首例自動(dòng)駕駛車(chē)致死事故：自動(dòng)駕駛汽車(chē)誤區(qū)與泡沫漸顯

    日前，美國(guó)知名Uber公司的一輛測(cè)試無(wú)人車(chē)在亞利桑那州鳳凰城附近的Tempe撞死一名行人，由于這是已知的首例自動(dòng)駕駛車(chē)致使行人死亡的事故，震驚了科技行業(yè)，而彭博社引述業(yè)內(nèi)專(zhuān)家的話(huà)說(shuō)，這一事故將讓外界對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車(chē)的信心倒退數(shù)年。

    而我們看到的是，這些年興起于科技企業(yè)，之后引得傳統(tǒng)汽車(chē)和初創(chuàng)企業(yè)紛紛追隨的自動(dòng)駕駛汽車(chē)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的誤區(qū)和泡沫正在顯現(xiàn)。

    具體到此次致死事故的主角Uber，為了加快商業(yè)化的步伐，從去年開(kāi)始，其測(cè)試的無(wú)人駕駛汽車(chē)數(shù)量就不斷增加，但有資料顯示，其順暢度和安全性卻未能明顯提升。

    當(dāng)時(shí)外媒獲得的內(nèi)部文件顯示，對(duì)于Uber測(cè)試的無(wú)人駕駛車(chē)，人類(lèi)駕駛員平均每0.8英里就要干涉一次。另外，大約每行駛2英里，Uber測(cè)試車(chē)就會(huì)出現(xiàn)“糟糕體驗(yàn)”，例如猛踩油門(mén)或猛打方向（對(duì)于駕駛均是相當(dāng)危險(xiǎn)的舉措）。

    所謂的“重要干預(yù)”則每過(guò)200英里就會(huì)出現(xiàn)一次，倘若不加以干預(yù)，就有可能撞到行人，或者造成超過(guò)5000美元的財(cái)產(chǎn)損失。數(shù)據(jù)表明，Uber無(wú)人駕駛汽車(chē)的順暢性和安全性并沒(méi)有隨著測(cè)試范圍的擴(kuò)大和測(cè)試用車(chē)的增多而同步改進(jìn)。而這也為此次致死事故埋下了伏筆。

    在此也許有人會(huì)稱(chēng)，這恰恰說(shuō)明Uber策測(cè)試的里程數(shù)少，隨著未來(lái)測(cè)試?yán)锍虜?shù)的增加，其自動(dòng)駕駛的能力肯定會(huì)提升。

    事實(shí)真的如此嗎？我們這里先不說(shuō)Uber自己經(jīng)歷的測(cè)試不斷增加，但自動(dòng)駕駛能力（例如順暢性和安全性）并未同步改進(jìn)而陷入的測(cè)試?yán)锍虜?shù)與自動(dòng)駕駛能力增長(zhǎng)的誤區(qū)，單以目前在自動(dòng)駕駛汽車(chē)領(lǐng)域測(cè)試?yán)锍虜?shù)最高的Waymo為例，其實(shí)際上也面臨著上述誤區(qū)的質(zhì)疑。

    日前，Waymo表示該公司的測(cè)試車(chē)隊(duì)已在公路上以自動(dòng)駕駛模式行駛了500萬(wàn)英里（約合800萬(wàn)公里），是Uber去年12月達(dá)到的自駕里程數(shù)的兩倍多。但業(yè)內(nèi)認(rèn)為，Waymo完成的里程數(shù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

    據(jù)美國(guó)智庫(kù)蘭德公司的研究顯示，要保證自動(dòng)駕駛汽車(chē)的可靠性，使之能夠應(yīng)對(duì)公共道路上發(fā)生的所有狀況以避免交通事故，需要數(shù)億甚至數(shù)千億的測(cè)試?yán)锍?。即便如此，蘭德公司又補(bǔ)充到，依然不確定如何評(píng)定Waymo的模擬駕駛數(shù)據(jù)，即不清楚這些英里數(shù)的實(shí)際情況，或它們對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的反映程度，也不清楚測(cè)試車(chē)在模擬中的實(shí)際表現(xiàn)。

    不知業(yè)內(nèi)從上述看到了什么？我們看到的是，先不說(shuō)測(cè)試數(shù)億，甚至數(shù)千億英里里程的可行性，更重要的是其測(cè)試的質(zhì)量如何衡量和保證就極有可能是個(gè)無(wú)解的問(wèn)題。

    當(dāng)然，我們?cè)诖瞬⒎欠穸窚y(cè)對(duì)于自動(dòng)駕駛能力提升的價(jià)值，只是一味以測(cè)試?yán)锍虜?shù)提升自動(dòng)駕駛能力很可能讓自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)和相關(guān)企業(yè)陷入誤區(qū)（除了宣傳的噱頭，充其量是無(wú)實(shí)際價(jià)值的跑路）。

    除了測(cè)試的里程數(shù)外，目前對(duì)于自動(dòng)駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的制定似乎也存在著誤區(qū)。眾所周知，目前針對(duì)自動(dòng)駕駛的等級(jí)劃分主要有兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，一個(gè)是由美國(guó)交通部下屬的NHSTA（國(guó)家高速路安全管理局）所制定，另一個(gè)則是由SAEInternational（國(guó)際汽車(chē)工程師協(xié)會(huì)）所制定，其中SAE的標(biāo)準(zhǔn)更為清晰、簡(jiǎn)潔，所以目前的通行標(biāo)準(zhǔn)是SAEInternational的標(biāo)準(zhǔn)。

    根據(jù)SAE的標(biāo)準(zhǔn)，其將自動(dòng)駕駛分為了5個(gè)等級(jí)，但只要我們稍加觀察，前4個(gè)標(biāo)準(zhǔn)其實(shí)均需要人類(lèi)駕駛員的干預(yù)，但對(duì)于干預(yù)的場(chǎng)景界定卻相當(dāng)?shù)哪：@種模糊的界定，又讓相關(guān)企業(yè)在宣傳和實(shí)施中給用戶(hù)的使用和體驗(yàn)造成了模糊，甚至是誤導(dǎo)。

    以特斯拉為例，其知名的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)Autopilot，雖然對(duì)外號(hào)稱(chēng)是自動(dòng)駕駛，但其手冊(cè)中卻警示稱(chēng)，系統(tǒng)并不能很好地處理某些情況，例如“交通探測(cè)巡航控制技術(shù)無(wú)法探測(cè)所有對(duì)象，在遇到靜止車(chē)輛時(shí)有可能不會(huì)剎車(chē)/減速，尤其是在時(shí)速超過(guò)80公里時(shí)，或者你前方車(chē)輛變道，前方變成靜止車(chē)輛或?qū)ο髸r(shí)。”

    同樣沃爾沃的半自動(dòng)駕駛系統(tǒng)PilotAssist也存在類(lèi)似模糊的界定，例如在前方車(chē)輛變道或轉(zhuǎn)彎時(shí)，沃爾沃的用戶(hù)手冊(cè)顯示：“PilotAssist會(huì)忽略靜止車(chē)輛，繼續(xù)加速至預(yù)設(shè)速度，此時(shí)司機(jī)必須進(jìn)行干預(yù)，并踩下剎車(chē)。”換句話(huà)說(shuō)，你的沃爾沃汽車(chē)不會(huì)剎車(chē)，以避免撞上前方突然出現(xiàn)的靜止汽車(chē)，車(chē)輛反而還有可能繼續(xù)加速撞上去。實(shí)際情況是對(duì)于當(dāng)前所有配備所謂自動(dòng)駕駛的汽車(chē)來(lái)說(shuō)，情況基本都是如此。

    不知業(yè)內(nèi)看到上述所謂自動(dòng)駕駛的標(biāo)準(zhǔn)及相關(guān)廠商的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)作何感想？

    我們認(rèn)為，模糊的界定標(biāo)準(zhǔn)，尤其是需要人類(lèi)駕駛員干預(yù)的前提下，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)非但沒(méi)有減輕人類(lèi)駕駛員的壓力（要準(zhǔn)備隨時(shí)介入），反而可能會(huì)比自己親自駕車(chē)更緊張（例如決定是否干預(yù)？選擇干預(yù)的時(shí)機(jī)？干預(yù)的力度等諸多相比較自己親自駕駛平添了許多不確定的因素，更重要的是這些因自動(dòng)駕駛甩給人類(lèi)干預(yù)的決策過(guò)程會(huì)延誤寶貴的時(shí)間）。

    就好比汽車(chē)教練員和老司機(jī)在副駕駛看學(xué)員和新手開(kāi)車(chē)，盡管沒(méi)有親自駕駛汽車(chē)，但他們的注意力和緊張絲毫不亞于學(xué)員和新手，甚至有過(guò)之而無(wú)不及。那么最核心目的是為了減輕人類(lèi)駕駛員負(fù)擔(dān)的自動(dòng)駕駛意義和價(jià)值何在呢？

    此外，隨著未來(lái)將會(huì)有越來(lái)越多從未在沒(méi)有自動(dòng)駕駛的情況下駕駛司機(jī)的增多。如果這些汽車(chē)被設(shè)計(jì)得會(huì)在遇到意想不到的情況時(shí)將駕駛?cè)蝿?wù)交還給人類(lèi)司機(jī)，那么人類(lèi)司機(jī)可能會(huì)措手不及，在生死攸關(guān)的關(guān)頭恰恰出錯(cuò)。

    這同樣違背了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)推出和采用的初衷，又是一個(gè)可能產(chǎn)生的誤區(qū)。其實(shí)這種誤區(qū)產(chǎn)生的悲劇早在航空業(yè)就已經(jīng)出現(xiàn)。最典型的例子就是2009年，法國(guó)航空447號(hào)班機(jī)在從里約熱內(nèi)盧飛往巴黎的途中墜入汪洋大海。該事故的起因是：飛機(jī)的傳感器上的冰塊導(dǎo)致自動(dòng)駕駛功能停止運(yùn)行。由于缺乏在沒(méi)有自動(dòng)駕駛輔助的情況下處理飛機(jī)問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)，飛行員恰恰犯下了錯(cuò)誤，即本應(yīng)降低機(jī)頭，但他卻拉高機(jī)頭。飛機(jī)因此失速，之后墜入海洋，機(jī)上的228人全部遇難。

    除了上述之外，有業(yè)內(nèi)人士可能會(huì)稱(chēng)，我們低估了自動(dòng)駕駛汽車(chē)技術(shù)的發(fā)展。事實(shí)真的如此嗎？

    我們?nèi)砸源舜沃滤朗鹿实腢ber為例，據(jù)媒體報(bào)道，Uber自動(dòng)駕駛汽車(chē)配備了多個(gè)不同的成像系統(tǒng)，它們既可以執(zhí)行普通任務(wù)（監(jiān)控附近汽車(chē)、標(biāo)記和車(chē)道線(xiàn)），也可以執(zhí)行特殊任務(wù)，例如讓汽車(chē)減速、剎車(chē)等，即在這起事故中，能夠拯救受害者的圖像系統(tǒng)應(yīng)該不少于4個(gè)。不幸的是，即便如此，Uber也未能避免致死事故的發(fā)生。原因何在？

    也許被福特公司投資10億美元的ArgoAI公司CEOBryanSalesky此前對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車(chē)的評(píng)論可以給予很好的解釋?zhuān)碨alesky建議公眾降低他們對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的期盼，因?yàn)樵谟懻撟詣?dòng)駕駛汽車(chē)，他們還需要越過(guò)一些障礙，其中大部分都跟硬件相關(guān)，諸如現(xiàn)階段所用的激光雷達(dá)（需要攝像頭構(gòu)建出它自己的地圖，而這本身就可能存在問(wèn)題）以及超聲波傳感器（在惡劣天氣條件很難工作）等。

    看來(lái)，即便是目前相關(guān)廠商對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù)過(guò)度的吹捧，也讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)陷入了已然成熟的誤區(qū)。

    如果說(shuō)上述是自動(dòng)駕駛在測(cè)試、標(biāo)準(zhǔn)、與人類(lèi)駕駛員的主從關(guān)系、技術(shù)成熟度等方面的誤區(qū)的話(huà)，其由此產(chǎn)生的泡沫也開(kāi)始顯現(xiàn)，并同樣產(chǎn)生了產(chǎn)業(yè)投資高漲與用戶(hù)冷落的誤區(qū)。

    美國(guó)知名研究機(jī)構(gòu)“布魯金斯研究院”（TheBrookingsinstitute）近期發(fā)布報(bào)告稱(chēng)，全球汽車(chē)廠商和科技公司已在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域投入了約800億美元，但到目前為止仍沒(méi)有一家明顯的領(lǐng)先廠商。報(bào)告還特別指出，其所收集的160筆交易完全基于公開(kāi)信息?？梢韵胂螅捎跀?shù)據(jù)有限，該領(lǐng)域的實(shí)際投資額要高于800億美元。而且，隨著技術(shù)的深入發(fā)展，將來(lái)還會(huì)有更多的資金投入。

    與不斷涌入的投資相比，根據(jù)皮尤研究中心公布的最新數(shù)據(jù)，美國(guó)公民卻還沒(méi)有做好迎接無(wú)人駕駛的準(zhǔn)備。根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，大約有2/3的美國(guó)成年人期望在未來(lái)半個(gè)世紀(jì)中實(shí)現(xiàn)車(chē)輛無(wú)人化（只有8%的受調(diào)查者希望從未發(fā)生）。與此同時(shí)，如果可以選擇的話(huà)，超過(guò)一半的美國(guó)人并不希望駕駛無(wú)人駕駛汽車(chē)。至于那些不愿意駕駛乘坐無(wú)人駕駛汽車(chē)的受調(diào)查者，主要是認(rèn)為不可靠和實(shí)用性不大。

    對(duì)此，菲亞特克萊斯勒汽車(chē)公司首席執(zhí)行官塞爾焦•馬爾喬內(nèi)（SergioMarchionne）警告稱(chēng)，“在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域里的瞎忙活，將使你浪費(fèi)大量財(cái)富。”

    綜上所述，我們認(rèn)為，此次Uber自動(dòng)駕駛汽車(chē)測(cè)試致死事故背后，暴露出了自動(dòng)駕駛汽車(chē)產(chǎn)業(yè)諸多在發(fā)展過(guò)程中已經(jīng)和即將產(chǎn)生的誤區(qū)及泡沫，而如果我們的相關(guān)企業(yè)和部門(mén)不能以此為戒調(diào)整發(fā)展策略的話(huà)，自動(dòng)駕駛，乃至未來(lái)的無(wú)人駕駛非但不能實(shí)現(xiàn)，有可能成為一個(gè)“偽命題”。