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亚太日报评论员宋涛

近日，河南通往陕西的连霍高速上一辆奔驰C200L轿车定速巡航突然“失控”，车主宣称轿车以每小时120公里的高速“狂飙”1小时。在豫陕两省高速交警紧急处置下，奔驰车才安全停下。这一事件迅速成为网上的热点，许多业内人士从专业角度对事件进行分析，赛车手韩寒等人纷纷质疑车辆失控的说法。无论怎么说，此次事件让智能驾驶再次成为人们关注的焦点。

韩寒发微博质疑奔驰失控门截图

进入21世纪以来，在突飞猛进的技术帮助下电脑对汽车驾驶过程的干预越来越多。从最简单的倒车雷达到自动停车，从电子导航到这次出问题的定速巡航，智能驾驶正在越来越深入地介入我们驾车的流程。而从未来发展趋势来看，自动驾驶更是成为诸多公司竞相发力的方向。中国也在去年11月公布的新一代人工智能发展规划中，把自动驾驶作为首批人工智能开放创新平台之一。国外的科技巨头中，谷歌、优步等公司也纷纷试水自动驾驶。

但无论智能驾驶还是自动驾驶，发展到一定的程度都面临着各式各样的困难。除了这次的“定速巡航”事件，3月19日晚间，一辆Uber无人驾驶车辆在亚利桑那州的坦佩市撞到一位女性行人致其死亡。事故发生后，优步公司全面暂停自动驾驶项目。种种迹象表明作为人工智能产业的一部分，自动驾驶技术仍有待进一步完善。那么，问题主要出在哪里？

首先，当然是技术越来越复杂。举个军事方面的例子，上世纪90年代设计、本世纪初服役的F-22战斗机的控制软件源代码一共有170万行，而前两年开始服役的F-35战斗机的控制软件源代码已经超过了830万行，其复杂程度可见一斑。看起来不大、也没那么高端的汽车控制软件同样复杂，奔驰S级轿车的软件源代码行数，是一架波音787客机代码行数的16倍。而代码行数越多、越复杂，出bug（错误）的几率就越大，而且出了错误就越难找到问题所在。未来，汽车如果要想实现全面的自动驾驶，软件的复杂程度只会进一步增加，进而会增多产生问题的可能性。

其次是智能驾驶的模型创建。智能驾驶靠的是电脑，至少在目前还不能和人脑一样进行模糊思考和关联判断，主要靠的是“穷举法”来解决问题，也就是说把所有可能碰到的情况以及应对措施都列举出来，输入电脑储存，遇到问题在创建的数据库里找对应条目就行了。这种办法应对常规情况当然没问题，但如果遇到复杂情况就抓瞎了。比如说这次Uber自动驾驶汽车撞人，据消息称是因行人从黑暗处突然走到路上，致使无人驾驶汽车来不及反应。