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无人驾驶车频频出事故,这样的黑科技要真正上路还有多久?

2021-05-22 06:45:34

2018年3月,一名女性在过马路时被一辆Uber无人驾驶SUV撞倒并最终死亡。Uber的无人驾驶汽车当时以61公里的时速在限速为56公里的区域内行驶,并没有试图刹车。

还不到一周,这一事故的影响还没有消散,美国加利福尼亚州一辆Model X 在101高速撞上路边护栏后电池起火,驾驶员在送医途中死亡。

这些事故无疑让公众对无人驾驶汽车的信任度大大降低,对无人驾驶汽车厂商也是一个重大的打击,事故发生后,Uber宣称已经全面停止了自动驾驶车辆的路测。

无人驾驶汽车是未来的发展趋势,我们相信无人驾驶车的未来,但是,自动驾驶所需要的技术和道路环境远比我们想象得复杂,我们需要理性、成熟的技术保证,让自动驾驶汽车逐步进化、不断完善,不要激进式的技术跃进,也不要因此就否认无人驾驶的一切,因噎废食。



无人驾驶,何处是前方

 文/张 乐

近年来,伴随着人工智能的兴起,无人驾驶概念也越来越火。2017年7月,百度公司董事长兼首席执行官李彦宏乘坐一辆处于无人驾驶状态的汽车前往国家会议中心,此过程进行了视频直播,引发了社会的关注。这辆汽车由百度和博世公司共同开发,采用的自动驾驶系统基于百度的阿波罗技术。在国外,特斯拉和谷歌公司也早已开发了各自的无人驾驶技术,并进行了路测。

看上去,无人驾驶马上就要进入我们的日常生活,原本存在于科幻小说中的无人驾驶汽车将很快变为现实。然而,驾驶车辆远比人们想象的复杂,涉及多种技能和操作,将全过程完全自动化并不是件容易的事情。

美国汽车工程师协会(SAE)将自动驾驶分为5个等级:驾驶支援、部分自动化、有条件自动化、高度自动化和完全自动化。目前,大多数厂家的无人驾驶产品处于部分自动化的2级,在相关的技术能力上还有很多问题需要解决。除了技术方面的因素,当无人驾驶技术发展到较高水平时,也会面临随之而来的法律和科技伦理问题。


无人驾驶解决方案还不成熟


无人驾驶汽车主要依靠车内以计算机系统为主的智能控制仪,辅以车载传感器感知周围环境数据来实现全自动驾驶,主要利用了自动控制、GPS、人工智能以及计算机视觉等技术。当前主流的无人驾驶汽车技术有激光雷达式和摄像头加测距雷达式两种。激光雷达通过三维立体扫描获取周围环境信息,精度更高;而摄像头加测距雷达方式,虽然对周围环境监测的精度不如激光雷达,但是成本更低。

从目前的发展状况来看,无人驾驶汽车还有很多方面的技术需要突破,包括传感器技术、定位、避障、识别以及系统工程可靠性等传感器相当于汽车的“眼睛”和“耳朵”,传感器获取数据的准确度和精确度直接影响计算机系统的决策。

目前,车载传感器主要有摄像头、雷达等设备,追求探测精度的同时还要降低成本和满足车用小型化,这些都对现有的技术提出了更高的要求。定位技术对无人驾驶至关重要,当前的民用卫星定位精度只有3~7米,在城市道路或峡谷中精度会进一步下降,远达不到无人驾驶汽车的需求。

避障和识别属于人工智能的范畴,由计算机系统做出相应的决策。在城市街道中,周围环境情况复杂,无人驾驶汽车需要识别道路的交通标志、树木、行人、动物以及其他车辆等静止或移动的物体,在恶劣天气和夜间还要考虑光线变化等问题,这些都需要机器视觉和图像识别等人工智能方面的技术取得突破。无人驾驶的可靠性要求高于一般的工程软件,1/10秒的延迟就可能引发交通事故目前,消费市场上的设备很少以这么高的标准来制造,只有在软件工程和信号处理方面以更高的标准进行设计开发,才能保证系统工程的可靠性。




李彦宏乘坐无人驾驶汽车的视频在互联网出现后,有人指出此举违反了《道路交通安全法》。在国外,谷歌、特斯拉等公司的无人驾驶汽车都出现过事故,造成了人员伤亡。在无人驾驶技术突飞猛进的同时,法律法规还没有跟上。

传统的交通法规体系以驾驶人为核心,当真正实现无人驾驶之后,“驾驶人”这个角色将不再存在。在此情况下,发生交通事故的责任方如何认定?这些新问题目前法律都没有规定,法律的缺位,、处罚无据。

由于现有的政策法规没有跟上无人驾驶汽车的发展,社会迫切需要对无人驾驶立法,理清无人驾驶情形下的法律关系,同时考虑到任何可能和不可能的情况,明确责任方。法律总是滞后的,面对科技发展带来的新问题需要进行深入研究。无人驾驶立法涉及技术和法律双重问题,相关法规的制定任重道远。


无人驾驶技术面临科技伦理问题


无人驾驶汽车依靠计算机系统控制,当出现紧急情况时,采用何种价值判断采取措施是需要考虑的问题。设想无人驾驶汽车在行驶过程中发现前方突然出现一只小动物横穿道路,如果紧急刹车有可能追尾,直接开过去则有可能撞伤小动物。在有人驾驶的情况下,驾驶员依靠自身道德价值观做出选择,而在无人驾驶情况下,考验的则是“人工智能”的价值判断。

此外,无人驾驶一旦普及,将会给社会和经济层面造成巨大冲击:无人驾驶代替驾驶员之后,出租车司机、卡车司机以及其他以此谋生的人群将面临失业;无人驾驶使事故发生率大大降低,汽车保险行业将会大幅萎缩;无人驾驶提高了运输效率,降低了对车辆的需求,车厂数量也将减少。如何解决由此带来的一系列问题,也将是很大的挑战。

无人驾驶是当前的热门话题,各大汽车制造商与互联网科技公司都在争相开发无人驾驶汽车技术。

然而,在无人驾驶如火如荼地推进过程中,一方面是科技进步带来的美好出行愿景,另一方面却是无人驾驶在推广过程中可能遭遇前所未有的挑战。

科技进步会给人们带来更好的生活,然而由此引发的变革也需要给予足够的关注。当前,无人驾驶技术还处在较为初级的自动驾驶阶段,实现真正的无人驾驶尚需时日,人们还有充分的时间发现可能存在的问题,在应用过程中逐步完善技术、解决问题,让无人驾驶技术真正造福人类。


评论

迎接无人驾驶的到来


文/厉 俊

一方面,无人驾驶将让司机失业,让驾驶培训、汽车保险等相关行业消失。另一方面,它换来的是交通事故的有效减少,公路物流效率和公路运输业劳动生产率的大大提升,相关的雷达和传感器等无人驾驶系统产业的高速发展。

如果把一个国家比作一个巨人,那么物流就是这个巨人的血液。物流把货品、资源搬到它们该去的地方,支撑国家的正常运转。物流行业的成本和效率是决定经济体是否能高效运转的一个重要方面。自动驾驶必然带来的公路物流效率的大大提升和物流价格的下降,这些都将会从根本上提高一个国家的竞争力。

现有无人驾驶系统的技术还面临不少质疑,主要问题是无人驾驶车的反应速度能否达到在快速驾驶过程中迅速识别突发路况并避免交通事故的要求。改善无人驾驶车的反应灵敏度包括了一系列技术的改进,如更灵敏的传感器来探测路况,更强大的机器学习系统提高识别路况的能力,以及更快速的无线通信确保路况和其他信息得到及时反馈等。

另外,未来无人驾驶面临最大的难题可能是系统安全问题。黑客入侵无人驾驶系统带来的威胁很可能是致命的。不过,这些技术问题终究会得到解决,无人驾驶的应用也将从点到面,慢慢普及。

真正的商用无人驾驶可能已经近在眼前。 据报道,谷歌公司旗下无人驾驶公司Waymo计划在2017年底部署一个全自动无人驾驶车队为用户提供共享乘车服务。该车队将首先落户美国凤凰城的钱德勒地区。该地区道路宽阔,车流较少,。

另外,壹行研(Innova Research)认为,未来可能会出现无人驾驶标准化道路,就是为无人驾驶而设计的道路体系,包括更容易让机器识别的路牌标志、覆盖整个路段的更快速的通信基础设施,以及非无人驾驶车不得入内的政策措施,最大限度确保该路段上无人驾驶的安全。 

诚然, 无人驾驶在技术层面还面临不少挑战,在政策法规上还有不少障碍,在科技伦理上还有不少难题需要进一步解决。但是,纵观未来几十年将改变社会发展进程的颠覆性技术,包括人工智能、转基因等,哪一项不是面临同样的问题?

在面临这些挑战的同时,几乎可以肯定的一点是这些颠覆性的技术终究会来。技术颠覆终将实现的主要原因是没有人愿意承受失去技术先机带来的后果。阻止这些颠覆性技术到来的可能性只有一种,那就是有更高级的、我们尚未想象到的颠覆性技术先于它们降临。