在无人车前面挂个红灯笼，它会不会一直停在那？

在无人车前面挂个红灯笼，它会不会一直停在那？请注意，这不是一个为了搞笑的问题，事实上，这样的事情已经发生过——前不久，北京市交通委主任周正宇在“治堵大家谈”的电视节目中提到，“在过年期间，正在路面路测的自动驾驶车辆曾经将街头的红灯笼误认为是红灯”。

据说因为这个事情，国内某无人车团队还特意增加对“类红灯物体”进行了测试。据称在自动驾驶项目开展初期，现实生活中会对自动驾驶车辆造成混淆的因素很多，如道路前方的落日，飘在半空的红色塑料袋、甚至挡风玻璃上粘着的红色叶子等等。但是随着其他一些技术的融合，如毫米波雷达、图形识别，还有无人车本身基于这种图像的深度学习技术等等，这些帮助无人车对红绿灯的识别准确度提升到了百分之八九十。

但这些并没有真正解决这个问题，不然不会发生将红灯笼误认为是红灯的事情。问题在哪里？问题在于今天无人车的传感系统主要是靠激光雷达+毫米波雷达+摄像头组成，这三个工具各有分工，简单来说激光雷达一般用于探测物品与车辆的距离，毫米波雷达可以探测物品的大小和形状，而摄像头则是对物品颜色、亮度等因素进行识别，这三者的结果叠加在一起提供给无人车“大脑”进行决策。

如红绿灯的场景，激光雷达探测到前方半空中有离地四五米的物体，毫米波雷达探测到这个物体是圆形的，直径在300-400毫米左右，摄像头观测到这个物体呈红色，无人车“大脑”对这些信息一整合，再结合过去识别过的红绿灯的场景一对比，然后作出决策。

一般情况下，这样经过几重验证的结果都相对准确，但是现实生活中的路面情况是非常复杂的，如红灯笼这样的情况就造成了误判，还有很多情况无人车还是无能为力的，如车辆在行驶过程中，前面突然有人抛出一张砖头大小的硬纸卡，无人车往往会采取急刹车或者绕开避让，这证明当前无人车的识别是机械性的识别，人类通过肉眼瞄一眼就能准确判断的事情，对无人车来说却是非常困扰的事情，从这个角度看，无人车离真正的“智能”还有很远的距离。

当然，如果真的到了无人车主导地面交通的那一天，红绿灯这种设计给人的肉眼看的交通标志肯定会取消，因为让一台机器去识别那些原本设计给人类大脑识别的东西无疑大大增加了其复杂性，到时候红绿灯可以通过无线的方式来获取命令，后台一个城市“大脑”通过综合分析，直接发指令给城市道路中行驶的无人车。