據外媒報道，日前，美國一項新調查發現，受優步和特斯拉等一系列自動駕駛事故影響，49%的美國人表示將不會購買L5級別的完全自動駕駛汽車，這一數據在2016年為30%。。這表明了人們對於自動駕駛汽車的不信任度在加深。同時，45%的美國人認為全自動駕駛汽車可以帶來一個更安全的交通環境，這一數據在2016年為63%。
這背後發生了什麼？
從2009年，谷歌製造了第一輛自動駕駛汽車，在近十年的時間，雖然在技術上有所進步，但基於自動駕駛的安全擔憂又始終存在，而且始終沒有解決，並且在一直引發人類的擔憂情緒。儘管特斯拉自動駕駛出車禍致死的案例已發生多次，但特斯拉CEO埃隆馬斯克一直堅稱，自動駕駛比人類駕駛安全10倍。
今年3月份，優步的一輛自動駕駛測試車在測試過程中撞死了一名行人，引發公眾譴責，優步隨後暫停了無人駕駛汽車路試，據美國聯邦安全監管機構的一份初步報告稱，這款汽車的傳感器檢測到了這名女性，但其決策軟件認為這可能是假陽性，所以沒有采納這一數據。事故之後，自動駕駛汽車是否能正確識別和避讓行人過馬路遭遇質疑。
而特斯拉的半自動駕駛車型Model X今年3月在加利福尼亞州山景城附近發生致命撞車事故，嚴重程度史無前例，再一次引發公眾的擔憂。
而在2016年到~2018年短短的兩年時間，關於自動駕駛造成的安全事故不斷，而回到前面的問題，自動駕駛汽車是否能正確識別和避讓行人過馬路遭遇業內質疑，之所以如此，其實在於技術層面尚未解決這一問題，甚至有人提出，為了讓自動駕駛上路，應該改變人類的習慣。但是這種說法很難得到認同，要改變人類習慣，讓人去避讓汽車本質上是放任自動駕駛技術不成熟的現狀而強行讓之上路，這種讓人適應汽車的說法很難獲得人們的認同，反而會加劇人們的不信任現狀。人們不信任，意味著需求遇冷，那麼自動駕駛汽車量產上路在政策層面也難獲得許可。
正如福特公司發佈的《2018年福特趨勢報告》顯示，安全並不意味著傳感器永遠不會出問題或者自動駕駛系統永不罷工。它是一個減少故障風險並保證乘客安全的整體戰略。
之所以自動駕駛的安全問題遲遲未能解決，技術上不成熟是重要原因，而但為何9年時間過去了，技術上還不成熟？這背後也有資本的因素。早前吉利控股集團董事長李書福在參加2018智能汽車國際研討會時，說到“搞自動駕駛不能一窩蜂，自動駕駛汽車必須保證安全，這是自動駕駛技術研發的初衷。”
而之所以如此，是源於自動駕駛已經成為全球高科技研發的熱門領域，從互聯網科技公司、傳統車企、新興車企一窩蜂湧入，競相投入都想爭奪自動駕駛技術主導權，自動駕駛安全技術本身是求穩的，但資本求快，在浮躁的求快的逐利氛圍下，即便從全球來看，其中的泡沫與浮躁商業氛圍對自動駕駛技術本身起到了反作用，我們知道，直到目前，至今無一輛量產自動駕駛汽車，但是全球出現多例自動駕駛汽車行駛中致人死亡事故。
目前自動駕駛分為幾個標準，L2、L3、L4。L3高度自動駕駛又被稱為：有條件自動駕駛。能達到L3標準，說明已經是達成了基礎的自動駕駛的能力。從L3到L4的距離，還有相當的遙遠。
但是即便能滿足L3標準，也受限於特定場景、實時路況與車況，這要求人類駕駛員必須隨時響應車載智能系統發出的請求或者警報，以便隨時接管車輛，用於處理那些系統沒有能力應對的特殊狀況。這本身也依賴高精地圖與AI技術的發展。因為車輛不僅僅需要準確感知周圍環境，還要對周圍的道路系統參與者進行評估和預判，給自己規劃出一條準確的可行駛路線，行進的過程中也要隨時做好應急準備。
這整個過程中的計算量非常龐大，還需要人工智能中的深度學習技術對整個流程進行優化。另一方面，單有高精精度是遠遠不夠的，實時更新能力也一定程度上決定了自動駕駛的安全程度，如何研發出一套能夠應用於自動駕駛汽車的實時更新的“活地圖”，也是目前度地圖研發者們面臨的挑戰之一。
而國內，自動駕駛道路測試還存在哪些問題？早前交通部發言人吳春耕提出三點：尚未形成覆蓋不同等級自動駕駛的完整測試體系；已開放的測試道路和測試場景有限；相關法律法規標準還亟待完善。
無論如何，自動駕駛汽車量產的一天總會到來，這只是時間問題，據說，福特的自動駕駛測試車正在邁阿密進行路測，預計它們的全自動駕駛汽車將於 2021 年正式量產。據說與通用一樣，福特的量產版全自動駕駛汽車也會取消方向盤和踏板。自動駕駛如果是個必然的趨勢，需要注意的是這種趨勢能夠成為現實背後的關鍵是突破痛點，如何通過技術的進步來將安全事故發生率降到最低。
因為相對於一些大佬宣稱的自動駕駛能夠避免交通事故，但自動駕駛的安全事故更容易被人看得到，引發業內的擔憂情緒，據美國公路安全部門的官方統計，交通事故的主要原因90%是人為因素導致，特斯拉自動駕駛系統已降低40%的交通事故。但是這個數據並不能驗證，也無法讓人們感知，人們能夠看到是，一樁又一樁事故在不斷髮生。
在自動駕駛領域，美國的用戶表示的擔憂情緒在蔓延，這一方面意味著自動駕駛在美國已經越來越成為一種趨勢，而在國內，用戶對自動駕駛的感知尚還不夠，不過，在國內的許多自動駕駛佈局的玩家中，跟風忽悠的成分偏多，落地研發的佈局偏少。
目前的自動駕駛汽車仍有很多東西需要學習，仍不具備完全無人駕駛的技術，無人駕駛車的決策能力不足，安全意識還比較薄弱。資本熱錢的湧入並不能給行業提供一個冷靜的發展環境， 這或許還需要各界玩家通過技術的深耕來緩慢的去改善自動駕駛過程的中安全指數與智能化識別能力，而安全意識則是人類是否能真正相信自動駕駛技術可靠性的絕對基礎。
這是一個漫長的過程，業內需要認識到不能一蹴而就，否則反而是在為自動駕駛的普及製造障礙，這決定著自動駕駛這一天到來到底還有多久。
作者：王新喜 TMT資深評論人 本文未經許可謝絕轉載 我的微信公眾號：熱點微評（redianweiping）
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