原来百度的自动驾驶出租车，也会“抢黄灯”？

自动驾驶所依赖的人工智能机器学习，如何能够实现各种各样驾驶环境的学习并形成足够应对，且不依赖于超级计算机，这显然是一个巨大的疑问。本文来自微信公众号：冰川思想号（ID：icereview），作者：陈城，原文标题：《体验了一把百度自动驾驶，哎呀我去！》，题图来自：视觉中国

汽车自动驾驶，是近些年来人工智能技术落地应用的一个重要方向，社会各界对这一新事物的争议很大，相关的讨论也从未停歇过。

尽管目前的自动驾驶在技术层面和伦理法制层面问题多多，但不可否认，这一技术确确实实拥有现实意义。

一、一次细节上难言安全的乘车体验

10月10月，百度自动驾驶出租车在北京全面开放。为了更直观地感受一次汽车自动驾驶，我专门去体验了一次。

▲叫车记录

我体验的这个项目，百度自己就叫出租车。它嵌在百度地图打车界面里，也可以用百度专门的出行软件Apollo Go来约车下单，接单后也会有安全员电话联系确认出发地这样类似网约车的环节。

因此，我猜未来百度自动驾驶出租车设定的商用场景很可能会是网约车。

这个体验是面向所有普通民众，并无任何身份限制，只是有个年龄上的要求，仅限于18~60周岁人士乘坐。

▲车顶安置了一个庞大的组合仪器

从外观上看，百度自动驾驶出租车和目前其他拥有自动驾驶功能的汽车很大的不同在于，其车顶安置了一个庞大的组合仪器，包括一个禾赛Pandar40P激光雷达以及多个光学传感器等；车头处，也安有一个感应仪器。

而量产车中，拥有自动驾驶功能的特斯拉等品牌的相关车型，从外观上看与普通汽车没有任何区别。

车内，体验车的副驾驶安放了一个巨大的盒子，并连接了许多管线。询问随车安全员，其表示这仅是随车工具箱，但这个答案显然难以令人信服。

随机选择了上车和下车站点，我所体验的自动驾驶距离约3.9公里。

我驾龄不短，也有数万公里的行车经验，就我个人的体验来看，百度的自动驾驶技术差不多等同于一个刚拿到驾照上路的新手。

整个行车过程顿挫感明显，并线、过弯的方向操控很机械，刹车、起步、加速等力道操控很直接，乘坐体验一般。

而自动驾驶最为重要的安全行车环节，就测试路段的车况而言，恐怕难言能让试乘者感受到这一技术的安全性。

因为测试路段的行车量较低，路面其他车辆行车较为规范，自动驾驶全程限速60，没有突发意外能够体现自动驾驶的安全性。

▲自动驾驶出租车内的显示屏

不过，有一个细节倒是值得注意。在一处左转等灯过程中，自动驾驶的处置像极了人类驾驶员的行为。

通常，有些路口左转绿灯时间短，为了能够尽快通过，一些人类驾驶员就会卡着绿灯最后一两秒快速通过，甚至是“闯黄灯”。

当天的体验车，自动驾驶在遇到这一场景时，介于绿灯压秒和“闯黄灯”之间通过，这点像极了人类驾驶员。

提及这一细节，是因为“闯黄灯”是路口交通事故的主要原因，在目前自动驾驶技术尚不完善的背景下，自动驾驶出现人类驾驶员行为，恐怕难言安全。

二、夸大其词的自动驾驶宣传

之所以对自动驾驶的一处细节进行放大，是因为就现实数据而言，自动驾驶的人工智能机器学习难言完善，也是因为在当下的讨论语境下，自动驾驶似乎已经成为了一项成熟的技术。尤其是在面向普通消费者群体时，自动驾驶成为各家主机厂彰显技术实力的主要手段。

目前，国内对自动驾驶技术水平的划分，参照的是全球通用的自动驾驶技术等级划分。

这个标准由SAE International（Society of Automotive Engineers，国际自动机工程师学会，原译为美国汽车工程师学会）制定，将自动驾驶分为L0到L5六个等级，是目前最为权威的划分标准。

美国交通部下属的国家公路交通安全管理局（NHTSA）曾指定过相关标准，后转为选择使用SAE标准。

在SAE标准中，L0~L5六个等级用中文表示，可大意理解为人类驾驶（L0）、辅助驾驶（L1）、部分自动驾驶（L2）、条件自动驾驶（L3）、高度自动驾驶（L4）、完全自动驾驶（L5）。

▲北京街头出现的自动驾驶测试车

无论各家主机厂如何宣称，也无论相关从业者或专家任何认可，从实际情况来看，基本上所有的拥有自动驾驶功能的汽车只能达到L3级别水平。

任何一家主机厂的产品，只要没有在任何道路条件下，有着足够自动驾驶实验时间，其宣称达到L4级别，从安全角度而言，都是不可信的。

而且，还需注意到，很多主机厂对外宣传其自动驾驶技术时语焉不详，很多仅是L2级别的自动驾驶，直接省略宣传为自动驾驶，这显然会对普通消费者造成误导。

造成误导的后果，就是可能导致消费者在驾驶车辆启用自动驾驶相关功能时，造成人身意外。

事实上，近些年因自动驾驶导致死亡的案例时常见诸媒体。

在量产车中，特斯拉是自动驾驶的主要代表，有数据显示，特斯拉自动驾驶导致的死亡人数已超50人。

诸多专业分析认为，特斯拉自动驾驶技术最多在L2与L3之间。很显然，正是当下自动驾驶宣传误导了普通消费者，导致消费者对自动驾驶的盲目信任和过于信赖。

三、自动驾驶仍旧存在技术上的重大风险

造成自动驾驶被夸大宣传，必然离不开社会层面的原因。

当下，人工智能是热词，且人工智能在某些领域已达到了前所未有的应有程度，比方说AlphaGo。

但是，任何高精尖技术的个例成功并不代表商业化运作也能够成功。通常，先进技术只有通过商业化量产，我们才算真正掌握应用。

自动驾驶也是同理。

当前的自动驾驶技术离成熟还为时尚早，这一点毋庸置疑。我的两次经历，也能够证明这一点。

其一，在一次参观某品牌主机厂时，现场展示了自动泊车技术，这属于L2级别的自动驾驶技术。自动泊车最终成功实现，但演示过程中，就有因为地面温度过热，而导致系统暂时性失灵的情况发生。

汽车行驶的道路条件多种多样，地热显然不是极端因素。如果仅因为地热就导致自动泊车失效，自动驾驶安全性又有谁敢信赖。

▲自动驾驶出租车在车内车外加装了大量外设部件

其二，就是此次自动驾驶出租车的体验。除了在第一部分描述的内容外，必须得指出，自动驾驶出租车所实现的L3级别，是在量产车基础上，基于车内车外加装的大量外设部件所实现的。

按照目前国内相关法律法规，这样的改装显然是不被允许的，所以百度的自动驾驶出租车的实际身份是试验车，必须在指定道路上运行。

而这也表明，目前更高级别自动驾驶所需的软硬设备，显然还没法小型化安装在车身内，当下这种外部加装改变气动外形和内部空间占用，就是技术不成熟的无奈之举。

一个司机是否能够被称之为老司机，并不是一定由其驾龄决定，而是一个综合的考量，涵盖了驾龄、行驶里程、普通道路驾驶经验、复杂状况处置能力以及个人本身的细致程度。

也即，老司机真正拥有的是判断和应变能力，能够实时应对。

自动驾驶所依赖的人工智能机器学习，如何能够实现各种各样驾驶环境的学习并形成足够应对，且不依赖于超级计算机，这显然是一个巨大的疑问。

▲自动驾驶出租车内还坐着一个安全员

毕竟，这不像是AlphaGo，其实体是一台超级计算机，能够通过数千万次自我对弈来掌握围棋的要义。正因此，在当前的L3级别自动驾驶中，必须要有人类驾驶员在驾驶位上保驾，以保证在出现突然意外时，随时能够介入干预。

四、自动驾驶的发展需要法律建设齐头并进

人们一直在争论自动驾驶技术是否足够安全，其背后隐藏的社会问题也不能够忽视。作为新兴事物，法律法规的及时跟进有着很大必要。

此前，国内首例特斯拉车祸致死案耗费一年多的调查取证，才让特斯拉公司承认事故发生时，车辆处于“自动驾驶”状态，但这一案件至今并未有相关责任划分的结果。唯一的改变，只是特斯拉中国官网上，将自动驾驶改为了自动辅助驾驶。

而在国外，Uber首起自动驾驶致死案件于2020年9月15日在美国亚利桑那州重审。

据媒体报道，陪审团建议判处安全驾驶员2.5年的有期徒刑，检察官表示：“当驾驶员操作汽车方向盘时，他们有责任以遵守法律的方式安全地控制和操作汽车。”但当时车上的安全驾驶员拉斐尔·瓦斯奎兹在9月15日的提讯中拒绝认罪。

严格意义上，我这一回体验的百度自动驾驶出租车，只是一种公众体验活动，而非商业运用，因为这个体验过程是免费，容易让自动驾驶出租车所属主体规避一些法律纠纷。

但如果真的出事了，需要打官司，真的能够划分清楚权责吗？答案显然是否定的。

▲自动驾驶前路依然障碍重重

回顾全球，自动驾驶涉及的法律问题，可以说仍旧是一片空白。但有一点是可以肯定的，就是相关的立法该及时跟上了。

现有的低层级自动驾驶导致的问题，已经刻不容缓地需要有法律来支撑来解决，而高层级自动驾驶技术距离商用还有很长一段时间。

所以，有关立法其实可以与自动驾驶的研发齐头并进、互相推动，通过现有自动驾驶案例推动相关法律的完善；反过来，则是通过相关法律来让自动驾驶能够合理化发展。

（文中图片均由作者拍摄提供）

本文来自微信公众号：冰川思想号（ID：icereview），作者：陈城

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