2018年2月8日，Space X将一辆红色特斯拉跑车送入太空
编者按：根据美国国家公路安全交通管理局（NHTSA）对汽车自动化的划分，目前在无人驾驶汽车研发领域主要存在着两种理路：“L4”级别的全自动驾驶（FullSelf-Driving Automation），以谷歌（google）等软件科技公司为代表，旨在研发完全意义上的无人驾驶；“L3”级别的有限自动驾驶（Limited Self-Driving Automation），以沃尔沃（volvo）等传统汽车厂商为代表，旨在研发高度自动驾驶技术，且驾驶员可在紧急情况下接管驾驶权。目前来看，全自动驾驶技术面临着极大的技术困难；高度自动驾驶技术则迫需解决紧急情况下“人机”的控制与决策问题。
Tesla Autopilot辅助驾驶模式
根据美国slate杂志报道，2016年5月7日，一位名叫Joshua Brown的司机驾驶特斯拉出品的智能电动车Model S在美国弗罗里达州的公路上行驶，在开启autopilot辅助驾驶模式后，Brown专心欣赏《哈利波特》，然而autopilot在一辆双拖斗卡车左横穿马路时未及时避让，造成严重追尾，Joshua Brown当场身亡。
追尾的Model S，可以看到车身受损非常严重
这并不是特斯拉第一次出事故。按照NHTSA的标准，Autopilot目前处于L3阶段，即高度自动驾驶阶段（当然，特斯拉最终追求的是全自动驾驶技术），按照特斯拉官方的提示，用户在使用Autopilot时需做好随时接管方向盘的准备。按照我们对无人驾驶技术的安全要求，特斯拉的事故率并不算低。那么，除了技术本身尚不成熟等系列因素外，高度自动驾驶技术理路真的没有问题吗？
从有人驾驶汽车到高度自动驾驶汽车的发展，其原因之一是后者能够显著降低行车事故率，提高行车安全性；换言之，“安全性”是高度自动驾驶汽车的主打牌之一。那么，不妨考察有人驾驶境域下的行车安全性与高度自动驾驶境域下的行车安全性，以期得出可靠的结论。
“人车一体”
从汽车的总体构造看，大部分汽车都是由发动机、底盘、电气和电子设备及车身等组成的。汽车的各个系统互为联动，发挥着汽车的整体性功能。在驾驶汽车的体验中，人通过汽车来感知路面和周围环境，人的身体感觉能够得以有效地地扩展到车身上面。以人置身于车内环境来划分，主要有“车外环境感知”与“车内环境感知”两方面的表现：
（1）车外环境感知
随着汽车产业的发展，汽车的舒适性、安全性、易用性的不断提高，当驾驶汽车时，我们愈发体会到“人车一体”的感觉，尤其体现在驾车时对车外环境的精确感知。从汽车的外部感知系统来看，倒车雷达精确地反馈着我们与障碍物之间的距离；倒车镜便于我们在驾驶车辆时观察周围环境；灯光系统中，如近光灯、远光灯，以及应对各种天气行驶所用的灯光，不仅能够帮助反馈自身位置与观察路面情况，也能够提醒其他车辆或人员保持安全距离；汽车玻璃的耐光、耐热等特性利于降低外部环境对感知的不利影响；方向盘、刹车系统帮助我们感知自身的位移位置；减震系统则反馈着汽车对地面的压力等。对周遭环境的精确感知成为我们驾驶汽车时知觉的一部分，汽车的易用性使得自身在人与外部世界的作用中”抽身而去”，车似乎成为了我们身体的一部分。
倒车雷达
（2）车内环境感知
当置身于车厢这个封闭的驾驶环境时，车厢内部成为了我们的感知对象，似乎未能“抽身而去”。例如，高级轿车，以及这几年得到大力推行的电动车，在车辆消噪方面取得了不小的进展；类似的，汽车在稳定性等方面技术的发展，使得汽车在隔绝外界环境、营造舒适空间上成效显著，因此，置身于车厢内部时，外部世界被置身于外，汽车本身常常成为我们的感知对象，主体和外界间似乎仍然隔着“车”这个中介。
然而，当我们考虑具体的驾驶境域时，对汽车内部环境的感知恰恰联动着对外部环境的感知，汽车本身真正的得以“抽身而去”。在实际的驾驶境域中，行车安全要求主体注意力集中在驾驶汽车上，车厢内部的舒适与安静恰恰使得主体常常忽略对内部环境的感知，主体的意识会集中置于对外部环境的感知上；此时内部环境为主体意识所隐藏，而外部环境为主体意识所照亮。
值得注意的是，车厢内部环境的糟糕会使其在主体意识中破坏性的显现。例如，车厢内的难闻气味，不舒适的椅子、挡风玻璃上的雨水等等，这种负面的显现通常会打断内部环境感知与外部环境感知的联动。
（3）通向感知的桥梁：诠释
通常说来，车厢内部是由座椅系统、空调系统、车窗系统、灯光系统等系统组成，对这些系统的启动或关闭通常会显示在电子仪表盘上。当进入车厢并发动汽车时，我们会注意到电子仪表盘，以及各种各样的提示音（例如，当车门没关紧时，我们会听到警告提示音），此时，电子仪表盘成为了我们的知觉对象，我们通过诠释电子仪表盘及提示音来知觉外部世界。
想象一个具体的驾车境域。当看到“前方掉头”的提示牌时，一个刚刚获得驾照的新手可能会稍稍将视线从前方转向车身内的方向盘及仪表盘，他会打开转向灯，鸣按喇叭，并且从车速盘上确认速度已将至20km/h以下；而一个熟练的司机并不会过多的关注车速盘就能精确完成“掉头”动作。
实际的驾驶境域远比这个更复杂。面对复杂的交通环境，无论是谁，都需要频繁地从仪表盘以及提示音上诠释车况，以便灵活地根据实时交通状况调整。因此，在实际的驾驶境域中，主体根据实际情况诠释车况，以达到高效、安全的驾驶。
通过不断地诠释表盘，我们获得“人车一体”的感觉
可以想象得到的是，通过专业受训与实际经验的积累，一个有相当驾龄的司机在实际驾驶境域中通过不断诠释车况，通过内外感知的联动而做到“人车一体”。然而，我们也无法否认，即便这位司机严格遵守交规，合理根据外界情况调整自身驾驶，在突发情况时可能仍然无能为力。那么，高度自动驾驶汽车有可能规避此类风险吗？
“车为主，人为辅”
根据美国加利福尼亚州制定的关于自主驾驶汽车的法案，自主驾驶汽车即使用计算机、传感器和其他技术和设备，使车辆在没有驾驶员的主动控制和连续监测下可以安全行驶的机动车辆。全自动驾驶汽车即属于此列；而高度自动驾驶汽车，根据沃尔沃的解释，是处于半自动驾驶汽车与全自动驾驶汽车之间的形态，与全自动驾驶汽车相比，关键在于高度自动驾驶汽车可以转移驾驶权。另外，与有人驾驶汽车相比，高度自动驾驶汽车既可以保持传统驾驶的乐趣，同时在特定条件下自动驾驶，使驾驶员从高度紧张状态下解放出来，重获自由时间。
以特斯拉（tesla）自动驾驶系统（autopilot）为例。autopilot包含软件以及硬件两个部分。根据特斯拉官方网站，硬件部分包括环境感知系统，主要由摄像头、声波探测器、超声雷达组成；定位导航系统；路径规划系统；运算系统，在硬件基础上，autopilot可以实现自动跟车功能、召唤功能、辅助转向等功能；甚至于，随着软件硬件的升级，特斯拉彻底实现全自动驾驶功能。
在该页面提供的试驾视频中，autopilot在无人干预的情况下自主完成了出库、转弯、超车、红绿灯等待与起步、高速行驶、倒车入库等简单动作与复杂交通环境下的行驶。在特斯拉的愿景中，用户在自动驾驶境域下可以自由打发时间，例如收发邮件、娱乐、交谈等等，亦即，摆脱驾驶对人的时间与身体控制。
因此，在高度自动驾驶的境域中，人不再需要从仪表盘上诠释车况，汽车不再作为焦点出现，车厢成为人自由活动的场所，作为背景而呈现。
故此，在高度自动驾驶境域下，人作为主体遭遇了一个“活生生”的准它者：高度自动驾驶汽车。
当autopilot工作时，人可以放开方向盘
在有人驾驶境域中，一个具有一定驾驶经验、长期掌控方向盘的熟手会根据实时路况不断摆动方向盘、压放加速踏板、刹车踏板及离合踏板，车体也就不断修正速度及方向，在其控制下自如行进。
在高度自动驾驶境域中，以特斯拉的autopilot为例。初次使用autopilot的司机会对自摆动的方向盘非常惊奇，在autopilot的运转下，方向盘不断摆动修正方向，仿佛具有了生命；另外，autopilot也能自鸣喇叭，打转向灯，根据实时路况修正速度。在高度自动驾驶汽车正常行驶中，主体被动”抽身而去”。
由此，在高度自动驾驶境域中，原先置于控制地位、操纵汽车行进的主体反而无所作为，汽车成为了一个准它者。不难想象，全自动驾驶汽车取消驾驶位时，车厢会完全成为背景，人将不再对驾驶有所作为。
“车主控下人的风险境域”
国外的一项自动驾驶境域下人为因素的影响研究指出，“研发自动驾驶汽车的主要挑战是在丧失车轮和踏板控制权后人类司机重新干预的期望”。高度自动驾驶技术既能保证主体对驾驶权的控制，又能在特定条件下自动驾驶，确有其合理性。然而，学界多有观点指出，从心理注意等角度来看，突发情况下人的反应有限，在接管驾驶权时反而会带来不可预测的风险；从以上考察来看，亦可得出同样的结论。
1.控制问题
在研发高度自动驾驶汽车时，特斯拉们不得不首先面对高度自动驾驶境域下的控制权问题，即控制权应掌握在在谁手中？特斯拉的解决办法是：在高度自动驾驶境域中，驾驶员可随时收回控制权。
然而，开头Joshua Brown的追尾事故凸显出控制权不定的安全问题。在高度自动驾驶境域下，即便驾驶员可以随时收回控制权，但此时车成为成为了人活动的背景，通过表盘精确诠释外界状况的不再，另外，考虑到实际驾车环境变化的瞬时性与突发性，当驾驶员未能及时收回控制权时，事故就有可能发生。
2.决策问题
在研发高度自动驾驶汽车时，特斯拉们需要面对的另一个问题是，在高度自动驾驶境域中，建立何种安全机制能够保证驾驶员们在突发情况下紧急接手驾驶权后做出合理决策？
考虑有人驾驶的境域。目前，国内外对道路交通安全事故发生机理的研究中，“感知 判断 操作”机理、“驾驶能力与行车需求”机理、“差错性与突变性”耦合机理等，无不将人的主观判断与操作列为引发行车安全事故的一个重要因素，即即便在人合理地根据诠释状况调整车的行进，交通事故仍有可能发生。
在高度自动驾驶境域中，当紧急情况发生主体需要紧急接手驾驶权时，主体难以迅速诠释外界信息、合理具身，因此难以做出合理决策，从而引发交通事故。
因此，高度自动驾驶汽车控制与决策安全问题的不可预测性不可避免且难以解决。现在多有批评指出，特斯拉的autopilot不仅没有提高行车安全性，反而引发了不少的交通事故。而无人驾驶汽车研发的另一种理路，即谷歌们的全自动驾驶技术的研发理路，相信随着全方位、多层次的立体交通车联网的建立以及汽车自身环境感知能力、路线规划能力、算法等方面的进步，会成为未来无人驾驶汽车的主要形态。
