Uber事故案最全剖析:誰該擔責?誰在走捷徑?大勢難擋的自動駕駛應該重拾敬畏之心了!

微胖發表於2018-03-20

撰文 | 機器之能編輯部


這是世界上首起自動駕駛車輛(L4)在公共道路上撞擊行人並致死的事件。


事故發生後,警方更新有關這場事故的最新情況。

據國外眾多媒體報導,今天(當地時間)星期日晚上十點,一輛 Uber 的自動駕駛汽車在亞利桑那州坦佩市的公共道路上與一名行人相撞,該行人在送往醫院後不治身亡。

當地警方在一份郵件宣告中表示,意外發生時,汽車處於自動駕駛模式,駕駛座上有一名人類安全駕駛員。而且撞人之前,系統並無減速跡象。警方同時確認,死者為 49 歲的女性 Elaine Herzberg,事件發生時該女性正在人行橫道外的地方橫穿馬路。

很快,受害人橫穿馬路的方式被亞利桑那州坦佩警察局局長西爾維亞·莫伊爾(Sylvia Moir)重點提及,他認為,無論是有人還是自動駕駛模式,想要避免交通事故都相當困難。這可能意味著事故過錯為受害者本人——今年 49 歲的伊萊恩·赫茨伯格(Elaine Herzberg),而非 Uber。

坦佩警方、美國國家交通安全委員會和美國國家公路交通安全管理局的聯合調查還在繼續,另一邊,這場引發自動駕駛行業關注的事故,讓努力重回正軌的 Uber 在自動駕駛汽車專案程式上再度遭遇停頓。

Uber事故案最全剖析:誰該擔責?誰在走捷徑?大勢難擋的自動駕駛應該重拾敬畏之心了!事故發生時死者正推著自行車在非人行橫道線區域橫穿馬路。

事發之後,Uber 暫停了在坦佩、匹茲堡、舊金山和多倫多等城市進行的自動駕駛汽車測試。要知道,與 Waymo 長達一年的自動駕駛商業機密的法律糾紛剛剛了結,如火如荼的卡車業務之外,Uber 還在舊金山推出了自動駕駛計程車服務,並計劃於明年 IPO。

加速度的推進,源於2018年成為行業不言而喻的重要節點。一家總部位於法國的市場研究機構 Yole Developpement 曾向媒體預測,「我們現在非常肯定,商用自駕駛車市場開始發生的速度會比產業界所預測的來得快很多。」就在 2018 年,而非先前預測的 2~3 年後。

而 Uber 事件無論最終過錯方是否為這輛搭載 L4 系統的汽車,事關生命安全的自動駕駛行業,都需要重回對汽車產業原有規律的敬畏之心。

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景馳 CEO 在朋友圈談及了自己對這次事故的看法。

「每一次『脫離』(disengagements)的場景會被作為極端情況(corner case)記錄下來,交由工程師去解決或者優化,所以每一次disengagement都是對自動駕駛的推動。」MINIEYE CEO 劉國清說,

「大部分的 corner case(極端情況) 都是開發者無法預期的場景,往往事後(disengagements)才能獲得。如何能夠更為高效率和低成本的獲取corner cases,提升測試效率和安全性,對自動駕駛的發展會有巨大意義。但這塊目前還處於初期,很不成熟。這個坎跨不過,L4 以上的自動駕駛無法落地。」

哪裡出了問題?

從事故現場報導的視訊可以看到,Uber 的自動駕駛汽車配備了不同種類的感測系統:長短距光學攝像頭、部署於車頂的鐳射雷達、前置雷達,當然還有安全員。從某種程度上講,它們也可以說是保證自動駕駛系統安全的多重屏障。

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Uber 自動駕駛方案

在事故發生時,行人沒有在人形橫道線上橫穿馬路。這意味,行人可能並不在路燈下,存在光線較暗的可能。攝像頭受光照影響較大,在當時的環境下很難完成檢測識別工作,也就是攝像頭這道安全防線在這起案例中並不牢靠。

不過,鐳射雷達和雷達在黑夜裡並非不能照常工作。正常情況下,一個穿著黑色衣褲在漆黑夜裡行走的人也可以被它們檢測出來。這起事故分析中,還需要區分的關鍵點在於——

鐳射雷達沒有識別出行人,還是在識別後做出了應急舉措、剎車或減速不及時。

「從原理上說,鐳射雷達是能看得到的。」專注於鐳射雷達領域的速騰聚創 COO 邱純潮告訴機器之能。

鮑君威也抱有同樣觀點,「車上的鐳射雷達應該能夠看到這個行人,但是也許,我這只是猜想,系統識別了這個行人,但不能判斷這個人的意圖。」這位前百度自動駕駛事業部成員在矽谷創辦了鐳射雷達公司 Innovusion。

具體來說,路人忽然竄到車輛的行進路線上,車輛的剎車距離不夠,或者系統本身的演算法出現問題等,都是導致自動駕駛車輛發生事故的可能性因素。

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鐳射雷達創造出的影像(非涉事 Uber 鐳射雷達影像)

但是,從涉事車輛的照片看,Uber 似乎只給車輛配備了一個鐳射雷達。有沒有可能存在盲區,無法看到近距離物體?

「單個鐳射雷達會存在盲區。」邱純潮告訴我們。所以會有多個鐳射雷達一起用的情況,也就是「補盲」。

黑芝麻科技 CEO 單記章表示,自動駕駛的「感知」是一個非常複雜的系統工程,對自動駕駛來說,它就是車的五官,需要提高各方面的能力,特別是要提高訊號的提取能力以及提高訊號的質量,之後再結合其他的才可能做好。

「不能自動認為加幾個鐳射雷達或者其他感測器就能完全滿足自動駕駛的效能要求。」單記章如是說。黑芝麻科技專注視覺感知覺技術,單記章認為,Uber 事故也印證了黑芝麻的方向是正確的——從最基本的訊號深入,做好整個感知系統。

與此同時,有冗餘的感測器融合系統,也被眾多行業人士不約而同地放在討論的重點位置上。

這裡的冗餘就是資訊冗餘。簡單來說,如果 A 感測器所提供的資訊不夠時,可以通過 B 或 C 感測器完成工作;而在大家都有資訊的時候,則可以把資訊做交叉嚴重,進而提升精度。

感測器融合和冗餘增加,在自動駕駛領域並不是一個新鮮概念,業內做 L2 以上的公司大多選取多感測器融合方案,是行業內一個存在已久的顯性趨勢。

北極光創投董事總經理楊磊回憶,谷歌當年做無人駕駛的時候,各個感測器就是分立的。有些場景下鐳射雷達效果好,就用鐳射雷達,有些場景毫米波雷達好,就用毫米波雷達。這種方案裡,感測器是切換性質的,基本沒有做感測器融合。

這樣,簡單粗暴地把多個最優方案拼在一起,給整個系統帶來的風險是,每個點都是 90% 的可靠性,變成 90% * 90% * 90% 時整個系統的安全性大大降低。

更準確的必經之路應該是把整個系統的冗餘和融合做進去,在整體構架上做很多處理,包括底層作業系統。楊磊舉了一個例子,很多無人駕駛公司還在用機器人作業系統 ROS,這不是一個實時的作業系統,但汽車的操控對實時性要求非常高,否則很容易出現問題。

藉由這次事故,不少從業者反思稱,很多公司並沒有把底層工作做紮實。「因為很多團隊在一個方向走了很長時間,這個時候架構推倒重來,誰都不願意,也沒有這個決心。」楊磊說。

「Uber 的事件正是說明無人駕駛的技術還遠遠沒有成熟,需要更深入、底層的研究,只有潛心鑽研底層技術、保障資訊的準確性、完整性,才能為無人駕駛保駕護航,做好前段的基本工作。沒有這些,無人駕駛的安全性是空中樓閣、天方夜譚。」單記章說道。

禾塞科技 CEO 李一帆也對外表達了自己的觀點:「一切試圖走捷徑的低成本感測器方案,人肉小白鼠眾包都是無稽之談,是犯罪。」

此外,大家對於 Uber 也表達了自己的看法。

「自動駕駛的進一步成熟需要時間來驗證,總的來說不能太激進。」邱純潮說道。這也是業內人士的普遍認知。

Uber事故案最全剖析:誰該擔責?誰在走捷徑?大勢難擋的自動駕駛應該重拾敬畏之心了!

中國汽車工程院技術經濟諮詢部研究員呂一星分享了這張圖並表示這件事在意料之中,這張關於2017各公司自動駕駛方案在美國加州的路試結果能說明一些問題。

與其他公司相比,Uber 的自動駕駛策略稱得上是激進的,曾在舊金山留下闖紅燈的記錄,也在匹茲堡城市內用歐冠相對高的時速行駛。

「現在有些公司跑得太猛了,其實我們也是有這樣一個預期的,但大概率是這個事件不至於打滅無人駕駛。」楊磊說道,

「自動駕駛的大勢難擋,這個過程中會有一些法規的出現,也更有利於那些更加專注於底層技術的積累和變革的公司跑出來。而一些跟風進來的投資人短期內有可能會被嚇跑,畢竟投資人裡也不是所有人都有預警。」

誰為這場事故負責?

在這輛撞向行人的全自動駕駛汽車裡,還有一個焦點,來自於坐在駕駛位的安全員。

在事故發生的幾秒鐘裡,安全員經歷了什麼?而這同樣也關聯著 Uber 自動駕駛系統的責任分配問題。

安全員在自動駕駛汽車出現緊急情況後接管,並不是一個複雜動作。是根本沒有看到行人,還是想要採取緊急措施但為時已晚,抑或是接管流程、系統出現問題導致無法補救?

具體細節,還需要等待事故的進一步調查。但在這裡,我們可以討論的是,L4 級別的安全員不再是一位司機,而是乘客。

騰訊法律研究院高階研究員曹建峰認為,追究這次事故責任,首先要看「司機」有無過錯。但一般說來,L4 不需要司機監測駕駛環境。

「只要不干擾汽車的無人駕駛系統,那就不需要盡合理的注意義務。」北京大學法學院副教授、博士生導師江溯告訴我們,L3 級別的自動駕駛,還可以追求駕駛員的責任,但是 L4 級別不能這麼做,也不能追究刑事責任。

其實,加州最新版自動駕駛政策給出了 L4 安全員的明確定位,僅僅是「以備不時之需」。其義務主要是和全自動駕駛車之間要保持雙向通訊,保持車會持續回傳定位和狀態資訊,如果全自動駕駛車出了問題或事故,遠端操作員也能撫慰一下受驚的乘客和路人並且及時處理。

而亞利桑那州坦佩警察局局長西爾維亞·莫伊爾(Sylvia Moir)對《舊金山紀事報》表示,「司機稱受害人突然就出現在他們前方。他收到的第一個交通事故警報是碰撞的聲音。」

因此,責任的追究可能還是要回歸到汽車和系統本身。

行人沒有遵守交通規則,並不影響系統自身應當履行的義務。曹建峰向我們明確了他的觀點,如果是車自身的缺陷,車企要承擔最終責任。如果是軟體自身缺陷導致,Uber 承擔責任。

根據鮑君威的分析,以當時行駛速度(相當於一秒鐘 20 米左右)來算,技術上說,車上的鐳射雷達應該能夠看到這個行人。但他也猜測,系統識別了這個行人,但不能判斷這個人的意圖,最終導致悲劇發生。

如果真是系統問題,不同法律規定導致最終承擔責任的主體也不同。

目前,我們並不清楚亞利桑那州的具體規定(主機廠還是自動駕駛廠商承擔責任),但根據加州的自動駕駛新版規定表示,SAE L4-L5 的自動駕駛汽車由主機廠和運營商共同對車輛負責。

而密歇根州通過的一項法規規定,如果自動駕駛系統出錯導致事故,責任在汽車製造商;而製造商應為每輛車支付保險。德國法律也規定,如果事故是自動駕駛系統失靈等原因所致,需要汽車製造商來承擔責任。

「現在車企都會購買保險,最終可以走產品責任和保險。」江溯說。

在將於近期發表的一篇文章中,江溯分析道,英國法律也會要求汽車強制性保險必須覆蓋自動駕駛汽車,在自動駕駛車輛造成損害的情況下,第三方受害人先由保險公司賠付,保險公司有權依據產品責任法等現行法律向汽車製造商追償。在他看來,這種保險機制的設計,也是部分考慮到不給技術創新和商業化帶來太大負擔。

另據我們瞭解,亞利桑那州並沒有改變無人駕駛車輛試驗的最低保險責任規定。早在 2015 年 8 月,州長就簽署了支援自動駕駛的行政命令。只要乘客有駕照,而且車輛有基本的責任保險計劃,任何無人駕駛車輛都可以上路。

至於被害人,無論如何,都會得到一份賠償。這也是開展自動駕駛測試國家都會遵循的一個底線。據曹建峰介紹,按照加州的規定,受害人可以獲得 500 萬美元的保險賠償。

命運多舛的自動駕駛之路

由於業務模式的先天基因,Uber 進入自動駕駛領域,一度被業界看好。

早在三年前,Uber 與卡內基梅隆大學(CMU)機器人研究中心(NREC)合作,在匹茲堡建立 Uber 高階技術中心時,時任 CEO 的卡蘭尼克就旗幟鮮明地表明瞭 Uber 進軍無人駕駛的原因:

「Uber 之所以價格高是因為我們不止要支付車費,還要支付司機的人工費。如果車上沒有司機,乘客使用 Uber 的成本就將低於買車。所以神奇之處在於,無人駕駛可以使人們的出行成本低於買車的成本,到那時,私家車就會消失。」

自那之後,Uber 開始了長達三年的高舉高打。

與 CMU 合作近三個月後,Uber 將 NREC 相關技術人員挖得一乾二淨,甚至連市場人員都不放過。CMU 在這場挖人角逐中總計流失了 50 多人。

在距 NREC 一公里外,Uber 還租了一塊 53,000 平方英尺的地皮,這裡最終變成後來的 ATG(Advanced Technologies Group),該部門於 2017 年 7 月正式收編 Otto。

2016 年初,Uber 開始轉向 Waymo 團隊,也是近一年來鬧得沸沸揚揚的 Waymo 和 Uber 法律糾紛的起點,最終在以 6.8 億美元的高價收購 Otto 之後徹底將矛盾激化,走向起訴的局面。

應對官司、負面新聞並沒有對 Uber 造成明顯阻礙,其自動駕駛研發程式與業務合作反而仍然在以相當快的速度向前。僅僅 18 個月的時間,Uber 的無人駕駛車便正式上路了。而這背後,我們也能明顯看到政府擁抱創新技術的姿態,與 Uber 這類科技公司之間形成了微妙關係。

2016 年 9 月 14 日,Uber 正式在美國匹茲堡市向公眾開放無人駕駛汽車出行服務。沒錯,匹茲堡到現在為止還在支援著 Uber 的無人駕駛業務,哪怕 Uber 在一年前挖了 CMU 的牆角。

該服務對所有 Uber 使用者開放。如果訂單被自動駕駛車接單,乘客就可以乘坐 Uber 的自動駕駛汽車出行,當然,需要在安全員陪同的情況下。此外,Uber 位於匹茲堡的 ATG 部門的員工也可以申請免費乘坐這些自動駕駛計程車。

直到去年 2 月,Uber 和匹茲堡的關係徹底撕破。

匹茲堡市市長 Bill Peduto 在一個採訪談到,「我始終沒見到來自 Uber 的太多誠意。」

一直以來,匹茲堡都在無條件支援 Uber,甚至在 Uber 因為未得到允許就上路測試而被賓夕法尼亞州政府罰款 1.14 億美元的時候,匹茲堡市甚至還公開對 Uber 表示了支援。

而匹茲堡希望 Uber 這樣高科技企業的廣泛滲入能夠幫助其贏得 2016 年美國交通部舉辦的「智慧城市挑戰賽」。抱著這樣的目的,匹茲堡市長 Peduto 要求 Uber 花費 2500 萬美元建設從 CMU 到附近的新交通路線,並在那裡測試自動駕駛汽車。然而,Uber 拒絕了匹茲堡市的這個要求,反手還列舉了多項對匹茲堡市的要求。

對此,匹茲堡無法忍受,並因此丟掉了「智慧城市」的名號,與 Uber 撕破了臉。在與匹茲堡鬧僵的同時,Uber 在亞利桑那州上線了同匹茲堡模式相似的自動駕駛計程車業務。

今年三月,Uber 動作頻頻,不僅正式開始運營自動駕駛卡車車隊,還在舊金山面向 ATG 的 300 名當地員工開通了自動駕駛計程車服務。Uber 推行這項服務的目的有兩個:一是讓工程師們對他們正在開發的技術有深刻的瞭解,二則是獲取運營自動駕駛計程車服務的真實反饋。

在 Uber 自動駕駛的成長史中,車廠的力量也難以忽視。這次事故車改造於沃爾沃 XC90,他們之間的合作開始於 2016 年 8 月,一起投了 3 億美元用於無人駕駛車研發。之後,Uber 也和菲亞特克萊斯勒等車廠開始了研發合作。

同時,從與車廠的合作蜜月期裡,Uber 還開啟了向包括車企在內的第三方公司銷售自動駕駛技術這一業務,近日已和豐田展開談判。

不知此次撞人事件一出,Uber 與豐田的合作會不會產生變數,其向第三方公司銷售自動駕駛技術的計劃會不會落空。

不過,「自動駕駛既不會像很多人想象的那樣,像場狂歡,技術成熟一蹴而就,也不會因為出現幾次事故就停止前進的步伐。」地平線機器人創始人餘凱說。

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