熱點聚焦
人工智慧哪家強？
四重難題讓無人駕駛汽車技術深陷信任危機
60多年前出現的人工智慧如今才迎來發展高潮
人工智慧投資火熱絕非曇花一現
這些 AI 技術值得關注
機器換人：換來的不是失業
新型計算將成為人工智慧繼續發展的關鍵支撐
業內人士普遍自信無人駕駛技術比人類駕駛員更可靠。 在業內人士的自信和社會公眾的懷疑中， 政府如何進行監管仿佛落入了一個兩難境地， 新興產業技術發展迅速， 嚴格的監管會成為其進步的障礙， 但其中涉及到安全問題的領域又不得不進行干預。
在一邊是站在馬路上的 5 個人， 一邊是無辜經過的1個路人， 如果事故無法避免， 必須二選一的無人駕駛汽車該撞向誰？
當紅綠燈上懸掛了一個綠色氣球， 無人駕駛汽車如何識別？
當面臨緊急情況， 無人駕駛汽車的程式能違章嗎？
當無人駕駛汽車出現事故， 誰該為此負責？
無人駕駛汽車普及後， 司機會面臨失業嗎？
這樣的問題， 自無人駕駛汽車技術處在萌芽時期就被提出， 但從未有過標準答案。 隨著無人駕駛汽車技術不斷進步， 這些問題也逐漸成為了制約其進一步發展的瓶頸。 北京聯合大學機器人學院教授劉元盛告訴本刊記者， 目前無人駕駛汽車技術面臨著複雜情況技術處理問題、成本問題、法律問題和倫理問題等多重困境，
2030 年或能實現完全自動駕駛
一輛完全脫離人類干涉的無人駕駛汽車， 獨自從出發點到達目的地， 是目前世界上公認的無人駕駛汽車技術最高等級。 根據美國高速公路安全管理局目前的規定， 無人駕駛汽車可以分為 0 至 4 五個級別。
“級別 0 ”又稱無自動化， 由人來操作汽車， 可以得到保護系統輔助和警示；“級別 1 ”又稱駕駛支援， 通過駕駛環境分析， 可以對方向盤和速度其中一項支援控制；“級別 2 ”又稱部分自動化， 可以對方向盤和速度等多項操作提供支援控制；“級別 3 ”則是有條件自動化， 汽車已經可以自動駕駛， 只是人類仍需提供一定操作；“級別 4 ”則達到高度自動化或完全自動化，
“提到無人駕駛汽車， 大家都覺得‘高大上’， 但實際上無人駕駛技術已經走近身邊， 大家的車或多或少都有無人駕駛或者說無人駕駛的因數在裡面， 比如 ACC 自我調整巡航系統、自動泊車系統等。 ”劉元盛說。
劉元盛介紹， 無人駕駛技術從技術上可分為三大層：感知層， 認知和決策， 執行層。 感知像人一樣， 人用眼睛去看、用耳朵去聽， 車也一樣， 要看前方有沒有障礙物、看紅綠燈、看路在哪兒， 這就牽扯到高精確的GPS、雷射雷達等技術和雷達設備、視覺設備、感測器等模組；認知或者決策層是指， 接收到感知層的資訊後怎麼做判斷， 往前走還是不走、走多快， 這是大腦的決斷， 牽扯到資訊融合、人工智慧等技術，
據劉元盛介紹， 目前國內外從事無人駕駛汽車技術研究的機構主要有“三大集團”。 首先， 最活躍的是學校和科研院所， 包括國外的美國卡內基梅隆大學、美國斯坦福大學、義大利帕爾馬大學等， 國內則有天津軍事交通學院、北京聯合大學、國防科技大學、西安交通大學、中科院合肥物質研究所、北京理工大學、清華大學、湖南大學、武漢大學、同濟大學等；第二類是汽車企業，
上汽集團相關研究指出， 目前穀歌的自動駕駛技術雖然還無法適應所有路況， 但已經是業界最尖端的， 已經達到了級別 3 —— 有條件自動化。 目前市面上公司對自動駕駛技術的研究主要還是從級別 2 —— 部分自動化入手的， 比如已經能夠實現的自動泊車、車道保持等功能， 都屬於這個級別。 而要想實現最高級別 4 ， 上汽集團給出的時間表是在 2030 年， 實現全環境下的自動駕駛。
無人駕駛汽車事故引發安全性爭議
劉元盛指出，目前，隨著無人駕駛汽車技術發展到一定程度，複雜情況技術處理問題、成本問題、法律問題和倫理問題等多重困境已經開始成為阻礙其發展的瓶頸。
複雜情況技術處理問題是指技術上如何處理文章開頭提出的極端情況，這是目前的一大難題。無人駕駛汽車技術最直接依賴的是電腦技術和人工智慧技術，需要提前填入規則，根據給定的規律變化狀態。電腦擅於記憶，人工智慧也能進行一些簡單的歸納式思考，但它始終不具備人類的聯想和演繹能力，而實際駕駛過程中面臨的很多突發狀況，不是簡單通過歸納總結就可以解決的。
另一方面，為了能讓無人駕駛汽車技術更加安全，讓給定規則能夠覆蓋更多的情況，無人駕駛汽車技術需要太多自身系統和周邊系統的支援，通過各種感測器界定安全區間、辨別環境、規劃行進路線等，然而系統越複雜，可能產生風險的環節就越多，演算法越複雜，出現矛盾的可能性就越大，這些缺陷在無人駕駛汽車系統中可能造成的危害是難以預測和估量的。
成本問題則是因為，一方面，無人駕駛汽車涉及多種先進技術，本身就造價昂貴；另一方面，目前傳統汽廠商和互聯網公司在無人駕駛汽車技術的研發上形成了競爭態勢，在提高服務品質上為了趕超對方不惜血本。有業內人士曾指出，目前無人駕駛汽車產業化面臨的最大挑戰和障礙是成本過高，即便現在造出一輛真正可以上路的無人駕駛汽車，成本也在 25 萬美元以上，要想立刻實現商業化幾乎不可能。
法律問題是最近一兩年來無人駕駛汽車技術發展過程中最受關注的問題，尤其是在穀歌、特斯拉、Uber 幾大公司的無人駕駛汽車實驗相繼出現事故之後。2016 年 2 月 14 日，在美國加州山景城，穀歌研發的無人駕駛汽車與公共汽車發生輕微碰撞，這是谷歌無人駕駛汽車第一次因為自主控制系統問題而引發事故；同年 5 月 7 日，在美國佛羅里達州的一個十字路口，一名司機在使用特斯拉 ModelS 的 Autopilot 模式時，遭遇了一輛正在左轉的重型卡車，在強烈日照下駕駛員和自動駕駛系統都未能識別到拖掛車的白色車身，因此未能及時啟動刹車系統，導致司機死亡；2017 年 3 月 25 日，Uber一輛無人駕駛汽車在美國亞利桑那州進行上路測試時發生嚴重事故，目前 Uber 已叫停亞利桑那州該專案，不排除匹茲堡和三藩市項目也會被暫停。這幾起事件讓人們開始對無人駕駛技術的安全性產生了懷疑，同時由於涉事公司在處理事故時或多或少存在推脫責任現象，人們開始呼籲政府部門從法律層面對無人駕駛汽車技術進行約束，或對無人駕駛汽車事故進行責任認定。
據劉元盛介紹，英國無人駕駛汽車 2016 年首先在地方公路上進行測試，2017 年首次允許在高速公路及重要道路上進行試駕；2016 年美國國家公路交通安全管理局確認谷歌無人駕駛車符合聯邦法律，內華達州也批准戴姆勒了無人駕駛卡車路測；2016 年 7 月 20 日，中國汽車行業監管機構表示，將聯合公安部制定規範有關自動駕駛汽車道路測試的法律法規，法規發佈前禁止車企在高速路上開展無人駕駛汽車測試。“針對無人駕駛汽車，要有新的規則、新的意識。目前我國的無人駕駛汽車在法律法規上還處於空白期。”劉元盛說。
無人駕駛汽車面臨的倫理問題也同樣難以解決。斯坦福大學汽車研究中心教授 Chris Gerdes 曾發表演講稱，通常情況下，司機只需對自己的駕駛行為負責，而對於一輛無人駕駛汽車，駕駛行為的責任就落在了設計無人駕駛系統的開發人員身上。在任何情況下，對於無人駕駛行為準則的判斷，都必須考慮其中涉及的駕駛場景。比如倫理學領域著名的悖論“電車難題”裡提出，當刹車不及，只有兩個選擇時，是該保持直行撞向前面的 5 名路人，還是緊急轉彎可能撞死路邊的一位行人？面對這樣的艱難抉擇，司機必須權衡利弊，其中涉及到個人倫理道德的行為準則，但在無人駕駛汽車系統中，開發人員卻不能將個人的道德行為準則填入系統強行推給每位元客戶。
先在特定場景內簡單落地
但儘管如此，業內人士普遍自信無人駕駛技術比人類駕駛員更可靠。
資料顯示，人類對緊急出現的場景的反應時間平均是 1.2 秒，無人車可以達到 0.2 秒。劉元盛則指出：“電腦控制的車比人單純、聽話，不會喝酒，不會有情緒，也不會開鬥氣車，如果技術成熟、把規則設置好，它還是非常聽話的。人類開車每年給中國造成 10 萬人左右的車禍傷亡，相信無人駕駛技術會遠遠低於這個數位，隨著技術的發展和進步，無人駕駛必將取代有人駕駛佔有主導地位。”
在業內人士的自信和社會公眾的懷疑中，政府如何進行監管仿佛落入了一個兩難境地，新興產業技術發展迅速，嚴格的監管會成為其進步的障礙，但其中涉及到安全問題的領域又不得不進行干預。對此，近日美國交通部部長趙小蘭在底特律接受媒體採訪時回答，政府正試圖在自由發展與嚴格監管以保證公眾安全之間找到平衡。趙小蘭一方面呼籲矽谷企業站出來科普無人駕駛技術的相關知識，幫助公眾克服對機器人掌控方向盤的恐懼心理，另一方面透露聯邦政府將有所作為，美國無人駕駛汽車自願性指導原則的修訂版將在今年年底發佈。
“倉促制定相關法規可能不利於長期發展。”趙小蘭說，“我們不希望政策法規妨礙無人駕駛汽車的未來發展。”據悉，國內有關無人駕駛汽車的相關法規和標準也正在制定中。
關於無人駕駛汽車未來如何進一步發展，劉元盛認為，可以在特定的區域內或者是特定的場合內投入應用。比如低速場地的無人駕駛，比如在礦區、野外、機場等場景，這些基礎環境的特點是車速都比較慢，大概在每小時 40 - 50 公里，環境也比較簡單，不會像城市道路、高速路一樣可能出現很複雜的情況。“雖然無人駕駛汽車離上路行駛還有一段距離，但是可以先在特定場景內簡單落地。”劉元盛說。
這種思路或許可以為無人駕駛汽車等新興的人工智慧應用提供一個新思路，在技術還未完全成熟，法律問題、倫理問題尚未完全解決的情況下，可以先在一些環境簡單、不容易出現事故的特定場景投入應用，在應用中逐步完善技術和解決問題，然後再大規模推廣。
END
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無人駕駛汽車事故引發安全性爭議
劉元盛指出，目前，隨著無人駕駛汽車技術發展到一定程度，複雜情況技術處理問題、成本問題、法律問題和倫理問題等多重困境已經開始成為阻礙其發展的瓶頸。
複雜情況技術處理問題是指技術上如何處理文章開頭提出的極端情況，這是目前的一大難題。無人駕駛汽車技術最直接依賴的是電腦技術和人工智慧技術，需要提前填入規則，根據給定的規律變化狀態。電腦擅於記憶，人工智慧也能進行一些簡單的歸納式思考，但它始終不具備人類的聯想和演繹能力，而實際駕駛過程中面臨的很多突發狀況，不是簡單通過歸納總結就可以解決的。
另一方面，為了能讓無人駕駛汽車技術更加安全，讓給定規則能夠覆蓋更多的情況，無人駕駛汽車技術需要太多自身系統和周邊系統的支援，通過各種感測器界定安全區間、辨別環境、規劃行進路線等，然而系統越複雜，可能產生風險的環節就越多，演算法越複雜，出現矛盾的可能性就越大，這些缺陷在無人駕駛汽車系統中可能造成的危害是難以預測和估量的。
成本問題則是因為，一方面，無人駕駛汽車涉及多種先進技術，本身就造價昂貴；另一方面，目前傳統汽廠商和互聯網公司在無人駕駛汽車技術的研發上形成了競爭態勢，在提高服務品質上為了趕超對方不惜血本。有業內人士曾指出，目前無人駕駛汽車產業化面臨的最大挑戰和障礙是成本過高，即便現在造出一輛真正可以上路的無人駕駛汽車，成本也在 25 萬美元以上，要想立刻實現商業化幾乎不可能。
法律問題是最近一兩年來無人駕駛汽車技術發展過程中最受關注的問題，尤其是在穀歌、特斯拉、Uber 幾大公司的無人駕駛汽車實驗相繼出現事故之後。2016 年 2 月 14 日，在美國加州山景城，穀歌研發的無人駕駛汽車與公共汽車發生輕微碰撞，這是谷歌無人駕駛汽車第一次因為自主控制系統問題而引發事故；同年 5 月 7 日，在美國佛羅里達州的一個十字路口，一名司機在使用特斯拉 ModelS 的 Autopilot 模式時，遭遇了一輛正在左轉的重型卡車，在強烈日照下駕駛員和自動駕駛系統都未能識別到拖掛車的白色車身，因此未能及時啟動刹車系統，導致司機死亡；2017 年 3 月 25 日，Uber一輛無人駕駛汽車在美國亞利桑那州進行上路測試時發生嚴重事故，目前 Uber 已叫停亞利桑那州該專案，不排除匹茲堡和三藩市項目也會被暫停。這幾起事件讓人們開始對無人駕駛技術的安全性產生了懷疑，同時由於涉事公司在處理事故時或多或少存在推脫責任現象，人們開始呼籲政府部門從法律層面對無人駕駛汽車技術進行約束，或對無人駕駛汽車事故進行責任認定。
據劉元盛介紹，英國無人駕駛汽車 2016 年首先在地方公路上進行測試，2017 年首次允許在高速公路及重要道路上進行試駕；2016 年美國國家公路交通安全管理局確認谷歌無人駕駛車符合聯邦法律，內華達州也批准戴姆勒了無人駕駛卡車路測；2016 年 7 月 20 日，中國汽車行業監管機構表示，將聯合公安部制定規範有關自動駕駛汽車道路測試的法律法規，法規發佈前禁止車企在高速路上開展無人駕駛汽車測試。“針對無人駕駛汽車，要有新的規則、新的意識。目前我國的無人駕駛汽車在法律法規上還處於空白期。”劉元盛說。
無人駕駛汽車面臨的倫理問題也同樣難以解決。斯坦福大學汽車研究中心教授 Chris Gerdes 曾發表演講稱，通常情況下，司機只需對自己的駕駛行為負責，而對於一輛無人駕駛汽車，駕駛行為的責任就落在了設計無人駕駛系統的開發人員身上。在任何情況下，對於無人駕駛行為準則的判斷，都必須考慮其中涉及的駕駛場景。比如倫理學領域著名的悖論“電車難題”裡提出，當刹車不及，只有兩個選擇時，是該保持直行撞向前面的 5 名路人，還是緊急轉彎可能撞死路邊的一位行人？面對這樣的艱難抉擇，司機必須權衡利弊，其中涉及到個人倫理道德的行為準則，但在無人駕駛汽車系統中，開發人員卻不能將個人的道德行為準則填入系統強行推給每位元客戶。
先在特定場景內簡單落地
但儘管如此，業內人士普遍自信無人駕駛技術比人類駕駛員更可靠。
資料顯示，人類對緊急出現的場景的反應時間平均是 1.2 秒，無人車可以達到 0.2 秒。劉元盛則指出：“電腦控制的車比人單純、聽話，不會喝酒，不會有情緒，也不會開鬥氣車，如果技術成熟、把規則設置好，它還是非常聽話的。人類開車每年給中國造成 10 萬人左右的車禍傷亡，相信無人駕駛技術會遠遠低於這個數位，隨著技術的發展和進步，無人駕駛必將取代有人駕駛佔有主導地位。”
在業內人士的自信和社會公眾的懷疑中，政府如何進行監管仿佛落入了一個兩難境地，新興產業技術發展迅速，嚴格的監管會成為其進步的障礙，但其中涉及到安全問題的領域又不得不進行干預。對此，近日美國交通部部長趙小蘭在底特律接受媒體採訪時回答，政府正試圖在自由發展與嚴格監管以保證公眾安全之間找到平衡。趙小蘭一方面呼籲矽谷企業站出來科普無人駕駛技術的相關知識，幫助公眾克服對機器人掌控方向盤的恐懼心理，另一方面透露聯邦政府將有所作為，美國無人駕駛汽車自願性指導原則的修訂版將在今年年底發佈。
“倉促制定相關法規可能不利於長期發展。”趙小蘭說，“我們不希望政策法規妨礙無人駕駛汽車的未來發展。”據悉，國內有關無人駕駛汽車的相關法規和標準也正在制定中。
關於無人駕駛汽車未來如何進一步發展，劉元盛認為，可以在特定的區域內或者是特定的場合內投入應用。比如低速場地的無人駕駛，比如在礦區、野外、機場等場景，這些基礎環境的特點是車速都比較慢，大概在每小時 40 - 50 公里，環境也比較簡單，不會像城市道路、高速路一樣可能出現很複雜的情況。“雖然無人駕駛汽車離上路行駛還有一段距離，但是可以先在特定場景內簡單落地。”劉元盛說。
這種思路或許可以為無人駕駛汽車等新興的人工智慧應用提供一個新思路，在技術還未完全成熟，法律問題、倫理問題尚未完全解決的情況下，可以先在一些環境簡單、不容易出現事故的特定場景投入應用，在應用中逐步完善技術和解決問題，然後再大規模推廣。
END
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1，有學術水準：一定的專業學術水準是必須的！
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