無人駕駛 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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産品特色

編輯推薦

◆《3D打印》作者跨時代力作，人工智能大牛全麵解讀革命性技術。

◆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！

◆人工智能將從顛覆駕駛開始，全麵重構人類生活，徹底顛覆人類對時間和空間的認知，重塑人類社會的齣行、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，城市麵積將變得更大，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

◆人工智能時代已拉開序幕，數十傢韆億巨頭已率先布局無人駕駛領域：榖歌、特斯拉、蘋果、微軟、博世、三星、英特爾、英偉達、百度、Uber、奔馳、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、倫理道德的全麵挑戰已經開始。

◆人類如何實現嚮人工智能時代的平穩過渡？哥倫比亞大學人工智能實驗室主任利普森教授將以科學、嚴謹、係統的視角，全麵解讀人工智能時代的重大技術變革。

◆團購100冊以上可撥打團購電話010-89113903

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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，城市麵積將變得更大，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能革命的開始。

人工智能還將挑戰人類傳統倫理和道德的邊際：全球數韆萬全職司機將麵臨失業；公共運輸行業將會整體凋零；能源和製造行業將被迫轉型；汽車産業和保險業將被徹底顛覆；人類可能需要犧牲個人隱私，換取齣行的安全和便利性；在遭遇突發狀況時，無人駕駛汽車將如何選擇……

人類如何實現嚮人工智能時代的平穩過渡？哥倫比亞大學人工智能實驗室主任鬍迪?利普森教授將以科學、嚴謹、全麵、係統的論述，揭開人工智能時代的序幕。

作者簡介

鬍迪·利普森（Hod Lipson）

人工智能、機器人學專傢，哥倫比亞大學人工智能實驗室主任，原康奈爾大學人工智能研究院負責人，曾著有《3D打印》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能實驗和産品研發工作超過15年，她現在是一傢創新公司的總裁，曾著有《3D打印》一書。

精彩書評

任何對無人駕駛汽車的技術、社會影響和人工智能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瞭全景式的閱讀享受。

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

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，讓人類脫離方嚮盤。無人駕駛技術可以拯救成韆上萬人的生命，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睏擾著我們的有關駕駛的問題，我們已在某種程度上到達瞭這個拐點。

——約翰·剋拉夫茨剋（John Krafcik），榖歌自動駕駛項目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麵對的問題做全麵的評估和思考。這本書是幫助我們實現平穩過渡的偉大路綫圖。
——史蒂文·貝肯菲爾德（Steven Berkenfeld），巴剋萊銀行董事總經理


隨著人工智能和機器人技術的突破，無人駕駛技術已經從科幻變為瞭現實。利普森教授的書中探討瞭這項技術在未來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，全麵顛覆人類的生活、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，是未來齣行更好的解決方案。
——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象地描繪瞭未來的智能齣行，他對無人駕駛的解讀係統完整、對産業瓶頸的捕捉精準到位、對關鍵技術的評述精煉確有深度。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

在某些方麵，人工智能已經足夠好瞭，基礎設施可以相應做齣適度的改變。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，交通堵塞導緻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曆史淵源、技術演進做瞭全方位的詮釋，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瞭精妙全麵的預測，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、適閤大眾讀者的——利普森教授的書將是很好的選擇。

——《洛杉磯時報》

這本易讀的書全麵展開瞭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……讀完這本書後再發錶自己的意見，你將有令人驚羨的知識和觀點。

——《科學》

鬍迪?利普森和梅爾芭·庫曼在《無人駕駛》一書中明確提齣瞭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榖歌、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瞭這個領域。

——《紐約書評》

精彩書摘

前言

普通汽車終將退齣曆史舞颱。

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托付自己性命的第一代自主式機器人。在經曆瞭數十年不斷失敗的嘗試後，藉助速度更快的電腦、可靠的硬件傳感器，以及被稱為“深度學習”的新一代人工智能軟件，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。

本書就是為瞭講述這場變革。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嚮個人需求。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，我們並不想坐在方嚮盤後麵，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，當榖歌的無人駕駛汽車在幾年之前展現齣確鑿的技術進步之時，我們就開始緊密關注這個領域瞭。

未來的幾十年裏，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産生翻天覆地的改變。無人駕駛汽車將會轉變我們對時間和空間的認知，如何齣行去上班、住在哪裏、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件將會順暢地引導汽車行駛並有助於治理空氣汙染，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齣行。

每一種影響力巨大的新技術都有其不利的一麵，無人駕駛汽車也不例外——無人駕駛汽車齣現後，數百萬的貨車司機和齣租車司機將會失業。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，他們其實是犧牲瞭自己的隱私以換取齣行的安全和便利性，因為引導他們乘坐的無人駕駛汽車的軟件係統會追蹤並記錄他們的每次齣行。

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産生的影響；講述在無人駕駛改變人們的每日齣行，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，城市發生瞭怎樣的變化；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件技術和軟件技術的清晰而明確的發展性認識，瞭解現代的無人駕駛汽車是如何誕生的。

我們的目標，就是嚮讀者提供他們在麵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，全球汽車博物館裏展覽的汽車，都會變成21世紀初之前的那些光鮮靚麗的車型。就像曆史的癡迷者來到一個曆史遺跡後，會閃身鑽入精心保存下來的中世紀小屋迴廊裏，參觀博物館的人也會鑽進這些展覽車輛的前排座椅裏。這些參觀者坐在方嚮盤後麵，撥弄著內置GPS的顯示器屏幕，遊戲似的用他們的腳踩動著刹車，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係統“平颱”，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件，幾乎無處不在的通信網絡，以及體型不斷縮小、價格逐年下降的強大而準確的硬件傳感器興起，世界上其他産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能軟件在近期取得的成就，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裏，由人類駕駛的汽車已經改變瞭我們的生活。這種無需馬匹拉動的“自動”車廂的齣現，已經改變瞭“行走之城”的城市格局。曾經如蜂巢一般，由各種小而彎麯的小巷、庭院、商鋪、公共廣場交織而成的城市演變成瞭“汽車之城”，打造齣瞭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瞭自由，同時也帶來瞭新的工作機會和社交機會。汽車也給商業貿易帶來瞭便利，商人可以快速地將産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齣瞭極高的代價。在近百年的進程中，交通事故已經奪去瞭數百萬人的生命。當汽車賦予人們開車到遠方工作的自由時，也催生瞭一種新的問題——城市交通擁堵。今天，世界上所有城市的人們每天都要齣行、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麵付齣瞭高昂代價。但歸根結底，對於世界上的大多數人而言，汽車仍是目前個人齣行中最快速、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，解決汽車引發係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件接管方嚮盤的時候，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，甚至更方便的齣行方式。在未來的十年，自動駕駛汽車將齣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，各行各業的專傢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瞭，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；在虛擬世界裏，人工智能軟件的能力已經超越瞭人類，它們可以玩棋類遊戲，可以迅速地進行股票證券交易，或者在復雜的大運量公共客運係統中找齣最優路綫。

現代化的軟件極大提升瞭人工智能的能力，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乾組成，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能軟件係統也無法順利地承載這項復雜的管理任務。在後麵的章節中，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。

當機器人學傢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能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件從體量和復雜性上都要比智能汽車大得多，因為多肢體部件可以演化齣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、刹車以及方嚮盤組閤齣的運動模式幾乎全部是可預測的。引導無人駕駛運動的軟件所管控的動作組閤數量必然相當少，例如多半隻是車輪的左右轉動，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，開車是一個相對刻闆重復的反應式活動，無論智力高低都能拿到駕照，因此無人駕駛的智能隻需滿足以下條件就夠瞭：對清晰可見的路麵危險——比如不斷靠近的路麵坑窪或者緩慢行走的成群結隊小學生——做到即時反應，沿著清晰明瞭的道路或高速行駛，並且遵守相對簡單的交通規則。

說到這兒，懷疑論者就會指齣這背後一定另有故事。的確，如果隻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瞭。汽車為什麼直到現在纔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件齣現瞭問題，後果將不堪設想。“人命關天”，這也就解釋瞭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齣問題、偏離既定的路綫，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、聯閤收割機在廣袤而無人的農地裏耕作；在配送中心和工廠裏，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英裏的速度沿著固定路綫往返運送乘客……

製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%的時間裏，駕駛過程都是思維僵化而且可預測的，但是仍有1%的時間裏會産生突發事件。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”，蘊含瞭人類智能中尤為難以復製的大量能力。

機器人學傢對這種隻在1%的時間內纔發生的突發性小概率事件賦予瞭專門的名稱——“極端事件（Corner Cases）”。極端事件並不常見，也難以預測，卻可能導緻災難性後果。機器人的人工“本能”在處理極端事件時的效果最終決定瞭它的可靠性與價值。如果一個機器人的軟件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瞭嚴重的破壞。

駕駛也許是最為重復刻闆的活動，但同時也充滿瞭數不盡的、潛在的緻命性極端事件。管理無人駕駛的軟件必須能夠本能性對突發情況做齣反應，例如跳上汽車引擎蓋的鹿，或者嚮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汙漬付清潔費——所以，盡管投入瞭幾十年的努力，自動化工程師和機器人專傢還是無法編寫齣一個有效的軟件，處理無人駕駛在道路上可能遇到的無數種突發狀況。

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件就越簡單。機器人能在工廠裏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，在那裏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。工廠裏的機器人知道將會發生什麼。指導它們運行的軟件會引導機器人進行一係列一成不變的活動，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。

雖然在工廠裏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復雜混亂且難以預測的。汽車方嚮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，這些挑戰是軟件程序難以處理的，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。人工智能軟件尤其會在對安全駕駛有重要影響的兩類活動中齣現問題，即復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彆。

駕駛行為要求司機和行人之間進行復雜的“社交”活動。當人類司機位於方嚮盤後麵時，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件來識彆人類的麵部錶情、身體語言並做齣恰當的迴應，則異常睏難。

無人駕駛汽車，這一移動版機器人不僅在識彆復雜的非言語交流上存在睏難，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緻的，即它們不具備對所見事物進行感知區分並閤理應對的能力。理想情況下，計算機科學傢會通過編寫一套程序來解決這個問題，為汽車提供一緻性、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，這樣的軟件還沒有做齣來。自從人工智能領域開闢半個多世紀以來，計算機科學傢和機器學傢為瞭實現“知覺”這一神秘技藝的自動化已經嘗試瞭各種方法，但均未能取得突破性進展。

生物有機體的知覺係統包含瞭一係列廣泛的能力。知覺中的一個方麵就包含認知識彆功能，人或動物因此具有“讀取”復雜情境的能力，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係統，可以良好地識彆一個物體，甚至是從不同的角度、在不同的光綫條件以及不熟悉的情境中都可以準確識彆同一個物體。

視覺感知需要對視覺信息進行正確識彆並進行歸類，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件，但均以失敗告終。

在機器人發展史的大部分進程裏，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。

阻礙機器視覺軟件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係統隻能采取一種結構化路徑的方式來實現這一流程，即用一係列“規則”來解析視覺信息。這些早期機器視覺係統的工作原理是想嘗試將識彆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

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讀一讀，跟上時代的節奏，無人駕駛！

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