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我们希望美国交通运输局尽早加强对无人驾驶汽车的全面监管。制定万全之策的重点在于，一方面加快出台有利政策，为无人驾驶汽车发展铺平道路，更好地保障公共安全；另一方面，帮助各大城市、各州实现无人驾驶汽车的普及。有前瞻性政策的指引，各地区才能在将来收获经济红利的同时，成为无人驾驶技术发展重心。
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如果无人驾驶汽车的发展在“Demo 97”活动之后停滞不前，那么本书就不会存在了。在前面简要的历史回顾中提到，自20世纪以来，历代发明家致力于研究可推广的无人驾驶汽车，他们不断尝试却屡屡失败。原因在于缺乏核心的支持技术、系统深度学习能力、数据整合、高速计算机以及先进的传感器。令人欣喜的是这一切现在都依旧在高速发展。
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21世纪初，现代无人驾驶汽车诞生在一片荒芜的沙漠里，远离电子高速公路和煤渣砖块铺成的小道。它不受高速公路设施的束缚，并取得重大突破——把智能设备安装在车本身的轮式移动机器人。这种新型的无人驾驶汽车就是机器人。
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无人驾驶：人工智能将从颠覆驾驶开始，全面重构人类生活 [:1700043803]
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无人驾驶：人工智能将从颠覆驾驶开始，全面重构人类生活 第七章 机器人的崛起
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现在看起来，第一批现代无人驾驶汽车非常简陋，几乎是一群“视障”机器人。一旦视觉系统不能识别某样物品，就会畏缩不前。20世纪八九十年代，德国自动汽车先驱恩斯特·迪克曼斯（Ernst Dickmanns）制作出几辆无人驾驶原型车。这些汽车使用智能汽车和传感器来辨别方向。同时，意大利的阿尔贝托·布罗基教授（Prof. Alberto Broggi）也创造出一辆车子，能够根据视觉软件的指引，沿着公路标示行驶。尽管用今天的标准来看，早期的无人驾驶汽车非常原始，可是与五六十年代由无线电引导的别克车相比，它们有着巨大的优势：其智能化在车子本身，并非在公路上。
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现代无人驾驶汽车构想的实现归功于两大事件：第一，微处理器体积变小，而承载的功能却更强大了；第二，2001年美国国会通过一项法案：2015年前，美国有三分之一的军用车辆必须使用全自动化汽车。就像手机、GPS导航系统和互联网一样，无人驾驶汽车原本服务于军队，后来进入了日常消费者的生活。
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根据该法案，国会命令DARPA负责推动相关技术的发展，授权该局对无人驾驶汽车的研发人员进行现金奖励。有了奖金的支持，DARPA当局制定了相应计划，赞助了一项公路比赛。研发人员让自己的机器人汽车与来自其他高校、汽车企业的车辆展开比赛，竞逐现金大奖。
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（读者们回想一下，在这以后，DARPA还使用了类似的方法来推动灾难般的CHIMP机器人的发展。）
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2001-2007年六年间，DARPA分别赞助了三场公路赛事——2004年、2005年与2007年的DARPA挑战赛。2004年首届DARPA挑战赛，冠军团队的现金奖励高达100万美元，非常诱人。哪家的自动汽车能成功通过位于美国西南部的不毛之地莫哈维沙漠的150英里长赛道，就获胜。沙漠是第一届比赛地点的首选，由于当时的无人驾驶技术非常不完善，机器人专家必须选择远离繁华的地区进行测试，远离那些购物中心和熙熙攘攘的街道，避免潜在的风险。
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事实证明，选择在沙漠开赛是正确的。由于车载软硬件系统过于粗糙，15支参赛团队都没能顺利完成眼前的任务。硬件传感器和GPS系统速度慢不说，而且极其不稳定。机器的软件表现就更糟了，致使车子在路堤和岩石上停滞不前。参赛车辆由于各种机器问题纷纷退出比赛，比赛进行了几个小时以后，15支参赛队伍中竟然无一能行走超过8英里的路程。最终，这一届比赛的100万美元的现金大奖没能送出。
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面对如此惨淡的比赛结果，几乎每一位参赛者都会冒出放弃的念头。2004年挑战赛结束后，CNN对DARPA挑战赛的项目副经理汤姆·斯特拉（Tom Strat）进行了采访。汤姆本人却依然很乐观：“尽管没有一位选手能完成超过5%的赛程，但这更将激发工程师们的斗志。”
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DARPA并没有知难而退，继续为下年赛事的举办筹集奖金。2004年的比赛汇集了各式各样令人眼花缭乱的自动化汽车，从小型承重2吨的卡车到车轮巨型的沙漠越野车，无奇不有。这次以后，在2005年的比赛中，主办方提高了参赛选手的门槛，对比赛场地严格把关，专门举办了一场全国资格赛，而冠军车队的奖金增加到了200万美元。
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根据各参赛车队的资格赛成绩，DARPA从中选择了前23名参赛者进入2005年的DARPA挑战赛。比赛场地仍然是荒芜的沙漠，规则与2004年大致相同：参赛车辆在不借助公路设施和外力帮助的条件下，自动驾驶通过132英里长的越野赛道。
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很遗憾，只有在半个世纪前任职通用汽车公司和美国无线电公司的工程师（比赛的评判者）才有机会真正亲眼见证这空旷沙漠里的奇迹——2005年的DARPA挑战赛是移动机器人发展史上的临界点。史上第一次，五辆无人驾驶汽车使用人工识别系统，成功通过了路况恶劣的沙漠赛道。
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2005年挑战赛的冠军是斯坦福大学车队，他们在七小时内顺利完成了比赛。卡内基·梅隆大学的两支车队紧跟其后，分别获得亚军、季军。第四名由来自格雷保险公司（Gray Insurance Company）的选手摘得，第五名则花落美军重型战术卡车的唯一供应商奥什科什卡车公司（Oshkosh Truck Corporation）。
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斯坦福车队赢得冠军的过程，比挑战赛结果更让人兴奋。有些车队使用拓扑地图（Topographic maps）和航空影像生成车行线路，而冠军车队，一辆名为“史丹利”的改装版大众途锐则另辟蹊径：史丹利的中级控制系统使用机器学习软件，成功地做到了识别与响应。
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图7.1 2005年DARPA挑战赛中，位于内华达州路西·格雷山（Lucy Gray Mountains）的Beer Bottle Pass赛道，此处距离终点约有7英里，颠簸崎岖的高难度路段超过20处
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来源：维基百科，DARPA挑战赛（2005年）
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无人驾驶：人工智能将从颠覆驾驶开始，全面重构人类生活 [:1700043804]
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机器学习和无人驾驶
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斯坦福大学教授塞巴斯蒂安·特伦（Sebastian Thrun）带领那支研发出“史丹利”的冠军团队，对赛前准备有着不同于对手的思考。首先，他意识到是汽车软件，而不是硬件决定比赛胜负。其次，是对中级控制系统软件的研发。考虑到汽车引导软件中“识别”和“响应”两大功能的重要地位，他们摒弃了当时盛行的中规中矩的基于规则的人工智能软件。在项目初期，他们也曾尝试去写一套符合逻辑的指令，指导汽车在比赛过程中处理可能遇到的障碍，事实证明这种做法行不通。最终，特伦与其团队选择了机器学习的方法，他解释道：
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许多参赛者非常关注硬件，于是许多车队研发出独家的机器人汽车来参赛。我们则认为，比赛重点不在于机器人的力量强弱或汽车底盘的设计优劣。如果是人类驾驶的话，任何车都能够顺利通过沙漠赛道，这段越野赛道并不复杂，只是一段普通的沙漠车道。于是，我们决定仅研究人工智能，把一台计算机安装在车内，为车子安装“千里眼”和“顺风耳”，打造出一辆智能化汽车。
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