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自动驾驶的安全危机
来源于:我喜悦推荐时间:2018-04-08 13:58:54
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作者:王梓辉

2017年12月22日,Navya公司的Arma无人驾驶巴士在日本东京市Marunouchi商业区的街道上进行自动驾驶穿梭测试自动驾驶出现致命事故

因为最近发生的几件事,许多从事自动驾驶技术研发的公司和人都变得谨慎起来。当媒体向他们发出垂询时,挂电话与“不方便回应”成为了记者们最常收到的结果。如果你想找他们聊技术本身,那还有可能,但要聊那几件事,恐怕就不太方便了。

不过,假使你知道这几件事是什么,那你也许能理解他们的小心与谨慎,毕竟那都与人的生命安全有关,其中甚至包括了一个人的死亡。

首先是3月14日晚发生的“奔驰车失控狂奔100公里”事件。当天晚上,车主薛先生驾驶其奔驰200L轿车,在高速上开启了定速巡航功能后汽车失控,无法减速和停车,在以120公里的时速“飞驰”近一小时、行驶约100公里后才安全停下,而这里的“定速巡航”功能就是典型的L1级自动驾驶技术。

随后,3月19日,在美国亚利桑那州坦佩市(Tempe),一辆处在自动驾驶状态的Uber测试汽车在路上撞倒了一名正在横穿马路的49岁女子赫茨伯格(Elaine Herzberg),致其不幸身亡。这也可能再一次打击公众对自动驾驶技术的信心。

将近两年前的2016年5月7日,美国人布朗(Joshua D.Brown)驾驶着自己由特斯拉公司开发的Model S汽车与一辆拖车发生了强烈撞击,最终不幸去世。当时,因为他开启了“自动驾驶”(Autopilot)功能,在强烈的日照条件下,布朗和自动驾驶系统都未能注意到拖车的白色车身,因此未能及时启动刹车系统。于是很不幸,这辆Model S直接扎进了拖车的底部,而这也成为了全世界第一个因为自动驾驶相关技术而致人死亡的案例。

不过,Model S的“自动驾驶”模式还算不上真正的“自动驾驶”,这个只处于L2级别的“自动驾驶”功能最多只能算“自动辅助驾驶”。特斯拉公司自己也表示,他们所提供的“自动驾驶”功能只是一项“辅助功能”,在选择开启这个模式时,它还会弹出文字提醒:“自动驾驶是一项辅助功能,要求驾驶员双手始终握住方向盘。”因此,这次Uber事故中去世的赫茨伯格就成了全世界第一个真正死于自动驾驶技术的人。

事实上,因为第一起奔驰车失控事件本身疑点重重,车主薛先生迟迟不愿公布“失控奔驰”的行车记录,所以支撑事件本身讨论的事实基础并不充分,还需等待专家技术小组的调查结果。

相比之下,已经公布了出事前车内画面的Uber事件更具有讨论的价值。在当地警方公布的出事前车内画面中,我们能清晰地看到:当时已是夜里,车辆行驶的路段光线昏暗,路上车辆和行人都不多,坐在车内驾驶员座位上的Uber公司车上安全员也许是因此就开启了自动驾驶模式,而她自己则心不在焉地看着座位右下方的位置,似乎是在看手机;突然,一个行人在非斑马线区域推着自行车出现在马路中央,车辆与安全员均反应不及,悲剧由此发生。

在这个事故中,市场研究公司Gartner分析师迈克·拉姆西(Mike Ramsey)的意见颇有代表性:“只有两种可能:要么是传感器失效,没能探测到受害人,要么是决策软件认为没有必要因此停车。”

目前舆论对这两种可能性均有不少支持的声音,但谁都没有充足的证据说服对方。自动驾驶创业公司图森未来的首席科学家王乃岩告诉本刊,因为自动驾驶汽车本身是一个非常复杂的系统,它在决策过程中要经过至少四五个环节,“所以你很难去判断是哪一个环节中的哪一部分出了问题”。在这种条件下,如果Uber公司不公布其系统内的原始数据,恐怕没有人能完全了解事故的真正原因。

前英特尔中国研究院院长、驭势科技联合创始人兼CEO吴甘沙现状:安全与成本之争

但无论原因是什么,两起因自动驾驶技术所引发的交通事件接连发生,也让这项本就颇受争议的技术再一次成为公众争论的焦点。比如自动驾驶该“减速”吗?

也许是因为在行业里浸淫已久,之前是英特尔中国研究院院长的吴甘沙倒是很坦然地谈到了这些事件的影响,他甚至认为这两件事给自动驾驶行业带来的积极影响还要更大一些。除了认为自动驾驶技术本身是一个不可逆的潮流之外,他同时认为,Uber的事故反而能让这个行业变得更加理性。“在前期,从业者可能会出现一些太过乐观的情绪,正好这件事能让大家往回收一收,让大家重新去思考如何按照一个安全的设计方法,更加稳妥地去推动这个技术的发展。”

2016年初,之前在英特尔公司工作超过十年,已经担任英特尔中国研究院院长的吴甘沙辞去了在英特尔公司的工作,开始进入自动驾驶领域创业。除了关注自动驾驶技术已经很多年之外,直接原因是在过去的一年中,Uber公司从卡内基梅隆大学挖走了几十位相关领域的专家,同时特斯拉正式发布了其Autopilot自动驾驶系统,这两件事让他觉得时机已经成熟。当年3月,业界再次发生了一起刺激性事件,通用汽车宣布收购自动驾驶初创企业Cruise Automation,据称价格超过了5.8亿美元,而Cruise Automation当时只有46名员工。这让有志于在自动驾驶行业有所成就的创业者们看到了巨大的前景和希望,吴甘沙也很快融到了天使轮的资金。

回首这几年,吴甘沙觉得行业的发展脉络挺清晰的。从2016~2018年,他用中国的二十四节气来形容行业的变化:“我现在把2016年看作是二十四节气中的‘立春’;到2017年可以说是‘雨水’,草木开始萌动,大大小小的公司都出来了;2018年则可以说是‘惊蛰’,就是一方面已经可以听到商业化的春雷阵阵了,另一方面也不排除会出现倒春寒的情况。”

从现实层面来看,如何实现L4级别的自动驾驶是摆在几乎所有自动驾驶相关企业面前的一个难题。目前,行业内公认的自动驾驶技术评价标准来自美国汽车工程师协会(SAE)于2014年划分的5级标准,其分别为:

·0级:无自动化,由人类驾驶员完全掌控车辆;

·1级:驾驶支援,车载自动系统有时能够辅助驾驶员完成某些驾驶任务;

·2级:部分自动化,车载自动系统能够完成某些驾驶任务,与此同时驾驶员需要监控驾驶环境,完成其余驾驶任务;

·3级:有条件自动化,自动系统既能完成某些驾驶任务也能在某些情况下监控驾驶环境,但是驾驶员必须准备好当自动系统发出请求时重新取得驾驶控制权;

·4级:高度自动化,自动系统能够完成驾驶任务并监控驾驶环境,驾驶员不需要重新取得控制权,但自动系统只能在某些环境和特定条件下运行;

·5级:完全自动化,自动系统能够完成驾驶员在所有条件下能完成的所有驾驶任务。

在这个分级标准下,L3以下均属于“辅助驾驶”的范畴,只有L3及L3以上才算是严格意义上的“自动驾驶”。现阶段,大部分投入市场的商用自动驾驶功能大部分都处于L2~L3的水平,比如特斯拉的Autopilot就属于L2级别,而奥迪公司将于今年上市的新A8旗舰轿车将成为全球首款搭载L3自动驾驶技术的量产车型。在这两级技术基本成熟的情况下,大部分公司的研发精力都放在了如何攻克L4。

与L2等级的辅助驾驶功能相比,要实现更高等级的自动驾驶,难度不止大了一点。新华社前高级记者,同时也是《车记》这本书的作者李安定就提道:“辅助”和“自动”一词之差,但是两者之间的研发难度、资金投入、社会资源支撑,却是天差地别。

吴甘沙告诉本刊,针对L4级别的自动驾驶,目前业内主要有两种思路:第一种思路是在一些限定的封闭场景里实现L4级别的自动驾驶,比如在园区、港口等非公开道路上,以中低速的情况应用于短途的接驳,这个在这一两年会快速发展起来。图森科技就是以这个思路实现他们的自动驾驶目标。王乃岩告诉本刊,他们主要研究的方向是卡车货运时的自动驾驶,其中以港口、高速公路为主要应用场景。因为场景相对来说比较固定,虽然卡车有卡车的难点,但还是更容易实现商业化的落地。除了他们,还有不少创业公司分别从清洁车、接驳车等细分领域实现L4的目标。

第二种思路就是普适性地在开放道路上实现L4级别的自动驾驶。这一种思路实现的难度就更大一些,尤其考虑到我国复杂的道路状况,吴甘沙觉得离技术真正成熟还有3~5年的时间。

提升技术能力的基础是使用足够多、足够好的设备,而高昂的成本是摆在所有人面前的最大难题。自动驾驶创业公司景驰公司CEO韩旭告诉本刊,目前自动驾驶行业的技术趋势是使用多传感器融合,而最主要的三种传感器分别是激光雷达、摄像头和毫米波雷达。其中,激光雷达作为核心零部件,价格极为高昂,市面上主流使用的64线激光雷达的价格在60万~70万元人民币之间,这也让自动驾驶技术的成本居高不下。

为了降低成本早日实现商业化,特斯拉选择了抛弃激光雷达,这也是颇受专业人士质疑的一个选择,清华大学计算机科学与技术系教授邓志东就表示,完全靠视觉而不用激光雷达等其他传感器的公司,恐怕也只有特斯拉了。

事实上,与埃隆·马斯克的选择相反,为了确保足够的安全,目前业界主流的声音是要在传感器的配置上达到“多冗余”的效果。足够的“冗余”意味着当一种传感器出了问题,你还有其他的传感器能够接上,确保不会出大的问题。这样一来,虽然成本会很高,但安全性能够得到保证。至于成本如何降低,目前还只能等待技术的进一步研发。政策的考验:激进还是谨慎?

在目前这个技术还未足够成熟的阶段,虽然大家都无一例外地认为自动驾驶是大势所趋,比如王乃岩就很淡然地表示“技术向前的趋势是不可阻挡的”,但政府与企业间不同的策略都会深刻地影响这项技术与社会大众之间的关系。

从2009年开始从事自动驾驶相关研究的邓志东告诉本刊,目前自动驾驶行业基本上有三股力量在从事自主驾驶汽车技术和产品的开发,第一股力量是IT巨头或者创业公司,也可以将他们归为“互联网企业”,比如Google,这些是属于跨界来从事自动驾驶汽车的研发;第二股力量是汽车企业,既包括传统车企,也包括所谓的“新造车”企业,其中最典型的就是特斯拉;第三股力量则是很多的汽车零部件供应商,比如德国的博世公司。“这三股势力是很明显的。”邓志东说道。

而其中较为激进的大都是那些新入场者。

2015年10月,主业为共享出行服务的Uber决定自己研发自动驾驶技术,他们在当时一次性从卡内基梅隆大学的相关专业挖角40人。差不多同时,Google无人驾驶汽车项目团队也在美国奥斯汀市公路上完成了首次全自动无人驾驶测试,一位坐在无方向盘汽车前排座位上的盲人乘客创造了历史。之后,从2016年开始,Google母公司Alphabet旗下的自动驾驶公司Waymo就已经开始为住在美国亚利桑那州凤凰城东南的钱德勒市的居民提供免费自动驾驶出租车服务,当然方向盘后面还是要有安全员坐在那里以防万一。去年12月,Waymo首次在凤凰城进行了小范围的没有安全员的完全无人驾驶测试,并表示“在接下来的几个月”,公众可以通过叫车软件在这座沙漠之城体验到这些无人驾驶汽车。这进一步让公众感受到了科技巨头们的激进作风。

Google与Uber的激进也要感谢美国一些地方政府的开放心态,其中云集了众多科技公司的加州自然是佼佼者。早在2012年2月,加州就成为全球首个可以自主为无人驾驶汽车制定法则的州。2015年12月,加州的汽车行业政策制定者第一次为全自动无人驾驶汽车制定法律规范,加速了无人驾驶汽车上路的进度。2017年10月,加州车辆管理局(Department of Motor Vehicles,简称DMV)颁布新规,准许自动驾驶车辆在无人值守的情况下自行上路。截至去年12月,加州DMV已授予45家公司无人驾驶路测许可,其中来自中国的企业占据了14家。

不过,这种公然行驶在开放公共道路上的做法虽然对自动驾驶技术的提升有巨大的帮助作用,但从某个角度来说,也将整个城市的公共安全置于危险中,而这次出事的车辆正是Uber公司改造过的测试车。

事故发生之后,虽然Uber公司立刻停止了其在旧金山、匹兹堡、凤凰城和多伦多等多地的测试项目,但舆论已经开始对这种政策表达不满。比如《连线》杂志就公开发出了质疑:在没有得到公众许可的情况下就让这种技术出现在公共道路上,让它直接面对公众,这会给民众带来什么感受?当我们就生活在这种科学实验环境中的时候,政府应该尽何种责任来保护我们每个人?

相比之下,我国的步伐就要谨慎许多。2017年12月18日,北京市交通委等部门联合制定发布了《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见(试行)》(简称《指导意见》)和《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则(试行)》(简称《实施细则》)这两个指导性文件,这也令北京成为全国首个明确发布无人驾驶汽车上路测试规范的城市。在此之前,百度公司创始人李彦宏曾于去年7月乘坐自家公司的自动驾驶汽车行驶在北京市的五环路上,当时驾驶座上并无驾驶人员,之后,李彦宏接到了北京市公安局交通管理局出示的罚单。

但在《指导意见》和《实施细则》发布之后,李彦宏也许就不用再吃罚单了。《指导意见》给出了自动驾驶汽车上路的条件,比如测试车辆应配备自动驾驶系统,具备自动、人工两种驾驶模式切换功能;在自动驾驶模式下,测试驾驶员能在任何时间直接干预并操控车辆。随后,上海、重庆、深圳接连出台了自动驾驶车辆测试新政,规定详情大体相当,基本前提都是要满足一定的硬性标准,通过封闭测试检验达标后才可上路,即便上路还得有人在车内,同时有设备全程监测。

在新政出台之后,国内各大企业也纷纷开始了申请的动作。第一个获得牌照的是百度。3月22日,百度公司发布消息,表示北京市自动驾驶测试管理联席工作小组已向百度发放北京市首批试验用临时号牌,这意味百度自动驾驶测试车辆能正式上路测试。发布当天,五辆取得自动驾驶路测号牌的百度Apollo自动驾驶汽车就在亦庄周边的开放道路上进行了公开路测。这意味着很快就将有更多的自动驾驶汽车开始在国内的公开路段进行测试。

不过由于这次Uber的事故,业内人士对这个新消息表现得没有想象中那么积极。邓志东就表示,这种与美国类似的测试方式“不是很好”,在他看来,建立相关的自动驾驶测试基地或者无人车小镇反而是比较好的办法,因为这种方式既能有效测试技术,又相对符合中国的国情。

而作为企业代表,韩旭认为,在目前的条件下,大规模使用模拟器进行训练和测试是更为安全可行的办法,这种发生在电脑程序中的测试不会危及到现实。

但无论如何,我国也在美国之后开始允许自动驾驶汽车有条件地在公开道路上进行测试,这在一方面能够有效提升技术,另一方面由此衍生的安全隐患,恐怕也需要政府和相关企业做更多的努力来消除公众的担忧。

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