最近，特斯拉公司的首席执行官马斯克有点烦，尽管股市大盘牛气冲天，但他公司的股票却逆势往下掉。屋漏偏逢连夜雨，特斯拉汽车自动驾驶事故也接连发生。先是2016年5月7日，一辆自动驾驶的特斯拉Model S钻入了运货大卡车的肚子里，车毁人亡。祸不单行，7月1日又一辆特斯拉Model X，在底特律行驶时车子翻了个底朝天，当时车子也处于自动驾驶状态，车内两位乘客被送进了附近医院。紧接着7月11日，一位姓庞（Pang，音译）的华人车主，开着他的特斯拉从西雅图去黄石公园，在两车道的乡间普通公路上，车速55码（约88公里），处于自动驾驶状态的汽车偏离车道撞到了路边的标桩上。幸运的是车虽毁而人未伤。

但是，业界对汽车驾驶自动化的热情似乎并未受到这些负面新闻的影响，让公众以为全自动驾驶的汽车已经在街角等着他们了。事实上，汽车自动驾驶路漫漫，不少坑坑洼洼在前头。难题一：十字路口的左转弯（或称大转弯），自动驾驶造成的第一例惨祸的部分原因即是反向车辆左转造成的。难题二：道路交通指示灯故障，改由交警指挥，自动驾驶汽车又该如何应对？难题三：在雨雪纷飞的恶劣天气条件下，在强电磁干扰环境中，又如何保证汽车的各种传感器正常工作？

公众对汽车自动驾驶的雾里看花和盲目乐观由来已久，造成这种局面的主要推手就是一些不负责任的媒体，而汽车厂商更是从中推波助澜有意误导消费者，他们故意模糊汽车的自动驾驶、无人驾驶和自助驾驶等不同概念，让他们的产品看上去神通广大、无所不能，但如果仔细阅读产品用户手册，里面到处是蝇头小字，实则告诉你这也不能那也不行，我估计这就是所谓的市场学理论吧。

为了消除歧义、统一认识，国际自动机工程师学会（SAE International，原译名为美国汽车工程师学会）对汽车自动驾驶制定了一个标准。如表1所示，该标准把汽车驾驶自动化程度分成六个等级，对应于表格中的六个竖列；又把汽车驾驶分解成四个子任务，对应于表格中横向四排，驾驶自动化等级的演变就反映在对这些子任务的逐步自动化的过程中。

驾驶自动化标准的零级就是我们痛苦的昨天——几乎没有什么自动化，而第五级则是遥不可及的未来——全自动化。其中的第一级就是我们今天的现实——有些自动巡航和避撞感应器等自动化的辅助设备。目前媒体和厂家吆喝的目标是第二级，但符合这个等级标准的汽车还远未商品化。谈论第三级为时尚早，而步入第四级至少要在十年以后。尽管日产汽车公司首席执行官卡洛斯·戈恩(Carlos Ghosn)踌躇满志地宣布自动驾驶汽车将在2020年上路，但据专家估计实现全自动的第五级可能要到2075年，甚至更晚。

软件恶梦

只要想一想你的电脑出现过多少次蓝屏，多少次重新启动，毁掉了你辛辛苦苦刚码好的数千个文字；再想一想又有多少次去银行或机关办事，因电脑系统死机被晾在一边干着急，你一定心急如焚。但如果同样脆弱的系统软件控制着自动驾驶汽车，那么很可能你真的活不了了。目前汽车的致命事故率是330万小时一次，一般事故率是6.4万小时一次。这两个数据为自动驾驶软件的可靠性划定了最基本的标准，而问题是这样最低的要求都使软件工程师陷入十分为难的境地。

人们往往有一个误解，认为空中客机和军用无人机都能自动驾驶，汽车自动驾驶应该是小菜一碟。事实上两者没有多少可比性，空中飞机驾驶的环境比地面要简单得多。首先，飞机之间都是按各自规定航线飞行，相互之间有足够的距离，一旦发生情况，驾驶员有较充足的反应时间，而地面上前后左右各类汽车近在咫尺，失之毫厘就会大祸临头。其次，空中环境中面对的要么是经过严格训练的飞行员要么是自动驾驶飞机，与地面上良莠不齐的业余驾驶员根本不是一个数量级。汽车自动驾驶面对的情况要复杂混乱得多，软件的逻辑理性设计又如何应付那些醉驾和路霸？第三点也很重要，飞机上采用的一些高精尖技术（譬如冗余度技术）也不一定适用于汽车，毕竟汽车是大众商品，不能不考虑成本问题。

到目前为止，软件的正确性测试和纠错仍停留在原始阶段，带着成百上千个漏洞的软件不管三七二十一先抛给用户，用户付了钱花了时间帮软件公司寻出一个个问题，然后软件公司修改后推出1.1.X版让大家继续试用，用户小心翼翼下载更新，常常导致系统崩溃多次，软件厂商连一声道歉也没有。这样的汽车自动驾驶软件你也敢用？如果开车在路上，看到前面车子保险杠的车贴：本车使用Beta V0.1.0 自动驾驶软件，你是不是觉得毫无安全感？

总之，汽车自动驾驶软件的设计和测试一定要另辟蹊径，最好能找到数学证明那样的方法。记得70年代末我在上海交通大学读硕士研究生，我的两位同门师兄的选题就是“程序设计自动化验证”，当时的硕士生课题都挺“高大上”的，大多严重脱离实际。也不知该领域的研究近来有否突破。

两难困境——公德与私利

假设自动驾驶汽车正带着你迅驶行驶在单行道，左边是路障、右边是石墙，突然前方十多米处窜出一群孩子，紧急刹车已经为时太晚，驾驶软件该作何种决策？是救孩子而急打方向盘让汽车撞向石墙，还是尽一切可能保护车上乘客的安全？为此有专业机构对2000多人作了问卷调查，得到的结果是：76%的被调查者认为牺牲一个乘客换取10个行人的生命更为道德，但81%的被调查者要购买那些不惜一切代价保护乘客安全的自动驾驶汽车。

这样的调查结果看似十分矛盾，但它反映了人们在车外和车内时的不同立场，人们自始至终把自己的生命放在第一位，这都是自私的基因在作祟。现在的问题是汽车厂商软件设计的决策标准应该如何制定？这可能会成为一个政治问题，必须通过政府制定政策法规来解决。

两难困境——谁是事故的责任人

特斯拉汽车第三次事故发生后，该公司即刻发声，把事故责任推得一干二净：“当时路况变得非常不确定，汽车再次发出警告，要求驾驶员把手放在驾驶盘上，但是驾驶员没有这么做，随后汽车就撞到了路边的标桩上。”而车主庞先生却说：事故发生前，他没有听到汽车发出的危险迫近需要采取措施的警告。他又进一步指出汽车系统使用的是英语，而他使用中国普通话。

但是事后庞先生还是收到了一张“粗心驾驶”的交通事故罚单。庞先生可能会感到憋屈，把这张罚单送给特斯拉公司是否更合理？再看一个例子，自动驾驶汽车行驶在夜间的乡村公路上，突然前方窜出一头野鹿，汽车急速避让撞到了路边的另一辆汽车上，造成一起交通事故。这样的事故责任是谁的？也要推给汽车制造商吗？汽车决策软件做了每个驾驶人应该做的事情，汽车制造商何错之有？再说，汽车制造商一年生产上百万辆自动驾驶汽车，以后出了事故全部让汽车制造商扛着，这样合理吗？

但是把事故责任安在车主身上可能更不合理，汽车既不是车主开的，也不是车主造的，车主花了钱凭什么还要担责任？换一个角度思考，你付钱上了出租车，出租车在路上撞了车，这跟你又有什么关系呢？这里的差别只是：前者驾驶员是机器人，后者是自然人。

每个出租车驾驶员都是独立的法律责任人，都有自己的保险，今天，当机器人做着与自然人一模一样、甚至干着更多更难的工作时，我们是否应该考虑让这些机器人也取得自然人的法律地位，让它们也购买保险并负起它们应有的法律责任呢？

事实上，非人化的法律责任者早已有之，有限责任公司就是一个很好的例子。当然，智能机器人与自然人和公司又都不一样，把它们也定义为法律责任个体必定会挑战现存的整个法律系统。所以汽车自动驾驶不只是一个技术问题，更大的障碍来自道德论理和社会法律方面的挑战，由此可知，对于汽车自动驾驶的进展真的不容过于乐观。

尽管汽车自动驾驶路漫漫，但前途也并非漆黑一片。在某些特定环境下，汽车自动驾驶会给我们带来一些惊喜：(1)在特殊设计的大型多层无人停车场，汽车按特定路线慢速行驶，有序地出入和停靠，至少不会造成人员伤亡。由于汽车停靠和启动无人介入，车门无须开启，所以车子可以排列紧密，节省可观的停车空间。(2)对市区的道路进行整改，让行人和汽车彻底分流，取消十字路口，大量采用单行车道和限速等多项措施。(3)设定一些全封闭高速公路的特定路段。自动驾驶软件里应该有一种条件设置，只有当汽车进入到上述这些适合自动驾驶的环境中，才允许驾驶员双手离开方向盘。从上面分析中可以清楚地认识到，汽车自动驾驶的进展决定于整个交通道路的革新改造，没有整个交通环境的改善和配合，汽车自动驾驶只有死路一条！

也许我们真的应该先有顶层设计，重新思考和规划我们的未来，想一想，什么才是真正安全、舒适、高效和环保的交通工具？我们真的不能再被汽车石油资本利益集团牵着鼻子走了，而汽车自动驾驶很可能就是这个利益集团的又一个新花招。

今日汽车已经成为最大的公害。实际上车祸是第一杀手，其危害远超枪支问题和恐怖案件，汽车也是环境污染的主要原因。发展多层次公共交通系统才是最好的出路，公交系统的自动化也容易实现得多，花那么多时间和资源在私人汽车的自动驾驶技术上，可能最后还是为汽车石油资本利益集团做嫁衣裳。汽车自动驾驶技术吹得天花乱坠，可能只是镜中花水中月。

“行路难，行路难，多歧路，今安在？人车争道乱纷纷，自动驾驶路漫漫。”