自動駕駛的安全危機

王梓輝

2017年12月22日，Navya公司的Arma無人駕駛巴士在日本東京市Marunouchi商業區的街道上進行自動駕駛穿梭測試

自動駕駛出現致命事故

因為最近發生的幾件事，許多從事自動駕駛技術研發的公司和人都變得謹慎起來。當媒體向他們發出垂詢時，掛電話與“不方便回應”成為了記者們最常收到的結果。如果你想找他們聊技術本身，那還有可能，但要聊那幾件事，恐怕就不太方便了。

不過，假使你知道這幾件事是什么，那你也許能理解他們的小心與謹慎，畢竟那都與人的生命安全有關，其中甚至包括了一個人的死亡。

首先是3月14日晚發生的“奔馳車失控狂奔100公里”事件。當天晚上，車主薛先生駕駛其奔馳200L轎車，在高速上開啟了定速巡航功能后汽車失控，無法減速和停車，在以120公里的時速“飛馳”近一小時、行駛約100公里后才安全停下，而這里的“定速巡航”功能就是典型的L1級自動駕駛技術。

隨后，3月19日，在美國亞利桑那州坦佩市（Tempe），一輛處在自動駕駛狀態的Uber測試汽車在路上撞倒了一名正在橫穿馬路的49歲女子赫茨伯格（Elaine Herzberg），致其不幸身亡。這也可能再一次打擊公眾對自動駕駛技術的信心。

將近兩年前的2016年5月7日，美國人布朗（Joshua D.Brown）駕駛著自己由特斯拉公司開發的Model S汽車與一輛拖車發生了強烈撞擊，最終不幸去世。當時，因為他開啟了“自動駕駛”（Autopilot）功能，在強烈的日照條件下，布朗和自動駕駛系統都未能注意到拖車的白色車身，因此未能及時啟動剎車系統。于是很不幸，這輛Model S直接扎進了拖車的底部，而這也成為了全世界第一個因為自動駕駛相關技術而致人死亡的案例。

不過，Model S的“自動駕駛”模式還算不上真正的“自動駕駛”，這個只處于L2級別的“自動駕駛”功能最多只能算“自動輔助駕駛”。特斯拉公司自己也表示，他們所提供的“自動駕駛”功能只是一項“輔助功能”，在選擇開啟這個模式時，它還會彈出文字提醒：“自動駕駛是一項輔助功能，要求駕駛員雙手始終握住方向盤。”因此，這次Uber事故中去世的赫茨伯格就成了全世界第一個真正死于自動駕駛技術的人。

事實上，因為第一起奔馳車失控事件本身疑點重重，車主薛先生遲遲不愿公布“失控奔馳”的行車記錄，所以支撐事件本身討論的事實基礎并不充分，還需等待專家技術小組的調查結果。

相比之下，已經公布了出事前車內畫面的Uber事件更具有討論的價值。在當地警方公布的出事前車內畫面中，我們能清晰地看到：當時已是夜里，車輛行駛的路段光線昏暗，路上車輛和行人都不多，坐在車內駕駛員座位上的Uber公司車上安全員也許是因此就開啟了自動駕駛模式，而她自己則心不在焉地看著座位右下方的位置，似乎是在看手機;突然，一個行人在非斑馬線區域推著自行車出現在馬路中央，車輛與安全員均反應不及，悲劇由此發生。

在這個事故中，市場研究公司Gartner分析師邁克·拉姆西（Mike Ramsey）的意見頗有代表性：“只有兩種可能：要么是傳感器失效，沒能探測到受害人，要么是決策軟件認為沒有必要因此停車。”

目前輿論對這兩種可能性均有不少支持的聲音，但誰都沒有充足的證據說服對方。自動駕駛創業公司圖森未來的首席科學家王乃巖告訴本刊，因為自動駕駛汽車本身是一個非常復雜的系統，它在決策過程中要經過至少四五個環節，“所以你很難去判斷是哪一個環節中的哪一部分出了問題”。在這種條件下，如果Uber公司不公布其系統內的原始數據，恐怕沒有人能完全了解事故的真正原因。

前英特爾中國研究院院長、馭勢科技聯合創始人兼CEO吳甘沙

現狀：安全與成本之爭

但無論原因是什么，兩起因自動駕駛技術所引發的交通事件接連發生，也讓這項本就頗受爭議的技術再一次成為公眾爭論的焦點。比如自動駕駛該“減速”嗎？

也許是因為在行業里浸淫已久，之前是英特爾中國研究院院長的吳甘沙倒是很坦然地談到了這些事件的影響，他甚至認為這兩件事給自動駕駛行業帶來的積極影響還要更大一些。除了認為自動駕駛技術本身是一個不可逆的潮流之外，他同時認為，Uber的事故反而能讓這個行業變得更加理性。“在前期，從業者可能會出現一些太過樂觀的情緒，正好這件事能讓大家往回收一收，讓大家重新去思考如何按照一個安全的設計方法，更加穩妥地去推動這個技術的發展。”

2016年初，之前在英特爾公司工作超過十年，已經擔任英特爾中國研究院院長的吳甘沙辭去了在英特爾公司的工作，開始進入自動駕駛領域創業。除了關注自動駕駛技術已經很多年之外，直接原因是在過去的一年中，Uber公司從卡內基梅隆大學挖走了幾十位相關領域的專家，同時特斯拉正式發布了其Autopilot自動駕駛系統，這兩件事讓他覺得時機已經成熟。當年3月，業界再次發生了一起刺激性事件，通用汽車宣布收購自動駕駛初創企業Cruise Automation，據稱價格超過了5.8億美元，而Cruise Automation當時只有46名員工。這讓有志于在自動駕駛行業有所成就的創業者們看到了巨大的前景和希望，吳甘沙也很快融到了天使輪的資金。

回首這幾年，吳甘沙覺得行業的發展脈絡挺清晰的。從2016～2018年，他用中國的二十四節氣來形容行業的變化：“我現在把2016年看作是二十四節氣中的‘立春;到2017年可以說是‘雨水，草木開始萌動，大大小小的公司都出來了;2018年則可以說是‘驚蟄，就是一方面已經可以聽到商業化的春雷陣陣了，另一方面也不排除會出現倒春寒的情況。”

從現實層面來看，如何實現L4級別的自動駕駛是擺在幾乎所有自動駕駛相關企業面前的一個難題。目前，行業內公認的自動駕駛技術評價標準來自美國汽車工程師協會（SAE）于2014年劃分的5級標準，其分別為：

·0級：無自動化，由人類駕駛員完全掌控車輛;

·1級：駕駛支援，車載自動系統有時能夠輔助駕駛員完成某些駕駛任務;

·2級：部分自動化，車載自動系統能夠完成某些駕駛任務，與此同時駕駛員需要監控駕駛環境，完成其余駕駛任務;

·3級：有條件自動化，自動系統既能完成某些駕駛任務也能在某些情況下監控駕駛環境，但是駕駛員必須準備好當自動系統發出請求時重新取得駕駛控制權;

·4級：高度自動化，自動系統能夠完成駕駛任務并監控駕駛環境，駕駛員不需要重新取得控制權，但自動系統只能在某些環境和特定條件下運行;

·5級：完全自動化，自動系統能夠完成駕駛員在所有條件下能完成的所有駕駛任務。

在這個分級標準下，L3以下均屬于“輔助駕駛”的范疇，只有L3及L3以上才算是嚴格意義上的“自動駕駛”。現階段，大部分投入市場的商用自動駕駛功能大部分都處于L2～L3的水平，比如特斯拉的Autopilot就屬于L2級別，而奧迪公司將于今年上市的新A8旗艦轎車將成為全球首款搭載L3自動駕駛技術的量產車型。在這兩級技術基本成熟的情況下，大部分公司的研發精力都放在了如何攻克L4。

與L2等級的輔助駕駛功能相比，要實現更高等級的自動駕駛，難度不止大了一點。新華社前高級記者，同時也是《車記》這本書的作者李安定就提道：“輔助”和“自動”一詞之差，但是兩者之間的研發難度、資金投入、社會資源支撐，卻是天差地別。

吳甘沙告訴本刊，針對L4級別的自動駕駛，目前業內主要有兩種思路：第一種思路是在一些限定的封閉場景里實現L4級別的自動駕駛，比如在園區、港口等非公開道路上，以中低速的情況應用于短途的接駁，這個在這一兩年會快速發展起來。圖森科技就是以這個思路實現他們的自動駕駛目標。王乃巖告訴本刊，他們主要研究的方向是卡車貨運時的自動駕駛，其中以港口、高速公路為主要應用場景。因為場景相對來說比較固定，雖然卡車有卡車的難點，但還是更容易實現商業化的落地。除了他們，還有不少創業公司分別從清潔車、接駁車等細分領域實現L4的目標。

第二種思路就是普適性地在開放道路上實現L4級別的自動駕駛。這一種思路實現的難度就更大一些，尤其考慮到我國復雜的道路狀況，吳甘沙覺得離技術真正成熟還有3～5年的時間。

提升技術能力的基礎是使用足夠多、足夠好的設備，而高昂的成本是擺在所有人面前的最大難題。自動駕駛創業公司景馳公司CEO韓旭告訴本刊，目前自動駕駛行業的技術趨勢是使用多傳感器融合，而最主要的三種傳感器分別是激光雷達、攝像頭和毫米波雷達。其中，激光雷達作為核心零部件，價格極為高昂，市面上主流使用的64線激光雷達的價格在60萬～70萬元人民幣之間，這也讓自動駕駛技術的成本居高不下。

為了降低成本早日實現商業化，特斯拉選擇了拋棄激光雷達，這也是頗受專業人士質疑的一個選擇，清華大學計算機科學與技術系教授鄧志東就表示，完全靠視覺而不用激光雷達等其他傳感器的公司，恐怕也只有特斯拉了。

事實上，與埃隆·馬斯克的選擇相反，為了確保足夠的安全，目前業界主流的聲音是要在傳感器的配置上達到“多冗余”的效果。足夠的“冗余”意味著當一種傳感器出了問題，你還有其他的傳感器能夠接上，確保不會出大的問題。這樣一來，雖然成本會很高，但安全性能夠得到保證。至于成本如何降低，目前還只能等待技術的進一步研發。

政策的考驗：激進還是謹慎？

在目前這個技術還未足夠成熟的階段，雖然大家都無一例外地認為自動駕駛是大勢所趨，比如王乃巖就很淡然地表示“技術向前的趨勢是不可阻擋的”，但政府與企業間不同的策略都會深刻地影響這項技術與社會大眾之間的關系。

從2009年開始從事自動駕駛相關研究的鄧志東告訴本刊，目前自動駕駛行業基本上有三股力量在從事自主駕駛汽車技術和產品的開發，第一股力量是IT巨頭或者創業公司，也可以將他們歸為“互聯網企業”，比如Google，這些是屬于跨界來從事自動駕駛汽車的研發;第二股力量是汽車企業，既包括傳統車企，也包括所謂的“新造車”企業，其中最典型的就是特斯拉;第三股力量則是很多的汽車零部件供應商，比如德國的博世公司。“這三股勢力是很明顯的。”鄧志東說道。

而其中較為激進的大都是那些新入場者。

2015年10月，主業為共享出行服務的Uber決定自己研發自動駕駛技術，他們在當時一次性從卡內基梅隆大學的相關專業挖角40人。差不多同時，Google無人駕駛汽車項目團隊也在美國奧斯汀市公路上完成了首次全自動無人駕駛測試，一位坐在無方向盤汽車前排座位上的盲人乘客創造了歷史。之后，從2016年開始，Google母公司Alphabet旗下的自動駕駛公司Waymo就已經開始為住在美國亞利桑那州鳳凰城東南的錢德勒市的居民提供免費自動駕駛出租車服務，當然方向盤后面還是要有安全員坐在那里以防萬一。去年12月，Waymo首次在鳳凰城進行了小范圍的沒有安全員的完全無人駕駛測試，并表示“在接下來的幾個月”，公眾可以通過叫車軟件在這座沙漠之城體驗到這些無人駕駛汽車。這進一步讓公眾感受到了科技巨頭們的激進作風。

Google與Uber的激進也要感謝美國一些地方政府的開放心態，其中云集了眾多科技公司的加州自然是佼佼者。早在2012年2月，加州就成為全球首個可以自主為無人駕駛汽車制定法則的州。2015年12月，加州的汽車行業政策制定者第一次為全自動無人駕駛汽車制定法律規范，加速了無人駕駛汽車上路的進度。2017年10月，加州車輛管理局（Department of Motor Vehicles，簡稱DMV）頒布新規，準許自動駕駛車輛在無人值守的情況下自行上路。截至去年12月，加州DMV已授予45家公司無人駕駛路測許可，其中來自中國的企業占據了14家。

不過，這種公然行駛在開放公共道路上的做法雖然對自動駕駛技術的提升有巨大的幫助作用，但從某個角度來說，也將整個城市的公共安全置于危險中，而這次出事的車輛正是Uber公司改造過的測試車。

事故發生之后，雖然Uber公司立刻停止了其在舊金山、匹茲堡、鳳凰城和多倫多等多地的測試項目，但輿論已經開始對這種政策表達不滿。比如《連線》雜志就公開發出了質疑：在沒有得到公眾許可的情況下就讓這種技術出現在公共道路上，讓它直接面對公眾，這會給民眾帶來什么感受？當我們就生活在這種科學實驗環境中的時候，政府應該盡何種責任來保護我們每個人？

相比之下，我國的步伐就要謹慎許多。2017年12月18日，北京市交通委等部門聯合制定發布了《北京市關于加快推進自動駕駛車輛道路測試有關工作的指導意見（試行）》（簡稱《指導意見》）和《北京市自動駕駛車輛道路測試管理實施細則（試行）》（簡稱《實施細則》）這兩個指導性文件，這也令北京成為全國首個明確發布無人駕駛汽車上路測試規范的城市。在此之前，百度公司創始人李彥宏曾于去年7月乘坐自家公司的自動駕駛汽車行駛在北京市的五環路上，當時駕駛座上并無駕駛人員，之后，李彥宏接到了北京市公安局交通管理局出示的罰單。

但在《指導意見》和《實施細則》發布之后，李彥宏也許就不用再吃罰單了。《指導意見》給出了自動駕駛汽車上路的條件，比如測試車輛應配備自動駕駛系統，具備自動、人工兩種駕駛模式切換功能;在自動駕駛模式下，測試駕駛員能在任何時間直接干預并操控車輛。隨后，上海、重慶、深圳接連出臺了自動駕駛車輛測試新政，規定詳情大體相當，基本前提都是要滿足一定的硬性標準，通過封閉測試檢驗達標后才可上路，即便上路還得有人在車內，同時有設備全程監測。

在新政出臺之后，國內各大企業也紛紛開始了申請的動作。第一個獲得牌照的是百度。3月22日，百度公司發布消息，表示北京市自動駕駛測試管理聯席工作小組已向百度發放北京市首批試驗用臨時號牌，這意味百度自動駕駛測試車輛能正式上路測試。發布當天，五輛取得自動駕駛路測號牌的百度Apollo自動駕駛汽車就在亦莊周邊的開放道路上進行了公開路測。這意味著很快就將有更多的自動駕駛汽車開始在國內的公開路段進行測試。

不過由于這次Uber的事故，業內人士對這個新消息表現得沒有想象中那么積極。鄧志東就表示，這種與美國類似的測試方式“不是很好”，在他看來，建立相關的自動駕駛測試基地或者無人車小鎮反而是比較好的辦法，因為這種方式既能有效測試技術，又相對符合中國的國情。

而作為企業代表，韓旭認為，在目前的條件下，大規模使用模擬器進行訓練和測試是更為安全可行的辦法，這種發生在電腦程序中的測試不會危及到現實。

但無論如何，我國也在美國之后開始允許自動駕駛汽車有條件地在公開道路上進行測試，這在一方面能夠有效提升技術，另一方面由此衍生的安全隱患，恐怕也需要政府和相關企業做更多的努力來消除公眾的擔憂。