一個月前，谷歌的無人駕駛汽車撞到了一輛公共汽車，引來人們對智能汽車安全性的質(zhì)疑。而讓人感嘆的是，谷歌剛剛獲得了自動駕駛校車檢測技術(shù)方面的專利。
其實這并不矛盾，谷歌最早為自動駕駛汽車申請車輛檢測專利開始于2014年3月13日，專利審批需要時間。
那么，在專利審批下來前，該無人車上是否應用了這一檢測技術(shù)？如果有應用，為何還會發(fā)生事故？馭勢科技CEO吳甘沙告訴《中國科學報》記者：“一個人有個奇思妙想就去申請專利，期待也許在未來的某個場景能夠使用，并不代表它當時已經(jīng)研發(fā)，所以撞車的這輛無人車很可能沒有應用這項技術(shù)。”
無論如何，人們依然為無人車的安全問題捏了一把汗。
誰更安全
據(jù)谷歌報告稱，14個月中，谷歌共有49輛無人駕駛汽車在加州道路上進行測試，在累計完成42.4萬英里的行駛里程的同時，發(fā)生了341次事故。在這些事故中，無人駕駛汽車有時主動將控制權(quán)交給了司機，有時是司機介入修正。
然而，在很多報道中，研究無人駕駛的專家又會告訴大眾，無人駕駛其實比人工駕駛更安全。
這不禁讓人產(chǎn)生疑問，關(guān)于安全，為何有許多看似矛盾的焦點。
中科院自動化所副研究員黃武陵向《中國科學報》記者指出，無人駕駛技術(shù)是多學科融合，許多技術(shù)還在進一步發(fā)展和測試中，如更高精度和準度的環(huán)境感知技術(shù)、更智能的規(guī)劃與決策等。只能通過建立更多模型，通過實際道路測試和仿真測試相結(jié)合，覆蓋更多交通場景，才能給出無人駕駛安全等級的評估。
但是，在當前的技術(shù)條件下，特別是受不同類型車載傳感器的工作范圍限制，還無法保證在復雜多變的交通環(huán)境和氣候環(huán)境中檢測出所有的車輛、行人、道路上的移動或靜止的障礙物。特別是許多突發(fā)交通場景下，無人車怎樣進行智能決策處理更需要進行評測。這兩點對谷歌無人車而言，也是當前沒有完全跨越的障礙。
“現(xiàn)在無人車在駕駛技術(shù)的某些方面已經(jīng)趕上人類，但是還不夠‘智能’，還在不斷地測試和完善之中。”黃武陵評價道。
正是因為還不夠智能，所以谷歌無人車在測試過程中遇到了實際交通問題。不過，“無人駕駛其實比人工駕駛更安全”卻在一些條件下也有道理。
人類駕駛汽車靠視覺、聽覺等來感知環(huán)境，而無人車依靠不同的傳感器來感知環(huán)境、判斷如何駕駛。常用的傳感器包括車載雷達、激光測距儀、視頻攝像頭、激光雷達、毫米波雷達和衛(wèi)星定位系統(tǒng)、微型傳感器，高精度GPS等，把這些傳感器裝在車身的不同部位，無人車就可根據(jù)集成所獲得的各種信息，對周圍環(huán)境進行高精度建模和分析。
無人車的駕駛決策系統(tǒng)根據(jù)感知系統(tǒng)獲得的駕駛態(tài)勢，結(jié)合交通規(guī)則和人類駕駛員的駕駛經(jīng)驗，輔以已知的地圖模型和各種路障、行人、自行車等的模型數(shù)據(jù)，無人車會利用電腦資料庫把獲得的實際數(shù)據(jù)和模型數(shù)據(jù)相比較，作出跟隨、超車、避讓、并道、轉(zhuǎn)彎、停止等各種駕駛決策。
“雖然無人車的感知能力還有一定局限性，但在大多數(shù)情況下已能滿足自動駕駛的要求。特別是無人車不會分心、不會疲勞、不會違反交通規(guī)則，更不會斗氣開車、危險駕駛。人在無法感知的情況下，無人車卻可以感知，從這個角度看，無人車比人工駕駛更安全是對的。”中科院合肥研究院應用所智能車輛技術(shù)學術(shù)帶頭人梁華為對《中國科學報》記者說。
在采訪中，多位專家提到，無人車的另一個優(yōu)點是，雖然無人車所運用的機器學習存在“沒學過就不知道”的缺點，且在行駛過程中的各類交互比人工駕駛中人與人的交互仍有差異，但多輛無人車經(jīng)過實際測試的經(jīng)驗累積可通過云端分享，這比一個人終其一生開車獲得的經(jīng)驗仍要多得多。
缺失的法規(guī)
另一個矛盾在于，無人車要變得更聰明和安全，需要經(jīng)過大量測試，尤其是實際道路測試。但是，梁華為指出，目前無人車的實際上路測試依然處于法律邊緣地帶。
美國印第安納大學、普渡大學、印第安納波利斯聯(lián)合分校車輛主動安全研究所副教授李靈犀向《中國科學報》記者表示，目前最需要立法規(guī)范的有兩點：第一，要意識到無人車技術(shù)的重要性，加大對無人車發(fā)展的鼓勵和扶持，建立相關(guān)的研發(fā)基地和平臺，在一些特殊的城市或者地區(qū)進行試點，允許無人車上路。第二，要解決無人車上路產(chǎn)生的事故責任性問題。如果發(fā)生交通事故，需要依據(jù)相關(guān)的法律來判斷是誰的責任。
記者了解到，美國目前有包括加州、內(nèi)華達州、密歇根州等在內(nèi)的八個州和地區(qū)允許無人車在公共道路上行駛，但每個州的相關(guān)法律都不相同。
李靈犀認為，初期可以借鑒的相關(guān)法規(guī)有三條：無人車生產(chǎn)廠商以及第三方的無人車測試機構(gòu)都需要對車輛進行安全認證；無人車里要有一個備用司機對車況進行監(jiān)控，以便在緊急情況下接管駕駛；無人車生產(chǎn)廠商要定期對車輛的安全性進行評估，并匯報所有與無人車相關(guān)的事故狀況。
“在法律的框架下測試，會有很多保障措施，比如，測試車有隔離和緩沖車輛，要有駕駛員，有自動駕駛和人工駕駛的切換機制。”梁華為指出。
美國國家公路交通安全管理局稱，按照現(xiàn)有規(guī)章制定的要求，在沒有方向盤、沒有油門的汽車中某些安全設備不能馬上被移除，比如，由腳踏開關(guān)控制的剎車系統(tǒng)。
而經(jīng)過大量實際道路測試后的谷歌無人車顯然對這一點不再感到滿足，現(xiàn)在谷歌設計的無人駕駛測試汽車已沒有方向盤和剎車踏板。谷歌高官已經(jīng)開始游說美國政府，欲為無人駕駛汽車上路掃清法律障礙。
產(chǎn)業(yè)的方向
無人車現(xiàn)階段不僅面臨技術(shù)和法規(guī)的掣肘，成本居高不下也是問題，在2012年，谷歌的無人車單車成本已達到15萬美元。
使用高精度的車載設備，并輔以復雜技術(shù)，可提高無人車的可靠性和安全性，但是制造成本會顯著增加。反之，如果使用普通設備和簡單技術(shù)，無人車的制造成本會明顯下降，但是可靠性和安全性也會隨之降低。
如何在可靠性和成本之間取得平衡？李靈犀認為，這是未來實現(xiàn)真正無人駕駛最重要的研究方向之一。
“在面向終端消費者時，谷歌目前的價格顯然太高。如果選擇運營出租車服務的路線，在美國可以進行，因為美國司機人力成本很高，成本在幾年后可以收回，但是中國人力成本低，這個模式當前在中國就行不通了。”吳甘沙說。
吳甘沙提出，智能駕駛最終能夠大行其道需要四個方面的努力：產(chǎn)業(yè)界做到低成本高可靠；法律法規(guī)規(guī)定能夠上路測試；政府出臺相應的測試和性能標準，只要企業(yè)測試通過，政府就可以背書（這并不代表無人車不會出問題，出了問題后依然要召回、賠償?shù)龋?；要得到保險業(yè)的支持，車廠無法承擔多起由無人駕駛引起的交通事故索賠，必須建立新的車險模式。
吳甘沙強調(diào)，全天候、全區(qū)域無人駕駛車的出現(xiàn)樂觀估計需要10年，之前會有很多變種出現(xiàn)。
比如，在限定區(qū)域、私有園區(qū)或?qū)Ｓ玫缆飞希旭偮肪€相對固定，行駛速度保持在中低速，在做環(huán)境增強的基礎上，無人駕駛很快就能實現(xiàn)，包括物流、農(nóng)業(yè)和工程機械、園區(qū)通勤車、公園的旅游觀光車、快速公交等。另一方面，乘用車、貨車等要求全區(qū)域、全天候駕駛，半自動或者高度自動的輔助駕駛會是一種主流形態(tài)，增強駕駛員的安全和舒適性。
“這個目標在3~5年內(nèi)可以做到，這些技術(shù)可以減少交通事故，但無法徹底解決社會出行問題，不可能使堵車大量減少。”吳甘沙說。
因此，他提出一個愿景，希望10年后無人車的成本、技術(shù)都成熟時，“無人車”打的成本比買車低，這樣私家車大量減少，徹底解決擁堵問題。
“到時用無人車打車，份子錢沒了，能源、車輛成本更低，幾乎沒有人力成本，行車更規(guī)范，無人車成為除了家和辦公室之外的第三空間，出行者可以享受便利、舒適的服務。”吳甘沙描述未來的監(jiān)圖說。
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