2017年6月29日，BBC在其官网上发布了以自动驾驶汽车为主题的纪录片《Dawn of the Driverless Car》（《无人驾驶汽车的黎明》）。不得不说，BBC拍摄纪录片的水准一如既往地高，即便所涉及的是无人驾驶这样的新兴科技话题。

随后，以SAE J3016标准对自动驾驶的分级为线索展开，从SAE Level 0一直介绍到SAE Level 5，中间穿插了学界以及企业界大牛的评论，包括无人驾驶汽车教父Sebastian Thrun、深度学习教父Yann LeCun、NVIDIA汽车部门高级总监Danny Shapiro以及牛津大学教授Philip Torr。

片中所涉及的话题也都是自动驾驶汽车领域的核心话题，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在识别物体以及对行车环境建模中的应用、图形处理单元（Graphics Processing Unit，GPU）作为车载计算单元的优势、虚拟测试与训练对加速自动驾驶研发速度的必要性以及人-车&车-车博弈难题等。

下面就将影片中的精华部分以图片的形式摘出来，在阐述纪录片导演思路清晰严谨，也方便读者对自动驾驶汽车产业现状有一个大致的了解。

1. 汽车自动驾驶水平的分级

通常情况下，我们看到的对汽车自动驾驶水平的分级是这样的：

并不太容易理解，对不对？BBC的纪录片中，比较形象地介绍了SAE Level 1~ SAE Level 5的特征：

是不是觉得很无语？片中借一位美女和一位帅哥的口指出了SAE L3的致命缺陷

内心OS：SAE L3 真让人心累！还得随时准备给它擦屁股！

2. Sebastian Thrun的无人驾驶汽车之梦

毫无疑问，在自动驾驶汽车领域，Sebastian Thrun是教父级的存在。不仅因为他是斯坦福人工智能实验室的前主任（现在是李飞飞教授）、带领斯坦福大学Stanely车队夺得2005年DARPA Grand Challenge冠军、之后被Larry Page请去主持Google的无人驾驶汽车项目，更因为他在MOOC平台Udacity上开设了自动驾驶汽车课程，培养产业人才。

但是，他最初想到要做无人驾驶汽车，却是和电报的发明人Samuel Morse（因通讯不便，错过了见妻子最后一面）一样，是因为小时候挚友因出车祸而枉死。

3. Yann LeCun介绍卷积神经网络

研究者们发现，当把卷积神经网络应用到图像识别时，竟然惊人的有效！而相机是自动驾驶汽车的传感器之一，所以卷积神经网络也可用于自动驾驶汽车。

4. Danny Shapiro介绍NVIDIA车载计算单元

由于自动驾驶每秒产生巨量的数据（据Intel公司估计，约为1G/s），因此对自动驾驶汽车的车载计算单元的计算能力提出了极高的要求，而GPU可完成这一任务。

5. 牛津大学Philip Torr介绍针对自动驾驶汽车的虚拟测试与训练方法

由于对自动驾驶汽车进行道路测试，不仅测试里程积累较慢，而且将耗费巨额资金，因此虚拟测试和训练就变得颇为合理了，目前虚拟环境已经能做到以假乱真的水平。

6. 斯坦福大学Alex Alahi博士介绍人-车博弈

本质而言，人类驾驶员在开车时，其实是在与其他驾驶员进行博弈，即根据对方的反应来决定自身的策略，就像AlphaGo与人对弈时一样。而博弈行为并不会随着将驾驶员换成机器而改变，即便最终都是机器在开车，博弈依然存在。而且，在人-车博弈的过度阶段，不同国家不同文化背景下博弈的规则是不同的。

因此，博弈策略的学习始终是自动驾驶汽车研发过程中的一大难题！

好了，导读就此结束，请欣赏大片！

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