Uber全球首例自動駕駛致死事件到底是誰的鍋?v-展會新聞-SIA2021上海國際工業自動化及工業機器人展覽會【官方網站】

        
        


                導讀: 面對很可能是全球首例自動駕駛汽車造成行人死亡的事故,一時間,“自動駕駛撞死人”“自動駕駛安全隱患”“你還敢用自動駕駛嗎?”等話題引發熱議。

                近日,外媒一則報道引起軒然大波:據報道,Uber在位于美國亞利桑那州的自動駕駛車測試中發生事故,致一美國女子死亡,事故發生時,肇事汽車處于自駕狀態,車內有一名操作人員。Uber隨即宣布緊急暫停全美各地自駕車所有測試,這起致命意外或將影響自駕車在美國的推廣計劃。

                面對很可能是全球首例自動駕駛汽車造成行人死亡的事故,一時間,“自動駕駛撞死人”“自動駕駛安全隱患”“你還敢用自動駕駛嗎?”等話題引發熱議。

                自動駕駛技術自面世以來,在飽受爭議和質疑的環境中發展,此次事故其實只是眾多事故中較為嚴重的一樁。

                單Uber自駕車就并非首例,此前,同在亞利桑那州,Uber一輛自動駕駛車在路試時與另一輛SUV發生碰撞,導致Uber自動駕駛車當場側翻,所幸沒有造成人員傷亡。

                造成人員傷亡的事故也有很多,如特斯拉首起自動駕駛致死事故就發生在我國,2016年1月20日,京港澳高速河北邯鄲段,一輛特斯拉轎車在開啟自動駕駛模式行駛的過程中,直接撞上正在作業的道路清掃車,特斯拉轎車當場損壞,司機不幸身亡。同年5月,在美國佛羅里達州,一名ModelS車主也在使用Autopilot模式時發生事故死亡。

                較早涉獵無人駕駛技術的谷歌,在無人駕駛技術測試階段也發生過十幾次的交通事故,但基本上都是小事故。

                而時間更近的還有在2017年底的CIVC中國智能汽車大賽上,發生了自舉辦以來最嚴重的一起事故:長安大學代表隊的自動駕駛車輛在躲過“行人”后,偏離了主路,沖過綠化帶和非機動車道,撞上了人行道的樹木,車輛損毀嚴重。

                隨著一次又一次事故的發生,自動駕駛汽車的安全隱患問題得到了更加具體的顯現。

                就此次Uber撞倒行人致死的事故來看,Uber公司、當事安全員、傳感器制造商、算法芯片制造商、車輛制造商、當地政府等與車輛和道路相關的各方都很可能成為民事訴訟的對象。

                事實上,這也為自動駕駛汽車產業鏈上的各方都敲響了警鐘,自動駕駛技術要完善的還有很多。

                技術不成熟

                很多人對于自動駕駛技術的認識,從兒時看過的科幻大片里就開始耳濡目染。

                而隨著技術的不斷發展,這一可能改變汽車行業、交通運輸業以及城市運營方式的“黑科技”越發受到重視,包括Alphabet Inc.、通用汽車、優步和百度在內的很多公司都豪擲數十億美元,投入開發這一無比“燒錢”的技術。

                依托強大的數據中心,谷歌成為較早涉足自動駕駛領域的企業,從2009年開始入手,如今已經過了9個年頭,落地情況依舊不太明晰,自動駕駛技術的復雜程度可見一斑。

                汽車自動駕駛技術主要一般依靠視頻攝像頭、雷達傳感器等傳感器以及激光測距器了解周圍的交通狀況,并通過一個詳盡的地圖對前方的道路進行導航。

                傳感器

                傳感器為設備智能化發展提供了可能,在自動駕駛中更是不可或缺,充當著汽車的“感官”,自動駕駛技術中應用的傳感器主要包括視覺傳感器、激光傳感器、雷達傳感器等。

                視覺傳感器充當了自動駕駛汽車的“眼睛”,用于識別交通信號燈,并在車載電腦的輔助下辨別移動的物體等,比如前方車輛、自行車或是行人。

                視覺總是不可避免的會出現盲區,激光傳感器就能彌補這一缺陷,它能通過對周圍環境的掃描,給予計算機最初步的判斷依據。

                收集到障礙信息后,就需要雷達傳感器測量汽車在不同角度與障礙物的距離。

                與此同時,位置傳感器需要則能通過檢測,確定汽車的位置,幫助控制系統調整汽車的位置。

                Uber全球首例自動駕駛致死事件到底是誰的鍋?

                控制系統

                控制系統充當自動駕駛汽車“大腦”,控制器的性能決定著汽車的反應速度,而通過不同軟件,則能將收集到的信息進行整合、分析,進而對汽車狀態以及接下來的運行做出預判。

                由此次事故可以看出,根據突發情況快速做出應變反應是確保自動駕駛汽車安全性能的重中之重。

                Uber全球首例自動駕駛致死事件到底是誰的鍋?

                此外,GPS定位系統以及各硬件之間的信息交互網絡也是自動駕駛技術的難點。想要組裝完這一整套硬件需要相當豐富的經驗,對于各硬件性能及特點的了解也十分重要。

                通過不斷發生的事故我們可以看出,現有的傳感設備和算法還不足以預判到所有道路環境狀況,距離完全的無人駕駛,現階段的技術還要取得長足進步。

                安全有隱患

                自動駕駛技術的問題不僅局限于技術,無論是廠商還是用戶,似乎都沒有為自動駕駛做好準備。

                規范測試流程

                僅關注感知、決策等核心技術或系統研發,對于發展自動駕駛技術來說是遠遠不夠的,測試是發現問題促進技術發展的重要途徑,而這從某種角度來說就大大加大了行人安全的隱患。

                因此,測試問題切不可操之過急,任何將他人安全置于不顧的行為都是犯罪,尤其在國內復雜的交通環境下,必須嚴格規范測試流程,避免發生事故。

                完善相關法律法規

                從諸多自動駕駛事故新聞中可以發現,大部分無人駕駛汽車都是有安全員或駕駛員操作的,但依舊沒有避免事故的發生,因此對于測試車輛安全員的監督管理,以及追責制度應該進一步加強。

                此外,政府也應當積極發揮作用出臺相關法規,嚴格審核車輛是否符合測試標準。如對于行人或其他車輛違規而造成的事故如何追責?對于自動駕駛車輛使用者的相關要求、資質等問題也應當引起重視。

                通過Uber自動駕駛致行人死亡事故,希望產業鏈相關的企業及單位能夠引起重視,積極改進技術,完善規定,在保證安全的情況下,發展自動駕駛技術。

                全產業鏈解決方案: 結識新客戶,碰撞新思想,把握新商機。
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