刚当上“司机”就撞了! 谷歌***承认无人车担责

本篇文章1998字，读完约5分钟

[公共信息显示，自谷歌无人驾驶汽车上路测试以来，已经发生了17起事故。但这些事故不是谷歌无人驾驶汽车系统的责任，而是由其他车辆的司机或谷歌无人驾驶汽车的司机造成的小碰撞]

在自动驾驶模式下行驶了近150万英里后，谷歌无人驾驶雷克萨斯汽车以每小时15英里的速度撞上了一辆公共汽车。

虽然在此次事故之前，谷歌无人驾驶汽车路试中发生了17起事故，但这是谷歌***承认无人驾驶汽车应该“承担部分责任”。

当拥有100年历史的汽车驶到技术创新的前沿时，无人驾驶汽车能胜任安全驾驶吗？当交通事故发生时，如何判断谁应该负责？目前还没有标准答案。

犯了一个全人类都会犯的错误

事故发生在2月14日，地点是加利福尼亚州山景城的埃尔卡米诺·雷亚尔和卡斯特罗斯特雷特的交叉口。

事实上，埃尔卡米诺是一条宽阔的街道，可以容纳两条车道。谷歌在报告中说，在大多数情况下，车辆在路中间行驶是明智的。但是当你试图在一条宽阔的双向街道上右转时，它可能会导致恼人的暂时交通停滞。因此，几周前，谷歌试图给自动驾驶仪更多的“智能”，这样它可以在右转时开到最右边的车道。

谷歌表示，这可以说是汽车驾驶中的常识:车辆转弯时往往会暂时停下来避开行人；此外，靠右侧行驶可以保证后面的车辆可以方便地通过左侧。

2月14日，当谷歌开车去山景城的埃尔卡米诺和卡斯特罗斯特雷特交叉口时，它正行驶在正确的车道上。当接近十字路口时，它撞上了右转向灯，驶进了右车道。

然而，就在这个时候，谷歌无人驾驶检测到附近的沙袋挡住了它的路线，所以它停了下来。在等待一些车辆经过后，谷歌无人驾驶汽车绕过沙袋，开始向路中间撤退。当它试图换到左边车道时，一辆时速15英里的公共汽车跟在同一车道后面。

无人驾驶汽车和司机都预测巴士会减速，让无人驾驶汽车先通过，因为当时谷歌无人驾驶汽车就在巴士前面。但三秒钟后，当谷歌无人驾驶汽车合并时，汽车的左前方与公共汽车的一侧相撞。

据报道，谷歌无人驾驶汽车的行驶速度为2英里/小时，而公交车的行驶速度约为15英里/小时。幸运的是，事故没有造成任何人员伤亡，但是汽车的左前挡泥板、前轮和驾驶员侧传感器都损坏了。

“这起事故是会议过程中的一个典型案例——我们都在预测另一辆车会做什么。”谷歌在无人驾驶汽车月度报告中表示:“我们的司机一直从后视镜里观察这辆巴士，认为它会减速或停车。你可以想象，公共汽车司机认为我们会放弃换车道。不幸的是，这两个假设允许双方同时去车道上的同一个地方。”

谷歌也承认，“显然我们需要承担一些责任，因为如果我们的车辆不动，那么就不会有碰撞。”

但谷歌也认为，对于人类司机来说，这种误判每天都会出现。

从测试到商业应用有多远？

今年2月，当谷歌***承认这起事故时，美国国家公路安全与交通管理局(nhtsa)刚刚决定，谷歌无人驾驶汽车使用的人工智能系统可以被视为“司机”。

上述决定被视为消除了谷歌无人驾驶汽车最终获准上路行驶的一个主要障碍。

此外，往年1月，美国联邦***计划在未来10年内拨款40亿美元支持无人驾驶汽车的发展，并推动监管机构和相关企业起草相关政策法规。

然而，事实上，从技术测试到商业应用，无人驾驶无疑将不得不克服许多方面，如技术改进、可靠性和成本降低。只有通过不同条件下的道路试验和机器学习技术，才能大大提高无人驾驶汽车的安全性和成熟度。

此前，根据公开信息，自谷歌无人驾驶汽车在道路上测试以来，已经发生了17起事故。但这些事故不是谷歌无人驾驶汽车系统的责任，而是由其他车辆的司机或谷歌无人驾驶汽车的司机造成的小碰撞。

在这起交通事故中，谷歌***承认自己“负有部分责任”，一些内部人士指出，这表明谷歌的无人驾驶系统未能完全准确地判断人类行为。特别是在完全无人驾驶的交通工具接管道路交通之前，将不可避免地出现人类驾驶员和无人驾驶系统混合驾驶的阶段。

更多的悲观主义者认为，谷歌在其他交通流量和复杂性更大的城市推出无人驾驶汽车可能会面临更大的困难。

如何度过这段漫长的磨合期不仅仅是谷歌的事情。

在国内市场，虽然百度的无人驾驶汽车去年***实现了城市、环路和高速公路混合路况下的全自动驾驶，但百度认为，无人驾驶技术在有限的区域内实现商业化需要三年时间预测（数据为往年仅供参考），实现大规模生产需要往年。

百度高级副总裁王锦在接受《***商报》采访时表示，这是因为无人驾驶汽车仍需继续解决技术改进、可靠性和成本降低等关键问题。

“技术仍然是***的挑战。”王锦说。以最重要的安全为例。一方面，要保证系统的安全，不被黑客攻击；另一方面，有必要确保乘客的安全。

除了安全，无人驾驶的道德问题没有标准答案。例如，在紧急情况下，自动驾驶程序会违反规则吗？优先考虑车里的人还是车外的人？如何输入自动驾驶的道德准则？

鉴于这起交通事故，谷歌表示，它已经详细审查了事故和基于事故的数千次变更，并对系统进行了调整，以避免未来发生类似事故。