自动驾驶的五项挑战

　　1 硬件：传感器越精密，价格越高

　　2 软件：无人驾驶系统尚不能处理城市复杂交通情况

　　3 地图：目前的导航地图不能满足无人驾驶技术所需的精确度

　　4 法律：一些国家的法规政策阻碍无人驾驶汽车的研发

　　5 伦理：一场技术与道德的博弈

　　560马力的奥迪RS7正全力驰骋在霍根海姆赛道上，眼看来到直道的尽头，全力刹车，然后这辆豪华的四门轿车精准的杀入弯内，为了死死咬住弯心，甚至不惜让大半个车身驶上路肩；然而在9000公里以外的景城（Mountain View），两位乘客正在一辆外形呆萌、时速30公里的谷歌汽车中谈笑风生，享受着南加州温暖和煦的阳光。虽然这两辆汽车看似相判云泥，但它们却都不需要驾驶员任何的操作，完全自动驾驶。也许有些人至此已经下定结论：我们再也不需要一纸驾照了，让我们进入自动驾驶时代吧。

　　但事实上，一切并没有想象中那么乐观，随着自动驾驶技术的不断发展，也不断涌现出了诸如尚待完善传感器技术和无人驾驶系统智能化、法律限制和公众认可度等很多在推广自动驾驶汽车前需要解决的问题。

　　硬件

　　对于自动驾驶技术来说，目前市面上几乎找不到一种完美的传感器，其技术还需进一步提高

　　得益于强大的驾驶辅助系统，现如今市面上的很多汽车已经实现了比较可靠的在封闭高速路上定速巡航、自主并线和有条件的根据路面状况自主制动。不过对于关乎生命的驾驶而言，比较可靠等同于不可靠，只有辅助系统可以完全像一位经验丰富的驾驶者一样“眼观六路，耳听八方”。此时辅助驾驶系统相较于人类的优势才能得以体现，毕竟，雷达和传感器既不会被夜晚对向车道刺眼的灯光晃晕，也不会在连续驾驶几小时后眼花耳鸣，需要一杯浓浓的espresso缓解疲劳。

　　目前的主动巡航技术已经可以通过发射频率高达77赫兹的远程雷达判断车前250米以外的路况，从而让汽车在100公里时速行驶时有10秒的反应时间。另外，定速巡航装置还可以测算出这辆汽车与其他周围车辆的距离。然而对于雷达来说，分辨道路上静止的物体是困难的，比如一个垃圾桶或一辆停止的汽车。所以大多数主动巡航系统还在车前装有立体摄像机，路况的影像实时传递回处理器并进行分析。除了立体摄像机，很多车型也通过特殊设计的普通摄像机来测量距离，比如BMW i3上被称作Mobileye的透镜系统。

　　很多实现了自动驾驶技术汽车都安装了一个激光扫描器，但由于该装置售价高昂，所以汽车制造商们也没有对此达成统一。比如谷歌汽车车顶上的360度扫描装置，可以用于侦测道路周围情况并生成周围路况的三维图像，让汽车作出反应。但对于很多传统汽车制造商来说，这套造价高达数万欧元的装置似乎也不是必需品，2013年奔驰推出的无人驾驶S级试验车就是最好证明，这辆车完成了从曼海姆到普福尔策海姆的测试。此外另外一些厂商试图通过减少扫描器激光头的数量来控制成本，比如奥迪和著名的零配件厂商法雷奥纠正在开发一款具有更少激光头、结构更加紧凑的激光扫描器，据说在量产后，这套系统的售价不会超过1000欧元。

　　即使技术人员解决了传感器的阻碍，对于彻底实现自动驾驶来说，仍有很长的路要走，简而言之，就是如何让系统适应复杂多变的交通情况。举个最简单的例子：即使处于自动驾驶的汽车识别出临近车道有一辆正在偏离车道的汽车，也无法准确的判断出这辆车偏离车道的真正原因：是正在并线，还是驾驶者打电话走了神。然而对于一个合格的驾驶员来说，判断前方正常并线和一辆由于驾驶者走神而偏离车道的车并非难事，而且他们还能迅速的做出正确反应。

　　因此，在大力推广自动驾驶汽车之前，技术人员必须进行大量实际道路的数据收集，以确保系统可以熟练的掌握道路状况和大多数人类驾驶者的意图。有时，这可能需要几百万公里的测试。

　　另一个难题在于如何识别路上的行人，因为他们在参与交通时有着更大的自由度，一些人也许带着耳机，一些人在过马路前甚至会忘了左右张望，这些都是目前任何传感器所不能识别的。所以，大多数的自动驾驶汽车都选择在城市郊区道路行驶。不过，很多公司也在为自动驾驶技术可以适应复杂的城市交通而做着不懈的努力。2017年起，沃尔沃将把100辆自动驾驶汽车投放到哥德堡市区中，但测试初期只会在主干道进行。此外，BMW正与中国搜索引擎巨头百度展开合作，旨在研发可以缓解中国大城市拥挤交通、并可实现自动驾驶的汽车。

　　软件

　　目前电脑还不能完全判断出每位交通参与者的意图，特别是在复杂的城市路况中

　　关于导航和地图

　　想要普及自动驾驶汽车，导航和地图必须经过大幅技术革新，不仅要提高定位精度和更新频率，任何道路细节都必须被标示出来

　　虽然目前的导航软件几乎可以做到将城市中每条不起眼的小街道全部收录其中，但事实上大多数的无人驾驶汽车并不能完全依靠这些电子导航地图，其中的原因十分简单：真正意义上的无人驾驶，只有通过极其准确的定位才能实现，但就当前的导航软件精度很难达到。举个最浅显的例子：在某个十字路口，如果一辆汽车在对向绿灯的情况下车头驶离待转区5米才停住，后果简直不堪设想。

　　另外，自动驾驶汽车还必须做到：即使车头的摄像机没有认出路面标线，汽车也必须保持自己的行驶线路，因为摄像机会受到来自阳光的干扰。另外由于目前主流导航系统的实时定位数据只能精确到几米，所以本文开头提及的那辆自动驾驶的RS7之所以能在霍根海姆做出最快圈速，是因为进行测试的奥迪技术人员想出了一个妙招：通过一个发射塔得到额外的对比数据，以提高卫星的准确性。

　　但是，如果在全球范围内建造提供对比数据的发射塔，简直犹如天方夜谭，所以研发人员们又想到了另一个方案：在汽车定位的同时让系统寻找固定的参照物（如信号灯灯杆、建筑物和人行道边缘）。它们准确的位置可以标注在电子街道图上。而全球定位系统只负责粗略定位，汽车中的电子街道图进行微调。

　　为了适应自动驾驶的需要，很多导航地图供应商也开始重新进行实地测绘，很多公司积极与汽车厂商展开合作：TOMTOM公司就正式携手与大众集团。而诺基亚的地图部门正将几十辆奔驰公司提供的地图绘制车开上大街小巷。

　　即便是最精密的导航地图，也有个不能回避的问题：地图必须得到实时的更新。任何街道一旦开始施工翻新，就意味着汽车必须绕路行驶。在这种情况下自动驾驶汽车必须做到及时从其他交通参与者获得信息，然后选择其他路线。

　　为此BMW和沃尔沃等汽车制造商已经设立了计算中心，他们将联网的每辆汽车信息汇集在一起并通过云端传递给其他交通参与者。得益于此，每辆车并不需要连接居于无线网便可实现车对车的信息传递。汽车厂商多年以来致力建立一个不限品牌的信息共享中心，但至今停留在计划阶段。

　　各国法律法规限制

　　以欧盟为首的国家和地区陈旧过时的交通法规正限制着自动驾驶的发展，对此，北美地区的政策则开放的多

　　虽然有着以上的种种挑战，但谷歌依旧宣布会在2020年之前向市场正式推出自动驾驶汽车。这无疑令人惊讶不已，要知道就在两个月前，还传出了谷歌汽车发生事故的新闻。甚至有一些媒体报道：雨水都能使传感器产生误判，此外上由于尚未将导航地图与精确电子地图进行整合，因此谷歌汽车在99%的美国公路上无法行驶。

　　但即便如此，也没人敢轻视这家全球最大搜索引擎公司制造的汽车。据谷歌宣称：目前进行测试的这些外形可爱，极速仅为40公里的汽车不会作为普通车型上市销售，而会成为运营类车辆。未来人们可对其进行分时租赁，就像出现在大街小巷的出租车一样。此举的考量有两个：首先是利用效率更高营运汽车会更快的收回无人驾驶汽车高昂的购置费用。其二来自于法律层面：根据美国法律，一旦发生事故，营运车辆使用者承担的赔偿责任比常规汽车要少。

　　总额来说，美国的法律环境还是比欧洲宽松的多，为支持本地工业发展，越来越多的州放宽规定。最新的消息是加州自动驾驶保险证明已降至500万美元，第一个获得无人驾驶执照的品牌是奥迪。另外，奔驰、日产、特斯拉和谷歌都在努力获得该执照，对此感兴趣的还有很多诸如德尔福、大陆、博世等汽车零配件厂商。不过在一向遵循传统的欧洲市场，1968年各国签署的《维也纳公约》仍阻碍着无人驾驶技术的发展，因为其中明文规定所有车辆驾驶员的双手必须握住方向盘，虽然这个规定在2014年3月有所放松，但戴姆勒集团驾驶辅助系统部门负责人拉尔夫.赫尔特维奇担心等到具有约束力的法规出台又要过很长时间。值得注意的是，政府对这些法规有了更强的敏感度。“即使有了规定，一款没有方向盘的汽车也是不能想象的。因为新规定也明确指出，驾驶者必须能随时随刻对汽车进行干预。”其实在法律层面最难界定的是责任问题：一旦无人驾驶的汽车发生交通事故，谁来买单？

　　法律的滞后性倒是给很多厂商时间以不断完善新技术。现如今，奔驰S级、BMW 5系和大众汽车帕萨特等很多保有量很大的车款车型已经可以在拥堵时缓慢跟随前车行进或者将车停进狭小的车位中。通过高速公路相关的辅助装置，2020年之前很多车型就能实现在时速130公里以下保持线路行驶且自动并线超越慢车。同样，在2020年前，很多车型还可以在无人驾驶下驶进立体车库自动寻找车位。

　　可是距离自动驾驶汽车自如的在市区中穿行，至少还需要10年时间。BMW驾驶辅助系统负责人维尔纳·胡贝尔甚至认为，距自动驾驶汽车在乡间公路行驶甚至需要15年之久。要知道，一旦汽车在没有中间护栏且颠簸的沥青路面上以100公里时速行驶时，任何一个微小的差错都会导致严重的事故。

　　无人驾驶的道德挑战

　　技术可以掌控人的生杀大权吗？

　　几年之后，无人驾驶的相关技术不仅会变得更加成熟，人们对于这项新科技的认可度也会大幅度提高。首先，虽然无人驾驶会使交通事故概率大幅降低，但却不能完全避免。然而在人们的传统观念中，出于驾驶者原因的交通事故是可以接受的，但如果是技术原因，那绝对天理不容。这也就解释了为什么不久前特斯拉AUTOPOILT的首起事故引起了如此轩然大波。

　　此外，如果无人驾驶汽车的传感器发现一场事故在所难免，但摆在面前有两个选择：两条车道上分别有一辆微型车和一辆车上成员可以受到更好保护的SUV，它又会怎么选呢？

　　为此，美国伦理学家帕特里克.林研究了这类凌驾于技术之上的问题，一旦所有的控制器程序都考虑到了SUV更安全，那么这类车的销售业绩一定会大度下滑，这更容易理解：谁希望自己的车成为潜在攻击目标呢？

　　更令人担心的事，假设传感器必须在一个戴头盔的骑车者和一个不戴头盔的骑车者间做出选择，又回出现什么情况呢？尽管戴头盔的人生还几率远高于无头盔者，但如果系统做出判断撞向戴头盔的人，不反而成了一种对交通违法行为的奖励吗？如果同样的场景发生在老人和孩子之间呢？谁的生命会更加重要？技术会帮整套系统做出决定吗？还是不得不大智若愚或者按原则行事？鉴于此，无人驾驶技术路向何方，似乎也变得没那么明晰了。

　　关于自动驾驶

　　有趣的是，对汽车和驾驶尤为热衷的德国人似乎并不排斥自动驾驶技术，他们反而更加担心愈发恶劣的道路交通状况

　　自动驾驶之觞

　　正当人们对特斯拉autopliot“首撞”中丧生的车主扼腕不已时，谷歌汽车也于前不久公布了自动驾驶测试的事故率--每行驶7.5万公里发生一次事故，远高于美国驾驶者均值：每10万公里0.19起……人们不禁疑问，自动驾驶究竟是未来趋势，或是一把悬在你我头顶上的达摩克利斯之剑？

　　在2016年2月14日，美国景城的一辆巴士上，正当男乘客们对情人节晚上的浪漫种种浮想联翩时，一辆贴着Google标识的雷克萨斯RX450h自动驾驶试验车由于探测到车道前方的障碍物突然变线撞到了巴士的侧面，所幸车上乘客和测试人员都安然无恙。不过，对于三个月之后的特斯拉车主Joshua Brown来说，一切就没那么走运了，在autopliot启动状态下，他的Model S径直撞向了一辆正在左转进入主路的重型卡车，第一场由于自动驾驶致人殒命的车祸就此诞生。更具讽刺意味的是，就在一个月前，这位骄傲的特斯拉车主还把Tessy（Joshua Brown对自己Model S的爱称）在高速路上成功躲避变道卡车的视频上传到YouTube网站上。或许，一些追随前沿的科技潮人对此种种仍然不屑一顾，他们认为这只是新科技发展必须迈出的一步。但更多的人已经开始质疑：任何新科技的发展和推广应该以无辜的生命作为代价吗？

　　早在各大车厂争相研发和试验自动驾驶技术之初，人们更多担心的其实是以《维也纳公约》为首的各国法律的束缚以及智能化的自动驾驶在道德伦理层面的挑战。正当对技术自信无比的人们觉得交通出行巨大变革指日可待时，Joshua Brown以一场不堪回首的惨痛事故敲醒了人们的警钟，那么，自动驾驶技术到底靠不靠谱呢？

　　这就要从目前自动驾驶技术所依赖的两种传感器说起，激光雷达和无线电雷达，前者通过发射并接收回传信号探测车辆周围物体的距离和形状，不过受外界环境影响很大，一旦遭遇雨雪、大雾等恶劣天气灵敏度便会大幅下降，而且探测距离有限。而无线电雷达原理与激光雷达相似，其优势在于天气恶劣时不会影响精准度，而且这种传感器还能探测前车的行驶速度。

　　出事的Model S配备的就是无线电雷达，由于这种雷达只对快速持续移动的物体比较敏感。对于停止物体，雷达则无法判断探测到的是房子、行人还是正在变道的卡车。为防止系统误判，一旦雷达探测前方有障碍物，系统便会和实时更新的高精度地图比对。不幸的是，以目前技术而言，地图数据不会详细到路上的每辆车，就此，悲剧发生了。

　　作为一家时刻标榜自身具有互联网思维的企业，特斯拉既然可以在电池管理技术上可以做到类似磁盘阵列的赘余设计，为什么不给autopliot同时装上两款传感器呢？这主要是成本所限，目前激光传感器的价格颇为昂贵，而且即便是同时安装两种雷达，面对难以预测的实际道路状况，自动驾驶系统依然有误判的可能性。这就需要道路基础设施、地图和车车互联的紧密结合。而且，在当前这种自动驾驶汽车和人类驾驶汽车同时参与道路交通的时代，即使再聪明的自动驾驶系统，以二进制的算法也不可能把道路上人类驾驶的汽车分析透彻，这也是自动驾驶汽车事故频发的主要原因。试想，如果路上所有的汽车都是自动驾驶，所有的操作系统思维方式相同且可以互联，安全系数自然会大幅提升。

　　不过，自动驾驶汽车取得的一些进展也为我们带来不少希望的曙光。8月6日，美国密苏里州，一个model x的车主通过autopliot系统将突发“脑血管阻塞症”的自己成功送到医院，争取到了最佳抢救时间；而在荷兰，一辆搭载了City Pilot自动驾驶系统的奔驰大巴正在进行试运营，通过摄像头、两种雷达和精准地图不仅能成功识别路牌、红绿灯和行人，且能不依靠人工干预，及时躲避路上的障碍物。

　　撰文：王禹 摄影：逯雨 设计：李娟

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