訪談自動駕駛專家貝賽特：無人駕駛汽車何時才能贏得人類信任？

無人駕駛汽車什麼時候能贏得我們的信任呢？「足夠安全」又該如何定義呢？對於無人駕駛汽車的工程設計解決方案，Draper正在採用一種以人為中心的方法，開發諸如駕駛者睡意檢測的安全技術。

說到安全性，人們對機器和人類的標準截然不同。2016年，美國發生了34439起致命的道路交通事故，但人們認為和其他人類一起開車「足夠安全」。意外是悲慘的但總會發生，難以避免。然而，如果道路上全是自動駕駛汽車，卻發生了3萬起致命事故，我們還能理解嗎？我們還會稱它們「足夠安全」嗎？那意味著什麼呢？為了更好地理解這一點，我們採訪了Draper自動駕駛專案經理克里斯‧貝塞特（Chris Bessette）。貝塞特是世界上最權威的自動駕駛和光達專家之一。

Draper是一個工程研究實驗室，最初是麻省理工學院的一部分，在20世紀70年代就已經成立。它以其在航太和水下交通工具方面的研究而著稱，但在過去幾年裡，它也開始致力於提升自動駕駛汽車的安全性。

Draper涉足自動駕駛汽車似乎是一個奇怪的舉動，但正如貝塞特所解釋的，當你考慮到該實驗室的傳統時，該舉確實在情理之中。

「我們一直在從事許多不同的領域，在那些領域中，你必須在平台中植入智慧元素。」他表示，「我們從事的眾多不同專案裡不可能有遠端操作員，所以我們幾十年來一直在打造自動化功能。我們能夠利用這些深入的專業知識來幫助開發自動駕駛汽車。」

「另一方面，Draper瞭解要怎麼開發安全性至關重要的系統。」貝塞特補充說，「無論是導彈，還是水下無人機，我們工作的應用空間都需要做到完美無缺。所以那些想法真的可以直接轉用於開發自動駕駛汽車。」

▲ Draper自動駕駛專案經理克里斯‧貝塞特（Chris Bessette）

安全問題

貝塞特說，自動駕駛汽車的主要安全問題是感知。他把感知問題分成兩個部分：感應器本身和軟體。你可能擁有世界上最好的演算法，但是如果汽車內建感應器的影像品質很差，那就沒有意義了。

「有一點我認為我們很多人都認為理所當然，那就是人類的眼睛非常奇妙，」他說道，「肉眼比我們今天擁有的任何汽車等級的感應器都要好得多。因此，第一個挑戰是使得感應器－－鏡頭、光達、雷達等等－－在品質上變得盡可能更接近於人類眼睛，如果做不到與人眼完全相當的話。」

然後，一旦你有了高品質的影像，你需要用它來做決策－－辨識汽車、人和其他的限制因素。「這是另一個主要的挑戰，」貝塞特說，「我認為在這方面還有很多工作要做。」

▲ Draper正在開發一種基於微電機的固態光達，它適用於單晶片上的光學元件以外的所有元件。例如，可以訓練神經網路辨識特定的模式，但那些模式有可能被做手腳，導致神經網路被矇騙。

「有一個實驗，有人拿了一個我們今天在路上隨處可見的標準消防栓，把它塗鴉成任天堂的角色瑪利歐的樣子。他們把它塗成那個樣子，進而騙過了所有的神經網路。他們不再知道那是消防栓了。」

那是一個非常極端的例子，但它突顯了當前的技術狀態是多麼的脆弱。它在最理想的條件下運作得很好，但現實世界的駕駛環境卻可能是困難重重的。

定義「足夠安全」

貝塞特說，「足夠安全」的問題還沒有得到足夠多的討論，但Draper對此進行了很多的思考。貝塞特說，目前這個行業過於碎片化。要建立一個標準，我們需要各級政府與汽車設計師之間展開更好的協調。

「例如，我們有許多的原始設備製造商（OEM），它們在做自己認為正確的事情，但所有原始設備製造商都在針對『足夠好』的不同要求標準進行設計。」他表示，「因此，我認為我們需要在這方面進行更多的協調。」

他拿美國聯邦航空總署（FAA）來進行比較：「如果FAA想要各家航空公司引入新的安全措施，那麼航空公司基本上必須要遵守這些要求。而無人駕駛汽車領域則還沒有類似的管理機構。」

「我認為，在這些權威機構開始成立，並開始與汽車製造商協調合作，弄清楚如何定義『足夠安全』之前，我們必須要弄清楚那個通行的定義是什麼。我認為這會很困難，因為每個人設定的標準都有點不同。」

建立信任

包括福特（Ford）和捷豹荒原路華（Jaguar Land Rover Automotive PLC）在內的汽車製造商正在研究各種方法，來幫助使得道路使用者在與自動駕駛汽車共用街道時感到舒適。捷豹荒原路華在模擬道路上進行了實驗，模擬道路上的汽車可以進行眼神交流，並將規劃好的路線投射到路面上。福特則在測試行人對一輛配備了大量燈光指示系統的假自動駕駛汽車的反應。

▲ 福特測試行人對一輛座椅偽裝成司機的「無人駕駛汽車」的反應。福特測試行人對一輛座椅偽裝成司機的「無人駕駛汽車」的反應。

在這兩種情況下，汽車製造商都在努力讓汽車的行為變得可預測－－貝塞特也認為，讓人們覺得與機器一起生活和工作很舒服是至關重要的。他舉了Draper與另一位客戶合作的一個例子：在合作中，人類與機器人組成「團隊」作戰，每個機器人都發揮自己的長處。

當機器人的行為是可預測的，由人和機器人共同組成的團隊威力要比團隊所有個體的威力總和更強大。然而，要是機器人做出某種意想不到的事情，人類隊友很快就會對它們失去信任。

「我認為可預見性絕對是關鍵，」貝塞特說，「如果人們看到自動駕駛汽車的駕駛方式越來越像人類，他們覺得『哦，那輛車會像我那樣右轉彎，』這幾乎會幫助他們忘記駕駛汽車的是電腦，而不是人類。」

為未來做準備

自動駕駛汽車已經在美國的部分地區（包括Draper總部所在地波士頓）進行測試，英國政府也已宣佈計畫今年開始在英國測試無人駕駛汽車。然而，我們還遠未能夠在受嚴格控制的駕駛環境之外信任該類汽車。

「例如，如果一家汽車製造商想在波士頓這裡進行測試，他們必須來解釋他們的計畫是什麼，為什麼想在那裡測試。」貝塞特說，「他們必須申請許可證。然後，如果政府授予他們許可證，則要對它們在一定時間內何時能夠操作，何時不能操作實施一些限制。如果結果顯示他們的操作是安全的，符合一定的標準，那麼他們就可以在更廣泛的環境中進行測試，不管環境條件是否理想，比如下雨或者下雪。也就是說監管上放鬆一點點。」

在公共街道上行駛的自動駕駛汽車也有安全駕駛員，他們會像自己駕駛汽車一樣環視周圍的環境，看是否存在危險，但它們也有一個顯示器（通常是一台筆記型電腦），讓他們能夠看到汽車下一步的計畫。如果它的行動過程看起來很危險，他們可以進行干預並採取手動控制。

▲ 在新的Draper APEX Gyroscope陀螺儀的幫助下，自動駕駛汽車能夠設計得可在沒有GPS的情況下安全行駛。有些公司計畫推出全自動駕駛的出租車車隊。貝塞特表示，這一過渡時期將是自動駕駛汽車面臨的最大挑戰之一，屆時，人類駕駛的汽車和自動駕駛汽車將在同一條道路上行駛。他並不提倡在這個時期開始的時候禁止人類司機上路，但他覺得這會讓事情變得更容易。