学术研究与写作

智能驾驶系统中的“注意力”

与通常由自然语言提示启动的聊天机器人不同，自动驾驶系统必须在持续变化的物理环境中感知、判断并行动。 道路、交通参与者、天气和交通规则等环境数据经由传感器、数据结构和模型表征，被转化为系统能够处理的时空信息。 城市并非自动驾驶系统运作的被动背景，反而成为配置自动驾驶注意力的装置。

研究从 Transformer 的“注意力机制”出发，将计算意义上的 attention 与人的注意力命名重合视为理论入口， 重新思考自动驾驶媒介系统如何构造注意力。人文社科关于媒介与注意力的既有研究，尽管存在不同路径， 但问题起点往往都将注意力视为个体自身的认知资源或心理能力，因此难免落入讨论媒介如何占有、争夺与消耗注意力。 研究从媒介学视角翻转这一问题设置：注意力不是人类先天拥有的能力，而是经由媒介运作生成。

研究关注车辆传感器、模型架构、人类的判断标准和城市基础设施如何共同构成一个运作与排除的媒介系统， 从而使某些对象变得可见、可预测和可行动，另一些对象则被排除在系统之外。 研究基于对中国与英国自动驾驶工程师和驾驶员的访谈，并比较上海及其周边地区与伦敦两种都市技术系统， 考察道路基础设施、交通规则、监管制度、驾驶文化与自动驾驶产业生态如何塑造机器的感知边界与行动方式。 它进一步追问：当注意力不再是人类主体的先验能力，而成为媒介系统自身的运作方式，“注意”意味着什么？人又身处何处？

领域

媒介学研究 · 人机感知 · 技术与社会 · 技术哲学

方法

田野调查 · 半结构化访谈 · 漫游法