奔驰失控、特斯拉伤人、优步致死 事故频发为何车企仍热衷自动驾驶？

据说这是第一次发生自动驾驶汽车在测试中撞死行人的事件，此前自动驾驶汽车发生过多次事故。在当地时间3月15日，荷兰的一辆特斯拉Model S撞倒一辆自行车、一辆小轮摩托车和一辆汽车，发生了人员伤亡。在2016年，一辆处于自动模式的特斯拉汽车发生事故，导致驾驶员死亡。

特斯拉的全球首例自动驾驶死亡事故就发生在中国。2016年1月20日，京港澳高速河北邯郸段发生一起追尾事故，一辆特斯拉轿车在自动驾驶的情况下，直接撞上一辆正在作业的道路清扫车，司机当场身亡。在发生事故后，特斯拉悄然将“Autopilot自动驾驶”改为了“自动辅助驾驶”。

此外，在佛罗里达一辆特斯拉Model S与一辆拖挂车发生了剧烈碰撞，导致驾驶员不幸丧生。由于碰撞发生时这辆特斯拉轿车处于自动驾驶模式下，着实为火热的自动驾驶概念蒙上了一层阴影。即便是前两天闹得沸沸扬扬的奔驰C200L定速巡航失控事件也被人和自动驾驶联系在一起，虽然定速巡航似乎和自动驾驶关系并不是很大，但这也体现了很多人对自动驾驶充满了不信任。

以特斯拉的几次事故为例，造成死亡的两次事故都是由于车辆没有识别出前方停靠的车辆。特斯拉使用毫米波雷达和摄像头组成Autopilot的“眼睛”，但是在两次事故中，Model S的眼睛都异常“失明”。据特斯拉公司分析，车辆的自动驾驶系统当时没能分辨出前方卡车的白色拖车与明亮天空的区别，导致自动刹车未能辨识出障碍物而没有进行制动。

大师曾和国内某车企的研发工程师聊过关于自动驾驶的话题，他认为目前主流的毫米波雷达并不能实现对所有障碍物的识别，特别是对于路障、栏杆这样的细小的障碍物，毫米波雷达可能产生误判或者识别不到。并且天气的优劣有可能会对毫米波雷达以及摄像头产生巨大的影响，强光、雨雪都可能影响毫米波雷达和摄像头对回馈信息的收集。

现在很多车企都会宣扬自己的产品有多智能，能实现L2甚至L3级别的自动驾驶。实际上L2的自动驾驶只能算部分自动化，车辆能够主动转向和刹车，能适当减轻驾驶者的工作强度；L3的自动驾驶属于有条件的自动驾驶，驾驶员仍需要对车辆进行干预。实际上目前的自动驾驶最多只能算高级驾驶辅助，在目前所有的量产车上将双手离开方向盘都是作死的行为，如今的自动驾驶并不等同于无人驾驶！不过，大师认为对于现在自动驾驶发生的事故，大家不必反应过度。要知道，在美国每年发生逾600万宗车祸，造成6,000名行人与近4万乘员丧生，所以自动驾驶的事故率目前并没有比人工驾驶更高。

其实自动驾驶就是给车辆添加了一个“虚拟司机”。开过车的人都知道，开车还是一件动脑的事情，毕竟开车的过程实际也是一个选择的过程：是否要变道、是否要超车、是否该刹停等等。对于自动驾驶来说这个“大脑”就是算法，特别是中国的道路状况非常复杂，随时可能发生各种突发状况，这需要更加完善的算法来应对各种各样的道路条件。所以目前大多数无人驾驶车辆都是在高速公路上测试，就是因为高速公路的路况相对更加简单，对算法的要求相对更低一些。

在没有大量实验和数据的支持的情况下，算法就会像一个没有经验的“新手司机”。大家都知道老司机有经验，能够预判路况，采用合理的驾驶方式，完善的算法就是一个“富有经验”的老司机，能够对不同的路况计算出不同的应对方法，车子就会像由老司机驾驶一样，又快又稳。而普通的算法就缺乏了“老司机的经验”，在面对复杂路况时，它可能想不出应对的办法，那么出于安全考虑，车辆就只能频繁刹停，影响自动驾驶的舒适性，甚至会产生安全隐患。

好的观察力也是一个好司机不可缺少的东西，要实现完全的自动驾驶也就是无人驾驶就需要给车装上“眼睛”。前文也说了毫米波、摄像头会受外界较大地影响，所以目前主流的无人驾驶汽车都采用的是多个激光雷达、毫米波雷达以及十数个摄像头，这样的配置会让无人驾驶汽车有“更好的视力”。不过光看激光、毫米波这几个名词就大概能猜到这些设备价格绝对不低，同时为了实现复杂的算法，车辆还需要配备每秒处理数万亿次操作的计算单元，这些设备都价格不菲。

据法国的技术和商业市场研究公司Yole Développement估算，2018年每辆无人驾驶汽车的价格约为20万美元左右。这样的价格可以在美国买很多超跑了，对于普通人来说现阶段无人驾驶还是难以触及的。不过在无人驾驶技术成熟之后，大量的实际应用会大幅度降低无人驾驶技术的成本，造价对于未来的无人驾驶汽车来说并不是问题。现阶段的自动驾驶需要大量的资金投入，并且从实际效果来看并不是那么靠谱。但这并不妨碍自动驾驶成为未来的发展趋势，随着技术的发展，自动驾驶在大部分情况下取代人类驾驶是必然的。

写在最后

人们总是讨厌重复而低效的工作，自己懒得做，就让工具做，将工作自动化。工业和信息技术的不断发展使这个世界不断走向高度的自动化和智能化，在这个发展的过程中，新技术总是伴随着大量的失败，我们应该更加宽容地对待自动驾驶。