特斯拉美国撞车事件引发担忧：自动驾驶还有多长的路要走？

自动驾驶软件使高度自动驾驶汽车显著区别于传统汽车，但这类软件尚未完全成熟。

近日，一辆特斯拉汽车在美国发生了撞车事故，造成两人死亡。这起事故再次引发了人们对“自动驾驶”技术安全性的讨论。

目前，特斯拉正在推出一种更先进的“完全自动驾驶”系统，承诺提供自动导航、在交通灯前停车等功能。调查人员表示，事故发生时，驾驶座上似乎没有司机。特斯拉首席执行官Elon Musk称，事故发生时这辆特斯拉汽车没有启用任何自动驾驶功能。

尽管如此，这起悲剧还是引发了人们对自动驾驶技术的质疑：它的安全性如何？它能赋予司机多少自由度？

专家将自动驾驶技术分为6个级别，最低级为0级，指不具有自动驾驶功能的传统汽车，最高级为5级，指能够独立完成人类驾驶员操作的车辆。

现阶段，在售的大多数自动驾驶汽车都需要人工干预。它们属于1级（驾驶员辅助功能，可保持车道和控制速度）或2级（部分自动化，控制转向和速度）驾驶系统。3级汽车拥有更多自主权，行驶系统能够自己做部分决定；但驾驶员必须时刻保持警惕，在系统无法执行驾驶功能时立刻接管车辆。

在过去几年中发生的几起涉及2级和3级汽车的致命事故，很大程度上都归咎于人为失误，以及用户将该级别的自动化误认为完全自动驾驶功能。公众一直在批评汽车制造商和监管机构，没有采取足够措施防范粗心司机对自动系统的滥用。

4级汽车已经跨入了“自动驾驶”门槛，但它的行驶地点和时间是有限制的。谷歌公司的Waymo robotaxi项目是4级汽车的典型范例。其他公司也在4级汽车开发方面取得了重大进展，但还未实现上市销售。5级汽车是真正的自动驾驶汽车，它的行驶时间和地点不受任何限制。然而，从4级向5级的跨越需要克服巨大的困难。

尽管实现高水平自动化的技术已处于高速发展之中，但生产一辆无需人为干预就能安全、合法完成行驶任务的汽车，仍然是一个巨大的挑战。它们在进入市场之前必须克服三大关键障碍：技术、法规和公众接受度。

自动驾驶分级标准。

自动驾驶软件是高度自动化车辆的关键特征。该软件是根据机器学习算法和深度学习神经网络开发的。神经网络系统不包含任何明确的逻辑编程。实际上，它们用真实驾驶条件下的数以百万计的视频和图像加以训练。数据的多样性和代表性越强，神经网络的识别和应对功能就越强。虽然这些算法已经能够非常精确地检测和分类物体，但它们仍然不能模拟真实驾驶的复杂情况。自动驾驶汽车不仅需要检测和识别人类及其他物体，还必须与它们互动，理解它们的行为，并对其作出响应。

目前，自动驾驶汽车还无法妥善处理陌生状况。如果没有全覆盖的驾驶场景实例，管理突发事件的功能是不够完善的。

近期的自动驾驶汽车事件应该成为一种催化剂，促使监管机构和行业共同建立强力的安全准则，以指导自动驾驶技术的创新。没有这一点，自动驾驶汽车将无路可驶。

原创编译：德克斯特审稿：西莫责编：陈之涵

来源：The Conversation

原文链接：https://techxplore.com/news/2021-04-self-driving-cars-1.html