Uber无人驾驶汽车路测撞死行人，给中国相关产业敲警钟

优步无人驾驶汽车在以往的路测过程中，实际上就出现过安全隐患，如，闯红灯、驶入自行车道，等等。人们都把这当成了笑料、谈资，没有意识到其中蕴含的风险。直到3月18日，Uber的一辆无人驾驶汽车在美国亚利桑那州坦佩市撞人致死。

美国警方还为Uber开脱，声称在任何一种模式（自动驾驶或人类驾驶员驾驶）中，都很难避免这次事故，因为赫茨伯格（遇难者）是突然从光线灰暗的地方走上了马路。

我看了相关的视频，做为一名司机，首先自问遇到那样的情况我会怎样？

细看视频，从行人出现（先看到足部和自行车轮胎接触路面的部分）到发生碰撞，有两秒钟，按照正常人0.3~1秒钟的反应时间，事故无可避免。但是，人类驾驶员即便不能避免事故的发生，也会做出相应的反应，如，一脚把刹车踩死、猛打方向，等等；绝对不会像Uber无人驾驶汽车那样毫无反应的撞上去（美国警方称车速60公里/小时，没有刹车痕迹）。

由此，可以看出Uber的无人驾驶技术在硬件、软件上都有很大的缺陷。

媒体报道Uber无人驾驶汽车通过激光、雷达和光学三种手段识别路面上的物体。这起事故起因，是一种很常见的情况~~~在照明不良的路段，遇上行人横过马路，但是，三个系统都没发挥作用。光学系统可能是在明暗切换时识别能力有缺陷；雷达可能是遇到了复杂反射波（人体、布料、金属）而被误导。激光系统为什么失灵不好理解，事发时并没有雨雪雾干扰激光系统的工作，是不是和激光系统的扫描频率有关？或者，三个系统都发现了危险，但处理系统没有做出正确的反应。总之，不查明酿成事故的技术原因，Uber无人驾驶汽车肯定不能上路了。想查明BUG出在哪里，就要重现事故发生前后的情况，反复试验。

比硬件问题更难解决的，是软件问题。相比人工智能驾驶，人类驾驶员有一个优点，就是有预判能力，或者说，有模糊处理能力。就以本次事故为例，当前方明显有一片明暗交接的区域时，有经验的人类驾驶员就会有警觉，或打开远光，或松油门做备刹动作。而Uber无人驾驶汽车则不具备这样的能力。

若想使人工智能司机具备模糊处理能力，仅靠程序猿事先编写的程序肯定不能应付复杂的路况，更重要的是要使人工智能司机具备强大的学习能力。人类驾驶员的技能提高，就是一个反复实践、总结、学习的过程。相比之下，各种各样的无人自动驾驶汽车，就像是从驾校刚毕业的新手。

发生在美国的这起无人驾驶汽车事故虽然不幸，好在也给中国相关产业的发展敲响了警钟，技术的成熟绝对不是一蹴而就的事情。此外，还要考虑经济上的可行性。综合起来看，在相当长的一段时间内，无人自动驾驶汽车恐怕只能作为一个试验性、探索性的项目。