| 前日晚间，在美国亚利桑那州坦佩市，一辆正在道路上进行自动驾驶测试的Uber撞上了一位手推自行车的妇女，导致该名路人不幸身亡。

据当地警方的初步调查，事发时，这名妇女正推着载满购物袋的自行车试图横穿马路，但并不在人行道上，并且根据Uber汽车上的安全员还原的现场情况，当时这名妇女“像一道闪光”突然出现在汽车面前，导致安全员未来及反应，而稍后的现场录像也证实了这一点（事故车辆本身配备有两个摄像头，一个面向街道，一个面向驾驶室内的安全员）。

另外，事故车辆被曝存在的超速行为，经计算，未超过事发路段限速的10%，为可允许的误差。

因此，严格来说该起事件并不算自动驾驶汽车失控而属意外事件，换言之，即便是人类司机正常行驶，基本也无法避免这样的悲剧。

就在这起事故发生的同一周内，Waymo（谷歌母公司Alphabet旗下的自动驾驶汽车公司）还刚发布了一段视频——乘客在依靠自动驾驶运行的汽车中玩手机、打哈欠、小睡，由此展现无人车的安全性能。此前，其已经陆续在亚利桑那州多个城市展开测试，该段视频就是拍摄自距坦佩市仅20多公里的钱德勒市。

坦佩市的悲剧发生后，尽管目前钱德勒市尚未改变与Waymo的测试安排，但Uber已经暂停了所有无人车测试。受该事件影响，可以预测接下来一段时间内，各地关于无人车上路测试的规定将进一步收紧。而悲剧的发生，也让各方关注的焦点再次聚焦到自动驾驶背后的难题。

| 绝对的安全，能实现吗？

对于该事件而言，尽管初步调查显示Uber不是过错方，即便人类驾驶员遇上这一情况也难以及时做出反应，但机器人的最大价值，就是要能人所不能。我们研究自动驾驶的目的，不只是解放行驶途中的驾驶者，还应该实现那些人类无法完成的精确与安全。

从事物的相对性来看，绝对安全是一个不可触达的目标，但AlphaGo能在围棋上赢过世界冠军，我们当然也有理由期待自动驾驶能胜过普通司机。因此在通往这一终极理想的路上，步伐至少应该是不断接近的。

但现实是，与消费者的预期相比，技术升级的步速有点慢。无人车能否精准应对各种交通状况取决于系统的认知水平，而目前大部分系统实现这种所谓的“认知”还是依靠工程师及实际测试将各种情况收录进程序，本质上还是一个数据匹配的过程——无人车将实际上路时遇到的状况与数据库内的预设情况做匹配，这与人类驾驶员将肉眼看到的信息传输至大脑再由大脑作出判断和反应的过程不一样，一个显著弊端就是工程师和测试过程无法预估所有的道路情况。

在解决认知浅薄这一难题上，当前有多个研究室都在努力，但尚未有确切可行的方案发布。

| 卷入事故之后，消费者买账吗？

没有绝对安全，也就引发了另一个难题——惊艳过后，几起事故就能触发消费者的敏感神经。

最初无人驾驶这一概念的确让人惊艳，它赋予我们一个关于“吃着火锅开着车”的美好憧憬。但概念普及之后，最初的乐观消退，随之而来的就是安全忧虑。

并且就在形势一片大好之时，接二连三的交通事故加重了这一顾虑：

2016年4月，一名司机在使用特斯拉自动驾驶功能行驶在河北省中部的一条高速公路上时，从后面撞上了一辆清洁卡车，不幸身亡。

2016年5月，特斯拉Model S司机Joshua Brown在使用Autopilot功能时在佛罗里达州高速公路上撞上了一辆半挂车，不幸身亡。

尽管有调查显示这些事故并不因自动驾驶系统失误而起，但不管过错在哪一方，我们潜意识里就会质疑无人车的安全性，甚至将不幸归咎于这项技术，由此也将影响无人车的销售前景。

密西根大学交通研究院的一项调查显示，对自动驾驶汽车的信任问题是司机的一块心病：四分之三的美国司机对乘坐自动驾驶汽车表示恐惧或者担忧。

当被问及是否愿意购买或者租用自动驾驶汽车时，他们的回答也不容乐观。超过三分之一的人表示：门都没有。

可见，在事故频发的状态下如何重塑消费者信心成为又一现实问题。

| 随之而来的权利义务冲突

追求绝对安全与追究事故责任看起来像是一对悖论，作为普通大众，当然希望自动驾驶状态下一起事故都不要发生，但从立法者角度来说，却需要尽可能地预设所有可能的后果，并构建出相应的权利义务规定。

但当前的立法技术是否已经成熟到足以完善相应的法律制度了呢？

一个基本的问题是，肇事主体如何认定？

假如引起事故过错方是无人车，那么检方该向谁追责？是汽车公司还是技术开发者？抑或是“肇事”车主本人？

汽车公司：我们的研究、量产、上路资质都是经过许可的啊；

技术人员：都知道这项技术不是100%精准的啊；

车主：我什么都没做，我只不过是买了一辆可以自动驾驶的汽车啊！

由此还将牵扯出一系列问题：鉴于自动驾驶宣称的“比人类驾驶更安全”，那么是否应该以比人类更高的标准约束它？依据安全级别的不同，不同型号、品牌的无人车是否应适用不同的标准?

……

凡此种种都将经历一次追溯至基本法理的大讨论，而且此前并没有如此颠覆的变革为我们提供经验借鉴。

但回顾之前的工业化进程，每一次变革也都伴随着质疑和瓶颈，但总有一股力量推动着问题解决，正如两位人工智能专家对该起悲剧的评价——

余凯：“自动驾驶既不会像很多人想象的那样像场狂欢，技术成熟一蹴而就，也不会因为出现几次事故就停止前进的步伐。”

李飞飞：“我们所有人都在努力使其安全、公平和慈善。”