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悲劇!無人駕駛再次撞人致死,Uber全面停止測試

人工智能 無人駕駛
美國當地時間19日上午,UBER自動駕駛車在美國亞利桑那州進行測試時,撞到路邊一名女子并導致其不治身亡。

無人駕駛再次撞人致死,Uber 全面停止測試

美國當地時間19日上午,UBER自動駕駛車在美國亞利桑那州進行測試時,撞到路邊一名女子并導致其不治身亡。 

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美國CNBC網站3月20日報道,美國國家運輸安全委員會NTSB發言人,正在調查這起事故。亞利桑那州州長辦公室也表示,他們正與執法部門進行溝通。此外,美國國家公路交通安全管理局也在調查這一事件。 

UBER在這起事故發生后推特上宣布,暫停全國各地城市的自動駕駛汽車測試,同時向死者家屬致哀及提供協助,并全力配合當局調查這起事件。 

坦佩警方表示,這輛UBER自動駕駛車在碰撞發生時,處于自動駕駛模式,當時在車上有一名操作人員。值得一提的是,當地警方還表示:事故現場未發現明顯的減速痕跡! 

但隨后美國亞利桑那州當地警方稱,Uber“很可能”在自動駕駛死亡事件中無過錯。警察局局長西爾維婭·莫伊爾表示,“很明顯,在任何一種駕駛模式(無人駕駛或人為驅動)中,都很難避免這種碰撞,如果行人直接從黑暗中走出來到馬路上。” 

事件發生后,在國外引起了軒然大波。媒體、社交網站紛紛報道、討論。因為這是全球首起自動駕駛致死事故,人們對自動駕駛(甚至人工智能)技術的信任程度可能會產生更大的波動。 

自動駕駛事故頻發 

在近幾年國外無人車上路測試的過程中,還發生過或大或小的事故,甚至慘劇。 

2017年3月,一輛UBER無人車在坦佩市測試期間,被一輛私家車撞到,車上兩名人員沒有受傷,UBER隨即一度暫停測試計劃。之后警方判定,Uber 的自動駕駛汽車沒有任何故障,責任在與其相撞的車輛。不過,Uber的測試車也并未做出有效的“補救措施”,最終導致自己翻車。 

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2016年5月7日,40歲的喬舒亞·布朗正使用自動駕駛系統,駕駛特斯拉Model S電動汽車。在一個沒有安裝紅綠燈的十字路口,一輛大型牽掛型卡車突然左轉,特斯拉沒來得及剎車,車身直接鉆到卡車底部,車頂完全被掀起。特斯拉車主布朗當場斃命,卡車司機并沒有受傷。隨后特斯拉公告中明示,當時系統未發現前方的危險,未采取剎車,徑直撞向了前方的卡車! 

2016年1月,一位23歲男青年駕駛著自己的特斯拉轎車在京港澳高速河北邯鄲段公路行駛,未能及時躲避前方的道路清掃車而發生追尾,事故導致該名車主身亡。時隔近兩年,在各方面證據面前,特斯拉方面終于承認了該事故“自動駕駛”負有責任。 

 

而18日的這起悲劇事件凸顯了自無人駕駛汽車誕生以來一直存在的擔憂。 

自動駕駛真的安全嗎? 

從表面上看,除了整體系統出現故障外,很難理解為何會發生這樣的致死事故。因為自動駕駛汽車在設計時就是為了防止這樣的事故發生。 

意外進入行駛路徑的人或物幾乎是自動駕駛汽車工程師首先考慮的突發事件。這種情況有很多,例如突然停下來的汽車、一只鹿、過路的行人。 

 

Uber自動駕駛汽車配備了一整套傳感器:

1、頂部激光雷達 

它能夠以每秒多次的速度生成汽車周圍的3D成像。激光雷達使用了紅外激光脈沖,遇到物體后會反彈,返回到傳感器,從而在白天或晚上相當細致地偵測靜止和移動的物體。 

如果頂部激光雷達單元運行正常,在沒有被完全遮擋的情況下,它應該能夠分辨出受害者。同時,汽車距離行人還有100多英尺遠(30多米),可以把行人成像傳送給“大腦”進行核對。 

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2、前端雷達 

和激光雷達一樣,雷達發出信號,等待它彈回,但使用的是無線電波,可以穿透雪和霧,具有更強的抗干擾能力。 

特斯拉自動駕駛系統Autopilot主要依賴雷達 

3、短焦和長焦光學相機 

激光雷達和雷達易于確定物體的形狀,但并不擅長讀取標記,理解物體顏色等。這個任務就交給了可見光相機,它內置了精密的計算機視覺算法,能夠對成像進行實時分析。偵測行人是工程師們試圖解決的最常見問題之一,這種算法已經非常成熟。 

光學相機拍攝的圖像 

相機夜間工作很困難,但激光雷達和雷達能夠在夜間工作,即便是在伸手不見五指的環境下,穿著全黑衣服的人也能夠被激光雷達和雷達識別。 

4、安全司機 

人類很擅長發現障礙物,雖然人類的反應時間不是最好的,但是汽車不會作出反應或者作出錯誤反應,經過訓練的安全司機會作出正確反應。 

中國的自動駕駛 

自動駕駛汽車雖然前景光明,但還有很長一段路要走,目前所達到的水平可能并沒有我們想象的那么樂觀。 

但要說到監管,可能沒有哪個國家做得比中國用心。 

就在去年年底,北京率先發布《北京市關于加快推動自動駕駛車輛道路測試有關工作的指導意見(試行)》和《北京市自動駕駛車輛道路測試管理實施細則(試行)》,對測試主體、測試車輛、測試人員、事故處理等方面做了明確的要求。 

雖然目前美國已經出臺了三部與自動駕駛有關的政策,但是隨著自動駕駛技術的發展加快,美國也慢慢放寬了一些限制,而且每個州的情況有所不同。 

相比之下,中國的管理辦法雖然比較籠統,但是一切都要以安全為前提。 

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百度無人車 

在事故責任鑒定方面,北京的規定則明確指出,車輛的測試駕駛員應當為事故或交通違法行為承擔責任。                                                              

而上海則指出,發生重傷或者死亡事故、車輛或者道路設施毀損等嚴重交通事故,由國家認可的交通事故司法鑒定機構對測試車輛進行技術鑒定,鑒定費用由測試主體承擔。公安機關交通管理部門依據鑒定結果進行責任認定,對測試駕駛人和測試主體進行處理。
我國雖然自動駕駛起步比美國晚,但是堅持“穩定發育”。 

以北京為首的城市,如上海、廣州也都開始發放自動駕駛測試的牌照,并且積極建設與真實駕駛環境接近的測試場地。 

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無人駕駛的前途 

毫無疑問,無人駕駛未來市場空間廣闊。

根據相關數據,無人駕駛汽車到2025年可以催生出一個2000億至1.9萬億美元的巨大市場。至2035年全球無人駕駛汽車銷量將達到1180萬輛,2025-2035年間年復合增長率為48.35%,屆時中國將占據全球市場24%的份額。

目前,國內的百度、長安等企業以及國防科技大學、軍事交通學院等軍事院校的無人駕駛汽車也走在國內研發的前列。

例如長安汽車實現了無人駕駛汽車從重慶出發一路北上到達北京的國內無人駕駛汽車長途駕駛記錄。百度汽車同樣在北京成功進行了初次無人駕駛車道路測試,并取得了成功。 

在這次兩會上,百度董事長李彥宏在接受采訪時表示:“到五年內就會出現替代司機的無人駕駛汽車。而在明年,百度和合作伙伴推出的L3級別自動駕駛量產車就可以開上高速,今后在高速公路上也可以“吃著火鍋唱著歌了。” 

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不過,中國道路的復雜性大家也是有目共睹的,要放心交給汽車去自動駕駛,任重而道遠! 

無人駕駛汽車出車禍,到底誰該負責? 

《機器人也是人》(Robots Are People, Too)一書的作者、律師約翰-弗蘭克-韋弗(John Frank Weaver)稱,如果我們希望讓機器人為我們做更多的事情,例如當我們的全職司機或給我們運送貨物,那么我們可能就需要賦予他們法律主體資格。 

“如果我們對待機器人就像對待真人一樣,那么法律就應該認可我們與機器人之間的互動等同于我們與真人之間的互動。”韋弗寫道,“有時候,這要求我們承認:機器人是可接受保險的實體,就像真人或企業一樣;而且,機器人的責任是獨立的。” 

關鍵的問題是:如果我們不將機器人定義為負有某種法律責任和義務的實體,那么我們將很難有效地驅使它們。 

現在,像谷歌這樣打造無人駕駛汽車的公司,面臨的處境就非常耐人尋味。假設谷歌賣了一倆無人駕駛汽車給你,然后它出了車禍。那么,誰該為此事故造成的損失負責呢?是你?還是谷歌?驅動汽車的算法、感應器以及所有控制系統,均是谷歌設計和研制的。就連谷歌內部員工也認為,損失賠償責任不應由車主承擔,而應由谷歌負責。 

但在現實生活中,無人駕駛汽車可能需要進行特殊的保養和維護,或者在指定的區域內運營。在這種情況下,車主,而不是車載軟件,就應該對此負責。 

韋弗曾提到一種棘手的現實情境,他說無人駕駛汽車可能是為了避讓一只鹿,突然轉彎才撞上另一輛車的。如果這輛無人駕駛汽車做了好心的人類司機們都會做的事情,那么谷歌(或者任何無人駕駛汽車制造商)還應該對此情境中的交通事故負責嗎? 

韋弗認為,答案是否定的。在上述情境中,機器人本身不該被定責。按照他的法律理想,“無人駕駛汽車應該成為獨立的可保險的實體,這樣一旦發生交通事故,那么我們就能夠更快地給受害人提供保險賠付,同時保護車主免受官司之擾。” 

如果這聽起來似乎很荒唐,你可以想象另一種情形。如果谷歌售出了 10 萬輛無人駕駛汽車,那么他們真的應該對所有這些車輛發生的事故或遭到的罰單負法律責任嗎?哪家公司會承擔這種程度的法律責任呢? 

但是,設計顧問布萊恩-舍伍德-瓊斯(Brian Sherwood Jones)并不認同韋弗的觀點。他說,“有人認為‘事故是機器人的錯’,這種想法是毫無道理的。”他爭論說,如果我們不“讓人來承擔責任”,那么這就是在“嚴重逃避責任”。 

有趣的是,現在路上行駛的無人駕駛汽車的責任已被定到了非人主體的身上——企業。 

韋弗聲稱,讓機器人成為獨立的法律主體,也許有助于我們澄清它們在我們的生活中所充當的角色。因此,無人駕駛汽車——作為法律主體——應該擁有自己的保險,以應付它在運行過程中可能會發生的交通事故。這就是說,交通事故中的損失應該由法律主體——汽車——來支付。 

另一種選擇是像谷歌這樣的公司開發出一種新的業務模式,以減少和承擔相應的風險。例如,谷歌不向任何人銷售它的無人駕駛汽車,而是自己組建一個超級安全的無人駕駛汽車車隊。谷歌汽車的設計——小巧、輕便和限速——表明谷歌已在努力確保不發生嚴重的交通事故。 

也許有人會說,機器人主體資格的例子表明,我們現有的法律系統未能跟上現代社會、企業或機器人發展的步伐。也許,我們不是需要賦予機器人主體資格,而是應該改革現有的法律主體資格的概念。 

但是,正如溫迪-柯米納(Wendy Kaminer)所警告的那樣,將法律主體資格賦予的對象僅限定為“自然人”,可能會產生意想不到的嚴重后果。這就是說,最合理的做法是將法律主體資格的概念延伸到機器人身上。 

對此事,你怎么看? 

責任編輯:龐桂玉 來源: 程序猿
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