但Uber 的自動駕駛汽車
直到撞擊仍未進行減速
這是一篇專業(yè)技術人士
根據(jù)有限的證據(jù)和可信度極高的推理進行的事故還原
并非百分百真相
不妨一看
美國時間上周日晚，北京時間本周，美國亞利桑那州坦佩市(Tempe, AZ) 發(fā)生了一起自動駕駛汽車撞死行人的嚴重事故。在事發(fā)后當天，硅星人（PingWest品玩旗下硅谷賬號）整理了來自警方和當?shù)孛襟w播報的，有限的公開信息。
事發(fā)地點在坦佩市N Mill Ave 上——更具體來說，這條南北向道路和前方東西向E Curry Rd 交接路口的南邊約200-300 英尺的位置。
死者為49 歲的Elaine Herzberg，事發(fā)時推著一輛紅色的自行車，由這條馬路的西側橫穿馬路向東步行，在行至由南向北車道的最右側車道時遭遇涉事Uber 自動駕駛汽車撞擊。Herzberg 被送到醫(yī)院之后身亡。
我們用Google 地圖街景重現(xiàn)當時的場景。下圖中黃人所在的就是事發(fā)地點，黃人的面向則是死者當時的行進方向：
而這是事發(fā)地點的街景照片：
注意這張圖中道路左側的禁止行人橫穿馬路標志和道路右側馬路牙子上的排水口，Herzberg 步行的路線大約就是從前者到后者。
這里劃重點(1)，后面詳述。
涉事車輛則為一輛沃爾沃XC90 SUV，由Uber 改裝并增加了一套完備的自動駕駛功能。此處劃重點(2)，之后詳述。
昨天，坦佩市警方放出了事故目前已知唯一的視頻記錄。視頻來自于涉事車輛本身的行車記錄儀抑或自動駕駛系統(tǒng)的錄像工具，共有兩個機位，一個在車外向前，拍到了受害者被撞的瞬間；第二個機位則在相同位置但對著車內，拍到了車輛當時上面唯一的安全駕駛員，44 歲的女性Rafael Vasquez。此處重點(3)。
以下是警方公布的視頻，由國內的觀察者網(wǎng)轉載并重新上傳。請注意，畫面可能會引起不適：
事發(fā)道路的限速為35mph，而事發(fā)時涉事車輛的車速為40mph。在美國，道路超速屬于違法，但量罰的決定權在于警察。而另有一條規(guī)則規(guī)定車輛不得速度太低阻塞交通，因此略微超速在美國是很常見的現(xiàn)象，大部分警察不會太過追究。從車速上來看，Uber 方面的過錯不大。
事發(fā)后的第一天，警方指出目前調查還在進行中，警方暫未確認事故的責任。但已有的證據(jù)顯示，死者在非人行過街道，而且還時標有警示標志的位置過馬路，根據(jù)亞利桑那州法律，此時涉事自動駕駛汽車享有路權。在發(fā)布會上警方一度稱呼死者為受害者(Victim)，隨后很快改口稱行人(Pedestrian)，為“汽車無責”的推斷提供了線索。
但這輛自動駕駛汽車，它的安全駕駛員，以及Uber 方面，就真的沒有過錯嗎？
就事論事，的確如此。但根據(jù)目前有限的證據(jù)，依據(jù)自動駕駛研究領域內普遍的知識和原則判斷，這次事故體現(xiàn)出Uber 方面很可能存在嚴重的違規(guī)甚至違法操作自動駕駛汽車的問題。
列一下剛才劃的重點：
1）死者過馬路的位置
2）涉事車輛的自動駕駛功能
3）安全駕駛員
重點一：如前述，死者過馬路的位置是絕對禁止過馬路的地點。如下圖示，N Mill Ave 的雙方向兩條車道分隔開，中間是一個綠化區(qū)域，死者正是從這個綠化區(qū)域向東穿行：
讓我們再回顧一下車載記錄到的事發(fā)畫面：
可以看到在撞擊發(fā)生之前，車輛剛先后經(jīng)過了左右各一根燈柱。兩顆燈柱的亮度，加上汽車本身的大燈，似乎無法照亮正在推自行車橫穿馬路的行人。
但請記住，大部分情況下，人眼在夜間的寬容度是比攝像機更高的。
前電子前線基金會主席，自動駕駛技術專家Brad Templeton 指出，幾乎所有自動駕駛汽車——包括Uber——通常會配有多種視覺攝像頭，其中應該包括高動態(tài)范圍的常規(guī)視野攝像頭。實現(xiàn)高動態(tài)的方式可以是不停變換光圈，也可以是兩個不同曝光度的攝像頭。這種攝像頭的作用，正是在環(huán)境明暗發(fā)生劇烈變化時拍清楚畫面。
但在這起事故中，視頻顯示顯然畫面中汽車的大燈和燈柱導致畫面明暗對比太明顯，以至于沒有拍到撞擊發(fā)生前數(shù)秒內，死者馬路的左邊車道向前走的動作。
這有可能意味著1）Uber 自動駕駛汽車沒有配備這種高動態(tài)范圍的攝像頭2）Uber 沒有打開高動態(tài)范圍攝像頭；3）Uber 還未提供或警方還未公布其它攝像頭的畫面。
但這個攝像頭的問題，至多影響我們現(xiàn)在看到的視頻錄像的可觀性。它不大可能影響警方的取證、調查和決定——亞利桑那州高度歡迎自動駕駛汽車測試并提供了法律條件，在警察眼中自動駕駛汽車和普通汽車并無區(qū)別。警方通常就事論事，只關心這一起案件到底是誰的責任。
但我們應該關心更多。
重點二：問題很有可能出在了自動駕駛系統(tǒng)上。
絕大部分自動駕駛汽車——包括Uber——其配備的大量攝像頭和各類傳感裝置中，都配備有一個名叫激光雷達的裝置。
根據(jù)百科，激光雷達(Light Detection and Ranging，簡稱LiDAR) 和雷達的工作原理類似，都是靠發(fā)出接受反射回來的脈沖來偵測物體和測距，區(qū)別在于雷達發(fā)射電波，而激光雷達發(fā)射激光。在自動駕駛領域，激光雷達應用已經(jīng)十分流行，廣泛應用于繪制車輛周圍的高精度三維地圖。
在自動駕駛汽車上，激光雷達就是那個一直在高速旋轉的東西。通過旋轉，這種定向的激光發(fā)射裝置可以覆蓋周圍360 度區(qū)域。
由于激光的特性，它在任何亮度條件和幾乎任何天氣下都適用，最重要作用之一就是在夜間進行物體和障礙偵測。通常在城市環(huán)境，自動駕駛汽車上的激光雷達的最遠有效距離可以達到200 - 300 米。
如果以40mph（約65km/h）的速度在道路上行進3 秒，距離大概是48 米。這個距離顯然在激光雷達的有效偵測范圍內，況且根據(jù)視頻，當時的道路上只有涉事汽車和死者，并無其他車輛或行人；而以40mph 的速度行駛200 - 300 米，至少需要10 秒的時間。
也就是說，涉事汽車完全有能力在事發(fā)前3-10 秒時間偵測到道路上的異常行為物體。
那么，涉事車輛的激光雷達緣何沒有偵測到后來的死者？
從技術上講，激光雷達對不同顏色和材質的物體偵測能力也有區(qū)別。比如黑到超級黑的某些材質衣服，就有可能吸收太多激光，導致激光雷達必須到近處才能讀到。而死者當時身穿的正是黑色的上衣。但死者的發(fā)色很亮，牛仔褲是藍色，自行車是紅色，降低了反射失靈這一種說法的可信度。
還有一種猜測認為，當時激光雷達壓根沒有開啟。
當時，Uber 很有可能正在進行關閉激光雷達實現(xiàn)自動駕駛的測試。這一猜測最一開始來自于某個Uber 內部的信源。
這一猜測無疑有理有據(jù)，因為Uber 和Google 的官司還在進行當中。Google 此前擁有一支超過10 年經(jīng)驗的自動駕駛團隊，其中一人離開了公司創(chuàng)辦了自己的自動駕駛公司，隨后很快被Uber 收購。Google 擁有充分證據(jù)證明，該人從Google 帶走了關鍵技術資料，因此以竊取知識產(chǎn)權起訴了Uber。
而這些“關鍵技術”的主要內容，也即Google 和Uber 之間官司的主要內容，正是激光雷達。即便最終判決還未下達，Google 也完全可以要求法院對Uber 開出停終(cease and desist) 條令，直接限制了Uber 使用激光雷達的能力。這樣Uber 車上即便裝有激光雷達也無法打開，在黑天就變成了半個瞎子。
這么說是因為車上畢竟還有攝像頭、常規(guī)雷達以及其他傳感裝置，而就算攝像頭曝光太低，也可以用雷達，它發(fā)射常規(guī)雷達波，不受亮度的限制，怎么也能派上一點用場。
遺憾的是，從目前的資料并結合雷達工作原理來看，雷達在這起事故中也完全沒起到作用。
自動駕駛汽車上雷達也是標配，在沒有激光雷達之前，它為車輛提供一定程度的輔助駕駛功能——高速跟車等等。因此雷達的主要作用是在本車道內進行障礙偵測和測距，別的車道跟它關系不大。比方說你的車在高速路上定速巡航并打開了跟車，旁邊車道上有一輛車，你的車是沒有理由減速的。
雷達如果在別的車道偵測到了東西，有很大幾率不會誤報，而在本案中，我們假設雷達偵測到了行人，后者的行進速度相對汽車來說是很慢的，也就是說可能在5-10秒鐘——對于自動駕駛系統(tǒng)來說很長時間內——是在左邊一條或者兩條車道的。
有些人可能會問，有沒有熱成像，也即所謂的夜視攝像頭？事實上熱成像攝像頭用在自動駕駛汽車，需要車外放置且保持干凈，保養(yǎng)很麻煩，成本高的離譜。Uber 路測汽車是沒有夜視功能的。
激光雷達沒有開；雷達沒偵測到或偵測到了但認為無威脅；常規(guī)攝像機動態(tài)對比度太低沒看到人：也就是說，這輛自動駕駛的汽車在自動駕駛的部分，幾乎所有關鍵的畫面捕捉和傳感偵測部件，都以不同的方式“失靈”了。以至于直到撞擊發(fā)生，汽車都沒有任何減速動作。
重點三：安全駕駛員的存在作用，在本案中完全沒有體現(xiàn)出來。首先，自動駕駛汽車進行公開道路路測，需要至少兩名安全駕駛員，通常副駕監(jiān)控計算機系統(tǒng)，而主駕的注意力需要完全放在路上。雖然自動駕駛汽車立法還未完善，但理論上操控一臺自動駕駛汽車，主駕需要像駕駛普通汽車一樣保持注意力。
可以說行業(yè)的慣例是至少兩人。如前述，主駕或許不需要太強的計算機背景，只需開好車，在出現(xiàn)情況時及時接管即可。Uber 是一個獨特的案例：大部分時候車上只有一個人。
而且在本案中這位安全駕駛員的身份也比較特殊：Rafael Vasquez，曾因持槍搶劫未遂和向政府提供虛假信息坐牢三年零十個月。這一切發(fā)生在十多年前，從2005 年出獄后Vasquez 的記錄一直是干凈的。即便如此，在美國只要候選人有案底，很多工作崗位都不會接納，但Uber 在這件事上反而做的很好，它有一個包容性的招聘政策，“任何人都應該得到第二次機會。”
顯然，在此時，Uber 的包容性招聘策略稱為了它的負累。
然而Vasquez 在出獄13 年后遭遇了人生的又一次低谷。她的疏忽間接導致了Herzberg 的死亡。亞利桑那州法律規(guī)定，駕駛員必須謹慎行事，避免在任何道路上與任何行人相撞，而在撞擊發(fā)生前的十秒內，Vasquez 一直盯著視線右下，可能是手機或者車載顯示屏，中間只有一次抬頭。在她第二次把頭低下后沒多久，撞擊就發(fā)生了。
Vasquez 沒有將注意力一直放在路上，屬于瀆職行為。這份聽起來相當高大上的科技公司工作是保不住了，不僅這樣，如果警方根據(jù)視頻對其判定責任，她也有可能將面臨法律的制裁。類似的事情發(fā)生了太多，而注意力、駕駛疲勞也屬于自動駕駛希望解決的問題。
顯然和Vasquez 相比，Uber 招聘、訓練自動駕駛安全駕駛員的政策，乃至于Uber 對于自動駕駛汽車整件事情的態(tài)度，都會成為未來一段時間內輿論的焦點。
最后再次聲明：本文為根據(jù)已經(jīng)公開的證據(jù)、資料，以及可信度較高的傳聞，結合常識和業(yè)界普遍通行的規(guī)律進行的推理，一切最終以坦佩市警方以及參與調查的美國立法下屬交通安全機構給出的報告為準。
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