誕生於1991年的《高智能方程式》，原名為《新世紀GPX Cyber Formula》，是矢立肇的原創經典動畫。
矢立肇可能聽著不熟悉，但如果說起SUNRISE，相信很多讀者都不會陌生。
是的，就是那個屬於BANDAI旗下，以“剛大木”聞名全球的動畫製作公司。而矢立肇是SUNRISE企劃部為了方便原創動畫版權管理，使用集體筆名。
日升公司的經典片頭
（對，就是每次動畫片頭都要看到一隻綠油油的哈羅飄過的這個。）
可以見得，《高智能方程式》的製作團隊實力是有多麼雄厚了。
而更關鍵的是，這個團隊裡還有一個無可替代的人——河森正治的存在。
河森老賊一如既往的帥氣
他不僅是一個超一流的機械設計大師，還是一個具備前沿科幻思維的動畫監製。這次我們討論的就是《高智能方程式》的第一部TV版中，因出色的科幻情節架構而引起的關於AI交互的思考。
這部科幻動畫是很多讀者（包括我）童年時期的美好回憶。當轟鳴的引擎聲響起、看著雷神伴隨著主題曲在賽道上風馳電掣，一切都中二得那麼賞心悅目。
這部作品的人物角色也塑造的相當到位，無論是賽車生涯大起大落的新條，還是風流倜儻的加賀、天才少爺蘭德爾都讓人記憶猶新。
但其中有兩集，以前一碰到我都是快進跳過，分別是：
34話-風見對雷神！第9站決勝 以及 35話-傷痕累累的賽車手。
原因很簡單：不願看到在這兩集中發生的各種悲劇——風見在50%幾率拿下德國站比賽的時候痛失好局，其摯友大友讓二還遭遇毀滅性事故。更令人耿耿於懷的是，作為主角的風見竟然智商下線意氣用事，甚至差點毀掉雷神。
明日香：嫁妝是隨便砸的嗎！
但也許是年齡增長與所處行業的關係，許多年以後再回味，卻有細思恐極的大膽猜想：
在這讓人不美好的兩集中，風見與大友的對AI的不理解行為其實還比較符合邏輯。最終的事故很可能是大友賽車的AI——巴託朗“精心策劃”的。
我的鍋？
為什麼會形成這樣的觀點，首先我們先來看看當代智能駕駛的基本配置、以及對應的，在這兩集中，大友與風見的車發生了哪些問題：
1-傳感器
傳感器分多種，比如：
（1）攝像頭
優：解析度高，色彩信息量大。適合用於偵測行人、路標或交通標誌。
缺：霧霾、下雨等外部環境會導致遮蔽而影響辨識度。
（2）激光雷達
激光雷達的成像圖
優：一次掃描上百萬個光電來測距成像，能在車輛周圍建立更精細的3D立體影像，甚至是交警的手勢。
缺：價格昂貴，鐳射光速會受到逆光或天候環境影響，需要雷達輔助。
（3）超聲波傳感器（傳統雷達）
最傳統的倒車雷達
優：具有聲波折射、反射、干涉等基本物理特性。在介質中傳播的距離比較遠，穿透性強，測距的方法簡單，成本低。能較完整掌握車輛與物體的相對距離及方位。
缺：成像弱，解讀性差。
這些傳感器應該說當今智能汽車都會搭載，拿到《高智能方程式》中就更應是標配了。
動畫對應解析：撞擊後雷神的傳感器部分已損壞。加深了後期風見對雷神的質疑。
雷神前傳感器明顯損壞
從內部看，兩側的圖像顯示都壞了，採集成功與否雷神AI一句話
2-高精環境定位
通過高精度地圖搭配GPS定位，提供路況諮詢，作為AI駕駛的形式路線規劃與行車策略依據。
與傳感器互補。如因感測器失效車輛偏離車道時，能通過GPS來進行地圖修正，將車輛導回原車道，提高行車安全。
動畫對應解析：雖然雷神有高精度GPS衛星，但封閉式的場館內無法發射。
雷神的標配衛星
3-運算感知系統
比如Nvidia的自動駕駛感知系統，其GPU由多個深度類神經網絡（Deep Neural Network，DNN）組成。但每個DNN模型只能專做一件事。比如有的DNN是檢測周圍車輛大小，有的是檢測車道線。
這也意味著，AI想要學會開車甚至輔助你開車，就必須擁有非常豐富的DNN模型，來協助辨識所有的駕駛環境。隨後通過真人教練的駕駛，把模型數據不斷地與控制中心或雲端做來回對比，測試並檢驗AI的學習成效，反覆修正直到AI認識為止。
DNN模型
動畫對應解析：風見、大友認AI導入了賽道數據即可，都來真人勘察場地。但這個場地完全依靠AI，按理是需要讓AI去跑賽道學習並建模的。（新條的話整備隊幫他搞定了……）
耿直的三人現場勘察組
4-線控轉向功能
線控轉向（steer by wire, SBW）系統是指，在駕駛員輸入接口（方向盤）和執行機構（轉向輪）之間是通過線控（電子信號）連接的，即在它們之間沒有直接的液力或機械連接，從而便於AI直接溝通。
線控轉向的構成簡圖
AI車輛受控的關鍵在於能不能取得這些線控系統的控制權。因為汽車底層系統一般都是封閉式架構，基於安全的考量，製造商或者上游的一線廠商不會輕易開放通訊標準。
常規做法是直接向製造商直接訂購已經合法改良，能用於自動駕駛的型號，比如Lexus RX 450h，Ford Fusion等，現在Nvidia、蘋果、百度這些大廠也都在用。（《高智能方程式》中的賽車是否線控和機械兩者兼備尚無從考證）
動畫對應解析：大友因為看不懂畫面結果拿回了線控轉向功能的控制權。（全自動切成半自動）
控制權切回傳統的半自動
5-中樞控制系統（OS）
首先，OS的功能非常廣，廣到從拍照上淘寶到巡航控制。而至於將這些功能傳達給駕駛者，並接受下一步指示的方法，參照ALIOS的官方情報來看，語音交互應該是今後的主要形式。
阿里的車載OS產品宣傳
動畫對應解析：
AI給大友看這麼多可視化信息是幾個意思？連PPT都放上去了？說好的語音交互呢？滿滿的惡意啊！
大友賽車前窗界面
其次，劇中的OS都搭載了ADAS（先進駕駛輔助系統）。（因為大部分都是半自動駕駛。）。現在的ADAS除了控制外部傳感器，都已經能控制車內攝像頭追蹤駕駛人的眼球動作。
比如目前有些車輛已配置了內嵌紅外攝像頭的方向盤，用於追蹤駕駛員的頭部位置和視線，確保駕駛員目光保持在前方路面。如果駕駛員目光離開路面時間過久，系統將向駕駛員發出一系列警告，提醒其將注意力回到路面。在駕駛員完全沒有反應的情況下，ADAS發揮作用會將車強制停下。
日本目前專門針對老齡化生產的安全汽車，就加載了對人、對碰撞物的自動剎車系統。
對人自動剎車簡要原理
動畫對應解析：
大友失控撞車的時候明顯一臉驚恐，而且從主視角看離牆還有一定距離，巴託朗的ADAS幹嘛去了？！
失控時的驚恐表情
大友的主視角
6-是否通過圖靈測試
圖靈測試（The Turing test）由艾倫·麥席森·圖靈發明，指測試者與被測試者（一個人和一臺機器）隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測試者隨意提問。
進行多次測試後，如果有超過30%的測試者不能確定出被測試者是人還是機器，那麼這臺機器就通過了測試，並被認為具有人類智能。
雷神是實錘通過圖靈測試了，風見想砸毀他時有圖為證：
幸虧雷神機靈，否則下一秒就變廢鐵了啊
而大友的巴託朗我想即便未完全通過，也應該屬於“準通過”類產品了。
瞭解了以上這些信息後，我們再全盤縷一下這場事故就有些不寒而慄了：
1-大友這個丈（WEN）育（MANG）冷落自己的AI搭檔好多年……
2-好不容易決定這次和巴託朗重修舊好，但是新條一句話又把風見和大友帶溝裡了……
豬隊友1
豬隊友2
3-然而人家新條其實意思是你要人為的給AI做最優方案設計，比賽時早就和自己的整備隊把賽車調成輕鬆愉快的全自動模式了……自己只要跟著指示踩踩油門把把方向盤……
ADAS調整OK~賽道學習OK 妥妥的
4-這場比賽被安排在一個全封閉的場館內，行駛中賽道只能虛擬成像做參考。也如旁白所說，這是一個只有AI才能左右比賽的全自動場景，離開AI人類賽車手基本等於瞎子
5-風見在比賽開始不久因為雷神對大友車輛的判斷不明確已經有疑惑的隱患，後來雷神傳感受損後更加深質疑。
6-深受大友冷落的巴託朗不想和大友說話，卻又抓住機會拼命給大友花式秀PPT表現自己
這麼多PPT還怎麼看路？
從小學習不好的大友依然崩潰
7-大友憋不住切回正常賽道的半自動，巴託朗徹底絕望了……老孃乾脆和你同歸於盡！
不行了 我有閱讀障礙
撲街。。。
8-回過頭來看風見：一個14歲的少年，在傳感精度受限的賽道里，以400km/h的速度駕車飛馳，面對虛擬的前窗畫面，本來就被人類本身的視覺限制和焦慮情緒搞得對雷神將信將疑了。
和大友碰擦後，又看到他發生大型事故，最終心態失衡導致把問題歸結於雷神。其實換位思考想想，碰誰遇上了都會崩潰吧……何況風見這麼小年紀……
我也能夠理解你了……
當然，其實歸根到底，這只是河森老賊是為了假設未來AI進化到某個階段時，人類與其會建立怎樣的互信關係而創造出的一個場景。
30年前的他已經能基本把當今AI駕駛的配置、以及可能面臨的隱患想得如此周全，真是非常逆天了。
而我為了在這裡一本正經的胡說八道也把當年最不待見的兩集反反覆覆看了N回，也算找回了些被遺忘的青春。
所以，如果你也在這條賽道上駕駛著時速400km的賽車，你會選擇相信那個屬於你的雷神麼？
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