無人駕駛，何處是前方

■文/張 樂

近年來，伴隨著人工智能的興起，無人駕駛概念也越來越火。2017年7月，百度公司董事長兼首席執行官李彥宏乘坐一輛處于無人駕駛狀態的汽車前往國家會議中心，此過程進行了視頻直播，引發了社會的關注。這輛汽車由百度和博世公司共同開發，采用的自動駕駛系統基于百度的阿波羅技術。在國外，特斯拉和谷歌公司也早已開發了各自的無人駕駛技術，并進行了路測。

看上去，無人駕駛馬上就要進入我們的日常生活，原本存在于科幻小說中的無人駕駛汽車將很快變為現實。然而，駕駛車輛遠比人們想象的復雜，涉及多種技能和操作，將全過程完全自動化并不是件容易的事情。美國汽車工程師協會（SAE）將自動駕駛分為5個等級：駕駛支援、部分自動化、有條件自動化、高度自動化和完全自動化。目前，大多數廠家的無人駕駛產品處于部分自動化的2級，在相關的技術能力上還有很多問題需要解決。除了技術方面的因素，當無人駕駛技術發展到較高水平時，也會面臨隨之而來的法律和科技倫理問題。

◎無人駕駛解決方案還不成熟

無人駕駛汽車主要依靠車內以計算機系統為主的智能控制儀，輔以車載傳感器感知周圍環境數據來實現全自動駕駛，主要利用了自動控制、GPS、人工智能以及計算機視覺等技術。當前主流的無人駕駛汽車技術有激光雷達式和攝像頭加測距雷達式兩種。激光雷達通過三維立體掃描獲取周圍環境信息，精度更高；而攝像頭加測距雷達方式，雖然對周圍環境監測的精度不如激光雷達，但是成本更低。

從目前的發展狀況來看，無人駕駛汽車還有很多方面的技術需要突破，包括傳感器技術、定位、避障、識別以及系統工程可靠性等。傳感器相當于汽車的“眼睛”和“耳朵”，傳感器獲取數據的準確度和精確度直接影響計算機系統的決策。目前，車載傳感器主要有攝像頭、雷達等設備，追求探測精度的同時還要降低成本和滿足車用小型化，這些都對現有的技術提出了更高的要求。定位技術對無人駕駛至關重要，當前的民用衛星定位精度只有3～7米，在城市道路或峽谷中精度會進一步下降，遠達不到無人駕駛汽車的需求。避障和識別屬于人工智能的范疇，由計算機系統做出相應的決策。在城市街道中，周圍環境情況復雜，無人駕駛汽車需要識別道路的交通標志、樹木、行人、動物以及其他車輛等靜止或移動的物體，在惡劣天氣和夜間還要考慮光線變化等問題，這些都需要機器視覺和圖像識別等人工智能方面的技術取得突破。無人駕駛的可靠性要求高于一般的工程軟件，1/10秒的延遲就可能引發交通事故。目前，消費市場上的設備很少以這么高的標準來制造，只有在軟件工程和信號處理方面以更高的標準進行設計開發，才能保證系統工程的可靠性。

◎無人駕駛技術法律監管缺失

李彥宏乘坐無人駕駛汽車的視頻在互聯網出現后，有人指出此舉違反了《道路交通安全法》。在國外，谷歌、特斯拉等公司的無人駕駛汽車都出現過事故，造成了人員傷亡。在無人駕駛技術突飛猛進的同時，法律法規還沒有跟上。傳統的交通法規體系以駕駛人為核心，當真正實現無人駕駛之后，“駕駛人”這個角色將不再存在。在此情況下，發生交通事故的責任方如何認定？這些新問題目前法律都沒有規定，法律的缺位，導致監管不力、處罰無據。

由于現有的政策法規沒有跟上無人駕駛汽車的發展，社會迫切需要對無人駕駛立法，理清無人駕駛情形下的法律關系，同時考慮到任何可能和不可能的情況，明確責任方。法律總是滯后的，面對科技發展帶來的新問題需要進行深入研究。無人駕駛立法涉及技術和法律雙重問題，相關法規的制定任重道遠。

◎無人駕駛技術面臨科技倫理問題

無人駕駛汽車依靠計算機系統控制，當出現緊急情況時，采用何種價值判斷采取措施是需要考慮的問題。設想無人駕駛汽車在行駛過程中發現前方突然出現一只小動物橫穿道路，如果緊急剎車有可能追尾，直接開過去則有可能撞傷小動物。在有人駕駛的情況下，駕駛員依靠自身道德價值觀做出選擇，而在無人駕駛情況下，考驗的則是“人工智能”的價值判斷。此外，無人駕駛一旦普及，將會給社會和經濟層面造成巨大沖擊：無人駕駛代替駕駛員之后，出租車司機、卡車司機以及其他以此謀生的人群將面臨失業；無人駕駛使事故發生率大大降低，汽車保險行業將會大幅萎縮；無人駕駛提高了運輸效率，降低了對車輛的需求，車廠數量也將減少。如何解決由此帶來的一系列問題，也將是很大的挑戰。

無人駕駛是當前的熱門話題，各大汽車制造商與互聯網科技公司都在爭相開發無人駕駛汽車技術。然而，在無人駕駛如火如荼地推進過程中，一方面是科技進步帶來的美好出行愿景，另一方面卻是無人駕駛在推廣過程中可能遭遇前所未有的挑戰。科技進步會給人們帶來更好的生活，然而由此引發的變革也需要給予足夠的關注。當前，無人駕駛技術還處在較為初級的自動駕駛階段，實現真正的無人駕駛尚需時日，人們還有充分的時間發現可能存在的問題，在應用過程中逐步完善技術、解決問題，讓無人駕駛技術真正造福人類。