Uber全球首例行人致死：自動駕駛靠譜么？

我們深諳自動駕駛會帶來傷害，但沒想到第一次來的這麼快...這一周整個科技圈都在圍繞著「Uber造成的全球首例自動駕駛撞死行人」說事，「自動駕駛撞死人」的輿論讓本來就對無人車半信半疑的普通民眾更難接受。這個曾經被車企、初創公司趨之如鶩的新風口「自動駕駛」就這樣化成泡沫？

美國時間3月20日晚上10點，Uber的一輛自動駕駛汽車在亞利桑那州發生一起交通事故，汽車和一名人行橫道外過馬路的女子相撞，造成女子身亡。事故發生時，這輛Uber自動駕駛汽車正處於自動駕駛模式，以38英里的時速行駛，車上有一名司機監管，事故發生前車輛並沒有意圖減速的跡象。

Uber自動駕駛汽車撞死行人事後現場

在隨後調查中，警方也將汽車記錄下的最後十幾秒視頻公之於眾。「我們發現這名女子是從暗處突然闖進機動車道，這種情況無論是人類或者自動駕駛，交通事故都是無法避免的。」

雖然目前的調查結果Uber自動駕駛並沒有錯，行人違規過馬路是主要原因。但仍然有很多聲音在為自動駕駛唱衰。「不是說好可以檢測到行人，非常安全嗎？為什麼還會出現這種情況？」。一位汽車圈內的相關人士也指出，「如果連避讓違犯交規的行人都做不到，無人駕駛又要怎麼面對碰瓷、加塞兒、沒有井蓋兒等中國式難題？」

客觀的說，每次一新技術來臨都有磕絆。汽車的降臨給我們帶來了車禍；飛機的普及，也增加了空難的危險。因為畏懼，人類就要回到原始的車馬生活嗎？這當然是不可能的。我們只能心懷敬畏，克服困難，謹慎前行...

當我們站在自動駕駛技術的角度仔細分析Uber的這次事故，可能會有新的發現。Uber這輛事故自動駕駛汽車的具體信息已經對外公示。7個攝像頭、1個64線激光雷達、多個前置雷達。這樣的感測器系統也是自動駕駛汽車中比較完備的體系，理論上是完全可以檢測到行人的。

傳統雷達穿透性比較強而且不會受到雨霧天氣的影響，但覆蓋範圍比較小。自動駕駛汽車上主流的激光雷達可以實時建立出車輛周圍的3D影像，可以獲得極高的角度、距離和速度解析度，精度極高。但容易受到雨霧、塵埃的影響。另外攝像頭沒有任何穿透力，需要在有光線的地方。

Uber自動駕駛汽車感測器信息

這樣看來，激光波雷達和毫米波雷達對周圍環境的感知能力的非常強的。識別到暗處的行人是很有可能的。但為什麼車輛並沒有減速，這可能出現在AI演算法上。

當感測器檢測到行人後，還要將信息交付到車輛的中央處理器進行處理，通過一定的演算法，來控制車輛進行下一步動作。整個過程和司機決策控制一樣。而這套演算法也是自動駕駛系統中的核心部分。

我們可以想像，Uber這輛事故汽車已經檢測到行人，但並沒有預測到行人的活動路徑。當行人已經走到車前時，因為時間較短，中央處理器還未來得及做出控制。

AI演算法是自動駕駛系統的核心

平常我們開車時，遇到前面的行人還會思考「他在朝哪走」「這個速度會不會撞上他」。而這一套邏輯對於無人車來說卻很繁雜。所以預測障礙物的活動路徑，對於無人車來說依舊是難事。

另有資料顯示，Uber自動駕駛汽車的安全性並不理想。路測的Uber無人車，平均每0.8英里就要人工干預一次。每2公里就會出現一次猛踩油門或猛打方向的危險控制，這似乎也為這次事件埋下了伏筆。和Waymo、通用旗下的Crusice相比，這樣的成績並不樂觀。

Navigant Research發布的2107年自動駕駛企業排行榜，Uber當差生

根據加州發布的車輛管理局發布報告，Waymo自動駕駛的人為干預次數達到了0.18次每一千英里。第二名通用旗下的Crusice的0.84次每一千英里。以現在成績，自動駕駛要在馬路上大行其道，風險也非常大。畢竟無人車要覆蓋更多的地方，所有收集的數據以及複雜道路信息處理能力對車載電腦的要求更高。

編者點評：這次Uber致死事故也讓人們不再沉溺於自動駕駛的泡影中，開始正視技術和監管中的誤區。Uber、豐田以及波士頓地區在事故發生後暫停了自動駕駛汽車測試。加州和亞利桑那州曾經計劃在今年四月份開放實現真正的無人汽車上路，是不是也需要重新規划了？不過不少車企和地區仍在謹慎前行。蘋果繼續擴大車隊、建設新區，加碼自動駕駛；北京市也在近日發放首批自動駕駛路測牌照。未來的無人車撲街，我們還要多一點耐心和希望。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！