「Google的自動駕駛汽車在全國99%的地方都無法行駛」——8月底，美國麻省理工學院（MIT）的科學雜誌刊登的這則報導成為熱門話題。

報導稱，Google正在開發的自動駕駛汽車無法在惡劣的天氣和強烈的日照下自主行駛。不僅有可能把大顆的雨點和雪花判斷成障礙物，而且，在強烈的日照下，還有可能識別不出信號燈的顏色，甚至看不出有信號燈。

如今，自動駕駛作為汽車行業一項全新的技術革新，成為關注的焦點。在這一領域，Google一馬當先，甚至把汽車企業都甩在了身後。該公司於2010年公開宣佈實施開發，在2014年5月發佈了沒有方向盤、剎車器、油門的試製版自動駕駛汽車，成了討論的焦點。

該公司還在反覆實施驗證實驗。筆者8月赴舊金山出差時，親眼目睹了在公路上實驗的Google自動駕駛汽車。據說行駛距離總計超過了70萬英里。

對於一直處在領跑位置的Google自動駕駛技術，前面提到的那篇報導給出的評價可以說出乎人們的意料。Google的工作人員承認了這些缺點，表示為了改善這些缺點，已經著手實施研發。

普遍觀點認為，自動駕駛需要具備「識別」、「判斷」、「控制」三大要素。能夠利用AI（人工智慧）技術實現高精度「判斷」是Google的強項，但「識別」方面的技術還沒有跟上。

挑戰識別技術的極限

「識別性能存在局限性，在某些路況和某些天氣情況下，系統有可能不工作。」

日產汽車網站在防衝撞輔助系統「EMERGENCY BRAKE」的說明中附加了這樣的提示。

日產也宣佈將在2020年之前實現自動駕駛汽車的實用化，但為了實現這一目標，面臨的最大課題是「識別精度能夠提高到何種程度」。

某相機企業的技術人員指出，「大雪、大雨、霧、霾、颱風……要在所有天氣下都能完全識別周圍的情況是一件非常困難的事情」。

正在開發自動駕駛用車載攝影鏡頭的理光表示，「我們將靈活運用在監控攝影鏡頭等領域累積的去除霧、霾等干擾的圖像處理技術」。然而，對於判斷只要出現瞬息的延誤就有可能釀成重大事故的汽車，其需要的是高精度、更即時的圖像處理技術。

在人工駕駛的時候，也存在惡劣天氣導致駕駛員看不清周圍情況的現象。Google要開發的是識別精度高於人眼的自動駕駛汽車。倘若只是簡單地反覆進行驗證實驗，是無法攻克這一技術難題的。

自動駕駛在安全性方面受到質疑。Google考慮到技術開發的落後狀態，將實用化計畫延長了兩年。在這段時間裏，AI以及硬體的極限究竟能有怎樣的突破？距離2017年還有3年，留給Google的時間並不多。（記者：齊藤美保，《日經商務週刊》）