“这才是自动驾驶汽车事故率高的真正原因”

[摘要]目前，汽车最先进的技术并没有超过自动驾驶技术，但数据显示，自动驾驶车的事故率反而是普通车辆的两倍。

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自动驾驶发生错误了吗？ / S2// h /

在编写自动驾驶汽车程序时，自然想到的是，至少必须遵守限速等交通法规。 但是，在欧美各国，一般来说，保证在确保安全的同时，还会加快速度，提高交通效率。 所以，在这种车多拥挤的高速公路上，当面对从旁边驶过的车时，自动驾驶车似乎有点力不从心。 随着事故的发生，谷歌和卡内基梅隆大学的相关研究者也开始了更多的讨论。 我们是不是应该教他们不要偶尔触犯法律出事故？

通用-卡内基自动驾驶合作研究室主任raj rajkumar说，实验室内部实际上这样的讨论还在继续。 目前，他们还决定遵守限速规定，保持谨慎态度，不希望自动驾驶车违法卷入事故。 即使上路了，也会继续被大部分车超过。

去年，在自动驾驶凯迪拉克srx的道路试验中，srx在并入i-395州际高速公路之前表现非常好。 组装i-395后，srx需要在约137米内越过3条车道前往五角大楼方向。 车的摄像头和传感器可以检测360°周围的情况，但不知道周围不断超越的其他车辆是否会让出足够的安全距离。 所以，最终这次变更路线的动作仍然是人为进行的。

密歇根大学交通科学研究院的研究报告指出，自动驾驶车的事故发生率是普通车辆的两倍。 但是，自动驾驶车绝不是有过错的。 因为行驶的社会车辆并不都以自动驾驶车的行驶优势为习性，所以事故多为不被来自后方的车观察而发生的低速碰撞。

加利福尼亚州在自动驾驶车的投放配置上主张保守和慎重。 最近公布的条例规定，自动驾驶车辆也必须配备方向盘和司机，随时接管车辆控制，并要求相关企业每月提交自动驾驶车辆性能报告。 对于这个在全美宣传、有可能制定自动驾驶车新标准的草案，测试无方向盘、无油门踏板的自动驾驶车的谷歌感到非常烦恼。

/ h// h /谷歌的“罚单”。

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谷歌在这个领域一直排名靠前，谷歌决定明年将自动驾驶汽车部门升级为独立的子公司，开始提供ride for hire租车服务。

谷歌的自动驾驶车在320万公里的道路试验中发生了17次小事故，是密歇根大学报告中事故率最高的。 当然这可能是因为谷歌测试的地方在加州，但是在加州，所有与自动驾驶车相关的事故都需要报告。

最近发生的事故是谷歌在加州总部附近。 谷歌的自动驾驶雷克萨斯suv在十字路口的红灯中打算右转，慢慢向前方移动注意道路状况时，被后方同样要右转的车辆以时速6km追尾。 事故没有造成伤亡，双方车辆也只是略有损坏。

我记得上个月，谷歌的自动驾驶车因为行驶太慢被加州山景的交通警察拦下，自动驾驶车第一次被拦下。 谷歌汽车在平均时速接近60公里的繁忙道路上以低于40km的时速行驶，减慢了整个道路的行驶。 交通警察没有剪票。 是啊。 他会开车给谁？ 我只是就交通安全隐患警告了两名汽车谷歌工程师。

警方表示，这种情况可能只能让自动驾驶车先靠边，让出其他车辆后继续行驶。 谨慎是好事，但过分谨慎可能会有点问题。 但是，谷歌方面不太承认。 他们比较保守，就像开车细心的学生和老人一样，认为不是安全隐患的原因。

但是，另一方面，谷歌也在努力使自动驾驶车的行为更加激进和接近人类。 例如在没有信号灯的十字路口慢慢地向前移动，让其他车辆观察下一次通过。 所以，谷歌汽车可以自然地融入车流，让更多人明白我们正在做的事件为什么要做这些事。 谷歌自动驾驶车项目的主任工程师dmitri dolgov说，驾驶实际上是一种社会交往行为。

遵守 [/s2/]规则是恶毒的吗？ / S2// h /

ihs高级科技咨询负责人、研究谷歌在无人驾驶中如何快速发展的文案撰写人egil juliussen表示，自动驾驶汽车的行为确实与普通的人为驾驶不同。

(/h ) )特别是，当检测到它们的反应速度过快，可能有横穿道路的行人时，可能会突然减速或停止。 自动驾驶车经常在普通人不踩刹车的地方突然减速或完全停下来，对我们来说反应速度太快，后方的司机很容易束手无策。 这可能也是发生许多轻微追尾事故的首要原因之一。

一个应对方法是教自动驾驶车违反交通规则。 最简单的是，为了避开在路边骑自行车或修路的人，要越过路中间的黄线。 更深一步说，就像多个伦理道德问题一样，事故发生时如何处理生死取舍的选择问题也是非常棘手的。 例如，当前方突然出现满载学生的校车时，自动驾驶车是否应该跳下悬崖牺牲自己的乘客来保护校车里的学生。

对写 程序的工程师来说，这确实处于困境。 如果自动驾驶车不需要遵守法规，会在多大程度上违反法律呢？ 但是，至少好的一面是，尽管可能有很多事故，也能够将死伤减少到最小限度，不会发生严重的交通事故。

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/ h// S2 /总结

对任何人来说，接受新事物都符合一条学习曲线。 自动驾驶车正在慢慢学习更合适的驾驶行为，我们也逐渐适应了参加这种交通的新成员。 关于目前正在摸索中的自动驾驶，经过时间后，情况可能会好转。

但是，从根本上来说，人和机器的思考方法是不同的。 人类缺乏感知能力，在我们看来，评价解决的事件非常容易，但在计算机上用严格的编程语言实现是非常困难的。 我们期待的智能生活，要想实际实现，可能需要从现在薄弱的人工智能进入强人工智能的阶段。 那时，不仅是汽车，生活的方方面面都比现在有翻天覆地的变化，我们无法想象。

但是，正如比尔·盖茨、口罩、霍金等人警告的那样，机器的智能提高到一定程度，是好还是坏？ 那么，这是另一个话题。