蔚來資本合伙人朱巖、律師何珊珊、Pony.ai CTO樓天城（左至右）

發生在美國亞利桑那州的Uber自動駕駛汽車車禍致死事件（鈦媒體3月20日報道），目前過去不到一個月，但這起事故，對當地自動駕駛測試、產業鏈條上的芯片供應商、雷達供應商的影響余波尤在，來自法律、自動駕駛業界以及政府等領域的討論也尚未停息。

那么，這場全球首例自動駕駛路測致死事件將為無人駕駛行業發展帶了什么變化？法律法規方面應該如何補全？Uber事件是否反應了無人駕駛中的技術共性問題？

4月4日，在北京東方廣場的蔚來中心，電動百人會旗下「未來出行說」欄目邀請了蔚來資本合伙人朱巖、自動駕駛方面的律師專家何姍姍女士，以及無人駕駛創業公司 Pony.ai CTO樓天城，針對該事件進行了密集討論。

作為Pony.ai的CTO，同時在編程界有著“教主”之稱的樓天城直言，作為參與無人駕駛技術很多年的行業人士，對這件事情難以理解，“包括技術本身或者態度方面，都可以避免這個事故的發生。”

樓天城指出，“Uber為這輛無人駕駛汽車配置了3層冗余機制，激光雷達、毫米波雷達、安全監管員，但似乎這三層機制都沒有及時響應。”

不過樓天城否認這起事故中存在無人駕駛技術當中的“共性缺陷”。他在接受采訪時表示，“無人駕駛已經在實驗室或者仿真測試中都進行過場測，我更傾向于理解這是某一些東西失效導致，而不是功能上的缺陷。”

基于此，樓天城認為無人駕駛路測應該“保持對安全的敬畏之心”。

具體而言，無人駕駛測試車上應該配備數據記錄裝置，“車上一定要有第三方的能夠記錄車上情況的傳感器，現在沒有任何傳感器的數據，現在我們還是在猜。其實真正出了事故，我們應該收集到數據，真正判斷它，真正把責任能夠分擔的那么一種方式。”

談到無人駕駛駕駛在解決實際路況中面臨的問題，樓天城表示，無人駕駛面臨的場景難題“取決于不定因素，不取決于反應速度”。

在樓天城看來，機器的反應速度不是需要擔心的問題，“人可以（從路邊）竄到一半不竄或者直接竄出來，不定因素是影響（無人駕駛）做得好壞的原因。”這也是Level4以及更高等級無人駕駛要面臨的一個重要挑戰。

以下為媒體同嘉賓對話實錄，鈦媒體進行了不改變的愿意的整理編輯：

蔚來資本合伙人朱巖（主持人）：很多人看到了Uber自動駕駛事故當晚的視頻，比較清晰地展示了車內去看車外的狀況，同時也看到車內有一個輔助駕駛員的情況。看到這個視頻之后，您認為這樣的事故會不會發生？什么樣的問題導致這件事情的發生？

樓天城（Pony.ai創始人、CTO）：單從視頻來說，作為參與無人駕駛技術很多年（從業人士），這件事情真的很難以理解。

車里應該有一套預防機制，首先是傳感器。當時光線不好，但是當時的傳感器，包括激光雷達是不受光線影響的，是主動光源的機制，按說天黑不會影響到。

有人說激光雷達的探測距離會不會是問題，激光雷達有不同的測試距離，在時速60公里的情況下，差別很大，但是針對這個case來說，還遠不到看不到的距離，應該在人眼看到之前它早就看到了，所以當時肯定是出現一些問題。

另外，比如毫米波雷達，應該能夠做出單方面的決策讓車來剎車，但是直到撞到都沒有決策；

第三種就是安全員，他應該更早于，至少提前2-3秒時間做出反應，但是一樣，在車撞到之后并沒有做到這樣的事情。

朱巖：它裝了激光雷達，在60公里時速應該看到60米的距離，應該有足夠的反應時間去處理。如果這些傳感器，以及這些備用的措施都在實施的情況下是不應該發生這樣的事件，您對當時這個情況有沒有想法？

何姍姍（自動駕駛領域律師專家）：作為法律人士，我想提三個問題：

1、在這個事故當中誰會成為被告。汽車制造商是沃爾沃，但是真正改裝系統的是Uber，Uber在改裝系統過程當中加入這些傳感器，我們也叫零部件的供應商，或者芯片的供應商也是參與其中的，這些相對的參與方都會在這個事故當中其實都會有一定的責任或者要負有一定的義務。駕駛員也是很重要的環節，因為按照測試的規定，駕駛員也是要全神貫注去駕駛。

2、要問的問題就是產品到底有沒有缺陷。這里的產品有車的問題、傳感器的問題、毫米波雷達、各種算法，到底誰是具有缺陷的一方；

3、測試主體在這里面就是Uber，因為它是去申請測試，又是運營這個測試的監管公司，所以它以及它雇傭的測試員、安全員有沒有過失，這是非常重要的三個層面的問題。

朱巖：談到政策，日本在這個事件發生以后，3月30號也公布了一個政策方向，在自動駕駛事故中，原則上由車輛的所有者承擔這個賠償責任，將自動駕駛汽車與普通汽車同樣對待，企業的責任僅僅限于汽車系統存在明顯缺陷的時候才會承擔，您怎么看？

何姍姍：到2020年左右要針對L3級別以下的輔助系統進行普及，在這個階段的話，有一個人和系統切換的過程。德國最早去年發布的全球第一部關于自動駕駛的立法，也非常明確地說明人（駕駛員）還是要負有主要的義務，你要非常全神貫注地保持駕駛，需要你接管的時候要趕快接管。

所以像日本和德國的立法就是要加大駕駛員或者車主的義務，即使用了自動駕駛系統。不過，日本的規則里面同時也說明，如果證明汽車本身或者系統本身是有明確缺陷的時候，那還是由相應的制造商和零部件供應商來承擔賠償責任。

朱巖：很多人提到，自動駕駛的測試可以用仿真的環境來把它測得更好以后再去上路，所以怎么樣讓自動駕駛技術更加成熟？

樓天城：其實仿真和直接路測都非常重要，我覺得二者缺一不可，并不是只通過仿真測試或者實路測試就很好，要兩者結合的狀態。

仿真能夠保證測試的量和測試的里程數，因為車平時過車規過了很多年，不同場景，天氣狀況、路況的測試，這個在無人駕駛中還很難做到。

實際路測也很重要，實測永遠有想不到的事情發生，這就是發生危險出現狀況，所以需要實際路測來收集這個方面的狀態，兩者應該結合。

何姍姍：現在整體來講，包括美國最近的立法也把仿真測試加進去了，會推薦企業在進行公開道路測試之前，至少你在仿真的環境或者是封閉的環境跑到一個你自己覺得足夠安全的狀態再出來，所以這個其實也會跟監管模式有一定的關系。

回到Uber這個案子來看，因為它發生的州是亞利桑那州，是典型的零監管，你不用交保險，也不用申請材料，行政命令就覺得任何道路都可以跑。

但是各個州的措施方式會不一樣，比如最早開放的內華達州是2011年就開放了，它的規定里面包括車去公開道路上測試之前至少還要跑封閉的區域10000公里，但是只有內華達州有這么一個門檻，其他的州就沒有了。

所以相對來講，我們從法律的角度看監管模式，就會覺得不能像Uber事件一樣，是一個放任的班主任碰到了一個很淘氣的小孩。其實，班主任相也得有一個尺度，誰可以測，比如像仿真其實就可以變成前置，至少在某個前提下跑夠60分再去公開場合跑。

朱巖：車上設計了很多冗余的模式，不僅從傳感器，包括配備安全駕駛員等等很多冗余能力，但是沒有起作用，有人甚至懷疑激光雷達沒有打開，這些是不是也要有法規去約束？

樓天城：這一點我很贊同國內的做法，車上一定要有第三方的記錄車上情況的傳感器，現在沒有任何傳感器的數據，現在我們還是在猜。其實真正出了事故，相信會是非常不幸的事故，我們應該有收集數據，真正判斷它，真正把責任能夠分擔的那么一種方式。

何姍姍：加州有個規定，就會要求你在出現事故之前，比如90秒或者多少秒，你是要上報的，包括你脫離的情況。

在中國也是有第三方監控平臺，要求實時上傳數據。現在我們在考量是說，不希望每一家自己走自己的路，希望如果說是教訓能夠分享給大家，比如說真正出現事故的這60秒、90秒，通過分析能不能有可能分享給業界，這是我們考量的一個點。

朱巖：在事故當中也有安全駕駛員其實注意力并沒有在看路，也沒有關注方向盤，在政策的制定過程當中，怎么樣約束安全駕駛員，怎么樣考察他的能力和以后工作的狀態？

何姍姍：測試階段，我們國家目前開放路測的城市北京、上海、重慶都有規范駕駛員義務。

第一你要實時監控，需要你接管的時候馬上監管，沒有任何遲疑的狀態；

第二，你還得隨時保持這個車的檢查，保證它運行良好；

第三還得記錄，有一個城市更多地要求一個車上坐兩個人，現在其實發現，至少Uber是一個人，而且沒準還疲勞駕駛，都是晚上的時間，所以相對這種情況下，在測試階段，我們說測試員的工作是一個職務行為，是被公司雇傭來在這兒做這個工作，如果他不能謹慎駕駛，出了事故其實也會把這個責任直接轉換到公司去的。

朱巖：很多人的擔心由于這個事故的發生，讓很多人很擔心這個技術是不是真正能夠成熟，這個行業可能會因此發展受阻，怎么看這個問題？

樓天城：我覺得積極的態度和對安全的敬畏之心兩者并不矛盾。比如我之前在Google自動駕駛，今天的Waymo，大家如何看待安全的？所有工程師，整個團隊都會保持對安全的敬畏之心。

我相信所有技術在成熟過程中肯定會有或多或少的摩擦，飛機第一天起飛的時候也遇到各種問題，但是只要保持這種安全的態度，我相信會把技術不斷提高，達到新的高度。

朱巖：要實現level 4級的自動駕駛，從傳感器、計算平臺、控制等等不同的環節來看，在哪個方面還需要有更大的投入和創新？

樓天城：我從難點說起，因為我們DE 目的是克服這些難點。跟剛才說的場景其實非常接近，其實一個場景困難與容易取決于不定因素，不取決于反應速度，機器的反應速度不是我們擔心的問題。人可以（從路邊）竄到一半不竄或者直接竄出來，不定因素是影響做得好壞的原因。安全上達到一定的程度，其實就是對不定因素的處理能力的控制能力，這是無人駕駛第四級很重要的一個挑戰。

朱巖：科技巨頭和主機廠，傳統的汽車企業做自動駕駛對比出行公司做自動駕駛，有沒有一些優劣勢？

樓天城：有三層：出行、無人車公司和OEM傳統的廠商，這是著名的三層理論，這三層互相都有各自優勢，將來的格局其實現在完全不敢說定，可能有一層打穿另外兩層的可能，但是每一層有自己一定的成功基因，這個DNA會影響一個企業在技術研發上的決定，不是戰略。但是這并不表示任何一家都會在放棄安全的情況下向前走，這個之間沒有傳遞性，不表示我研究技術是從市場考慮的，我就會放棄安全，沒有這樣之間的關系。

媒體提問：Uber有三重冗余系統，好像都是Uber自身的特殊性，這個事件中有反映出行業本身的技術共性問題？

樓天城：自動駕駛不是今年第一天出現，發展了很多年，車上路之前，不光是仿真，其實會在停車場專門找假人測這樣的場景，其實都在停車場測過，我更傾向于理解這是一些東西失效導致的，而不是功能上的缺陷，這個其實早在很多年前大家都已經驗證過了。

媒體提問：從監管員的失誤來看，也有一些聲音說現在對L3的定義是不是有一些問題，比如說要求人在一些緊急情況下接管，注意力會分散，您怎么看？

樓天城：我覺得不是說定義，而是說定義和駕駛員、用戶之間理解的差距，這是最大的風險，倒不是定義不清楚。定義是相對清楚的，而且確實是需要的，它并沒有跟你開玩笑，有些時候確實需要你集中注意力去接管，這是會發生的事情，是這樣的一個狀況。

媒體提問：現在Uber事故出來以后，有好多的聲音說是不是自動駕駛暴露了大躍進的情況，這種聲音怎么看？

樓天城：說不上大躍進，但是技術肯定在發展階段，哪怕不是Uber，也或多或少都會有一些不完美之處，相信肯定需要一些時間把它真正提高，達到一個非常安全的狀態，這是技術上的回答。

但是這都跟出這個事故沒有直接的聯系，（這起事故）包括技術本身，或者態度方面，都可以避免這個事故的發生。（本文由合作完成，編輯/李勤）

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