自動駕駛如何變得更加安全？區塊鍊可能成為關鍵

幾天前，世界上最大的計程車分享平台Uber，在其名下一輛自動駕駛汽車在亞利桑那州的潭蓓谷撞到行人後，陷入了麻煩。根據《英國衛報》報道，警方公布的輪胎痕迹顯示，那輛SUV的雷射探測與測量和雷達系統沒能檢測到受害者，盡管她在被撞前通過車子是可以被看到的。

Uber這次事件再次強調了我們大多數人所想的事情：自動無人駕駛和人類駕駛比起來，到底有多安全呢？

雖然現在還沒有資料證明自動駕駛是否比人類駕駛更加安全，但是自動駕駛背後的技術卻顯示出更加安全的性能。自動駕駛技術中含有高精度的錄影機以及裝備着AI和機器學習最新科技的感應器。

但是通過Uber這次的事故，我們可以看出這類科技并不是完美的，并且在大規模使用之前，還有很多需要去做。感應器的精度，反映速度以及可持續性，還有錄影機都需要提高，以便于他們可以在毫秒内檢測出目标并進行相應地回應。

盡管這看似是AI和機器學習的功能，區塊鍊，這個加密貨币背後的技術，也會對自動駕駛安全性提高有很大的作用。無人駕駛的技術依賴于大資料，這些資料必須要在幾秒内進行收集，分析以及應用，并且還需要保證非常高的準确率。

區塊鍊，從另一個角度來說，更傾向于在防止資料被操縱的同時，保證資料的透明度以及準确性。根據麻省理工科技報告，惡意的網絡攻擊對于自動駕駛技術來說是個非常大的挑戰。雖然AI和機器學習技術的提升看似解決了由于技術問題造成的撞車情況，但是他們或許不能解決黑客入侵的情況。

想象下如果恐怖分子黑入一些在擁擠街道或者高速公路上自動駕駛汽車的資料庫，會發生什麼？結果一定是非常嚴重的，尤其是當車輛被改造的由中心化的伺服器控制。

區塊鍊引入了透明的去中心化賬本，使得資料可以被安全的嚴重和存儲。這項技術能夠幫助無人駕駛汽車在從外部環境中吸收資訊的時候，驗證資料的正确性，這也就意味着犯錯的空間會被壓縮到最小化。

同時，由于區塊鍊技術的天生特性，其系統中的資料存儲可以保證安全，不被黑客攻擊。盡管從理論上是可以黑入區塊鍊系統，但是需要的算力基本上是不可能達到的。同樣地，有了區塊鍊系統支援的自動駕駛汽車，在網絡連接配接過程中也不會有中斷。在例如Uber使用的中心化系統中，也有可能是由于網絡連接配接問題觸發系統失效。這意味着有很大機率在網絡中斷的時候，發生事故。

區塊鍊在無人駕駛汽車技術中的應用不僅是避免了撞車事故，保證了安全，同時也保證了個人資料的安全。在傳統模式中，黑客可以很輕易地進入使用者的資料，例如姓名，位址和支付細節，并且使用這些資料反過來進行攻擊。

在基于區塊鍊的無人駕駛計程車，所有的使用者資訊，包括他們的名字，特定的接送地點都是存儲在分布式以及高度安全的賬本中的，使得這不可能被黑客入侵。

除了保證安全，區塊鍊技術也會提高計程車收費的方式，以及追蹤他們賬戶的情況。智能合約技術有能力保證支援過程很順利，這主要是通過確定各方能夠保證他們所處協定中部分的權益，如果發生的争議，不需要引入第三方就可以妥善解決。計程車司機也會發現這樣很容易去追蹤和安全存儲他們的賬戶記錄。

随着無人駕駛技術的發展，區塊鍊中還有很多東西可以被挖掘。或許在接下來的幾年，完美結合AI，機器學習以及區塊鍊的技術就會誕生，進而可以完美适用于無人駕駛技術。

原文釋出時間為： 2018-04-08

本文作者：36氪的朋友們

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