嫩嫩的程式學習紀錄 - Jim

▲ AI 甩尾讓美國 Formula Drift 世界甩尾冠軍 Fredric Aasbo 感嘆：要失業了（圖片取自網路）

就連 2015 年美國 Formula Drift 職業飄移錦標賽的世界甩尾冠軍 Fredric Aasbo，也對 MARTY 的高難度甩尾印象深刻，說：「在這種操控上，機器人可能會比我們人類做的更好」，甚至半開玩笑道：「我要失去我的工作了！」

自駕車做得比真人車手更好？全因有 AI 加持

MARTY 穿梭於跑道中的模樣，也許會讓某些人想起有「甩尾天王」、「飄移大師」、「磚叔」等稱號的 Ken Block，其實團隊確實是想向 Ken Block 的 Gymkhana 系列影片致敬，也將用來測試的這條賽道命名為 MARTYkhana。

▲ Ken Block 於天門山的甩尾影片

然而，即便是已經親自出演十多部 Gymkhana 影片的 Ken Block 本人，對賽道和車體掌握的精確程度，可能也無法和自動駕駛車 MARTY 相比。

但此絕非質疑 Ken Block 的技術，只因自駕車 MARTY 有 AI 加持：

真人車手是需用肉眼去看速表，傾聽引擎催動、輪胎摩擦的聲音，用身體去感受離心力，再把這些資訊匯集到大腦整合，最後再做出反應；但對於 AI 甩尾而言這似乎不成問題，因智慧車載系統可以整合從感測器中讀取的精確數據，如車速、各輪的當前扭矩數值、前輪的轉向角度，以及車輛的前進方向和車身之間的偏航角度等等。

除此之外，AI 還能衍伸出車輛自動輔助駕駛系統、駕駛人瞌睡警示、防撞預警、車載自我診斷系統（OBD）、胎壓檢測裝置（TPMS）、車道偏離警示系統（LWDS）、前方碰撞預警系統（FCWS）及後方碰撞預警系統等 AI 人工智慧車（Smart Car）等等相關應用。

並非為了比快　而是要讓自駕車更加安全

史丹佛大學團隊總結 MARTY 的測試經驗與結果，發表了一篇論文〈朝著超越穩定極限的自動駕駛控制邁進：沿著一般道路漂移〉，敘述團隊進行這項研究的目的，其實是為了讓自駕汽車更加安全，更適合實際上路。

MARTY 的技術假設能夠成熟，代表著自動駕駛可以在極端狀態下控制車輛，離自駕車商業化又邁進了一步。即使職業車手會因 AI 而自開玩笑「擔心失業」，換個角度想，反之創造 AI 的話想必就不會失業了吧。