276、【轉載】無人駕駛汽車離上路還有多遠？ 要過法律倫理關

276、【轉載】無人駕駛汽車離上路還有多遠？ 要過法律倫理關

來自專欄前沿科技的道德哲學反思

無人駕駛汽車離上路還有多遠？ 法律倫理都是攔路虎

2017年07月13日 來源：北京晨報

圖為2017年1月12日，美國拉斯維加斯，電動無人駕駛公交車「Arma」在街頭進行測試行駛。

　　上周鬧得沸沸揚揚的無人駕駛汽車上北京五環事件，再次將無人駕駛汽車拉入了公眾的視野。和很多高科技的發展腳步一樣，初期推動無人駕駛研究的是軍事領域的專家們——美國軍方在上世紀70年代開始關注無人駕駛技術。1995年，一輛由美國卡耐基梅隆大學研製的無人駕駛汽車Navlab-V，完成了橫穿美國東西海岸的無人駕駛試驗。

　　二十多年過去了，無人駕駛汽車又「開」到了哪一步？人們不禁發問，無人駕駛技術真的已經成熟到可以上路了嗎？在全球範圍內無人駕駛汽車上路又是否合法合規？擺在科學家面前的除了惡劣天氣、法律法規、倫理道德……「攔路虎」里竟然還有一隻袋鼠。

　　世界腳步

　　常規「器官」不在 方向盤剎車油門或將被取消

　　目前已經有十幾家公司許下了豪言壯志，列出了自家無人駕駛汽車上路的時間表。

　　谷歌希望自家的無人駕駛汽車能在2020年量產，而且有別於其他製造商，谷歌不打算推出半自動的功能，而是準備一步到位，生產一款完全無人駕駛的汽車，甚至沒有剎車和方向盤。谷歌擁有7年無人駕駛汽車的經驗，並與菲亞特-克萊斯勒合作，在現實世界中測試無人駕駛小型貨車。

　　福特也不甘落後，計劃在2021年前推出並銷售第4級別的無人駕駛汽車。與谷歌的無人駕駛汽車一樣，福特也不準備為其汽車配備方向盤、剎車和油門。另外，福特將在未來5年投資10億美元，用於人工智慧軟體的開發。

　　英特爾公司為無人駕駛汽車砸下了重金，一系列的收購可謂是集齊了無人駕駛界的「七龍珠」，收穫了各種關鍵能力。包括以150億美元收購了以色列科技公司「移動眼」、深度學習技術公司Nervana、微晶元製造商Movidius和汽車公司德爾福。另外，英特爾計劃與寶馬和大眾攜手合作，於今年晚些時候開始試驗無人駕駛汽車。

圖為2017年6月21日，美國密歇根大學內正在使用的電動無人駕駛公交車「Arma」。

　　「眼睛」可觀六路 反饋物體距離閱讀交通標誌

　　大多數無人駕駛汽車配備了感測技術「套裝」，包括「一雙眼」及「一把尺」——視覺感測器(例如相機)和監測感測器(測量目標距離的激光和雷達)。過去十年中，測量範圍的感測器在商用開發系統中佔據了主導地位，能可靠地反饋周圍所有物體的距離，監測範圍達到100米甚至更遠。

　　激光通常只用於低水平和簡單的任務中，比如躲避障礙物，確保不會撞上任何東西等。而雷達則是一些高檔車的老搭檔了，在巡航控制系統中至少「服役」了十年。近年來，低價位的汽車也紛紛採用了這一技術。不過，監測距離的感測器還是有其局限性，遠程激光或雷達掃描能夠向你反饋大致的信息，比如路人的姿勢，卻不會告訴你那個人的表情是平靜還是驚慌。而且，由於大多數的標誌都是靠看的，在閱讀現有標識時，距離感測器也表現得很差。相比之下，像相機一樣的視覺感測器彌補了這一缺陷，它們能夠感知顏色和外觀細節。

　　由於我們的駕駛環境在設計和建造時默認司機能夠看到，所以，能夠像人一樣「眼觀六路」的無人駕駛汽車更能適應現有的基礎設施和標識。

　　「判斷力」待加強 駕駛系統難以應對惡劣天氣

　　不過，汽車並非裝備了眼睛就能保證「視力」沒問題。相機非常容易受到環境改變的影響，在路上最常遇到的就是晝夜循環。在黑暗的環境下，人工照明或遠光燈會讓系統很難判斷前方到底有什麼。

　　在寒冷的地區，街道兩旁可能有不少大風吹成的雪堆，不僅完全模糊了線標，甚至連標識也很容易被埋、被遮擋。由於無人駕駛汽車的設計嚴格依賴道路法規，所以系統會變得很糾結。

　　這還不算完，最大的挑戰往往出現在多重變化同時發生的時候，比如夜間行駛又趕上熱帶風暴。遇到這種組合就連人類司機都難免會發生事故，好在大多數情況下我們都小心謹慎、處理得當，而無人駕駛汽車就顯得沒那麼可靠了。除了雨雪，冰、冰雹、霧、煙、霾、風、光和熱都會對駕駛環境造成干擾。現在還沒有一輛車能夠證明遇到極端天氣仍能可靠地行駛，目前大多數車能夠處理的，不過是中等降雨程度。

　　對於盯著無人駕駛汽車這塊蛋糕的各廠商來說，沒有什麼比開發出適應全天候無人駕駛車更大的挑戰了。我們雖然有很多輛能夠適應「大部分情況」的車，卻沒有一輛適應「所有情況」的車。天氣的重要性無須贅述，僅在美國，超過20%的事故都和惡劣天氣有關。

6月28日，無人駕駛車輛駛出賽道。當天，作為世界智能大會的重要活動，世界智能汽車挑戰賽在天津拉開帷幕。 中新社記者 佟郁 攝

　　配備最強「大腦」 深度學習為鏡頭素材貼標籤

　　為了不讓無人駕駛汽車的一雙眼睛成為擺設，開發人員就要給它們配備相應的「腦子」。這也是為什麼許多無人駕駛汽車廠商都在開發深度學習系統，有了這門技術，它們輕易就能超越人類需要練習100個小時才能達到的「老司機」的境界。

　　英特爾公司收購移動眼也正是有此用意，這些深度學習系統通常需要大量的標籤數據。收集原始數據雖然成本很高，但可行性高，方法也比較「簡單粗暴」：只需在大量汽車上安裝感測器和計算機，然後就等著它們在公路網中跑上個數百萬小時吧。一旦跑回來，接下來的工作才是費時費工費腦子的，鏡頭記錄下的大量素材需要處理，人、汽車、各類危險、交通燈、車道標記等都需要「貼標籤」。移動眼公司意識到這種繁瑣的工作偷不了懶，於是僱用了數百名員工專門為圖像「貼標籤」，這種腳踏實地的作風也使其成為了該領域的引領者。有了這些基礎，未來，移動眼等其他公司會越來越多地使用模擬技術生成大部分數據，而不再靠人力了。

　　「性格」比人謹慎 遇到路邊慢跑者會減速停車

　　目前，無人駕駛汽車通常比人類司機更「膽小」，因為我們能夠更準確地了解周圍發生著什麼。在一段測試視頻中，當一輛特斯拉遇到路邊的慢跑者時會減速到幾乎停下。而當我們遇到同樣情況時，會作出「慢跑者不太可能突然跳到馬路上」的判斷，而系統則被設計得更為謹慎(至少現在的系統都是這樣)。

　　以目前的技術來看，無人駕駛車的謹慎確實很有必要。它們還不太擅長處理那些百萬分之一可能會發生的「小概率」事件，比如前車上掉下來一個沙發，或者一些穿著奇葩裝束的人出現在路邊。

　　自動眼開發的視覺技術可能會提供更多的「微妙場景」，幫助汽車訓練得更為自信。還能讀懂人的面部表情，分析出路邊行人的姿勢和可能的意圖，甚至能夠「看穿」旁邊的汽車，究竟對方的司機是在好好看路還是在玩手機。此外，這種視覺技術能夠與人類司機無縫對接，通過輔助保護系統幫助我們避免錯誤。

　　名詞解釋

　　自動駕駛汽車(Autonomous car)和無人駕駛汽車(Driverless Car)是同一種事物，但不同地方叫法不同，歐洲偏向於稱之為自動駕駛汽車，而美國多用後者。

當地時間3月6日，美國加州畢曉普蘭奇，法國EasyMile公司生產的無人駕駛公交車EZ10正在當地部署測試。

　　法律障礙

　　美國各州立法難以統一

　　「老司機」們都知道，要想上路開車就得有駕駛證，而駕駛證的主體是人。那麼，當有一天，《變形金剛》的場景活生生出現在現實生活中又會怎樣，試想一下，一輛「大黃蜂」正自己行駛在路上，突然被交警攔下檢查駕駛證，那會是怎樣窘迫的畫面。好在，已經有人想到了這件事，世界各國也正在出台法規，推動讓無人駕駛上路。

　　在美國，為了確定無人駕駛汽車的法律地位，考慮相關立法的州每年都在增加。全美州議會聯合會的數據顯示，2011年6月，內華達州的立法機構通過了一項法律，為無人駕駛汽車的使用授權。內華達州也因此成為世界上第一個允許無人駕駛汽車合法上路的自治地區。自那以後，美國至少有41個州和華盛頓特區都在考慮與無人駕駛汽車相關的立法。其中，19個州以及華盛頓特區都通過了與無人駕駛汽車相關的立法。

　　近日，美國眾議院成員就無人駕駛汽車的14項法案進行了辯論，今年6月上旬，參議院的議員們發表了一份關於未來無人駕駛汽車立法的大綱，一些人猜測，美國國會最早可能在本月就一些無人駕駛汽車的法律進行投票。顯然，美國兩黨的議員在一件事情上達成了共識——目前僅有美國各州的法規是不夠的。雖然許多州的立法機構都決定頒布各自的無人駕駛汽車的規定，但是彼此間差異太大，以至於任何一家公司都不能在全美範圍內推出無人駕駛汽車。例如，在亞利桑那州只需一紙標準車輛登記即可，然而在紐約則要求所有無人駕駛汽車都要有警察的陪護。而矽谷所在地加州就比較超前了，允許沒有司機、方向盤、油門和剎車的全自動駕駛車輛行駛。

　　德國要求司機時刻警惕

　　2013年，英國政府允許在公共道路上對無人駕駛汽車進行測試，在此之前，所有的類似測試都必須在私有土地上進行。今年2月，英國政府又提出新草案，保險公司必須為無人駕駛汽車提供兩種保護，自動駕駛模式下的汽車和手動駕駛模式下的司機。如果製造商有責任，保險公司能向製造商索賠。

　　2014年，法國政府宣布從2015年起允許無人駕駛汽車在公共道路上進行測試，法國全國範圍內2000公里的公路將因此開放。2015年在法國舉行的智能交通世界大會上，法國首次展示了在其開放道路上行駛的無人駕駛汽車。2015年春天，瑞士聯邦環境、交通、能源和通信部允許瑞士電信在蘇黎世的街道上測試無人駕駛的大眾帕薩特。

　　今年5月，德國批准了無人駕駛汽車的新準則，政府官員修改了德國的道路交通法，為無人駕駛汽車搭起了監管框架。德國汽車工業協會主席馬蒂亞斯·威斯曼表示，德國在高度自動化車輛上路的進程中邁出了重要一步。他認為無人駕駛將使道路交通「更安全、更高效、更方便」。根據路透社的報道，新法規允許汽車製造商測試無人駕駛汽車。當汽車獨立操縱方向盤和剎車時，不用手握方向盤、眼睛看路。不過使用者必須時刻保持警惕，以便隨時控制車輛。據歐洲汽車新聞的報道，這項法規旨在消除交通法規的邏輯不一致問題。例如，當一名司機心臟病發作，汽車能夠減速、打信號燈並靠自己的力量停在路邊。該法規還要求配備數據存儲系統即「黑匣子」，用來記錄具體駕駛情況。

當地時間2016年8月25日，新加坡，新加坡對無人駕駛計程車進行公開試驗，這在全世界尚屬首次。

　　倫理障礙

　　應該撞人還是撞動物

　　除了等待法規的完善，擺在無人駕駛汽車面前的還有「道德難關」。試想一下，當你駕駛汽車突發緊急情況，面前是一名小孩和一名成人，減速已經不可能，你的方向盤將轉向何處？這對於任何人來說，都是一個困難而且痛苦的抉擇，如果汽車能自主，顯然也無法抉擇。目前，沒有人相信無人駕駛汽車能夠做出道德或倫理抉擇，不過，德國科學家們相信，最終有可能為無人駕駛汽車帶入道德和倫理。

　　德國奧斯納布呂克大學認知科學研究所的研究員萊昂稱，研究表明汽車可以通過編程來模擬人類的道德行為，包括決定哪種碰撞是更好的選擇。研究人員讓人類實驗對象處於虛擬現實環境中，研究模擬交通場景中的行為。之後研究人員用這些數據為無人駕駛汽車設計演算法，使其能夠像人類一樣在道路上應對潛在的困境。

　　不過大多數的選擇仍然具有爭議。當涉及到人類和動物時，大多數人會選擇保護人類，但是如果選擇避開狗狗，會有5%的概率只讓人受輕傷，又會怎麼選呢？還有當遇到一個玩球衝進馬路的孩子和一個守規矩走在路邊的成人時該怎麼辦，如果僅按照交通規則來看，孩子顯然是錯誤的，但是如果考慮年齡，大多數人會選擇避讓孩子。

　　意外障礙

　　袋鼠亂蹦讓系統犯暈

　　就在無人駕駛汽車忙著合法化、埋頭學習倫理道德時，又有新的麻煩冒了出來，這次的地點在南半球，而這次的「攔路虎」是一隻袋鼠。

　　瑞典汽車製造商沃爾沃近日表示，其開發的無人駕駛汽車半路殺出了「澳洲程咬金」——袋鼠。原本該公司的大型動物監測系統一直運行良好，鹿、麋鹿、馴鹿等一概不在話下，既混個臉熟也躲得迅速，但是不久前在澳大利亞進行的測試卻遇上了麻煩。實驗證明，呆萌袋鼠一蹦一跳的動作會讓其系統犯迷糊，由於無法準確判斷其獨特的移動方式，目前該系統是給袋鼠「跪了」。

　　然而袋鼠是無人駕駛汽車在澳洲上路必須考慮的問題，澳大利亞汽車協會的數據顯示，每年當地有超過1.6萬起撞車事故與袋鼠有關，其中1000起事故都發生在「叢林首都」——堪培拉，使其成為「袋鼠事故多發地」。另有數據顯示，在所有與動物相關碰撞事故中，有袋類動物佔了90%，萬幸的是，大多數碰撞事故都不是很嚴重。

　　沃爾沃澳大利亞地區的技術經理大衛·皮克特在接受美國廣播公司採訪時曾表示，之所以會出現「袋鼠麻煩」，主要是由於他們的汽車監測系統利用地面作為參照點，而蹦躂著走路的袋鼠讓系統很難判斷它們距離汽車到底有多遠。「當它們騰空時，看起來好像離著挺遠，但落地時又顯得很近了。」皮克特稱，識別系統實際上沒有聽起來這麼簡單，它們通過行走方式判斷前方是不是人，還要判斷這個人是高是矮、是否穿外套等，而對於袋鼠的認識也要很全面。「袋鼠可能坐在路邊、站在路邊，也可能正在蹦著前進，這些動作的形狀都不相同。」

　　不過，沃爾沃澳大利亞的常務董事凱文·麥卡恩對此沒有氣餒，他認為袋鼠造成的麻煩也是無人駕駛技術研發和測試的一部分。

圖為無人駕駛汽車實驗場景。 安源 攝

　　無人駕駛汽車等級

　　2014年，國際自動機工程師學會(SAE International)發布了道路機動車輛自動駕駛技術分類系統。該分類主要以是否需要司機的注意力和干預為基準，而並非車輛的能力。

　　0級：自動系統能發出警告，但是不能控制車輛。

　　1級(手時刻準備著)：司機和自動系統共同控制車輛。例如自適應巡航控制系統(ACC)——駕駛員控制方向，自動系統控制速度；停車輔助系統——可以自動轉向但需要司機控制速度；或者車道保持輔助系統(LKA)II型。在這一級別，司機必須時刻準備重新接管汽車的控制權。

　　2級(解放手)：自動系統完全控制車輛(包括加速、剎車和轉向)。但司機必須時刻監控駕駛情況，如果自動系統不能正常響應，司機應隨時、立即進行干預。「解放手」並不是指字面意思，事實上，這一級別的自動駕駛有強制要求，即司機的手不能離開方向盤，以確保能夠時刻準備著進行干預。

　　3級(解放眼)：司機可以不再關注駕駛，安全地發簡訊甚至看電影。車輛能夠自行處理緊急情況，比如緊急剎車。不過當車輛「召喚」時，司機必須準備好進行短暫的干預，具體情況依各廠商而定。

　　4級(解放腦)：與3級類似，在這一級別司機完全不用注意安全，也就是說可以安心睡覺或者離開駕駛員的座位。自動駕駛只在有限的區域或者特殊情況下可行，比如堵車時。在這些區域外或者情況外，車輛必須能夠安全地終止行程，比如不用司機控制能「側方位停車」。

　　5級(解放人)：完全不需要人為干預，例如「機器計程車」。

　　本版編譯 陳小丹

引自：無人駕駛汽車離上路還有多遠？ 法律倫理都是攔路虎

（2018.2.27）

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