3月底，寻常春日，一辆看上去很普通的奥迪SQ5从美国西海岸的旧金山出发，9天后到达了纽约，这9天，它跋涉了5500公里，横跨15个州，从西到东穿越了美国。

　 　之所以用了“跋涉”二字，是因为这辆外貌普通的奥迪是辆无人驾驶汽车。这5500公里有99%是它在自动模式下独立完成的，剩下的1%才有人类驾驶员的 辅助。辅助它倒不是因为它技术出了问题，而是路况过于复杂、出现特殊情况等等。比如有一次，这辆SQ5前面遇到了一辆警车，此时需要变道超过去，但我们这 辆自动驾驶车非常礼貌，它不肯变道，因为算法告诉它汇入一旁更繁忙的车流是不划算的。不得已，驾驶员只好接手超车。

　　这辆无人驾驶汽车，其自动驾驶技术主要由德尔福提供。我们先来看看这个有些呆萌的“小人儿”是用什么造的吧：

　 　第一层是被动安全及主动安全器件，包括气囊控制器、雷达、摄像头等，这属于传感器和感知技术，你可以把它理解为车体的输入神经；第二层是核心的多域控制 器，车辆需要它才能够把各传感器的信息收集到一起，辅助驾驶者做决策，乃至在驾驶者无法及时采取动作时替代驾驶者进行决策；第三层是电气架构，好的电气架 构能够对主动安全的算法或是底盘算法进行修改和升级，即电气架构可以有机生长。第四层是德尔福的车联网系统，包括车间互联（V2V）、车与环境的互联（V2I）；此外，还有负责用户体验及安全的第六层和第七层。

　 　额，以上如此分类并不是为了把你搞晕；它们互为补充，使一辆无人驾驶汽车成为一个有机整体。这辆SQ5，身上装载了20多个传感器和6个雷达系统，在横 跨美国的途中收集了近3TB的数据，相当于国会图书馆藏书的30%。整个征途，用德尔福CTO Jeffery Owens 描述的，就像将德尔福的技术一下子从实验室里扔到田野拉练，“我们在此过程中对自己的技术也更加有信心。”

那在上战场前，德尔福的自动驾驶技术已经发展到什么样了呢？

　　先来看一组数据：安卓操作系统，1200万行代码；F-35战斗机，2400万行代码；Microsoft Office 2013，4400万行代码；Facebook，6100万行代码；而一辆汽车则平均需要1亿行代码，德尔福每天生成超过200亿行代码。

　　另外，德尔福对自动安全的理解是它会从被动安全进化到主动安全。过去一辆车上的被动安全装置包括碰撞传感器、安全气囊控制单元、电子扫描雷达、前视后视摄像头、车尾和侧面监测系统等，这些装置一来没有高度集成，二来主要作用是防守，而非主动防御。

　 　但主动安全就要灵活多了，我们上面提到的“多域控制器”可以将雷达、摄像头、安全气囊、碰撞传感器、检测系统等控制器集成在一起，德尔福将其比作一辆车 的中枢神经系统。另外，德尔福的主动安全技术还包括雷达视频集成系统（RACam），360 度雷达、以及 V2V&V2I 融合技术。沃尔沃新款XC90将会采用RACam系统，德尔福的V2V&V2I技术也将登上通用的2016款新车。

　　现如今，一辆车里的线缆已经从1英里长增加到了1.5英里长，车内电压也从12V跃升到了下一个数量级，混合动力车或者纯电动车车内电压可以达到300V或者600V，这又使得一辆车的含铜量大幅度增加，从7.5公斤/辆增加到15公斤/辆。

在这个日益复杂的“车辆神经系统”里流淌着各种各样的数据，这些数据以大约65M/秒的速度高速传递，且传递速度在不断加快，比如多域控制器每秒可 处理15G的信息。你启动车的前一两秒钟，电气架构就已完成了10万个信息的交换。今后，或许当你一启动车，就会有100万条信息完成交换。

　　信息交换速度快，才能保证安全。以人脑为例，其神经递质的传递速度是每小时250公里，最快速度大约是每秒100米左右，有这样的反应速度，我们能在危险来临前做出预判，或者帮助我们迅速从险境撤离；想想看你被针扎了一下，或不小心碰到火苗时你的矫捷身姿。

　 　好了，这点放到车上也是一样。德尔福已经把数据交换速度做得足够快，因此它敢把这辆SQ5放到实际道路上去接受检测。这一路开下来，行驶路段多变，从2 车道到6车道都有，其中在亚特兰大和新泽西的收费高速公路上，车道甚至更多。此外，车辆还要应付温度和地形变化，比如德尔福要保证线圈内的软件能适应严酷 的环境，即使车辆处于零下40度、零上50度的艰苦环境也不会出问题。还有雷达，Jeffery Owens 表示这趟横跨美国大陆之旅验证了德尔福雷达能在所有条件下工作。视觉系统在日照角较低时会出现一些问题，不过会通过软件和算法进行校正。

　　最可爱的是，这辆SQ5还知道害怕大卡车，每当有大卡车经过，它都会自动往边上靠一靠。或许，这辆车又要获得人工智能了？