小二雜事會2018-03-21 12:17:48謝邀，其實看過網上的新聞，後面根據調查，引發這樣的事故是因為母子兩人不遵守交通規則，橫穿馬路引起的。這樣的情況就是讓有人駕駛的汽車也很難避免，更何況無人駕駛的汽車呢？
關注點：當看到新聞的時候大家會下意識的認為無人駕駛的不安全，為什麼？這是出於大家對駕駛習慣的認識，以前都是人在駕駛，現在換無人的了，能行嗎？這個新聞的出現剛好就擊中了人們的心理，看吧，什麼無人駕駛，根本不安全！就是後面出現的調查，也會讓人們對於無人駕駛汽車本來就抗拒的心理再次加深，他們會認為如果當時是自己開車的話，是絕對不會撞死人的！
新聞的本身其實就是一起交通事故，大家討論的居然不是被撞死的母子，而是無人駕駛的汽車！！是人太多了嗎？？？
詞韻詩風2018-03-20 22:04:28
昨晚，Uber的一輛自動駕駛汽車，撞倒了美國亞利桑那州一名正在過馬路的49歲女性Elaine Herzberg，在被送往醫院後因傷死亡，這是首例發生在公共道路上的自動駕駛致死案。
其實，在去年就有曝光谷歌和其他公司在無人駕駛上取得了一定進展。而Uber的一輛車出現撞死人事件，且為全球首例，必然會引起人行的關注，因為，每一次新的技術革命必將給人類帶來發展，正如飛船探月，尋找地外文明和移民外星，人類的探求和發展從未停止腳步。自動駕駛出現首例致人死亡事件不足為怪，比起人類駕車出現的事故，自動駕駛要好得多，因為自動駕駛系統全方位的攝像系統和道路識別系統，比起人腦來說，要快很多倍，不能因為有致死事件就否認自動駕駛的開發和運用。只要自動駕駛綜合事件比人工駕駛低，就值得發展和推廣。
華爾街見聞2018-03-20 17:34:21經過初步調查，美國警方稱此次交通事故Uber不存在過錯
“事實非常清楚的是，根據受害人橫穿馬路的方式，無論是有人還是自動駕駛模式，要避免這起交通事故是極其困難的。”她補充說，事故發生地點距離人行橫道約100碼（91米），“在有照明情況良好的人行橫道的情況下，傍晚在其他地方橫穿馬路是非常危險的”。
在首起自動駕駛汽車致行人死亡的交通事故發生後，UBER立即暫停在美國和加拿大進行測試的自動駕駛車，並配合當局調查。而調查的結果是，
此次事故中的當事人由於突然橫穿馬路而導致事故發生，責任並不在Uber。
這次事故是全自動駕駛技術致死的首例，這讓人們想起在2016年的半自動駕駛技術致死的首例，即特斯拉車主Joshua Brown車禍身亡案例。
當然，儘管這次的事故結果表明責任不在無人駕駛方，
但這兩起人工智慧技術依然帶給我們兩個不得不面對的現實困境：一、無人駕駛技術目前來說顯然還有待完善；二、無人駕駛事故一旦發生，是否有明確的法律條款予以支援各方責任。
隨著2016年阿爾法狗戰勝人類棋手，人們在潛移默化中迎來了人工智慧時代，我們知道無人駕駛汽車的本質是人工智慧，目的是為了替代人類做機械單調工作，使得人類的生活更便捷高效。
AI技術使得汽車駕駛從無自動化到無人駕駛需要經過無自動化、駕駛輔助、部分自動化、有條件自動化和完全自動化五個階段，最後才能實現無人駕駛。
無人駕駛汽車的理想形態是沒有任何駕駛結構，我們開車時用到的方向盤、踏板等全都不需要，目前的無人駕駛試驗依然是需要有人坐在駕駛座上控制的。
但實現過程中帶來的安全隱患無法忽視，沒有相應的法律法規責任明確，無人駕駛就覺得異常危險。
據相關資訊，1968年聯合國制定道路交通公約，其中規定，汽車的控制者必須是人而非電腦。但2016年2月，美國改變這一法律，允許無人駕駛汽車上路。這從法律上解決了無人駕駛汽車行駛權問題。
如果無人駕駛汽車發生交通事故，到底由誰來承擔法律責任，如何承擔。承擔多少？
只有把安全問題解決才能使人們在思想中迎接技術變革，人類才能真正進入人工智慧的新時代。
夸克新基民2018-03-21 13:07:58智慧汽車到底智不智慧
自動駕駛技術已經發展了好多年，經常有人在網上釋出自動駕駛的廣告，或者食品，但也有很多失敗的例子。比如這個影片：
這種汽車是否得到了相關機構的檢驗，總不能拿到路上來實驗吧，這樣的話就會危害公共安全。
Uber這種實地測試活動是誰批准的，可不可以這樣呢？我不明白歪果的法律，我覺得最起碼不應該如此草率。必須經過嚴格的測試。
我覺得這種電子產品還不夠成熟，還有一些自動剎車系統，我覺得都不成熟。這是人變懶了以後的產物。
還是好好研究吧，別再害人了。
軒逸箐風鈴2018-03-20 15:30:09今天國際新聞被Uber自動駕駛撞死行人時間刷頻，但是值得一提的是這次撞死人事件雖然影響廣泛，卻並不是全球首例自動駕駛撞死行人事件。
第一，此次撞死人事件非全球首例。
美國CNN報道，
早在2016年，俄亥俄州一名40歲的男子在一輛開啟自動駕駛功能的特斯拉汽車中喪生
。當時聯邦調查人員排除了特斯拉車輛存在缺陷，因為如果車輛存在缺陷的話，可能將導致了特斯拉Model S的召回。這是自動駕駛導致致命車禍的首例案件。美國監管機構確實表示，過度依賴自動駕駛功能導致了當時這起致命車禍。
第二，此次自動駕駛交通事故發生的主要情節
美國亞利桑那州這起Uber自動駕駛汽車撞死路人事件發生在週日傍晚，直到一天後的週一傍晚，Uber公司因為這次交通事故暫停了自動駕駛的測試活動。事故發生時，測試使用的基礎車輛是沃爾沃XC90，我並不太懂得車輛的效能，但是我知道沃爾沃同比其他車輛，比較承重，和普通車撞擊時不容易損壞。
但是即便這款車和普通車一樣，那麼路邊的行人也經不住它的猛烈撞擊。當時騎腳踏車的
伊萊恩·赫茨伯格（Elaine Herzberg）
是一名
49歲的女性，被撞擊後倒地死亡。
具體交通事故原因還在調查，但可以確定的是被沃爾沃XC90車撞擊，事故發生時該測試車輛處於“自動駕駛”模式下，而且有“安全駕駛員”監控。
第三，這例交通事故案件的影響
1。Uber公司暫停了如火如荼的自動駕駛測試活動
。在事故發生後，Uber公司已暫停在坦佩、舊金山、多倫多和匹茲堡等地展開自動駕駛汽車測試。其發言人表示：“我們對受害者的家屬深表同情。我們正在全力配合當地警方對這起事件展開調查。”
2。或是全球首例自動駕駛汽車致人死亡的司法判例。
Uber自動汽車撞死人事件之所以在全球轟動，主要源於這場事故引發的法學界大討論。
雖然之前發生過類似的交通事故，但是並沒有引發明確的司法判決
，而這次的事件則有可能是未來無數起自動駕駛汽車致人死亡案件的先例。
自動駕駛對於消費者來說仍然太陌生，而且即使是聯邦監管機構，對自動駕駛領域內的相關問題還沒有給予充分解決。
作為沒有先例的案件的司法處理顯得格外重要，需要考慮諸多因素，絕非簡單的Uber賠償就可以一筆帶過。
最後，無辜躺槍的沃爾沃汽車。
這件交通事故發生的主要根源是正在測試的自動駕駛模式，該模式目前尚在測試階段，並不成熟、完備。但因為測試使用的基礎車是沃爾沃，所以，Uber公司宣佈暫停自動駕駛測試的同時，Uber 和 沃爾沃兩家公司都將針對測試車輛上的車載電腦事故資料進行分析，美國運輸部也將提取相關資料進行分析。
這對沃爾沃來說也是車子本身質量和效能的一次考驗。但是我若是沃爾沃，本身還真不大願意被徹查，畢竟一檢查，很多資料資訊等必須洩露。
陳群律師2018-03-20 12:01:17
本文作者
一、新聞背景
美國時間週日（18日）晚上10點左右，優步的一輛自動駕駛汽車在亞利桑那州Tempe市發生交通事故，與一名推著腳踏車、正在過馬路的行人相撞，致使行人不治身亡。
這不是自動駕駛汽車的首次致死事故，但卻是導致行人死亡的第一起事故。
Tempe市警方宣告，優步車輛在發生事故時是自動駕駛模式，車上有一名安全員司機。
路透社報道稱，這是全球首例自動駕駛車輛致人死亡的事故，可能對該項新技術形成衝擊。
一名優步發言人稱，優步將暫停其在美國和加拿大的自動駕駛專案。
事發路口
二、本案如何歸責？
（一）行人
從目前得到的資訊看，行人在人行道上正常行走，她沒有責任。
（二）車上的安全員司機
警方已查明，優步車輛在發生事故時是自動駕駛模式；
事故車上雖有一名安全員司機，但他並不是駕駛人，他應該也沒有責任。
（三）優步公司
1､優步是車主、無人駕駛技術的發明人，它應該承擔民事責任；
2､優步已宣佈暫時中止一切實地測試活動、協助警方調查，公司CEO達拉·科斯羅薩西向受害者家屬表示慰問，已實際承擔起責任。
（四）具體歸責方法
1､只能依據現有法律
如果一定要解決眼前的問題，那也只能根據現有的法律去要要求汽車公司承擔一定限度內的民事責任。
2､美國法官可以“創設法律”
不過在美國，法官是可以“創造法律”的；
那就期待美國法官處理這個新的法律問題、給我們以合理的答案吧。
三、對新技術、新模式、新方案如何歸責？
機器、無生命的物、沒有法律上主體地位的物，有沒有法律責任？
它們如果有法律責任，如何去追究、如何讓它承擔？
這還是一個法律盲點，法律的空白地帶。
目前的、現實的法律，還很少關注到它們、還沒有對它們進行規範。
在新時代裡，人工智慧、無人駕駛技術、區塊鏈、知識變現等等新技術、新事物、新模式不斷湧現，這就促使我們的法律制度要有超前意識、包容態度，否則，很多情況下出現法律真空，爭議無法解決，正義無法保證，科學技術的發展受到阻礙。
現在對這些談“歸責”，還為時過早。
陳豪俊律師2018-03-21 18:23:11陳律師觀點：本標題的描述帶有誤導的性質，任何一個交通事故發生後首先需要查明的就是責任認定的問題，如果是行人負全部責任那自然和車輛就沒有什麼關係，這個前提沒有查清楚就來談車輛“自動駕駛”的安全性屬於本末倒置了。
事件回顧
據華爾街日報報道，美國東部時間3月19日晚間10時許，一輛Uber無人駕駛車輛在亞利桑那州的坦佩市撞到一位女性行人致其死亡。
據當地警方稱，事故發生地點臨近Mill大道和Curry街，Uber自動駕駛汽車正在朝北行駛。當時優步的汽車正以無人駕駛的模式行駛，內有一名操作者，但沒有搭載乘客。
在此次事故中死亡的是49歲的伊萊恩-赫茨伯格（Elaine Herzberg）。 當時49歲的Elaine Herzberg正在人行橫道外的地方推著單車行走時被該輛Uber撞到，這名女子被送往了附近的醫院，但因傷勢過重死亡。
優步CEO達拉·科斯羅薩西（Dara Khosrowshahi）隨後在推特上釋出訊息，向受害人的家屬表示慰問。
推特截圖
“亞利桑那州出現了令人難以置信的悲傷訊息。”Uber執行長（CEO）Dara Khosrowshahi在推特上寫道，“我們正在與當地執法部門合作，以瞭解事故是如何發生的，我們的心與受害者家屬在一起。”
Uber公司在推特上稱，“我們對受害者的家庭表示同情，我們正在與坦佩警方和當地政府配合對事件進行調查。”
在事故發生後，Uber臨時暫停了在坦佩、舊金山、匹茲堡和多倫多的自動駕駛車輛路測，一位Uber的女發言人稱，公司正在調查事故並與當局進行配合。
美國國家運輸安全委員會（The National Transportation Safety Board）和美國國家高速公路交通管理局（The Department of Transportation’s National Highway Traffic Safety Administration）都表示，將派遣人員去坦佩市調查事故。
美國國家高速公路交通管理局稱，正在與Uber、州政府和沃爾沃（Volvo）聯絡。Uber的自動駕駛技術是藉助於沃爾沃的車輛進行測試。
沃爾沃在一份宣告中稱：“我們已經瞭解到該事件，我們與受害者的家庭同在。”
初步調查顯示：在這起交通事故中，優步可能不存在過錯。
事故發生後，優步宣佈暫停所有自動駕駛汽車測試專案。事故發生地坦佩市警察局局長西爾維亞-莫伊爾（Sylvia Moir）表示，初步調查顯示，在這起交通事故中，優步可能不存在過錯。
莫伊爾向《舊金山紀事報》表示，優步自動駕駛汽車配備的攝像頭拍攝的影片顯示，這次交通事故過錯可能在受害者本人——今年49歲的伊萊恩-赫茨伯格（Elaine Herzberg）——而非優步。
莫伊爾稱，“事實很清楚，根據受害人橫穿馬路的方式，無論是有人還是自動駕駛模式，要避免這起交通事故是極其困難的。”
她補充稱，事故發生地點距離人行橫道約100碼（91米），“在有照明情況良好的人行橫道的情況下，傍晚在其他地方橫穿馬路是非常危險的”。
這起悲劇事件凸顯了自無人駕駛汽車誕生以來一直存在的擔憂。
雖然當時優步測試車輛處於自動駕駛模式，但前排座位上坐有一名司機。
但莫伊爾表示，這名司機似乎沒有采取任何動作來避免這一事故的發生，“司機稱受害人突然就出現在他們前方。他收到的第一個交通事故警報是碰撞的聲音。”
《舊金山紀事報》刊文稱，初步調查顯示，優步汽車當時速度為每小時38英里——而該地區限速為每小時35英里，而且沒有嘗試剎車。警方認為赫茨伯格可能屬於無家可歸者。
據《舊金山紀事報》稱，坦佩警方計劃與來自美國國家交通安全委員會和美國國家公路交通安全管理局的調查人員合作，搞清楚這次交通事故的原因。
律師觀點：
從本次事故的調查來看，由此來判定自動駕駛技術的安全性可能還是有失偏頗了，車輛的自動駕駛技術再完備也擋不住行人的違規穿行。也就是說，如果換到是駕駛員來駕駛也無法避免此次事故，那麼得出“自動駕駛技術不安全”的結論就是不合理的。在我看來，自動駕駛技術只要能做到做到和一個嫻熟的駕駛員一樣的安全駕駛就是一個合格的技術了。至於責任在第三方所導致的交通事故還要求自動駕駛技術能夠避免則屬於要求太高了，當然，如果技術上能夠做到當然更好，但是畢竟那是屬於“錦上添花”的事情，而不是其“理所當然”。在中國，假如自動駕駛技術能夠完美的避免“碰瓷”那當然會受到所有人的追捧，做不到也不至於受到指責，畢竟，這只是一個自動駕駛技術，而不是“防止碰瓷”技術。
東拉西車2018-03-22 10:26:25美國亞利桑那州，當地時間週日晚十點左右49歲女性Elaine Herzberg在橫穿馬路時，被一輛Uber自動駕駛汽車撞擊，因為傷勢過重經送往醫院搶救無效死亡，這也是自動駕駛首次撞死行人。
細節方面：
1。 該時段無風、無雨、光線昏暗；
2。 Elaine Herzberg因違反交通規則橫穿馬路，從路中間穿出快要走到路邊的時候，在最外車道被一輛行駛速度約65km/h的（由XC90改裝）徑直撞倒；
3。 撞擊處為騎行者膝蓋處到腳踏車前剎之間，現場未見明顯的剎車痕跡。
附：從上圖看，1。XC90未見有明顯剎車痕跡，輪胎未偏轉，說明是徑直碰撞；2。從腳踏車損壞方向看，確實是受到了側向撞擊。
經事後確認，當時主駕上有一名司機，但他並未及時發現有人橫穿馬路，直到Elaine Herzberg被撞倒才意識到發生了車禍。而在此過程中，車輛的駕駛權全權由自動駕駛汽車全權主管。
據當地警察局發言人Josie Montenegro描述，在自動駕駛模式下的Uber車輛並沒有出現故障和技術失誤，並強調：“在觀看過車載錄影之後，我們發現無論處於哪種模式（自動駕駛模式以及人類駕駛模式），本次碰撞都難以避免，因為受害人是從暗處突然闖入機動車道的”。不過警方尚未公佈事故發生時的影片，對此觀點我保留意見。
附：車禍發生後，Uber立即停止了在鳳凰城，匹茲堡，舊金山和多倫多的無人駕駛測試，而且沒有魯莽的斷言自己無過，稱會與當地執法部門合作，以瞭解事故的真相。
l 是否和XC90的AEB功能失誤有關？
就行人安全碰撞功能來說，我們最先想到的就是AEB功能（自動緊急制動系統）。雖然這是一款經過改裝後的XC90，但我們並不清楚Uber是否保留了原車的部分功能，所以我們有理由懷疑XC90的AEB功能沒起到作用。
附：早在2016年8月19日，沃爾沃汽車與Uber達成戰略協議，將聯合開發下一代自動駕駛汽車與技術，而兩家公司將為該專案投入共計3億美元。所以我有理由相信，沃爾沃並不僅提供汽車這麼簡單。
從案發環境看，晚十點左右，無風、無雨、路面較寬（四車道）、車流量少、光線昏暗，這些條件雖不算十分苛刻，但放在一輛自動駕駛汽車上還是不能百分百讓人信任。
為此，我找到了XC90在2015年由E-NCAP出具的安全評估報告。報告顯示，在AEB測試中，XC90在所有測試環境中均能避免碰撞的發生，在該專案中獲得了滿分3分的成績（事實上，還是超額完成要求）。
這樣一來，E-NCAP的測試要求就成了相對重要的衡量標準了。簡單說，E-NCAP對AEB系統的測試包括兩部分，即AEB City（市區）和AEB Inter-Urban（城間）。本次主要涉及城間路況，速度範圍為30-80km/h，評價包括自動剎車和前方碰撞預警兩項。
為了客觀的檢驗AEB系統在現實的行駛道路中的工作，E-NCAP一共模擬測試了四種情況：
1）接近一輛靜止的車輛；
2）接近一輛慢速移動的車輛（前車以20km/h的速度行駛）；
3）前車突然急剎（兩車時速均為50km/h，前後車距離為12m，減速度為2m/s²）；
4）前車突然急剎（兩車時速均為50km/h，前後車距離為40m，減速度為6m/s²）。
參照以上，此次事件比較像AEB Inter-Urban（城間）測試下，接近一輛靜止車輛的情景，不過以上測試均在白天完成，不能否認存在偏差。（由於人是橫移，且為慢速走動，可以近似認為是靜止）
附：事實上，它的主動安全系統還獲得了滿分13的成績。（速度輔助系統3分、電子車身穩定系統3分、安全帶未系提醒系統3分、車道輔助系統1分、AEB高速制動系統3分）
另外，E-NCAP在2016年開始推行了動態行人防撞測試（主要考核的就是AEB功能），雖然XC90沒有參加測試，但從參與測試的XC60、S90和V90來看，測試結果顯示，車速為60km/h時，依然能保證成人的安全。
不過要說明一點的是，沃爾沃XC90（2015 E-NCAP）在降低行人碰撞的傷害上還沒有做到頂級，得分25。9分，滿分佔比72%。從碰撞分析來看，在進氣格柵與大燈上方的引擎蓋區域對行人保護較少，評價為“差（Poor）”，而本次碰撞點恰巧就在此處。
附：E-NCAP行人保護測試是受測試車輛以40km/h的速度，撞擊模擬行人頭部、大腿（骨盆）、小腿的器材，之後考察受測試車輛的保險槓、發動機罩、發動機罩前緣等部件在撞擊中對於碰撞能量的吸收，同時評估行人頭部、骨盆和腿部的受保護情況。
自此，對於XC90（或者說沃爾沃）來說，主要有兩個關鍵資訊：
1。沃爾沃XC90的主動安全系統應該是能應付大部分情況的，即便效果不佳，也不至於毫無反應（司機說汽車並未作出任何提醒）。我傾向於該車的硬體和軟體系統作出了改變，所以請大家不用擔心非合作版XC90的安全保護能力；
2。 雖然實際碰撞速度超過了測試要求20km/h，但對安全標杆的沃爾沃來說，還是需要反思下，誰讓你是沃爾沃呢？
l Uber得反思自己了
去年無人駕駛版XC90在美國翻車的訊息還歷歷在目，雖然當時確實是因為其他車輛違規駕駛導致，但不得不承認，自動駕駛汽車無法像人一樣快速應對。
根據Uber的內部檔案，從2月1日到3月8日，總共43輛路測汽車，平均每行駛1。29公里就需要輔助司機接手一次。關於脫離報告的重要性大家可以參考此前車聚發表的【自動駕駛《脫離報告》： Waymo 和通用稱王稱霸，賓士墊底｜聚聞】。
雖然此前脫離報告統計的是加利福尼亞州，可能與Uber的內部檔案顯示的測試地點有一定出入，但仍具備一定參考性。可以看到，Uber在其中的表現倒數，不及賓士，而與有著千絲萬縷的老冤家Waymo相比，那簡直就是被碾壓，要知道後者每9006公里才發生一次人工干預。
回到本次事件，就硬體技術來說，Uber這款無人車還是相當紮實的，配備了鐳射雷達、攝像頭、GPS 等一系列感測器和中央計算機，按理說不會出現這樣的重大失誤。因為除了環境較昏暗外，並沒有諸如惡劣天氣，人突然竄入的情況（如果人從路邊闖入車道，那就不怪Uber了）。
事實上Elaine Herzberg是從路中間慢速走到到路邊時發生的車禍，探測車道內的資訊本就是在自動駕駛汽車的職責範圍內，按理說在碰撞之前它是有足夠的時間和條件探測到危險的。
不能否認Uber在近些年對自動駕駛領域的積極投入，但他們總是很心急和心存投機。比如去年12月的“闖紅燈時間”，Uber以“測試技術並非完全無人駕駛”為由辯解，未果後，加州將其路測專案下16輛汽車吊銷資格，今年1月一些車輛才剛剛以“繪圖車”的身份重新上路。此外，更廣為人之的Uber和Waymo專利案就更不用提了，被割肉的Waymo自怕現在正在偷著樂吧。
當然，我們也不能因為此事完全否認Uber的投入。從技術角度說，本次事件有一些還需要確認的問題：
1。 自動駕駛的識別能力在夜間會變弱，特別是當該物體與環境顏色接近時。比如假如Elaine Herzberg穿的是一件黑色的衣服，可能系統會漏判；
2。 我們知道探測器在探測物體時，是會考慮常識問題的，比如人形大致應該是什麼樣。典型的例子，比如沃爾沃的袋鼠避讓技術，他們可以透過雷達和攝像頭檢測駕駛途中可能出現的袋鼠，在必要情況下，還會使用自動剎車功能。
而針對此事件，由於Elaine Herzberg當時推著一輛腳踏車，系統可能未及時反應過來這是什麼東西，又由於光線昏暗，辨識就變得更加困難了。
l 小結
可以肯定的是，自動駕駛技術還有太多的未知和亟待解決的問題，雖然Uber犯的錯誤，大家都可能會犯，但為科學買單的解釋真的太過冠冕堂皇。我們需要激進派刺激時代的快速進步，我們也需要更加合理、安全、可靠的技術夯實基礎。
在結束本文時，據外媒USNEWS釋出的訊息稱，沃爾沃確認了該事故中的 SUV 是該品牌旗下的 XC90 型號，不過 Uber 使用的是其專門用於自動駕駛測試的版本。沃爾沃發言人 Russell Datz 表示這一自動駕駛技術並不是由沃爾沃開發的。但我還是想說，本次事件雙方都需要重視起來，讓逝者安息。
使用者704285330762018-03-21 23:22:52無人駕駛氣車撞死了一名過馬路的女性，車禍原因不明。這是什麼情況？優步公司研發的無人駕駛氣車，就是為了不負責才有這樣的研究成果嗎？你這樣的發明創造分明就是殺人武器。有人駕駛的氣車還頻發車禍呢，何況無人駕駛。交警就不該讓這種無人駕駛的車上路，撞死過馬路的女人，就是用生命做實驗呢！優步公司必須負全責。
teikaei2cnBeta2018-03-29 09:48:06對於Uber最近發生的自動駕駛汽車致命碰撞車禍的調查還在繼續，儘管有錄影但究竟是哪方需要為此負責還是不好下定論。然而最新的一份報告顯示，Uber在將其自動駕駛車隊從福特Fusion換成沃爾沃XC90之後還做了一個調整——減少了大量LiDAR感測器的使用。
獲悉，Uber在Fusion安裝的LiDAR感測器數量為7個，但到了XC90卻變成1個。
LiDAR是自動駕駛系統的一個重要組成部分，它能幫助檢測到出現在汽車周圍360度的物體。主LiDAR感測器通常都被安裝在汽車車頂位置，就像上圖展示的那樣。按照慣例，自動駕駛汽車測試者還需要在汽車兩側以及前方安裝更小的LiDAR感測器以此來彌補車頂LiDAR的盲點。
針對這一調整，Uber似乎打算用額外的雷達來補償——XC90使用了10個雷達感測器，而此前的Fusion則只有7個。然而，Uber還減少了XC90上的攝像頭數量，從原先的20個降至7個。
結果是這輛自動駕駛汽車可能看起來更炫酷但現實卻給了這家公司重重一擊。為XC90生產車頂LiDAR的公司Velodyne認為，自動駕駛汽車應當在兩側也安裝LiDAR以此來避免發生撞到行人的情況。
不過這裡要特別指出的是，這份報告並沒有得出XC90缺失的安全感測器需要為這起車禍負責，所以確切的車禍起因還需要接受更進一步的調查才行。
郭巍青2018-03-20 17:43:29按照目前看到的一些報道材料說，那位行人穿越馬路，事發突然。因為車子震動，駕駛員才意識到可能撞上什麼東西了。
真相如何還要等待調查結論。假定上面說的是實情，那麼歸責問題就需要考慮幾個方面。首先一個是緊急狀況下的反應速度。我們知道司機看到情況後做出正確的操控，是需要反應時間的。如果行人穿越，違規在先，而又十分突然，以致普通的車輛在正常行駛速度下司機都來不及反應和避險時，邏輯上司機應該無責。實際生活中有時因為難以還原現場，或者純粹出於人道的原因，可能要司機也分擔一點責任。但原則上還是要承認，假如超出了人的生理反應的極限，就不能讓他擔責。
但是放到無人駕駛這裡，情況就變得複雜了。無人駕駛的車輛在識別路面情況並作出反應的時候，它的反應速度是比人類更快呢，還是一樣，還是更慢？這個涉及很專業的知識，可能還有技術秘密或者商業秘密，我們就沒法下判斷了。
也可以換一個角度來討論。無人駕駛的技術還不是足夠成熟，在各種判斷和避險方面還存在很多不確定性。那麼當車輛在路面測試的時候，就給交通安全包括行人增大了風險。即便行人有所違規，但仍然可以辯解說事先並不知道路面風險已經加大了，否則後果不會這麼嚴重。這樣來說，負責測試的優步公司就要擔責，最起碼也是沒有事先告知其路面測試會帶來風險。好比麥當勞要在店裡擺一塊牌子說，地面溼滑請小心。因為曾經有老太太滑倒受傷，要求高額賠償，官司還打贏了。
說到底，比歸責問題更嚴重的是風險和信心問題。所謂風險，就是技術成熟到什麼程度，還不清楚。而出了事故之後，責任問題可能變得非常複雜，以致難以找到誰該負責。比如，在複雜路面出事故，對普通車輛來說，我們可以歸責於司機疏忽。但無人駕駛的車子按程式走的時候也出事故，能不能說它疏忽呢？無人駕駛的“疏忽”到底是什麼意思呢？總之，技術和責任的不確定就是風險。風險呈現出來之後，就會損害公眾的信心，損害優步公司的聲譽。假如法律很清楚，歸責很清楚，反而不會損害信心。技術的進步原則上說是好的，但必須承認，在風險和信心方面，無人駕駛技術還要過很多道坎。
軍武資料庫2018-03-20 19:28:47先說幾個無關的事情，慢慢的咱們引入正題。
16年6月6日，瑞士全民公決一件事情——每月每個瑞士公民將獲得2500瑞士法郎（約合2560美元），即便是每個未成年人也將獲得625瑞士法郎。這些錢只要你有瑞士國籍就可以拿到。
最後高素質的瑞士人以79。6%不同意否決了這項決定。
以上是故事1
今年年初富士康旗下的群創光電透出訊息，要在18年年底將群創造光電的員工由六萬多人減少到不足五萬人。一場大規模的裁員將降臨在每天辛苦為大家制作Apple手機的流水線員工身上。面對巨大的成本壓力，富士康引入了大量的工業機器人。
這是故事2
波音公司17年4月公佈了17年第一季度財報，17年第一季度波音營收達到了226。32億美元比16年同期略有降低，但在17年第一季度其中實現了14。51億的淨利潤。比16年第一季度的12。19億美元增長了19%。波音當期可運營現金流20。94億美元，比去年同期12。75億美元增長64%。
其利潤增長點來源於大規模的裁員，節省了人力成本。生產線現在由機器人全民掌控，設計成型的波音777客機可以在機械手下完成組裝。
這是故事3
其實，還有很多類似的故事可以講出來。
人工智慧取代人類投入生產過程中的時刻已經到了。並不是什麼科幻小說中的情節。AI自動駕駛汽車行駛過程中產生交通事故即便不在今天發生也會立刻在明天發生。撞的人多了就不是新聞了。
對於全名發錢的事情，實際上也離大家不遠了，大量的機器人進入工廠等勞動密集型地區，那麼就會相應的擠佔人們的就業空間一方面造成大量的失業潮流一方面又將資金更加集中在資本手中。全民發錢的狀態就是當你的工作被機器取代後，那麼很多的購買機器的人需要就使用機器上稅。來補貼因為機器帶來失業的人員。
而整體上的未來會造成全民失業的狀態，後期大部分人的生活收入都會依靠失業補償金了。到那個時候機器、人工智慧也就成了人類社會真正的不能缺失的部分。現在AI撞了個人就需要大驚小怪嗎？一方面的悲哀可以理解，但基本上自動駕駛、自動加工等等的程序還是不會停止的，以後還會撞死更多的人罷了。
從整體上，實際會出現自動駕駛汽車不會有交通責任一說的情況發生，同機器帶來機器稅一樣，自動駕駛車的車主也會需要支付大量的保險金用以補貼自動駕駛汽車所帶來的傷害損失。但真等到自動駕駛汽車佔據50%以上市場的時候，自動汽車所需要支付的保險金似乎會比交強險還少，畢竟自動車的事故率還是要遠遠的低於人駕駛的傳統汽車的。
爆料支付蝦2018-03-20 22:12:50自動駕駛撞死行人，肯定是不對的！但歷來科技革命都有曲折，應該從積極面看待自動駕駛給人類帶來的便利！自動駕駛乃至無人駕駛是大趨勢，步伐已無法阻擋！
1。自動駕駛撞死人，目前最重要的不是技術問題，而是道德問題。人們意識中，第一反應機器怎麼可以撞死人啊，哪天自動駕駛或無人駕駛把我撞了怎麼辦？是否人駕駛撞死行人司空見慣人了，就可以接受？
2。自動駕駛事故率遠遠低於人類。如果汽車失控，必須轉彎，左邊5個人，右邊1個人，人類開車絕大多數選擇撞向右邊1個人，機器怎麼選擇呢？選擇任何一邊都是謀殺！因為是機器理論都是一板一眼，程式沒問題怎麼可以撞人？能夠自動選擇撞哪邊，是否機器具備了自我意識？
3。人是這個世界上最重要的，凌駕於萬物，有太多的先入為主！儘量減少人員車禍事故，這是自動駕駛及無人駕駛的目標。隨著技術的發展，事故率只會越來越低，雖無人駕駛條件還不成熟，到自動駕駛已在實際推行中。
駕駛革命是未來10年的巨大風口，有能力的科技公司都在嘗試研究，結合智慧城市解決人們的出行問題，想象智慧紅綠燈，隨時隨地的便利無人駕駛共享汽車，坐著汽車唱著歌，順便吃點小火鍋的新城市生活嗎？
韋喜律師2018-03-20 20:23:49
文/韋喜律師
無人駕駛汽車是一個新興事物。發生交通事故後如何定責是一個難題，也是束縛無人駕駛汽車發展的一個重要因素。
傳統的汽車發生交通事故後，可由交警直接根據事故現場結合法律規定，進行責任劃分。
但是對於無人駕駛汽車，其並不存在駕駛員，完全靠無人駕駛汽車中的紅外感應或者影片來識別道路狀況。
雖然技術的發展，無人駕駛汽車發生交通事故後，究竟如何定責，是一個現實問題，也是一個不可逃避的問題，下面簡單分析一下。
我認為可以比照一般的交通事故進行責任劃分，應當由無人駕駛汽車的駕駛人承擔的責任，透過產品質量責任轉移由車輛的生產商、銷售商擔責。
首先，作為事故的相對方，如果無人駕駛汽車在公路上，發生了交通事故，最終經交警判定，無人駕駛汽車不需要承擔相應的責任，則無人駕駛汽車的生產商和銷售商和明顯不需要承擔相應的責任，因事故所造成的損失完全有事故相對方承擔。
如果無人駕駛汽車經交警判定需要承擔一定的責任甚至全部責任，而無人駕駛汽車並沒有賠償的能力和資格，不能成為法律上的賠償義務履行主體，但是此時，事故相對方確實因無人駕駛汽車的過錯造成了一定的損失，難道此時事故相對方只能自認倒黴嗎？
我認為，作為無人汽車的生產商，既然生產了無人駕駛汽車，該無人駕駛汽車應當符合並遵守現有的交通規則。
根據《民法通則》
第一百二十二條因產品質量不合格造成他人財產、人身損害的，產品製造者、銷售者應當依法承擔民事責任。運輸者倉儲者對此負有責任的，產品製造者、銷售者有權要求賠償損失。
《產品質量法》
第四十三條因產品存在缺陷造成人身、他人財產損害的，受害人可以向產品的生產者要求賠償，也可以向產品的銷售者要求賠償。屬於產品的生產者的責任，產品的銷售者賠償的，產品的銷售者有權向產品的生產者追償。屬於產品的銷售者的責任，產品的生產者賠償的，產品的生產者有權向產品的銷售者追償。
作為車輛的生產商，生產出來的車輛應當能夠自己適應複雜的道路環境，根據實際道路情況作出符合道路交通規定的動作，從而避免交通事故的發生。
如果車輛有缺陷，不能適應現實複雜的道路環境，應當暫停無人駕駛汽車在複雜的道路環境行使，或者上路時應當配備相應的安全員，進一步保證行車安全。
將交通事故的賠償責任由無人駕駛汽車的駕駛員轉移到汽車的生產商或者銷售商，也是對事故相對方的一種保障。
但是對於這種新興技術，我們仍然要保持樂觀的心態。
任何生產力的進步一般都會有部分較為棘手的問題等待解決。
只有多嘗試，生產力才會進步，科技才會進步，反之，嘗試的後果也會更加促進生產力的進步。
CEO來信2018-03-20 23:10:42Uber最近剛剛與谷歌旗下的無人駕駛公司waymo打完官司，waymo曾起訴Uber前CEO卡蘭尼克策劃偷盜自動駕駛的核心技術。
這場官司斷斷續續打了一年多，而且從庭審雙方出具的證據看，谷歌旗下的waymo公司應該是掌握主動權的。
不過最終官司以雙方和解告終，Uber不用賠償任何現金，但贈送給了谷歌一部分股份，準確的說是0。34%，價值2。45億美元。
而且雙方還協定Uber不能使用任何有關waymo公司的技術。
當時Uber的新任CEO科斯羅薩西想的是，公司準備在2019年上市，如果不及早解決這場官司，恐怕谷歌強大的律師團會影響Uber的上市計劃。
沒想到距離官司結束才剛剛一個多月，Uber的自動駕駛汽車就發生了致死事故，成為了全球第一例因為自動駕駛而致人死亡的案子。
或許特斯拉創始人馬斯克看到這個新聞時會為自己公司的汽車而感到慶幸，因為特斯拉的自動駕駛汽車此前也曾經發生過事故，好在司機沒有受到生命危險。
Uber的這次自動駕駛技術可能會極大的打擊它的無人車研發進度，目前Uber已經全面停止了所有的無人駕駛汽車測試。
而原本Uber還計劃在未來18個月內推出自動駕駛汽車共享服務呢！他們還計劃在2020年實現飛行汽車的測試。
現在看來這場事故可能會導致公司推遲自動駕駛與飛行汽車的研發進度。
對於Uber的2019年上市會不會影響，目前也不能肯定。
這場事故發生過，Uber使用的沃爾沃汽車公司已經第一時間宣告與自己無關了，撇清了關係。
現在看來Uber只能自己背這個自動駕駛致死的鍋了。
對於整個自動駕駛汽車行業來說，這場事故給未來蒙上了一層陰影。
而原本技術出自waymo的Uber自動駕駛汽車，誰也沒想到會發生這麼嚴重的事故。畢竟去年有調研機構曾經發佈一個結果，顯示在自動駕駛領域谷歌的waymo是非常領先的。
看來Uber抄來的技術不太準確啊？！
陳立強律師法律線上2018-03-27 18:39:31上週，Uber的無人駕駛汽車在亞利桑那州坦佩的公路上撞死了一名橫穿馬路的女子。隨後，自動駕駛汽車背後的技術受到了質疑和審視。Uber為配額有關部門針對時間進行調查，暫停北美等多個地區進行的自動駕駛測試。同時，這也是自動駕駛汽車首次發生撞死路人的交通事故！
無人駕駛技術並不是一個能以“資本”換“時間”的行業，比起市場開拓、流量搶佔、使用者運營，更重要的是打好技術“地基”！
當地時間3月18日晚，一輛正在進行無人駕駛測試的Uber汽車在亞利桑那州坦佩市撞上了一名49歲的女性Elaine Herzberg，當時她正在橫穿道路，該行人被立即送往當地醫院，但隨後被醫院方面宣告搶救無效死亡！根據當地警方發表的一份宣告，撞擊事故發生時，這輛沃爾沃XC90SUV（運動型多用途車）處於自動駕駛模式，在限速35盈利的路段以每小時40英里的速度形式，44歲的拉斐爾坐在駕駛座上。目前，尚未發現事故發生時車輛有減速的跡象。根據事故現場的照片來看，Herzberg女士當時應該騎著一輛腳踏車。與此同時，美國國家運輸安全委員會也表示將派專門小組調查這起事件。
但是這並非是無人駕駛汽車首次事故，事實上在在2016年，一輛行駛在美國俄亥俄州的特斯拉Model S與一輛卡車相撞，導致特斯拉汽車駕駛者死亡，當時這兩特斯拉同樣處於自動駕駛模式。
2016年uber開始再美國賓夕法尼亞州的匹茲堡測試自動駕駛汽車，之後這項測試擴充套件到舊金山、鳳凰城等地，也包括此次事故發生地坦佩市。對於這次事件，Uber在推特上宣佈暫停全國各個城市的無人駕駛汽車測試，同時將向死者家屬致哀及提供協助，全面配合當局調查事件。Uber發言人Sarah Abboud在一份宣告中表示：“向死者家屬致以深切慰問，Uber目前正在全力配合當地執法機構調查這起事故。”
這起交通事故的發生，不僅有可能導致無人駕駛汽車測試步伐放緩、商業化事件推遲，更是引起了全社會對無人駕駛技術安全性的質疑與探討。
作為一名有多年執法經驗的職業律師，我認為：
自動駕駛汽車發生交通事故和普通的汽車發生交通事故不同，普通的汽車發生交通事故以後，一般都是由交警結合現場等因素進行事故責任劃分，然後一般都是由駕駛人承擔責任。自動駕駛汽車不是駕駛員來駕駛的，是依靠汽車自身的技術在道路上行駛。
因此，應當由交警來進行事故責任認定。
1、如果確定自動駕駛汽車沒有責任，也就不存在承擔責任的問題。
2、如果確定自動駕駛汽車需要承擔責任，我認為該責任應當由自動駕駛汽車的駕駛人、所有人或者是管理人來承擔責任，跟普通汽車交通事故承擔責任的主體一樣，只是如果查明是因為自動駕駛汽車的質量問題可以向生產者、銷售者追償。因為，既然廠家生產了自動駕駛汽車，就應當讓其遵守交通規則，因為沒有遵守交通規則而發生事故就是產品質量不合格，按照《產品質量法》承擔責任。
法律解決條令解析：
根據《民法通則》第一百二十二條：因產品質量不合格造成他人財產、人身損害的，產品製造者、銷售者應當依法承擔民事責任。運輸者倉儲者對此負有責任的，產品製造者、銷售者有權要求賠償損失。
根據《產品質量法》第四十三條規定：因產品存在缺陷造成人身、他人財產損害的，受害人可以向產品的生產者要求賠償，也可以向產品的銷售者要求賠償。屬於產品的生產者的責任，產品的銷售者賠償的，產品的銷售者有權向產品的生產者追償。屬於產品的銷售者的責任，產品的生產者賠償的，產品的生產者有權向產品的銷售者追償。
自動駕駛汽車作為一種新興產品，在投放市場前，生產商應該做好產品的檢測以及試驗，確保其能夠適應複雜的道路環境或者加入一些其他的保護措施，避免交通事故的發生。對於新技術的發展我們不應急於求成，也不能“因噎廢食”，應當清醒的認識到，機遇與挑戰於新技術而言是一把雙刃劍。我們在開創一項新技術的同時，也要準備好新技術無限膨脹遇見問題後我們的“盾牌”用以保障我們最為可貴的生命權，我們對未來滿懷期待！
魔頭五天2018-03-20 18:22:08這個問題其實是將來我們要面對的一個非常，尖銳的問題。
人工智慧倫理
在未來社會這種問題會非常普遍，如何鑑定責任，首先要看規則在一開始的設定是否合理，
比如在1950阿西莫夫《我，機器人》中對機器人制定的機器人定律。
第一定律：機器人不得傷害人類個體，或者目睹人類個體將遭受危險而袖手不管 。
第二定律：機器人必須服從人給予它的命令，當該命令與第一定律衝突時例外。
第三定律：機器人在不違反第一、第二定律的情況下要儘可能保護自己的生存。
規定律律中第二條中要求機器人必須服從命令，那麼我認為，作為指令者就是第一責任人，必須做好承擔責任的準備。
本案其實我認為無可厚非，誰的車，誰承擔責任，不能考慮是不是自動駕駛，當事人在不在場。
所以在未來智慧化，自動化越來越普及的時刻，相應的規則和標準必須跟上，否則將來時代變化，規則跟不上，還會造就大量矛盾。
科技行者2018-03-30 15:31:23最近Uber（優步）導致一位腳踏車騎行者因車禍遇難的事件引發了多方關注。很多人認為，系統能力低下的責任應由優步公司承擔，但也有些人認為，事故本身並不值得大做文章。在筆者看來，此類事故確實可以透過技術方式加以避免。然而，為什麼這個問題對於自動駕駛系統而言相對更難以解決？那麼首先，讓我們回答這樣一個問題——“為何優步沒有在自己的汽車上，使用夜視系統？”
首先需要強調，我並不清楚造成此次事故的具體原因，也不會將其認定為無法避免的狀況。此外，我也不打算在本文當中對任何人加以指責，或者對任何肇事原因作出證明。換言之，
我只是在單純討論為什麼這個問題對於人工智慧類系統而言，要比常規駕駛情況下更難以解決。
在幾乎所有新型車輛上，我們都能找到常規的碰撞迴避（“collision avoidance”，簡稱CA）系統。這套系統的作用非常單一，或者說只有一專案標——在車輛即將發生碰撞時剎車。這種“確定性”意味著其會在檢測到某種特定訊號時，採取與之對應的動作（即制動）。對於同一種訊號，其總是會產生同樣的反應。此外，還有一些碰撞迴避系統會根據環境採取一些基於機率的判斷，但總體來講，碰撞迴避系統通常非常簡單：當車輛以不合理的速度接近某個位置時，其會觸發剎車。您可以在程式程式碼當中使用簡單的IF語句來實現這項功能。
那麼，為什麼人工智慧型系統就做不到這一點？人工智慧是系統展示其認知技能的一種能力，例如學習以及解決問題。換言之，
人工智慧並非依靠預程式設計方式來監測來自感測器的已知輸入訊號，從而採取預定義的行動。
這意味著，
不同於以往對已知情況進行預定義的處理方式，如今我們需要為演算法提供大量資料以實現人工智慧訓練，並藉此引導其學會如何操作——這就是機器學習的基本原理。
如果我們利用機器學習技術建立一套碰撞迴避系統，其完全能夠達到近乎完美的效果——但這也意味著其仍然屬於單一目的系統。它可以剎車，但卻學不會導航。
導航功能由感知並解釋環境、作出決策並採取行動這幾個部分組成。環境感知則包括路徑規劃（駛向何處）、障礙物檢測以及軌跡估算（探測到的物體如何移動）。除此之外還有很多。現在可以看到，避免碰撞只是其需要完成的眾多工當中的一項。
系統同時面對著很多問題：我要去哪裡在、我看到了什麼、如何解釋這些景象、是否有物體在移動、其移動速度有多快、我的軌跡是否會與他人的路線發生交叉等等。
這種自主導航問題太過複雜，無法簡單在程式程式碼中使用IF-ELSE語句（IF-ELSE statements）並配合感測器訊號讀取加以解決。為什麼？因為要獲取完成這項任務所需要的一切資料，車輛當中必須包含數十個不同的感測器。其目標，在於建立一套全面的視野，同時彌補單一感測器所存在的不足。如果我們現在對這些感測器所能產生的測量值組合數字進行估算，就會發現這套自動駕駛系統有多麼複雜。很明顯，模擬其中每一種可能的輸入組合已經遠遠超過人類大腦的處理能力。
此外，這種自我學習系統很可能以機率作為指導基礎。如果其在路上注意到某些事物，其會考慮所有的潛在選項併為其附加對應機率。舉例來說，物體為狗的機率為5%，物體為卡車的機率為95。7%，那麼其會將對方判斷為卡車。但是，如果感測器給出的輸入內容存在矛盾，又該怎麼辦？
這種情況其實相當常見。舉例來說，普通的攝像機能夠清晰拍攝到近距離物體，但只能以二維方式呈現。鐳射雷達屬於一種鐳射發射器，其能夠在三維空間中看到同一個物體，但觀察結果卻缺乏細節——特別是色彩資訊（詳見下圖）。因此，我們可以利用多臺攝像機從多個角度拍攝以重建三維場景，並將其與雷達“影象”進行比較。如此得出的綜合結果顯然更為可靠。然而，攝像機對光照條件非常敏感——即使是少量陰影也可能干擾場景中的某些部分並導致輸出質量低下。作為一套出色的識別系統，其應該能夠在這種情況下更多依賴於雷達系統的輸入。而在其它情況下，則更多依賴於攝像機系統。而兩類感測器得出共識性結論的部分，則屬於可信度最高的判斷。
圖：我坐在辦公室的椅子上（位於影象中心位置）揮舞著Velodyne VLP-16雷達。自動駕駛汽車所使用的鐳射雷達擁有更高的解析度，但仍然無法與攝像機相媲美。請注意，此影象來自單一雷達掃描，我們可以進行多次雷達掃描以進一步提升影象解析度。
那麼，如果攝像機將目標識別為一輛卡車，但雷達認為這是一隻狗，且兩種結論的可信度對等，結果又將如何？這實際上是一種最為困難，且可能無法解決的狀況。現代碰撞迴避系統會使用記憶機制，其中包含車輛曾經看到過的地圖與寄存內容。其會追蹤影象之間的記錄資訊。如果兩秒鐘之間兩套感測器（更準確地說，兩種解釋感測器計數的演算法）皆認為目標為卡車，而稍後其中一套認為其是狗，那麼目標仍會被視為卡車——直到出現更強有力的證據。請記住這個例子，我們將在稍後探討優步事件時再次提到。
這裡咱們回顧一下。之前我們已經講述了人工智慧必須處理來自眾多不同感測器的輸入內容，評估感測器輸入內容的質量並構建場景認知結論。有時不同感測器會給出不同的預測結果，而且並非所有感測器在任意時間段內皆可提供資訊。因此，該系統會建立一套影響判斷過程的記憶機制，這一點與人類一樣。此後，其需要將這些資訊加以融合，從而對當前狀況作出一致的判斷進而驅動汽車行進。
聽起來不錯，
那麼我們能否信任這樣的AI系統？系統的質量取決於其整體架構的組合水平（使用哪些感測器、如何處理感測器資訊、如何融合資訊、使用哪些演算法以及如何評估決策等等）以及實際使用及訓練所用資料的性質與數量。
即使架構完美，如果我們提供的資料量太少，其也有可能犯下嚴重錯誤。
這就像是委派缺少經驗的工作人員執行一項艱鉅的任務。資料總量越大，意味著系統將擁有更多學習機會並作出更好的決策。與人類不同，人工智慧可以彙集數百年來積累的經驗，並最終提供比任何個人都更為出色的駕駛能力。
那麼，這樣的系統為何還會引發傷亡事故？在接下來的文章中，我們將提到很多可能的情況，而其中錯誤的評估結論就有可能導致事故。我們還會探討哪些情況下，人工智慧系統更有可能作出錯誤判斷。
首先，如果系統未能看到充足的類似資料，則可能無法正確理解當前情況。
第二，如果當前環境難以感知，且感測器輸入內容的可信度不高或者訊號混雜，則可能引發錯誤判斷。
第三，如果對感測器輸入內容的理解與基於系統記憶的理解相矛盾（例如在前一個時間步幅內將物件認定為卡車，但後一個步幅內感測器將其判斷為狗），則可能引發錯誤判斷。
最後，我們無法排除存在其它故障因素的可能性。
沒錯，任何擁有合理設計的系統都能夠單獨處理其中的一類問題，然而：
解決矛盾需要時間；
多項因素的共同作用可能導致錯誤的決策及行為。
在進一步研究具體情況之前，我們首先簡單介紹一下現代感測器能做到什麼、又不能做到什麼。
理解感測器技術
很多人表示，如今的技術已經如此先進，因此優步汽車應該能夠明確識別出正在過路的行人，包括那些因為走錯了路而繞轉回來、或者突然從暗處衝入照明區域的行人。那麼，感測器能夠測量到哪些情況，又無法應對哪些場景？這裡，我談的單純只是測量，而非理解測量內容的能力。
攝像機無法觀察到暗處的事物。
攝像機是一種被動式感測器，其只能記錄照明環境下的事物。我將這一條列在最前面，是因為目前已經有不少強大的攝像機能夠在黑暗環境中正常拍攝（例如HDR攝像機）。然而，這類裝置所能適應的其實是弱光而非無光環境。而對於無光環境，雖然紅外及紅外輔助攝像機能夠切實解決問題，但自動駕駛汽車上採用雷達代替這類裝置。因此大多數用於自動駕駛汽車的攝像機仍然無法“看”清暗處的事物。
雷達能夠輕鬆檢測到移動的物件。
其利用無線電波自物體處反射回來時，運動目標造成的反射波在多普勒頻移效應下出現的波長差異。然而，常規雷達很難測量體積較小、移動緩慢或者靜止的物體——因為從靜止物體反射回來的波，與從地面反射回來的波之間只存在極小的差別。
鐳射雷達的工作原理與普通雷達相似，只是發射鐳射從而輕鬆在三維空間內繪製任何表面。
為了增大三維成像範圍，大多數鐳射雷達會不斷旋轉，像影印機掃描紙張那樣持續掃描周邊環境。其不依賴於外部照明，在黑暗條件下也能夠準確發現目標。然而，雖然高階鐳射雷達擁有出色的解析度水平，但其需要配合強大的計算機以重建三維影象。因此如果有廠商聲稱其鐳射雷達能夠以10 Hz（即每秒進行10次三維掃描）的速率進行工作，記得問問他們能不能提供10 Hz的資料處理能力。雖然市場上幾乎所有自動駕駛系統皆使用鐳射雷達，但ElonMusk認為鐳射雷達僅具有短期意義，因此特斯拉公司並沒有使用這項技術。
紅外線能夠透過溫度區分物體，因此其對溫度顯然非常敏感。
如果陽光照下，其可能無法區分不同物體間的差別，因為紅外線在自動駕駛系統中作用有限。
超聲波感測器在低速條件下非常適合用於碰撞迴避系統。
大多數停車感測器都使用超聲波技術，但其工作範圍很小，因此如果利用其進行碰撞迴避，往往會導致在發現目標時已經來不及制動。正因為如此，特斯拉等希望將解決方案引入高速公路行駛環境的廠商更傾向於選擇雷達。
這套系統可能出現什麼問題？
1、我們首先來看看這張照片，大家在其中注意到了什麼？
圖：在摩天大樓高聳入雲的市區內，人們正在穿越人行橫道。
你有沒有注意到騎腳踏車的行人？他顯然並不打算跟汽車搶路，而是停下來靜等汽車通過後再繼續前進。
圖：來自上圖中的部分內容，騎腳踏車的行人。
因此第一種可能的解釋是，該演算法看到很多騎腳踏車的人都會等待汽車經過後再繼續前進。很明顯，如果某套人工智慧系統只要遇到騎行者就選擇剎車，那麼其質量水平絕對堪憂。那麼，其是否會認定某位陌生的騎行者有可能搶行——即不同於大部分等待汽車透過的騎行者？雖然這個假設非常重要，但卻沒有足夠的資料就這種狀況提醒AI系統。雖然Waymo曾經於兩年前（當時還被稱為谷歌汽車）宣佈其能夠準確識別騎行者甚至其手勢，但騎行者探測與預測仍是一個懸而未決的難題。
2、理解缺失。看看下面這張照片：
假設我們的系統能夠區分出讓路的騎行者與不讓路的騎行者，那麼優步事故中的騎行者無疑處於二者之間的盲區當中。這意味著只有鐳射雷達能夠及時檢測到其是否停車。也許當時雷達確實檢測到了正確結果，但從三維點雲當中正確識別出騎行者仍要比從拍攝影象中將其檢測出來困難得多。系統是否將其識別為騎行者，或者其它朝著汽車移動而來的物體？也許沒有，因為參照另一條車道上的正常物體，系統決定繼續行駛。同樣，如果我就是圖中的行人，而且不太清楚駛過來的是什麼樣的汽車，那麼我有可能選擇繼續前進。當然，如果車輛繼續朝我衝來，很有可能引發事故。但根據生活經驗，在99。99%的情況下，這樣的假設並不合理。
照明之後發生了什麼？
關於系統為何沒有做好充分的碰撞迴避準備，我們還可以提出更多合情合理的解釋。然而，為什麼系統沒有在騎行者進入光照環境後剎車？對此，我們難以找到簡單的答案。在某些情況下，確定性系統會進行剎車（雖然未必能夠徹底避免碰撞）。如果我在常規街道上進行車輛測試，我可能會額外準備一套確定性系統作為補充。但現在，讓我們專注於AI系統的表現。
正如我之前所提到，現代自動駕駛系統都擁有記憶功能，並且要根據環境的不同而對各感測器採取不同的採集標準。
暗處是一類極具挑戰的條件，因為光照不足，因此其無法實時操作攝像機並對結果抱有足夠的信心。
因此，
AI系統在夜間環境下很可能更傾向於使用鐳射雷達。
正如前文所述，鐳射雷達的感測輸出每秒進行10次，但處理能力則取決於具體系統——且一般達不到掃描的實際頻度。因此，比較強大的膝上型電腦可能每秒會處理一次掃描結果（包括將原始輸入內容轉換為三維影象，再從影象中查詢物件並理解其含義）。利用特定硬體將能夠提升這一速度，但仍然不太可能達到10 Hz水平——至少在不影響解析度的前提下不太可能。
現在，讓我們假定人工智慧知識在暗處存在某個物體，並更傾向於相信鐳射雷達提供的資料。當騎行者行進至車前時，攝像機會及其它感測器會識別到這一物件。而一旦訊號解釋完成，確定性系統就會剎車。但在人工智慧系統看來，這些資訊可能還包括以下含義：
不明飛行物？大氣光暈？我們需要將其與自動駕駛AI進行比較。（1）一方面，該系統擁有值得依賴的感測器，即鐳射雷達，其告知系統汽車前方沒有任何物體（由於處理速度較慢，其並未及時發現騎行者的行動）。（2）其有可能呼叫感測器的測量歷史記錄，其中沒有任何資訊表明將有物體可能與汽車相撞。（3）最後，一部分感測器提到汽車前方存在障礙物。（4）也許演算法能夠對該障礙物進行分類。現在，決定權就在AI手上。
我們必須考慮到，人工智慧系統是以機率作為判斷基礎的。這意境豐每個感測器都存在一些錯誤率，畢竟測量結果不可能100%準確。此外，來自感測器資料的對應預測結論也存在錯誤。為什麼會出錯？如果攝像機與鐳射雷達給出的判斷不一致（或者尚未能匹配影象），那麼系統將無法獲得精確的三維資料影象，因此只能從攝像機二維影象中進行重建。下面，讓我們看看優步事故當中騎行者的形象：
圖：亞利桑那州警方釋出的影片截圖。
由於缺少三維資訊，該系統只能依賴機器學習模型檢測當前目標——而且不清楚自身與目標間的距離。為什麼無法識別出騎行者？下面我們提出幾種假設：
此人身著黑色夾克（參見黃色區域），與夜間環境融為一體。
很多人認為現代攝像機完全能夠將黑色夾克與黑夜背景區分開來——沒錯，但大多數機器學習演算法都無法使用200到300萬畫素的影象進行實時模型訓練。為了縮短處理過程，大多數模型所使用的影象解析度僅為1000 x 1000畫素，甚至更低。儘管部分建模者表示能夠處理200萬x 100萬畫素的影象，但其仍然無法在夜間檢測到騎行者。這是因為大多數情況下，相關模型仍會使用解析度較低的影象，或者在某一區域內對畫素值進行平均以構成超畫素。因此，實際上這類影象中只有部分物體能夠被準確識別出來。
如果沒有合適的三維資訊（提供距離資料），腳踏車可能會被錯誤分類——請參閱上圖中的綠色與粉紅色標記註釋。
當我們人類看到整體影象時，會立即注意到這個人。因為腳踏車框架（用粉紅色圓點標記）非常近似於汽車尾燈（同樣用粉紅色標記）。回到機率方面的討論——在夜間行駛時，演算法認為在車前遇到汽車尾燈或者腳踏車車架的具體可能性，分別是多少？其很可能曾經看到過多種不同形狀的尾燈，但卻很少見到腳踏車車架橫在車前。因此，其傾向於將目標判斷為尾燈。
最後，我在路燈下標記了一個橙色的點，你可以從圖片中找到與之相同的顏色及形狀。
所以，
如果攝像機的錯誤率太高，自動駕駛系統可能不會對其輸入內容予以採信。
也許系統將粉色區域判定為70%可能性為腳踏車，77%可能性為尾燈——考慮到實際情況，這樣的猜測其實相當合理。
說到這裡，我已經基本理清了思路：
建立一套擁有自動駕駛能力的人工智慧系統絕對是一項非常艱鉅且具有挑戰性的任務，特別是考慮到複雜性極高、可用數量較少且極易出錯的訓練資料集。此外，其中某些功能如果使用確定性演算法來實現，難度將大大降低。為早期自動駕駛汽車配備一些確定性備用系統以實現碰撞迴避應該是個好主意。另外，可以完全肯定的是，沒人能夠純粹利用確定性方法建立自動駕駛汽車。
最後，我要再次重申，我並不清楚導致此次事故的具體原因，也許實際情況跟我的猜測完全不是一回事。但至少在閱讀本文之後，相信大家不會再被社交媒體上那些號稱在1、2、5甚至10年前就存在的事故預防技術比現有自動駕駛系統更出色的說法給忽悠。而且雖然我承認這樣的事實很難接受，但實際情況證明能夠避免此類事故的技術確實存在，只是人工智慧系統還無法對其充分加以利用。換言之，在此次事故之後，已經有研究專案為人工智慧制定了超過900種其必須有能力解釋的危害場景。
那麼，如果我為優步汽車程式設計，能夠拯救這位騎行者的生命？
答案是，沒人知道。現代人工智慧系統的內部結構過於複雜，因此無法對優步汽車的資料處理機制進行評估。實際上，無論人工智慧系統來自我、你、Waymo或者特斯拉，其同樣會基於機率作出判斷——否則這就不能算是一套人工智慧系統。從另一個角度講，每套智慧系統都將不可避免地犯下錯誤，並從中學習經驗。
最後，請務必將碰撞迴避系統作為備份方案納入自動駕駛汽車！目前的智慧方案還遠遠稱不上完美，千萬不要操之過急！
Teku特酷2018-04-01 03:05:53悟空問答的網友大家好。在Uber發生致命車禍後，針對美國無人駕駛公共道路測試的監管政策可能面臨收緊。
儘管目前Uber致命事故的原因還未找到，也令業界為此困擾，但企業已經開始對美國無人駕駛政策相對於技術發展的滯後表示擔憂。
目前除了Uber中止了在亞利桑那州等地的無人駕駛測試之外，豐田汽車也宣佈喊停無人駕駛測試。不過福特、尼桑、谷歌等公司仍在繼續進行路測。
美國各個州政府對於這起事件的態度不盡相同。亞利桑那州並未就此向無人駕駛汽車關上路測大門，不過馬薩諸塞州則悄然與當地進行無人測試的企業接洽，要求他們先暫緩測試。
美國40多個州政府在無人駕駛相關法規的制定方面五花八門，從認證到測試都有不同的規定。無人駕駛技術的倡導者認為這是能夠拯救千萬人生命的顛覆性的技術，卻被拘泥於舊式傳統的監管模式。
此次事件不僅意味著監管對人與車之間的分工尚不明晰，同時也揭露了人類的注意力並不可靠的事實。比如當自動駕駛汽車遇到緊急情況，導致機器大腦來不及反應，無法控制複雜的行駛路況時，人類司機是否能夠及時接手掌控局面。
根據杜克大學機械工程和材料科學系教授Missy Cummings的一份研究，人們在觀察模擬自動駕駛4小時期間，平均在21分鐘後就無法再繼續保持警惕。
另一份研究影片顯示，人類司機在觀察自動駕駛汽車不久後，思想很快就開始“神遊”，一些影片中司機開始睡覺，另一些影片中的女司機則開始化妝。
無人駕駛汽車的反對者則借Uber的事故希望擱置甚至廢除無人駕駛在公共道路上的測試。雖然Uber確實引起了公眾對無人駕駛技術發展的質疑和擔憂，但是如果因為一起車禍令整個行業從走上倒退，這才是更大的損失。畢竟和很多新興的技術一樣，無人駕駛汽車行業更需要政策的引導，來平息風波，並且實現它的初衷。
行業參與者認為，美國公共道路的自動駕駛路測仍會繼續，因為他們相信，只有透過測試，才能讓自動駕駛技術變得更好。但人們也需要正視技術的侷限性，再先進的技術也會有難以突破的邊界。
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法海一粟2018-03-21 06:43:30法海一粟認為，自動駕駛撞死行人，在本質上，仍然屬於交通事故。因此，它是一個法律問題。但是，這又是一起在新技術運用過程中發生的交通事故，因此，它又一個技術問題。
1，從法律的角度，需要判明事故責任。作為車輛所有人應根據責任的大小，按照法律規定承擔賠償責任。至於是按一般交通事故處理，還是按產品缺陷責任等特殊規定處理，取決於其國內的法律規定和當事人的選擇。
2，從技術的角度，首先要做的事，就是從設計、工藝、製造等方面，看看是否存技術缺陷。
3，新技術的運用，尤其是在初級階段，不可避免的會有這樣和那樣的問題，包括髮生事故。在涉及國計民生方面，可能也不例外。對此，我們需要一個包容的態度，以鼓勵創新。創新，可以改變我們的生活。
@法海一粟：運籌帷幄之中，決戰法庭之上。
藥師陳小君2018-03-20 23:41:59看了前面幾個回答，基本瞭解這次事件了，美國的公民素質我不清楚，但我們國家百姓的交通安全意識和對交通規則的遵守情況相信大家都是有目共睹的，我認為無人駕駛汽車在中國就是一場災難，
即使雷達感應系統再靈敏，遇到過任意變道，四處亂竄無處不在的電動車和不看紅綠燈突然就衝到馬路上的大爺大媽們熊孩子們，也會被打的措手不及吧，不用猜測，交通事故絕對頻頻發生！在國民素質沒有提升，無人駕駛汽車相關法律法規沒有完善的車輛效能沒有更好保證的情況下，希望國家不要准許無人駕駛汽車上路！
財經早餐2018-08-21 18:06:24作為最早入局自動駕駛的科技公司之一，Uber一直都在該領域都保持高曝光度和強影響力。然而從2018年以來，Uber在自動駕駛方面卻負面訊息不斷。
車禍改變程序
Dara Khosrowshahi去年8月接任Uber執行長時，他曾考慮關閉一直在虧損的自動駕駛汽車部門。然而，在聽取了公司自駕車輛研究狀況的簡要介紹後，Khosrowshahi改變了想法。Uber在匹茲堡和亞利桑那州測試無人駕駛汽車方面所取得的進展給Uber高管留下了深刻的印象，他們確信Uber需要推進自動駕駛汽車。
但今年3月的一起事故打亂了Uber的佈局，Uber在美國亞利桑那州的一輛自動駕駛汽車撞死一名正在街道上騎腳踏車的女子。這是全球第一起自動駕駛汽車撞死人的事件。
這次意外使Uber的自動駕駛汽車工作陷入困境。據熟悉該公司的人士透露，Uber的高管們對如何處理自動駕駛業務存在分歧。
Uber重注自動駕駛
Uber公司表示有意在2019年底上市。這家公司價值620億美元，但自2009年成立以來已累計損失數十億美元。據悉，Uber在過去三年中已經在自動駕駛部門投入了至少20億美元。自動駕駛上的研究使得Uber每季度損失1億至2億美元，這顯然對上市是毫無益處的。可以說，Uber的自動駕駛業務明顯拖累了公司整體業務。
Uber於2015年聘請了約40名卡內基梅隆大學國家機器人工程中心的研究人員和科學家，首次對自動駕駛汽車產生興趣。當時Uber的執行長（也是Uber的創始人之一）Travis Kalanick 決定在自動駕駛汽車上下注。自動駕駛汽車的優勢在於可以全天候高效安全地服務乘客，他希望為未來做好準備。
在研究自動駕駛汽車的過程中，Uber甚至不惜與監管機構發生衝突。該公司於2016年在未經加州汽車部門許可的情況下，在舊金山測試自動駕駛汽車。
自動駕駛研究放緩
但是3月的撞車事故改變了一切。從那時起，Uber已經開始穩步縮小其自動駕駛汽車運營的範圍。
今年5月，Uber宣佈關閉其在亞利桑那州的無人駕駛測試中心，裁員300人。雪上加霜的是，頂級工程師開始離開Uber的自駕車專案。
在去年的一次會議上，Khosrowshahi表示Uber在運營全球乘車共享網路的同時擁有自己的自主技術是巨大的優勢。但今年五月，Khosrowshahi表態鬆口，儘管Uber需要獲得自主技術，但Uber或許將開放授權自己的技術或考慮其他公司的替代品。
最近幾個月，Uber已經開始與一些汽車製造商討論潛在的合作伙伴關係，包括將Uber的自動駕駛技術用於豐田的小型貨車。
據外媒報道，一些股東甚至提出要賣掉自動駕駛汽車業務。
自動駕駛的未來
近年來，人工智慧一直是備受關注的熱門話題。只是以目前的科技水平，人工智慧的發展程度還處在很低的水平，其中自動駕駛可能是相對容易實現的技術。
如今，大量資金投入這一領域。除了Uber外，以谷歌和特斯拉為代表的科技公司都將發展自動駕駛汽車視為重要目標，甚至連蘋果都有意進軍該領域。
自動駕駛汽車想獲得成功絕非只需面對技術上的挑戰，包括商業模式和法律法規在內的非技術性挑戰恐怕比單純的技術突破還要困難。
王慶偉的VLOG2018-03-21 08:28:012018年3月19日晚上10點左右，一位美國亞利桑那州女性，在非人行橫道位置穿越道路。被Uber的無人駕駛實驗車輛撞到，女性不幸亡故。
人的生命是無價的，願車禍中亡故的女性，往生淨土。獲得暫時和究竟的解脫。
這是已知的首例無人駕駛致使行人死亡的事故，事故發生地美國亞利桑那州。2017年年底前，自去年年底以來，亞利桑那州已經允許沒有駕駛員的無人駕駛車輛上路測試。所以Uber測試是合法的。
我們用排除法，看一下，無人駕駛汽車如何提高安全性，保證駕駛者，行人安全。首先看一下，這個事故中幾個元素
測試車輛： 沃爾沃SC90
測試車輛事故中的測試車輛為沃爾沃的XC90，是目前已知民用量產車裡，世界上最安全的汽車品牌。
沃爾沃擁有相當先進的主被動智慧安全技術，而XC90這款中大型旗艦SUV身上更加是配備完善，包括對行人的監測、路面標誌物的監測、預碰撞警報、自動的剎車等等功能。
如果Volvo SC90沒有剎車，有三種情況會導致沒有自動剎車
沃爾沃車故障，現在不判斷，
Ube自動駕駛的行人感測器硬體故障
Uber自動駕駛的控制軟體有漏洞
Uber自動駕駛的車載計算機晶片速度不足
上面猜猜的都是無人駕駛軟硬體的不足，還有一個
測試人試車員問題
測試人員沒有起作用也有兩方面，
第一是人為疏忽導致事故。
測試中Uber軟體是否設定了不允許人為干預的測試條件
Uber自動駕駛可以提高安全性的方向
提高自動駕駛控制系統，硬體晶片的執行速度，執行穩定性
提高自動駕駛行人，路況感測器探測範圍，反應速度
自動駕駛控制軟體與車輛自有安全系統協作機制，遇到事故風險，允許原車控制軟體採取安全措施
提高試車員人為干預的許可權
自動駕駛是新事物，做好準備，提高安全防護措施，繼續實驗
造就2018-03-27 15:10:33
美國時間3月18日晚10點左右，一輛Uber自動駕駛汽車在亞利桑那州坦佩市撞死了一名橫穿馬路的女性。這是第一起自動駕駛汽車致人死亡的事故，可能改變自動駕駛技術的程序。這項技術能挽救生命和創造財富，但目前缺乏監管，人們對它知之甚少。
坦佩市警察局報告稱，車禍發生時，肇事車輛沃爾沃XC90 SUV處於自動駕駛模式，但該車配有一名安全駕駛員，負責監督這項技術，在出現緊急情況或者即將發生車禍時拿回車輛控制權。那名女性被送往當地醫院，經搶救無效死亡。
事故發生後，Uber暫停了在費城都會區（包括坦佩市）、舊金山、多倫多和匹茲堡（自動駕駛汽車在那裡也提供載客服務）進行的自動駕駛汽車公共道路測試。一名發言人表示，該公司正在跟當地有關部門合作調查這起事故。美國國家運輸安全委員會和國家公路交通安全管理局也向坦佩市派出了調查組。
缺乏監管
這起致死事故發生之際，新興的自動駕駛汽車行業正處於關鍵時刻。
該行業認為，自動駕駛的汽車將比人類駕駛的汽車更加安全和高效，很多企業已經花費大量資金研發這項技術，希望在未來數月或幾年內投入商業運營。
然而，現在是過渡期，自動駕駛汽車還不夠完美，哪怕它們越來越多地出現在公共道路上。
這第一起自動駕駛汽車致死事故（不會是最後一起）將如何改變安全與發展之間的博弈？
Uber、Waymo和其他自動駕駛汽車研發公司之所以喜歡亞利桑那州，原因不僅在於那裡有明朗的天氣和安靜的環境，還在於那裡對他們的測試幾乎不加任何限制：
自動駕駛汽車上路不用獲得任何特殊許可，只需要進行正常的車輛登記即可。
自動駕駛汽車研發公司不必向有關部門報告他們在做些什麼。
“雖然其他州要求上報自動駕駛汽車測試，但亞利桑那州認為此時沒必要作出這一規定，”亞利桑那州運輸部發言人去年這樣說道。
本月早些時候，亞利桑那州州長頒佈新的行政命令，允許企業在該州測試或運營完全自動駕駛汽車。難怪Waymo打算今年在費城地區推出完全自動駕駛出租車服務。
到目前為止，只有加利福尼亞州要求自動駕駛汽車研發公司公佈具體的測試資料，包括車禍的經過、每年的行駛路程和安全安全駕駛員從機器手中拿回車輛控制權的頻次，即使有些資料在瞭解研發進度和自動駕駛技術實際表現方面幫助不大。
今年4月，加利福尼亞州將開始允許測試不配備安全駕駛員的完全自動駕駛汽車。
與此同時，業內公司正等待立法機構出臺法律，讓美國聯邦政府負責所有的自動駕駛汽車設計、建造和執行，允許在全國範圍內進行更多的測試（每家公司10萬輛）。
《自動駕駛法案》（Self Drive Act）已於去年秋天在眾議院獲得透過，但相應的參議院法案《交通安全願景法案》（AV Start Act）受到一些參議員的阻撓，他們認為需要對這項年輕的技術進行更大力度的監管。
正當自動駕駛汽車研發公司努力解決這項技術中存在的重要問題時，外界產生了是否應該對自動駕駛汽車加強監管的疑問，而Uber自動駕駛汽車致死事故更加重了人們的疑慮。
“這起悲慘的事故說明，在保障乘客、行人和司機的人身安全方面，自動駕駛技術還有很長的路要走，”康涅狄格州民主黨參議員理查德·布盧門撒爾（Richard Blumenthal）在宣告中說，“在我們匆忙進行創新的過程中，我們不能忘記最基本的安全。”
事故背景和分析
3月18日那天，當地天氣溫暖，沒有什麼風，溼度為20%。這樣的天氣應該不會對肇事汽車的感測器造成很大影響。谷歌街景顯示，發生事故的地方是四條五車道和六車道公路的交叉路口，對行人來說不太安全。坦佩市警方報告稱，那名女性被撞時沒有走在人行橫道上。
這起事故引發了嚴肅的問題：
自動駕駛汽車到什麼樣的安全程度才算是足夠，可以在公共道路上、在並未同意充當實驗品的人們當中開展測試？
自動駕駛汽車得以避免的那些車禍是看不到的，而一邊開車一邊打手機、醉酒或疲勞駕駛的人類司機可能就避免不了那些車禍。人類司機的表現算不上好：美國去年有近4萬人死於車禍，其中約6000人是行人，相當於每天死亡超過16人。
不過，人類司機每行駛1億公里才會造成1。16人死亡。Waymo、Uber和其他所有其他公司加起來的行駛距離都遠遠達不到這個水平，而他們已經導致一人死亡。
“這是又一個重要例證，證明自動駕駛技術雖然日益進步，但現在未必做好了大規模上路的準備，”在麻省理工學院研究人類行為和自動駕駛汽車的布萊恩·賴默爾（Bryan Reimer）說。
安全駕駛員系統是否有效？
自動駕駛汽車研發公司堅持認為，他們的員工受過專業訓練，能在自動駕駛軟體出故障時接管車輛。但研究人員擔心，依靠不完美的人類來監督不完美的技術（並在發生緊急情況時面對巨大壓力進行完美的操作）是不明智的。這起事故說明，安全駕駛員系統並不總是有效。
企業是否需要讓他們的技術更加透明？
目前，企業不願意把太多的資料交給政府，因為他們擔心政府會把一些重要的專利機密洩露給競爭對手。但是，企業也許應該讓其技術的運作過程和缺陷更加透明。
即使企業公佈更多和詳細的資訊，地方和中央政府是否能理解這些資訊，並制定恰當的防範措施？“很多政府對研發這項技術的企業給予了很大的信任。”在南卡羅來納大學法學院研究自動駕駛汽車法規的布萊恩特·史密斯（Bryant Walker Smith）說。也許是時候讓政府自己去調查自動駕駛事故。
“這項技術擁有巨大潛力。”賴默爾說，“但這需要一個過程，並非一蹴而就。”換句話說，也許是時候踩一踩剎車了。
編輯丨Liz
翻譯丨于波
造就：劇院式的線下演講平臺，發現最有創造力的思想
矽釋出2018-04-16 22:34:13看了很多這個題目下面的回答，但覺得有個角度可以供大家思考一下。其實谷歌旗下的自動駕駛品牌 Waymo 最近正是大放光彩的時候，只不過是：大家眼球都被剛剛過去的 3 月時候的兩起自動駕駛事故（ Uber 無人車撞死行人事件和特斯拉 Model X 著火案）抓住眼球了，沒有注意到 Waymo 的進展。
簡單說下 Waymo 最近的進展：也是 3 月的時候，Waymo 宣佈已經從車廠 Jaguar 那裡買了 2 萬輛運動型的電動自動駕駛車，以為其即將到來的自動駕駛服務做準備（注意啊：自動駕駛服務真的快要上路了），甚至 Waymo 母公司 Alphabet 還專門在紐約召開了新聞釋出會，來為此事揭幕。
在紐約的這個新聞釋出會上，Waymo 的另外一個里程碑也被宣佈：2 萬訂單，加上今年早些時候克萊斯勒宣佈數以千計的小型車，Waymo 很快將有能力在一天內做大量的無人駕駛行程。他們估計：到了 2020 年的時候，僅 Jaguar 車隊就能夠每天進行 100 萬次的旅程。而就算 Alphabet 有點自吹自擂或者計算錯誤，那麼即便這個數字只有原來的 1/2，美國人也將進入機器人技術的全新階段。
值得注意的是
：自從 2009 年開始執行，Alphabet 的自主車輛已經行駛 500 萬英里。第一個 100 萬英里，他們花了約六年，第二個 100 萬英里，花了約一年，但第三個 100 萬英里，大概花了不到八個月，第四個 100 萬英里花了六個月，而第五個，只花了不到三個月時間，這表明：這個時候它每天的速度已經是 1 萬英里了。
這種質的跳躍想想挺可怕的：目前，全世界大概只有 1 萬或者說 2 萬人曾經坐過自動駕駛車，但是很少有人曾經坐過裡面完全沒有司機的無人車，但是到 2020 年，也就是兩年之後，每天將會有多達 100 萬人會有這樣的經歷。可怕嗎？挺可怕的。
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泰跳小腳丫2018-03-20 15:51:21汽車的自動駕駛，作為未來汽車行業的新的風向標，目前各大汽車廠商都在開發自己的產品，但是到目前為止還沒有一家廠商宣佈自動駕駛技術完全成熟，所以對於Uber的自動駕駛汽車路試撞死人的事件，不管行人是否違規過馬路，所有的責任都要歸Uber承擔。
Uber事後提出，該車輛為自動駕駛的路試，所以技術不成熟，所以發生事故的風險比較高，況且車中只有一個司機，並且是在感覺到車輛晃動，才意識到車輛撞到行人，所以司機當時應該是沒有把精力放在車輛的行使的，不然不可能看不到行人橫穿馬路，加上一個技術不成熟的汽車直接上路行使，不管是處於什麼目的，廠家都應該付事故全部責任。
筆尖2018-03-20 17:07:38願逝者安息！無論是自動駕駛還是人工駕駛，撞死人後事故責任都是無法避免的，至於承擔多少責任，要看事故雙方的違規程度。
1、事件梳理
據華爾街日報報道，美國東部時間3月19日晚間22時，一輛Uber無人駕駛車輛在亞利桑那州的坦佩市撞到一位女性行人致其死亡。華爾街日報稱，這是目前已知的首例無人駕駛致使行人死亡的事故。據報道，涉事車輛發生事故時，車上還有一名安全駕駛員坐在，對於發生的這起事故他回憶道“我沒有看到行人，知道車子撞到了東西，我才意識到撞到了東西”
2、Uber有責任沒有？
自動駕駛作為高科技產物，研發的最初目的是幫助司機駕駛車輛，以緩解開車的疲勞感。目前美國的一些州已經允許自動駕駛車輛進行上路測試了，
事故發生州已經允許沒有駕駛員的無人駕駛車輛上路測試了。
從2010年10月加州成功試驗了無人駕駛汽車後，自動駕駛便大踏步向前，2015年穀歌表示，谷歌的自動駕駛汽車累計行程接近100萬英里，相當於一位駕齡75年的老司機了。
所以Uber的自動駕駛汽車可以當普通的汽車來看。
Uber自動駕駛車輛如果沒有超速，違章等等過失，那應該不用承擔責任；如果有責任，那就應該是Uber來負責了
3、行人責任？
至於行人是否突然出現，還有待具體勘察，但是從安全駕駛員的採訪中可以看出，
該女性是突然出現，而且沒有走斑馬線，
所以該女子應該為事故發生承擔部分責任。
自動駕駛是新科技，應該審慎對待，不能一味的打壓，也不能全部的承認。只有科技發展到完全沒問題了才能惠及到大眾。
謝謝！
紅塵紫陌語2018-03-20 23:18:32自動駕駛是個新興的事物。我原本以為以後有了自動駕駛後，就不用再花錢學駕照了，因為現在的駕照越來越難考，自己都沒有信心能考過，周圍有幾個有駕照的女士，拿了好幾年照了，卻因為害怕不敢上路。我想自動駕駛車既然能撞人，可能因為它所有的程式都是設定好的，不能有別的意外。而中國的國情是行人不太遵守交通規則，喜歡闖紅燈，而車可能不能識別前方的行人，不能立即停止向前走的程式，這樣就釀成了悲劇。如果以後，可以增加車能感應近距離的人和動物等等而發出報警，也可以提醒處於危險處的人，若行人依然不能覺察，那麼再停止前行，這樣的悲劇就不會發生。由此可見，如果無人駕駛全面實行，可能行人再也不能隨便闖紅燈了，即便車可以停下，但是危險係數實在太高了。所以說，任何時候，為了自己的生命安全，還是不要闖紅燈。
楓葉再飛舞2018-03-20 16:08:51針對這場事故，先讓我們為死者默哀！
去年百度創始人李彥宏乘坐無人駕駛汽車在北京大街上行駛時，因為違反交通法規而被無數人議論，現在又因為無人駕駛汽車在美國大街上撞死人被在悟空問答提問，引起如此之多的人來熱議！我也趁著這股熱潮來談談我個人的看法！
我從來沒有開過車，也沒有學過駕駛證，我對美國的交通規則也不瞭解，但是我知道交通事故撞死人就會引出很多的問題來，特別是這種新興的科技成果。無數人開始懷疑無人駕駛技術的不成熟以及對以後的發展前景開始擔心。這也是每一個新興產品必須經歷的過程！沒有一個產品生產出來就完美無缺，都要經過無數次的試驗，才能真正測試出它的效能，才能決定它是否可以批次生產！
無人駕駛技術正處於測試階段，雖然出現了這場事故，但是也不可能因為這場事故就停止無人駕駛技術的發展！
目前相關公司負責人首先應該勇於承擔責任，調查事故發生原因，確定責任，給予死者家屬相應的賠償！其次，針對無人駕駛技術的測試要有一個合理的方案，循序漸進的慢慢進行，不要總想著一口吃成大胖子，明天產品就上市！最後，要有完善的應急預案，在事故發生時，能夠及時給予處理和解救！
最後希望無人駕駛技術能夠更好的發展，期待產品上市！
弈海蒼龍2018-03-21 22:39:43謝邀請。“瞧，終於撞死行人了吧”，這是我的一位辯友聽到此事後的第一反映。我相信，還有更多對無人自動駕駛充滿疑慮和危懼感的人，都有話要說了，因為他們的擔心終於變成了現實。雖然警方的調查，認為自動駕駛汽車並無責任，是受害人突然橫穿馬路造成的慘劇。但在人的寶貴的生命面前，任何辨解都是徒勞的。Uber也只好暫停試驗，繼續改進了。我認為發生這次不幸事件，只能接受教訓，絕不能因噎廢食。透過血的教訓，更能促進技術的改進，（當然代價是大了點）。這事幸好是發生在美國，如果發生在國內，足可以讓噴子們過個狂歡節了。
無論在中國，還是在外國，車禍猛於虎，每年成千上萬的人遭遇到不幸，可以說每分每秒，都在發生令人心碎的事。而絕大部分事故不是天災，而是人禍，基本上都是由於違反交規、判斷失誤、操作不當以及醉駕、疲勞駕駛等人為因素造成的。是人都會犯錯，隨著車輛越來越多，道路越來越堵，新手越來越多，事故發生率很難降下來。而唯一的希望和出路就是自動駕駛，今天的科技，特別是人工智慧的高速發展，為我們帶來了新的希望。從目前國內國外的發展看，曙光就在眼前。
有句話說，最危險的地方，往往也是最安全的地方。這句話同樣適用於自動駕駛方面。，過去人們總是憂慮飛機和高鐵的安全性，事實證明人們的過度擔心是多餘的，自動駕駛汽車上路凝聚了多少科技人員的心血，方案不成熟，技術不過關，是不會輕易被批准上路的。當然萬事皆有例外，任何事物都沒有絕對的保險，萬無一失只是人們努力的方向和追求的目標罷了。
目前無人自動駕駛尚在密集試驗階段，離真正實用化還有很長的路要走，除了技術的改進和完善外，建立和完善相關法律也是十分關健的，沒有法律的保障，任何事情都是走不遠的。
十_三_年2018-03-20 19:17:25什麼產品都不是完美的，都有缺陷，自動駕駛是一種趨勢，哪怕它出了事故，不會停止自動駕駛，好的東西也是在試錯的情況下，慢慢變得更好！Uber也會在這一次事件上，找出原因，加已改進，做的更好，給人類帶來更安全的駕駛和方便！
您好機器人2018-03-21 11:53:28美國當地時間上週日晚22點，亞利桑那州坦佩市郊區，一輛Uber自動駕駛測試車在由南向北行進過程中，撞上推著腳踏車在人行道之外橫穿馬路的49歲女子伊萊·赫茲柏格（Elaine Herzberg），該女子送醫後搶救無效宣告死亡。這是全球首例無人駕駛汽車致死事故。
全球手裡無人駕駛致人死亡事件，這場“打臉”事件的背後，更能引發我們對人工智慧深思。
一、無人駕駛安全嗎？
一直以來，被視為人工智慧應用落地的無人駕駛，可以給我們帶來很多改變。從百度李彥宏親自駕駛無人駕駛汽車上路，就吸引了眾多憧憬眼光，這無疑是一場變革性的產品。相比百度無人駕駛，Uber無人駕駛已經開始在美國上路，據瞭解Uber的無人駕駛汽車配備了數套不同的成像系統，這些系統既可以正常工作，包括監視附近的車輛、標識和車道標記，還有像剛剛描述的那樣執行特殊任務。在坦佩的交通意外中，Uber的無人駕駛系統至少有四種不同的方法能夠發現受害者。那麼為什麼還會導致全球首例無人駕駛汽車致死事故？
這不得不使我們對無人駕駛技術究竟是否安全，產生更多的思考。所以究根結底，人工智慧應用是否能夠超越人類，甚至取代人類，還要從安全因素考慮，即人類是否對人工智慧擁有可控權。
二、誰負責？
根據報道，Uber無人駕駛致死事故中的肇事車輛為裝有Uber 自動駕駛系統的沃爾沃XC90 SUV，事發時，車輛處於自動駕駛狀態，車速為38英里每小時，而路段限速35英里每小時。據當地警方稱，車上有一名人類安全員掌管。那麼事故中，是這位安全員負責，還是Uber公司負責？
“在觀看過車載錄影之後，我們發現無論處於哪種模式（自動駕駛模式以及人類駕駛模式），本次碰撞都難以避免，因為受害人是從暗處突然闖入機動車道的。”
當地警察局長西爾維婭·莫伊爾（Sylvia Moir）說到。
事故原因目前尚無定論，根據美國媒體最新報道，當地警方可能會認定Uber 無責。
三、AI技術不過關？
從李彥宏乘無人車上五環違章到Uber 的致死事故，無人駕駛頻頻以負面形象出現在公眾面前。我們不禁要問：究竟是自動駕駛技術不成熟，還是Uber 技術不過關？
不可否認，人工智慧的確是目前科技領域最火熱的領域，而無人駕駛正是基於AI技術實現智慧駕駛場景的，那麼AI技術是否過關，成為衡量無人駕駛是否可以應用在現實中的重要標準。
目前尚不清楚這一悲劇發生的具體情況，但Uber的這輛車確實配備了諸多AI技術，應該可以提前發現行人，並讓汽車做出適當的反應。
四、給我們的警醒
無人駕駛事故的背後，證明了機器學習、智慧系統也是需要過程的，儘管目前大力追捧人工智慧，我們還是需要制定規範的無人駕駛標準。
穿越時空3652018-03-20 17:27:57自動駕駛汽車出現第一例撞死行人事件，談到如何歸責？筆者認為，這和汽車是誰的、用的什麼技術、撞死的行人是誰都沒什麼關係，只和場景及規則有關，即根據當時的汽車行駛方向、速度、車道、應急處置、交通指示燈情況、行人位置、移動方向和速度、碰撞位置及強度等因素，以及該地區及路段的交通法規，來進行責任判別和認定！不能因為是uber的，責任就統統推給uber；也不能因為用的自動駕駛，責任就統統推給自動駕駛！當然如果對自動駕駛路試車輛另有規定的，按其規定。
新技術、新事物的出現，要付出一定的代價，這是必然的！正如飛機的出現，讓我們能翱翔於藍天，卻又帶來了空難；電腦的出現讓社會更高效，卻又讓我們懈怠於簡單計算；電商的出現，讓天下沒有難做的生意，卻又讓部分實體企業舉步維艱；天下沒有免費的午餐，也沒有無代價的技術革命。當然，生命是無價的！儘快改善技術水平，提升效率減少事故也是科技最重要的立腳點和出發點！
自動駕駛技術的出現是汽車發展史上的一個里程碑事件，人工智慧、電子導航、汽車硬體的技術疊加促使汽車作為地面交通工具即將出現新的質變！
雖然自動駕駛技術作為未來趨勢已不可改變，也不會太遙遠，樂觀估計5到10年可能會迎來自動駕駛汽車滿街跑的情況！但在這個能夠改變世界、足以載入史冊的歷史性時刻到來之前，有關各方釐清權利責任、制定科學合理的監管規則，也不可或缺。
燕勻2018-03-20 21:40:37
因為是它的第一次，所以值得紀念，就像“處女”一樣，但不必覺得如此恐慌，任何科技的進步總有個完善的過程，科技沒有絕對的萬無一失，因為是人造的。就現在已知的交通工具，沒有不出事故的。
此次發生的事件正好好給那些鼓吹自動無人駕駛技術已經完善的人潑一盆冷水，讓他們知道技術仍有漏洞，上有技術缺口須完善，要慎重對待這門技術，並透過更多路試測驗發現問題，解決問題。無人技術的安全問題從來沒有小事，就最近我國發生的賓士無人駕駛失控事件，就暴露了問題，如果沒有交警（點個贊）及時梳理交通，駕駛人員的高心理素質，悲劇已然發生，而且後果難以想象，如果是在有一定人流的地方發生呢，以一百碼的衝擊速度，多少人夠它飛馳，多少家庭支離破碎，不得不說這又是一猛烈的警鐘！
所以，在無人駕駛技術待完善的過程，我們要嚴謹對待，進行特殊車輛的管理呢？第一，是否要對持有無人駕駛汽車的駕駛人進行培訓學習，考核透過上路呢？是否對無人駕駛汽車進行特殊標識，便於區分有無人駕駛汽車？是否對行進中的無人駕駛汽車全程自動納入網路監控，便於應對突發情況呢？
無人駕駛汽車，安全問題是重中之重，自汽車發明以來，據不完全統計有3000萬人口喪生，每年車禍死亡人數超過十萬人次，全球接近70萬人次，不知該技術是福是禍，我們拭目以待。
警鐘長鳴！
小石頭人20182018-03-20 21:01:53來來來，我來告訴你哈， 我其實不想說，但是 我還是實在忍不住。這年月狗咬人不是新聞，人咬狗才是新聞，每年交通事故多少呀，大傢伙知不知道。這一起又怎麼了，怎麼了，再說了我們要把它看作是一件交通事故。哎，但是 不管行人在哪個位置，都說明自動駕駛技術在路況識別判斷上有重大缺陷。自動駕駛說白了就是對人的駕駛行為的模仿，那麼，基礎原則就是不能傷害人，而不是去判斷傷害哪個人。希望大傢伙不要用有色的眼光看這起交通事故。
雙戒指2018-03-22 14:03:22這個自動駕駛技術還是有待發展。願這樣的事情今後不會再發生。我們也不要太依賴這個自動駕駛技術。雖然可以減輕一些駕駛上的疲勞，但我們還是得多留意一份心。
電腦出錯的機率約1%左右。但總會出錯，我們就不要掉以輕心，我相信，在未來的技術成熟，這種事情不會再發生。一想起2018春晚那麼多，無論駕駛汽車在大橋上。中國的無人駕駛技術，可謂是佩服啊！
在今後的時光，越來越多人可以輕輕鬆鬆按導航就可以回到家。可以減少疲勞，期待自動駕駛技術越來越成熟，期待這種技術越來越安全。
子曰慌個毛2018-03-20 16:20:14首先要查明原因，優步該咋陪咋陪，政府該咋罰就咋罰。如果是因為核心控制程式出問題，那就要看這控制程式是一次“酒駕”，還是完全不具備合格司機能力的控制中心。這是不同的概念，如果僅是控制程式滿足五六個9的百分比出現的不可靠故障，那麼完善自動駕駛的機制好了，增加他的行駛異常處理好了。但要是達不到這種比率的安全性和穩定性，那麼這就是蓄意謀殺了。
所以這件事，就一碼歸一碼。對於死的人來說，這是滔天大事，但是拉長曆史演進的過程，每一次技術變革，都會有相應的血案出現，然後完善技術完善立法，歷史的車輪就這麼轉著，技術的變革也不可阻擋，那麼就看這些技術的推動者用什麼樣的敬畏之心做事，也看法律以什麼樣的規則能兼顧這變革和人情了。。
是愛吃辣的貓啊2018-03-20 19:02:23從Uber自動駕駛撞死行人事件來看，並不能代表其自動駕駛是否安全是沒有必然的聯絡，只能說Uber的無人駕駛技術真的不咋地，無人駕駛技術從全球來看，老大是谷歌的Waymo，Uber代表不了啥。
再者，當時的情況是這樣的。美國上週日22點，在氣候宜人、自動駕駛政策友好的亞利桑那州郊區路段，一名49歲的女性行人沒有透過人行道而希望橫穿馬路（違章過馬路），被Uber無人駕駛測試車撞倒，送醫搶救後死亡。當然這也足夠說明Uber的安全防範系統確實不咋地。
就次案例，行人也有錯，明明就有條幅註明禁止行人橫穿馬路，而死者還是視若無睹，這一點廣大媒體也應該注意，不要大勢宣揚，添油加醋，總之就次案例有這幾點需要注意，第一，行人穿馬路，肯定是有責任的，第二，Uber自動駕駛系統沒有識別和採取動作 ，第三，Uber自動駕駛車輛上的安全駕駛員也沒有采取動作。
孫偉律師2018-03-27 22:32:56報道描述，經初步調查發現，Uber的無人駕駛汽車當時以61公里的時速在限速時速56公里的區域內行駛，並沒有試圖剎車。與一名正在過馬路的行人相撞，行人在送往醫院後不治身亡。警方在一份宣告中表示，Uber車輛在發生事故時處於自動駕駛模式，車上有一名安全員司機。當時車上並沒有乘客。面對緊急情況，備份司機是否進行了干預動作，目前還不得而知。
透過報道描述，Uber公司肯定會承擔相應的責任，安全員司機因是履行職為行為，即是存在過錯，通常也會由公司來承擔，具體的責任劃分還要根據美國法律的相關規定和警方現場的調查核實情況為準。
無人駕駛汽車是智慧汽車的一種，也稱為輪式移動機器人，主要依靠車內的以計算機系統為主的智慧駕駛儀來實現無人駕駛的目標。中國自主研製的無人車——由國防科技大學自主研製的紅旗HQ3無人車，2011年7月14日首次完成了從長沙到武漢286公里的高速全程無人駕駛實驗，創造了中國自主研製的無人車在複雜交通狀況下自主駕駛的新紀錄，標誌著中國無人車在複雜環境識別、智慧行為決策和控制等方面實現了新的技術突破，達到世界先進水平。
目前世界各大公司無人駕駛技術還未成熟，各國與此相關的法律法規還不完善，如發生交通事故，具體責任如何劃分，是否會有相關人員承擔刑事責任，民事賠償責任如何承擔，都是要透過立法還逐步完善的。當然英美法系國家，法官可以創造法律，看美國法官來如何判決此案。
問答知識2018-03-20 20:04:52我覺得以目前無人駕駛發展的程度來看，發生事故是必然的。很多人都以為現在的計算機擬人化思維有多先進，其實現在的計算機擬人化思維還只是初級階段，人工智慧之路遠沒達到可以完全代替人類的地步。舉個簡單的例子，在機器識別物體方面，簡單的識別率都達不到100%可以識別，更何況在馬路上這麼複雜的環境中。所以，我覺得目前所有的人工智慧的探索都是一種良性的探索，但絕對沒有可以讓人信任和依賴的地步，所以如果你的汽車有無人駕駛功能，那你一定要謹慎使用，否則後果會不堪設想。
