无人驾驶，何处是前方

■文/张 乐

近年来，伴随着人工智能的兴起，无人驾驶概念也越来越火。2017年7月，百度公司董事长兼首席执行官李彦宏乘坐一辆处于无人驾驶状态的汽车前往国家会议中心，此过程进行了视频直播，引发了社会的关注。这辆汽车由百度和博世公司共同开发，采用的自动驾驶系统基于百度的阿波罗技术。在国外，特斯拉和谷歌公司也早已开发了各自的无人驾驶技术，并进行了路测。

看上去，无人驾驶马上就要进入我们的日常生活，原本存在于科幻小说中的无人驾驶汽车将很快变为现实。然而，驾驶车辆远比人们想象的复杂，涉及多种技能和操作，将全过程完全自动化并不是件容易的事情。美国汽车工程师协会（SAE）将自动驾驶分为5个等级：驾驶支援、部分自动化、有条件自动化、高度自动化和完全自动化。目前，大多数厂家的无人驾驶产品处于部分自动化的2级，在相关的技术能力上还有很多问题需要解决。除了技术方面的因素，当无人驾驶技术发展到较高水平时，也会面临随之而来的法律和科技伦理问题。

◎无人驾驶解决方案还不成熟

无人驾驶汽车主要依靠车内以计算机系统为主的智能控制仪，辅以车载传感器感知周围环境数据来实现全自动驾驶，主要利用了自动控制、GPS、人工智能以及计算机视觉等技术。当前主流的无人驾驶汽车技术有激光雷达式和摄像头加测距雷达式两种。激光雷达通过三维立体扫描获取周围环境信息，精度更高；而摄像头加测距雷达方式，虽然对周围环境监测的精度不如激光雷达，但是成本更低。

从目前的发展状况来看，无人驾驶汽车还有很多方面的技术需要突破，包括传感器技术、定位、避障、识别以及系统工程可靠性等。传感器相当于汽车的“眼睛”和“耳朵”，传感器获取数据的准确度和精确度直接影响计算机系统的决策。目前，车载传感器主要有摄像头、雷达等设备，追求探测精度的同时还要降低成本和满足车用小型化，这些都对现有的技术提出了更高的要求。定位技术对无人驾驶至关重要，当前的民用卫星定位精度只有3～7米，在城市道路或峡谷中精度会进一步下降，远达不到无人驾驶汽车的需求。避障和识别属于人工智能的范畴，由计算机系统做出相应的决策。在城市街道中，周围环境情况复杂，无人驾驶汽车需要识别道路的交通标志、树木、行人、动物以及其他车辆等静止或移动的物体，在恶劣天气和夜间还要考虑光线变化等问题，这些都需要机器视觉和图像识别等人工智能方面的技术取得突破。无人驾驶的可靠性要求高于一般的工程软件，1/10秒的延迟就可能引发交通事故。目前，消费市场上的设备很少以这么高的标准来制造，只有在软件工程和信号处理方面以更高的标准进行设计开发，才能保证系统工程的可靠性。

◎无人驾驶技术法律监管缺失

李彦宏乘坐无人驾驶汽车的视频在互联网出现后，有人指出此举违反了《道路交通安全法》。在国外，谷歌、特斯拉等公司的无人驾驶汽车都出现过事故，造成了人员伤亡。在无人驾驶技术突飞猛进的同时，法律法规还没有跟上。传统的交通法规体系以驾驶人为核心，当真正实现无人驾驶之后，“驾驶人”这个角色将不再存在。在此情况下，发生交通事故的责任方如何认定？这些新问题目前法律都没有规定，法律的缺位，导致监管不力、处罚无据。

由于现有的政策法规没有跟上无人驾驶汽车的发展，社会迫切需要对无人驾驶立法，理清无人驾驶情形下的法律关系，同时考虑到任何可能和不可能的情况，明确责任方。法律总是滞后的，面对科技发展带来的新问题需要进行深入研究。无人驾驶立法涉及技术和法律双重问题，相关法规的制定任重道远。

◎无人驾驶技术面临科技伦理问题

无人驾驶汽车依靠计算机系统控制，当出现紧急情况时，采用何种价值判断采取措施是需要考虑的问题。设想无人驾驶汽车在行驶过程中发现前方突然出现一只小动物横穿道路，如果紧急刹车有可能追尾，直接开过去则有可能撞伤小动物。在有人驾驶的情况下，驾驶员依靠自身道德价值观做出选择，而在无人驾驶情况下，考验的则是“人工智能”的价值判断。此外，无人驾驶一旦普及，将会给社会和经济层面造成巨大冲击：无人驾驶代替驾驶员之后，出租车司机、卡车司机以及其他以此谋生的人群将面临失业；无人驾驶使事故发生率大大降低，汽车保险行业将会大幅萎缩；无人驾驶提高了运输效率，降低了对车辆的需求，车厂数量也将减少。如何解决由此带来的一系列问题，也将是很大的挑战。

无人驾驶是当前的热门话题，各大汽车制造商与互联网科技公司都在争相开发无人驾驶汽车技术。然而，在无人驾驶如火如荼地推进过程中，一方面是科技进步带来的美好出行愿景，另一方面却是无人驾驶在推广过程中可能遭遇前所未有的挑战。科技进步会给人们带来更好的生活，然而由此引发的变革也需要给予足够的关注。当前，无人驾驶技术还处在较为初级的自动驾驶阶段，实现真正的无人驾驶尚需时日，人们还有充分的时间发现可能存在的问题，在应用过程中逐步完善技术、解决问题，让无人驾驶技术真正造福人类。