Peter Sweatman是密歇根大学交通研究院的主任，工作地点位于底特律以西30英里的安阿伯市，这里是美国汽车产地的中心地带。福特，通用汽车和菲亚特克莱斯勒汽车等数不清的汽车供应商都聚集在附近，彼此之间的合作也格外紧密：密歇根大学命名为Mcity的新项目将帮助汽车制造商改善自动驾驶汽车的自动导航系统。

　　来自美国密歇根州安阿伯市的 Peter Sweatman并没有引领汽车行业盛行一时的计算机革命，不过他处于这场革命风暴的前沿阵地。
　　来自美国密歇根州安阿伯市的 Peter Sweatman并没有引领汽车行业盛行一时的计算机革命，不过他处于这场革命风暴的前沿阵地。

　　Mcity是一处占地仅32英亩的汽车研究基地，这有褪色的停车标志、弯路段、糟糕的天气状况和过时的交通信号灯。在这里，汽车生产商和其他人士不仅能检测自动驾驶汽车，还能检测车辆之间、车辆同公路基础设施之间的无线电通信技术。

　　由于许多公司和研究机构把精力放在这个项目上，Mcity成为了一个重要的桥梁，促使汽车行业获取计算机行业强大的技术力量。这不光体现在底特律汽车生产商与硅谷公司的合作，还有为了获得技术人才和顾客的青睐，汽车生产商也同硅谷方面进行竞争。

　　Mcity项目汇聚了学术界的研究成果—如密歇根大学交通研究院（UMTRI）针对自动驾驶汽车在多大程度上减少汽车拥有量的研究。自2012年以来，安阿伯市就已开始对自动驾驶汽车进行实地检测，如针对汽车与汽车（V2V）、汽车与基础设施(V2I)之间的研究。项目支持者不光有汽车制造巨头，还有State Farm保险公司，像无线芯片制造商高通和网络运营商Verizon之类的高科技公司。

　　Sweatman是个澳大利亚人，对货车运输安全领域尤为见长，并在公共部门和私营部门工作。自2004起，他就带领着密歇根大学交通研究院（UMTRI）的团队。

　　就Mcity项目，他同CNET News记者Stephen Shankland进行了讨论，下面是两人当时的谈话记录。

　　Q：我们从头说起吧。Mcity是什么？它将对汽车行业产生什么作用？

　　Sweatman: Mcity是一处模拟的环境，用于研究先进的连接自动化技术，这些技术正在变化之中，社会需要这些技术，因此我们得快点行动起来。我们建立移动变化中心(MTC)，主要研究连接自动化技术和其所有的分支技术，以及如何将这种技术进行大规模的应用部署。对自动驾驶汽车进行检测，一个关键因素在于找到一处安全的远离交通道路的场所，我们就这样建立起Mcity。Mcity是一个人造的城镇—物理模拟出的一个人口稠密、复杂的城市环境。许多真实场景已植入到了这个32英亩的场地中，场景包括城市街道、郊区街道、郊区干线、乡村道路、高速公路和坡道、弯道、交通转盘以及复杂的交叉路口。

　　想想人为因素—人类如何同汽车、基础设施进行互动，再想想机器人原理—机器如何工作，二者结合起来真是有意思。在测试中，我们请来不同领域的专家，就是为了能复制城市中最具挑战的交通场景。我们在相同的场景路段进行重复试验，以至于我们的进展迅速。

　　模拟公路有多少英里？

　　Sweatman: 4.2英里。

　　在这样一个地方，你能做些什么事呢？当然，这些事还是General Motors或者Toyota不能在他们自己的试车跑道中做到的。

　　Sweatman:首先一点是，我们拥有种类繁多的真实交通信号灯，没有多少测试场地能够提供这样的条件。我们具备许多光照条件，并设有建筑物，可供车辆穿梭其间。我们模拟了路人、骑自行车的人，路况也是不尽相同，有混泥土、沥青和砖块。这里不仅是跑道，更是一处模拟的现实环境。所有的这些细节都很重要，因为自动驾驶汽车的传感器试图识别所处场景。

　　自动驾驶汽车在这儿是重头戏。汽车与汽车之间（V2V）、汽车与基础设施（V2I）之间的无线电通信也是另一重头戏，而这个工作将如何检测呢？

　　Sweatman:差不多三年前，我们率先拿配备专有短程通信（DSRC）的汽车进行检测。现在我们在安阿伯尔市还用这种方式检测大量的汽车。我们决定将专有短程通信（DSRC）连接技术和基于汽车传感器的自动化程度整合起来，这么做会起到很大的作用。你可以把专有短程通信看作安装到汽车上的终极传感器：汽车不仅具备机器视觉，其他汽车还能与之对话交流，并提供原本没有的信息。我们看重连通性和自动化二者的统一，这将是我们在Mcity首先要进行的检测事宜，看看我们把专有短程通信和自动化结合起来会带来什么额外效益。

　　在底特律州际公路96和696线上，计划将扩大V2V和V2I的检测工作，那么将有多少汽车和基础设施参与其中呢？

　　Sweatman:当我们离开Mcity来到安阿伯市，再到东南部的密歇根，我们检测的汽车越来越多，同时我们要找到一处场所，在这儿能够亲眼见证汽车避开事故。去年，密歇根交通部宣布在底特律州际公路96和696线上建立“智慧运输走廊”（smart corridor），而这一路段如今早已提供了无线电专用短程通信。

　　我们需要在某处路段，让司机知道他们的汽车每天都与交叉路口、斜坡进行“交流”，同时感激它们之间的“交流”，因为司机每天都受益无穷。安全驾驶很重要，虽说安全事故不会经常发生。人们很容易就会忘记为什么车内会配备这样的系统。

　　建立“智慧运输走廊”（smart corridor），这很重要。在密歇根交通部的帮助下，我们穿越密歇根的道路会越走越宽，我们将为这一地区的基础设施安装500个无线电设备：接下来，许多大公司的运输车队会穿过这一路段，我们会利用和他们同行这个机会，安排部署20000辆甚至更多的汽车。这是一种大规模的真实部署，并不只是一个面子工程。

　　它是如何运作的，如果你驾驶着一辆配备无线电通信技术的汽车，它会自动同其他车辆、公路、斜坡弯道、坡道出口和交通信号灯进行“交流”—这到底是怎么发生的？

　　Sweatman:作为驾驶员，你可以接收到汽车传达的警告信息。在安阿伯市，我们发现电子刹车灯非常受欢迎。假设一下，一辆车行驶在你前方，后面还跟着两三辆，它突然刹车，而这时你看不到他们的刹车灯或汽车，但你的汽车能接收到那辆车的刹车讯号，因此你可以提前收到突然减速的信息。

　　在某些情况下，驾驶员认为这一点很重要，即其他车辆知道自己的位置。对于骑摩托车的人来说就是这样，他们非常高兴，因为那些原本看不到他们的汽车或大货车知道他们所在的位置。

　　这不会获取你的个人信息，甚至不知道你是谁，但是却知道你所在的位置，同时你也知道其他车辆在你附近。车载仪器总是在过滤信息，搜索异常的情形，或指示撞车的突发性变化。

　　针对V2V 和 V2I，您需要防护光波吗？在1999年，这种防护光波的无线电频带为5.9GHz。

　　Sweatman:我们喜欢防护光波这个概念，但也知道光波很重要。如果人们能证明光波可能不受限制或不带干扰，在使用的同时还能发送安全讯息，那么我们愿意对它进行考虑，同时也需要进行一些测试。我们会在模拟场所对它进行检测。

　　联邦通信委员会开展对防护光波的讨论，或许这些光波会用于无线电业务，您担心这一点吗？

　　Sweatman:我不会说担心，我们都意识到了这一点，也参与了整个过程。我们对联邦通信委员会非常信任，他们正在对此做深入调查。在一定阶段，确切认识到能和光波稳固共存的技术非常重要，因此某个正在下载的录像可能会遭到中断，你会接收到前面三辆车发出的刹车灯讯息。我们需要确保每次的接收都是可靠的，我们需要在狭小的区域、在面对大量的汽车时，还能确保其正常工作。所有这些工作不仅仅只在实验室里进行，还要在真实环境下操作。

　　目前，硅谷正对自动驾驶汽车技术进行研究，Google也是较为关注，或许正在采取一些措施，汽车生产商也在那里建立了实验室。西海岸的科技圈都在做这项工作，而在美国的汽车商业中心却没有开展这类工作，您对此担忧吗？

　　Sweatman:密歇根是全球汽车行业的中心。汽车行业的未来—特别是受连接自动化技术的影响—将会出现在这里。我们提供的设备和生产能力正帮助全球汽车行业快速向前发展。少许的良性竞争是件好事。

　　我们认识到，这不仅关乎汽车制造商，还关乎一个全新的公司生态系统。在该系统中，公司还不习惯携手合作。我们有汽车制造商、一级供应商，我们有交通信号灯、交通感应社区，我们有保险、通讯服务，我们有大数据、信息技术。在密歇根，我们将所有这些资源整合在一起。我们对这些技术进行大范围的部署调配，我们从中学的更快，然后对这些技术进行完善，最后再做更大的部署。我们把这称之为快速学习周期，而这也是汽车行业过去几十年来的经验总结。

　　谈谈现实环境里的检测？这似乎是Google的做法--你们制造一辆汽车，然后看看它所面临的情形，就像坐在电动轮椅上的妇女追赶大街上的鸭子。

　　Sweatman: Google现在做的事情仍在接受时间的检验。我们在实施Mcity项目时，旨在模拟出不同寻常的、富有挑战性的现实场景，因此我们可以多次反复地做。只获取一种特殊的场景不会对快速改善程式和系统起到较大的作用。你想说，“我们来重新运作，改变一些做法。”是的，让它重回正轨。

　　我们想让汽车上路，让真实的用户去驾驶，有多快跑多快；而Google不是让真实用户去驾驶，他们让员工去试车。我们在密歇根所做的、所擅长的就是进行更大的部署工作，我们招募志愿者，快速了解人们真正想要的。而什么才是人们喜欢的？

　　那将是一场安全革命，这足以打动所有人，使他们想尽快完成这样的革命。

　　对我来说，市场对自动驾驶汽车产生认同感的方式是表明自动驾驶汽车虽不一定100%安全，但要比人工驾驶安全得多。当一个正在玩街道曲棍球的小孩成为首位被自动驾驶汽车撞死的儿童时，再好的汽车销售说辞也起不到任何作用。

　　Sweatman:当我们达到了高水平的自动化程度，严重的撞车事故就会大大减少—数量减少10倍。那时仍然有车祸事故，路上既有自动驾驶汽车，也有传统的人工驾驶汽车，我们不知道司机如何看待自动驾驶汽车，难道他们知道那是自动驾驶汽车，同时还知道这些汽车表现出了不同的驾驶特点。

　　人类作弊。不管是在超速行驶中，还是在穿过交通信号灯时，人们总在越过底线。自动驾驶汽车按照设定的程序去驾驶，它不会作弊。

　　毫无疑问，自动化驾驶的未来将是更加安全的，90%的交通事故是由人们的失误操作造成的。自动驾驶汽车不会出现操作失误，不过还是会有让自动驾驶汽车陷入混乱的情形，并造成交通事故，但是这样的事故非常少见。只要我们进行重大的部署调整，事故率就会随之下降，人们也将会认识到自动驾驶要安全得多。

　　谈谈队列行驶这样的虚幻观点，或者城市提倡绿色出行所带来的顺畅交通？

　　Sweatman:我把这些都称之为应用程序，就像电脑和手机上的应用那样。未来会有数不胜数的应用程序，按队列行驶的长途货车就是其中之一。

　　多年来，汽车行业告诉我们，拥有一辆汽车是很棒的，因为你得到了自由这一自主权。人们要是把这一自主权交给电脑，那将会是多么的舒坦自在啊？当人们是不作操控的乘客时，往往更加担心交通事故；当他们操控汽车时，往往觉得格外安全。坐在自动驾驶汽车中，不会再感到66号乡村公路的自由气息，更多的是一种公共交通的感觉。

　　Sweatman:我认为，人们不会对是否放弃驾驶控制引发内心挣扎，美国人比世界其他地区的人更愿意抓住机会，更好地享受自己的时光。早前，对自动驾驶有不安情绪的人群重新操控方向盘，这种现象将变得越来越少见。更好地支配时间将成为主流，届时人们也不会流露出这样的担忧。

　　自动驾驶汽车拥有完全不同的技术，如巡航控制那样稳定的、精确的驾驶员辅助技术。关于自动驾驶汽车是否是一个彻底的革命，或是否会有一个渐渐转入使用自动驾驶汽车的过程，业界存有争议。