美東時間11月19日下午1點半，美國國家運輸安全委員會(NTSB)召開會議，正式公布去年三月份Uber自動駕駛車禍事件的原因。時隔將近兩年，全球第一例，也是目前為止唯一一例自動駕駛車禍原因正式確認。

NTSB將車禍的主要原因歸咎于Uber脆弱的安全文化，沒有開啟緊急制動系統，沒有及時對安全員進行監督，事發時，安全員仍在看視頻而非及時采取措施以扭轉局面。

因對自動駕駛的安全問題處理不當，Uber受到NTSB主席羅伯特·薩姆沃特(Robert Sumwalt)批評，“自動駕駛系統的失控和安全員的不當行為指向一個更深層次問題——Uber的無效安全文化。”

這稱得上自動駕駛短暫發展史上的一個里程碑式事件，將為此后如何避免此類事故的發生提供前車之鑒。

當下，Uber正經歷一個難捱的11月：先是高管離職、創始人拋售套現，緊接著首席產品官(CPO)曼尼克·古普塔離職，產品部門無人坐鎮。

就在剛剛過去的10月底，Uber自動駕駛部門震蕩。首席執行官達拉·科斯羅薩西在一封內部郵件中確認了新一輪裁員的消息，自動駕駛正是此次裁員的重災區。

把命交給自動駕駛，你敢嗎?

2018年3月的某個夜晚，美國亞利桑那州馬里科帕縣坦佩市，一輛搭載Uber自動駕駛系統的沃爾沃XC90正以每小時43英里的速度行駛。

街道燈光昏暗，一名行人正穿過馬路，此刻他完全沒有想過，這輛正行駛在他前方的自動駕駛汽車，將威脅到他的生命：車撞了上來，猝不及防。當時仍有一名安全員把控著這輛車，但事發那一刻，她并沒有及時操縱方向盤，以挽回悲劇。

全球首例，也是目前為止唯一一例自動駕駛車禍就此發生。而自事發起，這起Uber自動駕駛車禍案就從未淡出過公眾視野——直到最近，這項持續了近兩年的調查終于迎來一個結果，事發的原因也被完整呈現。

本月早些時候，NTSB公布了Uber去年自動駕駛車禍事件中的一些細節，以及Uber自動駕駛以往的一些碰撞事故。

文件顯示，Uber的自動駕駛汽車在發生撞擊前5.6秒鐘就檢測到了行人，但將其錯誤識別為汽車，撞擊前5.6秒時又將其歸類為其他物體。

換句話說，自動駕駛沒有識別出行人在指定人行橫道以外的地方過馬路的情況。

此后系統對物體的分類發生了混亂，在“汽車”和“其他”之間搖擺不定，浪費了大量寶貴時間，車輛也因此沒有及時剎車。加之當時車上的安全員正在觀看電視節目，并未采取措施，最終導致事故發生。

NTSB報告還指出，造成事故的關鍵問題是，軟件無法正確預測受害者的類別和運動軌跡。如果系統可以及早正確地識別出前方物體是行人，就可能會大幅放慢速度，或者設法繞開避讓。

但是Uber的汽車沒有預料到這起碰撞，系統在很長一段時間里把行人當做是某個未知的物體，認為她并不妨礙行駛。

Uber自動駕駛汽車在識別到行人后1秒才開始制動，此時距離碰撞只有0.2秒，事故已經無法避免。自動駕駛系統之所以行動如此遲緩，是因為Uber認為緊急制動系統會造成車輛的不穩定，所以關閉了該系統。

通常來說，在碰撞前1.3秒，自動駕駛系統需要開啟緊急制動來緩解碰撞，盡早提醒安全員進行干預并采取行動，以減少車輛不穩定行為的可能性，但為了更好控制自動駕駛系統，Uber直接放棄了使用緊急制動系統，足以看出Uber在推出自動駕駛方面的激進。

如果Uber從一開始就選擇開啟緊急制動系統，那么類似的悲劇則很有可能不會發生。

除此之外，NTSB報告還顯示，在2016年9月至2018年3月之間，Uber的自動駕駛汽車共發生37起碰撞事故，有兩起事故是車輛撞到了路邊的物體，其他的事故則都是追尾和車輛刮蹭。

披露正是為了為自動駕駛系統提供安全建議，以盡可能防止悲劇重演。在文件中，NTSB表示，“事故的所有方面仍在調查中，因為NTSB確定了可能的原因，目的是發布安全建議，以防止類似的事故。”

NTSB主席羅伯特·薩姆沃特(Robert Sumwalt)在11月19日舉行的撞車事故聽證會上表示，計劃確定在公共道路上測試自動駕駛車輛的安全風險管理要求。

薩姆沃特認為，Uber沒有持續監控車輛的運營狀況，首先是停用了該輛沃爾沃汽車的自動緊急制動系統。與此同時，Uber自己的系統也沒有自動剎車的能力，僅僅依靠一個人類安全員來進行剎車，而Uber也沒有及時監測安全員的工作狀況。

就在事故發生前，安全員正在觀看一個直播電視節目，并向下看。NTSB調查顯示，Uber車內部署有攝像頭監控司機，卻沒有監控到安全員的行為，以確保他們對車輛的行駛狀況保持警惕。

“所有在公共道路上測試自動駕駛汽車的公司都需要研究這起案例，以防止未來發生事故。”薩姆沃特表示，這次事故的教訓不僅適用于Uber的自動駕駛團隊，而且不局限于“出了問題，現在已經解決了”。

“有些地方出了問題，如果不加以預防，其他地方可能也會出問題。”

激進的車，冷靜的車

這起全球第一例自動駕駛汽車致人死亡的事故，引發了人們對新興自動駕駛汽車行業的重大安全擔憂，此后，在推進商用的過程當中，自動駕駛企業開始變得冷靜謹慎。

首當其沖的，則是Uber自身。

事發后，Uber隨即聘請律師事務所LeClairRyan編寫報告，重點關注其自動駕駛團隊(ATG)的安全文化和安全實踐。

LeClairRyan在報告中提出的建議之一是成立獨立的外部審查委員會，負責審查Uber的安全政策、流程和程序。在該報告發表大約一年后，Uber宣布成立自動駕駛安全責任委員會(SARA) ，負責審查ATG的決策，并為其提供建議。

SARA已經舉行第一次會議，并決定每季度召開一次會議。該委員會還將關注潛在風險，調查如何提高公眾對自動駕駛汽車的理解。最后告知ATG參與自動駕駛安全問題的行業對話，提升對無人駕駛的運營和責任意識。

事故發生后，Uber暫停了所有測試，直到2018年12月才恢復賓夕法尼亞州的測試，升級了軟件，并實施了新的重大限制和保障措施。

Uber發言人表示，該公司對導致赫茲伯格死亡的車禍感到遺憾，并指出其已經“采取了關鍵的程序改進，以優先考慮安全問題”，包括啟動剎車系統、更好地培訓人類備用司機、增加一名備用司機，以及聘請一名安全主管。

Uber車禍事發，在人們對自動駕駛技術充滿“不安”之時，谷歌旗下自動駕駛部門Waymo公司CEO約翰·克拉夫茨克(John Krafcik)卻表示，如果遇到Uber類似的情況下，自家的自動駕駛技術可以避免悲劇的發生。

后來的事實卻“十分打臉”。2018年三月“友商”事發之時還在喊著“可以避免悲劇發生”，對自己技術充滿信心的Waymo，也在Uber事發之后放緩了部署無人駕駛車隊的步伐。

2016年Waymo宣布自動駕駛汽車開始測試運營，當時的Wamyo在亞利桑那州開設了第一個測試和運營中心。但直到2018年12月，Waymo才推出了商業自動駕駛汽車服務和配套應用Waymo One。

最近，Waymo還在關閉其在德克薩斯州奧斯汀的業務，并將當地員工調往該公司位于底特律的生產中心或亞利桑那州的鳳凰城，鳳凰城正是Waymo此前長期開展自動駕駛測試的“大本營”。

即使Waymo想快速推動無人駕駛汽車的商業化進程，安全問題仍在每一步擴張的過程中給公司帶來壓力。因此，堪稱全球自動駕駛的“領頭羊” Waymo也不得不在推進自動駕駛商用方面變得更加謹慎。

有關“自動駕駛技術怎么做才是最安全的?”這個問題，業界依舊在討論，由此產生的不同方法則仍在不斷地摸索與試探。

美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)曾考慮各種新方案，以測試無人駕駛汽車的安全性。自動駕駛網關一度被認為是一個安全可靠的實現方法。

這種遠程控制和我們玩賽模擬器大致相似，通過互聯網將正在行駛道路行駛的車輛的各項參數同步到遠程的模擬器，在需要時，安全員可以通過遠程平臺無縫接管車輛。

但問題同樣存在：自動駕駛網關如果被突破，線控底盤的參數就一并被掌控，這時道路上行駛的自動駕駛車輛就像是我們手中的遙控玩具，后果不想而知。

為了防止網絡安全事件，Waymo則選擇了一種切掉外部網絡連接的最保守方式。在Waymo看來，通過互聯網連接，自動駕駛系統就有可能受到外部攻擊，造成更大的危害。

有部分行業內人士認為，只要自動駕駛的測試里程達到一個量級，并且在相應的里程范圍內，自動駕駛的事故概率低于人類駕駛，那么自動駕駛就能達到真正意義上商用的臨界點。

長尾效應：美好愿景與骨感現實

發展自動駕駛技術的一個理由是，自動駕駛比人類駕駛更優的安全性。當道路上跑的車輛都是自動駕駛車輛的時候，因為所有的車輛都會非常遵守規則，整個交通從而都會是安全的。

“自動駕駛的安全性測試需要行駛至少2.5億英里。”江淮汽車智能網聯汽車研究院自動駕駛設計部技術副總監吳瓊引用了業界專家的數據，“高效的仿真測試是自動駕駛達到這一目標的必經之路。”

2019年7月，Waymo首席技術官德米特里·多爾戈夫在Sessions：Mobility大會上表示：“Waymo已經在現實世界中路測了1000萬英里，在模擬世界中測試了100多億公里。”

1000萬英里距離2.5億英里顯然還有很遠距離。

哥倫比亞大學人工智能實驗室主任胡迪·利普森(Hod Lipson)在其2017年出版的《無人駕駛》一書中提出，只要無人駕駛汽車的安全記錄能夠超過人類駕駛員的平均水平，那它就是足以“造福人類”的。

統計數據顯示，每20萬英里，人類駕駛員就會出現一次非致命性碰撞，那么只要無人駕駛技術在安全性上優于人類駕駛員，就可以了。

美國車輛一年總行駛歷程約為4.8萬億公里，據此可以推算出平均每200萬公里會發生一例受傷事故，每1.47億公里會發生一例死亡事故。

而現在在全球范圍內，僅有Waymo一家的自動駕駛技術能夠達到與人類駕駛事故率不相上下的水平。換句話說，除此之外的絕大多數自動駕駛公司，其提供的自動駕駛技術安全性目前仍低于人類。

但同樣，對于自動駕駛領域來說，把自動駕駛打造成量產，賣向終端消費者，安全是繞不開的坎，是整個行業需要考慮的問題。 而且，首要考慮的是，要如何證明自動駕駛比人類駕駛更安全，因為人類駕駛已經很安全了。

“我們花了大約10%的時間和精力，輕松實現了90%功能，但是接下來我們要花上90%，甚至更多的時間和精力，去實現剩下10%的功能，這是自動駕駛領域的現狀。” 如博世汽車蘇州有限公司高級經理黃羅毅黃羅毅所說，這剩下需要用90%的精力去解決的10%的問題，正是自動駕駛的安全問題。

發展自動駕駛，除了車“到位”，路也需要適配。單車智能發展到一個瓶頸之后，不少企業著手從車路協同尋求突破。

一開始，中國也走了一條與美國相似的路線——強調單車智能，傾向于把所有的運算負荷和感知負荷都放在車上解決。

但從去年下半年，整個單車智能熱度下降，行業開始慢慢意識到：讓車不需要任何外力就能實現相對安全的自動駕駛，這在實踐中非常難做到，車路協同或許會是另一個答案。

“路和車逐漸在往一起靠，許多企業開始建車路協同研究院，許多相關的主題會議上，參與的企業類型多了，比如路的設計單位、建設單位都開始參與進來。”四維圖新車路協同研究院產品經理孫偉向CV智識描述這一年感受到的行業變化。

參與者中有華為、大唐這樣的通信領域企業，有以BAT為代表的互聯網科技企業，有高新興、千萬科技等智能交通玩家，有做ETC的金溢科技、萬集科技等，還有自動駕駛創業企業，比如希迪智駕以及包括如四維圖新在內的地圖廠商。

在車路協同領域工作多年的龐宏亮表示，“無論政府的各部委來去推動建示范區也好，推動車路協同發展也好，它的落地點無外乎就是要解決我們交通的問題：一個是擁堵，一個是安全。比如在高速公路上，一般高速公路主要的事故是碰撞，二次碰撞也非常普遍，占了20~40%左右，高速管理局就可以利用車路協同技術進行提前廣播，避免交通事故發生。”

自動駕駛越來越像一場馬拉松，越跑到后面越困難。這條路依然漫長，但仍有人在繼續走，在終點，也仍有人等著迎接這場馬拉松的勝利者，畢竟，完全自動駕駛的實現意味著對人類出行安全的極大保障。

結語

為保障駕駛安全而生的自動駕駛，目前階段反而并不安全，因為人們對自動駕駛的認知產生了偏差：他們將自動駕駛的明天，當作了自動駕駛的今天。

對于要將自己未來的出行安全交給自動駕駛的人來說， 對于車禍原因的調查則比車禍本身更加重要。

畢竟，相關外媒報道稱，最近Waymo的無人出租車中已經徹底沒有了任何安全后備司機，一輛空車在街上自己駕駛、主動前來接送市民。

但面對安全問題，企業還是應該腳步放慢一點、對待問題仔細一點、解決問題更耐心一點，除此之外，更好的方法還有待探索。