撰文 / 馬曉蕾
編輯 / 牛跟尚
設計 / 杜 凱
來源 / Forbes，作者：Lance Eliot
你習慣怎麼停車，倒進車位還是直接開進去？
如今雖然還沒有實現完全自動駕駛，但已經有很多車輛的自動駕駛輔助系統可以提供自動泊車功能，這種功能一般可以由駕駛員自己選擇停車的方式。但自動駕駛汽車是沒有駕駛員的，車輛完全由AI來操控，這種情況下，車輛在停車的時候是該開進去還是倒進去呢？
這個問題上主要分為了“頭進式”和“倒入式”兩大陣營。除了不同的駕駛員有不同的駕駛習慣之外，也存在很強的地域差異。中國的駕駛員普遍習慣將車倒進去，在考駕照的過程中，科目二倒車入庫幾乎是大多數人的噩夢，多少人在這一關反覆攻城不下。
而在國外的一些地方，則是更加傾向於把車直接開進車位裡。兩大陣營的人都各執一詞，辯論起來也是勝負難分。
“頭進式”VS“倒入式”
對於“頭進式”陣營的人來說，把車開進車位可以清楚地觀察車位是否空曠無阻沒有障礙物，讓整個停車過程很順利，也方便調整位置，與兩旁的車保持足夠的距離。如果需要用到後備廂，“頭進式”停車也會更方便。
“倒入式”陣營認為，最合理的停車方式是倒車入庫。他們斷言，停車位上很少會出現障礙物，因此，如果倒車被認為是一種危險的駕駛方式，那應該在進入車位的時候採用倒車，而不是要離開的時候，再慢悠悠地把車倒出到甬道上。在人流量比較大的商圈，停車場一般會很擁堵，從車位上倒出來很麻煩，容易堵塞交通。
“倒入式”陣營會強調，大多數警車和急救車往往採用倒車入庫的方法停車。這說明，能夠迅速離開停車位，是有先天優勢的。
在一些地方，法律上會明確要求你該怎麼停車，這取決於當地的法令和駕駛規則。諸如一些停車場會擺上標誌“Park Heading In”，明文規定採用“頭進式”停車。還有“If You Can't Pull Through, Please Back-In”這樣的標誌要求倒入車位。
此外還有那種斜著的停車位，總之，停車場的設計有時候也決定了採用哪種停車方法最好，停車場的設計在某種程度上也是設計者希望你如何停放車輛所決定的。
機器學習——學到的一定是對的嗎
AI自動駕駛擁有機器學習（ML）的能力，但也不能給出停車問題的答案。
關於停車的問題，AI自動駕駛一般會通過收集關於停車場的數據，並將這些數據輸入機器學習或深度學習（DL）算法，計算模式匹配會識別出這一停車場大多數的停車習慣，決定在該停車場該採用哪種停車方式。
如果一輛自動駕駛汽車已經被編程或“學會”使用這兩種方法中的任何一種來停車，那麼這一種就會被認為是“正確”的方法，它大概會在適當的情況下使用“正確”的方法。因此，如果一個停車場已經制定了只允許頭進的規定，AI通過觀察學習其他車輛的行為，也會相應地遵守。
那麼問題來了，大多數人採用的方法就一定是最適合，最正確的方法嗎？當然也有人會說，本身並沒有什麼正確或錯誤的方法。全部是自動駕駛汽車的情況太過理想化，在未來幾十年內，人類駕駛汽車和自動駕駛汽車將同時出現在道路上。自動駕駛汽車是否應該按照其他人類駕駛汽車的方式來停車呢？
人們設計發明自動駕駛汽車的目的之一不就是要完全摒棄掉人類駕駛員的駕駛陋習嗎？如果AI主要還是在學習其他人類駕駛員的駕駛習慣，那自動駕駛的意義是不是就該大打折扣。一般來說，大多數自動駕駛汽車會被編程為儘可能合法地駕駛,如果那些人類司機不符合停車場或當地規定的任何合適的方法，AI會不會就“學習”了一套錯誤的模式。
AI並不在意使用哪種方法，它本身只是沒有感情的機器。大體上自動駕駛汽車目前設計的目的是為了前進，而不是為了倒車。自動駕駛汽車上的傳感器通常都集中在車輛前方，而且針對這一方向的設備往往比較多。一些自動駕駛汽車的設計者認為，最終用於自動駕駛的車輛應該同樣具有前進和倒車的功能。
簡而言之，在當今世界，與人類司機似乎不太擅長倒車的情況類似，現有的一批自動駕駛汽車也是如此。這再次提出了一個的問題，即假設倒車活動是人類和人工智能駕駛任務中最薄弱的環節，那麼什麼時候進行倒車活動最好。
目前，很少有自動駕駛汽車在製作軟件時，會研究其他汽車的停放方式，因此，人工智能不會有任何直接的手段來決定停車的普遍方式。
總的來說，大多數汽車製造商和自動駕駛技術公司都會暗示，停車方法的選擇是一個邊緣案例，即在優先級列表中，它是一個相當低的級別。通常人工智能開發人員已經精心設計了他們認為最常見的停車方法，比如“頭進式”，人工智能會被指示或命令總是採取這種方法。
V2V技術——溝通解決一切問題
V2V通信技術對於自動駕駛停車會有很大的幫助，該技術由福特公司在2014年6月3日發佈，可以監測街上行駛的其他車輛的速度、位置等對其他駕駛員無法開放的“隱藏”數據。
這一點很重要，因為它允許一輛自動駕駛汽車的AI與附近其他自動駕駛汽車的AI進行通信。例如，假設一輛自動駕駛汽車在一段道路上遇到了障礙物，它就可以通過電子信息通知其他車輛注意並避開該障礙物。V2V功能將實現各種系統性的車輛協調和協作行為，而今天我們在人類駕駛的世界裡只能通過偶然的方式獲得。
V2V如何在停車場發揮作用？一輛自動駕駛汽車進入了一個它之前沒有進入過的停車場，所以它本身並沒有這個停車場的數據。那就可以通過V2V聯繫另一輛已經進入停車場的自動駕駛汽車，人工智能可以告知新進入的自動駕駛汽車，把車頭停進去是最合理的。這似乎就解決了問題，尋求停車的自動駕駛汽車的AI很可能會採用“頭進式”的方法。
如果停車場只允許自動駕駛汽車進入，這就會讓事情變得更加簡單。在這種情況下，可能是每輛自動駕駛汽車的AI可以選擇任何它喜歡的方式。
因為所有的自動駕駛汽車在倒車的時候，無論如何停放，都要能夠相互溝通，其他所有的自動駕駛汽車都可以據此調整和規劃自己在停車場的路線，根本不需要所有的自動駕駛汽車都以同樣的方式停車。它們的協調能力允許每輛車恰好利用了最合適的停車方式。
這一定程度上也揭開了如今人類駕駛員在停車場一些行為的遮羞布，如果人與人之間能夠像自動駕駛AI一樣與其他車輛進行良好的溝通合作，又怎麼需要絞盡腦汁想出一些方便搶佔車位的停車技巧呢？如果人類社會高度文明，自動駕駛汽車還有必要出現嗎？
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