无人驾驶的致死率究竟多低，你才可以接受？

无人驾驶的致死率究竟多低，史陶比尔机器人保养，你才可以接受？

尽管无人车还在进行技术攻关，但是很多人都已经在为无人车将来可能出现的的问题感到担忧，电车难题就是其中的一个。电车难题（TrolleyProblem）是伦理学领域最为知名的思想实验之一，其内容大致是：一个疯子把五个无辜的人绑在电车轨道上。一辆失控的电车朝他们驶来，并且片刻后就要碾压到他们。幸运的是，你可以拉一个拉杆，让电车开到另一条轨道上。然而问题在于，那个疯子在另一个电车轨道上也绑了一个人。考虑以上状况，你是否应拉杆？这个类似女友和妈妈落水应该救谁式的伦理困境是无人车安全方面一个悬而未决的问题。无人车会梦见安全街吗？，《Fastcompany》用电影《银翼杀手》原著小说《仿生人会梦见电子羊吗？》的风格起了这么一个标题，引起我们对无人车未来道路安全的关注关于未来，汽车制造商需要思考的一个关键问题是，每年无人车的致死率究竟多低才可以接受？究竟有没有这么一种方案能够解决这个问题呢？Mobileye提出了自己的方案。

今年早些时候在得克萨斯州奥斯汀举行的SXSW会议上，BillFord大声说出了很多汽车行业人士正在思考的问题，或者更确切地说，工业机器人培训，是这帮人的所不愿意承认的担忧。这位福特的CEO谈论的是无人驾驶汽车的出现，这个话题正在吸引大量的媒体关注，因为每一家汽车制造商和硅谷的一些最大的参与者已经把数十亿美元都投入到裸机器人汽车上（没有方向盘或刹车的所谓的5级自动驾驶车辆，或AV）。

Ford说，制造汽车将变成容易的部分，因为这项技术正在迅速发展。但更艰巨的任务将是决定如何进行编程，让无人车做出性命攸关的决定。（在即将发生事故的情况下）如果车辆必须选择要撞谁，是保乘客还是10位行人呢？这些都是你和我作为司机没有时间考虑的决定，我们只能下意识地作出反应。但是这些无人车是有处理能力来进行选择的。如果结果是它选择让你，车上的乘客被撞的话，你是不是还打算坐进那辆车呢？

尽管Ford公开抛出这个问题令汽车业感到心神不定，FANUC机器人培训，但这与美国汽车买家普遍存在的想法其实是一致的。在今年早些时候进行的一项调查中，AAA发现四分之三的驾驶者表示自己对坐在无人车上感到担心，54％的受访者表示他们觉得与AV共享道路不太安全。而一旦Ford把这个问题爆了出来，AV界的其他一些人就开始把它扯到一个到合乎逻辑的结论上。英特尔公司高级副总裁兼无人车技术公司Mobileye的联合创始人AmnonShashua表示：如果我们必须教一辆车应该杀死一位修女还是一位童子军的话，那就不会有无人车这个行当了。今年3月份，英特尔刚刚以153亿美元的价格收购了这家汽车技术公司。

但是Shashua认为，为了解决这个问题，我们需要把他框定到更实际的范围内，要有别于复杂到难以复加的哲学或伦理难题。他说，简单来说，自动驾驶汽车是否能获得消费者的广泛接受这个问题可归结为这样一个重要问题：自动驾驶汽车每年导致多少起以下的死亡数才是公众可以接受的？

目前情况下，这个问题的答案可能是0。每一次自动驾驶车辆发生事故，机器人维修保养，无论是去年在佛罗里达州发生的一辆卡车撞上自动驾驶的Tesla的那起致命车祸，还是那辆崭新的自动驾驶通勤车刚刚亮相2个小时就被一辆送货的面包车撞到，一旦发生都立即成为了引爆全国的头条新闻，对事故的讨论往往持续数月之久。相比之下，20辆汽车的连环相撞事故几乎每天都会发生，甚至在好几个星期之内，即使传统车辆的碰撞事故造成了死亡人数超过了1000人，其效果也只能是出现在当地新闻上，机器人主板维修，大家的态度充其量不过是是耸耸肩。

在全球各地的监管机构都恨不得把这种车放行上路以最大限度减少无休止的交通致死事故的情况下，对无人车安全性错位的关注和恐慌被进一步的强化去年，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）已经批准了将自动驾驶汽车作为极大减少与人类选择和行为相关的事故数量的一种手段。

在这种情况下，Shashua和Mobileye的一群程序员想出了一个创造性的解决方案来克服对AV的恐惧。Mobileye以覆盖了600万起事故的NHTSA数据作为部分基础，制作出总量接近40的场景集合，几乎涵盖了所有车辆事故的变化情况。在此基础上，该公司将依据交通法规和道路条件做出的完美的人类司机判断编撰成了算法规则。Shashua声称，通过把这些规则作为AV决策编程的基础，汽车制造商就可以向汽车购买者保证，无人车在事故中永远都不会犯错。

Mobileye安全系统的核心是一个被称为CautiousCommand（谨慎指令）的概念，这个概念描述了AV可用于持续维持其安全区的选项。比方说，下图显示的是一种常见情况，即蓝色汽车试图离开停车场，但因为被建筑物挡住，所以看不到街上是否有另一辆车正在开过来。负责任的人类司机会一点点地挤进道路，慢慢扩大视野，直到他觉得可以放心开上路为止。实际上，他永远不会有完全的视野，最后只能根据直觉来做出决定。尽管这位司机也许已经尽力，但令他受到指责的事故仍有发生的可能。而如果驾驶员开车走神的话，机器人示教器维修，比如因为开了导航或者一边打电话一边开往下一站的话，就更有可能发生碰撞了。

相比之下，AV的CautiousCommand会根据车速限制计算出红色车最高的合理速度，并确定自己可以探头出来多远，让红色车一方面有刹车的机会，同时还能逐渐提高能见度。如果红车的车速高于最高限速，那么如果发生事故就是红车的错。而且，如果红车是无人车的话，它驾驶起来会更加警惕，在预计到在其视线以外可能会有汽车驶出停车场的情况下，也许会往靠近中间的车道行驶。

RSS涵盖了对象（车辆，行人等）被其他对象遮挡（隐藏）的情况。

CautiousCommand似乎有望令BillFord对自动驾驶汽车必须做出棘手选择的担忧失去意义，这主要是因为在即将发生的事故中有关谁死谁活的伦理困境，已经被一条不带感情、不会动摇的规则所取代。这条规则是：如果碰撞即将发生（而且根据定义，这不会是AV的错误），自动驾驶汽车将会尽量避免事故，但不会通过造成另一个事故来缓解这起事故。换句话说，如果没有其他安全选项的话，无人车将会撞上去，即便在此过程中乘客会被撞死。Shashua说：以任何其他方式来回答这个问题都会使我们陷入滑坡谬误。因为一辆看起来后座似乎没人坐的汽车其实正好坐着一个婴儿，这样如果它为了避免前面的AV撞上自己而调转车头的话可能就会撞到婴儿。总会有一些看不到的参数让你事后分析起来会发现AV其实做了更糟糕的事。

基于对成千上万次事故的模拟，Mobileye认为，如果每一家汽车制造商都采用它的方程式（Mobileye已经对业界开源，可免费使用），美国每年的车辆致死人数可以改善三个数量级也就是说，从现在每100万驾驶小时致死1人降到到每10亿驾驶小时致死40人。（当然，此处的假设是所有的车都是无人车；而致死原因会是设备故障以及糟糕的驾驶条件）。