如何评价王垠新博文《我看自动驾驶技术》？
王垠的新博文《我看自动驾驶技术》提供了一个相对深入、个人化且不落俗套的视角来看待自动驾驶技术。与其他技术评论文章可能侧重于参数、速度或市场份额不同，王垠的博文更关注的是技术的本质、它所带来的社会影响以及他个人对这些问题的思考。
以下是我对这篇博文的评价，力求详细：
一、 核心观点与分析深度：
聚焦“理解”而非“模仿”： 王垠强调自动驾驶的核心在于车辆能否真正“理解”周围环境，而不仅仅是机械地模仿人类司机的行为模式。他用“黑盒子”的比喻来形容当前的许多AI模型，认为它们在某些方面表现出色，但其内部机制和决策逻辑并不透明，这使得我们难以预测和信任它们的行为。这一点非常关键，触及了当前AI安全和可解释性领域的核心问题。
区分感知与决策： 文章区分了自动驾驶中的“感知”（识别物体、车道线等）和“决策”（根据感知信息做出驾驶行为）。他认为当前技术在感知上取得了显著进步，但真正困难且关键的是如何在复杂、不可预测的动态环境中做出安全、最优的决策。这需要对物理世界有深刻的理解，对其他交通参与者的意图进行推理，甚至预测未来几秒钟的状况。
对“博弈论”的引入： 王垠引入了博弈论的概念来分析自动驾驶的决策过程，这是非常有见地的。他指出，交通参与者之间的互动本质上是一种博弈，理解并合理预测对手（其他车辆、行人、骑行者）的行为模式，并在此基础上做出最优策略，是实现真正安全自动驾驶的关键。他认为，现有算法可能更侧重于模仿和预测，但缺乏深层次的博弈思维。
对“常识性知识”和“物理世界模拟”的重视： 他认为，自动驾驶系统需要拥有大量人类司机的“常识性知识”（例如，知道在某些情况下可以稍微压线以便让行，或者预判前方车辆可能出现的变道行为）以及对物理世界的直观理解（例如，知道雨天刹车距离会变长，轮胎打滑的原理）。这些是目前的机器学习模型难以直接获取和内化的。
对“数据驱动”的局限性讨论： 王垠也指出了纯粹依赖数据驱动的局限性。他认为，很多极端或罕见的场景在现有数据集中可能难以覆盖，而这些正是考验自动驾驶系统鲁棒性和安全性的关键时刻。此外，数据集的偏差也可能导致系统在特定情境下做出错误的判断。
二、 文章的优点：
独立思考与批判性精神： 这是王垠博文最突出的优点。他没有盲目跟风，而是以一种审慎和批判性的态度来审视这项技术。他敢于质疑主流观点和技术路径，提出自己的见解，这对于推动技术发展和行业反思非常有价值。
逻辑清晰，条理分明： 文章结构清晰，观点递进，从对技术的本质理解到对具体问题的分析，再到对未来发展的思考，逻辑性很强，易于读者理解。
深入浅出，富有洞察力： 虽然讨论的是复杂的技术问题，但王垠的表述相对通俗易懂，并能用生动的比喻（如“黑盒子”、“模仿”与“理解”）来帮助读者把握核心概念。他提出的很多洞察，比如对博弈论的引入，都展现了作者对问题的深刻理解。
强调人文关怀和伦理思考： 除了技术本身，他还深入探讨了自动驾驶带来的社会影响，例如对普通驾驶员技能退化的担忧，以及对人与机器关系的反思。这体现了一种更全面的技术观。
对“软科学”的重视： 他提出的“软科学”（如博弈论、认知心理学）在自动驾驶领域的应用，是一种超越纯粹工程技术的视角，为解决高难度问题提供了新的思路。
个人化的体验与风格： 王垠的博文带有强烈的个人色彩，这种真诚的分享和思考方式，使得文章更具吸引力和说服力。读者能感受到他作为一个资深技术人士，对技术的热情以及对现实问题的深刻反思。
三、 可能存在的不足或争议点（从不同角度看）：
对当前技术进展的评价可能偏于保守： 一些支持现有技术路径的观点可能会认为，王垠对“理解”的定义过于理想化，或者低估了通过大量数据和算力训练出的模型在特定场景下的实用性和安全性。毕竟，许多公司已经通过了数百万甚至数十亿公里的测试，并且在封闭场景下取得了很好的效果。
对“黑盒子”的担忧是否过度？ 尽管可解释性很重要，但许多成熟的工程系统（如飞机引擎）其内部工作原理也不是每一个用户都完全理解的，只要有足够的安全验证和冗余机制。对“黑盒子”的完全消除可能不是实现自动驾驶的必要条件。
理论与实践的结合： 文章更多是理论层面的分析和思考，对于实际工程中的具体解决方案和技术路径（如传感器融合、路径规划算法的具体实现、安全冗余设计等）涉及较少。虽然这不是博文的重点，但对于关注工程落地的人来说可能略有不足。
对“常识性知识”的获取机制： 他提出的需要“常识性知识”，但如何让机器有效地学习和内化这些知识，仍然是一个开放性的研究问题，文章并未提供具体解决方案。
“博弈论”的实际应用难度： 将博弈论的理论框架直接应用于复杂的自动驾驶场景，在算法设计和计算效率上都面临巨大的挑战。如何将理论转化为可行的工程实践，需要进一步的研究和探索。
四、 总结：
王垠的这篇《我看自动驾驶技术》是一篇高质量、高价值的技术评论文章。它超越了泛泛而谈的技术介绍或市场分析，而是深入挖掘了自动驾驶技术的本质挑战，并从哲学、认知和博弈论等多个维度进行了深刻的剖析。文章最大的亮点在于其独立思考、批判性精神和对技术背后深层问题的洞察力。
它提醒我们，在追求技术进步的同时，更要关注技术的本质是否被真正掌握，以及它可能带来的深远社会影响。虽然文章的某些观点可能与当前主流技术路线存在差异，甚至可能显得有些“保守”或“理想化”，但这正是其价值所在——它提供了一个重要的视角，鼓励我们跳出技术本身的藩篱，进行更全面、更深入的思考。
对于任何对自动驾驶技术感兴趣的人来说，这篇博文都值得一读，因为它提供了一种更具深度和广度的理解方式，挑战了我们对这项颠覆性技术的固有认知。
以下是我对这篇博文的评价，力求详细：
一、 核心观点与分析深度：
聚焦“理解”而非“模仿”： 王垠强调自动驾驶的核心在于车辆能否真正“理解”周围环境，而不仅仅是机械地模仿人类司机的行为模式。他用“黑盒子”的比喻来形容当前的许多AI模型，认为它们在某些方面表现出色，但其内部机制和决策逻辑并不透明，这使得我们难以预测和信任它们的行为。这一点非常关键，触及了当前AI安全和可解释性领域的核心问题。
区分感知与决策： 文章区分了自动驾驶中的“感知”（识别物体、车道线等）和“决策”（根据感知信息做出驾驶行为）。他认为当前技术在感知上取得了显著进步，但真正困难且关键的是如何在复杂、不可预测的动态环境中做出安全、最优的决策。这需要对物理世界有深刻的理解，对其他交通参与者的意图进行推理，甚至预测未来几秒钟的状况。
对“博弈论”的引入： 王垠引入了博弈论的概念来分析自动驾驶的决策过程，这是非常有见地的。他指出，交通参与者之间的互动本质上是一种博弈，理解并合理预测对手（其他车辆、行人、骑行者）的行为模式，并在此基础上做出最优策略，是实现真正安全自动驾驶的关键。他认为，现有算法可能更侧重于模仿和预测，但缺乏深层次的博弈思维。
对“常识性知识”和“物理世界模拟”的重视： 他认为，自动驾驶系统需要拥有大量人类司机的“常识性知识”（例如，知道在某些情况下可以稍微压线以便让行，或者预判前方车辆可能出现的变道行为）以及对物理世界的直观理解（例如，知道雨天刹车距离会变长，轮胎打滑的原理）。这些是目前的机器学习模型难以直接获取和内化的。
对“数据驱动”的局限性讨论： 王垠也指出了纯粹依赖数据驱动的局限性。他认为，很多极端或罕见的场景在现有数据集中可能难以覆盖，而这些正是考验自动驾驶系统鲁棒性和安全性的关键时刻。此外，数据集的偏差也可能导致系统在特定情境下做出错误的判断。
二、 文章的优点：
独立思考与批判性精神： 这是王垠博文最突出的优点。他没有盲目跟风，而是以一种审慎和批判性的态度来审视这项技术。他敢于质疑主流观点和技术路径，提出自己的见解，这对于推动技术发展和行业反思非常有价值。
逻辑清晰，条理分明： 文章结构清晰，观点递进，从对技术的本质理解到对具体问题的分析，再到对未来发展的思考，逻辑性很强，易于读者理解。
深入浅出，富有洞察力： 虽然讨论的是复杂的技术问题，但王垠的表述相对通俗易懂，并能用生动的比喻（如“黑盒子”、“模仿”与“理解”）来帮助读者把握核心概念。他提出的很多洞察，比如对博弈论的引入，都展现了作者对问题的深刻理解。
强调人文关怀和伦理思考： 除了技术本身，他还深入探讨了自动驾驶带来的社会影响，例如对普通驾驶员技能退化的担忧，以及对人与机器关系的反思。这体现了一种更全面的技术观。
对“软科学”的重视： 他提出的“软科学”（如博弈论、认知心理学）在自动驾驶领域的应用，是一种超越纯粹工程技术的视角，为解决高难度问题提供了新的思路。
个人化的体验与风格： 王垠的博文带有强烈的个人色彩，这种真诚的分享和思考方式，使得文章更具吸引力和说服力。读者能感受到他作为一个资深技术人士，对技术的热情以及对现实问题的深刻反思。
三、 可能存在的不足或争议点（从不同角度看）：
对当前技术进展的评价可能偏于保守： 一些支持现有技术路径的观点可能会认为，王垠对“理解”的定义过于理想化，或者低估了通过大量数据和算力训练出的模型在特定场景下的实用性和安全性。毕竟，许多公司已经通过了数百万甚至数十亿公里的测试，并且在封闭场景下取得了很好的效果。
对“黑盒子”的担忧是否过度？ 尽管可解释性很重要，但许多成熟的工程系统（如飞机引擎）其内部工作原理也不是每一个用户都完全理解的，只要有足够的安全验证和冗余机制。对“黑盒子”的完全消除可能不是实现自动驾驶的必要条件。
理论与实践的结合： 文章更多是理论层面的分析和思考，对于实际工程中的具体解决方案和技术路径（如传感器融合、路径规划算法的具体实现、安全冗余设计等）涉及较少。虽然这不是博文的重点，但对于关注工程落地的人来说可能略有不足。
对“常识性知识”的获取机制： 他提出的需要“常识性知识”，但如何让机器有效地学习和内化这些知识，仍然是一个开放性的研究问题，文章并未提供具体解决方案。
“博弈论”的实际应用难度： 将博弈论的理论框架直接应用于复杂的自动驾驶场景，在算法设计和计算效率上都面临巨大的挑战。如何将理论转化为可行的工程实践，需要进一步的研究和探索。
四、 总结：
王垠的这篇《我看自动驾驶技术》是一篇高质量、高价值的技术评论文章。它超越了泛泛而谈的技术介绍或市场分析，而是深入挖掘了自动驾驶技术的本质挑战，并从哲学、认知和博弈论等多个维度进行了深刻的剖析。文章最大的亮点在于其独立思考、批判性精神和对技术背后深层问题的洞察力。
它提醒我们，在追求技术进步的同时，更要关注技术的本质是否被真正掌握，以及它可能带来的深远社会影响。虽然文章的某些观点可能与当前主流技术路线存在差异，甚至可能显得有些“保守”或“理想化”，但这正是其价值所在——它提供了一个重要的视角，鼓励我们跳出技术本身的藩篱，进行更全面、更深入的思考。
对于任何对自动驾驶技术感兴趣的人来说，这篇博文都值得一读，因为它提供了一种更具深度和广度的理解方式，挑战了我们对这项颠覆性技术的固有认知。
网友意见
首先我们确定智能驾驶行业有他什么事，需要他来看吗？现在人已经闲到喜欢对自己不熟悉的领域妄加评测了。。。（什么叫100年无法实现）
现有机器晶体管的数量（几个billion）当然不如人脑（接近90billion）。所以无法模拟人脑的思维是很正常的。
已经有大量的实验证明，动物识别物体的方式，和一个deep learning network并无过大区别：每一个简单的神经元进行简单的工作（输入、线性／非线性综合、输出等），通过训练复杂的参数网络得到最后的分类结果，或许加上一些convolution。人眼会出现错觉(illusion)的缘故，从一定角度来说，就是在于overfit了某些参数，想象能力太强罢了：在某些情况下，人甚至可以把火星上的一块岩石误认为猫。类似的图像识别试验已经在猫，狗甚至猩猩等动物上做过，kinect的表现也足够好了。要知道，人类复杂意识的基础，可能就是这些毫无意识的分类器。
关于那个猫的问题，总的来说还是人脑的神经元太多导致的。你给一个猩猩看猫的图片说不定真的得训练一年。换一个颜色就不知道了。
人脑是很复杂的，但是开车是很简单的。这就是为什么开高速的时候你会睡觉，因为基本上你只需要做这么几件事：
1，保持车距
2，转弯
3，转弯
4，保持车距
加上躲避可能的障碍物。
当然，复杂情况下的驾驶技术还有待学习，而汽车最致命的就是环境的不可控。其实我认为，智能驾驶汽车可以通过以点带线，以线代面的方式，先approve几条环境达标的高速路，允许智能驾驶；然后再逐步改造路面，使他们达到智能驾驶的标准，最后再实现智能驾驶。对于无法达标的路面，禁止智能驾驶。单纯提高汽车的智能程度是无法实现智能驾驶上路这个目标的。上路，50%的责任在于路。更聪明的做法是，同时改造这条道路上的其他车（共享数据并且autopilot only）。
都智能驾驶了，简单的路面标记和gps锁还是可以做到的吧。
我觉得智能驾驶最大的好处，起码是我的罚单会少100%。人当然聪明，但人犯起错误来，那也是惊天动地无人能及的。这时候还是机器比较好。
我个人认为智能驾驶取代的过程可以从 火箭—导弹—飞机－火车－货车－家用汽车－自行车 这样慢慢演化。其实我们现在已经处在演化链的过半了。
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