06 冲入AI无人区：无人驾驶之路（第8/9页）

更重要的是，相较于L4，L3能更快地与传统汽车行业对接。

百度联手北汽，推出搭载车联网解决方案的车型，计划在2017年底进行北汽L3车型的路测。百度无人车奇瑞EQ参加了驾照考试，已经通过了第一个考试科目，希望2017年能考过两个科目，3年内能把5个科目都考完，实现商用目标。

未来，无人车还要走上开放路面进行测试，在具有代表性的城市区域进行测试，最终融入城市交通系统。美好的前景正在实现，但还有数不尽的用户体验需要去完善。

自动驾驶不应该只是少数人的专属，而应该成为每辆车的标配功能。无人车承载了中国汽车产业很多的希望，这一点绝对不是百度一家公司能够完成的，而是需要整个产业，包括各级政府、汽车制造企业、科研机构、银行、保险公司的共同努力，才能把中国的无人车真正推向社会，真正落到实处。

中国电信在全球5G标准竞争中取得的成果令人兴奋。无人车是物联网中极具意义的应用，可以共享设定区域内的位置信息、外部环境信息、自身驾驶信息等，每辆车都会成为信息的接收者和发出者，实现整个区域内的协同驾驶，进而实现车与车、车与人、车与万物的相连。而无人车和物联网的实现正依赖于5G时代的到来。

“老司机”驶向何方

尽管无人车还远没有达到大批商用的阶段，但作为新事物，已经面临来自各方的怀疑，这是技术之外的另一道关卡。无人车上的联网设备会侵犯个人隐私吗？数据被黑客窃取会产生不良后果吗？无人车出了事故如何认定责任？

人们常用一个形而上学的伦理问题来问无人车：路边突然窜出一个小孩，如果无人车打方向盘，就会撞到另一边的一个行人，无人车该怎样选择？进阶版问题还有：如果一边是一个人，另一边是一群人，无人车要怎么选？对此，技术性的回答通常是：采取“让速不让道”的方式，尽可能快地减速，以避免、缓解悲剧的发生。但真正的关键在于，这个伦理问题即使是人类老司机也回答不好。对待无人车，人类可以多一分理解。

谷歌无人车在实验阶段就应对过各种情况：一个坐着电动轮椅的女人在路上追赶一群鸭子、一群人在马路上排成一行做青蛙跳、一个人毫无预兆地突然靠近并滚过无人车的前盖，甚至有人在车子前面裸奔。有人问怎样看待百度无人车程序有3000多个场景，1万多个“if”。这个数据百度没有真实统计过，但这些“if”显然是为了众多诸如“撞人还是撞狗”的场景而预备的，至少保证对于普通人能够想到的特殊情境，无人车都能做出最有利于交通参与者人身安全的选择。

不妨再大胆想象一下。在万物互联的条件下，未来面对人类也难以决断的紧急情况时，人工智能的反应速度、联网效应很可能会给出比人类更好的解决方案。车联网系统将把无人车连成整体，每辆车在行驶时“脑海中”都有着“大局观”。一辆车紧急刹车就会紧急“告知”一定范围内的无人车也做出对应的措施，从而避免追尾事故。

相比民众对无人车太“凶”的担心，工程师们担心的反而是无人车在与人的相处中太“怂”了。在谷歌的实验中，无人车在右道行驶时发现前方有沙袋，它试着减速绕过沙袋开向左车道，本以为后方的公交车会减速让行，不料公交车却在其变道时加速超车，导致了两车相撞。在这起事故中，反而是遵守交通规则的无人车被人类“欺负”。无人车的训练中不可能允许违法行为的出现，那么它要怎样和灵活应变的人类相处，遇到实际驾驶中的模糊区域要怎样做出决策？目前仍是无人车集中攻克的一门“学科”。这实在要比围棋棋盘复杂得多。由此可见，担心一个以防御为主的无人车主动伤害人类，可能还为时过早。

上面这些还是“假设”层面的问题，针对无人车的法律法规、自动驾驶汽车监管、事故时的责任界定等问题可以说就近在眼前。

目前，无人驾驶技术在欧盟以及美国一些州都存在法律障碍。欧盟交通法律规定，汽车必须由持有相应驾照的司机驾驶，任何人不得以任何理由接管驾驶权。美国只有四个州支持自动驾驶汽车上路。

但在法律层面上的“举步维艰”不会持续太久了。2015年，根据谷歌所描述的车辆设计，“美国国家高速公路交通安全管理局把这种车的‘司机’理解为自动驾驶系统，而不是车上的人”。即接受了谷歌的说法，认可了谷歌无人驾驶汽车将不会有传统意义上的司机。