自动驾驶的测试不断都在安静地停止中，直到Uber将这一安静打破。

美西工夫3月18日晚, Uber自动驾驶汽车在亚利桑那州坦佩市（Tempe）撞死了一名横穿马路的行人，死者是一名49岁的妇女。

这是“全球首例自动驾驶汽车致死案例”，事故发作后，Uber立刻中止了在凤凰城、匹兹堡、旧金山及加拿大多伦多四地的自动驾驶汽车路测活动。

*事故发作地点（图片来自Google地图）

雷锋网新智驾依据坦佩市警方的发言理解到，警方在当日早晨十点左右收到报警。事故发作地点在坦佩市的Mill Ave（接近Curry Road）上（如上图）。

依据警方发言人描绘，Elaine是在推着自行车横穿马路时被撞的。事先，Uber的自动驾驶车在Mill Avenue上，以约40英里/小时（约64公里/小时）的速度向北行驶。

事先，Elaine正从西向东行走，而据发言人的表述，该车没有分明的加速迹象。在声明中，警方未发布当行人横穿马路时间隔测试车有多远。

值得留意的，警方强调为确保平安，希望市民可以经过人行通道过马路。 而事故发作地点后方一百米左右，就有一条人行通道。 发言人也表示，他们曾经取得了许多事故相关的视频，但由于还在调查之中，视频暂不发布。

这起喜剧能够是行人的责任？

*事故发作处不远的人行通道(图片来自纽约时报)

依据《旧金山纪事报》的独家音讯，坦佩市警察局局长Sylvia Moir说：“很分明，由于她（死者）是从影暗的中央蹿到大路上的， 这起事故不管是对人还是对自动驾驶零碎都是难以防止的， ”

Moir还表示，依据在车内的司机所言，行人就像闪电一样呈现在他眼前，而他的还没反响过去就听到了这起车祸的撞击声，“ 我初步疑心，Uber应该不是这起事故的责任方。 ”她说。

《旧金山纪事报》指出，事故发作路途限速35英里/小时（约56公里/小时），而事先自动驾驶车车速为38英里/小时（约61公里/小时），现实上曾经超速。

虽然这起喜剧有能够是行人的责任，但Uber的自动驾驶技术仍难辞其咎。人们希望自动驾驶是万无一失的，但是它似乎没有辨认出横穿马路的行人。

为什么传感器没能检测到行人？

据雷锋网理解，Uber的自动驾驶测试车由摄像头、毫米波雷达、激光雷达和IMU等传感器组合而成。

其中，位于Uber测试车顶部的激光雷达，每秒就可以生成几次汽车四周的3D图像。不管是在白昼还是黑夜，经过反射回来的红外激光脉冲，激光雷达可以明晰地检测出不管是运动还是挪动的物体。

毫米波雷达则是应用无线电波来检测物体，因而精度会绝对低一些，作用范围也小一些。这个传感器的作用次要是用于辅佐激光雷达，辨认大型物体。虽然雷达对人的辨认才能还不高，但在事故中，它很能够还是检测到了行人。

摄像头担任检测，例如交通讯号灯、行人等。摄像头捕获到的信息需求经过复杂的计算机图像辨认算法停止辨认。但是摄像头在夜间的信息捕获才能受光照影响，绝对较弱。

值得一提的是，这些从这些传感器中取得的信息并不是互相独立的。在自动驾驶零碎中，有一个中心计算单元，会将一切传感器中取得的信息停止交融处置。

既然Uber的自动驾驶汽车搭载了如此齐备的传感器，为什么在事故发作前没有检测到行人？

一种猜想是计算机零碎和软件呈现了成绩；也有一种说法是，目前市面上能满足车规的远间隔激光雷达产品在恶劣光照状况下的感知间隔都不超越50米，Uber的自动驾驶汽车事先车速为38英里/小时（约61公里/小时），即这辆车是以16.6米/秒的速度前行，3秒之内需求人/车做出反响并停上去，但这样的刹车间隔显然不够。

目前美国国度运输平安委员会（NTSB）正差遣一个小组来调查这起事故。由于这些都是保密的中心技术，Uber的自动驾驶零碎能否呈现了成绩或缺陷，还无从得知。

但从大体上，我们可以判别的是：在零碎上，这辆测试车没有检测到行人及时刹车，功用上是车辆的责任，说究竟，是在深夜的公路上，行人检测鲁棒性成绩。

此外，值得留意的是，依据现场图片，事发车辆的凹陷处是在右方（如上图），而行人是从车的右边呈现的，这或许与行人无意识的停止躲闪有关。

总体而言，关于这起事故，雷锋网 (大众号：雷锋网) 听闻不少自动驾驶行业的从业者表达了相似的看法：自动驾驶需求更牢靠、平安的传感器和软件算法。

去年夏天接替Uber CEO之位的Dara Khosrowshahi在前不久表示，Uber将在18个月内将自动驾驶汽车送上公路，“不是停止路测，而是真真正正地上路”。

这样的决计，加上第一同自动驾驶致死事故发作在保守的Uber身上，多少让人觉得是Uber急于求成，让自动驾驶行业蒙上了一层暗影。

如何对待这起事故？

由于这是“全球首例自动驾驶汽车致死案例”，自然取得不少行业人士和媒体的关注。但是假如用“自动驾驶汽车杀人”这样的描绘显然是不妥的。

Minieye CEO刘国清向雷锋网表示，自动驾驶路测的目的就是为了发现技术破绽。自动驾驶的每一次“脱离”（disengements）的场景都会被作为“corner case”（极端案例）记载上去，交由工程师去处理或许优化，所以每一次“脱离”都是对自动驾驶的推进。

但是大局部的极端案例都是开发者无法预期的场景，往往预先才干取得。如何可以为更为高效和低本钱获取这样的极端场景，对自动驾驶的开展或有宏大意义。但目前这方面还处于初期，不成熟。这个坎跨不过，Level 4级别以上的自动驾驶无法落地。

*Gill Pratt

在谈到自动驾驶汽车平安时，丰田研讨所担任人Gill Pratt在承受采访时曾表达过这么一个观念：

关于人类驾驶形成的事故，我们能够会想，“这能够发作在我身上，我也能够犯这样的错。”假如是一台机器，我担忧人们并不会因而发生同理心，由于他们只会希望这台机器是完满、不会出错的。

在Pratt看来，AI零碎，特别是基于机器学习的AI零碎，并不是十全十美、毫无缺陷的。由于经过传感器获取的内部信息维度太大，汽车会接纳以前从未训练过的信息，我们希冀它可以依据这些信息对四周环境做出合理认知。

那么，如何证明自动驾驶汽车需求比人类司机更懂驾驶，才算是足够好？Pratt 对这个成绩的答案也不确定。他说，“在有答案之前，我们必需十分慎重：不要引入不契合社会预期的技术。”

纵目科技市场与商务副总裁陈超卓以为，没有天文围栏的自动驾驶，10年内也落不了地。陈超卓说，几年內能落地的自动驾驶只要两种天文围栏：高速复杂场景和低速园区场景。

他提起的这两个场景正是目前大局部汽车厂商和新创公司正在对自动驾驶技术停止落地的尝试，也是以后契合社会预期的两个方向。

而另一方面，在全球范围内很多家科技公司和汽车厂商也在研发更初级别（Level 4/5）的自动驾驶技术，以期能推翻物流运输和打车业务。例如 Uber、Waymo、百度和通用旗下 Cruise Automation、安波福等多家科技公司和车企、Tier 1都在研发和测试自动驾驶汽车技术。

来自法国的技术和商业市场研讨公司Yole Développement曾预测，2018年估计将有8000到10000辆自动驾驶出租车将投入商用。 虽然10000辆自动驾驶汽车抵消费者来说发生的影响能够是微乎其微的，但对整个行业来说具有深远影响。

既然这是大势所趋，那么假如我们从历史规律看，新技术的开展历来就是由经历经验堆积而来——有的是金钱，有的是生命，有的是以企业开张为代价。

可以意料的是，即使是当前其他公司的自动驾驶上路，也会发作相似事情。在雷锋网看来，“全球首例自动驾驶汽车致死案例”对自动驾驶行业是一个警示，它会让整个行业愈加注重技术的平安性，对任何触及平安的成绩心存更多的敬畏。

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