据外媒报道，美国时间3月18日晚上10点多，一辆Uber自动驾驶车辆在亚利桑那州与一名行人相撞，并致其死亡。该事故为全球首例自动驾驶车辆致死事故，或将对自动驾驶技术造成一定程度的打击。一直以来，各大公司一直宣称自动驾驶技术能够挽救更多的生命，改变交通方式。

据报道，事故车辆为一辆沃尔沃XC90，事故发生时车辆正处于自动驾驶模式，驾驶位上有驾驶员。当地警方称，车辆当时正以大约40英里的时速往北行驶，而行人Elaine Herzberg正推着自行车在人行道上自西往东走，49岁的Herzberg在送往医院后不幸身亡。

事故发生后，Uber宣布暂停其在坦佩、匹兹堡、旧金山和多伦多等北美城市的自动驾驶测试项目。事故车辆也得到沃尔沃的确认，但是沃尔沃却表示控制车辆的软件并不是沃尔沃自己的。

美国国家交通安全委员会表示，将派遣小组进行事故调查。加拿大安大略省交通部门也表示，将对该起事故进行调查，同时Uber已停止自动驾驶所有实验。

Uber无人车要在公共道路上运行，必须在测试车辆内配备一名安全驾驶员，以便在自动驾驶系统出现故障或看起来有危及路上他人的情况下，能够控制自主测试车辆。事故发生时，车上没有其他乘客。

由于这起事故，Uber在所有经营的城市，包括匹兹堡，多伦多，旧金山和凤凰城，都停止了无人车测试。

此事件对已提交国会审议的加速实施AV车辆上路测试的联邦议案的通过，也是一个不小的打击。

Uber向TechCrunch提供了有关该事件的以下声明：

我们深切悼念受害者家属。我们正在充分配合地方当局调查此事件。

这是首次在自动驾驶模式下运行的自动驾驶车辆导致人员死亡，这对无人车的未来及其在道路上的使用产生巨大影响。当时车上的安全驾驶员有可能要负法律责任，因为其作用是确保车辆的安全运行，但在许多方面，这一事件的结果将确定无人车监管的前进道路。

Uber首席执行官Dara Khosrowshahi在Twitter上表达了对受害者家属的同情，并重申Uber正在与当地政府合作确定究竟发生了什么。

这不是“无人驾驶汽车”第一次闯祸

美国谷歌公司2016年2月29日承认，自动驾驶汽车“闯祸”发生在2月14日，现场距位于硅谷城市芒廷维尤的谷歌总部不远。涉事自动驾驶汽车由运动型多功能车改装而成。这辆汽车当时为了躲避路边下水道入口处堆积的沙袋，先停车、再启动，偏向内侧车道，接着撞上一辆公交客车的侧面，不过当时两车速度均很低。

公交客车上十多名乘客无人受伤，依照加州法律必须坐在自动驾驶汽车内的试驾员同样没有受伤;公交车侧面几乎没有损伤，自动驾驶车的左侧保险杠、左前轮和左侧一个距离传感器毁坏。

谷歌解释说，自动驾驶汽车当时判断自身车头超出公交车，对方“理应”停车避让。剐蹭发生时，无人驾驶车时速约3.2公里，公交车时速24公里。另外，试驾员在左侧反射镜内看到公交车，同样推断对方会避让，所以没有接手驾驶。

谷歌在一份书面声明中说，自动驾驶汽车“误判”类似于驾车人“误判”。

然而，持怀疑态度的人士认为，自动驾驶技术至少现阶段依然不成熟，无法与驾车人对交通状况诸多因素、特别是突发事件的综合判断相比。

受剐蹭事件促动，谷歌称已审核大量相关变量数据，继而对运行程序软件作出调整，以反映“一种更为深切的理解，即公交车等大型车辆与其他类型的车辆相比，不太可能避让我们”。

谷歌一直推动监管部门和立法机构允许更为广泛地测试和应用自动驾驶技术。而一些业界分析师推断，自动驾驶汽车“闯祸”可能妨碍谷歌的努力。

可以说，这些事故也暴露了人工智能的一大缺陷。

无人车在测试时，涉及到四大关键系统，这几大系统都会检测障碍物或行人。

1、车顶激光雷达：车顶部的桶形物品，可以每秒多次产生汽车周围环境的3D图像。利用红外激光脉冲将物体反射回传感器，激光雷达可以在白天或夜晚非常详细地检测静电和移动物体。

2、前置雷达：这些雷达使用的是无线电波而不是光，因此更能抵抗干扰，因为无线电可以穿过雪和雾，但也会降低其分辨率并改变其射程曲线。具体要看Uber采用的雷达单元（可能在正面和背面有多个以提供360度的覆盖范围），范围可能有很大差异。如果它是为了补充激光雷达，那么它可能会相当重叠，但它更多地用于识别其他汽车和更大的障碍物。

3、长短距的光学摄像机：激光雷达和雷达非常适用于鉴别形状，但它们不适合阅读标志，弄清楚是什么颜色。这是可见光相机的任务，它拥有先进的计算机视觉算法，能够实时在其图像上运行。Uber车辆上的摄像头可以看到前面刹车的车辆（突然红灯），交通信号灯，过街行人等信息模式。尤其是在汽车的前端，会使用多个角度和类型的摄像头，以便全面了解汽车驾驶的场景。

4、安全驾驶员：安全驾驶员的确是无人车安全系统的中的重要一个部分，也是无人车上路必备的。现在，大家也在积极等待Uber无人车上那位安全驾驶员的回应。

智能网联汽车正式上路为时还早

同济大学汽车学院教授余卓平表示，“智能网联汽车正式上路还早。”余卓平直言，到目前为止，智能网联汽车还没有一套完整成熟的测评体系，所以对专用试车场的建设规范和功能定义，也没有统一的标准。但可以肯定的一点是，未来，智能网联汽车的一大测试重点，将是考核车辆对交通环境的感知及应对能力，是面向“车—路”“车—人”“人—车—路”等耦合系统的测试。

自动驾驶作为一项新技术，是汽车行业当今“热点”。但在创新中，确保人身安全是先决条件。

人工智能仍然值得探索，但人类也不能完全把命运交给人工智能来处理

如果人工智能不具有像人一样的识别和辨认现实环境的能力，自动驾驶或无人驾驶就永远是一种理想。

既然部分自动驾驶以及完全自动驾驶存在危险，为何还要研发这类产品并推向市场呢?

NHTSA曾做过一个调查报告，以特斯拉汽车行驶里程数和安全气囊数据为依据，对特斯拉Autopilot推送Autosteer这个软件前后汽车的事故率进行对比，汽车事故率从推送前的1.3次/百万千米，下降到推送后的0.8次/百万千米。汽车事故率下降了近40%左右。特斯拉的CEO埃隆·马斯克此前也提及，即便退一万步讲，现在特斯拉的部分无人驾驶系统只比人工好1%，那么从一年车祸导致的120万人死亡里面，人工智能也能拯救1.2万人。

另一方面，人工智能的探索也像其他学科的探索一样，只能积跬步至千里，积小流成江海。如果把现实生活中路面情况的各种参数设计得包罗万象，教会人工智能进行更全面和更深度地学习和分析，也许可以逐步达到和人类相同的辨析路况的智能，从而避免车祸。

当然，最更根本的问题是，即便人工智能的深度学习能与人媲美，人类也不能过度依赖，完全把命运交给人工智能来处理。这才是发展人工智能的不可违背的核心原则。

编辑：李晨琰

责任编辑：顾军

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