賓士失控、特斯拉傷人、優步致死 事故頻發為何車企仍熱衷自動駕駛？

美國時間3月18日晚上10點左右，一輛Uber的無人駕駛汽車在測試過程中撞倒了一位過馬路的行人，據報道，該女子已經身亡。這也是全球首次出現行人被自動駕駛汽車撞死的事件，Uber將暫停所有在加拿大和美國的自動駕駛項目。這件事情發生後，本來就飽受爭議的自動駕駛更是站上了風口浪尖，難道無人駕駛技術真的只是鏡中花，水中月嗎？

自動駕駛頻頻出事兒

據說這是第一次發生自動駕駛汽車在測試中撞死行人的事件，此前自動駕駛汽車發生過多次事故。在當地時間3月15日，荷蘭的一輛特斯拉Model S撞倒一輛自行車、一輛小輪摩托車和一輛汽車，發生了人員傷亡。在2016年，一輛處於自動模式的特斯拉汽車發生事故，導致駕駛員死亡。

特斯拉的全球首例自動駕駛死亡事故就發生在中國。2016年1月20日，京港澳高速河北邯鄲段發生一起追尾事故，一輛特斯拉轎車在自動駕駛的情況下，直接撞上一輛正在作業的道路清掃車，司機當場身亡。在發生事故後，特斯拉悄然將「Autopilot自動駕駛」改為了「自動輔助駕駛」。

此外，在佛羅里達一輛特斯拉Model S與一輛拖挂車發生了劇烈碰撞，導致駕駛員不幸喪生。由於碰撞發生時這輛特斯拉轎車處於自動駕駛模式下，著實為火熱的自動駕駛概念蒙上了一層陰影。即便是前兩天鬧得沸沸揚揚的賓士C200L定速巡航失控事件也被人和自動駕駛聯繫在一起，雖然定速巡航似乎和自動駕駛關係並不是很大，但這也體現了很多人對自動駕駛充滿了不信任。

為何自動駕駛事故頻出？

以特斯拉的幾次事故為例，造成死亡的兩次事故都是由於車輛沒有識別出前方停靠的車輛。特斯拉使用毫米波雷達和攝像頭組成Autopilot的「眼睛」，但是在兩次事故中，Model S的眼睛都異常「失明」。據特斯拉公司分析，車輛的自動駕駛系統當時沒能分辨出前方卡車的白色拖車與明亮天空的區別，導致自動剎車未能辨識出障礙物而沒有進行制動。

大師曾和國內某車企的研發工程師聊過關於自動駕駛的話題，他認為目前主流的毫米波雷達並不能實現對所有障礙物的識別，特別是對於路障、欄杆這樣的細小的障礙物，毫米波雷達可能產生誤判或者識別不到。並且天氣的優劣有可能會對毫米波雷達以及攝像頭產生巨大的影響，強光、雨雪都可能影響毫米波雷達和攝像頭對回饋信息的收集。

現在很多車企都會宣揚自己的產品有多智能，能實現L2甚至L3級別的自動駕駛。實際上L2的自動駕駛只能算部分自動化，車輛能夠主動轉向和剎車，能適當減輕駕駛者的工作強度；L3的自動駕駛屬於有條件的自動駕駛，駕駛員仍需要對車輛進行干預。實際上目前的自動駕駛最多只能算高級駕駛輔助，在目前所有的量產車上將雙手離開方向盤都是作死的行為，如今的自動駕駛並不等同於無人駕駛！不過，大師認為對於現在自動駕駛發生的事故，大家不必反應過度。要知道，在美國每年發生逾600萬宗車禍，造成6,000名行人與近4萬乘員喪生，所以自動駕駛的事故率目前並沒有比人工駕駛更高。

不必談虎色變

其實自動駕駛就是給車輛添加了一個「虛擬司機」。開過車的人都知道，開車還是一件動腦的事情，畢竟開車的過程實際也是一個選擇的過程：是否要變道、是否要超車、是否該剎停等等。對於自動駕駛來說這個「大腦」就是演算法，特別是中國的道路狀況非常複雜，隨時可能發生各種突髮狀況，這需要更加完善的演算法來應對各種各樣的道路條件。所以目前大多數無人駕駛車輛都是在高速公路上測試，就是因為高速公路的路況相對更加簡單，對演算法的要求相對更低一些。

在沒有大量實驗和數據的支持的情況下，演算法就會像一個沒有經驗的「新手司機」。大家都知道老司機有經驗，能夠預判路況，採用合理的駕駛方式，完善的演算法就是一個「富有經驗」的老司機，能夠對不同的路況計算出不同的應對方法，車子就會像由老司機駕駛一樣，又快又穩。而普通的演算法就缺乏了「老司機的經驗」，在面對複雜路況時，它可能想不出應對的辦法，那麼出於安全考慮，車輛就只能頻繁剎停，影響自動駕駛的舒適性，甚至會產生安全隱患。

好的觀察力也是一個好司機不可缺少的東西，要實現完全的自動駕駛也就是無人駕駛就需要給車裝上「眼睛」。前文也說了毫米波、攝像頭會受外界較大地影響，所以目前主流的無人駕駛汽車都採用的是多個激光雷達、毫米波雷達以及十數個攝像頭，這樣的配置會讓無人駕駛汽車有「更好的視力」。不過光看激光、毫米波這幾個名詞就大概能猜到這些設備價格絕對不低，同時為了實現複雜的演算法，車輛還需要配備每秒處理數萬億次操作的計算單元，這些設備都價格不菲。

據法國的技術和商業市場研究公司Yole Développement估算，2018年每輛無人駕駛汽車的價格約為20萬美元左右。這樣的價格可以在美國買很多超跑了，對於普通人來說現階段無人駕駛還是難以觸及的。不過在無人駕駛技術成熟之後，大量的實際應用會大幅度降低無人駕駛技術的成本，造價對於未來的無人駕駛汽車來說並不是問題。現階段的自動駕駛需要大量的資金投入，並且從實際效果來看並不是那麼靠譜。但這並不妨礙自動駕駛成為未來的發展趨勢，隨著技術的發展，自動駕駛在大部分情況下取代人類駕駛是必然的。

寫在最後

人們總是討厭重複而低效的工作，自己懶得做，就讓工具做，將工作自動化。工業和信息技術的不斷發展使這個世界不斷走向高度的自動化和智能化，在這個發展的過程中，新技術總是伴隨著大量的失敗，我們應該更加寬容地對待自動駕駛。

- END -

"L"amore guarda non con gli occhi ma con l"anima. "

「愛，眼睛看不見，心卻聽得見。」

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