上周發(fā)生的Uber自動駕駛測試車致死事故有了新的進(jìn)展。事故發(fā)生時，Uber車上的激光雷達(dá)有可能是關(guān)閉的。谷歌無人駕駛顧問Brad Templeton從各方面詳解分析了事故可能及其影響：我們能夠自動駕駛帶來多大的風(fēng)險？最終的解決方案如果是一輛完美的自動駕駛汽車，那么我們很可能永遠(yuǎn)也無法將自動駕駛投入實(shí)用。

這可能會讓Uber在很長一段時間——或許是幾年之后，才能再次向公眾提供自動駕駛汽車服務(wù)。這也可能會延緩Waymo、Cruise等公司今年和明年的計劃。

上周發(fā)生的Uber自動駕駛測試車致死事故有了新的進(jìn)展。美國亞利桑那州坦佩市警察公布了從Uber那里得到的視頻。一個像是行車記錄儀視頻，另一個是記錄了車上安全駕駛員行為的視頻，這兩個視頻都顯示了Uber存在嚴(yán)重問題，而后者沒有給出進(jìn)一步的解釋。

如果你還沒有看過，下面就是這兩個相關(guān)的視頻。實(shí)際的碰撞過程已經(jīng)刪掉了，但還是十分令人不安，也令人震驚。因?yàn)檫@恰恰是Uber和其他自動駕駛汽車公司所說的，他們先進(jìn)的傳感器和算法能夠防止發(fā)生的事故。

上面是一張視頻截圖，畫面被調(diào)亮過，是受害者的白色跑鞋在視頻中可見的第一幀。從這里開始我們才能看見跑鞋，是因?yàn)槭芎φ咧疤幱诤诎抵?，光線不足，而這一刻汽車的前照燈（headlamp）照亮了她。

事故發(fā)生的街道（上）以及受害者穿越馬路的地圖。圖片是2017年7月的谷歌街景

受害者當(dāng)時正以平緩的步伐橫穿馬路，道路旁有標(biāo)識，警告行人不要從這里穿越。當(dāng)時路上沒有其他車輛。這就涉及到幾個大的問題：

1、在這條空曠的道路上，激光雷達(dá)（LIDAR）要檢測到路上的人是很容易的。如果當(dāng)時激光雷達(dá)有在運(yùn)行，那么在碰撞發(fā)生前3到4秒，甚至更早，就能發(fā)現(xiàn)她。

2、在行車記錄儀視頻中，我們只能看到撞擊前1.5秒的情況。但是，人眼和高質(zhì)量攝像機(jī)的動態(tài)范圍更廣，應(yīng)該能在5秒鐘之前就看到她。從行車記錄儀的視頻看，只有1.5秒的時間，沒有人能夠及時剎車。反應(yīng)最快的人能在不到1秒的時間內(nèi)作出反應(yīng)，但大多數(shù)人需要1.5到2.5秒。

3、人類安全駕駛員沒有看到受害者，是因?yàn)樗龥]有看路。從視頻看，這位安全駕駛員似乎大部分時間都在看著右下方，很可能是在看手機(jī)。

4、雖然普通的雷達(dá)（檢測那些不是朝著汽車移動的物體）可能“看漏”受害者，但更先進(jìn)的雷達(dá)應(yīng)該能在碰撞發(fā)生4秒前檢測到她和她的自行車。理論上，觸發(fā)剎車需要2秒，所以應(yīng)該有足夠的時間剎車。

需要明確的是，雖然汽車擁有路權(quán)，受害者很明顯不應(yīng)該橫穿馬路，尤其是她沒有左右檢查看清來往車輛。但是，在這種情況下，任何正常運(yùn)行、遵循“good practices”的自動駕駛汽車都應(yīng)避免事故發(fā)生。不過，如果當(dāng)時行人是從右側(cè)人行道進(jìn)入右側(cè)車道，情況就不同了。在那種情況下，沒有技術(shù)能避免事故發(fā)生。

激光雷達(dá)：事故發(fā)生時可能是關(guān)閉的

實(shí)際上對于激光雷達(dá)（LIDAR）而言，這并不是一個復(fù)雜的情況。激光雷達(dá)在夜晚看得很清楚。Uber的自動駕駛汽車以每小時40英里的速度行駛，正好處于只用激光雷達(dá)就能在非高速路上安全駕駛的速度的上限。40英里/小時的速度很快，但以這個速度行駛是沒有任何問題的。（即便如此，有些車在靠近法定人行橫道時會減速，不管有沒有道路標(biāo)記）。

使用激光雷達(dá)，Uber車的感知系統(tǒng)應(yīng)該在50米處（2.7秒內(nèi)）檢測到受害者，并且立即強(qiáng)制剎車，車在距離人25米或者更近一些的地方停下。（一種更典型的策略是減慢速度，獲得更精確的評估，然后繼續(xù)剎車，最后在人的前面2到3米的地方停車，以免驚嚇車上的乘客。）

Uber需要解釋為什么上面的情況沒有發(fā)生。我聽說——只是有人跟一位不具名內(nèi)部人士交談后傳言，當(dāng)時Uber車上的激光雷達(dá)是關(guān)閉的，為了測試只使用攝像頭和雷達(dá)的運(yùn)行情況。雖然這可能部分解釋事故發(fā)生原因，但也說不過去。即便你想進(jìn)行這樣的測試——有很多車隊都在試圖建造沒有激光雷達(dá)的自動駕駛車輛——但是，激光雷達(dá)應(yīng)該保持備用狀態(tài)，當(dāng)其他系統(tǒng)出于某種原因失效時，能夠會引發(fā)制動，至少會觸發(fā)安全駕駛員的警告。將激光雷達(dá)關(guān)掉是非常不明智的。

實(shí)際上，這次的撞擊事故，應(yīng)該是很多車輛都配備的、相對原始的ADAS“前方碰撞警告”系統(tǒng)來處理。Uber自動駕駛汽車（沃爾沃XC90）承諾，當(dāng)檢測到自行車穿越道路時，將減速50公里/小時。這些汽車隨附的內(nèi)置系統(tǒng)通常在自動駕駛操作中無法使用。

如果有激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)，為什么警方還沒有檢查呢？雖然警方可能在檢查，但他們可能沒有設(shè)備。視頻的話警方隨時都能查看。但要看清激光雷達(dá)的“點(diǎn)云”（point clouds），需要有Uber的工具套件，而Uber可能還沒有向警方提供這些工具。要理解點(diǎn)云是很困難的，如果發(fā)生法律訴訟，警方和法院、律師都將需要專門的工具。

激光雷達(dá)點(diǎn)云（非事故圖像）

再次重申，受害者直接穿越“不該穿越”的地點(diǎn)，而汽車有通行權(quán)，這是警方通常所關(guān)心的。但是，警方也可能只考慮人類的能力，而不是激光雷達(dá)或雷達(dá)的超人視角。從攝像機(jī)視頻看，似乎沒有多少時間做出反應(yīng)，無法去責(zé)怪人類駕駛員在這種情況下撞到一個“不知道從哪里冒出來”的人。在這里，警方缺乏的，是一個評估攝像機(jī)和雷達(dá)視野范圍的好的方法。

谷歌Waymo的汽車以及其他一些自動駕駛車輛，使用能夠看到200米乃至更遠(yuǎn)距離的激光雷達(dá)。這樣的激光雷達(dá)，一旦受害者出現(xiàn)在偵查范圍內(nèi)，就能將其檢測出來。不過，大多數(shù)系統(tǒng)都不會對路邊的行人作出反應(yīng)。而人一踏上馬路，就會成為系統(tǒng)檢測的對象。這次事故的一個教訓(xùn)，很可能是繪制出那些“非法但可能有人穿越的地點(diǎn)”，并對這些區(qū)域周圍采取一定的謹(jǐn)慎態(tài)度。在許多國家，人們甚至經(jīng)常穿越高速公路，但非常危險，因?yàn)闆]有人能夠以這樣快的速度及時作出反應(yīng)。

這次事故中，有一個極富諷刺色彩的內(nèi)情——長距離激光雷達(dá)正是Waymo和Uber訴訟的關(guān)鍵。

應(yīng)該指出，由于受害者當(dāng)時身穿黑色襯衫，激光雷達(dá)感知范圍可能會減少一點(diǎn)，但并不是很多。我們需要知道布料的反射率，如果低于10％（非常黑），這就是一個問題。不過，當(dāng)時受害者下半身穿的是藍(lán)色牛仔褲，而且頭發(fā)也是淺色的，推行的自行車是紅色的。

還應(yīng)該注意，如果安裝了激光雷達(dá)，但在測試時不使用，是非常不明智的。另一方面，許多車隊，最著名的是特斯拉，正在積極開發(fā)沒有激光雷達(dá)的汽車。測試這些不帶激光雷達(dá)的原型車沒有問題，因?yàn)檫@是測試，也要配備安全驅(qū)動程序和其他安全備份。但是，車上的司機(jī)必須保持時刻警惕，汽車也只能在得到批準(zhǔn)的地方運(yùn)行。

攝像頭和HDR

根據(jù)報道，Uber的車有大量攝像頭。很好。這通常意味著它的自動駕駛系統(tǒng)的設(shè)計目的是在夜間駕駛時實(shí)現(xiàn)“高動態(tài)范圍”（HDR）視野。 這是因?yàn)檫@樣的視野很常見——由于前大燈和路燈造成光線不均勻。這意味著需要兩個或更多不同曝光等級的攝像頭，或者一個攝像頭可以不斷切換曝光等級，以同時捕捉亮處和暗處的物體。

一個基于HDR的視覺系統(tǒng)應(yīng)該很容易看到這名女子，并觸發(fā)剎車使車輛停下。

另一種選擇，在今天的大多數(shù)自動駕駛汽車上都沒有被使用的，是熱“夜視”攝像頭。我已經(jīng)寫過幾次關(guān)于這類攝像頭的文章，并且2011年我在谷歌用它做過實(shí)驗(yàn)。但是，它們非常昂貴，而且必須安裝在玻璃外面并保持清潔，所以團(tuán)隊沒有急著使用它們。即使所有的燈都關(guān)了(車頭燈、路燈等)，這樣的攝像頭也能看到這個行人（激光雷達(dá)也能在完全黑暗的環(huán)境中工作）。我沒有聽說過Uber有使用這種夜視攝像頭。

請注意，路燈實(shí)際上距離該女子過馬路的地點(diǎn)并不太遠(yuǎn)，所以我認(rèn)為即使對于非HDR攝像頭，或者對人眼來說，那個地方也有一定的照明。但這點(diǎn)需要到現(xiàn)場還原才能確定。

如果有攝像頭拍到的曝光正確的圖像，就可以用視覺技術(shù)來發(fā)現(xiàn)其中的障礙物。最簡單的一種方法是使用“立體聲”，這需要2個攝像頭。它沒法檢測到200英尺遠(yuǎn)的行人，但如果分辨率高，可以看到150英尺遠(yuǎn)。

第二種方法是檢測運(yùn)動。如果物體不是直接出現(xiàn)在你面前，那么它就會有靠近的動作。當(dāng)物體移動時，也會出現(xiàn)相對于背景的動作，例如行人穿過道路。

最后，大多數(shù)研究是使用計算機(jī)視覺技術(shù)來識別人和物體，通常這些技術(shù)由新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)支持。計算機(jī)視覺技術(shù)不是完美的，但已經(jīng)變得相當(dāng)出色。如果攝像頭具有高分辨率，理論上可以看到相當(dāng)遠(yuǎn)的距離。

雷達(dá)

雷達(dá)在這個事件中可能會有所幫助，但最基本的雷達(dá)形式是無濟(jì)于事的，因?yàn)榫徛┻^街道的行人會返回類似于靜止物體的多普勒信號——也就是說，行人會被認(rèn)為跟標(biāo)志牌、電線桿、樹木等固定物體一樣。由于雷達(dá)分辨率較低，許多雷達(dá)忽略了所有的靜止物體（即沒有朝向或遠(yuǎn)離汽車運(yùn)動的物體）。

具有更高分辨率的更先進(jìn)的雷達(dá)會看到這名行人，但其分辨率通常僅能知道該目標(biāo)在哪條車道上?；诶走_(dá)的車輛通常不會響應(yīng)下一車道的靜止物體，因?yàn)樽鳛轳{駛員，當(dāng)車道清晰時，車輛停在另一條車道上也不會放慢。一旦她進(jìn)入Uber的車道，雷達(dá)應(yīng)該報告在車道上有一個潛在的靜止物體，這應(yīng)該是一個制動信號。不幸的是，這并不像文字說的那么簡單。即使是很好的雷達(dá)，垂直分辨率也有限，所以僅有雷達(dá)是不夠的。

我的猜測是，該名女子在發(fā)生撞擊之前大約1.5秒時出現(xiàn)在車道上，而這么短的時間可能不足以決策。你需要在以每小時40英里的速度行駛時，在1.4秒內(nèi)緊急剎車。

安全駕駛員

顯然，安全駕駛員有責(zé)任。她沒有做好她的工作。她可能會遭到法律訴訟。她肯定會被解雇。真正的辯論將不局限于Uber如何聘用、培訓(xùn)和監(jiān)管安全駕駛員，還將涉及整個行業(yè)的相關(guān)政策。

Uber只安排了一名安全駕駛員操作這輛車。幾乎所有其他做自動駕駛的團(tuán)隊都會安排兩名安全駕駛員。通常情況下，右座人員負(fù)責(zé)監(jiān)視軟件，左座位人員負(fù)責(zé)監(jiān)視道路。但是，右側(cè)的“軟件操作員”（谷歌使用這個稱謂）也會相當(dāng)頻繁地監(jiān)視道路。

人非完人。人的注意力可能會出小差，盡管無法證明這個安全駕駛員注意力偏離道路的時間有多長。那么如何管理安全駕駛員？可以安裝“注視跟蹤”（gaze tracking）系統(tǒng)，如果駕駛員的視線長時間離開了道路，系統(tǒng)會發(fā)出蜂鳴聲。

通過替代責(zé)任的法律原則，安全駕駛員的錯誤很可能會由Uber承擔(dān)。在極端情況下甚至存在刑事替代責(zé)任。

軟件

Uber車上的乘客可以看到一個顯示器，由軟件顯示其感知輸出，即，一個可以識別環(huán)境及其中的事物的世界視圖。根據(jù)報告，顯示器按照預(yù)期檢測行人，包括沿著這條道路行走的人。他們看到軟件發(fā)現(xiàn)行人從人行橫道外進(jìn)入道路時，車輛減速或剎車了。但在這個環(huán)節(jié)，某些事情失靈了。

警方的報告認(rèn)為完全沒有剎車發(fā)生，這也值得注意。即使在一秒鐘內(nèi)檢測到行人并緊急制動，也可能使撞擊速度降低到不致命的程度。雖然沒有完整的數(shù)學(xué)計算，但即使有1秒鐘的時間剎車和轉(zhuǎn)彎，也可能避免撞死這名女子。（正如我在之前的文章中解釋的那樣，大多數(shù)汽車都不愿意轉(zhuǎn)彎，因?yàn)檫@可能會使情況變得更糟。）

亞利桑那州的法規(guī)規(guī)定，駕駛員在任何時候都必須“謹(jǐn)慎行事，避免在任何道路上與任何行人相撞?！?/p>

受害者可能不會得到大筆賠償

盡管汽車的技術(shù)出現(xiàn)了故障，但事故似乎主要是由行人造成的，任何代表她起訴車禍賠償?shù)娜硕济媾R著挑戰(zhàn)?！昂芏嗳苏J(rèn)為Uber會爽快地開一張10億美元左右的支票，實(shí)際上，那是不會發(fā)生的?！奥蓭烰ames Arrowood表示，他在斯科茨代爾經(jīng)營Arrowood律師事務(wù)所，并教授亞利桑那州無障礙汽車課程。Arrowood還是期望能夠達(dá)成和解，而不是等待陪審團(tuán)的審判。 并且，Uber的任何賠償方案都將根據(jù)受害者的一生收入和預(yù)期壽命進(jìn)行計算，但對于一個流落街頭的人來說，這兩者都很低。

他說:“不管人們認(rèn)為這公不公平，對終生收入的分析都會影響最終判決。也許人們并不喜歡這樣，每個人生命的價值是相等的?？墒牵@并不是法律規(guī)定的?！迸銓弳T們也會遇到一個問題，自動駕駛汽車是否應(yīng)該比人類司機(jī)有更高的標(biāo)準(zhǔn)？視頻顯示，在行人進(jìn)入視野后，司機(jī)僅有大約1秒鐘的反應(yīng)時間，然而，人類駕駛員平均需要大約2秒才能夠發(fā)現(xiàn)障礙，并及時做出反應(yīng)?！澳愫茈y說服陪審團(tuán)，如果開車的是一個人類司機(jī)，結(jié)果會有所不同”。

不管技術(shù)如何，責(zé)任都在行人。

他說，當(dāng)行人遵守交通規(guī)則穿越人行橫道，發(fā)生車禍將是司機(jī)的責(zé)任。但是，如果行人不遵守交通規(guī)則橫穿馬路，那么發(fā)生車禍很大程度上是他自己的責(zé)任了。這是這次事故中對行人很不利的一點(diǎn)。“Uber公司有一個很好的辯護(hù)理由”，Arrowood說， “視頻可以幫助他們”。

但是，駕駛員沒有專注的盯著儀表盤，而是低著頭，這一點(diǎn)對Uber來說是不利的?！皩τ诎踩{駛員正在做什么和應(yīng)該做什么，會有一些爭議?！彼f：“聰明的律師會針對Uber培訓(xùn)安全駕駛員的問題進(jìn)行起訴?！?/p>

代表受害者女兒的律師事務(wù)所提到，亞利桑那州是歡迎這項(xiàng)技術(shù)的，這對案件來說很重要，稱它已經(jīng)改變了自動駕駛車禍?zhǔn)鹿实呢?zé)任。“作為亞利桑那的律師事務(wù)所，我們感到有特殊的使命來代表這個案件，因?yàn)樗苯佑绊懙轿覀儊喞Ｄ侵莸耐c這些自動駕駛汽車共享道路的問題?！甭蓭烠ristina Perez Hesano說。由于州長Doug Ducey 2015年的行政命令允許對自動駕駛汽車進(jìn)行測試，Uber的辯護(hù)律師可以要求法官阻止陪審團(tuán)考慮該車只是為了研究目的而上路的事實(shí)，因?yàn)檫@將對公司不利。

我們能夠允許自動駕駛帶來多大的風(fēng)險？

我看到有人呼吁把機(jī)器人原型降級到測試軌道和模擬。他們最初就是這么測試的，但是為了保障安全，你只能在那里完成0.1 %的測試。除了在實(shí)際環(huán)境中進(jìn)行測試，還沒有其他方法來測試和證明這些自動駕駛車輛會面臨怎樣的風(fēng)險以及它們會如何規(guī)避風(fēng)險。要認(rèn)識到，這些汽車是原型，它們很有可能會遇到各種各樣的問題，這就是為什么它們要配有安全司機(jī)執(zhí)行監(jiān)督。

這一事故將使我們了解，我們能夠允許自動駕駛帶來的風(fēng)險有多大，并檢查安全駕駛系統(tǒng)的工作情況以及如何加以改進(jìn)。我們感到震驚的是，Uber的自動駕駛車輛居然沒有發(fā)現(xiàn)行人，并在發(fā)生這種情況時，安全司機(jī)也沒能接手工作。但我們必須明白，原型車會以不同的方式出現(xiàn)故障。我不認(rèn)為一輛汽車會以這樣簡單的方式出現(xiàn)故障，但大多數(shù)在測試中的汽車仍然經(jīng)常出現(xiàn)軟件故障，安全駕駛?cè)藛T會進(jìn)行安全接管。最終答案不是要完美的汽車，否則我們永遠(yuǎn)無法將它們投入使用。遺憾的是，我們也不能要求人類安全駕駛員做到完美無缺，但我們可以要求比這做的更好。

Uber將何去何從？

這件事對Uber的影響是很大的，如果是Uber繼續(xù)魯莽行事的話，會使得公眾對它的信任大大降低，即使很努力也沒有用，還有可能讓Uber的努力徹底失敗。但正如我寫的，Uber開發(fā)汽車可能會失敗，即使他們現(xiàn)在放棄了，他們?nèi)匀豢梢再I別人的車，并保持他們的品牌作為一個提供游樂設(shè)施，這是他們現(xiàn)在唯一的品牌。

我懷疑Uber可能需要很長一段時間（也許是幾年）才能重新開始讓公眾乘坐自動駕駛汽車。它也可能減緩其他高調(diào)想要開發(fā)自動駕駛汽車并載人上路的計劃。

此時，受害者家屬可能會提出不當(dāng)?shù)乃劳鲈V訟。有律師會以公益代表的名義出現(xiàn)，Uber的優(yōu)勢是財力雄厚，我建議Uber立即提供一個法院認(rèn)為慷慨的和解方案，并告訴我們更多關(guān)于真實(shí)情況的信息。而且，如果是猜測的話，讓他們一起行動。事實(shí)是，如果Uber的車輛無法及時發(fā)現(xiàn)行人及時停車，那么Uber就不會在這樣的道路上以每小時40英里的速度進(jìn)行業(yè)務(wù)測試，當(dāng)然也不會有疏忽的安全駕駛員。

作者介紹：

Brad Templeton是自駕汽車的開發(fā)者和評論員，軟件架構(gòu)師，電子前沿基金會董事會成員，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)家，未來學(xué)家講師，網(wǎng)絡(luò)空間問題的作家和觀察者。一直是谷歌團(tuán)隊設(shè)計無人駕駛汽車的顧問，并就新興的自動化交通技術(shù)發(fā)表評論和演講。