未来，你的智能汽车一脚油门一嘴骂：“嘿我这暴脾气，看我不别死前面那辆特斯拉！”
陆奇宣布阿波罗计划之后，百度无人驾驶汽车再一次亮相了。
百度无人驾驶汽车有过几次曝光。最早的一次，是百度和宝马合作一起将车开上了北京五环；又过了不久，百度在一个封闭测试的场地，让两只狗狗充当了一回驾考“司机”；最近一次在乌镇，百度邀请了不少媒体和乌镇专业观众前去试乘体验。
但这次的体验，大有不同。
CES Asia的N3场馆差不多是汽车大厂和科技实力最集中的一个场馆了，这个展馆已被汽车科技展商承包——本田、沃尔沃、奔驰、宝马、现代汽车以及大陆集团等大厂全部集中于此，百度IDG智能驾驶虽然只在旁边一个很小的展位，但对于百度来说，这也算是一次展示其无人驾驶方面的进展的绝佳机会。
在CES Asia 2017的N3场馆外，百度IDG智能驾驶事业部搭建起了一个简单的测试区：两辆无人车，一辆供媒体合影，一辆供媒体以及观众体验。
在N3场馆外，是百度无人驾驶汽车体验场地，而那辆测试车是由百度、长城哈弗以及英伟达合作推出，百度提供了核心的技术。
尽管我是第一次看到百度IDG的无人驾驶车，但整个测试方案并不陌生——它规划的路线、演示的内容，类似我今年1月份在美国拉斯维加斯CES体验的英伟达无人车。
无人车的整个行驶路线类似驾校考试“科目2”的8字路：无人驾驶汽车会先按照长距离的环形路线自动行驶，在环行两圈之后，工作人员就会在8字路中间，推进去一个左转的标识符。无人车会正确识别标识符进行左转，继续绕环路行驶。
所以整个测试体验环节时间也不长，大概两分钟左右。
左转标识会在绕行两圈之后推入行驶道路中央，无人车准确识别自动左转
PingWest品玩（微信号：wepingwest）也在现场预约亲自试乘了这辆无人驾驶汽车。和所有的无人驾驶（自动驾驶）汽车一样，百度这辆车的后备箱被密密麻麻地放置了各种“小零件”。
在试乘之前，工程师打开了后备箱，我看到了控制汽车的大脑——英伟达芯片Drive PX2，它还引出了几条线，有一条被接入了一个TP Link路由器，整个工程看起来还十分原始（原型阶段），有一种蒸汽朋克的感觉。可惜观看的时间非常短暂，官方也不允许拍照。
坐进这辆车内，在司机师傅驾车拐出第一个弯后，工程师拨动了电子手刹位置附近的一个按钮，这辆汽车就进入无人驾驶模式了。
整个行驶过程非常平缓，工程师切换人工和自动驾驶模式时也不会有任何感觉，不过它又和传统汽车的那些高级驾驶辅助系统不同——我发现它不会频繁地左右摆动方向盘纠正车道线的位置，只会按照一个类似于已经“设定好”的绝对路线行驶。
按照百度的说法，整个无人车的方案基于深度学习的单目摄像头。简而言之，这辆无人车学习的就是坐在驾驶位的这位老司机的驾驶风格。
它学会了辨识车道线、左转标识，学会了在弯道前一定距离转动方向盘，还学会了是转动一大圈还是在哪个时间回正一小圈，总之它是在老司机驾驶后学明白了一套驾驶逻辑和驾驶风格。
不过，尽管整套方案和我在拉斯维加斯CES上看到的基本相同，但百度技术人员告诉我，英伟达在CES上展示的那个无人车实际上没有纵向控制。
关于纵向控制的学习，可以理解为汽车在入弯和出弯时的刹车和油门动作，百度技术人员告诉我英伟达所展示的车辆是匀速转弯，并没有仿人类开车时的减速入弯和加油出弯的动作。
百度称这算是无人车的第一例。
无人驾驶的技术路线大概分为两种：
第一种基于代码规则，是指根据汽车身上布满的传感器，在尽可能多的代码控制下执行规则——比如左方有车的时候不能左转、前方有人的时候应该立即刹车；它根据固定写好的场景代码执行规则，但限制是，如果出现新的不能识别的场景，无人车就需要工程师重新调整代码。
第二种则是基于深度学习算法。工程师通过计算机视觉定义交通中的几个元素变量，从不断的模拟驾驶中学习人类驾驶汽车的习惯，比如路口出现红灯的时候，驾驶汽车的人采取了刹车动作；在左转的车道内都执行转动方向盘左转动作；空旷的公路上驾驶员更愿意深踩油门加速等等……这种模式框架下，无人车学习的是逻辑，即使更换了场景也能应付得来。
百度今天展示的无人车使用了深度学习式和代码规则式的融合方案。简单来说，它更全面了。它在安全（safety check）方面基于既定规则，比如当超声波雷达检测到旁边的障碍物距离已经足够近时，即触发制动；前方有人横穿马路可能会发生碰撞时，执行制动；而在深度学习方面，则是指让这辆汽车学习人类司机的驾驶习惯——比如学会看标识符、识别车道线，识别道路中的各种元素，学习整体的驾驶风格，这通通算是深度学习的路线。
百度一位技术人员告诉我：
“你看它模仿人类驾驶员在入弯的时候减速，慢慢转动方向盘，出弯的时候缓踩油门进行加速。现在百度无人车所行驶的路线以及驾驶风格全部来自于车上的这位老司机，是他训练出了这辆无人驾驶车。”
比如什么时候会停下来打方向盘，在什么位置打，都是这位老司机的驾驶习惯。
工程师告诉我——在这个场地内，深度学习让百度无人车在几个小时内就学会规范行驶。如果在公开道路上，基于深度学习的无人车也会学习驾驶者（使用者）的行为习惯。
这样理解就十分有趣了。比如，如果你是一个暴躁的赛车手，你的无人车在自动驾驶状态下就可能会频繁提速；如果你是一个开车安稳的司机，你的无人车开起来或许就会被后车频繁“滴滴”；如果你喜欢超车，如果你喜欢漂移，如果你喜欢不按规则驾驶，如果你喜欢将前轮开进排水渠……每个深度学习无人车的背后都是一位风格迥异的司机啊。
“千人千面”描述的是当下非常流行的信息个性化推荐。今日头条通过机器学习的算法，分析使用者的行为、学习使用者的爱好，通过多个变量、维度推送个性化的新闻，每个使用者所得到的推送内容都不同。如果套用在无人车上，其机器学习原理或许也会是这样。
场外一位百度技术人员告诉我——如果基于深度学习算法的无人车未来成为主流，结果很可能就是“千人千面”，它会模仿你的习惯开车。
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