无人驾驶汽车频频出车祸:这样的黑科技靠谱吗?

文:刘志刚

近年间,科技行业的竞争尤为激烈,这种激烈的竞争态势也在倒逼着企业不断研发新技术,客观上也促进了科技的日新月异。就像第二次世界大战一样,尽管是人类历史进程中灾难,但却一定程度上激发了核武器等军备技术的提升。

人工智能、VR、AR、AI,无人驾驶等黑科技近两年快速崛起,并陆续的进入到了应用阶段,以无人驾驶技术为例,已经从概念逐渐变为现实。除了谷歌,像梅赛德斯奔驰、BMW、特斯拉和丰田等汽车巨头,都已经发布或即将发布具有无人驾驶功能的车型,而科技公司也在无人驾驶技术的研发方面不断突破。

初步应用:无人驾驶汽车事故频发

尽管无人驾驶技术被厂商们吹的天花乱坠,但事实上,实际应用中却并不是一帆风顺的。

5月7日无人驾驶首例车祸死亡案例发生在佛罗里达州。当时,一辆特斯拉Model S电动汽车车主乔舒亚·D·布朗正使用自动驾驶系统行驶在一条州际公路上。

在一个没有安装红绿灯的十字路口,一辆大型牵挂型卡车突然左转,横在布朗的特拉斯车前。警方报告显示,布朗的特斯拉没来得及刹车,低矮的车身直接钻到卡车挂车底部,其挡风玻璃与卡车相撞,车顶完全被掀起。

特斯拉驾驶员、车主布朗当场毙命,62岁的卡车司机弗兰克·巴尔塞没有受伤。巴尔塞说,事故发生时,特斯拉的车速极快,布朗正在车载屏幕上观看电影《哈里·波特》。“他死了(电影)还在放,还撞断了路边的一根电线杆,”巴尔塞说。

这是历史上首例无人驾驶汽车发生交通事故造成人员死亡的案例。

类似交通事故并不少见。5月19号一位欧洲车主在使用特斯拉Model S的自动驾驶功能时,车辆撞上了前面的货车,所幸时速不到10km/h,所以没有人受伤。车主表示无论主动巡航控制系统还是AEB自动刹车系统都没有发挥作用。

据外媒Business Insider报道,2月23日,谷歌在提交给加州监管部门的文件中,报告了一起事故。这起事故发生在2月14日,加州山景城(Mountain View)。当时,无人驾驶汽车雷克萨斯RX450h试图在一条较宽的车道上绕开一堆沙包。车辆行驶速度不到每小时4英里,而公交车时速则约为每小时25英里。谷歌无人驾驶汽车在并线时,与一公交车的侧方发生碰擦,导致左前翼子板、前轮,和司机侧传感器受损。双方车辆中没有乘员受伤。

可以预测,无人驾驶汽车事故案例依然会持续增长。

事故频发的无人驾驶汽车,民众又是如何看待的那?美国汽车协会在本月初发布的最新研究显示,有四分之三的美国车主害怕乘坐无人驾驶汽车,只有五分之一的受访者表示信赖此类汽车。权威机构美国汽车联合会 (American Automobile Association) 最新一项调查结果显示,75% 的美国人对无人驾驶汽车持担忧的态度,表示信任无人驾驶技术的只有 20%。

三座大山:技术、规模化、立法

无人驾驶技术是一个系统性而不是孤立的问题。技术发展本身是没有善恶与方向的,法律同步进化才能保证技术发展在符合人类根本利益的轨道中进行,保证技术进步成为一种正能量。在技术的突破式进步面前如果由法律、道德和观念组成的社会制度和文化体系没有跟上,结果必然会造成无序。

无人驾驶技术不仅在安全上,以及用户接受度上面临着多种问题,事实上,技术、无人驾驶汽车规模化生产、立法等多项问题都将成为无人驾驶汽车目前面临的问题。

技术问题

据CB Insights调查,在2015年,投资人在驾驶相关创业领域里投了4.09亿美元,比2014年上升了154%,投资人的来源非常广泛,从英特尔到三星到Felicis Ventures这样的风投机构。汽车公司自己也是在投入重金,很多家都在硅谷开设了研发中心,如此巨额资金,主要是用于研发无人驾驶技术。

诸如激光雷达、毫米波雷达、GPS、摄像头等等一整套传感器来探知周围障碍物并识别道路,然后将一整套识别数据传输给各自的处理系统,自动驾驶系统再接收一系列处理好的数据,进而做出判断,对车辆实现正确的驾驶操作……这一套程序是无人驾驶技术的核心框架,各车企的无人驾驶技术基本上都遵循这个框架,其差别无非就是传感器的数量、安装位置、探测精度以及数据的处理速度等等。

正因为无人驾驶是一套系统战,而且驾驶过程瞬息万变,路况随时可能发生变化,即使无人驾驶车辆本身并无太大过失,但难保其他车辆不出问题,特斯拉跟谷歌这两家公司都是走在行业前沿的公司,但也时发车祸,这都给技术的大众化埋上了阴影。比如,我们举一个极端的例子:有报道说伦理学家向无人驾驶车提出一个伦理学著名悖论“电车难题”,即无人驾驶车如何选择以下仅有两个选项的紧急情况,直行撞死前面的5名行人或紧急转弯撞死路边的1位行人。

路面各种复杂性,导致无人驾驶技术的精湛程度之深。稍有差池都将成为无人机爱好者心理上的炸弹。因为涉及到人身安全问题,就像医药一样,从研发到临床观察再到大面积的医用,可能要过几十年之后。毕竟涉及到人身安全这种大问题,一丁点的问题,都是毁灭性的。

尽管部分无分机已经上路,但距离乘客人身绝对安全这一步还有时日,行百里者半九十,尤其是最后几步的关键技术可能要比前期研发过程还要长。

规模化生产障碍

至于无人驾驶技术的商业空间如何,一直以来都是一道发散题目。因为就如同它短期无法真正市场化一样,其商业化也是遥遥无期。普遍看来,无人驾驶技术商业化的最佳路径是与车厂合作,提供技术支持,而近日谷歌确实与菲亚特开始共同研发无人驾驶汽车,印证了这样的商业化路线。换而言之,无人驾驶技术成为了一种to B业务,为传统汽车提供附加值。即便单位价格会很高,但商业模式难免被认为过于单一。作为一款充满未来感的概念级产品,它距离落地还有很远的距离。

国内市场也在纷纷上演生产大战。3月31日,百度正式发布“智慧汽车”战略,同时长安汽车成为与百度智慧汽车达成战略合作的首个中国汽车品牌。7月1日晚,宝马与英特尔、Mobileye举行了联合发布会,在发布会上,三方表示将在完全自动驾驶汽车领域进行深度合作,将在2021年推出完全自动驾驶汽车,并使其上路行驶。4月20日,乐视发布了乐视汽车LeSEE概念车。据悉早在2014年12月乐视就已经宣布“SEE计划”。但乐视尚未公布其量产计划。

目前市面上进入无人驾驶领域的厂商并不少见,而且多以互联网公司加传统汽车厂商的模式。看上去是强强联合,实在抱团取暖,哄抬股价。传统汽车市场,竞争白热化,早无利润可言,如不是关税加持国外车税收严苛,国产汽车早就退出历史舞台了。互联网概念下,各种汽车厂商为了挑逗用户的购车欲望,纷纷包装新概念,汽车加上联网功能就叫智能汽车了,概念之下利润也就出来了。而互联网公司一般对新技术敏感,但凡是新技术不管有用与否,都会选择进入,然后加大营销力度,靠故事去哄抬股价。

尽管汽车公司跟互联网公司合并,但大多数的组合关于量产并无明确的计划,许多也并不是围绕无人驾驶这一核心点开组开来的,更多的偏噱头包装,就像如今的VR技术。因此二者更多的是各取所需的合作,谈不上真正的无人驾驶汽车量产化。

立法问题

首创无人驾驶汽车概念的美国很早通过立法、颁发牌照支持无人驾驶汽车发展。例如,内华达州在2011年通过了在该州测试自动驾驶汽车合法化的法律,2012年为谷歌颁发了首例“自动驾驶”汽车牌照,允许谷歌无人驾驶汽车上路测试。2015年11月,美国交通部计划对美国的无人驾驶汽车政策进行修订,以适应无人驾驶汽车发展。

随着2014年度联合国对《道路交通公约》的修订,包括欧洲国家、墨西哥、巴西和俄罗斯在内的72个国家将修改道路交通法规。由原来的“每位司机都必须随时控制着驾驶的汽车。”修改为:只要汽车上有一位司机在,并且能随时将汽车调回手动模式,自动驾驶汽车就能够被允许行驶在公共道路上。标志着无人驾驶汽车在这些国家上路行驶的大门被打开。

不过那是在国外,在中国实施,呵呵。

我们先别搞得那么玄幻,说什么无人驾驶技术。就拿打车来说,5月22日,太原市开展为期3个月的出租汽车营运秩序整治行动,“滴滴”快车、专车等也被列入“黑车”名单,市民每举报一辆“黑车”可获奖励100元。太原问题绝非个例,在中国其他城市也面临着这样的问题。北京上海等城市尚处于模糊地带,别说地方了,更不是地方保护主义,神奇的国度下,地方情况千差万别,尤其是跟地方政府关系紧密的行业,推广,立法难上加难。

另外还有许多法律上的模糊,事故纠纷问责等问题。比如司机可以一边开车一边玩游戏发短息,或者干其他事情么?酒后开自动驾驶汽车算不算酒驾?车辆可以自动驾驶,驾驶员是否还需要如以往一样保持警觉防止意外事故?如果汽车因信息更新不及时,或者被黑客入侵,触犯了交通规格,甚至出现交通事故,罚单该给谁,事故赔偿又该谁负责?

不过一个好兆头是,百度无人驾驶汽车在北五环路测成功后没几天就被拖到了乌镇世界互联网大会上,并且在这辆车前,李彦宏化身讲解员给习近平主席讲述了百度无人驾驶的相关技术和进展情况。不知道这是否会让“相关部门”高看一眼,给无人驾驶开个绿灯,以及是否能“学习”一下美国同行的专业,给无人驾驶汽车开一道能上路的口子呢?

无人驾驶有不可思议的野心,但技术并不能独自带来繁荣。当技术文明奔跑的太快,以法律为代表的社会文明也必须加速赶上。形成完整的体系,无人驾驶技术才有可能飞入平常百姓家。

卷尾语

尽管无人驾驶技术面临着技术上、商业上、伦理上等多项难题,但我们不能因力量的大小去判断事物的发展前景。正如新能源汽车在逐步取代内燃机车,从混动到插电混动,再到纯电动一样。无人驾驶功能也将逐步渗透进入未来的汽车产品之中,无论消费者是否愿意,带有无人驾驶技术特征的功能将一点点加入到车型产品当中,直到有一天实现完全的无人驾驶。

本文作者刘志刚,个人微信号13124791216,订阅号VIPIT1。百度百家,今日头条,钛媒体,虎嗅等二十余家媒体专栏作者,长期专注于TMT领域深度报道,转载请保留版权。