意念控制，能不能解决自动驾驶汽车爱撞车的毛病
每一起自动驾驶事故都会引起轰动，更何况还是一起特斯拉自动驾驶事故。
此前，一辆特斯拉Model 3在台湾省嘉义县水上乡高速路段发生了车祸，车辆又一次在开启了Autopilot驾驶辅助系统后，没有采取任何减速或转向避让动作，以时速110km/h径直撞向了前方已经发生侧翻的货车。
因为这起事故，我最近被问到一个很脑洞又很有启发性的问题——8090的童年记忆离不开《四驱兄弟》，四驱赛车竟然能和人心意相通，自动驾驶汽车能不能？这样遇到紧急情况就有了双重保险。
你当然可以说这是动漫啦，根本不现实。但如果了解汽车前端领域做了些啥，我想你不会这么快否定，还真得好好想想该怎么回答。
日本企业对意念控制很热衷
说日本车企对用意念控制汽车最为热衷不假，像日产在2018年亮相的日产IMx Concept概念车就可以通过脑电波控制车辆。
该技术可通过脑电图技术读取并分析驾驶者大脑中的信号，然后再对驾驶者下一步动作进行判断，最终提供给驾驶者辅助，改善驾驶体验。
比如检测到驾驶者疲劳值达到一定阈值，会调整为更为舒适的驾驶风格；当检测到驾驶员注意力不集中时，可以使用增强现实技术来辅助；必要时还会辅助刹车或者刹停车辆。
大家可能发现了，它的部分功能很像已经广泛使用的疲劳驾驶预警系统（DSM），现在十多万的车子中就配有。
但这项技术和我们常见到的DSM有所不同，后者是基于摄像头采集脸部特征变化、头部活动及身体上半部分的反应和动作，从而判断驾驶者是否疲劳。
比如当驾驶员在行车过程中连续打哈欠时会发出报警信息。这么看，有点像是在玩哑剧，它并不属于我们理解意义上的在用「意念交流」。
除日产外，日本一家开发通过脑波推断人类情绪的算法的初创企业Little Software，也引起了汽车行业受到广泛关注。Little Software开发出了驾驶时会出现的6种主要情绪算法，这些情绪分别为平静、困倦、害怕、焦躁、舒适、疲劳。
监测出驾驶员的情绪后，系统会根据其情绪状态对汽车进行控制调整，比如推测驾驶员焦躁不安时，可以播放有助于舒缓情绪的音乐。
因为意念控制汽车是与智能驾驶捆绑，属于风口项目，自然也不只是日本企业对此很热心。像美国加州大学伯克利分校「Cal Hacks 3.0」团队就对Model S下手，创建了一个程序可以通过「意念控制」控制车辆启停。
完成整个过程需要一个脑电图描写器头套，并通过RC无线电广播传输模拟信号，信号传输到连接刹车和油门踏板的「线性致动器」上进行车辆启停工作。
长城汽车也联合南开大学进行过相关研究，原理也和此类似。通过一个读取大脑信号的头盔工具，戴上它，驾驶员能够在不使用手和脚的情况下做出向前驾驶、向后驾驶、停止、锁定和解锁汽车等功能。
脑电波控制的价值和原理是什么？
很多人会说用脑电波控制器很扯，没有实用价值。
这个观点有待商榷，事实上这项技术在帮助残疾人实现「断肢再生」之路上已经迈出了坚实一步。喜欢足球的朋友肯定有印象，在2014年的巴西世界杯开幕式上，一名高位截瘫的少年就是利用脑控技术完成了开球仪式。
这些年非常火的「钢铁侠」、特斯拉掌门人——马斯克也有涉足这个领域，创立的Neuralink公司在2019年7月已经允许用猴子测试脑部控制。
去年底，这位天才野心家还尝试将它应用于患有大脑或脊髓损伤或先天性缺陷的人类患者身上，虽然以失败告终，但据最新消息，他们这一挑战有望在今年年底成功。
放在汽车上，虽然它的治愈价值不高，但我们总说想要和汽车实现人车合一，让汽车更懂人的意图，作为一项未来科技，它的存在也确有展现价值的一面。所以作为了解也好，我们花点时间聊聊这项技术是怎么实现的。
脑机交互系统包含信号采集模块、信号分析处理模块和应用模块。简单来说，就是：抓取人的「意念」将它转换为汽车能读懂的电信号让汽车执行这一意图。
这个流程看着挺简单，但抓取人的「意念」是何等难。好在科学研究发现，人脑在活动的时候会发出脑电波，并可以通过芯片传感器探测到。
有些人很好奇自己在睡觉时大脑在干嘛，下图就描绘了人脑在清醒、Stage 1 sleep~Stage 4 sleep（根据睡眠深度划分）、异相睡眠时的状态。
要说最有趣的当属REM睡眠状态，大家想想看，有时候是不是醒来后能够回忆起刚做的梦，还栩栩如生？其实这种现象就发生在此阶段，难怪它的脑电波和清醒时一样呢。
想法很好，但概念产品容易夭折
虽然想法不错，但这项技术真要精准实现还有很大困难，比如实现这套流程的基础是驾驶员要一直佩戴传感器，而且脑电信号在采集过程中容易受到各种其他信号的干扰，所以如果想要准确控制汽车，需要一直保持高度的专注力。
人脑在活动时会产生电波，但是资料显示我们对复杂人类大脑的了解还比较初级，上文提到的脑波控制汽车有很多是通过监控情绪来实现车辆控制，比如紧张时会做出刹车指令，疲惫时调整驾驶模式或做出提醒等。
下图是关于人脑情绪识别的研究方法统计，体系之完整，也间接说明这才是当下研究的主流方向。
在这套主流方案下，Little Software提出希望不要使用脑波传感器，而是使用车载传感器来推测情绪的技术。比如让车内摄像头测量的视线方向、表情、使用压力传感器等的驾驶员的身体动作等与基于脑波传感器的6种情绪发生关联。
怎么说呢，总觉得这种方法又回到了原点，没比人脸识别更高级呀......
我还是更喜欢迈凯伦的设计方向。迈凯伦推出的MP4-X概念赛车，一口气搭载了由人机识别界面、手势控制和大脑突触控制三大部分组成的意念控制系统，希望通过冗余设计提升准确性。当然了，这也只限于是概念车而已。
图注：这种技术在赛车领域被率先应用也说不定，因为赛车手是最能保持高度集中的一类人，在激烈的比赛中专注度和大脑反应都会更激烈，对信号捕捉更有利。
雅斯顿小结
很遗憾，虽然技术是很酷炫，但现阶段显然大家力不从心。
我初步统计了下研究情况，发现这些技术主要集中爆发在2014年~2018年，这两年开始沉寂下来。原因可想而知，它作为一款概念设计确实能获得足够眼球，但终归只是一项辅助技术。
今天的介绍权当是一些黑科技拓展给大家，在已经有了不错的研究基础上，说不定哪天《四驱兄弟》中的意念控制还真出现在汽车上呢。
图 | 来源于网络