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無人駕駛（Autonomous Vehicle）技術決策指南

2017/1/16 18:58:10

無人駕駛技術有可能從根本上改變交通方式。配備這種技術的轎車和輕型汽車或將減少車禍的發生、能源消耗、以及污染，并降低交通擁堵的成本。

無人駕駛汽車的簡史與現狀

幾十年來，未來學家一直設想汽車能夠自動駕駛，無人駕駛技術的研究可以分為三個階段。

大約從1980-003年，大學研究中心致力于兩大汽車自動化愿景。首先是自動化公路系統，相對“笨拙”的汽車依靠公路基礎設施來引導。其次，另一些團體則致力于研究無需特殊道路的無人駕駛汽車。

2003-2007年，美國國防部高級研究計劃局（DARPA）面臨的“三大挑戰”，明顯推動了無人駕駛技術的進步。前兩個挑戰在農村環境，第三個挑戰在城市環境。每個挑戰都促使大學研究團隊開發此項技術。

最近，私營企業也推動了無人駕駛技術的發展。谷歌的無人駕駛汽車計劃已經開發和測試了一隊汽車，并通過舉辦活動來展示這項技術的應用——例如，有視頻強調無人駕駛技術給盲人帶來機動性（谷歌，2012年）。2013年，奧迪和豐田在國際消費電子展上公布了各自的無人駕駛汽車愿景和研究項目，國際消費電子展是每年一月份在拉斯維加斯舉辦的年度盛會（Hsu，2013年）。最近，日產也宣布計劃到2020年開始銷售無人駕駛汽車。

技術現狀

谷歌的無人駕駛汽車已經試行駛50多萬英里，沒有發生過一次歸因于自動駕駛的事故。先進的傳感器可以收集環境信息，日益精密的算法可以處理傳感器數據和控制汽車，加上強大的計算能力可以實現實時運行，正是這些因素促進了無人駕駛技術的發展。

一般來說，機器人系統（包括無人駕駛汽車）采用“感測-計劃-行動”這樣一種設計程序。為了感測環境，無人駕駛汽車使用傳感器組合，包括激光雷達（用于光探測和測距）、雷達、攝像機、超聲波和紅外線。一組傳感器組合可以互相補充，彌補任何一種傳感器的弱點。雖然機器人系統非常擅長收集環境數據，但解讀這些數據可能仍是極穩定無人駕駛汽車的開發過程中最困難的環節。

定位方面，車輛可以結合使用全球定位系統（GPS）和慣性導航系統（INS）。不過，挑戰仍然存在，因為這些系統在一定條件下可能有些失準。例如，慣性導航系統在10秒時間內可能出現高達1米的誤差。在這一點上，尚不清楚哪種傳感器組合可以做到最佳的性價比——特別是對于3級或更高等級的無人駕駛汽車。

為了實現真正的自動駕駛，無需后備司機隨時應付緊急情況，無人駕駛技術需要適當地降級，以免發生車禍。例如，如果自動駕駛系統的某些元件在擁擠的路況下拐彎操作失靈，則必須有一套足夠穩當的后備系統，即使在這種情形下也能確保汽車安全地停下來。要達到這樣級別的可靠性，可是挑戰重重。

車對車（V2V）通信和車對交通設施通信（V2I）對無人駕駛操作的作用尚不明確。雖然這種技術可以在許多情況下減輕自動駕駛的任務，但還不清楚是否有此必要。此外，要實現車對交通設施通信，可能需要大量的基礎設施投資，比如，是否每個交通信號燈都必須配備與汽車通信的無線電裝置。

部分由于上述各種挑戰，利益攸關方大都（但非全部）預計首批商用無人駕駛汽車會實踐“共享駕駛”概念：汽車在某些運行條件下可以自動駕駛——譬如，低于特定速度，只在某些類型的道路上，在某些駕駛條件下——超出這些界限或人類駕駛員介入時，將恢復到傳統的手動駕駛。

人類駕駛員重新介入，會帶來另一個關鍵的挑戰。為了體驗無人駕駛技術的最大效益，人類駕駛員需要在汽車自動駕駛過程中從事其他活動。然而，為了安全起見，必要時候需要人類駕駛員迅速（在短短幾秒的時間內）接管汽車。認知科學研究顯示，分心駕駛本身就是一項重大的安全挑戰。同樣，對一種公眾廣泛使用的技術來說，開發適合人機協作的心理模型可能也是一項挑戰。

軟件升級工作也充滿挑戰，因為可能需要向后兼容早期的汽車型號和傳感器系統。此外，隨著更多的車型具備自動駕駛功能，日益多樣化的平臺必須升級軟件和其他系統，這對可靠性和質量保證提出更大的挑戰。系統安全也是一個問題，故需要防止病毒或惡意軟件破壞汽車系統的正常運行。

州政府交通主管部門要做好各種不同類型的無人駕駛汽車涌上路面的準備。這可能給車輛運營所必需的登記和規范帶來挑戰，而且必須向特定用戶提供一定程度的培訓。一項可提高安全性的短期措施，是要求更嚴格地遵守道路標示，特別是那些關于道路施工或改造的標示。如此一來，既可以輔助人類駕駛員，又可以緩解對無人駕駛汽車的認知要求。

車載資訊系統和通信的作用

在無人駕駛汽車的開發過程中，非常重要的一個環節是圍繞行駛中的汽車收發數據。首先，汽車可使用云端資源。例如，無人駕駛汽車可以使用基于其他車輛的傳感器數據持續更新的“地圖”。同樣，如果某輛汽車的傳感器發生故障，它可以在一定程度上依賴另一輛車的傳感器。其次，聯邦政府已支持專用短程通信（DSRC）應用程序的開發，該應用程序可以實現車對車通信和車對交通設施通信，并專門預留了電磁頻譜。第三，我們調研的利益攸關方幾乎都注意到不可避免的軟件更新需求，這將需要某種形式的通信。最后，許多利益攸關方認為，當不再需要全時駕駛時，日趨精細化的“信息娛樂”內容可能會占用車上乘客的時間，而這些內容可能會提升無人駕駛技術的需求。

目前的政策焦點是專用短程通信的前景。雖然早在2004年就已經頒發專用短程通信許可，但僅限于實驗和示范項目使用。最近，聯邦通信委員會（FCC）在規章制訂通知中宣布，正考慮允許未經許可的設備共享分配給專用短程通信的頻譜，但僅限于與交通運輸無關的用途。許多受訪的利益攸關方表示，盡管在目前分配給專用短程通信的頻譜使用不夠充分，但此舉可能會妨礙無人駕駛汽車的發展。

其他通信政策問題包括：需要修訂關于分心駕駛的立法，并協調車載通信平臺的發展標準與數據安全、數據所有權和隱私等相關問題。

標準和規范

政府規范和工程標準是解決安全、健康、環境等公共問題的政策工具。規范是政策制定者頒布的強制性要求，由法律加以規定、政府負責執行。相比之下，標準是技術協會制定的工程準則，對產品的設計或性能提出明確要求。

標準和規范將在無人駕駛技術的產生與發展中發揮重要作用。國家公路交通安全管理局是聯邦政府主要的安全監管機構，通過頒布聯邦機動車輛安全標準（FMVSS）來規定各種安全部件的性能標準，譬如特定的碰撞試驗性能。國家公路交通安全管理局也有權發出召回令，并通過其新車評價規程影響市場。然而，該局對汽車的運營、車主的行為、車輛的維護、修理或改裝沒有管轄權。

自愿性標準也可能扮演重要角色，特別是在安全標準化、確保系統兼容性、以及通過車輛標準化運行化解一些復雜的人機交互問題等方面。

無人駕駛技術的責任問題

現有的責任制度似乎沒有對應用無人駕駛技術的汽車車主或司機給予格外關注。相反，因為這些技術有望減少車禍數量、降低相關的保險成本，司機和汽車保險公司樂于采納。

相比之下，制造商的產品責任可能會增加，導致無人駕駛技術的應用被無謂地拖延。根據幾種歸責理論，制造商或被追究責任。警告和消費者教育在管理相關系統的制造商責任方面至關重要，但是，各方面的憂慮仍然會讓引進這項技術的腳步放慢，即使是符合社會需求的。

一種潛在的解決方案是綜合考慮各方利益，將成本效益分析充分納入責任標準。不過，難以確定該考慮哪些適合的成本和效益因素，后續研究將大有裨益。

制造商可以通過改變汽車制造業的經營模式來降低相關風險，例如，將汽車的使用作為一種服務提供，而不是銷售產品。另一種方法是制造商利用技術密切監測司機的行為。

政策制定者也可以采取措施減少制造商的責任。國會可以明令先行出臺國家侵權法的救濟規則，這種做法有先例可循。如果制造商很難就相關的風險投購保險，國會還可以設立再保險保障制度。最后，政策制定者（包括法院）可以采納“人控制汽車”這一不容反駁的推定，維持司機對其駕駛汽車負法律責任的成例。然而，這些方法也都存在明顯的不足，責任限制是否必要尚未可知。

政策指南和結論

擺在政策制定者面前的首要問題是，無人駕駛技術所帶來的正外部性將在多大程度上造成市場失靈。如上所述，這項技術有可能減少車禍和交通擁堵成本、降低燃料消耗和污染排放、提高機動性、甚至改變土地使用，從而讓社會受益無窮。其中一些潛在的效益并非由無人駕駛汽車的買主享受，而是歸于普羅大眾。由于這些效益并非由買主享受，相關的正外部性不會被納入這項技術的經濟需求。同樣，新增的總車輛行駛里程可能引發包括交通擁堵在內的負外部性。結果可能達不到社會最優水平。綜合運用補貼和稅收政策或有助于中和這些外部性，但我們目前對這方面的了解不夠。

過度規范也會帶來風險。各州自行規范無人駕駛技術的做法，可能造成各種要求和規定五花八門的爛攤子，使得無人駕駛汽車無法在各州通行。

依照歷史傳統，車輛性能由國家公路交通安全管理局考察，駕駛員的表現由州政府主管部門考察。由于無人駕駛汽車本身就是司機——但在某些情況下可能需要人類駕駛員進行某些干預，這種角色分工變得復雜起來。

責任問題也可能延緩這項技術的啟用。這可能需要政策制定者探索各種方法加以解決，其中包括：先行出臺侵權法規，聯邦保險保障制度，將長期的成本效益分析納入法定的合理性標準，或者繼續歸責于無人駕駛汽車的人類用戶。

總體而言，政策制定者的指導方針應該是，如果無人駕駛技術的表現優于人類駕駛員的平均水平，就應該給予許可。例如，安全規范和責任規則的制定應秉承這一總體指導方針。同樣，該原則也可以為法官提供一些指導，法官們在判定產品責任訴訟中特定設計決策是否正當的時候非常糾結。

無人駕駛技術很有希望改善社會福利，但為了充分兌現這種希望，各州和聯邦政府需要謹慎決策。一旦無人駕駛技術的成本和效益更加明確，政策制定者可以進行合理的干預，調整該技術的私人和公共成本。進一步的研究和體驗有助于深入了解這些不確定性。從這個角度看，積極的政策干預時機還不成熟，而且很可能適得其反。

本文《Autonomous Vehicle Technology: A Guide for Policymakers》由James M. Anderson、Nidhi Kalra、Karlyn D. Stanley、Paul Sorensen、Constantine Samaras、Oluwatobi A. Oluwatola等人合著。查詢進一步信息，請訪問官方網站