这一点，江明可以理解，甭管什么交通事故，车速没有了，相应的损伤就会降低很多。
“第二点，是在不妨碍对方的前提下，进行有限范围的避让。”
这一点也可以理解，就比如说你已经检测到对方可能撞到你了，传感器又检测到，四周没有车辆，可以通过避让避免这次交通事故，那么自动驾驶的车辆，还是会避让的。
当然，这种避让，有着诸多的限制条件，比如说速度，对方及侧面的障碍物等，综合下来进行判断的。
避让的前提是，不会造成次生的事故。
“然后呢？”
张茹说到这，就停止了，江明追问道。
“没了，就这些了。”
张茹说。
“所以说，软件只会根据条件进行判定，不会管具体的目标，甚至于能不能撞上，也不清楚？”
江明总结了一下，然后说道。
“是这个道理。”
张茹点头同意。
通过与张茹的交谈，江明大体明白自动驾驶技术的逻辑。
条件满足了，自然会做出动作，至于这个动作可能产生的后果，和逻辑之间没有因果关系。
至于所说的老弱病残是否有更高的权限，更是没有这个道理。
“这种动作的执行，单纯地靠这些外部条件，会不会有问题啊？”
江明开口问道。
“不单单是外部条件，会有很多的条件进行判定的。像车速，道路标线，天气情况，车距等情况，都是判定的条件。只有当所有的条件都满足后，方能触发系统的操作。”
张茹解释道。
“那如果说在雨天、雾天这类能见度比较低的环境下，是怎么判断的？”
“一般而言，自动驾驶系统，都会对传感器进行自检，只有自检满足要求，方能启动自动驾驶功能。”
“针对能见度比较低的使用环境，一般而言，我们对这种工况，都是进行特殊优化，基本上影响不是很大的。”
“但如果确实基本的采集信息无法满足要求，那么自动驾驶功能，将会被停止使用。这个时候，就需要人工进行接管。”
“当然，针对恶劣环境下的工况，自动驾驶技术，会采取包括减速，加大采样点等措施，保证安全驾驶。”
“这么说吧，在恶劣工况下，自动驾驶系统的传感器，比人眼更加的灵敏。相应地，反应速度，比人工驾驶更加快。”
好家伙，听到张茹的话，江明算是明白了。
张茹表达的意思很明显，自动驾驶无法开启的时候，人就更不行了。
“实际上，在能见度较低的情况下，更应该担心的是手动驾驶。因为，基本上都是手动驾驶，撞上自动驾驶。”
张茹悠悠地说道。
好吧，江明有点不服气了，最后还是人拖了后腿？
“不对啊，我看现在的自动驾驶，都笨拙的很。基本上都停留在自动泊车，或者高速自动驾驶，距离闹市区自动驾驶的程度还远得很。”
江明不服气地说道。
确实是这样，现在自动驾驶技术，更应该被称为半自动驾驶技术，也就在停车场自动泊车的时候，或者没人的时候，规划个线路，让车自己出来靠谱。
其他的时候，更多的是一种辅助功能。处于弃之可惜，用之无用的程度。更有好事者声称，现在的自动驾驶，更应该叫做智障驾驶。
炫技成分居多，实用功能太少。
虽然有点夸张的成分，但也足以见得自动驾驶技术在消费者眼中尴尬的境地。
“哎，这也是没有办法的事情。”
张茹幽幽地叹道。
“夏国内自动驾驶的环境不好，很多的技术不好施展。而且怎么说呢，自动驾驶技术是要积累的，不是你今天投资多少钱，明天就会出成果的，需要持续地用大数据喂算法，让算法与实践更加地接近。”
“这么说吧，自动驾驶技术的程序不是很难，但是要想将其训练出来，培养成符合司机习惯的系统，那需要的数据就不是一点半点了。”
说到这，张茹似乎在为自动驾驶技术的前景感到担心。
要知道，他们这些小的科研院所，虽然有一定的资源，但是远没到调用海量资源的程度。
这也就注定了，他们只能小打小闹，要想真的与大公司进行对抗，那太难了。
没有数据，简直是巧妇难为无米之炊啊。
“难道说不用大数据，就搞不好自动驾驶技术？”
江明问道。
“也不是说搞不好，只能说非常难，难到基本上不可能成功。要知道，现在行业内，都是通过大数据去训练算法的。”
张茹虽然没有给出完全的否定，但是按照其观点，和不可能也差不多了。
“那我们这次要做的智能摆渡车项目，不是也没有大数据吗？”
江明好奇地问道。
“智能摆渡车，只在有限的范围内进行运行，不需要那么多的数据。当然，虽然不要那么多的数据，但也是相对的。实际上，当地的道路数据，我们已经采集完了，使用这些数据来训练，勉强够用。”
张茹解释道。
哦，江明明白了，敢情智能驾驶技术，不是你的程序和策略有多厉害，关键是有好的模型和海量的数据。
以前江明就听说过，人工智能时代，大数据值钱。现在看来，确实是这个道理。
但是不用大数据，就搞不成自动驾驶技术吗？
对此，江明是心存疑虑的。
大数据可以训练模型的行为，可以将以往的地图数据导到数据库中，供系统进行查询。
这些数据虽然详实，但是怎么说呢，毕竟是以往的数据，也只能参考。真的要系统完全根据这些历史数据做出判断，却也是有失偏颇的。
实际上，自动驾驶系统，最依据的还是车辆的眼睛，也就是视觉摄像头。
这就跟人一样，通过眼睛感知外面的世界，然后大脑再进行分析，最终做出判断。
现在的自动驾驶技术，虽然视觉感应很完善，但是怎么说呢，模型的建立还是差很多。
这就导致，自动驾驶系统过多的依赖以往的经验，而不是通过模型的数据进行判断。
现在的情况是，自动驾驶系统往往在标线清楚的高速公路上，和快速的国道上可以运行，真到了车水马龙的市区，就识别不过来了。
过于复杂的环境，为视觉感应后的模型建立设置了障碍，让人工智能不是那么智能。
自动驾驶技术，相比于以大数据作为支撑，江明更相信更好的模型，更加纯粹的视觉感应。
当然，这种模型，很难，如何建立这种模型，江明现在还没想好。
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