與奔馳定速巡航失控實在蹊蹺不同，本次事件疑點并不算太多。關于事故細節，隨著時間的推移已經逐漸明晰，總結下來有以下幾點：

? 事故發生地點

美國亞利桑那州，一條車流量不大的四車道公路上；

? 事發時間和環境

當地時間周日晚十點左右，該時段無風、無雨、光線昏暗；

? 事故過程

Elaine Herzberg（49歲）騎（推）自行車在由西向東橫穿馬路時，被一輛由南向北的Uber自動駕駛汽車撞倒，因為傷勢過重，經送往醫院搶救無效死亡。
 

▲事故發生地點
 

? 事故細節

1）Elaine Herzberg違反交通規則橫穿馬路，人行道在距離事發點一百米左右；

2）撞擊時，Uber車速為61km/h，此路段限速56km/h，嚴格來說屬于超速駕駛；

3）撞擊處為騎行者膝蓋處到自行車前剎之間，現場未見明顯的剎車痕跡；

4）事故車輛主駕上有一名司機，但事后他強調他是直到Elaine Herzberg被撞倒后，才意識到發生了車禍，此過程中車輛未做任何反應（包括必要的報警提示）。
 

▲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.從自行車損壞方向看，確實是受到了側向撞擊。
 

據當地警察局發言人Josie Montenegro描述，在自動駕駛模式下的Uber車輛并沒有出現故障和技術失誤，并強調：在觀看過車載錄像之后，我們發現無論處于哪種模式（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。
 

不過警方尚未公布事故發生時的車載視頻，對此觀點車聚君保留意見。
 

車禍發生后，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，沒有斷言自己無過錯，稱會與當地執法部門合作，以了解事故的真相。而關于本起事故的“當事人”，這輛XC90自動駕駛汽車，卻沒有提及更多。

據外媒USNEWS發布的消息稱，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使用的是其專門用于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并不是由沃爾沃開發的。
 

為此，車聚君咨詢了業內某相關資深人士，他的回答佐證了這一聲明：

這個是沃爾沃為Uber專門生產的自動駕駛測試版本，傳感器、決策和控制器都是Uber設計和指定的，可以說與一般的XC90完全不一樣，只是借用其平臺。類似國內多數自動駕駛車使用林肯MKZ一樣。

從事件本身來看，這是一起應該“冷處理”的自動駕駛的事件，畢竟這種情況下，連普通車輛都可能難以避免事故。因為事故的“當事人”是自動駕駛就口誅筆伐，未免對萌芽階段的自動駕駛太過無情。
 

但去年Uber無人駕駛版XC90“翻車事件”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。
 

更重要的，事故車并沒有按道路要求限速行駛，這不禁讓人懷疑Uber的自動駕駛技術對道路信息的把控和積累是否充足。
 

按理說，合格的自動駕駛汽車，至少是能按道路指示要求行駛的。61km/h車速雖然超速不多，按國內標準看，也符合10%的偏差范圍內，但如果電腦不能做得比人精準，我們還要電腦干嘛？
 

事實上這并不是個例，16年底，Uber自動駕駛汽車就在舊金山測試時闖了紅燈，雖然當時天氣狀況良好，陽光柔和，但測試車竟然毫無停留的徑直沖了過去。
 

后來根據兩位Uber員工的說法以及一些內部文件反映，那次闖紅燈事件完全是因為引導車輛的地圖程序出了問題，并且，其在6個紅綠燈路口都出現了bug，沒有能夠正確識別交通信號。
 

那是不是有可能，本次事件也和此有關呢？車聚君在這里僅是做一種假設：如果車速在50km/h或者更低，可能即便撞到人，也不至于出現如此嚴重的事故。
 

識別地理信息的問題我們暫且討論到這里，我們再來聊聊更關鍵的疑問——為什么測試車沒有反應？
 

就硬件技術來說，Uber這款無人車還是相當扎實的，配備了激光雷達、攝像頭、GPS等一系列傳感器和中央計算機。事故發生時，除了環境較昏暗外，天氣狀況還是較良好的，按理說不會出現如此重大失誤。
 

當然我們可以說，比如攝像頭這樣的感知設備在夜間可能存在失誤漏判的情況，假設Elaine Herzberg穿的是一件與環境相近的黑色衣服，那情況就更糟糕了。
 

但這說服不了車聚君，為什么前端雷達和激光雷達都未探測到推著自行車的行人。如果說當時Elaine Herzberg是突然從路邊竄入道路中，系統沒來得及反應我們能接受，但事實上在事發前Elaine Herzberg一直是處在道路中的，而這塊區域本就是測試車應該高度關注的區域。這不禁讓人擔心起Uber自動駕駛的可靠程度了。
 

▲案事發前Elaine Herzberg一共走過了3個車道，直到第四個車道才被撞倒（總行程約11米），按正常人走路的速度推算（1m/s），Elaine Herzberg在車道中大約待了11秒鐘，這么長的一段時間，測試車竟然無動于衷。
 

關于如何評價自動駕駛的可靠程度，此前車聚發表過【自動駕駛《脫離報告》: Waymo和通用稱王稱霸，奔馳墊底｜聚聞】，有興趣的同學可以再細讀下。
 

根據Uber的內部文件，在2017年2月1日到3月8日，這36天里共有43輛車進行了路測，報告顯示平均每行駛1.29公里就需要輔助司機接手一次。
 

雖然此前脫離報告統計地點是加利福尼亞州，可能與Uber的內部文件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，不及奔馳，而與有著千絲萬縷的老冤家Waymo相比，那簡直就是被碾壓，要知道后者每9006公里才發生一次人工干預。
 

不能否認Uber在近些年對自動駕駛進行了積極投入，但總感覺有些心急和心存投機。
 

比如“闖紅燈事件”，Uber當時以“測試技術并非完全無人駕駛”為由辯解，未果后，加州將其路測項目下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，更廣為人知的Uber和Waymo專利案就更不用提了，被割肉的Waymo只怕現在正在偷著樂吧。

可以很肯定的說，現在自動駕駛是哪一家企業都不敢怠慢的技術，作為吃瓜群眾的日子不多了。
 

這不免讓人擔心，國內如此惡劣的交通環境，真的能培養出優秀的自動駕駛企業嗎？碰瓷黨且不說，就各種斗氣車只怕都能把測試車搞懵。
 

中國目前已經或正在出臺相關路測辦法的城市有上海、北京、重慶、深圳等，但考慮到環境的復雜性，除對測試員有嚴格要求外，對測試時間、測試路段和測試項目都進行了嚴格規定。
 

雖然本次事件不是發生在國內，但對國內的自動駕駛企業有很大的警示意義。比如為了宣傳產品，故意夸大或誤導產品能力，本來僅是輔助駕駛的說成半自動駕駛，本是半自動駕駛的給說成自動駕駛，這些都大有人在。更有甚者，把ADAS夸大成自動駕駛也不少見。

▲ADAS（高級駕駛輔助系統）是利用安裝在車上的各式各樣傳感器，在汽車行駛過程中隨時來感應周圍的環境，收集數據，進行靜態、動態物體的辨識、偵測與追蹤，并結合導航儀地圖數據，進行系統的運算與分析，從而預先讓駕駛者察覺到可能發生的危險，有效增加汽車駕駛的舒適性和安全性。ADAS不等于自動駕駛！
 

對于企業來說，宣傳不當僅是外在問題，更重要的是，我們的技術積累夠嗎？比如本次事件就不免讓人懷疑，Uber的識別系統中是否有“人推著自行車”這樣的判定模型存在。
 

典型的例子，比如沃爾沃的袋鼠避讓技術，他們可以通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。

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“安慰”真的太過冠冕堂皇。我們需要激進派刺激時代的快速進步，我們更需要穩重派輸出更加合理、安全和可靠的技術。
 

在這里，車聚君引用前美國交通部長安東尼·福克斯（Anthony Foxx）的觀點作為結尾：該起事故是對整個無人駕駛行業和政府的一個警示，應該更加注重技術的安全性。