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| 本文作者： 孫宇 | 2017-02-21 09:21 |
雷鋒網按：作者孫宇，南佛羅里達大學計算機系教授、IEEE RAS機器臂抓取和操作技術委員會的始創主席。本文系雷鋒網獨家文章。
背景：
自動駕駛技術的首要動機是減少交通事故，避免致命事故。2015年，全球與汽車交通事故相關的死亡人數約為125萬。這相當于每天墜毀五個完全滿載的波音747 。在美國，人為錯誤造成的交通事故占所有交通事故的94％。死于車禍是4至34歲兒童和成年人死亡的主要原因。雖然2016年的交通事故數據尚不可用，但是，根據早期的估計，2016年交通事故中死亡的人數可能更高。
雖然車輛的安全性已經在逐漸改善，交通事故卻在增長。最近幾年的增張很可能是由于駕駛員分心（如在手機上收發短信）造成的的增加 。自動駕駛技術非常有可能減少交通事故的發生，因為自動駕駛車輛裝有比人類視覺更強大的傳感器，具有超人的感知，更快的決策和執行能力，而且不會醉酒，分心或疲勞。
自動駕駛技術也會把我們從開車中解放出來。我們都是自動駕駛車的乘客了。我們就可以在每天的通勤時間里做些別的事情 。自動駕駛技術還會增加每個人的活動范圍和方便性，特別是對于不能開車的殘疾人和老年人。在宏觀上，自動駕駛技術將使整個交通系統更高效，減少擁塞和碳排放，減少所需的汽車數量，減少停車的需要，從而可以得到更有效的城市規劃。這將徹底改變社會對交通的看法。
我們有足夠的原因對自動車輛的潛力感到非常興奮，并對自動駕駛技術有很高的期望。在一個完美的世界里，自動駕駛技術將是完全安全的，不會發生任何交通事故，這項技術每年可以使大約125萬人免于死亡。但是在現實中，自動車輛可能不會消除所有交通事故。
在自動駕駛技術的發展和完善中，有些人可能會被自動駕駛車輛救了，有些人可能因為使用自動駕駛車輛而死亡或受傷。即使自動駕駛技術整體而言挽救的生命多余造成的危害，但是它的確可能在增加一些人的安全的同時會對其他的一些人造成傷害。所以說自動駕駛技術潛在里即提供了的好處和又有風險。我們不應當把自動駕駛技術作為可以解決交通中的所有問題的魔法子彈，而是應該對其性能和影響有適當的期望。
自動駕駛技術在今天已經在公共道路上使用了，即使它還遠非完美。涉及自動車輛的事故也已有發生。例如，Google的自動駕駛技術車輛已經在公路上以自動模式駕駛約200萬英里，期間發生了14次交通事故。2015年5月，配備了Autopilot的特斯拉車輛發生了一起致命事故。
在沒有在公共道路和實際駕駛情況下測試自動駕駛技術之前，要求自動駕駛技術在公共道路和實際駕駛情況表現完美是不切實際的。尤其是當前各大公司都在使用數據驅動的方法或“車隊學習”的方法來從實際駕駛環境的數據“學習“如何自動駕駛。自動駕駛技術只能通過學習現實的駕駛數據才能變得更好。因此，應當允許自動駕駛車輛在公共道路上行駛以進行測試和數據收集，但同時也要確保公共安全 。
另一方面，如果在技術不成熟的時候和存在廣泛的安全問題的時候，我們不應該允許自動車輛在沒有監管的情況下上路。如果自動駕駛技術在公共道路上被證明是不安全的，公眾將失去信心，甚至開始害怕自動駕駛技術。公眾甚至可能完全拒絕自動駕駛車輛，那么自動駕駛車輛的市場就會非常小。使公眾接受自動駕駛車輛就將是一個非常緩慢和漫長的過程。
所以關鍵是如何平衡支持自動駕駛的創新和確保公眾安全。
當前狀態：
Google自動駕駛車項目Waymo在公共道路上現有23輛自動駕駛車。Waymo的汽車在25英里/小時（40公里/小時）下駕駛，并且每輛車都有一個訓練有素的駕駛員在每時每刻監視自動駕駛車的狀態，必要時隨時接管 。
從2009年至今（2017年2月），Google的自動駕駛車隊在自動模式下已經測試完成了總共200萬英里（300萬公里）。測試的道路是預先選定的，測試是在良好的天氣條件下（沒有大雨或下雪）完成的。 Google每個月發布涉及自動駕駛車的交通事故的月報。
加州機車交管所還要求Google報告測試期間被迫由自動駕駛模式轉換成人工駕駛的次數。到目前為止，所有的測試車已經經歷了14次交通事故，在14次碰撞中的13次是其他司機的責任。只有一次碰撞造成了輕微的身體傷害 -- 三名Google員工在受了輕傷，這次事故也是另一名司機有過錯。 Google自動駕駛項目在進行測試時很好的考慮了公共安全的重要性。
除了Google之外，許多公司已經開始在公共道路上進行測試和數據收集。在2016年6月，美國通用汽車公司（GM）開始在公路上測試自動駕駛車雪佛蘭Bolt電動車。今天，通用汽車在路上有50輛自動駕駛車。與Google類似，通用自動駕駛汽車也有訓練有素的駕駛員來監控自動駕駛。
沃爾沃的Drive Me項目中的第一批自動車輛已于2017年進入哥德堡的道路。他們也需要訓練有素的駕駛員監督駕駛。在此之前，2016年8月，沃爾沃和Uber在開發自驅動技術方面形成了合作伙伴關系。Uber給沃爾沃XC90增加了自己的自動駕駛系統。為了鼓勵消費者使用和解決保險問題，沃爾沃宣布，如果由于自動駕駛技術的缺陷產生的事故，Volvo汽車將承擔全部責任。
豐田汽車Chauffeur項目已經開始在封閉的道路上測試自動駕駛車輛。豐田一直更多地關注另一個名為Guardian的項目，開發下一代駕駛員輔助安全系統。這兩個項目最近都在美國豐田研究所啟動。
特斯拉在其S型和X型車輛上配有具有自動駕駛功能作為可選添加功能。2016年10月以后，所有新的特斯拉車都會配備自動駕駛所需的硬件和傳感器，以允許將來的完全自動駕駛。然而，現在完全自動駕駛特征未被啟用，而是以所謂的影子模式操作。在影子模式下，特斯拉汽車上的傳感器處于活動狀態并收集數據，自動駕駛系統會生成驅動控制信號，但不會將信號發送給執行器執行。人類駕駛員會對車輛有完全的控制，甚至不知道自動系統在運行和模擬駕駛。傳感器數據和模擬控制信號都被Tesla收集，用于自驅動開發和測試中。
預期：
幾乎所有的自動駕駛車輛制造商都把 4級自動駕駛技術推入市場的時間目標定為2021年或2022年左右 。這些自動駕駛車輛將能夠在正常的交通條件下在選定的道路（低速限制）上自動駕駛運行。對于購買自動駕駛車輛的客戶，他們將能夠在他們的駕駛旅程的某些部分上打開自動駕駛功能。與特斯拉auto-pilot功能不同，4級自動車輛中的消費者駕駛員不需要在這些區間監測駕駛。
這些4級消費者自動駕駛車輛仍然具有方向盤，油門踏板和剎車，因為消費者在惡劣的天氣條件下和其他“未選擇的”道路上仍然需要自己駕駛車輛。而只在那些選定道路上運行的專用自動駕駛車輛將不需要具有方向盤，油門踏板或剎車。
4級自動駕駛車功能將首先被用于豪華電動或混合動力車上。附加的自驅動設備成本和在低速碰撞中更好的安全特征將使有自動駕駛功能的車輛的·造價比標準汽車更昂貴。豪華車主通常對車輛的成本或其他附加成本不太敏感。自行駕駛功能成為為所有車輛的標配 還需要15年或更長的時間。
像特斯拉，通用，豐田，寶馬，沃爾沃等汽車制造商將優先為他們的豪華車型配備自動駕駛功能。 Google可能會授權他們的自動駕駛技術給一些汽車制造商，并與汽車制造商合作。
4級自動駕駛車功能將允許Uber和Lyft大幅擴展他們的業務。他們將購買裝備有4級自動駕駛車功能的汽車，或者與汽車制造商合作定制自動駕駛汽車。每個公司都將有一個自動駕駛車隊，可以自動駕駛，不需要任何司機，把車從停車場開到客戶的位置 。當我準備好早上上班時，我可以打開我的Uber應用程序，選擇car pool，要求一個自動駕駛Uber汽車來接我。
我不會因為看到一輛沒有人的Uber汽車駛到我面前而驚訝。汽車共享公司們如Zipcar將回做同樣的事情。要用車，我不需要去Zipcar的停車位置，Zipcar可以自動駕駛來接我 。租車公司也將加入競爭。不需要去租賃柜臺，我可以通過我的手機來租一輛車，并讓車來接我。其實現在租車公司也提供送車服務，不過因為成本，有距離和時間的限制。
按需汽車共享將逐步減少汽車所有權的必要。但是，卻不一定顯著減少道路擁堵或車輛數量，因為我們將看到許多空車在路上自行駕駛來接客戶。當然，Uber / Lyft會減少對司機的需要。但在天氣惡劣的日子里仍然需要很多臨時司機。
因為不需要司機了，使用4級自動駕駛功能的Uber / Lyft運營成本可以大幅下降降低。現在，我每天需要花16美元乘坐Uber車上下班。每年的花費是大約5000 到6000美元。如果我不使用Uber，但買一輛小型車，那么我每年需要大約2000美元的車折舊費，1000美元的保險費和1000美元的汽油。
所以，以通勤目的擁有一輛汽車的成本在3000美元到5000美元之間。現在擁有一輛汽車比每天使用Uber 便宜，更方便。但如果Uber可以用自動駕駛技術減價 一半，我使用Uber的成本會降低到3000美元一年。就可能比擁有一輛汽車便宜。我有可能愿意放棄我的車。
同時，采用4級自動駕駛技術，低速自動駕駛送貨上門也是可行的。然而，它將需要與其他機器人技術相結合，以把包裹從車上送到門前。
到目前為止，沒有公司公布任何關于5級車的預測。大致的看法是需要10或15年來實現5級自動駕駛。級別2和3是很久以前流行的。目前，他們變得不是那么流行了，因為2級或3級不為司機提供很多好處。級別3有很大的安全問題。因為通常需要至少幾秒鐘才能使得駕駛員理解當前情況并接管車輛的控制。而幾秒鐘的反應時間是無法避開車禍的發生的。
由于當前的技術方法大量基于數據學習，現在看來發展5級技術需要大量的復雜環境下的行駛記錄。汽車制造商將比純技術公司更具有競爭優勢。在銷售4級自動駕駛車輛后，汽車制造商可以在自動駕駛和人駕駛期間里通過車載傳感器收集大量數據。
因為需要非常多樣情況下的的大量用戶的數據， 人駕駛在惡劣天氣條件和不安全道路時的傳感器數據對于開發5級自動駕駛技術至關重要。技術公司要么變成汽車制造商，要么與汽車制造商合作以獲得這樣的重要數據。當然技術公司還可以要求通過有利的法律。比如法律 要求所有公司都必須公布所有交通事故中的車上傳感器的數據，并以這種方式來獲得所需的數據。廣泛的數據共享將是困難的，因為數據將決定各個公司的核心競爭力。
需要解決的問題：
要實現自動駕駛技術的令人興奮的2021或2022時間表，我們應要回答幾個安全相關的問題。
1.什么樣的安全是足夠安全。
直觀地講，如果自動駕駛車輛比普通駕駛員導致更少的交通事故并且尤其是致命的車禍，則更多的生命被挽救了而不是丟失了。那么達到這一指標的自動駕駛車輛就應該被允許在路了。然而，由于自動駕駛技術提供的是交通服務，因此應該與專車服務或出租車服務進行比較。因此，自動車輛應該比專車的普通駕駛員產生更少的交通事故，特別是致命的事故。在美國專車司機通常比一般駕駛員好多了，因為專車服務公司通常只雇用有完美駕駛記錄的有經驗司機。
2.如何在有限的時間內證明自驅動技術是安全的。
許多公司正在公共道路上進行測試自動駕駛技術。然而，收集足夠的數據來證明一種技術在統計學上是安全的需要很多年。許多公司同時使用幾十個配有相同自動駕駛技術的車同時測試，以縮短測試所需時間。越來越多的公司使用從在普通車輛上的傳感器收集的數據來做模擬測試。然而，現在還不清楚模擬測試結果是否可以反應到真實環境中。
自動駕駛技術測試可能需要由第三方來完成。最近的排放丑聞涉及了多家有名的汽車公司，如大眾，梅賽德斯 - 奔馳，本田，馬自達和三菱。所有不清楚政府是否可以信任汽車制造商證明的數據。如果我們依靠汽車制造商的自我報告，政府將需要制定關于收集道路測試數據和記錄保存的法規和指南。
3.如何消除公共道路測試中的安全問題。
測試自動車輛的標準方式是有駕駛員坐在駕駛位監視自動駕駛。當在低速限制的道路上行駛時，事故不會造成很大的身體傷害。當在高速，復雜的道路條件和惡劣天氣下測試自動車輛（5級自動駕駛）時，交通事故有可能造成嚴重的身體傷害甚至死亡。對駕駛員的保護的要求就會更高。需要開發更先進的安全設施以確保駕駛員的人身安全。安全性的大幅改進還將鼓勵更多人拋棄安全顧慮，采用自動駕駛技術。當然，汽車安全性的發展將減少完全自動駕駛的邊際效益，但它最終將有助于通過消除消費者的安全顧慮而采用該技術。
道路測試可以逐步進行。在更困難的情況下的道路測試應僅在該技術在更容易的條件下被證明是安全的之后才可以進行。
結論：
1. 自動駕駛車輛應該像專車一樣安全。
2. 自動駕駛技術的安全性可能需要由第三方評估。
3. 數據共享是美好的，但將是困難的，因為數據對于技術的發展和競爭是非常重要的。應鼓勵公開自動駕駛車輛的傳感器數據和行車記錄。
4. 汽車制造商在數據收集方面具有競爭優勢，在開發5級自動駕駛技術時至關重要。
5. 提高車輛安全性的技術將與自動駕駛技術同時發展，相互促進。
6. 自動駕駛技術將在5年內開始對豪華車和汽車共享行業產生實際影響。其它的社會影響將在7至10年內開始顯現出來。
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