解決方案。

——梅蘭妮·法莫爾（Melanie Farmer），哥倫比亞大學工程學和應用科學教授

利普森教授和庫曼女士富有想像地描繪了未來的智能出行，他對無人駕駛的解讀系統完整、對產業瓶頸的捕捉精準到位、對關鍵技術的評述精鍊確有深度。作為從業25年的汽車人，我讀完本書覺得獲益良多，因此真心推薦給每一位無人駕駛領域的從業者。讓我們一起努力推動本世紀這個讓人興奮的技術變革早日實現。

——陳玉東，博世中國總裁

在某些方面，人工智慧已經足夠好了，基礎設施可以相應做出適度的改變。在不久的將來，無人駕駛汽車也許會變得像人類駕駛的汽車一樣好。但是，就如同火車和騎馬不同，無人駕駛車和現在的汽車必然也是不同的。我們應該發明一種新的方式來讓無人駕駛車安全地融入社會。

——吳恩達（Andrew Ng）

今天，車禍是年輕人的頭號殺手，這些事故大多都是人為錯誤造成的，而不是機器故障。我們為什麼不能讓無人駕駛技術來保護我們的安全呢？此外，美國人每年浪費在汽車擁堵上的時間超過40億小時，交通堵塞導致24億加侖汽油的浪費，無人駕駛可以讓高速公路的承載量提高2到3倍，優化車輛行駛道路，消除擁堵，讓人們重新獲得堵在路上的時間。

——塞巴斯蒂安·斯倫(Sebastian Thrun)，Google X創始人

利普森教授這本著作對無人駕駛的歷史淵源、技術演進做了全方位的詮釋，尤其是對於無人駕駛可能對社會和其他行業造成的漣漪效應做了精妙全面的預測，不禁讓人大開腦洞，也許新的創業機遇會由此展開。

——葉茂常，AGM微電子副總裁

如果有人想要找一本關於無人駕駛汽車的書——智能的、廣泛運用的、非教科書的、適合大眾讀者的——利普森教授的書將是很好的選擇。

——《洛杉磯時報》

這本易讀的書全面展開了自主性汽車的發展和影響，優勢和風險。

——《汽車》

每個人都在談論無人駕駛汽車……讀完這本書後再發表自己的意見，你將有令人驚羨的知識和觀點。

——《科學》

胡迪 6 1利普森和梅爾芭·庫曼在《無人駕駛》一書中明確提出了無人駕駛汽車的相關問題，並進一步闡述，在何種情況下，這無人駕駛將成為可能。目前優步的無人駕駛汽車已經開始載客，他們的最終目標是超過谷歌、Lyft、戴姆勒、福特和通用汽車、百度和德爾福、MBLY和沃爾沃以及其他無人駕駛領域的競爭公司，值得關注的是，為什麼這麼多公司都進入了這個領域。

——《紐約書評》

書評：看完這本書，寫了一個故事，未來好像真的不遠了

高效、安靜、節能是無人駕駛時代的代名詞。在這個時代，擁有私人停車場則成為了浪費社會資源和低效生活的象徵。一個人口1000萬的城市，汽車保有量只有40萬量，僅僅相當於手動駕駛時代的20%，但卻能為這個城市的居民出行節省超過70%的時間。汽車不再需要大量為保證駕駛者安全而設計的零部件，因為無人駕駛汽車的安全係數是手動駕駛的4倍以上；城市中的無人駕駛汽車也不再裝配喇叭，因為喇叭這項設計的唯一針對對象是人類駕駛者……

下午5點40分，距離張先生下班還有20分鐘的時候，他的手機收到一條信息，他的無人駕駛汽車已經自動完成了「接女兒回家」的任務，現在正趕往他的辦公室，預計6點03分到達。

張先生在6點01分的時候打卡下班，下電梯的過程中，他收到無人駕駛汽車發來的信息，因為一次對交通燈計算失誤，會提前13秒到達張先生的辦公地點。張先生認為這次失誤仍在容錯範圍之內，於是決定忽略它，而不投訴城市交通系統和無人駕駛汽車生產廠家。

當他走出辦公室，汽車正停在路邊。他上車時發現汽車等待了他7秒鐘。

當他關閉車門後，汽車自動啟動，他聽到了語音提示，他的汽車將開始執行他的下一個任務「回家」，車輛報告說需要行駛17分鐘、29公里，在無人駕駛的時代，時速100公里/小時，屬於正常的城市安全速度。

2分鐘之後，也就是6點05分時，車輛發出提示，20秒之後即將遭遇突髮狀況，車速會變慢，需要張先生調整一下坐姿。接近3公里的等候車隊整齊的排在一個路口前，所有的汽車都在車載電腦的計算下準確、整齊的減速。當所有車都剛好停下時，一輛特殊顏色的無人駕駛汽車穿過了十字路口，那是一輛急救車，由於這輛車的交通優先等級較高，所以它擁有優先通過路口的權利。當這輛車通過之後，3公里的等候車隊同時啟動加速，整齊的又回到了高速行駛的狀態上。

過了4分鐘，車輛又發出了提示，由於張先生打開了共享行程的功能，車輛報告說前方1公里處有一位王女士希望與張先生共享行程，電腦匹配的結果，王女士的信用等級和個性列表符合張先生的要求，但接送王女士會需要汽車額外行駛630米、多花費1分鐘，但張先生能得到17元的收益。車載電腦詢問張先生要求張先生在10秒內給出判斷。張先生同意了與王女士共享行程。

汽車在20秒後停在了王女士的等候位置，時間計算十分準確，王女士恰好在汽車挺穩時到達了車門旁。電腦判斷王女士的「守時個性」，準確無誤。

王女士上車後不久，汽車又發出了一個提示，「有人類手動駕駛者駕駛的車輛出現在車隊中，已聯繫交通部門，並需要及時避讓。」這個時代的人類手動駕駛已經很少了，但為了安全起見，所有無人駕駛車輛默認會避讓手動駕駛的車輛，因為人類的反應速度、對交通規則的遵守程度和對道路情況的判斷能力完全無法與計算機相比——無人駕駛汽車通過聯網，能彙集巨量的道路信息，幫助汽車做出精確到秒的駕駛判斷。

有驚無險的避讓了手動駕駛車輛之後，張先生和王女士開始吐槽人類駕駛者的劣勢：起步較慢、亂鳴喇叭、隨意變道、不避讓優先等級高的車、駕駛燃料使用低效……兩個人越聊越不明白為什麼有一些人還喜歡手動駕駛，這種低效、不精確、安全係數低的出行方式。

汽車在指定時間到達王女士的目的地。隨著王女士下車，車輛自動修正了張先生的到達時間，確認會比張先生預定的到家時間晚1分鐘。

6點21分，汽車毫無意外的到達了張先生的家。下車之後，張先生開始共享他的無人駕駛汽車。一直到第二天早上8點20分，他的無人駕駛汽車將在城市中自動尋找信用和個性要求與張先生設定相符的乘客，並預計為張先生創造860元左右的收益。

第二天早上8點整，張先生收到汽車發來的信息，20分鐘之後，即8點20分，無人駕駛汽車將到達家門口，送張先生的女兒去上學；昨晚收益為862元。

8點40分，無人駕駛汽車將回到張先生家，花費17分鐘將張先生送到辦公地點。

8點57分，張先生到達辦公地點，開始新一天的工作，而車輛會自動返回家中，繼續完成下一個任務——載張夫人去超市。（文/Mustard 2017-06-29 ）

精彩書摘

前言

普通汽車終將退出歷史舞台。

得益於移動機器人技術的快速發展，汽車即將成為我們可以放心託付自己性命的第一代自主式機器人。在經歷了數十年不斷失敗的嘗試後，藉助速度更快的電腦、可靠的硬體感測器，以及被稱為「深度學習」的新一代人工智慧軟體，汽車可以獲得與人類相似的能力，在無法預測的環境中自主安全駕駛。

本書就是為了講述這場變革。我們之所以對無人駕駛如此關注，原因有兩點：

首先，具有巨大影響力的新技術一直是我們的關注重點，而無人駕駛汽車很有可能成為我們在有生之年所接觸到的最具顛覆性的新機器之一。第二個原因則更加偏向個人需求。就像大多數人一樣，無論天氣如何，我們每天都要開上一兩個小時汽車，車上經常還載有「貴重物品」——孩子、朋友，或者寵物。但其實若有可能，我們並不想坐在方向盤後面，而是更願意單純地享受汽車為我們提供的私密性空間和便利性行程。毫無疑問，當谷歌的無人駕駛汽車在幾年之前展現出確鑿的技術進步之時，我們就開始緊密關注這個領域了。

未來的幾十年里，無人駕駛汽車將逐漸取代由人類駕駛的汽車。當運輸行業演化為一種自動化、即時需求的服務時，世界各地的汽車運送人類和貨物的方式就會產生翻天覆地的改變。無人駕駛汽車將會轉變我們對時間和空間的認知，如何出行去上班、住在哪裡、如何購物等都會受到影響。

我們相信這些轉變是積極的，因為無人駕駛汽車將會拯救數百萬人的生命，自動化的交通管理軟體將會順暢地引導汽車行駛並有助於治理空氣污染，父母無須再每天花費幾個小時將孩子載到學校或者活動地點，老人和殘障人士也將能夠便利出行。

每一種影響力巨大的新技術都有其不利的一面，無人駕駛汽車也不例外——無人駕駛汽車出現後，數百萬的貨車司機和計程車司機將會失業。公共運輸行業也會凋零，因為人們都會被按需服務的無人駕駛小巴的強大便利性所吸引，它可以隨時隨地承載任何人到各種地方，而花費不過是一張車票錢。不過，除非有嚴格的隱私保護措施實施，無人駕駛汽車的乘客終將會意識到，他們其實是犧牲了自己的隱私以換取出行的安全和便利性，因為引導他們乘坐的無人駕駛汽車的軟體系統會追蹤並記錄他們的每次出行。

在本書中，我會進一步解釋汽車是如何轉變成智能運輸機器人的。我們會評估無人駕駛將對汽車行業產生的影響；講述在無人駕駛改變人們的每日出行，將其由一種沉悶而危險的活動變成便及每個人且避免衝突的行為之後，城市發生了怎樣的變化；還會探究人們在自動化駕駛探索道路上近六十年的失敗嘗試。最終，我們會引導讀者通過對硬體技術和軟體技術的清晰而明確的發展性認識，了解現代的無人駕駛汽車是如何誕生的。

我們的目標，就是向讀者提供他們在面對即將到來的新世界時所需的見解和認知。在未來，無人駕駛汽車的數量將會遠多於由人類駕駛的汽車，我們衷心期望你會享受這趟旅程。

在不遠的將來，全球汽車博物館裡展覽的汽車，都會變成21世紀初之前的那些光鮮靚麗的車型。就像歷史的痴迷者來到一個歷史遺迹後，會閃身鑽入精心保存下來的中世紀小屋迴廊里，參觀博物館的人也會鑽進這些展覽車輛的前排座椅里。這些參觀者坐在方向盤後面，撥弄著內置GPS的顯示器屏幕，遊戲似的用他們的腳踩動著剎車，這一切恐怕會讓體驗者不禁感嘆，21世紀初的人類竟然會用如此不便甚至危險的交通方式。

我們當前的汽車是非智能的。它有四個輪子、一個金屬機身和一個氣動發動機，這樣一套標準化的自動系統「平台」，自100年前被引入後就從沒有發生過任何本質性改進。而在這100年間，隨著越來越多的智能軟體，幾乎無處不在的通信網路，以及體型不斷縮小、價格逐年下降的強大而準確的硬體感測器興起，世界上其他產業的根基都在發生著根本性的變革。

得益於機器人技術和人工智慧軟體在近期取得的成就，非智能汽車的時代終將結束。普通平凡的汽車即將發展進化成自動化的移動機器人。

在近一個世紀的時間裡，由人類駕駛的汽車已經改變了我們的生活。這種無需馬匹拉動的「自動」車廂的出現，已經改變了「行走之城」的城市格局。曾經如蜂巢一般，由各種小而彎曲的小巷、庭院、商鋪、公共廣場交織而成的城市演變成了「汽車之城」，打造出了由廣闊街道和停車場組成的整齊的大網格。汽車不僅給人們帶來了自由，同時也帶來了新的工作機會和社交機會。汽車也給商業貿易帶來了便利，商人可以快速地將產品運輸到以前從未到達過的市場。

然而，如此寶貴的個人移動便捷性也讓人類付出了極高的代價。在近百年的進程中，交通事故已經奪去了數百萬人的生命。當汽車賦予人們開車到遠方工作的自由時，也催生了一種新的問題——城市交通擁堵。今天，世界上所有城市的人們每天都要出行、上班通勤，或者通過汽車運送貨物，這使得城市上方的空氣層惡化成一個黃色煙霧似的「油鬥篷」。

粗略估計，目前全球有十億輛由人類駕駛的汽車在陸地上漫遊。對汽車的依賴已經使我們在很多方面付出了高昂代價。但歸根結底，對於世界上的大多數人而言，汽車仍是目前個人出行中最快速、最廉價、最舒適的方式。不管怎樣，汽車仍將是我們現代生活中不可缺少的一部分。

事實上，解決汽車引發系列問題的最好方式就是讓它們變得更智能。當人類駕駛者讓智能軟體接管方向盤的時候，無人駕駛汽車將為全世界數十億人提供一種更安全、更簡潔，甚至更方便的出行方式。在未來的十年，自動駕駛汽車將出現在全世界的大街小巷，它將再次重新編排我們的居住環境以及工作娛樂環境。

不相信？這也難怪。

近百年來，各行各業的專家都在預測人類的霸主地位將會被智能機器所取代。但到目前為止，這些預測僅僅在一些高度細分化的工業崗位上成真了，或者是僅限於虛擬世界中的活動。例如，機械手臂可以完美無瑕地取代曾經由工廠工人實現的操作；在虛擬世界裡，人工智慧軟體的能力已經超越了人類，它們可以玩棋類遊戲，可以迅速地進行股票證券交易，或者在複雜的大運量公共客運系統中找出最優路線。

現代化的軟體極大提升了人工智慧的能力，先進的機器人還可以執行諸多技巧性的工作，這些都已成為現實。但是如果機器人的身體並非由螺栓插銷固定，而是由仿人類的機械軀幹組成，使其能在運動過程中與周邊環境互動，那麼即使是當前最先進的人工智慧軟體系統也無法順利地承載這項複雜的管理任務。在後面的章節中，我們會陸續探討相關的原因，但目前來看，今天那些能夠移動的機器人，在身體敏捷性和感知能力上也就相當於蟑螂的水平——或者狀態良好的話，可以達到蟾蜍水平。

當機器人學家還在研究移動化智能機器人的道路上步履維艱時，建造一輛踏實可靠的無人駕駛汽車從技術上而言已經觸手可及，這同樣也是工程學上的一項壯舉。因為對於程序員為人工智慧寫代碼操作運動過程來說，汽車相比其他形式的移動化機器人有一個巨大的優勢——滾動要比行走或爬行簡單得多。

如果人工機器人具備多個肢體部件，那麼管理其動作快速運行的軟體從體量和複雜性上都要比智能汽車大得多，因為多肢體部件可以演化出數量近乎無限大的不同動作模式和相對位置。相反，一輛汽車的四個輪子、剎車以及方向盤組合出的運動模式幾乎全部是可預測的。引導無人駕駛運動的軟體所管控的動作組合數量必然相當少，例如多半只是車輪的左右轉動，或者監控汽車是在減速還是加速。

駕駛行為可以自動化的第二個原因在於，開車是一個相對刻板重複的反應式活動，無論智力高低都能拿到駕照，因此無人駕駛的智能只需滿足以下條件就夠了：對清晰可見的路面危險——比如不斷靠近的路面坑窪或者緩慢行走的成群結隊小學生——做到即時反應，沿著清晰明了的道路或高速行駛，並且遵守相對簡單的交通規則。

說到這兒，懷疑論者就會指出這背後一定另有故事。的確，如果只是簡單地編輯程序讓四個輪子的機器人遵守道路交通規則，那麼無人駕駛在幾十年前就早已普及了。汽車為什麼直到現在才有可能變得智能自動化呢？源於兩個原因：

第一是現實因素，也就是它的門檻很高。汽車畢竟是行駛在公共街道上的重達兩噸的「鐵盒子」。如果引導無人駕駛的軟體出現了問題，後果將不堪設想。「人命關天」，這也就解釋了為什麼今天的第一批自動駕駛車輛會先在人煙稀少的地方使用，因為車輛如果在這種地方出問題、偏離既定的路線，所造成的人員傷亡是最小的。例如，在偏僻的澳大利亞北部礦石公司使用巨大的自動化駕駛卡車來運載礦石；農民使用自動駕駛的拖拉機、聯合收割機在廣袤而無人的農地里耕作；在配送中心和工廠里，專門的自動化車輛會將貨物從房間的一側運到另一側；在度假村或機場，名為納維亞的無人駕駛穿梭車會以既定每小時15英里的速度沿著固定路線往返運送乘客……

制約無人駕駛發展的第二個難點及關鍵點就是純粹的技術問題。雖然在99%的時間裡，駕駛過程都是思維僵化而且可預測的，但是仍有1%的時間裡會產生突發事件。生物有機體會依賴所謂的「本能（Simple）」來應對生活中突發的未知事件。是「本能」，使人類可以在交通的高峰時段自由駕駛，也正是「本能」，蘊含了人類智能中尤為難以複製的大量能力。

機器人學家對這種只在1%的時間內才發生的突發性小概率事件賦予了專門的名稱——「極端事件（Corner Cases）」。極端事件並不常見，也難以預測，卻可能導致災難性後果。機器人的人工「本能」在處理極端事件時的效果最終決定了它的可靠性與價值。如果一個機器人的軟體無法處理它所遇到的每一個極端事件，那麼希望人們不會放任它獨自行動，否則最壞的情況就是機器人無法完成交代的任務並造成了嚴重的破壞。

駕駛也許是最為重複刻板的活動，但同時也充滿了數不盡的、潛在的致命性極端事件。管理無人駕駛的軟體必須能夠本能性對突發情況做出反應，例如跳上汽車引擎蓋的鹿，或者向汽車擋風玻璃上噴漆的憤怒乞丐，這些都有可能發生——還要祈禱乘客會為擋風玻璃上的污漬付清潔費——所以，儘管投入了幾十年的努力，自動化工程師和機器人專家還是無法編寫出一個有效的軟體，處理無人駕駛在道路上可能遇到的無數種突髮狀況。

機器人技術中一條基本的規則就是，環境越是簡單、越是容易預測（極端事件越少），構建一個使機器人在這種環境下執行任務的軟體就越簡單。機器人能在工廠里廣泛普及是因為大多數工廠都是一個封閉的世界、一個高度結構化的環境，在那裡極端事件是能夠預測的，而且會被工業工程師小心地排除。在封閉的環境中，機器人的工作職能會圍繞特定任務進行設計。工廠里的機器人知道將會發生什麼。指導它們運行的軟體會引導機器人進行一系列一成不變的活動，例如衝壓金屬部件、固定螺栓，或者將箱子從一側拉到另一側。

雖然在工廠里可以設計一個整齊劃一的封閉式環境，然而在實際環境中，街道和高速公路上是複雜混亂且難以預測的。汽車方向盤後的每個司機不僅要處理新的突發情況，還必須應對其他相關挑戰，這些挑戰是軟體程序難以處理的，由模糊的或者高度情境化的行為規則調控的信息交互問題。人工智慧軟體尤其會在對安全駕駛有重要影響的兩類活動中出現問題，即複雜的非語言信息溝通，和在多種情境中對同一物品進行持續正確識別。

駕駛行為要求司機和行人之間進行複雜的「社交」活動。當人類司機位於方向盤後面時，通常會參與到一場非語言的「社交芭蕾舞劇」中，並用點頭、揮手、眼神交流來傳達他們的意圖。揮手和微笑對於人類而言可能是簡單的，但是想要編寫一套軟體來識別人類的面部表情、身體語言並做出恰當的回應，則異常困難。

無人駕駛汽車，這一移動版機器人不僅在識別複雜的非言語交流上存在困難，當需要應對突發事件時，它們的計算機智能也會捉襟見肘。這些問題均是由知覺缺陷導致的，即它們不具備對所見事物進行感知區分併合理應對的能力。理想情況下，計算機科學家會通過編寫一套程序來解決這個問題，為汽車提供一致性、準確的人工意識和情境理解能力。然而直到

目前為止，這個問題還沒有被解決，這樣的軟體還沒有做出來。自從人工智慧領域開闢半個多世紀以來，計算機科學家和機器學家為了實現「知覺」這一神秘技藝的自動化已經嘗試了各種方法，但均未能取得突破性進展。

生物有機體的知覺系統包含了一系列廣泛的能力。知覺中的一個方面就包含認知識別功能，人或動物因此具有「讀取」複雜情境的能力，並知道如何正確地反應。知覺的另一個功能就是加工處理視覺信息。生命體具有高度發達的視覺系統，可以良好地識別一個物體，甚至是從不同的角度、在不同的光線條件以及不熟悉的情境中都可以準確識別同一個物體。

視覺感知需要對視覺信息進行正確識別並進行歸類，人類在進行這樣的過程時，純粹依靠本能，而且幾乎能夠做到完美無誤。然而，我們這種感知所見事物的能力似乎拒絕被自動化。幾十年來，機器視覺領域的研究者一直在努力研發能夠快速而準確地「理解」環境中視覺信息的軟體，但均以失敗告終。

在機器人發展史的大部分進程里，它們都難以處理視覺信息。工業機器人應對這一缺點的方式就是在全封閉、黑暗無光的工廠環境中純機械化地辛勤工作。而對於那些工作中涉及某些視覺活動的機器人，它們的工作方式則被設定為絕不去分類或檢查它們不熟悉的事物。

阻礙機器視覺軟體發展的另一因素就是計算能力的不足。由於處理圖像是一項數據密集型活動，所以第一代機器視覺系統只能採取一種結構化路徑的方式來實現這一流程，即用一系列「規則」來解析視覺信息。這些早期機器視覺系統的工作原理是想嘗試將識別的物體與機器人內部儲存的已知物體小型樣例庫做匹配，但顯然這是一個緩慢、不準確也不靈活的過程。

早期機器視覺軟體的最大缺陷之一，就是它們在應對新鮮事物或情境時表現不佳。即便是很熟悉的物體，只要在略微不同的場景中出現，任何藉助這類軟體引導的機器人（或汽車）都無法進行準確識別。鑒於準確識別鄰近物體這一能力對於安全駕駛至關重要，機器視覺軟體的差勁表現數十年來一直阻礙著無人駕駛汽車的發展。然而，最近在人工智慧領域的一項突破進展可能會徹底改變這一切。

在人工智慧研究領域原地踏步多年之後，一種被稱為「深度學習（Deep Learning）」的新型軟體於2012年誕生了，它可以對隨機的數千個數碼圖像信息進行準確分類，並達到人類水平的精準度。雖然對隨機物體的圖像進行準確分類的能力聽起來無足輕重，但這一能力的確是人工知覺（Artificial Perception）的基礎。一旦某個物體可以被精準識別，它的信息會被「轉化」給其他類型的人工智慧軟體，而那些軟體就可以發揮其傳統優勢：利用統計分析或某種邏輯、規則推導出最佳反應。

深度學習軟體對於無人駕駛如此有價值，就是因為它可以在開闊公路這種非結構化的環境中充分發揮作用。深度學習隸屬於「機器學習（Machine Learning）」這一類人工智慧軟體。這類軟體的突破創新並非由人類程序員來設計，機器學習軟體並不會去建立一個現實世界的模型，再用正常的邏輯和規則來處理其中的問題，相反機器是通過大量的訓練數據後被「餵養」出來的。例如，為了開發無人駕駛所用的深度學習軟體，程序員每天會用幾千兆位元組（Gigabyte，即GB）的原始視覺素材來「餵養」這個軟體，而這些視覺素材都是通過車載攝像頭在真實道路環境下的行駛中拍攝收集的。

深度學習軟體通過觀察世界來「學習」，這一點賦予了它另一巨大優勢——不依賴規則（not rule-bound）。人類的嬰兒學會依照物體的突出可識別性特徵來識別物體，同理，深度學習軟體在對物體分類時也是依據物體的視覺特徵。使用規則依賴的傳統途徑編製的軟體，遇到坐在自行車上的貓的圖片時，就會陷入困惑。相反，深度學習軟體會關注貓身上可供識別的視覺特徵——尖耳朵和尾巴，然後不管這隻貓是出現在一個多麼奇怪的情境中，軟體都會迅速而準確地推測出它只是一隻貓。

深度學習軟體已經徹底改進了對人工知覺的研究，並極其成功地應用到語言識別領域，以及其他需要軟體來處理古怪異常信息的活動中。過去的幾年裡，為了尋求深度學習的專業技術支持，很多汽車公司都在矽谷設立了分部。谷歌和百度這些軟體巨頭本身已經具備了管理巨量信息和構建智能軟體的能力，再加上深度學習領域的專業優勢，足以支撐它們與曾經不可一世的汽車巨頭在無人駕駛領域展開角逐。

深度學習對於人工智慧領域的影響極其深遠，甚至在我們寫作本書時，其影響還在逐步拓展，而且未來幾年可能會持續擴大。深度學習所引領的技術領域並不只是汽車一隅。我們預計，深度學習將會對移動類機器人的總體發展軌跡產生變革性影響。當機器人獲得了通過視覺理解周遭環境的能力時，人工生命形態的發展可能會開始延續5億多年前有機體生命發展的路徑——化石顯示大約在寒武紀以前，所有形態的有機體生命都是近乎眼盲的。當5億多年前寒武紀開啟時，那些近乎眼盲的有機體突然神秘地演化出了複雜的新型視覺系統，要知道先前它們的「眼睛」只是些光感性的原始細胞集。一旦它們具備了看的能力，這些簡單的有機體隨之演化出了複雜的身體形態，以便實現快速的反應和移動。反過來，新的身體機能又會需要發展一個更大號的大腦來監管這些新生肢體的協調。當裝備上視覺系統、快速響應的身體以及更大的大腦時，曾經不起眼的細胞集演化出了種類繁雜的複雜生物，它們從最初生命的泥沼中爬出，並努力在陸地上尋求屬於自己的一塊領地。

關於寒武紀生命大爆發——發生在寒武紀時期的生命大量快速演化，有一個有趣假設，即「光開關理論（Light Switch Theory）」。這個理論是由安德魯 6 1帕克（Andrew Parker）提出的，該理論認為正是眼睛的進化，引發了生命體之間的進化競賽，使得那些具備最佳視覺的生物才最有可能生存下來。也許「光開關理論」理論對於機器人也是適用的。

曾經「眼盲」的機器獲得了知覺的能力，它們也會從原始的禁錮中爬出，擺脫現今我們為其設計的結構化的、黑暗的工廠環境。健全的機器視覺將使得機器人可以充分利用其新添加的身體部件——輪子、四肢或踏板，而那些部件能為它們提供更高水平的靈敏度。想要控制複雜的機械新「四肢」，它們的機器大腦也會隨之擴張。當我們目睹機器人掌握了新的技能並找到可以發揮功效的新應用場景時，我們也終將見證機器人形態和功能的「寒武紀大爆發」。

《３Ｄ列印》

推薦

揭開3D列印神秘面紗：讓傳統製造瞬間過時，規模經濟的鐵律從此被打破；跨越虛擬世界與實體世界的鴻溝，一場產品製造和設計的革命即將開始，它將顛覆我們的物理世界；美國總統奧巴馬：3D列印將給幾乎所有產品的製造方式帶來革命性變化；一場產品製造的革命、設計的革命、材料的革命、生物的革命、知識產權的革命即將由3D列印引爆。

3D列印技術的遠大前景即將展開：跨越虛擬世界與實體世界的鴻溝；規模經濟的鐵律從此被打破；3D列印將把人工智慧從計算機拓展到現實世界，機器人將成為過去時……

在中國：3D列印概念股橫空出世，萬眾矚目；各大媒體集中、熱烈報道；工信部、科技部紛紛制定政策推動3D列印產業化。

3D印表機與當今發達的數字技術相結合，再加上互聯網的普及以及微小而成本低廉的電子電路的廣泛使用，技術和社會革新由此爆發。

媒體集中報道，引發中國3D列印熱潮：

《人民日報》：3D列印成第三次工業革命重大標誌

《光明日報》：3D列印開啟第三次工業革命大門

《中央電視台》：3D列印技術興起，行業人士看好市場

《新華網》：英設計師用生物塑料製造3D列印房屋模型

《中國網》：人類探月迎新跨越，3D列印技術助力月球基地建設

《21世紀網》：3D列印概念太瘋狂：「列印」建築或將抑制高房價

《廣州日報》：3D列印房子、器官不遠了

《上海證券報》：3D列印走進美國小學，英國首創列印房屋概念

《網易》：中國在航空領域商業化3D列印技術

《中關村在線》：忘了鋼琴？王力宏關注3D列印電吉他。

《中國證券網》：萬億3D列印蛋糕全面鋪開，12股盛宴開席。

《騰訊》：未來3D列印汽車將成新寵，地面和空中當快車道

《網易》科技：奧巴馬稱3D列印技術將推動美國經濟增長

《中國時刻網》：3D列印「智」造美好未來

《慧聰機械工業網》：奧巴馬演講強調3D列印重要性，3D列印業前景廣闊

內容簡介

你需要一把功能強大的鎚子？你需要一雙精緻無比的鞋子？你需要給孩子準備奇異的玩具？你需要一頓精美的晚餐？只管列印出來就行了。《3D列印：從想像到現實》帶你走進3D列印的世界，認識一下當下這個最酷的東西——它將從想像變成現實，並帶來一場深刻的社會革命。

《3D列印：從想像到現實》講述了3D列印技術的突破性發展，以及3D列印技術將如何應用在學校、廚房、醫院等場所的。這本書預測，不遠的未來，我們完全可以用電腦把自己想要的東西設計出來，然後進行三維列印，就像我們現在可以在線編輯文檔一樣。通過電子設計文件或設計藍圖，3D列印技術將會把數字信息轉化為實體物品。當然，這還不是3D列印的全部，3D列印具魔力的地方是，它將給材料科學、生物科學帶來翻天覆地的變化，最終的結果是科學技術和創新呈現爆髮式的變革。

書評：個人日記：吹去泡沫，腳踏實地

當我寫下這篇東西的時候，正一個人在實驗室守候著需要連續工作100小時的熱處理爐。

懷揣著了解3D列印的技術原理、細節讀此書。作為一個金屬材料工程專業、稍帶涉及機械設計及材料加工成型的本科生，又是實業-製造業家庭背景出身，我似乎嗅到了「3D列印」這個概念浪潮中的泡沫。

平時也常關心科技進展或說互聯網動態，時不時看到一些新概念名詞，然後就看到哪個網站得到了幾億美元的估值、哪個App賣了千萬美刀的新聞，於是就會感嘆互聯網行業來錢也太容易了吧（和搞實業-製造業比，儘管也清楚互聯網行業實際也很艱辛），然後不免就有「這是一個炒概念吹泡沫的行業？」的感覺了——沒經歷過、也還沒去細細了解2001年互聯網泡沫是怎麼一個過程、那時身處其間的人都是怎麼樣的一種心態——正如我到現在也還沒搞清「雲計算」是什麼。分布式計算？P2P網路？還是其他什麼舊瓶換了什麼新包裝？也許是因為我不會寫代碼以提交給雲，讓它計算、向我展示威力？所謂「雲」，在我心目中還是等同於一個異地的存儲空間，而這個空間不一定靠譜。

我說如果「3D列印」這概念由傳統製造業以技術革新的角度介紹給大眾還給我一種穩健感覺，從互聯網角度介紹給大眾就讓我感覺其很浮躁了——反正我就覺得互聯網這東西很容易起泡沫——因為我清楚材料人的夢一直很美好，並且還知道自己的演進邏輯、步驟，相信傳統範圍內也能發展出「3D列印」的概念，不需要互聯網行業幫助造夢，儘管材料人實現自己夢想的過程中的確越來越需要計算機幫助，然後最後連結、聯網。全民都在討論「3D列印」，一定有問題。

我急切想知道所謂「3D列印」是不是就是精密鑄造/單晶鑄造、粉末（激光）燒結等先進成型技術的演進。列印產物的機械強度、硬度、韌度、耐磨性怎麼樣，零部件表面精度、光滑度、公差配合度又怎麼樣，微觀表面形態、原子排布怎麼樣等。

所以本書前四章，對我來說沒什麼啟示，特別是看到還以「殺手級應用」這類蘋果生態系統里的名詞描繪未來時，就算的確是在描繪很遠的未來，但瞬間把格調拉到了庸俗模仿的層次。新行業、新領域、一定要用新詞！

對我啟發最大的是五、六、七、十一、十四章。

感覺第八章有點扯淡，也許是我和作者所在文化差異所致，3D列印可以做麵包，但能做中式美食嗎？雖然知道列印食品是「3D列印」探索過程中的副產品，但我不看好在這細分的過分投入——也不是說不投入了，也許什麼時候又有什麼技術創新從探索3D列印食品中衍生出來——因為，列印出來的東西幹什麼用？拿來吃還是當藝術品擺設？可以偶爾用來調情，但真讓我食材原料-工廠加工成列印材料-花時間等待「列印」完畢-傳統烹飪-下肚，還不如我不要口感、直接把食材加工成漿糊送入肚子好了（能量轉換/環保節能角度）。

第十二章，啟發沒那麼大，也許是在別的領域思考過相似問題了。

或許的確是自己心態又錯了，應該去查專業文獻而不是對一本科普讀物指手畫腳。總的來說，刨去互聯網元素，這本書還是很有料、很紮實的。

寫這篇東西的目的，也只是想冷水澆醒進入科幻作家或陷入狂熱浮躁、不能踏實做事狀態的自己（因為是材料專業背景，所以被稍稍一鼓動，更容易自行發散出去想到材料更多光明前景，甚至將自己腦中的想法替代宣傳者推銷的），儘管理念很炫目、也可能很賺錢，但我是一個工科生，並且實業-製造業家庭背景出身，最重要的還是腳踏實地。

我不知道是自己年紀輕輕思路就開始封閉保守了，還是說有一種理性冷靜看待這種狂熱。

我認為「3D列印」會吹去泡沫、最終演變分化為兩種類型：

蘋果型，產生一家類似蘋果的公司或蘋果公司涉足「3D列印」事業，小眾的，藝術家、設計者的寵兒——邏輯是，總有不少設計者、藝術家覺得在蘋果設備上才能完全發揮自己創意。另一點是3D列印真能幫助馬克思實現消滅社會分工的夢想？人人都可以自己設計製造平時所需？不懂人性罷了，有激情有時間搞幾個玩具的總只是一小部分人；真可以定製產品了，很多人也只是提提自己想要的參數而已。

西門子型，精於工業控制、製造及大規模工業級應用，從這一點出發討論對工業形態的影響。內在邏輯源於材料-加工行業的發展邏輯、及總得有踏踏實實做實業的常識判斷。我把生物3D列印也歸入西門子型。

3D列印歸根到底最需要解決的是列印材料的問題，所以還是回歸材料領域，看待、踏實發展「3D列印」技術吧。（文/lettersfromsky 2013-04-24）

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