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日產汽車，是眾多拚殺在自動駕駛市場中的一員。但有些不同的是，比起讓機器完全取代人類，日產汽車選擇的是讓機器越來越像「人」，這也成為 SAM 的由來。

2017 年 CES 大會上，日產發表了名為 SAM 的無縫自動出行（Seamless Autonomous Mobility）技術，可以說是汽車在人工智慧方面的一大突破。

SAM 是以人工輔助車載的人工智慧技術平台，幫助自動駕駛車輛在難以預知的環境下做出決策，同時構建車載人工智慧的認知。

SAM 平台允許車輛在應對一些複雜情況時向指揮中心求助。訊息會被傳送到一位可進行應對的航程管理者處，用人類意志幫其做出決策。SAM 的核心是人與機器的協作，其目標不是將人從系統中移除，而是利用人工智慧來支持更龐大的自動出行系統，並即時提高車輛的人工智慧。

比起一些激進的硬派自動駕駛企業，日產汽車公司這些年來更傾向於穩紮穩打的路線。這也是他們推出「 三步走」自動駕駛路線的原因。

據雷鋒網瞭解，按照日產的計畫，將在 2016 年推出用於高速公路、不可變道的技術；在 2018 年推出用於高速公路、可自動變道的技術；在 2020 年推出用於城市道路、可自行通過十字路口的高級自動駕駛技術。

2016 年，日產推出其中的第一步——用於高速公路、不可變換車道的技術，又被稱為 ProPilot 技術。

ProPilot 可以被看做一種更高級的 ADAS 技術，去年 7 月，搭載 ProPilot 系統的日產 Serena 車型首次亮相，並將帶有自動駕駛功能的汽車售價壓低至 20 萬人民幣 (約 91.1 萬台幣)，大大降低了自動駕駛功能汽車的門檻。

自動駕駛需要「世界性」語言

雷鋒網曾在之前的報導中探討過「機器倫理」的話題，核心要義是，當 AI 佔據極其強大的主動性後，如何權衡人類情感及社會道德在其中的份量。

誠然，程式設計師、工程師和機器人專家，都在自動駕駛汽車的發展中扮演著至關重要的角色，可是人類學家是否如此呢？也許很多人沒有將這個頭銜與自動駕駛的未來掛鉤，可是日產汽車不這麼認為。

2015 年 3 月，Melissa Cefkin 被日產汽車公司破格僱傭為首席科學家與人類學家，在日產位於矽谷的研究中心裡，Melissa Cefkin 的工作，就是確保在廣泛自動化日益到來的今天，使人類仍處於決定性的核心位置。

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▲ 日產汽車公司首席科學家與人類學家 Melissa Cefkin。

在外媒的一次專訪中，Melissa Cefkin 解釋了為什麼她的工作至關重要，也談了談除了感測器和控制系統外，還有什麼對於自動駕駛而言不可或缺。雷鋒網將內容整理如下。

Q：Cefkin 女士，你的工作聽起來感覺是很矛盾的。你身為人類學家，研究人類；但在日產，你參與的研究正試圖用計算機取代人類。你如何解決這種矛盾呢？

Melissa

Cefkin：很簡單。目前距離車輛電子設備承擔任何條件下的任何駕駛任務，還需要很長一段時間。那麼在接下來的幾年裡，問題不會單純地由人或機器解決。

相反，自動駕駛的難題將在二者間建立一種平滑的過渡，這個過程需要人與機器合作完成。如果你想為人類提供一個自動化的合作夥伴，你就必須了解人類。

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▲ 一位工程師正在測試日產汽車的自動駕駛 SAM 系統。

Q：所以這只是一份臨時的工作嗎？

Melissa

Cefkin：恰恰相反！即使有一天人類不再需要指導自動駕駛車輛，他們仍然會做為自動駕駛交通系統中的一員與機器互動，比如做為道路的使用者、騎自行車

的人或是行人。所以，自動駕駛車輛對於人類的「不可傷害」，將伴隨其發展的全過程，以確保人與機器的無障礙共存。不論如何看待：在高度自動駕駛的未來，人

類仍然要處於主導位置。

Q：能否用具體的例子闡述，您的團隊如何塑造日產 ProPilot 自動駕駛技術的發展？

Melissa

Cefkin：我們專注於兩個議題。第一個是人與機器之間的通訊，包括在車輛內部，以及在車輛和相關環境之間的通信。如何賦予乘客更多資訊來使用

ProPilot 的自動駕駛系統？如何將自動駕駛汽車的所思所想告知道路的其他使用者？一輛日產自動駕駛 Leaf

電動車，不能像人類司機一樣透過手勢或眼神交流，雖然這對人類來說很簡單。我們需要一種「語言」，一種盡可能普遍和通用的語言。身為一家面向大眾的汽車生

產企業，我們考慮的不僅是日本、美國或是歐洲中部市場，我們需要將各個國家的情況都納入到研究中。

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▲ 自動駕駛汽車仍需與人類互動。

Q：那麼第二個議題是什麼？

Melissa

Cefkin：在我們矽谷的研究中心裡，程式設計師、電子工程師以及人工智慧專家都在同一層工作，因為我們經常會共同來解決一個問題。例如，關於十字路口

的通行權規則問題。首先，這個問題可以被輕鬆轉換成一個演算法來解決，但與自動駕駛系統不同的是，人類並不總是遵守交通規則。在成千上萬個不同的場景下，

人類可能會在必要時打破規則，或是至少靈活來處理。但機器人由於嚴格的程式演算法執行，無法做到這樣。所以，我們要賦予機器人「人類」的特質，這意味著在

算法的解譯和執行間需要有一定的閾值，使機器人能夠完成不同場景下的任務。這就是我的團隊需要做的工作，我們要確保理論和實踐不背道而馳。從某個角度來

說，我們有點像自動駕駛系統演算法模型的「現實檢驗者」。

Q：團隊有哪些工作成果？

Melissa Cefkin：我們之前剛剛在 CES 上發表了最新的

SAM（無縫自動出行）系統，它完美詮釋了人類在自動駕駛交通中應該扮演的角色。每次當 ProPilot

在複雜的場景中面臨其運算能力的極限時，它便會從某個人類專家處獲得建議。這個系統類似於一個自動駕駛過程的監察者，它可以隨時接入車輛的資料流，並在幾

秒鐘內給出分析結果。人類專家便可以依據情況做出應對。例如前方有一輛已經拋錨的汽車，他們就可以允許自動駕駛車輛忽略道路線指示，在實線處超車，而不是

傻等上幾個小時。而後，這種指示資訊會透過雲端被即時共享，讓所有自動駕駛 AI

得到學習。這樣循環往復，即使有一天自動駕駛汽車完全不需要人類指導，人類的規則和觀念也在這個系統中佔據了主導權。

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▲ 日產在對其 SAM 系統進行廣泛測試。

Q：很明顯，自動駕駛汽車對你而言遠不只是基感測感器數據和數位地圖的演算法那麼簡單。那麼，你眼中完美的自動駕駛汽車是什麼樣呢？

Melissa Cefkin：我認為，再完美的自動駕駛技術，離開「人性」，也無法被大眾接受。如果自動駕駛汽車按照縝密的演算法做出所謂的「正確決定」，在人類看來卻是有悖於常理的，那麼這就還遠遠不夠。在我看來，完全成功的自動駕駛汽車需要變得足夠接近「人」。





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