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Uber事故案最全剖析:谁该担责?谁在走捷径?

2018/3/21 13:50:58   来源:机器之能

  这是世界上首起自动驾驶车辆(L4)在公共道路上撞击行人并致死的事件。事故发生后,警方更新有关这场事故的最新情况。

  据国外众多媒体报道,当地时间星期日(3月18日)晚上十点,一辆 Uber 的自动驾驶汽车在亚利桑那州坦佩市的公共道路上与一名行人相撞,该行人在送往医院后不治身亡。

  当地警方在一份邮件声明中表示,意外发生时,汽车处于自动驾驶模式,驾驶座上有一名人类安全驾驶员。而且撞人之前,系统并无减速迹象。警方同时确认,死者为 49 岁的女性 Elaine Herzberg,事件发生时该女性正在人行横道外的地方横穿马路。

  很快,受害人横穿马路的方式被亚利桑那州坦佩警察局局长西尔维亚·莫伊尔(Sylvia Moir)重点提及,他认为,无论是有人还是自动驾驶模式,想要避免交通事故都相当困难。这可能意味着事故过错为受害者本人——今年 49 岁的伊莱恩·赫茨伯格(Elaine Herzberg),而非 Uber。

  坦佩警方、美国国家交通安全委员会和美国国家公路交通安全管理局的联合调查还在继续,另一边,这场引发自动驾驶行业关注的事故,让努力重回正轨的 Uber 在自动驾驶汽车项目进程上再度遭遇停顿。

  事发之后,Uber 暂停了在坦佩、匹兹堡、旧金山和多伦多等城市进行的自动驾驶汽车测试。要知道,与 Waymo 长达一年的自动驾驶商业机密的法律纠纷刚刚了结,如火如荼的卡车业务之外,Uber 还在旧金山推出了自动驾驶出租车服务,并计划于明年 IPO。

  加速度的推进,源于2018年成为行业不言而喻的重要节点。一家总部位于法国的市场研究机构 Yole Developpement 曾向媒体预测,「我们现在非常肯定,商用自驾驶车市场开始发生的速度会比产业界所预测的来得快很多。」就在 2018 年,而非先前预测的 2~3 年后。

  而 Uber 事件无论最终过错方是否为这辆搭载 L4 系统的汽车,事关生命安全的自动驾驶行业,都需要重回对汽车产业原有规律的敬畏之心。

  「每一次『脱离』(disengagements)的场景会被作为极端情况(corner case)记录下来,交由工程师去解决或者优化,所以每一次disengagement都是对自动驾驶的推动。」MINIEYE CEO 刘国清说,

  「大部分的 corner case(极端情况) 都是开发者无法预期的场景,往往事后(disengagements)才能获得。如何能够更为高效率和低成本的获取corner cases,提升测试效率和安全性,对自动驾驶的发展会有巨大意义。但这块目前还处于初期,很不成熟。这个坎跨不过,L4 以上的自动驾驶无法落地。」

  哪里出了问题?

  从事故现场报道的视频可以看到,Uber 的自动驾驶汽车配备了不同种类的传感系统:长短距光学摄像头、部署于车顶的激光雷达、前置雷达,当然还有安全员。从某种程度上讲,它们也可以说是保证自动驾驶系统安全的多重屏障。

  在事故发生时,行人没有在人形横道线上横穿马路。这意味,行人可能并不在路灯下,存在光线较暗的可能。摄像头受光照影响较大,在当时的环境下很难完成检测识别工作,也就是摄像头这道安全防线在这起案例中并不牢靠。

  不过,激光雷达和雷达在黑夜里并非不能照常工作。正常情况下,一个穿着黑色衣裤在漆黑夜里行走的人也可以被它们检测出来。这起事故分析中,还需要区分的关键点在于——

  激光雷达没有识别出行人,还是在识别后做出了应急举措、刹车或减速不及时。

  「从原理上说,激光雷达是能看得到的。」专注于激光雷达领域的速腾聚创 COO 邱纯潮告诉机器之能。

  鲍君威也抱有同样观点,「车上的激光雷达应该能够看到这个行人,但是也许,我这只是猜想,系统识别了这个行人,但不能判断这个人的意图。」这位前百度自动驾驶事业部成员在硅谷创办了激光雷达公司 Innovusion。

  具体来说,路人忽然窜到车辆的行进路线上,车辆的刹车距离不够,或者系统本身的算法出现问题等,都是导致自动驾驶车辆发生事故的可能性因素。

  但是,从涉事车辆的照片看,Uber 似乎只给车辆配备了一个激光雷达。有没有可能存在盲区,无法看到近距离物体?

  「单个激光雷达会存在盲区。」邱纯潮告诉我们。所以会有多个激光雷达一起用的情况,也就是「补盲」。

  黑芝麻科技 CEO 单记章表示,自动驾驶的「感知」是一个非常复杂的系统工程,对自动驾驶来说,它就是车的五官,需要提高各方面的能力,特别是要提高信号的提取能力以及提高信号的质量,之后再结合其他的才可能做好。

  「不能自动认为加几个激光雷达或者其他传感器就能完全满足自动驾驶的性能要求。」单记章如是说。黑芝麻科技专注视觉感知觉技术,单记章认为,Uber 事故也印证了黑芝麻的方向是正确的——从最基本的信号深入,做好整个感知系统。

  与此同时,有冗余的传感器融合系统,也被众多行业人士不约而同地放在讨论的重点位置上。

  这里的冗余就是信息冗余。简单来说,如果 A 传感器所提供的信息不够时,可以通过 B 或 C 传感器完成工作;而在大家都有信息的时候,则可以把信息做交叉严重,进而提升精度。

  传感器融合和冗余增加,在自动驾驶领域并不是一个新鲜概念,业内做 L2 以上的公司大多选取多传感器融合方案,是行业内一个存在已久的显性趋势。

  北极光创投董事总经理杨磊回忆,谷歌当年做无人驾驶的时候,各个传感器就是分立的。有些场景下激光雷达效果好,就用激光雷达,有些场景毫米波雷达好,就用毫米波雷达。这种方案里,传感器是切换性质的,基本没有做传感器融合。

  这样,简单粗暴地把多个最优方案拼在一起,给整个系统带来的风险是,每个点都是 90% 的可靠性,变成 90% * 90% * 90% 时整个系统的安全性大大降低。

  更准确的必经之路应该是把整个系统的冗余和融合做进去,在整体构架上做很多处理,包括底层操作系统。杨磊举了一个例子,很多无人驾驶公司还在用机器人操作系统 ROS,这不是一个实时的操作系统,但汽车的操控对实时性要求非常高,否则很容易出现问题。

  借由这次事故,不少从业者反思称,很多公司并没有把底层工作做扎实。「因为很多团队在一个方向走了很长时间,这个时候架构推倒重来,谁都不愿意,也没有这个决心。」杨磊说。

  「Uber 的事件正是说明无人驾驶的技术还远远没有成熟,需要更深入、底层的研究,只有潜心钻研底层技术、保障信息的准确性、完整性,才能为无人驾驶保驾护航,做好前段的基本工作。没有这些,无人驾驶的安全性是空中楼阁、天方夜谭。」单记章说道。

  禾塞科技 CEO 李一帆也对外表达了自己的观点:「一切试图走捷径的低成本传感器方案,人肉小白鼠众包都是无稽之谈,是犯罪。」

  此外,大家对于 Uber 也表达了自己的看法。

  「自动驾驶的进一步成熟需要时间来验证,总的来说不能太激进。」邱纯潮说道。这也是业内人士的普遍认知。

  

Uber无人车致死案,Uber无人车致死案责任

 

  中国汽车工程院技术经济咨询部研究员吕一星分享了这张图并表示这件事在意料之中,这张关于2017各公司自动驾驶方案在美国加州的路试结果能说明一些问题。

  与其他公司相比,Uber 的自动驾驶策略称得上是激进的,曾在旧金山留下闯红灯的记录,也在匹兹堡城市内用欧冠相对高的时速行驶。

  「现在有些公司跑得太猛了,其实我们也是有这样一个预期的,但大概率是这个事件不至于打灭无人驾驶。」杨磊说道,

  「自动驾驶的大势难挡,这个过程中会有一些法规的出现,也更有利于那些更加专注于底层技术的积累和变革的公司跑出来。而一些跟风进来的投资人短期内有可能会被吓跑,毕竟投资人里也不是所有人都有预警。」

  谁为这场事故负责?

  在这辆撞向行人的全自动驾驶汽车里,还有一个焦点,来自于坐在驾驶位的安全员。

  在事故发生的几秒钟里,安全员经历了什么?而这同样也关联着 Uber 自动驾驶系统的责任分配问题。

  安全员在自动驾驶汽车出现紧急情况后接管,并不是一个复杂动作。是根本没有看到行人,还是想要采取紧急措施但为时已晚,抑或是接管流程、系统出现问题导致无法补救?

  具体细节,还需要等待事故的进一步调查。但在这里,我们可以讨论的是,L4 级别的安全员不再是一位司机,而是乘客。

  腾讯法律研究院高级研究员曹建峰认为,追究这次事故责任,首先要看「司机」有无过错。但一般说来,L4 不需要司机监测驾驶环境。

  「只要不干扰汽车的无人驾驶系统,那就不需要尽合理的注意义务。」北京大学法学院副教授、博士生导师江溯告诉我们,L3 级别的自动驾驶,还可以追求驾驶员的责任,但是 L4 级别不能这么做,也不能追究刑事责任。

  其实,加州最新版自动驾驶政策给出了 L4 安全员的明确定位,仅仅是「以备不时之需」。其义务主要是和全自动驾驶车之间要保持双向通讯,保持车会持续回传定位和状态信息,如果全自动驾驶车出了问题或事故,远程操作员也能抚慰一下受惊的乘客和路人并且及时处理。

  而亚利桑那州坦佩警察局局长西尔维亚·莫伊尔(Sylvia Moir)对《旧金山纪事报》表示,「司机称受害人突然就出现在他们前方。他收到的第一个交通事故警报是碰撞的声音。」

  因此,责任的追究可能还是要回归到汽车和系统本身。

  行人没有遵守交通规则

    责任编辑:wangli

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