好不容易放個假，好好歇歇。是以咱們這次，就不給大家講 Python 程式設計了。
但是咱們要談的話題，依然是和資料科學有關。那就是——自動駕駛。
我上課的時候，沒少給學生播放 Tesla 那段脍炙人口的自動駕駛視訊。學生們都覺得很驚豔。
但是，看視訊，和自己坐在這樣的車上，還是有些差別的。
機會
前幾天，我剛好有個機會，親自體驗了一把。
地點是在得克薩斯州的 Arlington 。當天早上，我應 North Central Texas Council of Governments（以下簡稱 NCTCOG） 的邀請，做了一場報告，介紹如何用深度神經網絡分析 Waze 交通事件資料序列，預測交通擁堵。
報告效果不錯。會後主辦方的 Thomas 和 Clint 很熱情地與我們共進午餐（當然，還是AA制），還邀請我們 UNT 團隊坐了自動駕駛汽車，往返于他們機關和餐館。
目前這種自動駕駛服務，還不是到處都有。是以車輛雖然是小汽車，但是也像公共汽車一樣，設定了幾個固定的站點。
NCTCOG 樓下，剛好就是一站。
Thomas 的手機上，已經安裝好了 App，是以他很娴熟地來到這個機器前面，輸入了相關資訊，不一會兒就收到提示，5分鐘以後，車就會到。
跟我一起來的兩位 UNT 成員，分别是計算機系的楊青老師，和我們系的博士生 Habib 。
他倆的共同特點，是都坐過自動駕駛汽車了。
是以，可想而知，最興奮的，是我。
體驗
Thomas 的手機 App 提示車輛接近的時候，我們幾個就來到了大門外的站牌前面等候了。
不一會兒，一輛絕對足夠顯眼的橙色小車，就來了。
車輛停下，我有些失望。
不是說好了無人駕駛嗎？
坐在駕駛位上這位大哥，你……
有意思的是，車雖然停下來，但是車門是不開的。
叫車的人，得到副駕駛位車門跟前，根據螢幕提示“對暗号”，也就是幾個數字。輸入正确後，後方車門自動解鎖。
我們三個人，坐在後排，有點兒擠。
不過我一看前方椅背上的螢幕，立刻就激動起來了。
螢幕分上下兩部分。上面是攝像頭拍攝的左、前、右三方實景，下方是車輛感覺周圍物體的動态圖像。
車輛周圍的物體，都被識别得一清二楚。
前排大哥說了歡迎詞，然後讓我們系好安全帶後，自己按下綠色按鈕。
按完之後，車輛就自動起步，然後就按照設定的終點規劃路線，開起來了。
停車場、小路、大路、交叉路口……每一種場景，車輛都能輕松應付。
甚至是連左轉彎，都可以正确識别對方直行車輛，嚴格根據交通法規禮讓之後，才會轉。
在這個過程中，你當然可以看窗外的景色。但是我的注意力，全都被那塊小螢幕吸引住了。
不管是動态還是靜态的物體，識别得都及時準确。車速、方向、距離的掌握都與人類司機駕駛的效果無異。
我很懷疑前面大哥自己開的。大哥隻好很無辜地把雙手舉起來給我們看，證明目前的轉彎，确實不是他做的。
他特别說明，自己的職位，不是“司機”，而是“自動駕駛交通工具操作員”（以下簡稱“操作員”）。
這份工作的上崗考試，可比出租司機複雜多了。
我們于是問：“既然無人駕駛，為什麼還要在司機位置坐人呢？”
操作員說，這是為了安全起見。如果真的出現緊急狀況，他會介入幹預，以保證乘客的安全。
介入的方法，包括觸碰方向盤、油門、刹車等。總之，隻要人一幹預，車自動轉讓控制權。
我問，這樣需要介入幹預的情況，有多頻繁？
他笑了，說就他自己的經驗而言，一次都沒有。
技術
Habib 特别能聊，一路上都在問操作員問題。我從他們的對話裡，學到了不少東西。
原來，這不是他服務的第一家自動駕駛企業。
之前，這位操作員曾經在另外兩家公司幹過。
于是 Habib 讓他談談差別。
他說，之前操作過的自動駕駛車輛，從配置上來說，也是有攝像頭、傳感器、雷達這些外設标配。
但是最大的差別，在于早先那些車輛，用的是基于規則（rule-based）的程式。
基于規則，就意味着人需要把所有可能的情況，都預先編寫到程式裡面。這樣，人考慮的不周全的地方，也成了後面實際駕駛環節中，可能出現的隐患。
所謂“智者千慮必有一失”，是以可想而知，這種隐患會有多大。
然而現在他操作的車輛，用的是（深度）機器學習模型。
人們不用預先設定各種情況的處理方式。車輛自己根據資料來學習。
車在路上跑的時間越長，積累的資料就越多，模型能應對的情況也就越多。
之是以現在隻能按照固定的站點跑，是為了安全起見。實際上，車輛走的并不是封閉道路，是以各種車輛、行人、路标基本上都見過了。
一個讓人疑惑的問題，是如果遇到天氣不好的時候，怎麼辦？
操作員的回答是，目前的規則，是安全第一。如果遇到下大雨，影響視覺，那就暫時不提供服務。
但是後來我聽楊老師補充，目前這種車輛，使用的已經是雷射雷達。這種雷達，根本不關心下雨這種影響視線的問題，對物體都能正确識别。
想想，估計也是因為新生事物，大家都加以保護吧。畢竟如果災害天氣出行，萬一因為非技術原因出了事故，可能會對産業的發展都造成影響。小心駛得萬年船啊。
未來
Habib 自然而然地，就問了個問題：
你覺得都改成了自動駕駛，會不會造成大量失業？
操作員斬釘截鐵認為不會。
一些職位被取代的同時，也會有新的職位創造出來。例如說他自己。如果沒有自動駕駛，他又哪來的現在的工作崗位呢？
他說，自動駕駛是未來的趨勢。機器來操作車輛，遠比人要來得安全。人類不用開汽車了，還可以做許多其他更有用的事情。
楊老師也跟我解說了未來自動駕駛會給社會帶來的改變。
至少，所有的路牌，全都不需要了。其實有了 GPS 之後，這些路牌的價值就已經大打折扣。
所有的路牌，可都是需要花錢購買、安裝和維護的。這筆費用，不可小視。
另外，公路上的汽車，如果都是自動駕駛，那麼電腦之間就可以進行直接通信。道路的限速可以從現在的70提升到90，而且車輛之間的距離也可以大幅縮短。
這一切，不僅提升了效率，也并不會以犧牲安全為代價。
從餐館回去的路上，我們剛好看到了一個非常有趣的情景。
自動駕駛汽車的站點，剛好在一個公共汽車站後面。
我們走過去的時候，一輛公共汽車，就停在自動駕駛汽車的前面。
兩種誕生日期相差百年的交通工具，靜靜地停在一起。
未來和曆史，就這樣活生生地呈現在我們眼前。
嘗試
如果你有機會來得克薩斯州，歡迎到 Arlington 或 Frisco 來體驗自動駕駛汽車。這是對公衆開放的項目，任何人都可以嘗鮮。
更重要的是，（至少目前階段）這項服務，是免費的。
拜年
寫完文章才想起來，今天剛好是除夕。
給各位親愛的讀者拜個年！
王樹義祝大家新春快樂、萬事如意！