试乘谷歌无人驾驶汽车，是一种怎样的体验？

与大多数人类驾驶员不同，谷歌无人驾驶汽车不会猜测是否能够在黄闪结束前穿过路口，而是会做出基于经验的精准判断，并转而进行关于速度与驾驶轨迹各种可能性的大量计算。例如，在距十字路口大约230英尺时，无人驾驶汽车自带的相机会扫描交通信号灯，并对其周围环境进行追踪，谷歌无人驾驶汽车基于上述数以千计的数据测算会做出正确的反应。

在美国德州奥斯汀举办的SXSW(South By Southwest Interactive)大会上，在见到Google(现在更确切的说法是Alphabet)一个研发团队时，我看到了许多这样的第一手科技产品。不得不说，这些日益强大的科技力量正在重塑我们的交通方式、商业模式，甚至是城市规划。

当你进入一辆Google的雷克萨斯全混合动力改装车时，首先映入眼帘的便是仪表盘上黑色的长条状显示屏，同使用安卓系统智能手机的显示界面相同，除了能够显示时间，这个显示屏还能够用图形的方式表示自驾车与其周围的状况。

这并不是一个寻常的GPS导航屏幕，尽管在显示屏上，所有的建筑物与障碍物都由不断闪烁的白点表示，看起来像矩形的“蛛网”。同时，根据自驾车传感器探测到的实时状况，显示屏上的图形会不断更新变化。自驾车一旦启动，屏幕上的白点便会随着汽车的移动不断增减，如同一个“白波荡漾”的数据之海。

在驶离停车场前，谷歌自驾车工程师Gavino Nastor暂时将车停靠在一旁，提示我自驾模式即将开启。“你要相信过一会儿我的脚并不会放在踏板上。”Nastor说道。他所在的公司被戏称为“公路骑士”，似乎试图掩盖Google尝试进军汽车行业的勃勃野心。

在汽车左边的转向柱旁，有一个可以开启自驾模式的按钮。此外，还有一个按钮被Google称为“speed rocker”(速度摇杆)，当自驾模式开启时可以人为地扳动摇杆来进行加速，使得车速在短时间内符合道路的限速要求。对此，Google方面给出的解释是，在一般情况下，程序已设定了符合道路限速要求的行驶速度，但在某些特定的管辖区域内，法定限速较高，行驶太慢会收到罚单。

当我们乘坐的自驾车左转驶入西安德森大道时，我明显感觉到即便Google自驾车已经熟练掌握了驾驶技术，但似乎还没有领会驾驶的“艺术”。在这个有着4个车道的通衢大道上，Google自驾车开得似乎有些快，每当它加速时，你会感觉“司机”似乎是一个刚刚拿到驾照的青少年。在刹车时也会有同样的感受，有经验的司机往往会轻轻地松开踏板以避免不必要的屈伸损伤，而谷歌自驾车的在刹车时似乎过于猛烈。

对此，Google方面希望这些驾驶中的小问题可以在长期的研发中得到改进。关于加速过程为何如此之快，Google认为可能的原因是在交通灯变绿的时候，自驾车倾向于等待一会儿以使闯红灯的人与一些过路行人快速通过。Nastor说：“安全第一，然后才会考虑让无人驾驶更接近人类的驾驶技术。”

你可能已经注意到了，我试乘的这款车并不是之前一直研究的“豆荚状”原型车。Google的长期规划是制造无方向盘的自驾车，因为Google认为人类更容易犯错，省去方向盘会更加安全。但从现实的角度出发，在真正实现完全无人驾驶技术之前，我们还需要一些中间步骤作为缓冲，如设置方向盘。如果是这样，我试乘的这款“改良版”雷克萨斯正是“中间步骤”的代表。

除了启动与刹车的轻微不适感，接下来的试乘体验可以说是极其平稳的。我们在一些住宅小区的路段上进行试驾，这样的区域对于Google自驾车来说极具挑战性，因为任何随机事件都能在这里发生。Google自驾车绕过了停靠在路边的车，避让了行人，甚至和迎面而来的骑自行车的人“点头示意”了一番，从车载便携式电脑上可以看到自驾车的系统像道路另一边的两个绿色小方块“打了招呼”。

不同的颜色在Google的显示屏截图上代表不同的含义。粉色代表由汽车激光探测到的东西，蓝色意味着雷达探测到的物体，而绿色则表示激光和雷达共同探测到的事物，这就是所谓的“交叉验证”。

此外，就算没有住宅区的车道标记，在读取周围环境数据的辅助下，Google自驾车依旧可以保持“冷静”。值得注意的是，所有的这些读数并非来源谷歌地图或者谷歌街景。原因在于这两个应用程序仅仅能够提供2D的图像而自驾车需要的是持续的3D画面，并且Google自驾车只有在预先计划的路线上多次行驶后才可以独立完成任务，因此谷歌地图并没有太大的用处。

对此，谷歌自驾车项目业务主管Jennifer Haroon解释道：“这是一个从安全性角度出发做出的决定，如果自驾车系统不是封闭的，那就意味着它潜在地暴露在了黑客面前，而自驾车在行驶中做出的决定对于其他人来说生死攸关，所以自驾车系统联网是一件极其危险的事情。”

当我们返回主路行驶时，工程师解释道：“Google自驾车有两个路线程序，一个是long-term router有点像普通汽车上面的GPS导航，另一个是short-term router用来做一些决定，帮助自驾车选择何时加速、减速、转向以及执行其他任务。无人驾驶车的神奇之处就在于short-term router，这个程序平均每秒能够做出10次预测。一旦short-term router认为前方有事故或者选取另外一个路线更有效率，long-term router便会适应这个改变。

整个试驾过程仅有15分钟，但期间，我意识到我把全部的精力都用于提问，而不是担心自驾车会在十字路口出现问题，我的目光更多时候都投注于车载显示屏上，看着各种有关行驶状况的实时数据。坐在座位上，时而看看窗外，感觉十分适宜。

在行驶过程中，我几乎没有过多担心，也许因为Google的工程师坐在我旁边，而他对这一切视若平常。或许无人驾驶汽车进入消费级市场还需很长时间，但科技带给我们的最大惊喜就是——让人们怀有更多渴望。