《無(wú)人驅(qū)》:我們?yōu)楹我l(fā)展自動(dòng)駕駛技術(shù)?
筆者7年前第一次體驗(yàn)無(wú)人駕駛汽車(chē)的時(shí)候,并不了解SAE自動(dòng)駕駛分級(jí)是什么(SAE J3016首版發(fā)布自2014年),只是對(duì)現(xiàn)場(chǎng)工程師的那句提醒印象深刻:“不好意思,我們提醒大家請(qǐng)不要碰車(chē)內(nèi)任何東西,這臺(tái)工程樣車(chē)要數(shù)千萬(wàn)。”
這輛雪佛蘭EN-V 2.0給我很大的驚喜與驚訝,驚喜的是我們未來(lái)可能再也不需要把時(shí)間都浪費(fèi)在通勤上了,驚訝的是美國(guó)已經(jīng)研發(fā)出不需要方向盤(pán)就能開(kāi)的車(chē),是否意味著中國(guó)這個(gè)剛能造點(diǎn)正經(jīng)車(chē)的乘用車(chē)產(chǎn)業(yè),要被降維打擊一夜回到解放前?
感謝這幾年來(lái)中國(guó)GDP的穩(wěn)健增速,我才有底氣寫(xiě)后文提到的蕩氣回腸的內(nèi)容。
在智能化大勢(shì)之下,我們的自主品牌汽車(chē)產(chǎn)業(yè)沒(méi)死,正在奮力抗?fàn)帲覄?shì)頭并不差。
因?yàn)橹毓I(yè)是國(guó)際話語(yǔ)權(quán)。
很抱歉一開(kāi)頭就說(shuō)這么沉重嚴(yán)肅的話題,但必須如此才能讓文章思路更加清晰。
中國(guó)是汽車(chē)工業(yè)的后來(lái)居上者,不過(guò)只是產(chǎn)銷(xiāo)量連續(xù)11年稱(chēng)霸世界第一席位,技術(shù)與質(zhì)量可還沒(méi)能力封狼居胥。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),中國(guó)是“汽車(chē)大國(guó)”而非“汽車(chē)強(qiáng)國(guó)”。
筆者在國(guó)際貨幣基金組織官網(wǎng)找了一組新的2020年名義GDP數(shù)據(jù),大家了解一下全球Top 10經(jīng)濟(jì)體當(dāng)前的情況:
2020/2019名義GDP排行(結(jié)算貨幣:美元) | |||||||
2020名次 | 國(guó)家/地區(qū) | 2020年名義GDP | 占全球比例 | 2019名次 | 國(guó)家/地區(qū) | 2019名義GDP | 占全球比例 |
全球 | 83.84萬(wàn)億 | 全球 | 87.75萬(wàn)億 | ||||
1 | 美國(guó) | 20.80萬(wàn)億 | 24.80% | 1 | 美國(guó) | 21.42萬(wàn)億 | 24.41% |
2 | 中國(guó) | 15.22萬(wàn)億 | 17.77% | 2 | 中國(guó) | 14.34萬(wàn)億 | 16.34% |
3 | 日本 | 4.91萬(wàn)億 | 5.85% | 3 | 日本 | 5.08萬(wàn)億 | 5.79% |
4 | 德國(guó) | 3.78萬(wàn)億 | 4.51% | 4 | 德國(guó) | 3.84萬(wàn)億 | 4.38% |
5 | 英國(guó) | 2.63萬(wàn)億 | 3.14% | 5 | 印度 | 2.87萬(wàn)億 | 3.27% |
6 | 印度 | 2.59萬(wàn)億 | 3.09% | 6 | 英國(guó) | 2.82萬(wàn)億 | 3.21% |
7 | 法國(guó) | 2.55萬(wàn)億 | 3.04% | 7 | 法國(guó) | 2.71萬(wàn)億 | 3.09% |
8 | 意大利 | 1.84萬(wàn)億 | 2.19% | 8 | 意大利 | 2.00萬(wàn)億 | 2.28% |
9 | 加拿大 | 1.60萬(wàn)億 | 1.90% | 9 | 巴西 | 1.83萬(wàn)億 | 2.09% |
10 | 南韓 | 1.58萬(wàn)億 | 1.88% | 10 | 加拿大 | 1.73萬(wàn)億 | 1.97% |
此前IMF預(yù)測(cè)中國(guó)在2020年的全球經(jīng)濟(jì)占比是17.77%,實(shí)際上中國(guó)一擼袖子加把勁干出了18.15%。
我們?cè)賿咭槐樯厦媪斜碇械?0個(gè)國(guó)家,沒(méi)有任何一個(gè)是能脫離汽車(chē)工業(yè)而繁榮的。
我們不要小看印度,它可是全球第五大工業(yè)國(guó),同時(shí)也是全球第五大汽車(chē)工業(yè)國(guó);也不要覺(jué)得加拿大汽車(chē)工業(yè)沒(méi)地位,那可是全球前十的汽車(chē)工業(yè)大國(guó)。
再看下表的人均GDP,數(shù)據(jù)依然來(lái)自IMF??梢钥吹竭@四等發(fā)達(dá)國(guó)家里面,實(shí)際上有話語(yǔ)權(quán)的國(guó)家都是有強(qiáng)大汽車(chē)工業(yè)基礎(chǔ)的,瑞典應(yīng)該是唯一的例外。
2020人均GDP排行(結(jié)算貨幣:美元) | |||||||
2020名次 | 國(guó)家/地區(qū) | 2020年 人均GDP | 經(jīng)濟(jì)狀態(tài) | 2020名次 | 國(guó)家/地區(qū) | 2020年 人均GDP | 經(jīng)濟(jì)狀態(tài) |
1 | 盧森堡 | 109602 | 極度 發(fā)達(dá) 國(guó)家 | 13 | 奧地利 | 48634 | 高度 發(fā)達(dá) 國(guó)家 |
2 | 瑞士 | 81867 | 14 | 芬蘭 | 48461 | ||
3 | 愛(ài)爾蘭 | 79669 | 15 | 德國(guó) | 45466 | ||
4 | 挪威 | 67989 | 16 | 比利時(shí) | 43814 | ||
5 | 美國(guó) | 63051 | 17 | 加拿大 | 42080 | ||
6 | 新加坡 | 58484 | 深度 發(fā)達(dá) 國(guó)家 | 18 | 圣馬力諾 | 41683 | |
7 | 丹麥 | 58439 | 19 | 以色列 | 41560 | ||
8 | 冰島 | 57189 | 20 | 法國(guó) | 39257 | 穩(wěn)健 發(fā)達(dá) 國(guó)家 | |
9 | 卡塔爾 | 52751 | 21 | 英國(guó) | 39229 | ||
10 | 澳大利亞 | 51885 | 22 | 日本 | 39048 | ||
11 | 荷蘭 | 51290 | 23 | 新西蘭 | 38675 | ||
12 | 瑞典 | 50339 | 24 | 阿聯(lián)酋 | 31948 |
想要說(shuō)話擲地有聲,你手頭得有汽車(chē)工業(yè)。
因此,發(fā)展自動(dòng)駕駛也是大國(guó)博弈的需要。
我們把時(shí)間線放長(zhǎng)一點(diǎn)看,第一次和第二次工業(yè)革命重新劃定了這個(gè)世界由誰(shuí)剝削誰(shuí),結(jié)果分贓不均就打了兩次世界大戰(zhàn)(實(shí)際上是同一場(chǎng)),接下來(lái)是第三次工業(yè)革命,世界格局從熱戰(zhàn)變冷戰(zhàn),幾十年后冷戰(zhàn)落幕,現(xiàn)在大國(guó)之間只打經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)。
美國(guó)、中國(guó)、歐盟,三者已成經(jīng)濟(jì)三極。中國(guó)GDP已經(jīng)有美國(guó)72.8%了,并約等于沒(méi)了大英之后的歐盟總體GDP。每一極都在汽車(chē)領(lǐng)域爭(zhēng)奪話語(yǔ)權(quán),美國(guó)有太空霸權(quán)、衛(wèi)星定位、高精地圖、自動(dòng)駕駛、芯片技術(shù)等硬核優(yōu)勢(shì),后起的中國(guó)有完整的制造業(yè)鏈路和崛起中的智能汽車(chē)產(chǎn)業(yè)氛圍,歐盟哪哪都不弱就虧在不是統(tǒng)一政權(quán)。
汽車(chē)工業(yè)是最考驗(yàn)綜合國(guó)力的產(chǎn)業(yè),上下游數(shù)百個(gè)門(mén)類(lèi)、數(shù)千家企業(yè)參與,才能造出一臺(tái)車(chē)。大眾集團(tuán)2020年?duì)I收2714億美元,德國(guó)全境GDP總量3.78萬(wàn)億美元,大眾集團(tuán)占德國(guó)經(jīng)濟(jì)比重高達(dá)7.18%,“富可敵國(guó)”就是說(shuō)的這種情況。
所以,國(guó)與國(guó)之間的爭(zhēng)斗,必然要涉及汽車(chē)領(lǐng)域。要打擊他國(guó)汽車(chē),欲加之罪何患無(wú)辭,豐田剎車(chē)門(mén)、現(xiàn)代油耗門(mén)、大眾排放門(mén),這些在美國(guó)市場(chǎng)發(fā)生的事件,就是外企不肯屈服于美國(guó)政府,直接被強(qiáng)權(quán)打壓了。
除了是大國(guó)博弈的棋子,自動(dòng)駕駛技術(shù)的研發(fā)還能減輕駕駛負(fù)擔(dān)(提升產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力)、提升行車(chē)安全、通行效率、為社會(huì)創(chuàng)造高薪就業(yè)崗位,但這些都不是重點(diǎn),國(guó)家之間的利益制衡才是。
汽車(chē)工業(yè)之爭(zhēng)的下一階段就是電動(dòng)化與智能化,而智能化的關(guān)鍵在自動(dòng)駕駛,我們今天要聊的話題。
筆者還記得2017年奧迪發(fā)布D5世代A8時(shí)的盛況,第一款量產(chǎn)SAE L3級(jí)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)基于第四代奧迪A8(D5)誕生了。雖然當(dāng)初我已經(jīng)預(yù)判過(guò)這套系統(tǒng)入華之后并不能使用,但并未預(yù)料到它在西方國(guó)家也沒(méi)能自由跑起來(lái)。
后來(lái),江湖傳言說(shuō)是“花10億歐元解決了L3”的奧迪自動(dòng)駕駛項(xiàng)目組,被整合至統(tǒng)一的大眾集團(tuán)Car.Software車(chē)載軟件開(kāi)發(fā)部門(mén),一個(gè)開(kāi)啟自動(dòng)駕駛新時(shí)代的功勛項(xiàng)目組就這樣消失在汽車(chē)歷史中。別急,其實(shí)對(duì)于奧迪而言是明降暗升啊,因?yàn)镃ar.Software的總部因此從狼堡遷至英戈?duì)柺┧?,奧迪成為了集團(tuán)的智能化大腦中樞。
回到主題。以美國(guó)為首的自動(dòng)駕駛行業(yè)當(dāng)初定義自動(dòng)駕駛等級(jí)的時(shí)候,并未發(fā)覺(jué)L3居然是一個(gè)非常尷尬的分級(jí)(下圖是筆者畫(huà)的,供形象理解),它的尷尬之處在于任由人類(lèi)駕駛員“撒手不管”,但又要求人類(lèi)駕駛員“必要時(shí)必須立刻回來(lái)接管”,無(wú)法形成邏輯閉環(huán),有巨大的安全風(fēng)險(xiǎn)。
因此,目前有不少部分達(dá)到L3功能但只能按照L2來(lái)使用的車(chē)型,比如四代奧迪A8、特斯拉FSD Bate版、蔚來(lái)ET7、智己L7、小鵬P5、極狐阿爾法S HI版等等。
現(xiàn)在業(yè)界有可能直接跳過(guò)權(quán)責(zé)模糊不清的L3,直接把L4投放到市場(chǎng)上。目前已有車(chē)企決定這樣子做了。像谷歌這種解決方案供應(yīng)商則不同,他們不需要把研發(fā)成果綁定在現(xiàn)售車(chē)型上循序漸進(jìn)迭代更新,沒(méi)有包袱的他們選擇了直奔L4。
整車(chē)L4水平,需要在全場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)包括自主代客泊車(chē)AVP、交通擁堵引導(dǎo)TJP、高速公路引導(dǎo)HWP在內(nèi)的所有功能,也就是車(chē)子自己能走能停完全不需要人類(lèi)交涉。當(dāng)然,L4是可以保留車(chē)輛操縱單元的,在特殊情況下可交給人類(lèi)操縱,比如地震海嘯造成車(chē)輛通訊的情況。
先說(shuō)AVP。之前我們聊過(guò)小鵬的自動(dòng)泊車(chē),而小鵬一直都是以此為豪的企業(yè),泊車(chē)成功率不低。小鵬此前的方案是利用汽車(chē)傳感器進(jìn)行室內(nèi)地圖建模,這種在非市政道路收集地圖數(shù)據(jù)的方式也避開(kāi)了法律屏障,雖然看起來(lái)精度并不高,但也算是一個(gè)不錯(cuò)的開(kāi)始。
今年6月4日,小鵬P7通過(guò)OTA更新的VPA停車(chē)場(chǎng)記憶泊車(chē)(Valet Parking Assist)。
這里我們就要科普一個(gè)概念:AVP分為兩個(gè)分支,一支叫H-AVP(云端自我學(xué)習(xí)泊車(chē)),經(jīng)過(guò)SLAM系統(tǒng)訓(xùn)練之后完成地圖建模了就能持續(xù)使用,也就是來(lái)一次以后就隨時(shí)來(lái),小鵬、奔馳、威馬在整;而更高階的P-AVP(云端高精地圖泊車(chē))只需駕駛員開(kāi)到停車(chē)場(chǎng)門(mén)外就可以離開(kāi)駕駛席,車(chē)子自己會(huì)按照高精地圖的指引找車(chē)位泊入,暫時(shí)還沒(méi)車(chē)企能量產(chǎn)。
小鵬這次的更新是VPA停車(chē)場(chǎng)記憶泊車(chē),功能實(shí)現(xiàn)上與W223世代奔馳S級(jí)和威馬W6還是有所不同的。
小鵬的VPA是自研完成的停車(chē)場(chǎng)記憶泊車(chē)功能,它的記憶線路可以達(dá)到1km,一臺(tái)車(chē)可以學(xué)習(xí)100個(gè)停車(chē)場(chǎng)的泊位,不過(guò)單個(gè)停車(chē)場(chǎng)只記憶1個(gè)泊位,還不如少點(diǎn)車(chē)場(chǎng)但每個(gè)多點(diǎn)泊位比較實(shí)在,而且小鵬的VPA只支持泊車(chē)入庫(kù),不支持出庫(kù)。還有一點(diǎn)筆者有點(diǎn)理解不了的是,小鵬VPA不支持跨層泊車(chē)、沿線出庫(kù)、全程APP車(chē)外操作也就算了,為何僅支持地庫(kù)泊位,在地面泊位用不了,W223和W6倒是沒(méi)有這個(gè)限制。
從使用場(chǎng)景來(lái)看,威馬目前開(kāi)放的H-AVP能夠在地面/地下停車(chē)場(chǎng)內(nèi)任何地方都可以進(jìn)行學(xué)習(xí),不限起點(diǎn)位置,不限車(chē)場(chǎng)數(shù)量,單個(gè)車(chē)場(chǎng)可設(shè)定5條不同的入庫(kù)/出庫(kù)路線,可以跨層,駕駛者不用在車(chē)上,只需要通過(guò)手機(jī)一頓操作能完成車(chē)輛的泊入和泊出,對(duì)于那些過(guò)窄的、停好之后無(wú)法開(kāi)門(mén)出來(lái)的停車(chē)場(chǎng)景來(lái)說(shuō)很實(shí)用。除了目前已經(jīng)開(kāi)放的H-AVP,威馬官方還透露將會(huì)在年內(nèi)通過(guò)OTA將P-AVP推送給用戶。
威馬的AVP是與國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛實(shí)力擔(dān)當(dāng)?shù)陌俣華pollo平臺(tái)聯(lián)手深度研發(fā)的,有百度“王牌”做背書(shū),以后的P-AVP還有百度高精地圖加持。小鵬是沒(méi)有參與進(jìn)來(lái)的,威馬則有百度高精度地圖加持,所以實(shí)現(xiàn)P-AVP更容易一些。包括奔馳在內(nèi)的海外品牌想進(jìn)入中國(guó)做自動(dòng)駕駛,以后應(yīng)該得用中國(guó)高精地圖才行,現(xiàn)在連特斯拉都被要求把服務(wù)器建在大陸境內(nèi)了,可見(jiàn)高精度地圖在自動(dòng)駕駛中也扮演著十分重要的角色。
此外,要玩P-AVP,還要等室內(nèi)基站通信硬件整起來(lái)才行,這需要更多的基建設(shè)施配合。
接下來(lái)聊交通擁堵引導(dǎo)TJP和高速公路引導(dǎo)HWP。TJP和HWP的速域不同,再加上自動(dòng)車(chē)道變換(ALC,Automotive Lane Change),就是全速域的“有限自動(dòng)駕駛功能”。
TJP的決策和執(zhí)行是一大難題,標(biāo)定不好的TJP策略就會(huì)出現(xiàn)起步與制動(dòng)的動(dòng)作太過(guò)生硬,快了體感難受,慢了被旁邊車(chē)子加塞,一來(lái)一去就暈車(chē)了……
HWP+ALC就是現(xiàn)在很多新勢(shì)力在談的“高速領(lǐng)航功能”,蔚來(lái)叫NOP,小鵬叫NGP、特斯拉叫NOA、日產(chǎn)叫ProPilot、通用叫SuperCruise,反正都是一個(gè)意思。目前這項(xiàng)技術(shù)進(jìn)展很快,實(shí)際使用起來(lái)比較便捷,人類(lèi)駕駛員介入的頻率并不高,小鵬官方給出的NOP介入頻率是0.66次/100km,實(shí)測(cè)接近1次/100km,也即是平均開(kāi)100km才需要接管。
不過(guò),以上TJP和HWP暫時(shí)均不能達(dá)到L4級(jí)別,只能在特定條件下(合適的路況/天氣)進(jìn)行約等于L3級(jí)別的自動(dòng)駕駛。
如今奧迪A8、蔚來(lái)ES6、特斯拉Model 3、小鵬P7、廣汽埃安LX、長(zhǎng)安UNI-T、日產(chǎn)天籟等等車(chē)型都可以執(zhí)行TJP、HWP、ALC,但因?yàn)閭鞲衅髋渲貌⒉簧跬陚?、高精度地圖與定位技術(shù)還沒(méi)到位等原因,除了A8之外的車(chē)型都要求駕駛員隨時(shí)隨地立即接管車(chē)輛(L2-L3之間);A8則在限定條件下(特定的道路等級(jí)、光照、車(chē)流速度等)可由L3系統(tǒng)完全控制車(chē)輛,駕駛員同樣需要隨時(shí)接管;進(jìn)化成L4之后,系統(tǒng)隨意開(kāi),除非有極少的特殊情況才需要駕駛員介入,比如奔馳W223和威馬W6的無(wú)人泊車(chē)。
比如,下面的gif圖展示的是L4自動(dòng)/無(wú)人駕駛技術(shù),是廣州企業(yè)文遠(yuǎn)知行在這次廣州疫情防控中,使用無(wú)人駕駛車(chē)送飯到疫情隔離區(qū)。(現(xiàn)場(chǎng)實(shí)拍gif獲授權(quán)自汽車(chē)之家)
L5是沒(méi)有ODD(Operational Design Domain,設(shè)計(jì)方案運(yùn)作域)的,意思是無(wú)論任何的道路狀況(車(chē)道線、道路附著系數(shù)、圍欄等)、環(huán)境(能見(jiàn)度、天氣等)、前方可行駛區(qū)域(收費(fèi)站、施工等)等等,L5都是可以免除人類(lèi)駕駛者介入的。
因?yàn)樽詣?dòng)駕駛的研發(fā)初衷就是更加安全和便捷,L1和L2級(jí)自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)已經(jīng)幫我們降低了一部分事故概率,L3目前是禍?zhǔn)歉_€不知道,因?yàn)闊o(wú)法形成嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嬮]環(huán)(人究竟還要不要全神貫注呢?),L4還沒(méi)有整車(chē)完成L4自動(dòng)/無(wú)人駕駛研發(fā)的量產(chǎn)案例,無(wú)所不能的L5還有很遠(yuǎn)才來(lái)。
我們現(xiàn)在可以知道的是,L4的實(shí)現(xiàn)成本會(huì)非常高;我們暫時(shí)不能知道的是,整車(chē)實(shí)現(xiàn)L4的量產(chǎn)產(chǎn)品何時(shí)才能來(lái)臨,這需要L4系統(tǒng)在泊車(chē)/行駛、城市/市郊、低速/高速、國(guó)內(nèi)/國(guó)外、晴空萬(wàn)里/惡劣天氣等等所有情況下都管用。
烏伯林根空難(Überlingen Disaster)在十多年前揭示了空中交通管制系統(tǒng)的處置失當(dāng)將會(huì)引發(fā)何種等級(jí)的人類(lèi)災(zāi)難。
空管員Peter Nielsen的指揮不當(dāng)與光學(xué)碰撞預(yù)警系統(tǒng)的檢修固然是兩大緣由,但促使俄羅斯Tu-154客機(jī)與德國(guó)757貨機(jī)碰撞的另一個(gè)原因也不能被忽略:如果兩個(gè)飛行機(jī)組都按照空中防撞系統(tǒng)(TCAS)的提示分別進(jìn)行拉高與降低,事故將不會(huì)發(fā)生;但由于俄羅斯機(jī)組“以人類(lèi)命令為先”的原則,按照Nielsen的錯(cuò)誤指示而非TCAS的正確指示執(zhí)行,最終釀成了72人死亡的災(zāi)難——最后一位是空管員Peter Nielsen,死于刺殺。
自動(dòng)駕駛技術(shù)對(duì)于人類(lèi)而言并非新鮮事物,我們已經(jīng)堅(jiān)信這項(xiàng)技術(shù)長(zhǎng)達(dá)大半個(gè)世紀(jì)。若溯源的話,最早能追溯到上世紀(jì)10年代在美國(guó)誕生的第一臺(tái)電動(dòng)陀螺穩(wěn)定裝置(自動(dòng)駕駛儀的雛形)。即使60年代的阿波羅飛船已經(jīng)用上了數(shù)字化自動(dòng)駕駛儀,半個(gè)世紀(jì)后的俄羅斯人依然堅(jiān)信人類(lèi)犯錯(cuò)的幾率比人工智能要小得多——歷史事實(shí)是,單單俄羅斯航空這一家公司,血手之上就有超過(guò)8200條人命,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于第二名法蘭西航空的1783名。
從Autopilot一詞便可知曉,汽車(chē)工業(yè)所武裝的“自動(dòng)駕駛”,技術(shù)淵源依然是航空與航天產(chǎn)業(yè)。我們可以用“陸上交通比空中交通復(fù)雜千萬(wàn)倍”的理由去埋汰乘用車(chē)/商用車(chē)自動(dòng)駕駛技術(shù)的“滯后”,卻一直不肯相信“人工智能”一定比“人類(lèi)駕駛”更加安全,即使99.9%以上的失事航班俄羅斯籍飛行員并未抱著伏特加瓶子睡著在崗位上。
2005年,Google X實(shí)驗(yàn)室就已開(kāi)啟了谷歌無(wú)人汽車(chē)計(jì)劃(Google Driverless Car Project),2009年開(kāi)始上路測(cè)試,約有23輛車(chē)分9種模型在測(cè)試。測(cè)試項(xiàng)目分為自動(dòng)駕駛和人為干預(yù)的手動(dòng)駕駛,行駛里程超過(guò)320萬(wàn)公里,至2017年只造成18次事故,其中絕大多數(shù)都是被追尾(測(cè)試車(chē)極速才40km/h),無(wú)重大人員傷亡,這是第一次AI判斷出錯(cuò)——320萬(wàn)公里1次車(chē)體剮蹭輕傷,不知哪位人類(lèi)駕駛員敢上前邁一步接受AI的挑戰(zhàn)?
只是,即使自動(dòng)駕駛技術(shù)已經(jīng)如此先進(jìn),我們還是無(wú)法把命交給AI。將AI變成Siri可以,變成小孩子的聊天機(jī)器人可以,變成咖啡廳上點(diǎn)心的服務(wù)員可以,但要讓我們把交通工具的控制權(quán)完全交出給AI,連方向盤(pán)、油門(mén)、制動(dòng)都摘掉,恐怕多數(shù)駕駛者暫時(shí)還不能被接受。
目前,汽車(chē)工業(yè)大國(guó)們對(duì)AI造成交通事故的法律定義都是模糊的,這是一個(gè)誰(shuí)都可以碰、誰(shuí)都不敢碰的灰色地帶。你可以研發(fā)自動(dòng)駕駛汽車(chē),甚至美國(guó)/德國(guó)某些州的政府還讓你“合法”上路,但這并不代表合法解決事故糾紛。傳統(tǒng)的汽車(chē)廠商都是很保守的,一個(gè)自動(dòng)駕駛項(xiàng)目動(dòng)輒數(shù)十億美元的成本,很有可能就會(huì)被一兩個(gè)死亡時(shí)間毀掉,而自動(dòng)駕駛是不可能讓死傷幾率等于0%的——雖然自動(dòng)駕駛已經(jīng)被認(rèn)定為“比人類(lèi)駕駛安全非常多”。
因?yàn)楫?dāng)事故主體是“人”的時(shí)候,我們可以通過(guò)制約人的社會(huì)契約來(lái)解決糾紛,法律、法規(guī)、習(xí)俗、慣例甚至情面;但當(dāng)事故主體是一臺(tái)會(huì)思考的“汽車(chē)”時(shí),適用于人類(lèi)的社會(huì)契約就失效了,我們可以用金錢(qián)懲罰來(lái)制裁電子程序和自動(dòng)駕駛汽車(chē)的制造商,但無(wú)法用牢獄去懲罰一套電子程序。
帶著未解的疑問(wèn),我們結(jié)束今天的議題。
(圖/文/攝:太平洋汽車(chē)網(wǎng)黃恒樂(lè))
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