无人驾驶这四个字，似乎在这几年才频繁地出现在大众眼前。而前些时间牵涉到无人驾驶技术的致命交通事故，则给这项技术蒙上了一层阴影，引发了大家对其安全性的讨论及质疑。目前，不少汽车厂商给旗下汽车搭载的也只是“辅助驾驶系统”，并不能完全实现无人驾驶。

　　NAVLAB（图片来自：CMU）

　　在无人驾驶技术还有待成熟的今天，谁又会想到，其实早在 1989 年，美国卡内基梅隆大学的研究人员就花费了 8 年的时间，研发出了一套名叫 ALVINN （Autonomous Land Vehicle In a Neural Network) 的无人驾驶系统，并用在了 NAVLAB 货车上。

　　图片来自：CMU

　　准确来说，ALVINN 不是一辆车，而是一套深度学习的算法，通过观察人如何驾驶并学习。它通过车前的摄像头和激光测距仪输入数据，并根据相应的道路类型选择最为可靠的神经网络，运算出结果并从而控制车辆。

　　那 ALVINN 是怎么学习呢？他们向它展示人驾驶时摄像头的图像（输入数据），以及当时司机的反应（结果），从而它就会根据输入数据，调整神经网络中连接的强度，从而得出给予的结果。

　　最近，曾经参与过 ALVINN 项目的 Dean Pomerleau 和目前在研发开源无人驾驶技术的 Oliver Cameron 就在 Twitter 上进行了交流。Cameron 随后在 Medium 上发表了一篇文章，并表示，硬件很大程度上限制了 ALVINN 的表现。

　　要知道，比起现在主流 CPU 每秒能进行几百亿次的浮点运算，ALVINN 的 CPU 每秒只能进行一亿次的浮点运算，运算能力不及现在智能手表的十分之一。更加夸张的是，它有一个冰箱那么大小，并且需要 5000 瓦的发电机供电运作。

　　27 年后的今天，无人驾驶技术有了更多黑科技传感器，更高精度的地图数据，更强大的运算能力及算法，但是大家对无人驾驶还是会害怕和担心。在一些突发情况，不具有情感的电脑能比人类更及时更准确地去做出反应。显然，需要证明其安全性，各大汽车厂商及科技公司需要拿出更多的数据，让数据说话。

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