自動駕駛一直都是汽車領域關注和討論的焦點，全球汽車發(fā)展正經(jīng)歷深刻變革，自動駕駛不可阻擋地代表著汽車領域的未來。

盡管方向明確，人類的自動駕駛征服之路顯然不是一帆風順。從自動駕駛事故的頻頻發(fā)生，到各國日益嚴格的政策、法規(guī)，這些情況都要求企業(yè)對自動駕駛的研發(fā)既要精準，又要更加謹慎。因此從某種意義上說，自動駕駛研究的級別越高，進展速度就會越放緩。

圖1 蘋果概念車跑車假想圖

隨著蘋果公司的研發(fā)提速，自動駕駛汽車賽道掀起了新的波瀾。從加州機動車輛管理局獲得的信息顯示，到今年9月，蘋果公司在加州已經(jīng)擁有70輛自動駕駛測試車和139位測試司機，遠高于特斯拉39輛測試車和92位司機的成績。這也使得蘋果公司成為繼GM Cruise 和 Waymo之后，加州公路上的第三大自動駕駛汽車的測試車隊。

對于自動駕駛汽車方面，蘋果公司一直保持神秘，并未向外界透露較多信息，我們可以從美國專利商標局（USPTO）最新公開的專利文獻中獲取其在自動駕駛領域所取得的新進展。

該專利旨在通過在汽車車身上布置裝置來向其他道路使用者傳達信息，該系統(tǒng)不僅僅是提供更多燈具，蘋果公司還認為可以在車輛周圍裝配反光板，再在反光板上以及汽車尾部設置發(fā)光部件，以提供更多信息。

圖2部件安裝示意圖

該反光板上安裝的發(fā)光部件不止局限于LED燈，幾乎可以應用任何基于光學技術的燈具，包括側(cè)光式或背光式光導器件、OLED（有機發(fā)光二極管）、LCD（液晶顯示屏）顯示面板以及液晶調(diào)光器等。

蘋果公司提供了該專利可應用的場景實例，信息的表現(xiàn)方式不僅僅局限于改變燈光的顏色，還能夠以各種不同顏色顯示符號、文字、數(shù)字以及其他圖案， 可提供有關車速、汽車與后車間的相對速度、自動駕駛系統(tǒng)的狀態(tài)信息、甚至用戶定制的其他模式等信息。該系統(tǒng)不僅可用于通知其他道路使用者，還可在車輛停放時與駕駛員通信。

專利圖3顯示了車輛系統(tǒng)的方塊圖（block diagram），該車輛配置了一款或多款傳感器，可探查其他道路使用者。

圖3車輛系統(tǒng)的方塊圖

專利圖4顯示了該傳感器的側(cè)視圖，該設備旨在向車輛內(nèi)置的多個反射器發(fā)送信號。圖4b、圖4d則描繪了各類反射器，該設備旨在反射傳輸信號。

圖4傳感器側(cè)視圖

圖5a、圖5c顯示了該車輛的多個方塊圖，該車輛配置了不同數(shù)量組成的反射器，該類設備可識別車輛多個方向的信息。

圖5 多個車輛系統(tǒng)方塊圖

實時AR技術面臨著諸多挑戰(zhàn)，當車輛通過多變的駕駛環(huán)境時，信息傳輸速度及角度將發(fā)生頻繁變化，為AR技術的在汽車中的應用帶來了極大的挑戰(zhàn)。專利圖6顯示了蘋果公司設計的車用自適應增強現(xiàn)實系統(tǒng)及抬頭顯示器原理圖。

圖6 AR系統(tǒng)及抬頭顯示器原理圖

該項AR系統(tǒng)可利用3D網(wǎng)格虛擬技術，在抬頭顯示器上顯示增強現(xiàn)實地理信息或補充信息，包括臨近及可見區(qū)域和受遮擋及遠景區(qū)域信息，以及車輛周邊360度全景等多種情境，以提高駕駛員的駕駛安全性。

圖7 3D網(wǎng)格虛擬技術示意圖

圖8顯示了自適應抬頭顯示器的示意圖。

圖8 自適應抬頭顯示器示意圖

該專利旨在研發(fā)汽車前照燈，其利用人工智能及面部識別系統(tǒng)，為駕駛員提供駕駛輔助。汽車的前車燈或利用機器學習和面部身份識別技術（Face ID tech）等技術，能夠在濃霧及雨夜道路上識別的障礙物。

不同于常規(guī)車輛前照燈均勻照明的理念，該前照燈系統(tǒng)采用計算機視覺與車燈光線相結(jié)合，當其探查到反射信號時，會將車燈光線重點集中在某一區(qū)域。該光線分布或能與增強現(xiàn)實抬頭顯示器搭配，提供駕駛員實時路況通知。

泰坦項目路測事故

加州機動車輛管理局的公布信息顯示，當?shù)貢r間8月24日，蘋果公司的自動駕駛汽車測試車發(fā)生了首起車禍，一輛測試車在總部附近被追尾。據(jù)悉，此次發(fā)生事故的兩輛車中，屬于蘋果公司的是一輛2016年產(chǎn)的雷克薩斯RX450h，另一輛車則是2016年的日產(chǎn)聆風，當時兩輛車的車速都不快，兩輛汽車在事故中受到了損傷，但沒有人員在事故中受傷。目前官方對此事故的調(diào)查結(jié)果尚未公布。這是蘋果公司自動駕駛汽車測試車發(fā)生的首起交通事故。

加州機動車輛管理局稱，截止 8 月 31 日，共收到過 95 起自動駕駛交通事故的報告?？磥恚詣玉{駛之路依然任重道遠。

部分專家還表示，除了確保軟件在所有情況下有效且安全之外，自動駕駛軟件開發(fā)者還有許多障礙需要克服。例如：自動駕駛軟件開發(fā)者需要考慮人類的行為方式。如果開發(fā)者希望未來避免此類碰撞，就需要將人類的行為數(shù)據(jù)輸入到軟件中。未來幾年，軟件和人類行為在自動駕駛車輛中的融合將越來越多，但是要看法律規(guī)則允不允許自動駕駛車輛在所有的道路及天氣情況下運行，還是指定在特定場景。