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？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。”
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。
這不禁讓人產生疑問，關于安全，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，無人駕駛技術是多學科融合，許多技術還在進一步發(fā)展和測試中，如更高精度和準度的環(huán)境感知技術、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學術帶頭人梁華為對《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的重要性，加大對無人車發(fā)展的鼓勵和扶持，建立相關的研發(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、內華達州、密歇根州等在內的八個州和地區(qū)允許無人車在公共道路上行駛，但每個州的相關法律都不相同。
李靈犀認為，初期可以借鑒的相關法規(guī)有三條：無人車生產廠商以及第三方的無人車測試機構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。
產業(yè)的方向
無人車現(xiàn)階段不僅面臨技術和法規(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，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，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，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)或專用道路上，行駛路線相對固定，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年內可以做到，這些技術可以減少交通事故，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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