看Uber在自动驾驶上的真人秀，解六大制约因素

上个月，世界首个无人驾驶出租车项目nuTonomy在新加坡正式运营载客，有6量车投入运营，行驶在2.5平方英里的商业住宅区。

作为出租行业的佼佼者，Uber自然也不甘示弱，就在本周(9月14日)，Uber在美国匹兹堡正式开展无人驾驶叫车服务的试验。

自动驾驶汽车对乘客是种怎样体验？

从乘客的体验看，第一感觉是紧张，体验的乘客是这样描述的：“当你上车，确定目的地并通过确定按钮提示车辆后，这部钢铁机器就自己发动了，如同被幽灵控制了一般。”在我们正常开车时，似乎并没察觉到路上会有各种障碍，但当你坐在后排，而车子在独自行驶时，你就会注意到路途中会有如此多的意外事件。

比如车子行驶中突然并入的大货车，在道路上突然出现的环卫工人，甚至是路面上摆放的警示牌。

不过庆幸的是，Uber自动驾驶汽车十分严格的遵守着交通规则，在车辆自动驾驶的模式下，当前面的公交车靠站上下乘客时，或准备右转弯时，它会跟着停在后面。此外，它还能看懂红绿灯，而对于黄灯，它也会选择了停下等待。

Uber的自动驾驶汽车采用了激光雷达+高精度地图+传感器的行驶方案，安全程度更高。

屏幕上是激光雷达的点云成像图，蓝色代表道路，从3D成像画面和激光雷达造型来看，应该是价值70-150万人民币的Velodyne64线束激光雷达。

很多测试后的乘客表示，这次体验几乎跟正常驾驶体验一样，甚至正常到变得平淡，刚开始的紧张也会在行驶中消散。

是自动驾驶不是无人驾驶

应该说，这次Uber自动驾驶体验还是比较成功的，但也反应出了一些问题：遇到可能变线车辆会紧急刹车，这会令车内的乘客措手不及；如果前面有辆货车横在马路中间，车辆只会在原车道停车；车辆无法在显示红灯的情况下进行右转弯，可能会有惹怒后面车辆的危险；车子在行驶过程中，会有两名工程师坐在前面，他们会小心的观察路况，随时准备对车辆进行人工干预。

Uber的自动驾驶之路

在我们的传统印象里，Uber似乎只是家专车公司，但实际上，自动驾驶才是Uber早期的计划，专车服务只是他们的一部分。在2014年，Uber创始人 Travis Kalanick 就开始在匹兹堡招募汽车和自动驾驶方面的工程师。

2016年在匹兹堡设立自动驾驶测试基地，进一步还要建立研发中心。

在今年7月份，又收购了 Otto，这是一家专门为卡车提供“自动驾驶”改装的技术公司，其在高级辅助驾驶方面有着很深的造诣。

Uber还收购了deCarta地图公司，8月份还跟同样对自动驾驶感兴趣的沃尔沃勾搭在一起。可以看到，这个不安分的公司正在努力积蓄力量，或许在不远的将来，机器人替代司机的那天终究会到来。

最近的国内首例自动驾驶致死事故再次将自动驾驶推上风口，国内外各大厂商说的自动驾驶是真的自动驾驶吗？完全体的自动驾驶完成还需要多少时间？制约它发展的又有那些因素？

从盲区报警、车道维持辅助等初级电子辅助系统，发展到现在特斯拉的无人驾驶，自动驾驶技术，已经站在风口上，以惊人的速度突飞猛进。大家可能觉得这些技术的普及，就花了短短两到三年的短暂时间。

关于自动驾驶的报道频繁出现，让很多人觉得，自动驾驶离我们真的很近了。但今天，我们想说，自动驾驶的全民普及，离我们至少还有十年！

自动驾驶是什么？说白了，就是车载电脑完全控制车辆的行驶。电脑当然有不靠谱的时候，最近不是出过两起案例吗？因为自动驾驶系统没有及时识别其他车辆或者障碍物，特斯拉直接撞击其他车辆。

目前自动驾驶的发展程度，各大汽车厂商都在致力Level 4级别的自动化驾驶控制，在这个级别，车辆可以是完全自动控制的，不需要驾驶员和乘客对车辆有任何的控制和干预。 自动驾驶汽车从Level 0到Level 5一共有6个等级。其中，0为无自动化级，1为辅助驾驶级，2为部分自动化，3为有条件的自动化(人只有在请求干预时才进行操控)，4为高度自动化(即便人对请求干预不响应系统也会自主控制)，5为全自动化。

GOOGLE的路测车，是Level 4级别的，但只是原型车还未量产，他们想实现的是没有方向盘、刹车和油门的Level 5级别无人车。 百度正在做Level 4级别的路测。不久前引起风波的Tesla Model S是Level 2级。实际上，参考部分汽车厂商的时间进度规划，沃尔沃预计到2020年量产自动驾驶汽车。福特准备在2021年投入Level 4级别自动驾驶技术。宝马预计在2021年前实现部分i Next自动驾驶功能。

为什么需要等待这么久？

我们发现，有六大不靠谱因素，阻碍了自动驾驶的发展。

1事故权责不清晰

若是一辆自动驾驶的车辆出现交通事故，司机和乘客会认为，所有行驶的判断都是汽车做出的，那事故也应该由汽车承担，是不是该汽车生产商来赔偿？目前，各国的法律都没有做相关界定。

2应用地域的差异

自动驾驶应该最先普及在人口密集，道路完善的城市地区。但在人烟稀少、路况复杂的偏远地区，不能指望自动驾驶能够帮我们攀山越岭，有的道路都没有在GPS显示出来，或者定位偏移错误。之前，就有日本游客过度信赖GPS，将车开到澳大利亚的海里。

3灵活性

若是司机自己开车，路线规划是可以很随性的。例如，我们在回家路上，临时决定停车靠边几分钟，在街头超市买点零食。或者周末自驾看到一段路的风景不错，想停车休息片刻。若碰到临时交通管制….自动驾驶如何做好人机交互，按车主的意图来改变路线规划和控制车辆，也需要时间解决。

4安全可靠

也许在未来，自动驾驶的车辆除了控制自己的路线，还可以跟附近其他自动驾驶的车辆彼此沟通，让路上的交通更加并然有序。但大家都知道电气设备，不是 100%的可靠。7月末，在一次汽车黑客实验中，两位网络工程师利用一台联网电脑控制了在圣路易斯高速公路行驶的一辆克莱斯勒Jeep Cherokee汽车。当时，作为驾驶者的《连线》杂志记者束手无策，米勒和瓦拉塞克打开了车子的雨刮器，将音响和空调调到最大，并终止了车子的传动装置运作，使得它无法驾驶——而这一切操控全都在米勒10英里以外的地下室完成。

几天内，克莱斯勒母公司FCA US LLC召回了140万辆存在同样的被黑隐患的车辆。假设自动驾驶普及后，在一个城市，一个国家里，某品牌的自动驾驶车同时爆发故障，几十万辆一样的车同时停下或者因为黑客侵入而失控，将是非常吓人的事情。

5隐私问题

完全自动驾驶的车辆，无论是全部归一个人使用，还是临时租用。车辆肯定会持续采集大量数据，大部分数据肯定与车主生活相关，例如，车主在那一天从哪里去了哪里，喜欢去哪家超市，喜欢把空调设置在多少温度。这样，汽车厂商很容易的分析车主的喜好。也许在未来，汽车跟飞机一样配备了黑匣子来纪录数据，那各种有关部门，可以获知车主的一举一动。

6技术局限

既然是自动驾驶，那肯定需要有程序逻辑。编程道德问题就无法避免，您的汽车正在自动驾驶，高速行驶，突然一辆满载学生的校车，错误的穿过路口，您的车如何自动判断？是自动躲闪，即使撞到路边伤害您自己，还是继续前行，伤害校车上的孩子?或者有一个人和三个人分别横穿高速公路，您的车已经刹不住车，那是撞1个人，还是3个人，还是紧急撞护栏自己受损？

在当下，这六个问题都无法克服。打造一套完全安全的自动驾驶系统，是不可能的，因为永远存在黑客攻击的可能。通过限制信息分享以保护个人隐私，会阻碍自动驾驶系统的开发，同时，信息的缺失，也不足判定发生事故的责任判定。

显而易见，解决这些问题，需要全社会都参与讨论，制订相关的政策和规则，但在目前，各汽车厂商都看到自动驾驶有利可图，忙于开发相关产品，我们还没有看到汽车厂商对以上的问题有合适的解决方案。