自动驾驶未来可期，却任重而道远 —— 文章正文2018-09-03

可以想见，自动驾驶汽车将是未来交通运输的方式。据报道，到2020年底，将有1000万辆自动驾驶汽车上路。这些汽车就像无人驾驶的出租车一样，把乘客载运到他们的目的地，将包裹和原材料从一个城市运送到另一个城市，它们还可以为全国各地的住宅和公寓提供杂货、餐饮和包裹等。

尽管人们对自动驾驶汽车秉持乐观的态度，但在这看似益处良多的背后，隐含着同等的怀疑和担忧。

根据美国汽车协会（American Automobile Association）于1月份以及盖洛普（Gallup）于5月份发布的两项调查表明，63％的调查者对乘坐完全自动驾驶的汽车感到不安，超过半数的人则表示他们绝不可能单独乘坐自动驾驶汽车。

人们这些负面的情绪并没有得到太大改观。今年夏天，三项分别由布鲁金斯学会（Brookings Institution）、智库HNTB以及公路和汽车安全倡导者（Advocates for Highway and Auto Safety，AHAS）展开的独立研究表明，大多数人对无人驾驶汽车的安全性存在一定程度的质疑。在受调查人群中，超过60％表示他们“不太愿意”乘坐自动驾驶汽车，近70％则对与其共享车道表示“担忧”，59％的调查者预测自动驾驶汽车比人为驾驶的汽车安全性“更低”。

事实上，大约94％的车祸都是由于人为失误。据统计，在2016年，交通事故造成伤亡的三大原因分别是分心驾驶、醉酒驾驶和超速驾驶。根据国家安全委员会（National Safety Council）的说法，美国车祸死亡的概率是114分之一。但仅在2016年，机动车事故就夺去了4万人的生命。

那么，如何让那些满怀疑虑和不安的公众相信自动驾驶汽车已经万无一失呢？简而言之：进行更多的测试。

数据

典型的自动驾驶装置主要包括三种传感器：测距激光雷达、彩色摄像头和雷达。内置计算机将数据流融合在一起，并运用智能技术使之产生对周围环境的洞察力。其目标是让系统区分行人与骑自行车者、四通交叉路口与环形交叉路口、狗与儿童，以及数百万其他物体、道路类型和驾驶风格。

为了能使系统“学会”如何在公共高速公路和城市街道上安全驾驶，Waymo、Uber和其他公司招募安全驾驶员，记录自动驾驶汽车在试驾期间的错误和意外行为。但由于驱动器的唯一性，该系统还需通过由公司制定的数百万个虚拟化、计算机化且高度定制的试验。

在魔兽世界（World of Warcraft）系列网络游戏风靡全球之后，Waymo便将其模拟平台称为Carcraft。Waymo在菲尼克斯、山景城、奥斯汀和其他一些城市部署了自动驾驶汽车和测试轨道，不论何时，都有超过2．5万辆虚拟自动驾驶汽车在这些城市的数字化街道上行驶。到目前为止，这支车队行驶的模拟里程数已达50亿英里。

这仅仅是一个开始，但这与部分研究人员认为自动驾驶汽车需要达到的基准仍相差甚远。例如，据兰德公司（RAND Corporation）估计，在获得可靠的安全统计数据之前，车辆行驶的里程数至少达到110亿英里。作为对比，20家位于加利福尼亚州的自动驾驶汽车测试公司在两年内行驶的里程数共计100万英里。

华盛顿大学计算机科学与工程教授Sanjoy Baruah表示，自动驾驶汽车技术是否已经可以应用于道路的问题目前“仍待商榷”。

他认为：“我们必须采取渐进的方法，公司方面收集的数据越多，对自动驾驶技术也就越有益。但零事故率的要求的确有点过高，目前我们并没有足够的信息来解决一些问题，例如应该如何对罕见的交通和天气事件进行建模或理解。”

Waymo在数据收集方面可以说走在最前面，7月份该公司的模拟里程数达到了800万英里。而一份于2月份披露的报告则显示，该公司的汽车在事故维修间隔期间只能行驶约5600英里。换句话说，如果是一个每日通勤10英里的人开这样一辆自动驾驶汽车，那么这个人每年至少需要对该车进行一次事故维修。

2018年刚开始的几个月，通用汽车公司（General Motors）的自动驾驶汽车部门Cruise，在加州完成13．1万英里的行驶，并成功将事故频率从去年的每35英里一次降至每1250英里。

其他公司报告的事故率均不超过每160英里一次。

TuSimple是一家成立三年的自动卡车公司，在德克萨斯州和中国拥有20辆正在运营的自动卡车，其首席执行官Chuck Price表示，他们认为里程这样的指标并不是他们考虑的全部重点。但他承认，无论是模拟经验还是现实经验，都是降低错误率的最佳方法之一。

他说：“在高速公路上行驶几乎可视为一种社交活动，因为系统必须理解车辆并道、改道并尽可能地模仿这些行为。”

事故

急于将自动驾驶汽车推向市场可能会酿成大祸。

今年5月，一辆Uber的自动驾驶汽车原型――沃尔沃XC 90在亚利桑那州坦佩市与一名行人发生致命碰撞。今年3月，一款正以半自动驾驶模式运行的特斯拉Model X撞上了一个混凝土屏障，造成38岁的苹果软件工程师Wei Huang死亡。

有报道称，这两起事故都是由于操作疏忽引起的。Uber禁用了沃尔沃内置的防撞系统，而特斯拉方面表示，Huang忽略了此前驱动器的自动警告。但另外一起自动驾驶汽车事故则可归因于系统故障：2016年5月，一辆Model S在佛罗里达州与一辆卡车相撞。NHTSA（National Highway Traffic Safety Administration，国家公路交通安全管理局）在调查后表示，车祸原因为“超出了‘自动驾驶仪’的性能范围”。

不仅如此，基本的辅助技术也被证明并不可靠。今年8月，公路安全保险协会（Insurance Institute for Highway Safety）在一份报告中发出警告，特斯拉、宝马、奔驰和沃尔沃汽车配备的自动断路、自适应巡航控制和主动车道引导系统“在无驾驶员操作的情况下可能会造成致命的失误”。一些失败例子包括行驶过程中偏移车道、即使在传感器范围内也会撞击静止物体、以及意外减速等。

英特尔自动驾驶的首席设计师Jack Weast表示，出现上述现象的原因在于缺乏试验、传感器和冗余系统。

他说：“开发自动驾驶系统所面临的挑战之一是确保其能够准确地感知环境。目前该系统正在捕获数亿英里的视频，通过算法进行完善，并测试系统的准确性。作为一家公司必须考虑的是，我们怎样才能向消费者证明我们的车辆能作出安全的决策，并且永远不会发生意外？”

激光雷达供应商Luminar首席执行官Austin Russell则认为，更复杂的是，大多数自动驾驶系统都是“黑匣子”。

他说：“若是一辆橡胶车上路，如果消费者被告知自动驾驶车辆的安全性远高于他们自己驾驶汽车，他们可能更乐于接受。但目前并没有人想出对策，我们甚至无法在任何条件下实现真正的自动驾驶。”

立法

美国高速公路安全协会（Governors Highway Safety Association）周三发表了一份由NHTSA前高级官员Jim Hedlund博士撰写的报告，其中概述了汽车制造商、初创企业和原始设备制造商在自动驾驶汽车大量上路之前亟待解决的问题。

该报告建议各州在“保护公共安全”的同时，寻求鼓励“负责任的”自动驾驶汽车测试和部署，并建议立法机构“审查所有交通法”，以进一步确定为适应这种测试而可能需要进行的修改。

目前，阿拉巴马州、阿肯色州、加利福尼亚、科罗拉多州、康涅狄格州、佛罗里达州、乔治亚州、伊利诺伊州、印第安纳州、路易斯安那州、密歇根州、纽约、北卡罗来纳州、北达科他州、宾夕法尼亚州、南卡罗来纳州、田纳西州、得克萨斯州、犹他州、弗吉尼亚州、佛蒙特州和哥伦比亚特区等21个州已经颁布了有关自动驾驶汽车部署和测试的法律，亚利桑那州、特拉华州、夏威夷州、爱达荷州、缅因州、马萨诸塞州、明尼苏达州、俄亥俄州、华盛顿州和威斯康辛州等10个州的州长已经发布了相关的行政命令。

不幸的是，各项立法条款并不一致。正如布鲁金斯学会所指出的，州法律对“车辆操作员”至少有三种不同的定义：在德克萨斯州，其为开车的“自然人”，而在加利福尼亚州，远程操作员也属于这一范畴。

2017年9月，继2016年发布了指南1．0后，NHTSA发布了“安全愿景2．0指南（Vision for Safety 2．0）”，其中包含了自动驾驶汽车条例。该指南为立法机构和州高速公路官员提供了一个可遵循的模板，但同时也澄清汽车制造商和自动驾驶初创企业不需要等待联邦立法来测试或部署他们的系统。

TuSimple公共事务总监Robert Brown认为这是一个坚实的开端。

他表示：“对我们而言，一个可适用于50个州的解决方案已经非常完美且理想，但几乎所有的州都赞成自动驾驶汽车的部署。我们正与他们密切合作。这也将是一次共同努力。”

但是Baruah认为这远远不够。他主张建立一个严格的审查制度，类似于联邦航空管理局（Federal Aviation Administration）的飞行执照。

“政府可以通过非常严格的测试程序为自动驾驶公司颁发许可证，他们必须证明他们的系统安全可靠。”

他表示，短期内唯一可行的方案是自我监管。

“只要每家公司都同意遵守同一套行业法规，当然这可能是政府干预的合理方案。使用不安全的系统应该受到一定的社会压力，这样才没有消费者购买可能会对自己造成人身伤害的车，从而对公司造成损失。”

大多数公司并不会坐以待毙。

Waymo将在今年末在菲尼克斯试行自动驾驶汽车服务，Cruise表示计划于2019年在旧金山推出自动驾驶的出租车服务。与此同时，Drive．ai、NuTonomy和Optimus Ride等初创公司也已经在旧金山、得克萨斯州和波士顿部署了自动驾驶汽车原型。

福特自动驾驶汽车公司首席执行官Sherif Marakby今年早些时候在致运输部长Elaine Chao的一封信中说：“安全性、可靠性以及技术将产生的经验是发展信任的关键支柱。开发自动驾驶汽车不仅仅在于技术，而是要赢得客户并最终获得目标城市和企业的信任。”

鉴于目前自动驾驶汽车面临的挑战，获得这种信任仍然任重道远。