給自動駕駛車使用的模擬器很多，但有沒有給人類的呢？設想一下，如果借你一雙自動駕駛車的“眼睛”，然后把駕駛的中央決策權交給你……你會怎么做？有一個組織已經踐行了這個想法。

成果來自戴姆勒旗下的研究小組moovel Group，資料顯示去年他們完成了一種類似于電動車平臺的車輛結構，可以把一個人“裝進去”，利用VR頭顯設備為人展示車載傳感器所顯示的畫面，然后讓人類站在汽車的視角做出駕駛決策。自動駕駛車的世界到底有什么不同呢？就在正在召開的SXSW 2018上，一位記者剛剛做了這樣一個體驗。本文編譯自govtech，作者的第一視角來描述這個成為“自動駕駛車”的全過程。

DUSTIN HAISLER：足足有五分鐘時間，我變成了一輛自動駕駛車。

這要歸功于Moovel Lab，它是德國汽車廠商戴姆勒旗下Moovel Group的研發分支機構。在SXSW大會上，我體驗了他們的模擬自動駕駛平臺。

當我收到這份邀請時，我立即提起了興趣，但除了有趣，更重要的是整個體驗過程給了我一種全新的視角看自動駕駛技術的演進和發展。

簡言之，Moovel Lab試圖用他們研發的設備創造一種連接人與機器“同理心的原型”，在其中，駕駛員和旁觀者可以共同探討未來自動駕駛出行模式中可能需要思考的問題。

“成為”一輛自動駕駛車是怎樣的體驗？

首先，要體驗這輛車，你無法像平時開車那樣舒服，這輛車需要你頭朝下、以躺著的姿勢駕駛（是的，你的頭理論上就是車前保險杠）。車架結構整體比高爾夫球車稍小一些，要是單看車體設計，渾厚而頓挫，會讓你誤以為這輛車是從二戰穿越來的，但車輛搭載的技術卻告訴我們并非如此。

第一視角體驗自動駕駛車如何看世界，我們能從中得到什么啟示？

如上圖所示，車輛搭載人工駕駛控制結構，以及一系列環境傳感器，這些傳感器會作為自動駕駛車的眼睛，當然它們也會把自動駕駛車眼中呈現的真實圖景展現給人類體驗者。

為了能夠親身感受自動駕駛車看到的世界，體驗者必須在操控車輛的過程中全程佩戴VR頭顯設備，不過事實上遠沒有這樣簡單。在我戴上頭顯并且把我自己和車輛控制進行協調初始化后，我迅速意識到——我曾經對真實世界的認知和觀念被完全推翻了。

即便得到了全部數據覆蓋和網格處理，我對環境的固有認知仍與之有本質的不同。而這時，讓我去識別障礙物并且判斷他們的距離變得相當困難。在一個地方，我通過VR頭顯判斷出有一個小山大小的障礙物并試圖繞開，但之后我發現那不過只有幾厘米高。

第一視角體驗自動駕駛車如何看世界，我們能從中得到什么啟示？

有一個地方很有趣，那就是根據檢測出的障礙物不同，反饋回來的線條顏色會不一樣。如果我視野里有一輛車，它們會顯示出藍色；如果面前沒有障礙物，會顯示綠色。通過這些線條，我勉強能識別出一些物體的屬性，但圖像識別還遠遠沒有那么簡單。

第一視角體驗自動駕駛車如何看世界，我們能從中得到什么啟示？

一些思考

我報道自動駕駛領域多年，但真正第一視角體驗自動駕駛車看到的東西卻是第一次，這給了我一些啟示和思考，到底如何真正有的放矢地促進自動駕駛車技術發展？

1、我們需要在現存架構基礎上優化新的視覺技術，讓自動駕駛車更好地看世界——盡管自動駕駛技術已取得了長足的進展，我們對于環境的感知和動態的建模還沒有被更好地優化。尤其未來自動駕駛車在更復雜的城市道路行駛時，這個問題會尤為凸顯。

2、多傳感器的融合讓自動駕駛車的感知能力更強大，但也有一定的局限性——我在用VR頭顯體驗時，看到每次傳感器識別到不同物體時顏色都會改變，很顯然機器的分類檢測技術要比我人工強得多，尤其在遠距離的情況下更是如此，但近距離的交互卻是另一回事兒了。明確技術的優勢和局限性非常重要。

如今自動駕駛的產業鏈玩家正在全球各城市積極拓展測試，以研發針對不同環境、不同路況的自動駕駛技術，但針對一些交通系統中的突發問題，在制訂法規政策之外，我們可能更需要換一種視角看問題。如果有機會，只需5分鐘，你也能夠更理解自動駕駛車了。